대표적인 인력물자취급(manual materials handling, MMH) 작업인 들기 작업에 대한 근골격계질환 위험을 평가하기 위해 다양한 인간공학적 평가 방법들이 이용되어 왔다. 그러나 특정 현장에 적합한 평가 방법을 선택하는데 근거가 되는 정보가 부족하고, 이 평가 방법들의 장 · 단점에 대한 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 예전부터 널리 사용되고 있거나 최근 개발된 들기 평가 방법인 미국국립산업안전보건연구소(National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH) Revised ...
대표적인 인력물자취급(manual materials handling, MMH) 작업인 들기 작업에 대한 근골격계질환 위험을 평가하기 위해 다양한 인간공학적 평가 방법들이 이용되어 왔다. 그러나 특정 현장에 적합한 평가 방법을 선택하는데 근거가 되는 정보가 부족하고, 이 평가 방법들의 장 · 단점에 대한 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 예전부터 널리 사용되고 있거나 최근 개발된 들기 평가 방법인 미국국립산업안전보건연구소(National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH) Revised Lifting Equation (NLE), 미국정부산업위생전문가협의회(American Conference of Governmental Industrial Hygienists, ACGIH)의 Lifting Threshold Limit Values^(�)(Lifting TLVs) 워싱턴 주 행정 코드(Washington Administrative Code 296-62-0517, WAC) 및 Snook Table을 이용하여 선박용 디젤엔진 생산 사업장의 들기 작업의 인간공학적 위험성평가 결과를 비교하고 각 평가 방법들의 장 · 단점을 파악하였다. 연구결과 얻은 결론을 요약하면 다음과 같다. 1. 전체 45 개 들기 작업 중 NLE에 의한 들기지수(Lifting Index, LI = 물체무게/권고무게) LI(LI_(XLE))의 경우 34 개(75.6%) 작업이 1을 초과하였고 11 개(24.4%)작업이 2를 초과하였다. Lifting Threshold Limit Values^(�)에 의한 LI(LI_(TLVs)의 경우 22 개(48.9%) 작업이 1을 초과하였고 5 개(11.1%)작업이 2를 초과하였다. WAC에 의한 LI(LI_(WAC))의 경우 11개(24.4%)작업이 1을 초과하였고 2를 초과하는 작업은 없었다. Snook Table에 의한 LI(LI_(Snook))의 경우 1을 초과하는 작업이 29 개(64.4%)이고, 2를 초과하는 작업은 12 개 (26.7%)로 나타났다. 이와 같이 LI_(NLE)> LI_(Snook)> LI_(TLVs)> LI_(WAC) 순이었고 LI_(NLE)가 가장 엄격한 것으로 나타났다. 2. 자재관리는 수행되는 들기 작업들의 평균 LI_(NLE)는 2.3, 평균 LI_(TLVs)는 2.7, 평균 LI_(WAC) 1.2, 평균 LI_(Snook)은 2.7로 다른 부서에 비해 4 가지 평가 방법에서 모두 위험정도가 가장 높게 나타났다. 자재관리 부서는 다른 부서의 작업에 필요한 부품을 운반 · 공급 하고 있어 부품을 취급하는 빈도가 많기 때문에 높은 LI를 나타냈다. 3. LI_(NLE)와 다른 평가 방법들 간의 상관관계는 유의하게 높게 나타났다. LI_(NLE) 와 LI_(WAC)의 상관계수(r)는 0.93으로 가장 높았고(p<0.01), LI_(NLE)와 LI_(Snook)의 상관계수는 0.88(p<0.01), LI_(NLE)와 LI_(TLVs) 상관례수는 0.82로 나타났다(p<0.01) LI_(NLE)와 LI_(TLVs)의 선형 회귀식은 Y = 0.953X - 0.19(r=0.82), LI_(NLE)와 LI_(WAC)의 회귀식은 Y = 0.444X + 0.11(r=0.93), LI_(NLE)와 LI_(Snook)의 회귀식은 Y = 0.93X + 0.008(r=0.88)이었다. 4. ANOVA 결과 4 가지 평가 방법간에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). Duncan 검정에 의한 사후분석을 실시한 결과 WAC만 동일집단군으로 묶일 수 없었는데, 이는 WAC은 다른 평가 방법과는 달리 실제적으로 요통발생을 일으킬 수 있는 LI를 제시하기 때문에 LI_(WAC) 값이 낮게 산출된다. 이를 바탕으로 WAC을 제외한 3가지 평가 방법들 간의 Duncan 검정에 의한 사후분석을 실시한 결과 평가 방법간의 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 5. Lifting TLVs는 현장에서 수평 · 수직거리, 빈도수, 작업시간의 변수만을 가지고 표를 이용하여 평가하므로 사용이 간편하고 결과 값이 허용기준으로 제시됨으로써 정량성이 있으며, 다른 평가 방법과 상관성도 유의하게 높았다. 따라서 Lifting TLVs는 현장에서 사용하기에 적합한 들기 평가 방법임을 알 수 있었다.
