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문제 정의
- 또한 이번 실험은 새로이 고안된 장비의 효과를 보이기 위해 디자인되었기 때문에 기초적이며 제한된 세부 과제들을 바탕으로 나타나는 효과를 요소 별로 분석하기 위해 구성되었다. 하지만 앞으로는 hardware적인 진보와 함께 좀 더 일반적이고 범용적인 과제에서의 실험이 수반되어야 할 것이고 또한 피로도 실험과 같은 장시간에 걸친 연구 및 현장에서 적용되는 연구가 수반되면 좋을 것이다.
- 확인되었다. 이에 따라 normal performance의 감소 원인을 좀 더 자세히 알아보기 위해 추가적으로 실험을 실시하였다.
제안 방법
- EMG(EMG 100C, MP100A; BIOPAC Systems, inc.)를통해 오른쪽 팔 UT, AD, ED, ECU 네 부위의 근육 활동이 측정되었다.
- , 2004). RVC의 측정은 UT의 경우 2.5kg의 추를 팔꿈치를 편 채 외전 90°의 각도로 수직으로 들어올려 15초씩 2회 측정하였고, AD의 경우 UT와 같은 무게의 추를 팔꿈치를 편 채 굴곡 90°의 각도로 손목을 최대로 외전 시킨 자세로 15초씩 2회 측정하였다(Cook et al., 2004). 그리고, ED와 ECU의 경우 각각 손의 아래에서 위쪽으로, 손의 왼쪽에서 오른쪽 바깥으로 5초간 2회씩 힘을 주어 static 상태에서의 MVC값을 구하였다(Gustafsson et al.
- 지시 받았다. 각 실험은 개인별로 하루 안에 이루어졌으며 고안과 일반 팔 지지대 실험 사이에 최소 1시간 이상의 시간차이를 두어 혹시 있을지 모르는 'after effect'를 제거하였다.
- 고안된 팔 지지대는 팔 받침대가 움직일 수 있도록 하여, 손목과 손가락 사용을 줄이도록 설계되었고 기존의 팔 지지대처럼 팔이 기댈 수 있도록 움직임 판 뒷부분에 팔 지지축을 포함한 것을 특징으로 한다.
- 과제는 크게 [그림 이와 같이 5그룹으로 나뉘고 각 그룹당 [그림 이과 같이 3수준을 포함, 총 15가지의 세분화된과제를 1세트로 수행하였다. 1~4번 그룹까지의 각 세분화된 과제는 과제 시작 시 화면에 나타나는 한 개의 아이콘 (40x40刀及函을 마우스로 클릭하면 반대편에 다시 한 개의 아이콘이 나타나고 클릭 시 다시 반대편 처음 위치에 아이콘이 나타나는 과정의 반복으로 이루어져 있으며, 5번 그룹 과제의 경우 그림 2에서처럼 8방향 모두에서 랜덤하게 아이콘이 나타나도록 하였다.
- 과제를 수행하는 동안 과제 수행시간 및 세부 과제 별 클릭 횟수가 저장되었고, electrogoniometer를 통해 손목 각의 변화를 좌우, 위아래 두 개의 채널로 측정하였다. 또한 EMG (electromyograph) 를 통해 오른쪽 어 깨 및 팔의 근육 활동을 네 부위 (upper trapezius, anterior deltoid, extensor digitorum, extensor carpi ulnaris; 이하 UT, AD, ED, ECU로 표기)에서 측정하였다.
- , 2004). 그리고, ED와 ECU의 경우 각각 손의 아래에서 위쪽으로, 손의 왼쪽에서 오른쪽 바깥으로 5초간 2회씩 힘을 주어 static 상태에서의 MVC값을 구하였다(Gustafsson et al., 2003). 이를 통해 %RVC 또는 %MVC를 각각 계산하였다.
- 또한 EMG (electromyograph) 를 통해 오른쪽 어 깨 및 팔의 근육 활동을 네 부위 (upper trapezius, anterior deltoid, extensor digitorum, extensor carpi ulnaris; 이하 UT, AD, ED, ECU로 표기)에서 측정하였다.
- 마지막으로 피실험자들은 각 과제 세트가 끝날 때마다 bipolar scale(-4부터 +4)로 구성된 주관적 편안함을 부위별로 작성하였다(Karlqvist et al., 1995).
- 세부 과제 별로 처음 30초와 나중 30초를 제외한 2분 동안의 신호를 분석에 사용하였고, Sampling ratee 1024Hz 이며, 20Hz~500Hz의 band pass filtering후 UT와 AD의 경우 RVC (Reference voluntary contraction)를, ED와 ECU의 경우는 MVC (Maximum voluntary contraction)를즉정하여 정규화에 이용하였다(Gustafsson et al., 2003; Cook et al., 2004). RVC의 측정은 UT의 경우 2.
- 구성되었다. 실험시간은 세부 과제당 3분씩, 처음과 중간 중간에 5초씩의 휴식시간을 주어 총 24분 40초를 1세트로 하였고, 본 실험과 마찬가지로 balanced된 랜덤 순서로 고안 및 일반 팔 지지대에서 1시간 이상의 시간 차이를 두어 실험하였다.
- 실험을 통해 고안 및 일반 팔 지지대에서 각 세부 과제 별 MMT평균과 MDT평균, 그리고 [식 이에서의 정의와 같은 에러율이 피실험자별로 측정되었다.
