This study compared the effects of different frequencies of self-monitoring on safe sitting postures. Participants were four office workers. The dependent variable was the safety percentage for four body positions. The independent variable was self-monitoring frequency: high and low self-monitoring frequencies. Results showed that the safety percentage increased when self-monitoring was introduced. However, the effects of the two different self-monitoring frequencies on safe performance were not statistically different.
The goal of this study is to propose the effective method of investigating the injurious factors and making improved plans that prevents the workers against musculoskeletal disorders at an autopart company and the same business field with similar working conditions and process. A questionnaire were adopted to analyze the symptoms of workers' musculoskeletal disorders, and an ergonomic assessment method such as QEC, RULA, S.I were performed to find out harmful factors of workplace and working posture. Based on the result of the evaluation, to enhance the working environment, improvement of worktable, working space, tools, and outfit was suggested, and induction of mechanical system was also suggested. It can be concluded that the method and process described in this paper could be helpful for diagnosing the musculoskeletal disorders and making improvement plans to the autopart company and the same business field with similar working conditions and process.
The purpose of this study is to execute the investigation of injurious factors causing muscle-skeletal diseases at an automotive glass manufacturing company and, on the basis of the results, to enhance productivity by the improvement of working environment. By using an survey and an ergonomic evaluation method, symptoms of muscle-skeletal diseases of workers and working postures at each process were analyzed, and quantitative evaluation of muscle-skeletal disease risk against each process was performed. Based on the result of the evaluation, to enhance the working environment, improvement of worktable, working space, tools, and outfit was suggested, and induction of mechanical system was also suggested. Suggested improvement plan was applied to the workplace step by step and it is confirmed that improvement plan not only removes the injurious factors of muscle-skeletal diseases but also is effective to enhance productivity.
Emergency preparedness plan(EPP) is the systematic management of activities that involve a material degree of risk of loss or other damage to the surroundings(people, property and environment), and the boundary of accident recovery plan(ARP). The main purpose of the program is to provide a safety management system to each facility in order to enable to prevent accident and to control accident immediately. The EPP includes not only typical safety-related documentations such as material safety data sheet(MSDS), standard operation procedure(SOP), emergency response plan(ERP). EPP is established basis of the preliminary safety analysis involving risk identification, assessment and prevention plans. The program is also helpful for government or related agencies to control a number of accidents in small-scale companies in the whole country.
The goal of this study is to propose the effective method of investigating the injurious factors and making improved plans that prevents the workers against musculoskeletal disorders at an diesel engine manufacturing company and the same business field with similar working conditions and process. A questionnaire were adopted to analyze the symptoms of workers' musculoskeletal disorders, and an ergonomic assessment method such as RULA, OWAS were performed to find out harmful factors of workplace and working posture. Based on the result of the evaluation, to enhance the working environment, improvement of worktable, working space, tools, and outfit was suggested, and induction of mechanical system was also suggested. It can be concluded that the method and process described in this paper could be helpful for diagnosing the musculoskeletal disorders and making improvement plans to the diesel engine fuel injection system manufacturing company and the same business field with similar working conditions and process.
This study was performed to evaluate the characteristics of transmitted vibration to hand-arm system under different work posture while operating a light-weighted powered hand grinder. For the experiment, 8 different types of wrist posture (natural, unlar-flexion, radual-flexion, flexion, extension, complex posture, and etc.) and 3 types of feed force (20[N], 50[N], 70[N]) were considered. 10 male subjects were employed to polish metal plate with a hand grinder. All of them were normal and healthy with no history and symptom of the work related musculoskeletal disorders in the dominant hand. Vibration acceleration data were recorded with sampling rate, 2048[Hz]. In addition, unweighted overall R.M.S. acceleration at the tool and wrist, and transmissibility between them were used to evaluate factors from the recorded tri-axial vibration acceleration. The results indicate that transmissibility of natural wrist posture was significantly higher than others. In addition, as the feed force becomes larger, the vibration was transmitted in large quantities to hand-arm system through radius.
