1. 서론
1.1 배경
물류산업의 성장 및 수도권의 물류 집중에 따라 화물자동차 운행이 증가하면서 유류비 상승과 맞물려 전국 교통혼잡비용을 발생시키고 있다.[1],[2] 도로화물은 대기오염, 온실가스, 소음 등으로 인한 사회적 비용을 야기한다.[3-6] 기술의 발전과 언택트 시대의 변화에 따라 증가하는 택배 화물의 원활한 배송과 물동량을 효율적으로 처리하고 교통체증 및 대기환경 오염 등 사회적 비용을 해소하려는 새로운 개념인 ‘친환경 물류 차량’에 대한 연구가 진행되고 있다.[7],[8] 지하공간을 활용한 도시물류 시스템 구축을 위해서는 선로를 통해 화물 운송이 가능한 화물열차, 화물 적재용 화물운송 용기, 화물운송 용기의 이동을 위한 수평이송장치, 역사 내 수평이송장치의 층간 이송을 담당하는 수직이송장치, 관제 시스템과 운영시스템 기술로 구성된다.[9],[10] 본 연구는 도시물류 시스템의 기능을 수행하기 위한 화물운송 용기의 안정적인 개발을 위한 연구로서 현재 물류업계에서 사용하고 있는 운송용기와 도시물류 시스템을 위해 개발된 운송용기의 도심물류 시스템 전용의 표준화를 위한 평가 시나리오를 도출하고 이를 검증하고자 한다.
1.2 선행연구
화물 상·하차 작업 중 운송용기를 사용하는 과정에서 다양한 유해요인이 작업자의 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.[11-13] 부자연스러운 자세, 과도한 힘의 사용, 반복적인 작업 수행, 접촉스트레스 등은 근골격계질환의 주요 원인으로 작용한다. 이에 대응하여, 운송용기 취급으로 인한 근골격계질환이나 사고 등은 우리나라에서 상당히 오랫동안 고민을 해온것으로 판단할 수 있다. 일례로 고용노동부의 산업재해 예방 매뉴얼에서는 사람이 직접 물건을 들어 옮기는 것 보다는 리프팅 장치와 같은 보조 장비의 사용을 권장하고 있으며, 이를 통해 부자연스러운 자세를 최대한 줄일 수 있도록 하고 있다.[14] 하지만, 실제로 높낮이 조절이 가능한 장치를 운송용기에 장착하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 운송용기는 깊이를 줄여 사용자의 부자연스러운 동작을 감소시키고자 하였으나, 이러한 구조적 변화가 실제로 사용자의 인체 부하와 편리성에 긍정적인 영향을 미치는지에 대한 정량적인 평가가 필요하다.[15]
사용자경험평가 관련하여 Roto et al.,(2011)은 사용자 경험의 다양한 차원을 고려하여, 상호작용 시스템 사용에 대한 사람들의 감정을 조사하기 위한 사용자 경험 평가의 목표를 설정하고, 78가지의 사용자 경험 평가 방법을 소개하고, 다양한 유형의 방법을 개괄하며, 선별된 방법 세트를 자세히 검토하였다.[16] 또한 Bernhaupt(2015)는 사용자 경험에 대한 명확한 정의가 아직 확립되지 않았지만 다양하게 활용될 수 있다고 언급하였다.[17]
또한 운송용기의 경우 Karvonen et al. (2014)는 컨테이너 갠트리 크레인 작업을 위한 원격 조작 스테이션에 대한 사용자 경험 목표 평가 연구를 발표했다. 해당 연구에서는 두 가지 다른 사용자 인터페이스 개념의 사용자 경험을 비교하고 개발된 원격 조작 스테이션 프로토타입이 안전한 작업, 제어의 감각, 그리고 존재감의 경험을 얼마나 충족시키는지에 대한 피드백을 제공하는 평가방법론을 적용했다.[18] 또한 Zulfiandri et al. (2021)는 KRL Access라는 교통 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 사용성 평가 방법을 사용하여 평가하는 연구를 수행했다. 해당 연구에서는 사용자경험을 향상시키기 위해 사용자 인터페이스 디자인에 대한 권장 사항을 제공하여 본 연구를 통해 궁극적으로 목표하는 사용자경험을 통한 표준화를 제시하고자 하였다.[19]
사용성 평가는 제품이 사용자의 편의성, 안전성, 그리고 만족도를 충족시키는지 평가하는 과정이다. 사용자가 직접 제품을 사용해보며 발생하는 경험을 바탕으로 제품의 문제점을 파악하고, 이를 통해 개선 방안을 도출할 수 있다. 실험실에서 진행되는 사용성 실험은 제어된 환경에서 사용자의 경험을 관찰하고 분석하는 데 유용하며, 과정평가와 성과평가로 구분된다. 과정평가는 사용자가 시스템을 사용하는 과정에서 겪는 경험과 어려움을 파악하는 데 중점을 두고, 성과평가는 사용자가 시스템을 얼마나 효율적으로 사용할 수 있는지, 즉, 빠른 시간내에 오류 없이 과업을 완수하는 능력을 평가한다.[19-22] 이러한 평가를 통해, 운송용기 및 기타 운송용기의 설계 개선이 사용자의 작업 효율성과 건강에 미치는 영향을 체계적으로 평가하고 이해할 수 있을것으로 기대한다.
