건설업계는 제조업과 특성이 달라 여러 가지 문제점이 엿보인다. 특히, 건설업 근골격계 질환에 대한 연구 및 지원은 별로 찾아볼 수가 없다. 근골격계 질환의 제조업과 건설업의 비율을 보았을 때 "2004 산업재해분석" 요양자 업종별 분포를 보면 제조업이 3,281명(79.79%)로 건설업의 63명(1.53%)보다 월등히 많은 것으로 조사되었다. 이는 미국의 사례를 보았을 때, 2007년 업종별 분포를 보면 건설업이 42,867명(26.20%), 제조업이 101,437명(36.23%)로 우리나라에 비해 건설업 근골격계 질환자가 상대적으로 많은 것으로 조사되었다. 이는 건설업에서의 근골격계 부담 작업 실태조사 등을 통하면 제도적 문제점이나, 근로자가 몰라서 질병에 이환되는 경우가 아닌가 한다. 건설업 근로자들은 건설업 특성상 근골격계 질환예방을 위한 도구를 거의 사용하지 못하고, 작업의 연속성, 지속성이 떨어지므로 부자연스럽고, 불편한 자세를 작업을 위해 수시로 반복하여 취할 수 밖에 없다. 따라서 건설업체에 중대재해를 줄이기 위한 노력 뿐 만 아니라, 열악한 건설업체의 근로자의 근골격계 질환 예방에 대한 제도적인 지원과 안전담당자 교육, 근로자에 대한 근골격계 질환 예방교육(스트레칭, 작업 자세, 동작, 근력강화, 적절한 휴식시간 부여) 등 대책이 절실히 필요하고 하겠다.
앉은 자세에서 동적 작업을 수행하는 6명의 실험대상자에 작용하는 관절 모멘트에 대해 통계학적인 해석을 수행하였다. 본 연구에서는 곧게 앉은 자세에서 1kg의 물체를 오른손에 들고 가슴 앞쪽에서 어깨 높이로 물체를 왕복으로 움직이는 작업에 대하여 미시간대학 생체역학 실험실에서 얻은 실험자료를 사용하였다. 각 실험대상자에게 동일한 작업을 3 번씩 수행하게 하여 얻은 자료를 기초로 3 차원 생체역학 모델을 사용하여 손목, 팔꿈치, 어깨관절, 세번째 요추관절, 고관절, 무릎 및 발목과 같은 주요 관절에 작용하는 모멘트를 계산하였다. 관절 모멘트의 실험대상자 사이의 차이와 수행 사이의 차이를 고찰하기 위하여 선형상관계수와 이원분산분석을 적용하였다. 세번째 요추관절에서 가장 큰 크기의 모멘트가 작용하였고 가장 큰 변화량을 나타내었으며, 모멘트와 본 연구에서 시도한 모멘트의 차원을 갖는 량 사이에 선형적인 상관관계를 찾을 수 없었으며, 각 관절에 작용하는 모멘트의 최대값과 변화량은 3번의 수행 사이에서 통계학적으로 동일하지만 6 명의 실험대상자 사이에는 통계학적으로 동일하지 않다는 결과를 얻었다.
종합병원에서는 많은 환자들의 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 각종 자료를 전 산화하고 있으며, 그곳에서 근무하는 간호사들은 VDT (Visual Display Terminal) 앞에서 작업시간의 대부분을 보내야만 한다. 간호사들의 요통 유병률이 타 직종에 비해 높은 편이며, 업무와 관련해서 경험한 요통이 간과되는 경향이 있고, 사고보고를 하지 않는 경우가 많아서 실제의 요통 발생률은 보고된 것보다 더 높을 수 있다[1]는 연구결과가 발표된 바 있으며, 이러한 이유에는 여러 원인이 있겠으나, 그 중에서 특히 VDT작업을 하는 간호사들과 작업환경과의 관계를 규명해 보고자 서울 지역의 일부 종합병원 VDT(Visual Display Terminal) 작업 간호사들을 대상으로 실태조사를 하였다. 본 연구의 목적은 VDT 작업 간호사들의 설문지 응답과 직무분석 그리고 작업자세와 작업환경조건 등을 고려하여 VDT증후군에 대한 위험요인을 파악하고, VDT 관련 직업병 예방대책을 마련하고자 하였다. 설문지 분석결과 종합병원 간호사들의 근무환경 및 업무활동과 통증발생 결과간에 관련성이 있음을 알 수 있었다. RULA 프로그램 분석결과인 Level 5가 나왔으며, 이는 3단계 위험수준을 가리키는 것으로 곧 작업환경을 바꾸어야 하는 것으로 나타났다.
