작업자 근골격계부담작업 유해요인 분석 및 평가 SW
저자
김형수(Heung-Soe Kim) ; 고경학(Kyoung-Hak Ko) ; 곽성복(Sung-Bok Kwak) ; 손병창(Byung-Chang Son)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
241-242(2쪽)
제공처
Objective: 본 연구의 목적은 반복되는 작업을 반복하는 근로자의 근골격계 부담작업을 평가하는데 있어 실제 제조환경에서의 학습데이터를 이용하여 유해요인 평가기법인 OWAS, RULA, REBA와 딥러닝 기반 SW기술에 융합하여 상시적 자동화 분석 및 평가 시스템을 개발하는 것이다. Background: 4차 산업혁명과 노동시장 변화에 대비하여 유럽을 중심으로 작업자 보건안전 및 작업장 환경 개선을 통한 생산성 증대 및 노동의 질 향상을 위한 노동의 네트워크화, 디지털화, 유연화 요구사항이 높아지고 있다. 국내 중소 제조기업들은 자체 보건안전 인력 및 조직 부재, 비용 부담, 부착형 센서 착용으로 인한 작업용이성 저하 등으로 작업자 보건안전환경 구축이 미비하여, 중소 제조기업 환경에 적합한 작업자 보건안전 솔루션이 필요하다. 이에 전문적인 인간공학적 평가기법인 OWAS, RULA, REBA 등이 도입되고 있는 실정이며, 수동적인 현재의 평가도구를 자동화·상시적 솔루션 개발하기 위해서는 딥러닝 기반 기술의 적용이 필요하며, 현장에 적용되기 위해서는 다량의 학습데이터와 전문가의 판단이 적용된 딥러닝 기반 융합 데이터 기반의 SW 개발이 필요하다. Method: 본 연구에서 개발된 SW의 분석방법은 다음과 같다. (1)주요 골격에 대한 각도 정보가 추출된 단위 작업의 이미지와 정보를 불러온다. (2)프레임 이미지를 선택하면 작업자와 작도정보가 표출된다. (3)OWAS, RULA, REBA 탭을 선택하고 선택한 기법에 따라 작업 이미지의 각도를 판단하고 무게정보, 자세정보를 선택한다. (4) 분석하기 버튼을 클릭하여 실행한다. Results: 현재 평가기법에 따른 분석된 작업자세를 입력하여 분석하는 단계까지 개발이 되었으며, 기 구축된 딥러닝 데이터를 분석하기 위한 데이터의 입력을 진행하고 있다. 충분한 데이터가 구축되면 이를 활용하는 서비스에 적용할 계획이다. Conclusion: 본 연구를 통해 기존 근골격계부담작업 유해요인조사를 평가하는 전문가들이 이용할 수 있는 도구로써 근골격계부담작업 유해요인조사 분석을 보다 효율적, 효과적으로 수행할 수 있도록 제공할 계획이다. Application: 본 연구의 결과를 이용하여 자동화·상시적으로 근골격계부담작업 유해요인조사를 수행하는 평가도구로써 활용이 가능할 것으로 예상된다.
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