1.3 운송용기(롤테이너) 사양 정의
기존 운송용기의 종류로는 U형운송용기, L형운송용기, 수퍼운송용기, 시큐리어티 운송용기, 보냉용 운송용기, 운송용기 선반으로 구분된다.[23] 기존 운송용기 중 바닥과 3면이 막혀있고, 전면에 도어가 부착되어 있어 4면의 전면을 막아 다품종 및 중량물 운반에 적합한 ‘수퍼운송용기’ 종류의 운송용기를 깊이가 다른 두 종류의 규격으로 제작하여 실험에 사용하였다. 기존 운송용기 규격은 가로 1,100mm, 세로 1,100mm, 높이 1,700mm이고 (A)라고 칭한다. 개발 운송용기 규격은 가로 1,100mm, 세로 800mm, 높이 1,700mm이고, (B)라고 칭한다. (A)와 (B)의 차이점은 세로 길이 즉, 운송용기의 전면부에서 물건을 적재하였을 때 안쪽으로의 깊이이다.
1.4 작업자세 정의
작업자세 및 동작정의는 중량물을 들어올리기(lifting), 들고 이동하기(moving), 내려놓기(unloading), 밀기(pushing), 당기기(pulling)로 세분화 하였고, 작업순서의 순서는 1)운송용기의 잠금 장치를 잠근다 → 2)운송용기 문을 연다 → 3)바닥 위치 1에 있는 상자를 운송용기에 적재한다 → 4)운송용기 문을 닫는다 → 5)운송용기 잠금장치를 푼다 → 6)운송용기를 1미터 옆으로 옮긴다 → 7) 운송용기의 잠금장치를 잠근다 → 8)운송용기 문을 연다 → 9)운송용기에 적재된 상자를 바닥 위치2로 하차한다 → 10)운송용기 문을 닫는다 → * 위 동작을 반복하여 바닥 위치 1에 있는 상자를 바닥위치 2로 옮기고, 바닥위치 2에 있는 상자를 모두 바닥위치 1로 옮기면 실험을 종료 하였다.
<Table 1> Rolltainer Specification
[Figure 1] Rolltainer movement position
[Figure 2] Action sequence
1.5 작업량 정의
CBM(Cubic meter)기반으로 A운송용기(1,100)에 가득 채워 적재했을 때의 수량을 계산하고, 실제 적재량을 고려하여 보정값 산출 후 상자 수량을 계산하였다. 운송용기 제공 수량과 반복성을 고려하여 A운송용기 적재 수량의 2배를 기준으로 설정 하였다. CBM(Cubic meter)는 컨테이너에 적재하는 박스 미터 단위로 1m × 1m ×1m = 1CBM 이다. 표준용기 1안(운송용기 A), 2안(운송용기 B)의 가로, 세로, 높이를 기준으로 계산하였으며, 우체국 택배 박스 사이즈 별 CBM를 계산하여 표준용기에 적재할 수 있는 수량을 계산하였다. CBM 계산값은 이론적인 값으로 빈틈이 없이 가득 채워진다는 가정하에 계산된 것으로, 컨테이너 계산에도 실제 계산값보다 적은 값을 계산하고 있다. 본 연구에서는 파일럿 테스트에서는 우체국 박스 기준으로 표준용기 1안, 2안 별 수량을 계산해둔 것을 기준으로 표준용기 CBM값을 보정하였다. (ex. 표준용기 1안, 우체국 박스 1호 수량 300개, 표준용기 2안 우체국박스 1호 225개 기준을 넘지 않도록 CBM을 1.1, 0.8로 줄인 것). 계산결과 기존운송용기 운송용기(A)에 해당하는 박스 수량이 운송용기(B)보다 12개 더 많았다. 하지만, 작업량의 객관적인 비교를 위하여 박스 수량을 동일하게 설정하여 운송용기(A)의 박스 수량을 기준으로 실험을 진행하였다. 최종 결정되어 진행된 화물의 총량은 347kg 이고, 테스트 샘플은 우체국 택배박스를 사용하였으며, 1호(2kg) 8개, 2호(2kg) 8개, 3호(5kg) 15개, 4호(10kg) 15개, 5호(15kg) 6개로 총 52개의 박스를 사용하였다. 화물 크기는 한진택배 정보를 기준으로 무게 별 화물 비율 데이터를 참조하여 70~80%에 해당하는 상자 크기와 무게를 고려하여 구성하였다.