국내 웹툰 산업 매출액이 전년도 대비 약 65% 폭발적 성장을 하였고 향후 매출 규모가 1조원을 돌파할 것이라 예상을 하고 있다. 웹툰 제작 과정을 살펴보면 스토리와 콘티와 같이 창작을 필요로 하는 작업도 있지만, 스케치와 펜터치와 같은 단순 반복 작업도 있기 때문에 최근 주목받고 있는 딥러닝 기반 인간자세 추정방법을 사용하여 간소화 할 수 있다면, 웹툰 제작 과정을 효과적으로 개선할 수 있다. 따라서 본 연구는 인간자세 추정방법을 사용하여 인간의 동작을 스케치한 2차원 웹툰 캐릭터와 관절을 매칭 시켜서, 인간의 동작에 따라서 캐릭터의 동작을 생성시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 생성한 2차원 캐릭터를 SVG 파일 형식인 벡터화된 그래픽 이미지로 생성시켜 인간자세의 관절을 나타내는 스켈레톤과 매칭을 시켰다. 실험결과를 통해 2차원 웹툰 캐릭터의 포즈가 웹 카메라의 사용자 자세와 동일한 동작을 생성시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 저장한 정지 이미지에서 하나의 포즈를 선별하여 필요한 장면에 삽입할 수도 있고, 연속 동작에 대하여 비디오로 녹화하여 포즈 선별을 할 수 있다는 점도 확인하였다. 제안한 포즈 생성 방법은 기존의 포즈 투 포즈 방식 애니메이션 포즈 생성에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
작업과 관련된 근골격계 장애(work-related musculoskeletal disorder)는 만성적인 근골격계 질병으로 작업과 관계되어 발생되어지는 신체 상태이다. 이와 관련되는 요인에는 반복적인 동작, 무리한 힘, 부적절한 자세, 기계적인 스트레스 및 진동, 온도 등이며 같은 의미로 자주 사용되는 용어로는 인간공학적 질병(ergonomic disorder), 누적 외상성 장애(cumulative trauma disorders), 반복 긴장성 부상(repetitive strain injuries)등이 있다. (중략)
쾌속조형 공정의 파트 성형 방향 결정 문제는 파트 표면의 품질, 제작시간, 파트 가격 등에 영향을 미치므로 대단히 중요하다. 실제적으로 이들 중요 변수들끼리는 모델제작과정에서 trade-off가 존재한다. 실제 파트 성형 방향 결정은 작업자의 경험이나 시행착오에 의해서 파트의 방향이 결정하고 있어 조금 복잡한 파트에 대해서는 최적의 성형을 결정하기 매우 힘들다. 일반적으로 쾌속조형 공정은 작업동안 공정변수가 변하지 않는 일정한 층두께를 가지고 작업을 수행한다.(중략)
새로운 산업 구조와 변화된 사회 환경으로 인해 우리나라에서 최근 급증하고 있는 직업병 중의 하나가 직업 성 근골격계질환(Work-related Musculoskeletal Disorders, WMSDs)이다. 이 질환은 특정한 신체 부위의 반복 작업과 불편하고 부자연스러운 작업 자세, 강한 노동 강도, 과도한 힘, 불충분한 휴식, 추운 작업 환경, 진통 등이 원인이 되어 목, 어깨, 팔꿈치, 손목, 손가락, 허리, 다리 등 주로 관절 부위를 중심으로 근육과 혈관, 신경 등에 미세한 손상이 생겨 결국 통증과 감각 이상을 호소하는 근골격계질환의 만성적인 건강장해다.(중략)
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.
작업과 관련된 근골격계 질환은 선진국에서는 1970년대부터 문제가 제기되어 왔다. 특히 좋지 않은 작업자세, 손가락의 반복사용에 의한 목, 어깨, 손목 등의 누적된 근골격계 질환이 문제가 되고 있다. 우리나라에서도 작업과 관련된 근골격계 질환에 연구가 최근에 많이 진행되고 있으나 주로 외국의 연구이론을 적용하고 있으며 국내의 기초 데이터는 매우 부족한 형편이다. 본 연구는 근골격계 질환을 유발시키는 작업유형 가운데 유발율이 상대적으로 높은 국내 H 회사의 맨홀작업의 근골격계 질환의 실태를 알아내고 이를 유발시키는 여러 인자를 찾아내었다. 또한 신체의 아픈 부위와 정도에 따른 작업내용과 작업환경 조건과의 관계도 규명하였다. 이러한 연구 자료는 효과적인 예방 프로그램을 계획하고 실행하는 데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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