최근 새로운 산업 구조와 사회 환경의 변화로 인해 작업수행과 관련하여 직업성 질병 중 하나인 작업관련성 근골격계질환이 급증하고 있다. 산업현장에서 다양한 업무 활동을 하는 근로자들의 안전과 작업 손실을 예방하기 위해서는 작업관련성 근골격계질환에 대한 지속적이며 체계적인 연구가 필요하다. 그동안 국내에서 작업관련성 근골격계질환에 대한 연구는 다양한 업종별로 진행되고 있으나, 이는 각 연구가 한가지 업종과 작업 연구에만 치중되어 있기 때문에, 이러한 문헌을 통합하고 분석하여 예방을 위한 새로운 관점을 고찰하기 위한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 ...
최근 새로운 산업 구조와 사회 환경의 변화로 인해 작업수행과 관련하여 직업성 질병 중 하나인 작업관련성 근골격계질환이 급증하고 있다. 산업현장에서 다양한 업무 활동을 하는 근로자들의 안전과 작업 손실을 예방하기 위해서는 작업관련성 근골격계질환에 대한 지속적이며 체계적인 연구가 필요하다. 그동안 국내에서 작업관련성 근골격계질환에 대한 연구는 다양한 업종별로 진행되고 있으나, 이는 각 연구가 한가지 업종과 작업 연구에만 치중되어 있기 때문에, 이러한 문헌을 통합하고 분석하여 예방을 위한 새로운 관점을 고찰하기 위한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)과 Ucinet 프로그램을 활용하여 2003년부터 2022년까지 국내 작업관련성 근골격계질환 학위, 학술논문 653편의 주요 키워드를 도출하였다. 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하여 빈도(TF) 및 TF-IDF, N-Gram, 연결 중심성 분석을 시도하였고, Ucinet 프로그램을 이용하여 CONCOR 분석을 통한 의미연결망을 확인하여 이를 시각화하였다. 이를 기반으로 기존 작업관련성 근골격계질환 연구들의 새로운 관점을 고찰하고 추후 연구 방향성을 제시하기 위한 자료를 제공하고자 시도되었다. 본 연구결과 작업관련성 근골격계질환과 관련된 논문의 일반적인 동향은 근골격계 유해요인조사가 실시된 2003년 이후 20년 동안 연평균 33편 이상 발표되었고, 2007년∼2009년에는 발표 비율이 증가하였다. 작업관련성 근골격계질환 연구의 상위 키워드 빈도(TF)는 전체 시기(2003년∼2022년)의 경우 ‘작업’, ‘근골격계질환’, ‘증상’ 등 상위 키워드로 나타났고, 1차 시기(2003년∼2012년)와 2차 시기 (2013년∼2022년)에서도 공통적으로 나타나 중요한 연구 주제로 인식하고 있는 것으로 파악되었다. 1차 시기의 근로자들의 근골격계질환에 영향을 미치는 관련 요인 중 가장 많이 다루어진 키워드는 ‘자세’, ‘신체’, ‘환경’, ‘직무스트레스’, ‘시간’, ‘연령’ 등과 상위 키워드에서 ‘설문’이 나타났으며, 2차 시기는 ‘비교’, ‘개발’, ‘측정’, ‘방법’ 등이 나타났다. TF-IDF 분석 결과 전체 시기에는 ‘작업’, ‘증상’, ‘근골격계질환’, ‘통증’, ‘관련’, ‘요인’, ‘근골격계’, ‘평가’, ‘통증’, ‘관련’이 상위를 차지하였고, 1차 시기에는 ‘인간공학’ 및 ‘운동’ 키워드가 나타났으며, 2차 시기의 ‘측정’, ‘개발’, ‘활용’ 등의 키워드가 등장하였다. 