<Table 2> Test box quantity
2. 방법론
2.1 분석 대상
본 실험에서 활용한 운송용기는, A 운송용기(1,100×1,100×1,700mm)와 B 운송용기(1,100×800×1,700) 2종을 대상으로 수행하였다. A운송용기의 경우 기존 물류창고에서 가장 일반적으로 많이 사용되는 사이즈이며, B 운송용기는 열차 문의 높이, 너비 및 내부 공간 등을 고려하여 최대 22대 까지 실릴 수 있도록 개발된 제품이다.
2.2 평가 시나리오
본 연구에서는 10명의 연구대상자를 대상으로 연구를 진행하였다. 실험 환경으로 모든 햇빛은 블라인더로 가려 실내 기온 22℃로 유지하였다. 연구대상자에게 동의서 받고 TMG측정, EMG부착 및 측정, 테스크 연습 및 적응 시간, 휴식(근 피로 방지), 본 평가 A실시 및 설문, 본 평가 B실시 및 설문 평가, 종합 설문 평가 순으로 진행하였다.
2.3 검증 장비
측정장비는 총 3가지로, Electromyography (EMG, Cometa srl, Italy), Tensiomyography (TMG, TMG, Slovania), Inbody 770(Inbody, Korea)이다.
<Table 3> Inbody(Impedance Body Fat Meter)
<Table 4> EMG (Electromyogram)
2.4 데이터 수집 및 분석 방법
2.4.1 EMG 데이터 수집
근활성도 데이터 비교를 위하여 각 근육별 최대 자발적수축(MVC_Maximal Voluntary Contraction: 지정된 동일 자세에서 근육이 최대한 수축할 때 발생하는 힘)를 측정하였다. 측정 변인으로는 근활성도 및 근피로도 값을 산출하였다. 근활성도의 신호 처리는 Filtering(노이즈 제거), Rectify(근육의 -/+ 신호를 양의 값으로만 변환하여 분석을 용이하게 만들어 주는 과정), Smoothing(노이즈 제거, 신호를 일관된 형태로 변환하는 과정) 과정을 처리한 후 Signal/MVC*100(%)로 분석하였다. 근전도의 주파수는 2,000Hz로 설정하였다. 최대 정적 수축 근전도값(MVC: maximal voluntary contraction)을 측정하였다.[24]
[Figure 3] Joint and primary muscles for each movement of using a rolltainer
개인간, 근육 차이에 따른 근육 신호의 차이를 줄이고 근전도 분석의 정확성을 높이기 위하여 MVC를 기준으로 신호의 크기를 정규화하였다. 예를 들어, 단일근육에서 최대로 발생하는 전기신호를 MVC라고 가정하고 동작시 발생하는 근육의 전기신호를 MVC 값으로 나누어 표준화하면 각각의 신호를 동일한 기준으로 비교할 수 있다. 만약 이두근의 MVC가 100일 때, 10kg 덤벨을 들어올리는 근전도 신호는 60이었고, 아무것도 잡지 않고 같은 각도로 들어올리는 근전도 신호가 30이었다면, 덤벨을 들었을 때 이두근의 60%의 근활성도를 사용한 것이고, 덤벨을 들지 않았을 때 40%의 근활성도를 사용한 것으로 비교할 수 있다. 정규화 방법은 Signal/MVC*100(%)로 계산. 필터링은 4th Butterworth를 사용하였고, Low pass 500Hz, 100ms, High pass 20Hz, 100ms로 필터링 함. 수집된 근전도 값은 대응표본 t 검정을 수행하였다.
근피로도는 실험 동작 초반과 후반 60초 까지 데이터의 Median Frequency를 계산하였으나, 유의한 차이가 나타나지 않아 본 실험 변인에서 제외하였다.
