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Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP

eISSN : 2466-1201 / pISSN : 2466-1198

한국위기관리논집 [Crisisonomy], Vol.19 no.10 (2023)
pp.1~19

DOI : 10.14251/crisisonomy.2023.19.10.1

- Analysis of Causes and Trends in High-Damage Chemical Accidents - Human, Environmental, and Property Damages - -

Tae Hyoung Lim

(Department of Disaster Prevention Engineering, Chungbuk National University)

Seung-Hyeon Shin

(Department of Big Data, Chungbuk National University)

Jeong-Hun Won

(Department of Safety Engineering, Chungbuk National University)

본 연구는 2014년부터 2022년까지 국내에서 발생한 화학사고의 원인 및 동향을 체계적으로 분석하였다. 특히, 인명피해, 환경피해, 그리고 재산피해를 종합적으로 고려하여, 각 사고유형의 상대적 위험성과 사고 동향을 규명하고자 하였다. 상대적 위험성 분석을 통해 사고유형별 상대적 위험성과 가장 위험한 사고유형을 도출하였으며, LDA 토픽 모델링과 네트워크 분석을 활용하여 가장 위험한 사고유형으로 도출된 화재사고에 대해 사고동향을 분석하였다. 분석 결과, 인명피해 측면에서 가장 위험한 사고유형은 폭발사고이며, 환경과 재산에 미치는 영향이 큰 사고 유형은 화재사고로 분석되었다. LDA 토픽 모델링 결과, 화학물질 화재사고는 크게 4가지 주요 토픽으로 분류되었다. LDA 토픽 모델링과 네트워크 분석을 활용한 방법을 통해 화학사고의 복잡한 원인과 패턴을 분석하는 것이 가능하며, 활용된 방법을 통해 화학사고의 예방과 대응 전략을 효과적으로 수립할 수 있을 것으로 판단된다.

인명, 환경, 재산피해를 고려한 고위험 화학사고의 원인과 동향 분석

Tae Hyoung Lim

Seung-Hyeon Shin

Jeong-Hun Won

This study analyzed the causes and trends of chemical accidents that occurred in Korea from 2014 to 2022. In particular, by comprehensively considering human casualties, environmental damage, and property damage, the relative risks and accident trends of each type of accident were identified. Utilizing the relative risk, the most dangerous accident type for each type of accident were derived. And, LDA topic modeling and network analysis were used to analyze accident trends for fire accidents identified as the most dangerous accident types. Results showed that the most dangerous accident type in terms of human casualties was explosion accidents, and the type of accident with a large impact on the environment and property was analyzed as fire accidents. As a result of LDA topic modeling, chemical fire accidents were broadly classified into four major topics. It is possible to analyze the complex causes and patterns of chemical accidents through methods using LDA topic modeling and network analysis, and it is possible to effectively establish prevention and response strategies for chemical accidents through the methods used.

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