들기 작업의 허리부하 평가 및 자세 추천을 위한 작업자 중심의 웹기반 전문가시스템 (A Web-Based Expert System to Evaluate Low Back Loading and Recommend Postures for Lifting Tasks)

서지정보

· 발행기관 : 한국융합과학회
· 수록지 정보 : 한국융합과학회지 / 12권 / 2호 / 167 ~ 184페이지
· 저자명 : 한승조, 구교찬

초록

연구목적 근골격계질환이 업무상 질병자 중 가장 높은 비율을 차지하고 있다. 근골격계질환 중요통의 비율이 가장 높으며, 요통은 주로 들기 작업에서 유발된다. 이에 본 연구에서는 들기 작업이 요통에 미치는 영향을 분석하고, 이를 이용하여 요통을 예방할 수 있는 전문가시스템을 구축하는데 목적이 있다. 연구방법 들기 작업은 세부적으로 상체 굽힘 각도, 무릎 굽힘 각도, 들기자세, 상체 옆으로 굽힘, 양발 위치, 들기 속도, 수평 거리, 상체 비틀림 각도 측면에서 접근할 수있다. 이에 8가지 자세 요소가 이론적・실험적 기존 연구나 생체역학적 접근을 통해 어떻게 허리압축력에 영향을 미치는지 알아보고 연관성을 도출한다. 또한 물체 무게중심의 영향력이 반영되도록 허리 압축력을 조정한다. 이렇게 획득된 정보는 전문가시스템의 지식베이스로 활용된다. 결과 전문가시스템은 작업자가 직접 입력하거나 선택하는 값들을 기반으로 작업자에게 필요한 최종 허리 압축력 및 추천 들기 자세를 제공한다. 작업자는 결과 화면을 보면서 현재 허리 부하 수준에 대한 정보를 얻고, 추천 들기 자세에 따라 현재 자세를 변경함으로써 허리 부하를 줄일 수있다. 결론 본 연구에서는 전문가가 아닌 작업자가 스스로 운용할 수 있는 허리부하 평가 및 자세 추천을 위한 웹기반 전문가시스템을 구축하였다. 이는 기존의 허리부하 평가 모델들이 지닌한계점을 극복했다는데 연구의 의의가 있다. 또한 인건비 등의 문제로 전문가를 고용할 수 없는소규모 사업장에서 사용한다면, 요통을 포함한 근골격계질환과 관련된 직・간접 비용을 줄이는데도움이 될 것으로 기대된다.

영어초록

Purpose Low back pain caused by lifting tasks accounts for the highest incidence of occupational diseases. This study aimed to analyze the effect of lifting tasks on low back pain and construct a web-based assessment system that can aid to prevent low back pain. Methods Lifting task-related factors (trunk angle, knee angle, stoop/squat lifting, trunk bending, foot position, lifting velocity, horizontal distance, and asymmetrical lifting) were investigated for their effect on the compressive force through theoretical, experimental, and biomechanical approaches. The compressive force was adjusted to reflect the influence of the load center of gravity. The information obtained from these analyses was used as the knowledge base for training the assessment system, termed as the “expert system.” Result The expert system provides the final compressive force and recommends lifting posture based on the values input or selected by the worker. The worker can obtain information about the low back loading level directly on the screen and can adjust the low back load by changing the posture according to the recommended lifting postures. Conclusion We designed a web-based expert system that can be self-operated by workers to measure low back loading and recommend lifting postures.
This system can help in overcoming the limitations of the existing low back loading measurement models and can be useful in small businesses that cannot hire experts, thereby helping in reducing direct and indirect costs related to musculoskeletal disorders, including low back pain.

참고자료

· 없음