2.4.2 근전도(EMS) 측정부위의 정의
본 연구의 과업수행을 위해 제시된 테스크를 수행하는 동작을 세 개로 나누어 각 관절의 움직임에 작용하는 근육들을 구분하였다. 근전도 측정이 가능한 관절의 움직임에 관여하는 표면근육들은 하지부 3개 부위의 근육이었다(fig 2). 측정 근육 부위는 표면근전도 전극 부착과 효율적인 데이터 측정을 고려하여 특정 관절의 움직임을 일으키는 하지의 근육군들 중 표면에 있고, 상대적으로 큰 크기가 큰 근육을 우선으로 하여 총 3개의 근육 좌우 6부위를 선정하였다.
2.4.3 TMG 데이터 수집
① 측정자간 오차를 제거하기 위해 실험 진행자가 직접 진행하였다. 전기 자극을 통해 근 수축을 유도하여 근배위(근육섬유의 가운데 위치)에 위치시킨 센서부의 움직임을 통해 이동변위(maximal displacement-Dm; 센서가 눌리는 정도)과 이동변위 도달까지의 수축시간(contraction time-Tc: 센서가 가장 깊게 눌리는데 까지 걸리는 시간)을 변인으로 산출하였다. 다시 말해, TMG는 근육의 제일 볼록한 부분에 길이를 잴 수 있는 침같이 생긴 센서를 위치시키고 근육 결을 따라서 전기신호를 줄 수 있는 valutrode를 붙인뒤에 전기신호를 전달하여 근육이 수동으로 수축할 수 있게 한다. 근육이 수축하는 순간에, 근육이 수축하면서 근복부가 위로 올라오는데 그 길이가 Dm/ 전기신호 후 근복부가 최대로 올라올때까지의 시간을 수축시간 으로 산출한다. 근육이 수축하면 근육의 중앙부가 볼록하게 올라오는데 올라오는 높이와, 올라올때까지의 시간을 계산해서 Vc 값을 구한다.[25],[26]
② TMG는 측정 변위 중 근육의 최대 수축 변위를 기록하는 Maximum radial displacement(Dm)와 최대 수축 변위의 10~90%까지 수축하는데 걸리는 시간인 Contraction time(Tc)를 기반으로 최대 수축 속도 Maximum Contraction Velocity(Vc)를 계산하여 분석. 일반적으로 Vc를 계산하는 방식은 Vc = Dm / Tc . Vc 값이 클수록 근육의 수축 속도가 빠른 것으로 해석하며, 근육이 빠르게 수축하고 늘어날 수 있는 더 높은 수축 능력을 가지고 있다고 해석할 수 있다. 운송용기 사용 전/후 TMG 측정하여 Vc 값의 차이를 알아보기 위해 대응표본 t검정 실시하였다.
[Figure 4] The attachment site for the EMG sensor on the lower limb
2.4.4 근장계(TMG) 측정부위 정의
과업 수행하기 전 근육의 초기 휴식상태와 두 종류의 운송용기 테스크 수행 후 각 1회씩 측정하여 총 3회의 측정을 하였다. 수행 동작 중 높은 빈도로 사용되는 관절움직임을 일으키는 근육 위주로 측정 부위를 선정하였다. 하체는 근전도 측정부위와 같이 Rectus Femoris, Gastrocnemius, Tibialis Anterior을 측정하였다. 측정근육의 기시(origin)-정지점(insertion) 사이의 근복(muscle belly) 부위에 전극을 부착하고 센서위치/방향을 맞추어 고정했다. TMG 시뮬레이터에 세팅되어 있는 진폭값이 출력되면서 유도된 근육의 수축(움직임)을 측정하였다.
본 연구에서는 정해진 절차와 동작에 따라 연구 대상자의 기초데이터, 정량, 정성적 정보를 수집하였다. Inbody를 사용하여 신장, 체중 등 기초 정보를 수집 EMG 측정을 위해 각 근육별 MVC(Maximal Voluntary Contraction) 측정을 진행하고, 근전도 신호처리를 위해 6개 근육에 EMG 부착 후, A 운송용기와 B 운송용기 각각에 적재, 하차하는 동작 측정하였다. TMG 측정은 실험 전, A 운송용기 실험 직후, B 운송용기 실험 직후 3회 측정하였고, 전기 자극을 통해 근수축을 유도하여 근배위에 위치시킨 센서부의 움직임을 통해 이동 변위(maximal displacement[Dm])과 이동 변위에 도달하는 수축 시간(Contraction Time[Tc])을 변인으로 산출하였다.
