Analysis of Research Trends in Monitoring Mental and Physical Health of Workers in the Industry 4.0 Environment

Industry 4.0 환경에서의 작업자 정신 및 신체 건강 상태 모니터링 연구 동향 분석

Abstract

Industry 4.0 has brought about significant changes in the roles of workers through the introduction of innovative technologies. In smart factory environments, workers are required to interact seamlessly with robots and automated systems, often utilizing equipment enhanced by Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies. This study aims to systematically analyze recent research literature on monitoring the physical and mental states of workers in Industry 4.0 environments. Relevant literature was collected using the Web of Science database, employing a comprehensive keyword search strategy involving terms related to Industry 4.0 and health monitoring. The initial search yielded 1,708 documents, which were refined to 923 journal articles. The analysis was conducted using VOSviewer, a tool for visualizing bibliometric data. The study identified general trends in the publication years, countries of authors, and research fields. Keywords were clustered into four main areas: 'Industry 4.0', 'Internet of Things', 'Machine Learning', and 'Monitoring'. The findings highlight that research on health monitoring of workers in Industry 4.0 is still emerging, with most studies focusing on using wearable devices to monitor mental and physical stress and risks. This study provides a foundational overview of the current state of research on health monitoring in Industry 4.0, emphasizing the need for continued exploration in this critical area to enhance worker well-being and productivity.

1. 서론

4차 산업혁명은 혁신적인 기술의 도입으로 작업자의 역할에 변화를 일으키고 있다. 작업자들은 스마트 팩토리 환경에서 로봇과 자동화 시스템과의 원활한 상호작용이 요구되며, 가상 현실(Virtual Reality) 및 증강 현실(Augmented Reality) 기술을 활용한 장비를 착용하기도 한다. Operator 4.0은 D. Romero 등[1]이 제안한 4차 산업혁명 환경에서의 새로운 작업자 개념으로, Super-strength, Social, Augmented, Virtual, Smarter, Analytical, Healthy, Collaborative 라는 8개의 키워드로 정의된다. 이 중, ‘Healthy Operator’는 웨어러블 기기를 이용해 실시간으로 심박, 호흡, 스트레스 등 작업자의 건강 상태와 신체 활동을 모니터링하고 이를 적극적으로 활용하는 것이다.

Operator 4.0의 연구 트렌드를 분석한 Valentina 등[2]에 따르면, 이러한 ‘Healthy Operator‘의 개념은 2018년까지 다른 키워드들에 비해 상대적으로 적은 주목을 받아왔다. 그러나 2018년 이후 Operator 4.0 또는 Industry 4.0에 대해 많은 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고, ‘Healthy Operator‘ 측면에 관련된 연구의 동향에 대해서는 조사 및 분석된 바가 거의 없다. 따라서, 본 연구는 작업자의 Industry 4.0 환경에서 작업자의 신체적/정신적 상태 모니터링에 관한 최근의 연구 문헌을 체계적으로 분석하여 그 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다.

2. 연구방법

2.1 문헌 수집 방법

Web of Science (WoS)를 사용하여 관련 문헌을 검색하였다. Web of Science는 전 세계의 학술 연구 및 출판물에 대한 서지 정보와 인용 정보를 제공하는 가장 광범위한 학술 정보 데이터베이스 중 하나이다. 본 연구에서는 Science Citation Index Expanded (SCIE), Social Sciences Citation Index (SSCI), Arts & Humanities Citation Index (A&HCI) 등의 주요 저널 인용 색인을 모두 포함하는 Web of Science의 Core Collection을 사용하였다. 검색 기간의 시작 년도는 별도로 설정하지 않았으며, 2024년도 5월까지의 논문을 포함하도록 하였다.

연구 목표에 부합하는 논문을 검색하기 위해 관련 키워드를 조합하였다. 주요 키워드로는 배경(Context)에 관련된 2개의 키워드 ("Industry 4.0" 및 "Operator 4.0"), 주제(Topic)에 관련된 7개 키워드("Mental", "Physical", "Cognitive", "Occupational", "Safety", "Health", "Well-being"), 행위(Action)에 대한 3개 키워드 "Sens*", "Monitor*", "Detect*"가 사용되었다. 단어의 여러 변형된 형태를 모두 포함함으로써 검색의 유연성과 포괄성을 높이기 위해 일부 키워드에 대해 아스테리스크(*)를 와일드 카드로 사용하였다. 예를 들어 "Monitor*"를 사용함으로써 "monitor", "monitoring", "monitors" 등을 포함해 검색을 수행할 수 있었다. 각 카테고리 별 최소 하나 이상의 키워드를 포함하는 논문을 검색할 수 있도록 Fig. 1과 같은 키워드 검색 식을 구성하여 사용하였다.

