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건설 현장의 안전은 사고와 사망률이 높은 산업에서 매우 중요한 문제입니다. 본 연구는 고급 대형 언어 모델(LLMs), 특히 GPT-3.5, GPT-4, Gemini Pro, LLaMA 3을 활용하여 건설 사고 보고서를 분석하는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 우리의 연구는 사고 보고서의 주요 속성 분류에 초점을 맞추고 있습니다: 근본 원인, 부상 원인, 영향을 받은 신체 부위, 심각도, 사고 시간. 결과는 GPT-4가 대부분의 속성에서 상당히 높은 정확도를 달성한다는 것을 보여줍니다. Gemini Pro는 '부상 원인' 분류에서 우수한 성능을 나타내며, LLaMA 3는 '심각도'와 '근본 원인' 분류에서 뛰어난 성과를 보입니다. GPT-3.5는 GPT-4에 비해 뒤처지지만, 여전히 칭찬할 만한 정확성을 보입니다. 이 연구에서 얻은 통찰은 건설 산업에 매우 중요하며, 더 정밀하고 효과적인 안전 대책 개발의 가능성을 나타냅니다. 이러한 발견은 사고의 빈도와 심각도를 줄이는 데 기여할 수 있으며, 따라서 근로자의 안전을 향상시킬 수 있습니다.
Ahmadi et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.