• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.183-196
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• 2017

Objective: The purpose of this research was to assess the agreement between job physical risk factor analysis by ergonomists using ergonomic methods and physical examinations made by occupational physicians on the presence of musculoskeletal disorders of the upper extremities. Background: Ergonomics is the systematic application of principles concerned with the design of devices and working conditions for enhancing human capabilities and optimizing working and living conditions. Proper ergonomic design is necessary to prevent injuries and physical and emotional stress. The major types of ergonomic injuries and incidents are cumulative trauma disorders (CTDs), acute strains, sprains, and system failures. Minimization of use of excessive force and awkward postures can help to prevent such injuries Method: Initial data were collected as part of a larger study by the University of Utah Ergonomics and Safety program field data collection teams and medical data collection teams from the Rocky Mountain Center for Occupational and Environmental Health (RMCOEH). Subjects included 173 male and female workers, 83 at Beehive Clothing (a clothing plant), 74 at Autoliv (a plant making air bags for vehicles), and 16 at Deseret Meat (a meat-processing plant). Posture and effort levels were analyzed using a software program developed at the University of Utah (Utah Ergonomic Analysis Tool). The Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) was developed to assess the risk of epicondylitis from observable job physical factors. The model considers five job risk factors: (1) intensity of exertion, (2) forearm rotation, (3) wrist posture, (4) elbow compression, and (5) speed of work. Qualitative ratings of these physical factors were determined during video analysis. Personal variables were also investigated to study their relationship with epicondylitis. Logistic regression models were used to determine the association between risk factors and symptoms of epicondyle pain. Results: Results of this study indicate that gender, smoking status, and BMI do have an effect on the risk of epicondylitis but there is not a statistically significant relationship between EEM and epicondylitis. Conclusion: This research studied the relationship between an Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) and the occurrence of epicondylitis. The model was not predictive for epicondylitis. However, it is clear that epicondylitis was associated with some individual risk factors such as smoking status, gender, and BMI. Based on the results, future research may discover risk factors that seem to increase the risk of epicondylitis. Application: Although this research used a combination of questionnaire, ergonomic job analysis, and medical job analysis to specifically verify risk factors related to epicondylitis, there are limitations. This research did not have a very large sample size because only 173 subjects were available for this study. Also, it was conducted in only 3 facilities, a plant making air bags for vehicles, a meat-processing plant, and a clothing plant in Utah. If working conditions in other kinds of facilities are considered, results may improve. Therefore, future research should perform analysis with additional subjects in different kinds of facilities. Repetition and duration of a task were not considered as risk factors in this research. These two factors could be associated with epicondylitis so it could be important to include these factors in future research. Psychosocial data and workplace conditions (e.g., low temperature) were also noted during data collection, and could be used to further study the prevalence of epicondylitis. Univariate analysis methods could be used for each variable of EEM. This research was performed using multivariate analysis. Therefore, it was difficult to recognize the different effect of each variable. Basically, the difference between univariate and multivariate analysis is that univariate analysis deals with one predictor variable at a time, whereas multivariate analysis deals with multiple predictor variables combined in a predetermined manner. The univariate analysis could show how each variable is associated with epicondyle pain. This may allow more appropriate weighting factors to be determined and therefore improve the performance of the EEM.

• Radiation Oncology Journal
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• 제23권4호
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• pp.243-252
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• 2005