Fig. 1 The keywords used in the search

2.2 관련 논문 추출

제목, 초록, 저자 선정 키워드 필드를 포함하는 ‘주제어(Topic)’ 검색에 위의 키워드 검색 식을 적용하여 검색을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 총 1,708개의 문헌이 수집되었다. 수집된 문헌 가운데 Opeartor 4.0 개념이 본격적으로 확산되기 시작한 2018년도보다 이전에 발행된 문헌은 129편으로, 이를 제외하면 이후 발행된 문헌의 수는 총 1,579편이었다. 본 연구에서는 학술지에 초점을 두고 상대적으로 peer review 과정이 철저하지 않은 학술대회 논문이나 저서, 정기 간행물 등의 유형을 제외하고자 하였다. 그 결과, 총 923편의 학술지 게재 논문이 추출되었다.

2.3 분석 도구

추출된 논문의 연도, 국가, 연구분야 등 일반적인 현황을 파악하기 위해 Web of Science에서 제공하는 결과 분석 기능을 활용하였다. 또한, 논문에 대해 저자가 입력한 키워드를 분석하기 위해 VOSviewer 1.6.20 프로그램을 사용하였다. VOSviewer는 네덜란드 Leiden University의 Centre for Science and Technology Studies (CWTS)에서 개발한 소프트웨어로, 학술 문헌의 서지 정보를 분석하여 시각적으로 표현해 줌으로써 연구 분야의 구조를 이해하고 주요 연구 주제와 트렌드의 파악을 돕는 분석 도구이다[3]. 같은 키워드가 논문에 동시에 나타나는 횟수가 많을수록 해당 키워드들이 서로 관련되어 있다고 추론할 수 있다. VOSviewer는 논문에 포함된 키워드들이 동시에 나타나는 빈도를 활용해 키워드 간의 연관성을 유추하고, 이에 기반해 연구 영역을 키워드 집합의 형태로 군집화함으로써 네트워크 구조를 분석할 수 있다. VOSviewer는 이미 많은 체계적 문헌 연구들에서 서지 데이터의 분석에 활용되어 왔다[4,5].

키워드 분석에 앞서 전처리 과정을 거쳤다. “Internet of Things”와 “IoT”, “Artificial Intelligence”와 “AI” 등 술어와 약어에 해당하거나, “Sensor”와 “Sensors” 처럼 단수-복수 관계에 있는 단어, 하이픈의 유무나 대소문자 외에 차이가 없는 단어 등은 동일한 키워드로 보고 통합하였다. “Industries”, “Covid-19” 등과 같이 일반적이거나 본 연구 주제와 관련이 먼 키워드들은 제외되었다. 키워드 출현의 최소 기준은 10회, 군집 분석 파라미터인 Resolution은 0.9로 설정하였다.

3. 연구 결과 및 토의

3.1 일반 현황

수집된 논문들을 게재 연도별로 살펴보면 Fig. 2와 같다. Operator 4.0 개념이 확산된 2018년 이후로 2021년까지 논문 편수가 급격히 증가하였음을 알 수 있다. 2021년부터 2023년까지는 논문의 수가 거의 일정 수준에 머물렀으나, 2024년도는 5월까지의 논문만이 집계되었음을 감안하면 이전 연도보다 증가하는 추세를 보일 것으로 전망된다.

Fig. 2 The number of research papers by year of publication

논문들을 저자의 국적에 따라 살펴보면, 2018년 이래 총 86개 국의 저자들에 의해 관련 연구가 수행되었다. 논문 편수를 기준으로 상위 20개국 저자들의 논문 편수와 인용횟수, 총 링크 강도(키워드 동시 출현 논문 수)는 Table 1과 같다. 중국 저자들에 의해 가장 많은 129편의 연구가 이루어졌으며 인용횟수는 이탈리아 다음으로 가장 많은 3388회로 나타났다. 논문 편수 기준으로 2위는 미국으로 111편이었으며, 저자들의 총 연결 강도는 중국을 앞서는 것으로 나타났다. 한국의 경우 총 39편의 SCIE급 논문이 게재된 것으로 나타나 11위에 위치하는 것으로 나타났다. 상위 3개국인 중국, 미국, 인도와 9위의 호주를 제외하면 상위 10위의 나머지 순위는 모두 유럽 국가들이 차지하여, 전반적으로 유럽에서도 활발한 연구가 이루어지고 있는 것을 알 수 있다.