<Table 5> Comparative analysis of lower limb muscle activity %MVC
*p<.05
3. 분석결과
3.1 운송용기 종류별 비교 근전도(EMG) 분석
A운송용기와 B운송용기를 사용했을 때 하지근육에서 수집된 근전도 신호의 차이를 알아보기 위해 대응표본 t 검정을 실시하였다. 그 결과 모든 근육에서 유의확률(p) 값이 0.05보다 크게 나타났다. 따라서 운송용기 종류별 사용에 따른 근전도 신호의 유의한 차이는 없었다. 운송용기에 물건을 적재, 이동, 하차하는 동작에서 사용되는 하지의 움직임인 골반, 무릎, 발목관절의 굴곡동작과 균형을 유지하고 보행하는 동작에서 운송용기의 종류에 따른 하지근육 근섬유에 특정 패턴이나 근육의 운동단위에 대한 활동전위 차이는 없었다.
3.2 하지의 근장력(TMG) 분석
B운송용기에서 체간의 균형을 유지하기 위한 근육인 비복근에서 유의하게 Vc 값이 증가한 것으로 나타났다. 같은 양을 작업했을 때 A 운송용기에 비해 B 운송용기의 작업 후 근육이 빠르게 수축하고 늘어날 수 있는 더 높은 수축 능력을 유지하고 있음을 나타낸다.
3.2.1 운송용기(1100) 사용 전/후 하지의 TMG 분석
A 운송용기의 경우 TMG 전/후 Vc에서 유의한 차이를 나타내지 않았다. 이는 평가 대상자를 경력이 있는 피험자로 모집하며, 이미 작업량이 많아 근육의 발달이 다를 수 있을 것으로 판단된다.
3.2.2 운송용기(800) 사용 전/후 하지의 TMG 분석
운송용기 사용 전 TMG 측정 Vc 값과 사용 후 Vc 값의 차이를 알아보기 위해 대응표본 t 검정을 실시하였다. 그 결과 Gastrocnemius 좌/우에서 유의수준 0.01 기준, 통계적으로 유의하게 증가한 것으로 나타났다. Biceps Femoris의 Vc는 감소하는 경향을 보였으며, Tibialis Anterior과 Gastrocnemius의 Vc는 증가하였다. Tibialis Anterior과 Gastrocnemius은 물건을 들어올릴 때 지면으로부터 힘을 받아 지탱해주는 역할을 하는 근육으로 발목의 안정성과 관련이 있다. 이 두 개 근육은 사용자가 물건을 들었다 놓았다 할 때 체간을 고정시키고 균형을 유지하기 위해 사용되는 근육이다.[27-29] 수행 중 이 두 근육은 신체의 균형을 유지하기 위해 활성화 되었고, 움직임을 유지하기 좋은 상태로 전환된 것으로 판단된다.
<Table 6> Comparative analysis of lower limb TMG-Tc before and after A-rolltainer test
*p<.05
<Table 7> Comparative analysis of lower limb TMG-Tc before and after B-rolltainer test
*p<.05, **p<.01
4. 결론
본 연구는 A운송용기와 B운송용기의 사용이 하체 근육 활성화에 미치는 영향을 비교 분석함으로써, 물류 작업 중 하체 근육에 대한 차이를 확인하고자 하였다. 하지의 근육이 물건을 들어올리고, 이동하며, 내려놓는 과정에서 각 운송용기 별로 어떤 차이가 있는지 확인하였다. 특히 고관절, 무릎관절, 발목관절의 움직임에 관여하는 근육들(Rectus Femoris, Tibialis Anterior, and Gastrocnemius)의 역학적 반응을 측정하였다.[30],[31]
분석 결과, A와 B운송용기 모델 사용 시 Gastrocnemius 및 Tibialis Anterior 근육의 활성화 수준이 비슷한 경향을 보였으며, 이는 운송용기의 사이즈가 작업자의 근육활성화 패턴에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 의미한다. 또한 TMG 및 EMG 분석 결과에서도 운송용기 사이즈의 차이가 피로도에 미치는 영향이 크지 않음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 운송용기 사이즈의 차이가 하체 근육의 근활성도에 미치는 영향이 미미하며, 결과적으로는 작업자가 느끼는 정량적 피로도에도 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있다. 이는 물류 작업의 효율성과 안전성을 고려할 때, 운송용기의 사이즈보다는 작업방식, 작업환경의 개선, 그리고 작업자의 건강과 안전을 위한 기타 요소들이 더 중요할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 특정 조건과 환경에 한정된 데이터를 기반으로 하고 있어, 다양한 물류 환경과 작업조건에서의 일반화에는 한계가 분명하다. 또한 사용된 운송용기의 종류가 제한적이었기 때문에 다양한 설계와 크기의 운송용기가 근육 활성화 패턴에 미치는 영향에 대한 보다 광범위한 이해를 위해서는 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구의 결과는 새로운 물류 시스템을 적용하는데 있어, 운송용기 사이즈에 따른 작업자의 하지에 대한 부하를 고려하는 것보다는 작업 효율성과 안전성을 높일 수 있는 다른 접근 방식에 초점을 맞춰야 한다는 인사이트를 제시한다. 결국, 본 연구는 시스템 엔지니어링 분야에서의 인간-시스템 인터페이스 설계와 관련하여 인간 요소의 통합과 최적화를 통해 물류 시스템의 성능을 개선하는 방법에 대한 실질적인 기여할 것으로 기대한다. 추후 연구에서는 작업자의 피로도를 줄이고 물류 작업의 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있는 다양한 요인들에 대한 분석이 필요할 것이다.
