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여름철 건설 근로자의 온열 질환을 관리하는 방식과 관련하여, 기존 방식의 현황 및 한계점은 다음의 2가지 관점에서 요약할 수 있다. 첫째, 한국산업안전보건공단의 고열환경 관리지침에 따르면, Wet-Bulb Globe Temperature(WBGT) 지표를 통해 현장 전체에 대한 작업-휴식 시간비를 결정한다. 하지만, WBGT 지표는 환경 변수(예, 온도, 상대습도 등)만을 고려하기 때문에 개인의 특성에 따른 차이는 고려하지 못한다는 한계가 있다. 둘째, 건설 현장의 환경 변수와 건설 근로자의 개인 변수를 동시에 고려할 수 있는 Predicted Heat Strain(PHS)와 같은 지표도 존재한다. 하지만, PHS 지표는 환경 변수(온도, 복사온도, 상대습도, 풍속)와 개인 변수 (의복 단열, 대사율)에 대한 정보를 필요로 하고, 이와 같이 다양한 정보를 실시간으로 수집하는 것은 많은 시간과 비용이 발생시키기 때문에 건설 현장에 적용하는 것에는 한계가 있다. 본 특허에서는, 이러한 기존 방식의 한계점을 해결하기 위하여, 건설 근로자의 열스트레스에 주요한 영향을 미치는 변수를 파악한 후, 이를 기반으로 한 열스트레스 예측 모델을 제안하였다. 본 특허에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여, 2가지 환경 조건에서 실험을 수행하였으며, 다양한 체형을 가진 30명의 성인 남성이 자발적으로 참여한 실험 결과를 분석하였다. 환경 조건은 한국의 5년간(2016~2020년) 여름철 고열환경 데이터를 활용하여 scenario 1(37℃, 70%), scenario 2(30℃, 45%)로 구분하였다. 수집된 데이터를 활용하여, 다음의 2가지 관점에서 분석을 수행하였다. 첫째, 모델의 적정 변수 개수와 열스트레스에 대한 변수 중요도 순위를 파악하기 위해서, Recursive Feature Elimination with Cross-Validation(RFECV) 분석과 Permutation Feature Importance(PFI)와 Shapley Additive explanation(SHAP) 분석을 수행하였다. 둘째, 건설 현장의 환경과 건설 근로자의 개인 특성을 모두 고려할 수 있는 주요 영향 변수를 찾기 위해서, 앞서 분석한 결과를 통해 구성된 변수 조합의 예측 성능 비교를 수행하였고, 이를 통해 파악한 주요 영향 변수를 기반으로 건설 현장에 적합한 모델을 개발하였다.