KCI등재
작업 자세 평가를 위한 Vector-based 및 Deep Learning-based OWAS 평가 시스템 개발
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발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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75-87(13쪽)
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0
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Objective: This study was intended to develop two risk assessment systems that can evaluate OWAS scores and action level with good accuracy and reliability to prevent work-related musculoskeletal disorders (WMSDs).
Background: Since risk assessment methods such as OWAS and REBA are relied on visual observations, their accuracy and reliability might have been in questions. Therefore, computer-aided risk assessment systems are necessary to enhance accuracy and reliability as well as to improve applicability in workplaces.
Method: This study developed vector-based OWAS (V-OWAS) and deep learning-based OWAS (DL-OWAS). V-OWAS (partial automation) asks a user to manually identify the key joint positions from a working picture and automatically calculates OWAS scores and action level. DL-OWAS (high automation) automatically identifies the key positions and determines OWAS scores and action level. To evaluate the performance of the two systems, we used 40 working pictures and compared the results of the two systems with the results of four ergonomic experts with over 10-year experience who did assess based on traditional visual observations.
Results: The two systems showed similar assessment results with those obtained from the ergonomic experts. The agreement percentage of V-OWAS (91.3%) with the experts was slightly better than DL-OWAS (90%). On the other hand, the usability score of DL-OWAS (7 out of 7 point Likert scale) was significantly higher than V-OWAS (5.75) and traditional visual observation (5.25).
Conclusion: V-OWAS had an advantage in accuracy of identifying the key joint positions; but it required more time and efforts over DL-OWAS. DL-OWAS can assess automatically; but its accuracy might be low if some parts of the body are obscured due to some reasons (e.g., obscured by some machine). Therefore, it is recommended to use V-OWAS or DL-OWAS according to the condition of working picture.
Application: The two OWAS systems developed in this study can help industrial practitioners effectively and efficiently assess working posture for preventing WMSDs.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.1 | 0.1 | 0.14 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.15 | 0.19 | 0.306 | 0.02 |
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