하지의 근육은 물건을 들어올리거나 이동하고 내려놓을 때 고관절, 무릎관절, 발목관절에 관여하는 움직임을 일으킨다. 하지의 관절들은 지면으로부터 지면반력의 충격을 흡수하는 중요한 역할을 한다.[32] 측정된 Rectus Femoris은 Quadriceps Femoris 근육중 다관절 근육으로 고관절과 무릎 관절 움직임에 관여하는 근육으로 주요역할은 무릎을 펴는 동작이다. 물류작업 중 무릎을 펴는 동작은 무릎을 구부렸다가 펼 때가 있다.[27],[28] Tibialis Anterior은 발목을 앞쪽으로 당기는 동작을 일으키는 근육으로 물류작업 동작에서는 무릎을 앞으로 구부린 상태에서 체간의 균형을 유지하며 버티는 동작에서 활성화가 높게 나타난다. Gastrocnemius은 무릎을 구부리는 동작과 발목을 뒤쪽으로 굽히는 동작을 일으킨다.[31]
정량적인 결과를 비교했을 때 양측 Gastrocnemius은 A운송용기보다 B운송용기에서 EMG 값이 더 큰 경향성을 보였다. TMG 분석 결과에서는 B운송용기의 사용 전 보다 사용후의 TMG Vc 값이 유의하게 증가하였고 근수축성이 좋아진 것으로 나타났다. EMG 값의 크기는 상대적으로 큰 경향을 보였지만 Vc 값이 증가하였기 때문에 과활성화 등 부정적인 영향이 나타났다고 볼 수 없다. Gastrocnemius의 활성화는 발바닥을 바닥에 대고서 있을 때 체중을 지지해주고, 발목관절의 각도를 전환하는데 중요하게 작용한다. 반대로 Tibialis Anterior은 B운송용기보다 A운송용기에서 EMG 값이 더 큰 경향성을 보였다. 상대적으로 A운송용기의 폭이 깊어 물건을 쌓고 들어올릴 때 Tibialis Anterior에 더 큰 힘이 주어졌을것으로 판단할 수 있다.
본 연구는 시스템엔지니어링의 관점에서 보았을 때, 특히 인간-시스템 인터페이스(HSI)와 인간 요소에 중점을 두어 하체 근육의 역학적 반응과 운송 용기 사용이 근육 활성화에 미치는 영향을 조사했다. 이는 물류 작업의 효율성과 안전성을 향상시키기 위한 시스템 설계의 중요한 측면을 다룬다.
