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근골격계질환 예방을 위한 딥러닝 기반 작업자의 근골격계부담 분석 시스템 개발
김가경(Gakyoung Kim),김수현(Soohyun Kim),김조경(Jogyeong Kim),조세훈(Saehun Jo),정기효(Kihyo Jung) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 본 연구는 근골격계질환 예방을 위해 작업 현장에서 촬영된 영상(또는 실시간 영상)에서 작업자의 근골격계 부담을 평가하는 시스템을 개발하였다. Background: 직업성 근골격계질환은 업무상 질병자의 약 60%를 차지할 정도로 심각한 수준이며, 그로 인해 산업안전보건법은 작업자의 근골격계에 부담을 주는 작업이 있을 경우 유해요인조사를 실시하도록 하고 있다. 그러나 유해요인조사에 포함된 정량적 인간공학평가는 평가자가 육안으로 작업 부하를 평가하기 때문에 시간이 많이 소요되고 평가자 간의 신뢰도가 상대적으로 낮은 것으로 보고되고 있다. Method: 본 연구는 작업 현장에서 촬영된 영상(CCTV, 웹캠, 또는 핸드폰)을 대상으로 반자동으로 정량적 인간공학 평가를 실시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 인간공학적 평가는 OWAS를 기반으로 하였으며, OWAS 평가에 필요한 작업자의 동작 정보는 딥러닝을 통해 개발된 합성곱 신경망을 활용하여 획득되었다. 본 연구의 평가 시스템은 Matlab을 활용하여 구현되었으며, 개발된 시스템의 성능은 기존 연구에 비교 평가되었다. Results: 본 연구의 시스템은 실시간으로 촬영되는 영상에 대해 실시간으로 근골격계 부담을 정량적으로 분석할 수 있다. 또한, 본 연구의 시스템은 분석 보고서 기능이 있어 근골격계부담이 과도했던 동작과 그때의 근골격계부담 점수를 보고서(PDF)로 정리할 수 있다. 본 연구의 시스템에서 계산된 근골격계부담 점수는 기존 연구에 제시된 인간공학 전문가의 평가 결과와 유사성이 높은 것으로 분석되었다. Conclusion: 본 연구의 시스템은 작업 현장에서 촬영된 영상으로부터 작업자의 근골격부담을 OWAS를 활용하여 정량적으로 평가할 수 있는 것으로 나타났다. Application: 본 연구에서 개발된 시스템은 산업현장의 근골격계질환 예방을 위해 작업자의 근골격계 부담을 정량적으로 평가하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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