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공용구 (성균관대학교) 최경희 (성균관대학교) 심현호 (성균관대학교) 김민정 (성균관대학교) 박상수 (성균관대학교) 심진우 (성균관대학교) 김승연 (성균관대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2021.11
수록면
296 - 299 (4page)

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Objective: 본 연구는 영상이나 사진에 대하여 육안을 통해 작업 자세 평가 시 평가자에 의한 오류를 최소화하기 위하여 IMU 센서 모션 캡쳐 데이터를 이용한 AWBA 자동 평가 프로그램을 개발하고, 검증하고자 한다. Background: 농작업은 다른 산업에 비해 근골격계 질환 유병률이 높은 편이며, 농작업 특성상 다양한 하지자세로 인해 현재 널리 사용되고 있는 RULA, REBA, 그리고 OWAS와 같은 자세 평가 도구로는 정확한 평가에 한계가 있다. 또한 인간공학적 평가 도구를 이용하여 작업 자세 평가 시에는 평가자의 주관적인 요소가 평가 결과에 반영될 수 있어 객관적인 평가 결과를 도출하기 어렵다는 한계점이 있다. Method: 성인 남성 2명을 대상으로 웨어러블 IMU센서를 부착하고 AWBA의 상지 14개 자세와 하지 13개 자세를 측정하여 판별 기준과 필요한 신체각도를 선정하여 상지자세 평가도구(AULA)와 하지자세 평가도구(ALLA)의 평가 알고리즘을 설계하였다. 이를 기반으로 프로그램의 목적과 기능을 설정하여 JAVA와 Eclipse IDE를 이용하여 프로그램을 개발하였으며, 신뢰도 검증을 위해 성인 남성 1명을 대상으로 웨어러블 IMU센서를 부착하고 측정한 데이터 중 59개 자세를 선정하여 기존의 평가 방식인 수동평가 방식과 프로그램 평가 결과에 대한 일치도 분석을 수행하였다. Results: 평가 알고리즘은 AULA와 ALLA에 대하여 각각 도출하고, 이를 조합하여 전신자세(AWBA)의 위험도를 최종 도출하는 구조로 설계하였으며, 프로그램의 기능과 목적에 따라 4개 페이지로 개발하였다. 상지자세 평가(AULA)의 일치도는 90%이상으로 나타났으며, Kappa 계수 또한 매우 높은 일치도를 보인 반면, 하지자세 평가(ALLA)의 일치도는 71.2%를 나타났으며, Kappa 계수는 0.67로 상당한(Substantial)일치도를 보였다. Conclusion: Cohen’s Kappa 분석 결과, AULA는 매우 높은 정확성 및 일관성을 보여 프로그램을 통한 자세 평가가 가능하다고 판단되며, ALLA는 상당한(Substantial) 일관성을 보였지만, Sitting 자세의 일치도가 낮아 프로그램을 통한 평가에 한계가 있다고 판단된다. 추후에는 ALLA 평가 알고리즘을 수정하여 일치도를 개선하고자 한다. Application: 본 연구 결과는 대표 작업 자세 선정이 어려운 작업이나 육안으로 자세 평가를 수행하기 어려운 경우에 유용하다고 사료된다.
#work-related musculoskeletal disorders #risk assessment #program development #postural ergonomic analysis

목차

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

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