대표적인 인력물자취급(manual materials handling, MMH) 작업인 들기 작업에 대한 근골격계질환 위험을 평가하기 위해 다양한 인간공학적 평가 방법들이 이용되어 왔다. 그러나 특정 현장에 적합한 평가 방법을 선택하는데 근거가 되는 정보가 부족하고, 이 평가 방법들의 장 · 단점에 대한 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 예전부터 널리 사용되고 있거나 최근 개발된 들기 평가 방법인 미국국립산업안전보건연구소(National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH) Revised Lifting Equation (NLE), 미국정부산업위생전문가협의회(American Conference of Governmental Industrial Hygienists, ACGIH)의 Lifting Threshold Limit Values^(�)(Lifting TLVs) 워싱턴 주 행정 코드(Washington Administrative Code 296-62-0517, WAC) 및 Snook Table을 이용하여 선박용 디젤엔진 생산 사업장의 들기 작업의 인간공학적 위험성평가 결과를 비교하고 각 평가 방법들의 장 · 단점을 파악하였다. 연구결과 얻은 결론을 요약하면 다음과 같다. 1. 전체 45 개 들기 작업 중 NLE에 의한 들기지수(Lifting Index, LI = 물체무게/권고무게) LI(LI_(XLE))의 경우 34 개(75.6%) 작업이 1을 초과하였고 11 개(24.4%)작업이 2를 초과하였다. Lifting Threshold Limit Values^(�)에 의한 LI(LI_(TLVs)의 경우 22 개(48.9%) 작업이 1을 초과하였고 5 개(11.1%)작업이 2를 초과하였다. WAC에 의한 LI(LI_(WAC))의 경우 11개(24.4%)작업이 1을 초과하였고 2를 초과하는 작업은 없었다. Snook Table에 의한 LI(LI_(Snook))의 경우 1을 초과하는 작업이 29 개(64.4%)이고, 2를 초과하는 작업은 12 개 (26.7%)로 나타났다. 이와 같이 LI_(NLE)> LI_(Snook)> LI_(TLVs)> LI_(WAC) 순이었고 LI_(NLE)가 가장 엄격한 것으로 나타났다. 2. 자재관리는 수행되는 들기 작업들의 평균 LI_(NLE)는 2.3, 평균 LI_(TLVs)는 2.7, 평균 LI_(WAC) 1.2, 평균 LI_(Snook)은 2.7로 다른 부서에 비해 4 가지 평가 방법에서 모두 위험정도가 가장 높게 나타났다. 자재관리 부서는 다른 부서의 작업에 필요한 부품을 운반 · 공급 하고 있어 부품을 취급하는 빈도가 많기 때문에 높은 LI를 나타냈다. 3. LI_(NLE)와 다른 평가 방법들 간의 상관관계는 유의하게 높게 나타났다. LI_(NLE) 와 LI_(WAC)의 상관계수(r)는 0.93으로 가장 높았고(p<0.01), LI_(NLE)와 LI_(Snook)의 상관계수는 0.88(p<0.01), LI_(NLE)와 LI_(TLVs) 상관례수는 0.82로 나타났다(p<0.01) LI_(NLE)와 LI_(TLVs)의 선형 회귀식은 Y = 0.953X - 0.19(r=0.82), LI_(NLE)와 LI_(WAC)의 회귀식은 Y = 0.444X + 0.11(r=0.93), LI_(NLE)와 LI_(Snook)의 회귀식은 Y = 0.93X + 0.008(r=0.88)이었다. 4. ANOVA 결과 4 가지 평가 방법간에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). Duncan 검정에 의한 사후분석을 실시한 결과 WAC만 동일집단군으로 묶일 수 없었는데, 이는 WAC은 다른 평가 방법과는 달리 실제적으로 요통발생을 일으킬 수 있는 LI를 제시하기 때문에 LI_(WAC) 값이 낮게 산출된다. 이를 바탕으로 WAC을 제외한 3가지 평가 방법들 간의 Duncan 검정에 의한 사후분석을 실시한 결과 평가 방법간의 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 5. Lifting TLVs는 현장에서 수평 · 수직거리, 빈도수, 작업시간의 변수만을 가지고 표를 이용하여 평가하므로 사용이 간편하고 결과 값이 허용기준으로 제시됨으로써 정량성이 있으며, 다른 평가 방법과 상관성도 유의하게 높았다. 따라서 Lifting TLVs는 현장에서 사용하기에 적합한 들기 평가 방법임을 알 수 있었다.
A variety of ergonomic assessment methods of lifting tasks known as a major cause of work-related low back pain have been used. But there is a limited information in choosing the most appropriate assessment method for a particular job and in finding out strengths and weakness of the methods. The pur...
