KCI등재
텍스트마이닝을 활용한 작업관련성 근골격계질환 연구동향 분석 = Analysis of Trends of Research on Work-related Musculoskeletal Disorders using Text Mining
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2023
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Korean
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KCI등재
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학술저널
수록면
363-372(10쪽)
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국내 근골격계질환은 1997년 IMF 이후 각 기업들의 생산성 향상을 위해 기계화, 자동화, 분업화 등 작업환경 및 작업방식의 변화가 급속도로 이루어져 근골격계질환 발생이 해마다 증가하고 있다. 또한 근로자들의 관심과 인식이 지속적으로 높아짐에 따라 정부에서는 2003년부터 산업안전보건법 39조 개정을 통해 근골격계 부담작업에 대한 유해요인 및 원인조사를 실시하도록 하고 있다. 산업현장에서는 근로자들의 안전과 작업 손실의 사전 예방을 위하여 작업관련성 근골격계질환의 지속적이고 체계적인 연구 필요성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 산업재해 예방을 위한 새로운 관점을 고찰하기 위한 목적으로 연구동향 분석을 수행하였다.
문헌수집은 한국학술지인용색인(KCI), 학술연구정보서비스(RISS) 등의 검색엔진으로부터 2003년부터 2022년까지 총 20년간 ‘근골격계질환’ 키워드가 포함된 국내 학위·학술 논문으로 이루어졌으며, 총 653편을 분석대상으로 선정하여 10년을 주기로 1차 시기와 2차 시기로 구분하였고, 텍스트마이닝을 활용해 빈도(TF), 네트워크 분석 후 이를 시각화하였다.
그 결과 작업관련성 근골격계질환 연구의 상위 키워드 빈도(TF)는 전체 시기(2003년∼2022년)의 경우 ‘작업’, ‘근골격계질환’, ‘증상’ 등이 상위 키워드로 나타났고, 1차 시기(2003년∼2012년)와 2차 시기 (2013년∼2022년)에서도 공통적으로 나타나 중요한 연구 주제로 인식하고 있는 것으로 파악되었다. 1차 시기 근로자들의 근골격계질환에 영향을 미치는 관련 요인 중 가장 많이 다루어진 키워드는 ‘자세’, ‘신체’, ‘환경’, ‘직무스트레스’, ‘시간’, ‘연령’ 등과 상위 키워드에서 ‘설문’이 나타났으며, 2차 시기는 ‘비교’, ‘개발’, ‘측정’, ‘방법’ 등이 나타났다.
N-Gram 분석 결과 전체 시기에서 ‘근골격계-증상’ 키워드의 동시 출현 빈도가 가장 높았고, 그다음은 ‘근골격계’와 ‘통증’, ‘자각’, ‘부담’의 빈도가 높았다. 1차 시기는 ‘손-손목’, ‘어깨-허리’, ‘손목-손가락’, ‘허리-다리’의 신체 부위 관련된 키워드가 나타났으며, 2차 시기에는 ‘작업-부하’, ‘안전-보건’, ‘요인-조사’, ‘위험-평가’, ‘산재-보험’ 등이 나타났다.
본 연구는 빅데이터 분석 방법 중 하나인 텍스트마이닝을 이용하여 작업관련성 근골격계질환 학위·학술 논문을 처음으로 분석을 시도하였고, 이를 통해 추후 작업관련성 근골격계질환에 대한 연구 방향성을 제시함으로써 그 의의가 있다.
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