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제조업 노동자의 근골격계 데이터셋과 부담요인 클래스 분류 모델 연구

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 춘계 학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.1031-1038
  • 저자
    강영진, 노태경, 최은성, 김기환, 정석찬
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434324

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원문정보

초록

한국어
제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성 감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 국내외 관절 키포인트 동향
3. 데이터 구조 및 유효성 검증
3.1 국내외 관절 키포인트 동향
4. 결론 및 향후 연구
Acknowledgments
References

키워드

딥러닝 작업자세 분류 근골격계 질환 포즈추론 인간공학기반

저자

  • 강영진 [ 동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터 ]
  • 노태경 [ 동의대학교 인공지능학과 ]
  • 최은성 [ 동의대학교 인공지능학과 ]
  • 김기환 [ 동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터 ]
  • 정석찬 [ 동의대학교 e비즈니스학과, 인공지능그랜드ICT연구센터, 부산IT융합부품연구소 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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