그러나 본 연구는 특정 조건과 환경에 한정된 데이터를 기반으로 하고 있어, 다양한 물류 환경과 작업조건에서의 일반화에는 한계가 분명하다. 또한 사용된 운송용기의 종류가 제한적이었기 때문에 다양한 설계와 크기의 운송용기가 근육 활성화 패턴에 미치는 영향에 대한 보다 광범위한 이해를 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
결국, 본 연구는 시스템 엔지니어링 분야에서의 인간-시스템 인터페이스 설계와 관련하여 인간 요소의 통합과 최적화를 통해 물류 시스템의 성능을 개선하는 방법에 대한 실질적인 기여를 한다. 본 논문은 추가 실험을 진행할 때, 실험 전반적인 프로세스를 검토하기 위한 과정을 검증하고자 하였다. 지하물류 시스템과 같이 새로운 시스템이 개발됨에 따라 생기는 편의성, 안전성 등과 같은 평가 방법에 대해서도 새로운 접근 방법이 지속적으로 요구될 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 본 연구는 전체 시스템 중 일부인 운송용기를 평가하는 시나리오가 적합한지 여부를 판단하고자 한 연구로 추후 평가 시나리오 개발시에는 본 연구에서 유의미한 결과를 보인 부분을 집중적으로 평가 시나리오에 반영하고 유의미하지 않은 부분에 대한 추가적인 보완 실험을 통해 최종 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 시스템 설계자들이 사용자의 신체적 한계와 요구를 반영한 더 안전하고 효율적인 지하 물류 시스템을 설계할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
사사
본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 RS-2021-KA163194).
This work is supported by the Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement(KAIA) grant funded by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Grant RS-2021-KA163194)
References
- Hwang, T. Assignment of Freight Truck Shipment on the U.S. Highway Network. Sustainability 2021, 13, 6369. https://doi.org/10.3390/su13116369
- Chen, M.; Zhou, L.; Choo, S.; Lee, H. Analysis of Risk Factors Affecting Urban Truck Traffic Accident Severity in Korea. Sustainability 2022, 14, 2901. https://doi.org/10.3390/su14052901
- Machado, P., Teixeira, A., Collaco, F., Hawkes, A., & Mouette, D. (2020). Assessment of Greenhouse Gases and Pollutant Emissions in the Road Freight Transport Sector: A Case Study for Sao Paulo State, Brazil. Energies. https://doi.org/10.3390/en13205433.
- Gardrat, M. (2021). Urban growth and freight transport: From sprawl to distension. Journal of Transport Geography, 91, 102979. https://doi.org/10.1016/J.JTRANGEO.2021.102979.
- Teixeira, A., Machado, P., Collaco, F., & Mouette, D. (2021). Alternative fuel technologies emissions for road heavy-duty trucks: a review. Environmental Science and Pollution Research, 28, 20954 - 20969. https://doi.org/10.1007/s11356-021-13219-8.
- Chen, M., Zhou, L., Choo, S., & Lee, H. (2022). Analysis of Risk Factors Affecting Urban Truck Traffic Accident Severity in Korea. Sustainability. https://doi.org/10.3390/su14052901.
- Grote, M., Cherrett, T., Whittle, G., & Tuck, N. (2021). Environmental benefits from shared-fleet logistics: lessons from a public-private sector collaboration. International Journal of Logistics Research and Applications, 26, 128 - 154. https://doi.org/10.1080/13675567.2021.1942441.
- Mousavi, S., Osman, O., Lord, D., Dixon, K., & Dadashova, B. (2021). Investigating the safety and operational benefits of mixed traffic environments with different automated vehicle market penetration rates in the proximity of a driveway on an urban arterial.. Accident; analysis and prevention, 152, 105982 . https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.105982.
- 박재민, 김주욱, & 김영민. (2022). 유휴공간을 활용한 도시물류 시스템의 안전성 향상을 위한 모델기반 분석. 대한안전경영과학회지, 24(1), 1-9. https://doi.org/10.12812/KSMS.2022.24.1.001
- Chae, U., Hwang, J., Lee, J., Jang, K., & Kim, J. (2023). Development of EFFBD-based model for urban logistics system operation scenario verification. Journal of Logistics Science & Technology, 4(1),19~40, 2023,
- Pinto, A., J nior, F., & Reis, D. (2022). Analysis of Baggage Handling in Airplane Cargo Hold of Commercial Airplane: A Case Study in Ergonomics. Advances in Ergonomics In Design, Usability and Special Populations: Part I. https://doi.org/10.54941/ahfe100782.
- Pratiwi, I., & Kalyana, V. (2022). Ergonomic Risk Evaluation of Manual Material Handling in Brick Production. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. https://doi.org/10.23917/jiti.v21i1.17010.
- Deros, B., Daruis, D., Rosly, A., Aziz, I., Hishamuddin, N., Hamid, N., & Roslin, S. (2017). ERGONOMIC RISK ASSESSMENT OF MANUAL MATERIAL HANDLING AT AN AUTOMOTIVE MANUFACTURING COMPANY. , 5, 317-324. https://doi.org/10.17261/PRESSACADEMIA.2017.606.