목적: 지하에 위치한 방사선치료 관련시설 내의 실내공기 질은 근무자뿐만 아니라 장기간 치료받는 환자들의 건강에도 중요하다. 저자들은 근무자들의 빌딩증후군 증상유무의 확인과 함께 실내공기 질과 관련된 여러 인자들을 측정, 분석하여 그 원인을 찾고 해결책을 제시하고자 하였다. 대상 및 방법: 근무자들을 대상으로 자각증상 및 근무환경 인식과 관련된 설문조사를 하였고, 예비조사를 바탕으로 실내공기 질과 관련된 항목들(온 습도, 미세먼지, 이산화탄소, 일산화탄소, 포름알데히드, 총휘발성유기화합물, 라돈)에 대해 근무자들이 주로 머무르는 지역들을 중심으로 일정기간 측정하였다. 아울러 환기(공조) 시스템의 효율 및 주변 환경에 대한 평가를 동시에 진행하였으며, 실외공기와의 비교평가를 위해 1층(실외)에서도 같은 항목들을 측정하였고, 측정 자료들은 국내외 환경관련 기관들의 권고 수치를 기준으로 각각 평가하였다. 결과: 설문조사에서 근무자들은 악취, 습도, 먼지 등에 대해 불만족을 보였으며, 근골격계 증상, 신경계 증상, 점막 자극 증상 등을 주로 호소하였다. 대부분의 실내공기 질 관련 항목들은 기준치를 넘지 않았으나 총휘발성유기화합물 수치가 기존 미국 사무실 측정 수치에 비해 $3{\sim}4$배 높게 나왔다. 환기 횟수나 환기량에서는 문제가 없었으나 실외공기 유입구와 실내공기 배출구의 위치 문제로 인해 오염된 공기의 유입 가능성이 있었다. 총휘발성유기화합물을 배출할 수 있는 현상액과 같은 화학물질의 관리에 주의가 필요했으며, 오염된 공기의 재유입 문제를 해결하기 위해 환기 시스템의 위치조정이 시급한 상황이었다. 결론: 저자들은 실내공기 질에 대한 평가에서 일부 화학물질 및 부적절한 환기 시스템으로 인해 근무자들이 주관적인 증상을 호소할 수 있음을 확인하였다. 지하 공간에서 장시간 거주하는 근무자들의 근무여건 개선과 함께 면역저하를 동반한 환자들의 건강관리를 위해 실내공기 질에 대한 평가는 반드시 필요하며, 그 자료를 바탕으로 향후 방사선종양학과의 설계나 기존 시설의 환경개선 등에 적극적으로 이용해야 하겠다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제9권spc호
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• pp.107-122
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• 2003

본 논문에서는 근골격계질환, 특히 직업성요통에 관련되는 위험요인의 영향을 종합적으로 살펴보고자 하였다. 첫째로 물리적인 요인의 영향을 알아보기 위하여 해석적인 인체역학 모델과 NIOSH(National Institute for Occupational Safety & Health) Guidelines를 이용하여 자동차 조립작업의 직업성 요통관련 위험도를 평가하였다. 총 246 작업자에 대한 분석을 수행하였는데, 분석결과 총 20개의 작업에서 L5/S1에서의 압축력이 300kg이 넘었으며 44개의 작업은 NIOSH Guidelines에 의한 분석결과, 최저허용기준치(ACTION LIMIT)을 넘는 것으로 나타났다. 둘째로 사회심리적 요인과 직업성요통의 관계에 대해 분석하였다. 사회심리적 요인의 영향을 알아보기 위하여 증상과 PWI(Psychosocial Well-being Index)를 토대로 한 설문을 이용하여 246명 작업자 모두에게 설문조사를 실시하였다. 그 결과 207명의 작업자가 직업성 요통증상을 경험한 적이 있으며 특히 27명의 작업자는 유병자로 분류된 바 있는 사람들이었다. PWI 점수를 근거로 하여 나눈 두 집단(저스트레스군, 고 스트레스군)은 증상이나 진단결과에 있어서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한 사회심리적 스트레스와 작업강도와의 관계를 살펴보면 주로 작업자세요인과 사회심리적 스트레스가 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 직업성요통의 발생에 대하여 경로분석을 수행하였다. 분석결과 인구학적 요인, 사회심리적 요인, 작업특성 요인이 직업성 요통에 직접적으로 영향을 미쳤으며, 개인특성요인 즉, 작업경험, 흡연, 수면시간 등은 직업성요통에 직접적인 영향을 미치는 않은 것으로 나타났다. 그러나 개인특성요인은 직업성 요통에 유의한 영향을 미치는 사회심리적 요인과는 밀접한 관계를 가졌다. 향후 다양한 직종에서의 이와같은 경험적 연구결과가 축적되어 우리나라의 조직문화적 특성을 고려한 직업성 요통에 대한 위험모델에 구축되어야 한다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.