Table 1. The number of papers and citations by country

연구 분야에 따라 논문을 분류한 결과는 다음 Fig. 3과 같았다. 전기/전자 공학 분야의 연구가 가장 많았으며, 다음으로 컴퓨터 과학/정보시스템, 생산 공학, 통신 등의 순으로 나타났다. 산업공학의 경우 6번째로 높은 순위에 위치한 것으로 나타났다.

Fig. 3 The number of research papers by research area

3.2 키워드 군집 분석

VOSviewer를 사용하여 키워드를 군집화한 결과는 Table 2와 같다. 논문 저자들이 입력한 총 3,206개의 키워드가 분석에 활용되었고, 분석이 효율을 위해 이 중 동시에 출현한 횟수가 10회 이상인 41개의 키워드만을 대상으로 하였다. 키워드들은 4개의 연구 영역으로 군집화되었다. 각 영역에 해당하는 대표 키워드들을 통해 영역의 주제를 추정해 볼 수 있다. Fig. 4는 각 영역들을 서로 다른 색상을 통해 나타내고 키워드들 간의 네트워크 관계를 나타낸 것이다.

Table 2. Keywords in each cluster

Fig. 4 Keyword network map by VOSviewer 1.6.20

제1 영역(Fig. 4의 적색)은 ‘Industry 4.0’과 관련된 주제를 다루고 있다. 제2 영역(Fig. 4의 녹색)은 ‘Internet of Things (IoT)’와 관련된 영역이었으며, 제3 영역(Fig. 4의 청색)은 ‘Machine Learning’과 관련된 영역이었다. 제4 영역(Fig. 4의 황색)은 ‘Monitoring’과 관련된 영역으로, 본 연구의 주요 관심 대상인 작업자 건강에 대한 모니터링과 관련이 있는 영역이다.

3.3 작업자 건강 모니터링

작업자 건강 모니터링과 관련된 제4 영역은 키워드의 개수 및 연결 강도로 판단컨대 다른 영역에 비해 적은 비중을 차지하고 있다. Fig. 5는 이 영역의 핵심 키워드와 연결된 다른 키워드들의 네트워크를 보여준다.

Fig. 5 Keyword netwerk map of the cluster related to “Monitoring” by VOSviewer 1.6.20

이 영역의 연구들은 주로 웨어러블 장비를 활용해 현장 작업자의 정신적 및 신체적 스트레스나 위험을 모니터링하는 데 집중되고 있다[6]. 대표적으로, Simeone 등[7]은 생체신호, 환경, 생산공정 데이터를 활용해 Operator 4.0의 건강 위험을 모니터링하는 Cyber-physical system을 제안했다. 일부 연구들은 가상 현실 및 증강 현실을 접목하고 있으며[8,9], 로봇과의 협업 환경에서 수행된 연구도 존재한다[10]. 일례로, Peruzzini 등[11]은 시선추적기와 웨어러블 생체신호 수집 장비를 가상 프로토타이핑과 결합하여 차량 조립 작업장의 인간공학적 문제 예방에 적용하였다. 생체신호를 이용해 인지적/신체적 작업부하나 감정 상태를 파악하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, Industry 4.0 환경의 현장 작업자 업무수행능력의 평가에 적용하는 연구는 상대적으로 소수인 상황이다.

4. 결론

본 연구에서는 Web of Science를 이용하여 Industry 4.0 환경에서의 작업자 정신적/신체적 건강 상태 모니터링에 관한 연구 문헌을 수집하고, 관련 연구 동향을 VOSviewer를 활용하여 분석하여, 향후 관련 연구의 방향 설정을 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다.

분석 결과, 2018년 이후 관련 SCI급 논문의 숫자가 증가하고 있는 추세이며, 중국과 미국, 인도, 유럽 등 세계 각국에서 전기/전자, 컴퓨터, 생산공학 등 다양한 분야의 활발한 연구가 이루어지고 있음을 파악하였다. 논문의 키워드를 군집화하여 분석한 결과 ‘Industry 4.0’, ‘IoT’, ‘Machine Learning’, ‘Monitoring’의 4개 영역으로 나누어졌으며, 작업자 건강 모니터링과 관련된 연구 영역은 Industry 4.0에 관한 다른 연구에 비해 여전히 상대적으로 적은 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 Industry 4.0 관련 연구 중 작업자의 건강 상태 모니터링 관련 연구의 현황을 제시했다는 데 의의가 있다. 다만, 특정 키워드에 기반하여 논문을 수집하였으므로, 본 연구에 포함하지 못한 중요한 문헌이 있을 수 있다. 추후 이를 보완한 지속적인 연구 동향의 파악이 요구된다.

감사의 글

이 논문은 2022학년도 한국교통대학교의 해외 파견 연구교수지원금을 받아 수행한 연구임.