학위·학술논문의 전체 시기 TF-IDF 분석 결과 모두 ‘자세’, ‘근로자’, ‘평가’, ‘신체’, ‘운동’, ‘예방’ 등의 키워드가 포함되어 있으며, 2차 시기 TF-IDF에서는 ‘농업’ 키워드가 학술논문에서 등장하였다. N-Gram 분석 결과 전체 시기에서 ‘근골격계-증상’ 키워드의 동시 출현 빈도가 가장 높았고, 동시 출현으로 ‘근골격계’와 ‘통증’, ‘자각’, ‘부담’의 빈도가 높았다. 1차 시기는 ‘손-손목’, ‘어깨-허리’, ‘손목-손가락’, ‘허리-다리’의 신체 부위와 관련된 키워드가 동시 출현 빈도로 나타났으며, 2차 시기에는 ‘작업-부하’, ‘안전-보건’, ‘요인-조사’, ‘위험-평가’, ‘산재-보험’ 등이 나타났다. 작업관련성 근골격계질환의 연결 중심성 값이 높은 상위 10개의 키워드는 ‘작업’, ‘근골격계질환’, ‘증상’, ‘관련’, ‘근골격계’, ‘요인’, ‘조사’, ‘통증’, ‘건강’, ‘평가’ 순으로 나타나 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과와 유사하였다. CONCOR 분석 결과 전체 시기(2003년∼2022년) 클러스터 1에서는 ‘허리’, ‘어깨’, ‘통증’, ‘환자’, ‘치료’ 등, 클러스터 2에서는 ‘연령’, ‘자각’, ‘증상’, ‘신체’, ‘직무스트레스’ 등 클러스터 3에서는 ‘산업’, ‘안전’, ‘인간공학’, ‘자세’, ‘개선’ 등, 클러스터 4에서는 ‘작업’, ‘위험’, ‘발생’, ‘부담’, ‘질환’, ‘예방’, ‘교육’, ‘관리’ 등이 형성되었다. 본 연구는 빅데이터 분석 방법 중 하나인 키워드 네트워크 분석을 이용하여 작업관련성 근골격계질환 학위·학술논문을 처음으로 분석을 시도하였고, 근골격계질환에 대한 연구 방향성을 제시하는 연구로서 그 의의가 있다.
최근 새로운 산업 구조와 사회 환경의 변화로 인해 작업수행과 관련하여 직업성 질병 중 하나인 작업관련성 근골격계질환이 급증하고 있다. 산업현장에서 다양한 업무 활동을 하는 근로자들의 안전과 작업 손실을 예방하기 위해서는 작업관련성 근골격계질환에 대한 지속적이며 체계적인 연구가 필요하다. 그동안 국내에서 작업관련성 근골격계질환에 대한 연구는 다양한 업종별로 진행되고 있으나, 이는 각 연구가 한가지 업종과 작업 연구에만 치중되어 있기 때문에, 이러한 문헌을 통합하고 분석하여 예방을 위한 새로운 관점을 고찰하기 위한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)과 Ucinet 프로그램을 활용하여 2003년부터 2022년까지 국내 작업관련성 근골격계질환 학위, 학술논문 653편의 주요 키워드를 도출하였다. 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하여 빈도(TF) 및 TF-IDF, N-Gram, 연결 중심성 분석을 시도하였고, Ucinet 프로그램을 이용하여 CONCOR 분석을 통한 의미연결망을 확인하여 이를 시각화하였다. 이를 기반으로 기존 작업관련성 근골격계질환 연구들의 새로운 관점을 고찰하고 추후 연구 방향성을 제시하기 위한 자료를 제공하고자 시도되었다. 본 연구결과 작업관련성 근골격계질환과 관련된 논문의 일반적인 동향은 근골격계 유해요인조사가 실시된 2003년 이후 20년 동안 연평균 33편 이상 발표되었고, 2007년∼2009년에는 발표 비율이 증가하였다. 