인간공학적 자세 평가 자동화에 관한 연구 : DLOWAS -OWAS 평가도구와의 연계를 중심으로

초록

본 논문에서는 딥러닝 이미지인식 기법을 활용하여 신체부위의 정보를 추출한 결과를 바탕으로 작업자의 근골격계 부하를 측정하는 OWAS 평가도구와 연계하여 자동적으로 평가하는 방안(DLOWAS)을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 작업자의 정적인 자세를 분류하여 인간공학적 작업부하를 정량적으로 측정하고 손쉽게 근골격계질환 발생위험도를 산출하는 것이다. DLOWAS의 평가 정확도와 사용성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다. 인간공학 평가경험이 있는 전문가의 OWAS 평가점수와 DLOWAS의 평가점수를 비교하였으며, 통계적 검증방법으로 Kappa 분석을수행한 결과 매우 일치한 결과를 얻을 수 있었다(k = 0.82). 또한, 두 평가기법의 평가소요시간을 비교한 결과 전체작업(전체: 30개)을 평가하는데 전문가는 158분 가량 소요되었고, DLOWAS는 평균 7분 내외로 모든 자세에 대한 결과를 얻을 수 있었다.

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