건설업 위험요인별 알고리즘을 적용한 BIM 기반 정량적 위험성평가 시스템 개발 = Development of a BIM-based Quantitative Risk Assessment System using Algorithms by Risk Factors in the Construction Industry

국문 초록 (Abstract)

오늘날의 건설산업은 대형화, 복잡화되면서 기술의 발전과 정보의 양이 방대해지고 있으므로 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 2021년 12월 기준으로 건설업은 8개의 대표 산업군 중에서도 재해자가 24.4% (29,943명), 사망자가 26.5% (551명)으로 서비스업, 도소매업, 보건 및 사회복지사업과 숙박업 등의 기타 사업군을 제외하고 단일업종 중에서는 높은 재해율을 보이고 있다 산업안전보건공단, 산업재해통계, 산업재해발생현황, 2021.12
. 그러나 2022년 1월부터 50인 미만의 사업장 등에 적용되는 중대재해처벌법이 시행되었으며, 2022년 하반기 대표 산업군 8개 중에서 건설업 재해자는 23.5% (22,695명), 사망자 23.7% (397명)으로 21년 기준 재해율과 비슷한 수치를 보이고 있으므로 중대재해처벌법이 본격적으로 시행되었음에도 불구하고 안전사고 재해율 및 사망자 비율의 폭이 좁아지지 않고 있다 산업안전보건공단, 산업재해통계, 산업재해발생현황, 2022.09
. 정부 및 공공기관에서도 산업 사고율 감소를 위한 연구를 지속적으로 진행하고 있으며, 정량적 위험성평가를 도입하기 위한 연구 정량적 위험성평가 (CPQRA) 방법 도입방안 마련 연구, 산업안전보건연구원, 2020
등을 통해 사업재해율 감소에 노력을 기울이고 있다.기존 방식의 위험성평가는 작업 전 DRI (D-1 Risk Inspection), 유해위험방지계획서, TBM (Tool Box Meeting) 등의 활동을 통해 작업의 유해 및 위험요인을 파악하고 사고 발생 가능성 (빈도)와 중대성 (강도)를 추정 및 결정하여 위험도를 산출해내는 과정으로, 그 방법은 사업장의 특성 및 상황에 따라 기준을 수립할 수 있다「사업장 위험성평가에 관한 지침」, 제3조(정의), 고용노동부고시 제2022-53호, 시행 2020
. 이러한 방식은 각 분야의 전문가들이 모여 평가를 진행하므로 주관적이고 일관적이지 못한 평가를 진행할 수 있으며 검토 과정에서 휴먼에러가 발생할 수 있다. 따라서 사업장마다 다른 기준으로 수립된 위험성평가 방식 및 기준 분석을 통해 데이터를 활용하여 사고를 예측 및 대비하고 미래에 발생할 수 있는 손실을 최소화하고 이익은 최대화할 수 있는 효율적이고 정량적인 안전관리 방법이 필요하다. 본 연구에서는 BIM 기반의 정량적 위험성평가가 가능한 시스템을 구축하고 위험성평가 데이터를 통해 위험요인 분석 및 알고리즘화하여 위험성평가 시스템에 적용하는 방법을 제안하고자 한다.연구에서는 위험요소 발생 현황 데이터를 통한 위험요인 알고리즘을 적용한 정량적이고 시스템적인 위험성평가를 제시함으로써 건설현장 작업자의 안전성을 증대시키고, 설계단계에서부터 실시하는 위험 저감 대책 활동으로 사고를 사전에 파악하고 대처함으로써 현장 안전 관리비의 효율적인 분배가 가능하다.또한 위험성평가에 대한 실무 경험이 부족한 작업자도 BIM을 활용한 위험요인 데이터 시각화로 프로젝트 참여자들의 위험성평가에 대한 이해도 및 활용 능력을 향상시킬 수 있으며, 진행한 모든 위험성평가 상세 내용이 시스템에 지속적으로 축적되므로 전임자 또는 실무 담당자의 경험과 지식이 업데이트 되면서 위험성평가 시스템을 고도화 및 최신화할 수 있다. 이러한 과정을 레포트 형식으로 출력이 가능하며 이를 위험성평가 실시 보고 자료로써 활용할 수 있다.본 연구는 사전에 진행되었던 위험성평가 데이터를 분석하고 유해 위험요인 추이를 파악하여 위험도를 판별하기 위한 알고리즘을 통해 BIM에서 반자동으로 위험도를 추정 및 평가하여 정량적 위험성평가를 진행하는데 있어서 의사결정에 도움을 주기 위한 시스템을 개발하는 연구로써, 향후 BIM 자동연산을 통한 위험성평가 분야의 기반 기술로써 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As today's construction industry becomes larger and more complex, the development of technology and the amount of information are increasing, so interest in safety is increasing. As of December 2021, the construction industry has a high disaster rate among the eight representative industries, except for 24.4% (29,943) of victims and 26.5% (551) of deaths among other businesses such as service, wholesale and retail, health and social welfare, and lodging.
