고도화된 산업의 발달로 인하여 많은 업종들이 생겨나게 되었고, 그로 인해 크고 작은 사고들이 발생하게 되었다. 사고의 발생은 부상, 사망과 질병 등의 재해자들을 발생시키고, 사고로 인한 재해자의 수는 한 사업장에서도 여러 건씩 발생한다. 이러한 재해자의 공통된 특성 요소와 성향을 분석할 수 있다면, 1%의 재해자라도 더 줄일 수 있으리라 사료된다.
본 논문에서는 업종별 그룹을 통해 재해자들의 특성화 분석을 위하여 총 25,157개의 데이터를 바탕으로 데이터 Mining 기법중의 하나인 Classification and Regression Tree(CART)를 이용하여 분석을 하였다. 종속변수인 10개의 주요 업종을 중심으로 재해자들이 어떠한 성향을 나타내고 있는지 알아보고자 독립변수인 재해자 구분, 재해시간, 근속기간, 성별, 회사 규모와 연령 등 8개 항목을 채택하여 재해자 위험 그룹을 분석하고 그 결과를 제시한다.

Abstract
 1. INTRODUCTION
 2. METHODS
 3. DATA
 4. RESULTS
 5. DISCUSSION
 6. CONCLUSION
 참고문헌

• 임영문(강릉대학교 산업시스템공학과)
• 황영섭(강릉대학교 산업시스템공학과)
• 최요한(강릉대학교 산업시스템공학과)