작업관련성 근골격계질환 연구의 상위 키워드 빈도(TF)는 전체 시기(2003년∼2022년)의 경우 ‘작업’, ‘근골격계질환’, ‘증상’ 등 상위 키워드로 나타났고, 1차 시기(2003년∼2012년)와 2차 시기 (2013년∼2022년)에서도 공통적으로 나타나 중요한 연구 주제로 인식하고 있는 것으로 파악되었다. 1차 시기의 근로자들의 근골격계질환에 영향을 미치는 관련 요인 중 가장 많이 다루어진 키워드는 ‘자세’, ‘신체’, ‘환경’, ‘직무스트레스’, ‘시간’, ‘연령’ 등과 상위 키워드에서 ‘설문’이 나타났으며, 2차 시기는 ‘비교’, ‘개발’, ‘측정’, ‘방법’ 등이 나타났다. TF-IDF 분석 결과 전체 시기에는 ‘작업’, ‘증상’, ‘근골격계질환’, ‘통증’, ‘관련’, ‘요인’, ‘근골격계’, ‘평가’, ‘통증’, ‘관련’이 상위를 차지하였고, 1차 시기에는 ‘인간공학’ 및 ‘운동’ 키워드가 나타났으며, 2차 시기의 ‘측정’, ‘개발’, ‘활용’ 등의 키워드가 등장하였다. 학위·학술논문의 전체 시기 TF-IDF 분석 결과 모두 ‘자세’, ‘근로자’, ‘평가’, ‘신체’, ‘운동’, ‘예방’ 등의 키워드가 포함되어 있으며, 2차 시기 TF-IDF에서는 ‘농업’ 키워드가 학술논문에서 등장하였다. N-Gram 분석 결과 전체 시기에서 ‘근골격계-증상’ 키워드의 동시 출현 빈도가 가장 높았고, 동시 출현으로 ‘근골격계’와 ‘통증’, ‘자각’, ‘부담’의 빈도가 높았다. 1차 시기는 ‘손-손목’, ‘어깨-허리’, ‘손목-손가락’, ‘허리-다리’의 신체 부위와 관련된 키워드가 동시 출현 빈도로 나타났으며, 2차 시기에는 ‘작업-부하’, ‘안전-보건’, ‘요인-조사’, ‘위험-평가’, ‘산재-보험’ 등이 나타났다. 작업관련성 근골격계질환의 연결 중심성 값이 높은 상위 10개의 키워드는 ‘작업’, ‘근골격계질환’, ‘증상’, ‘관련’, ‘근골격계’, ‘요인’, ‘조사’, ‘통증’, ‘건강’, ‘평가’ 순으로 나타나 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과와 유사하였다. CONCOR 분석 결과 전체 시기(2003년∼2022년) 클러스터 1에서는 ‘허리’, ‘어깨’, ‘통증’, ‘환자’, ‘치료’ 등, 클러스터 2에서는 ‘연령’, ‘자각’, ‘증상’, ‘신체’, ‘직무스트레스’ 등 클러스터 3에서는 ‘산업’, ‘안전’, ‘인간공학’, ‘자세’, ‘개선’ 등, 클러스터 4에서는 ‘작업’, ‘위험’, ‘발생’, ‘부담’, ‘질환’, ‘예방’, ‘교육’, ‘관리’ 등이 형성되었다. 본 연구는 빅데이터 분석 방법 중 하나인 키워드 네트워크 분석을 이용하여 작업관련성 근골격계질환 학위·학술논문을 처음으로 분석을 시도하였고, 근골격계질환에 대한 연구 방향성을 제시하는 연구로서 그 의의가 있다.
Recently, work-related musculoskeletal disorders (WMSDs), one of the occupational diseases, have rapidly increased, concerning the conduct of work due to new industrial structures and changes in the social environment. For the safety of workers who do various business activities at the industrial si...