- 산업안전보건연구원 연구보고서, 직종별, 작업종류별 근골격계질환 예방관리 매뉴얼 개발, 한국산업안전공단, 2005.
- Kuramoto, A., Hiranai, K., & Seo, A. (2020). Evaluation of physical workload during work behavior for work environment design from biomechanical perspective: a case study in initial orientation selection of work object for manual handling tasks. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 22, 15 - 31. https://doi.org/10.1080/1463922x.2020.1749959.
- Roto, V., Vermeeren, A., VJJn nen, K., & Law, E. (2011). User Experience Evaluation - Which Method to Choose?. , 714-715. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23768-3_129.
- Roto, V., Vermeeren, A., VJJn nen, K., & Law, E. (2011). User Experience Evaluation - Which Method to Choose?. , 714-715. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23768-3_129.
- Roto, V., Vermeeren, A., VJJn nen, K., & Law, E. (2011). User Experience Evaluation - Which Method to Choose?. , 714-715. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23768-3_129.
- Roto, V., Vermeeren, A., VJJn nen, K., & Law, E. (2011). User Experience Evaluation - Which Method to Choose?. , 714-715. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23768-3_129.
- Melkus, L. (1985). The benefits of laboratory testing for usability. , 91-96. https://doi.org/10.1145/16687.16698.
- Fath, J., Mann, T., & Holzman, T. (1994). A practical guide to using software usability labs: lessons learned at IBM. Behav. Inf. Technol., 13, 94-105. https://doi.org/10.1080/01449299408914588.
- Kostaras, N., Xenos, M., & Skodras, A. (2011). Evaluating Usability in a Distance Digital Systems Laboratory Class. IEEE Transactions on Education, 54, 308-313. https://doi.org/10.1109/TE.2010.2054096.
- https://www.nlic.go.kr/nlic/lgistMhrlsWordView.action?DTA_ID=mhwd000012&command=VIEW&PAGE_CUR=1, 국가물류통합정보센터. 2023
- Hendrik.J. Bieleman, Noortje.H.M. Rijken, Michiel.F. Reneman, Frits.G.J. Oosterveld, Remko Soer, Changes in kinematics and work physiology during progressive lifting in healthy adults, Applied Ergonomics, 94(2021). 103396, ISSN 0003-6870, https://doi.org/10.1016/j.apergo.2021.103396.
- 엄진종, 김철현. (2021). Tensiomyography (TMG)를 이용한 근기능 및 손상평가의 유효성. 한국체육측정평가학회지,23(2),79-87. https://doi.org/10.21797/KSME.2021.23.2.007
- 황부근.(2022).Tensiomyogrphy를 이용한 대학 남자 축구선수의 포지션별 하지 근육 수축특성 비교.코칭능력개발지,24(1),205-211.
- Yoon, S., Kim, J., Song, D., Lee, B., Lee, J., & Kim, Y. (2019). Effect of Various Support Surfaces on Activation of Tibialis Anterior, Peroneus Longus, and Gastrocnemius Muscles during Squat Performance. , 3, 31-37. https://doi.org/10.29273/jmst.2019.3.2.31.
- Karagiannakis, D., Iatridou, K., & Mandalidis, D. (2020). Ankle muscles activation and postural stability with Star Excursion Balance Test in healthy individuals.. Human movement science, 69, 102563 . https://doi.org/10.1016/j.humov.2019.102563.
- Jo, S., Choi, H., Cho, H., Yoon, J., & Lee, W. (2022). Effect of Core Balance Training on Muscle Tone and Balance Ability in Adult Men and Women. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19. https://doi.org/10.3390/ijerph191912190.
- Yang, Z., Li, B., Li, H., & Guan, L. (2022). ISOKINETIC MUSCLE STRENGTH CHARACTERISTICS OF LOWER LIMB JOINTS IN LONG JUMPERS. Revista Brasileira de Medicina do Esporte. https://doi.org/10.1590/1517-8692202329012022_0330.
- Pan, J., Huang, W., Huang, Z., Luan, J., Zhang, X., & Liao, B. (2023). Biomechanical analysis of lower limbs during stand-to-sit tasks in patients with early-stage knee osteoarthritis. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. https://doi.org/10.3389/fbioe.2023.1330082.
- Sado, F., Yap, H., Ghazilla, R., & Ahmad, N. (2019). Design and control of a wearable lower-body exoskeleton for squatting and walking assistance in manual handling works. Mechatronics. https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2019.102272.