A reliable prediction model of national occupational accident fatality rate can be used to evaluate level of safety and health protection for workers in a country. Moreover, the socio-economic aspects of occupational accidents can be identified through interpretation of a well-organized prediction model. In this paper, we propose a machine learning based relative comparison methods to predict and interpret a national occupational accident fatality rate based on socio-economic indicators. First, we collected 29 years of the relevant data from 11 developed countries. Second, we applied 4 types of machine learning regression models and evaluate their performance. Third, we interpret the contribution of each input variable using Shapley Additive Explanations(SHAP). As a result, Gradient Boosting Regressor showed the best predictive performance. We found that different patterns exist across countries in accordance with different socio-economic variables and occupational accident fatality rate.

식품안전보건지표는 그 활용성이 높아 국외에서는 종합적인 환경보건지표 내 세부영역에서 개발되어 활용되고 있으나, 국내의 경우 환경보건지표와 독자적으로 개발되어 도입단계에 있다. 본 연구에서는 기 개발된 식품안전 보건지표를 활용할 수 있는 방안을 사례연구의 형태로 제시하였다. 본 연구에서 선정하여 제시한 활용방안으로는 지수화를 통한 통합식품안전보건지수 산출, 통합식품안전 보건지수와 이를 구성하는 식품안전보건지표간의 상관성평가, 통합식품안전보건지수와 사회경제적 지위와의 상관성평가가 있다. 지역 내에서 식품안전보건상태의 변화를 나타내는 통합식품안전보건지수I과 해당 년도의 지역별 식품안전보건수준을 나타내는 통합식품안전보건지수II가 산출되었다. 통합식품안전보건지수I은 Campylobacter jejuni, Bacillus cereus, 살모넬라, 원인미상으로 인한 식품매개질환 발생건수, 식품매개 법정감염병 발생률 중 장출혈성 대장균 발생률와 통계적으로 유의한 상관관계가 있었다. 통합식품안전보건지수II는 외국인 비율과 여성 비율이 증가할수록 통계적으로 유의하게 감소하였고, 인구밀도가 증가할 수록 통계적으로 유의하게 증가하였다. 제시된 활용방안을 통해 전반적인 국내 식품안전보건상태와 지역별연도별 식품안전보건상태의 변화원인을 파악할 수 있으며, 식품안전과 관련이 있을 것으로 예상되는 기타 요인과의 연관성을 분석하여 추가적인 추론을 할 수 있다. 이 외에도 식품안전보건지표는 다양한 방면으로 활용이 가능하고, 정책적 기준 설정 및 방향성 제시의 근거자료로도 활용할 수 있으므로 향후 더욱 활발한 연구와 지속적인 관심이 필요하다.