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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Edwin Yap (Chubb Global Risk Advisors)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2022 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2022.10
수록면
48 - 51 (4page)

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Objective: This paper investigated the effectiveness and reliability of predictive analytics on reducing the data requirement of safety culture measurement tools. Background: Measuring organizational safety culture is resource intensive. To enable SMEs to measure their own safety culture, safety culture measurement tools need to be simplified and cost effective. This can be achieved by reducing the amount of data required by such tools. Predictive analytics is suitable for such a situation as they are designed to predict outcomes with limited input data. Method: The study utilized only the perception survey component of a culture safe tool conducted by over 100 companies to generate a neural network, a predictive algorithm. Results: The predicted result of the neural network, when compared to the original culture safe score yielded an r2 greater than 0.9. Conclusion: This outcome demonstrates the feasibility of using machine learning algorithms to reduce the amount of input data required while retaining its accuracy. Application: The results of the study demonstrated how machine learning could be effectively used in the safety field to reduce data requirements
#Safety culture #predictive analytics #measurement tool #neural network #learning algorithms

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Conclusion
References

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