Recently, work-related musculoskeletal disorders (WMSDs), one of the occupational diseases, have rapidly increased, concerning the conduct of work due to new industrial structures and changes in the social environment. For the safety of workers who do various business activities at the industrial site and the prevention of the loss of work, continuous and systematic research is needed on work-related musculoskeletal disorders. In Korea, studies of work-related musculoskeletal disorders are conducted by various industries; however, each study is focused on research on a single business type and work, so it is time to conduct a study to discuss a new perspective for prevention, integrating and analyzing the literature. This study drew 653 domestic theses/dissertations and academic papers on WMSDs from 2003 through 2022, using Textom and Ucinet, keyword network analysis programs. This study conducted term frequency (TF), TF-IDF, N-Gram, and degree centrality analysis and checked and visualized the semantic network analysis through CONCOR analysis, using Ucinet program. This study was conducted to provide materials to present directions for follow-up studies, discussing new perspectives of existing studies of WMSDs based on this. As for the general trends of papers related to WMSDs, as a result of this study, more than 33 papers have been published on average each year for 20 years since 2003 when investigation of musculoskeletal harmful factors was conducted, and the percentage of publication increased from 2007 through 2009. As for TF in studies of WMSDs, top keywords were ‘work’, ‘musculoskeletal disorders’, and ‘symptom,’ etc. and commonly appeared during Period 1 (2003-2012) and Period 2 (2013-2022). Thus, it was noted that they were recognized as an important research subject. during Period 1, the keywords dealt with the most of the related factors affecting workers’ WMSDs were ‘job stress’, ‘time’, and ‘age,’ etc. and ‘survey’ in the keywords in high rank and during Period 2, the keywords were ‘comparison’, ‘development’, ‘measurement’, and ‘method.’ As a result of the TF-IDF analysis, ‘work’, ‘symptom’, ‘musculoskeletal disorders’, ‘pain’, ‘relation’, ‘factor’, musculoskeletal system’, etc. were ranked high; during Period 1, the keywords, ‘ergonomics’ and ‘exercise’ appeared; and during Period 2, the keywords, ‘measurement’, ‘development’, and ‘utilization’ appeared. As a result of the TF-IDF analysis of theses/dissertations and academic papers during the whole period, the keywords, ‘attitude’, ‘worker’, ‘evaluation’, ‘body’, ‘exercise’, and ‘prevention’ were included, and in TF-IDF during Period 2, the keyword, ‘agriculture’ appeared in academic papers. As a result of the N-Gram analysis, the frequency of simultaneous appearance of the keyword, ‘musculoskeletal-symptom’ was the highest, and the frequency of the simultaneous appearance of ‘musculoskeletal system’, ‘pain’, ‘perception’, and ‘burden’ was high. During Period 1, the keywords related to the body parts, ‘hand-wrist’, ‘shoulder-waist’, ‘wrist-finger’, and ‘waist-leg’ appeared at the frequency of simultaneous appearance, and during Period 2, ‘work-load’, ‘safety-health’, ‘factor-survey’, ‘risk-evaluation’, and ‘industrial accident-insurance’ appeared. The top 10 keywords with high degree centrality of WMSDs were ‘work’, ‘musculoskeletal disorders’, ‘symptom’, ‘relation’, ‘musculoskeletal system’, ‘factor’, ‘survey’, ‘pain’, ‘health’, and ‘evaluation.’ The result was similar to the results of the TF analysis and TF-IDF analysis. As a result of the CONCOR analysis, during the whole period (2003-2022), ‘waist’, ‘shoulder’, ‘pain’, ‘patient’, and ‘treatment’ appeared in Cluster 1; ‘age’, ‘perception’, ‘symptom’, ‘body’, and ‘job stress,’ in Cluster 2; ‘industry’, ‘safety’, ‘ergonomics’, ‘attitude’, and ‘improvement,’ in Cluster 3; and ‘work’, ‘risk’, ‘occurrence’, ‘burden’, ‘disease’, ‘prevention’, ‘education’, and ‘management,’ in Cluster 4. This study attempted to analyze theses/dissertations and academic papers related to WMSDs, using keyword network analysis, one of the big data analysis methods for the first time and has a significance as a study that presents directions for research on musculoskeletal disorders.