However, the Serious Disaster Punishment Act, which applies to workplaces with less than 50 employees, has been implemented since January 2022, and 23.7% (397) of the eight major industrial groups in the second half of 2022, showing similar figures to the disaster rate in 2021.
The government and public institutions continue to conduct research to reduce the industrial accident rate, and to prepare a study to introduce a quantitative risk assessment (CPQRA) method.
Efforts are being made to reduce the business accident rate through such things. The existing risk assessment is a process of identifying hazards and risk factors through activities such as Day-1 Risk Inspection (DRI), Hazard Prevention Plan, and Tool Box Meeting (TBM) before work, estimating and determining the likelihood and severity of accidents.
In this way, experts from each field gather to conduct evaluations, so subjective and inconsistent evaluations can be conducted, and human errors may occur during the review process. Therefore, efficient and quantitative safety management methods are needed to predict and prepare for accidents, minimize future losses, and maximize profits through risk assessment methods and baseline analysis established on different standards for each workplace. In this study, a system capable of quantitative risk assessment based on BIM is established, and a method of analyzing and algorithmizing risk factors through risk assessment data is proposed to apply it to a risk assessment system.By presenting quantitative and systematic risk assessment using risk factor algorithm based on risk factor occurrence data, the study can increase safety of construction workers and efficiently distribute safety management costs by identifying and responding to accidents in advance. In addition, even workers with little practical experience in risk assessment can improve project participants' understanding and ability to utilize risk assessment by visualizing risk factor data using BIM, and all the details of risk assessment continue to accumulate in the system. This process can be printed in the form of a report, and it can be used as a report for risk assessment.This study develops a system to assist in quantitative risk assessment by semi-automatically estimating and evaluating risk in BIM through algorithms to analyze risk assessment data and identify harmful risk factor trends in the future, it can be used as a base technology for risk assessment through BIM automatic computation.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구의 범위 및 방법 3
• Ⅱ. 예비적 고찰 5
• 1. 용어의 정의 5
• 2. 선행연구 고찰 8 가. 유사 선행연구 고찰 8
• 나. 공단별 위험성평가 현황 11 다. 기업별 위험성평가 현황 15
• Ⅲ. 위험요소 알고리즘을 적용한 BIM 기반 정량적 위험성평가시스템 개발 18
• 1. 위험성평가 기준 및 매트릭스 18
• 2. DB 맵핑 개념 20
• 3. 위험요소 알고리즘 개발 21
• 4. 위험요소 알고리즘을 적용한 BIM 기반 정량적 위험성평가
• 시스템 활용 프로세스 31
• 5. BIM 기반 정량적 위험성평가 시스템 개발 33
• Ⅳ. 시스템 활용성 검증 51
• 1. 설문 개요 51
• 2. GAP 분석 54
• Ⅴ. 결 론 57
• 참고문헌 59
• 영문초록 61