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영어

In this paper, a satisfaction survey of an industrial site hazard factor management application was conducted targeting workers in eight major industrial sectors (construction, manufacturing, service industry, distribution and logistics, transportation, medical and nursing professions, and firefighting). The effectiveness of the application was verified. The hypothesis testing results through the research model are as follows: The impact of the preventive nature of risk factors was measured, and the relationship between preventive management of risk factors was confirmed through the attributes of usability and stability in service quality. It was verified that each factor indeed influences artificial intelligence risk management services. Furthermore, it was confirmed that if risk factors in the workplace can be discovered in advance through artificial intelligence risk management services, there is a positive impact on the intention to adopt the application. Through this, it was discovered that the implementation of functionality related to observing risk factors is necessary for the utilization of existing worker support programs in specific industrial sites. It is essential to ensure the continuity of workers' tasks through the prediction of risk factors, which can lead to increased work productivity.

한국어

본 논문에서는 8대산업분야(건설업, 제조업, 서비스업, 유통·배송업, 운수업, 의사·간 호사·소방공무원 직군)에 종사하는 근로자를 대상으로 산업현장 위험요인 관리 애플리 케이션 만족도 조사를 시행하여 그 효과성을 검증하였다. 연구모형을 통한 가설검증 결과 사전예방 성격의 위험요인 기능에 대한 영향력을 측정하고자 서비스품질의 속성 중 유용 성과 안정성 항목을 통해 위험요인의 예방관리에 대한 관계성을 확인하였으며, 실제로 각 요인이 인공지능 위험관리 서비스에 영향을 주고 있음을 검증하였다. 또한 인공지능 위험관리 서비스를 통해 작업현장의 위험요인을 사전에 발견할 수 있다면, 애플리케이션 의 수용의도에도 정(+)의 영향이 있음을 확인하였다. 이를 통해 기존의 근로자지원프로그 램이 특수산업현장에 활용되기 위해 위험요인 관찰에 대한 기능구현이 필요함을 발견하였 다. 본 연구의 결과를 통해 특수산업환경 근로자가 위험요인 사전예측을 통한 근로자의 작업 연속성을 확보하고, 업무 생산성 증가로 이어질 수 있기를 기대한다.