The goal of this study is to propose the effective method of investigating the injurious factors and make improvement plans that prevents the workers against musculoskeletal disorders at plastic product companies and the same business field with similar working conditions and process. A questionnaire are adopted to analyze the symptoms of workers' musculoskeletal disorders, and ergonomic assessment methods such as RULA, OWAS are performed to find out harmful factors of workplace and working posture. Based on the result of the evaluation, to enhance the working environment, improvement of worktable, working space, tools, and outfit was suggested, and induction of mechanical system was also suggested. It can be concluded that the method and process described in this paper could be helpful for diagnosing the musculoskeletal disorders risk factors and making improvement plans to the plastic product companies and the same business field with similar working conditions and process.
Recently there is increasing interest in the use of structure activity relationships for predicting the biological activity of chemicals. The reasons for the interest include the decrease cost and time per chemical as compared with animal or cell system for identifying toxicological effects of chemicals and the reduction in the use of animals for toxicological testing. This study is to test the validity of the mutagenicity data generated from QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) program. Thirty chemicals, which had been evaluated by Ames test during 1997-1999, were assessed with TOPKAT QSAR mutagenicity prediction module. Among 30chemicals experimented, 28 were negative and 2 were positive for Ames test. On the contrary, 23 chemicals showed the high confidence level indicating high prediction rate in mutagenicity evaluation, and 7 chemicals showed the lsow to moderate confidence level indicating low prediction in mutagenicity evaluation. Overall mutagenicity prediction rate was 77% (23/30). The prediction rates for non-mutagenic chemicals were 79% (22/28) and mutagenic chemicals were 50% (1/2). QSAR could be a useful tool in providing toxicological data for newly introduced chemicals or in furnishing data for MSDS or in determining the dose in toxicity testing for chemicals with no known toxicological data.
This study compared data regarding industrial accidents and awareness level for beauty product safety for four main parts of beauty industry such as hair-care, nail-care, skin-care, and make-up. Major risk factors in beauty industry are dust, musculoskeletal disorders, and organic solvent of beauty product in order of percentage. The specific types of industrial accidents in beauty industry are mainly associated with musculoskeletal system such as cuts, sprain, and varicose vein. They are mainly compensated by personal budget. The awareness levels of chemical and heavy metal containment for beauty product by beauty industry employee were 77.2% and 59.1% respectively. Most employee confirmed only important items of labelling requirement of beauty product. Also, most employee did not understand MSDS(Materila Safety Data) for chemicals used in beauty industry. Only 38.1% of beauty industry employee has had safety education while most employee (73.6%) realized that they needed safety education. Also, safety education supervised by KOSHA(Korea Occupational Safety and Health Agency) was the most preferred. This study would be good basis for safe and healthy working environment of beauty industry employee.
Dutta, Amrita;Breloff, Scott P.;Dai, Fei;Sinsel, Erik W.;Warren, Christopher M.;Wu, John Z.
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.728-735
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2022
Roofers get exposed to increased risk of knee musculoskeletal disorders (MSDs) at different phases of a sloped shingle installation task. As different phases are associated with different risk levels, this study explored the application of machine learning for automated classification of seven phases in a shingle installation task using knee kinematics and roof slope information. An optical motion capture system was used to collect knee kinematics data from nine subjects who mimicked shingle installation on a slope-adjustable wooden platform. Four features were used in building a phase classification model. They were three knee joint rotation angles (i.e., flexion, abduction-adduction, and internal-external rotation) of the subjects, and the roof slope at which they operated. Three ensemble machine learning algorithms (i.e., random forests, decision trees, and k-nearest neighbors) were used for training and prediction. The simulations indicate that the k-nearest neighbor classifier provided the best performance, with an overall accuracy of 92.62%, demonstrating the considerable potential of machine learning methods in detecting shingle installation phases from workers knee joint rotation and roof slope information. This knowledge, with further investigation, may facilitate knee MSD risk identification among roofers and intervention development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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