텍스트 마이닝을 이용한 산업재해 원인의 탐색적 연구 : 논문과 언론보도 기사를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

빅데이터 분석은 오피니언 마이닝, 마인드 마이닝, 웹 마이닝, 소셜 마이닝, 텍스트 마이닝 등이 있으며, 이 중 텍스트 마이닝은 텍스트에 나타나는 키워드를 정제하고, 특정 키워드의 출현빈도, 동시출현 빈도의 파악으로 키워드 간의 관계를 분석하는 방법이다.
화재, 폭발, 누출 등 산업재해의 원인이 되는 사업장 내 유해ㆍ위험요인에 대한 중요도를 위험성평가 관련 연구논문 뿐만 아니라 언론사의 언론보도 기사를 통해 접하고 있으며, 각기 다른 관점으로 문제를 바라보고 해석될 수 있을 것이다.
이에 본 연구에서는 유해ㆍ위험요인을 미리 찾아내어 그것이 얼마나 위험한지를 평가하는 위험성평가 관련 논문과 44개 언론사의 언론보도 기사를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다.
이를 위해 2006년부터 2019년의 기간 동안에 게재된 논문 585건과 언론보도 기사 1,976건을 대상으로 키워드 빈도 분석, 워드 클라우드를 통한 시각화, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석, 키워드 간의 중심성 분석, 네트워크 간의 유사성 분석을 위한 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관분석, MR-QAP(Multiple Regression-Quadratic Assignment Procedure) 회귀분석, 키워드간 관계 패턴을 도출하기 위한 상관관계를 이용하는 CONCOR(CONvergence of interated CORrelation) 분석 등을 수행하였으며, 다음과 같은 결과를 제시하였다.
첫째, 연구논문에서 ‘화학물질, 화재, 가스, 폭발, 누출’ 키워드의 출현빈도가 높게 나타내었고, ‘화학물질’을 중심축으로 위험성평가 관련 연구가 진행되는 것으로 나타났다.
둘째, 언론보도 기사에서 ‘외주화, 반도체, 화학물질, 추락, 폭발’ 키워드의 출현빈도가 높게 나타났으며, 사회적 이슈와 관련이 있다는 점을 시사하였다.
셋째, QAP 상관분석을 통해 네트워크 간의 상관관계와 연관성을 검증한 결과, 위험성평가 관련 연구논문과 언론보도 기사 간 상관계수 모두 0.01 유의수준으로 통계적으로 유의하였다.
넷째, 의미연결망 분석에서 연구논문과 언론보도기사의 시기별 4개의 군집으로 묶였으며, 군집 내 개체들과 연관성 있는 키워드들이 강한 연결관계를 가지고 있었으나, 시기별ㆍ매체별 다른 양상을 보였다.
연구논문 및 언론보도 기사에서 자주 언급된 산업재해 원인이 되는 키워드는 위험 인식을 가지고 접근할 필요성이 있다고 할 수 있다. 산업현장에서 화학물질 누출, 화재, 폭발 등은 떨어짐, 넘어짐, 끼임에 비해서 사고의 발생빈도는 낮으나 사고의 영향이 매우 커서 큰 손실을 가져오는 경우가 많으므로 사고가 발생되지 않도록 위험성평가에서 철저한 유해ㆍ위험요인의 도출로 개선하여야 함을 시사하였다. 산업안전보건법 전부개정에 따라 강화된 도급시 산업재해예방 정책과 맞물려 언론보도 기사에 나타난 최근 산업재해 원인인 ’외주화‘에 대한 집중적인 안전보건 조치의 이행이 필요할 것으로 보여진다.
본 연구를 통하여 빅데이터 분석 중 대표적인 텍스트 마이닝의 텍스트 네트워크 분석을 통해 산업재해 원인과 관련된 중심 키워드를 도출하고 TF-IDF 분석, 워드 클라우드, 중심성 분석, 의미연결망 분석, QAP 분석 등을 통해 경향을 제시하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후에도 빅데이터 분석기법을 활용하여 위험성평가 논문이나 언론보도 기사, 일반인의 댓글 등을 수집하여 산업재해 원인을 통한 예측 모델링 등 후속 연구를 진행하여야 할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구의 필요성 및 목적 1
• 1.2 용어의 정의 4
• 1.3 연구 범위 및 내용 5
• 제 2 장 문헌 연구 6
• 2.1 빅데이터(Big Data)의 이해 6
• 2.1.1 빅데이터의 개요 6
• 2.1.2 텍스트 네트워크 분석 9
• 2.1.3 빅데이터 텍스트 분석 도구 10
• 2.2 산업재해 현황 및 예방 제도 13
• 2.2.1 국내 산업재해 발생현황 13
• 2.2.2 산업재해의 원인 15
• 2.2.3 국내 산재보험급여 지급현황 19
• 2.2.4 산재예방요율제 지원 20
• 2.2.5 고위험사업장 밀착관리제 21
• 2.3 위험성평가 제도 및 법규 23
• 2.3.1 위험성평가 제도 및 법적체계 23
• 2.3.2 국외 위험성평가 제도 25
• 2.3.3 위험성평가와 유사제도 26
• 2.4 위험성평가제도 실태 및 현황 30
• 2.4.1 국내 사업장 위험성평가제도 실시현황 30
• 2.4.2 위험성평가의 추진내용 33
• 2.4.3 위험성평가 관련 공공부문 감사사례 34
• 2.5 선행 연구 고찰 37
• 2.5.1 위험성평가 관련 선행연구 37
• 2.5.2 텍스트 네트워크 분석 관련 선행연구 40
• 제 3 장 연구방법 43
• 3.1 연구설계 43
• 3.2 연구절차 및 방법 43
• 3.2.1 문헌수집 44
• 3.2.2 빅데이터 분석도구 49
• 3.3 분석방법 50
• 3.3.1 논문 및 언론보도 기사 빈도분석 52
• 3.3.2 주요단어 빈도분석 53
• 3.3.3 동시출현 빈도분석 53
• 3.3.4 키워드의 텍스트 네트워크 분석 54
• 3.3.5 시기별ㆍ매체별 QAP 분석 54
• 3.3.6 네트워크의 핵심 개념 간 구조 및 특성 55
• 3.3.7 구조적 등위성 분석 56
• 제 4 장 연구 결과 및 고찰 58
• 4.1 위험성평가 관련 연구 현황 58
• 4.2 산업재해 원인에 대한 언론보도 기사 현황 60
• 4.3 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드 64
• 4.3.1 위험성평가 연구논문의 기간별 추출한 재해원인 주요 키워드 64
• 4.3.2 언론보도 기사의 기간별 추출한 재해원인 주요 키워드 74
• 4.3.3 시기별ㆍ매체별 키워드 동향 비교 83
• 4.4 텍스트 네트워크 분석 86
• 4.4.1 네트워크의 일반적 특성 86
• 4.4.2 시기별ㆍ매체별 QAP 분석 89
• 4.4.3 위험성평가 연구논문의 텍스트 네트워크 분석 92
• 4.4.4 언론보도 기사의 텍스트 네트워크 분석 106
• 4.5 의미연결망 분석 120
• 4.5.1 위험성평가 연구논문의 CONCOR 분석 120
• 4.5.2 언론보도 기사의 CONCOR 분석 128
• 제 5 장 결론 136
• 5.1 연구의 결론 및 의의 136
• 5.2 연구의 한계점 141
• 참고문헌 142

참고문헌 (Reference)

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