Occupational accident prediction modeling and analysis using SHAP

우리나라의 산업재해 문제는 지속적으로 제기되어 왔으며, 산업재해를 줄이기 위한 노력이 계속되고 있지만 쉽게 줄지 않고 있다. 본 연구는 업종 간의 경계가 허물어지고 있는 환경을 반영하여 전체 업종을 대상으로 산업재해 예측 모델을 개발하고, XAI(eXplainable Artificial Intelligence)를 활용하여 모델의 결과를 해석하는 데 의의가 있다. LightGBM 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 모델 해석 결과 사업장 내 위험한 기계 · 기구가 존재하는 경우와 안전보건 비용 지출이 많을수록 산업재해 발생 가능성이 높은 것으로 나타났다. 반면, 안전보건 프로그램(위험성 평가 제도) 실시하는 기업과 안전보건 인력의 수가 많을 때, 산업재해 발생 가능성이 낮다고 해석되었다.