Recently, work-related musculoskeletal disorders (WMSDs), one of the occupational diseases, have rapidly increased, concerning the conduct of work due to new industrial structures and changes in the social environment. For the safety of workers who do various business activities at the industrial site and the prevention of the loss of work, continuous and systematic research is needed on work-related musculoskeletal disorders. In Korea, studies of work-related musculoskeletal disorders are conducted by various industries; however, each study is focused on research on a single business type and work, so it is time to conduct a study to discuss a new perspective for prevention, integrating and analyzing the literature. This study drew 653 domestic theses/dissertations and academic papers on WMSDs from 2003 through 2022, using Textom and Ucinet, keyword network analysis programs. This study conducted term frequency (TF), TF-IDF, N-Gram, and degree centrality analysis and checked and visualized the semantic network analysis through CONCOR analysis, using Ucinet program. This study was conducted to provide materials to present directions for follow-up studies, discussing new perspectives of existing studies of WMSDs based on this. As for the general trends of papers related to WMSDs, as a result of this study, more than 33 papers have been published on average each year for 20 years since 2003 when investigation of musculoskeletal harmful factors was conducted, and the percentage of publication increased from 2007 through 2009. As for TF in studies of WMSDs, top keywords were ‘work’, ‘musculoskeletal disorders’, and ‘symptom,’ etc. and commonly appeared during Period 1 (2003-2012) and Period 2 (2013-2022). Thus, it was noted that they were recognized as an important research subject. during Period 1, the keywords dealt with the most of the related factors affecting workers’ WMSDs were ‘job stress’, ‘time’, and ‘age,’ etc. and ‘survey’ in the keywords in high rank and during Period 2, the keywords were ‘comparison’, ‘development’, ‘measurement’, and ‘method.’ As a result of the TF-IDF analysis, ‘work’, ‘symptom’, ‘musculoskeletal disorders’, ‘pain’, ‘relation’, ‘factor’, musculoskeletal system’, etc. were ranked high; during Period 1, the keywords, ‘ergonomics’ and ‘exercise’ appeared; and during Period 2, the keywords, ‘measurement’, ‘development’, and ‘utilization’ appeared. As a result of the TF-IDF analysis of theses/dissertations and academic papers during the whole period, the keywords, ‘attitude’, ‘worker’, ‘evaluation’, ‘body’, ‘exercise’, and ‘prevention’ were included, and in TF-IDF during Period 2, the keyword, ‘agriculture’ appeared in academic papers. As a result of the N-Gram analysis, the frequency of simultaneous appearance of the keyword, ‘musculoskeletal-symptom’ was the highest, and the frequency of the simultaneous appearance of ‘musculoskeletal system’, ‘pain’, ‘perception’, and ‘burden’ was high. During Period 1, the keywords related to the body parts, ‘hand-wrist’, ‘shoulder-waist’, ‘wrist-finger’, and ‘waist-leg’ appeared at the frequency of simultaneous appearance, and during Period 2, ‘work-load’, ‘safety-health’, ‘factor-survey’, ‘risk-evaluation’, and ‘industrial accident-insurance’ appeared. The top 10 keywords with high degree centrality of WMSDs were ‘work’, ‘musculoskeletal disorders’, ‘symptom’, ‘relation’, ‘musculoskeletal system’, ‘factor’, ‘survey’, ‘pain’, ‘health’, and ‘evaluation.’ The result was similar to the results of the TF analysis and TF-IDF analysis. As a result of the CONCOR analysis, during the whole period (2003-2022), ‘waist’, ‘shoulder’, ‘pain’, ‘patient’, and ‘treatment’ appeared in Cluster 1; ‘age’, ‘perception’, ‘symptom’, ‘body’, and ‘job stress,’ in Cluster 2; ‘industry’, ‘safety’, ‘ergonomics’, ‘attitude’, and ‘improvement,’ in Cluster 3; and ‘work’, ‘risk’, ‘occurrence’, ‘burden’, ‘disease’, ‘prevention’, ‘education’, and ‘management,’ in Cluster 4. This study attempted to analyze theses/dissertations and academic papers related to WMSDs, using keyword network analysis, one of the big data analysis methods for the first time and has a significance as a study that presents directions for research on musculoskeletal disorders.
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