A variety of ergonomic assessment methods of lifting tasks known as a major cause of work-related low back pain have been used. But there is a limited information in choosing the most appropriate assessment method for a particular job and in finding out strengths and weakness of the methods. The purpose of this study was to assess and compare the ergonomic risks of lilting tasks in a marine diesel engine manufacturing industry by four lifting ergonomic assessment methods used widely or developed recently: the National Institute for Occupational Safety and Health(NIOSH) Revised Lifting Equation(NLE), the American Conference of Governmental Industrial Hygienists(ACGIH) Lifting Threshold Limit Values^(�)(Lifting TLVs), Washington Administrative Code 296-62-0517(WAC), and Snook Table. The results of this study are follows : 1. Lifting Index(Weight of Load/Recommended Weight Limit) of NLE, LI_(NLE), was above 1 at 34 tasks(75.6%) of a total number of 45 lifting tasks. LI of ACGIH Lifting TLVS, LI_(TLV), was above 1 at 22 tasks(48.9%) LI Of WAC, LI_(WAC), was above 1 at 11 tasks(24.4%). LI of Snook Table, LI_(Snook), was above 1 at 29 tasks(64.4%). Thus, LI was high in orders of LI_(NLE) > LI_(Snook) > LI_(TLVs) > LI_(WAC). 2. Parts management showed the highest LI values (LI_(NLE) 2.3, LI_(TLVs) 2.7, LI_(WAC) 1.2, and LI_(Snook) 2.7) in all departments, which resulted from high frequency and load of lifting. 3. There were significantly high correlations among four LIs(p<0.01). The correlation Coefficients between LI_(NLE) and the other three LIs(LI_(WAC), LI_(Snook) and LI_(TLVs)) were r=0.93. r=0.88, and r=0.82. respectively. The linear regression equations were Y = 0.953X - 0.19(r=0.82) between LI_(NLE) and LI_(TLVs), Y = 0.444X + 0.11(r=0.93) between LI_(NLE), and LI_(WAC), Y = 0.93X + 0.008(r=0.88) between LI_(NLE) and LI_(Snook). 4. Lifting TLVs can be used easily in the fields using tables with horizontal and vertical location, frequency, and working hours factors. In addition, it allowed quantitative assessment, and showed significantly high correlations with other assessment tools including NLE. These features and findings support that Lifting TLVs is a lifting analysis tools suitable for industrial field use.
A variety of ergonomic assessment methods of lifting tasks known as a major cause of work-related low back pain have been used. But there is a limited information in choosing the most appropriate assessment method for a particular job and in finding out strengths and weakness of the methods. The purpose of this study was to assess and compare the ergonomic risks of lilting tasks in a marine diesel engine manufacturing industry by four lifting ergonomic assessment methods used widely or developed recently: the National Institute for Occupational Safety and Health(NIOSH) Revised Lifting Equation(NLE), the American Conference of Governmental Industrial Hygienists(ACGIH) Lifting Threshold Limit Values^(�)(Lifting TLVs), Washington Administrative Code 296-62-0517(WAC), and Snook Table. The results of this study are follows : 1. Lifting Index(Weight of Load/Recommended Weight Limit) of NLE, LI_(NLE), was above 1 at 34 tasks(75.6%) of a total number of 45 lifting tasks. LI of ACGIH Lifting TLVS, LI_(TLV), was above 1 at 22 tasks(48.9%) LI Of WAC, LI_(WAC), was above 1 at 11 tasks(24.4%). LI of Snook Table, LI_(Snook), was above 1 at 29 tasks(64.4%). Thus, LI was high in orders of LI_(NLE) > LI_(Snook) > LI_(TLVs) > LI_(WAC). 2. Parts management showed the highest LI values (LI_(NLE) 2.3, LI_(TLVs) 2.7, LI_(WAC) 1.2, and LI_(Snook) 2.7) in all departments, which resulted from high frequency and load of lifting. 3. There were significantly high correlations among four LIs(p<0.01). The correlation Coefficients between LI_(NLE) and the other three LIs(LI_(WAC), LI_(Snook) and LI_(TLVs)) were r=0.93. r=0.88, and r=0.82. respectively. The linear regression equations were Y = 0.953X - 0.19(r=0.82) between LI_(NLE) and LI_(TLVs), Y = 0.444X + 0.11(r=0.93) between LI_(NLE), and LI_(WAC), Y = 0.93X + 0.008(r=0.88) between LI_(NLE) and LI_(Snook). 4. Lifting TLVs can be used easily in the fields using tables with horizontal and vertical location, frequency, and working hours factors. In addition, it allowed quantitative assessment, and showed significantly high correlations with other assessment tools including NLE. These features and findings support that Lifting TLVs is a lifting analysis tools suitable for industrial field use.
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