- 아이콘 중심과 중심 사이의 거리를 120pXel, 240pXel 480 pixel로 각각 1, 2, 3수준을 설정하였다.
- , 2003). 이를 통해 %RVC 또는 %MVC를 각각 계산하였다.
- )가 사용되었다. 이를 통해 손목의 요측/척측(radial/ ulnar) 편차 및 굴곡/신장(flexion/extension)을 기록하였다. Goniometer는 매뉴얼에 따라 오른쪽 팔의 손등 방향에 고정시켰다.
- 전체 과제 구성은 각 세부 과제당 3분씩, 과제 시작 및 세부 과제 사이에 5초 간의 휴식을 둔 형태로 총 46분 15 초(3분X15세부 과제+5초X15회)를 한 세트로 하여 피실험자의 수에 맞게 총 8개의 과제 세트를 구성하였다. 세트 내의 세부 과제 순서는 랜덤하게 정하였다.
- 5 cm)으로 구성되어 있다. 팔 받침대에는 4개의 볼 케스터와한 개의 바퀴가 있으며, 움직임 판은 뒤쪽의 팔 지지 축을 포함하고 있어 사용자가 팔을 기대어 움직일 수 있도록 설계하였다.
- 평상 시의 마우스 사용과 동일한 속도로 과제를 수행하였을 때 각 세부 과제 별로 3분 동안 클릭하는 클릭회수를 가리켜 'Normal performance'라 정의하고 이를 세부 과제 별로 일반 및 고안 팔 지지대에서 각각 측정하였다. 또한 [식 1]에 의거 Normal performance ratio (NP ratio)값을 구해 보았다.
- 피실험자는 준비된 8개 과제 세트 중 선택된 1개의 과제를 balanced된 랜덤 순서로 고안된 팔 지지대와 일반 팔 지지대 각각에서 평소의 마우스 움직임과 같은 속도로 수행하도록 지시 받았다. 각 실험은 개인별로 하루 안에 이루어졌으며 고안과 일반 팔 지지대 실험 사이에 최소 1시간 이상의 시간차이를 두어 혹시 있을지 모르는 'after effect'를 제거하였다.
- 피실험자들은 각 세트의 실험이 끝날 때 마다 목, 어깨, 상박, 하박, 손목, 손, 손가락, 총체적 편안함 총 8부 위로 나누어 Bipolar scale로 -4(very poor comfort)에서 4 (extremely comfort)까지 점수를 부여하여 분석에 이용하였다(Karlqvist et al., 1995).
대상 데이터
- 성별에 따른 차이를 없애기 위해 8명의 건강한 남자 대학원생(나이 평균 29.125세; 24~35세)이 실험에 참여하였다. 피실험자는 마우스 사용 경험이 풍부(하루 평균 4.
- 전극은 중심 사이의 거리가 20mm인 EMG 전용 전극(EL 504, BIOPAC Systems, inc.)을 사용하였고, 면도된 마른 피부를 알코올 솜으로 닦은 뒤, 사포로 가볍게 문지른 후, 젖은 거즈로 닦아 말린 후 피부에 부착하였다.
- 지신근의 경우 기술적 문제로 인하여 8명의 피실험자 중 1명을 제외한 7명의 data를 이용해 분석하였다
- 125세; 24~35세)이 실험에 참여하였다. 피실험자는 마우스 사용 경험이 풍부(하루 평균 4.75시간) 하고 많은 시간(하루 평균 6.06시간)을 컴퓨터 작업에 할애하는, 평상 시 모두 오른손으로 마우스를 사용하는 사람들로 구성되었다. 실험 전 피실험자들에게 고안된 팔 지지대의 사용법을 상세히 설명하였고, 사전 연습시간(30분~1시간)을 주어, 개인 별 편차를 줄이고 실험의 정확성을 높였다.
이론/모형
- 손목 각 움직임 측정을 위해 Twin axis electrogoniometer data logger(DA100C, MP100A; BIOPAC Systems, Inc.)가 사용되었다. 이를 통해 손목의 요측/척측(radial/ ulnar) 편차 및 굴곡/신장(flexion/extension)을 기록하였다.
성능/효과
- Normal performance의 즉정 결과 총 15개의 세부 과제 중 8개의 세부 과제에서 normal performance가 떨어지는 것으로 확인되었다. 이에 따라 normal performance의 감소 원인을 좀 더 자세히 알아보기 위해 추가적으로 실험을 실시하였다.
- 손목 움직임에서와 마찬가지로 추가로 분석한 Duncan test결과 UT, AD, ECU에서 고안 및 일반 모두 세로 방향의 세부 과제가 가로 방향 세부 과제보다 근육부하가 컸고 ED의 경우 고안 및 일반 모두에서 과제 그룹 간 근육 부하에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다. UT 의 경우 왼쪽 아래와 오른쪽 위를 왕복하는 4그룹 과제에서 2그룹 과제보다 더 큰 근육부하를 보였으며, ECU의 경우 오른쪽 아래에서 왼쪽 위로 왕복하는 2그룹 과제에서 고안 팔 지지대가 근육 부하를 좀 더 효과적으로 줄여주었다.
- 고안 팔 지지대를 이용한 모든 과제에서 피실험자 전체의 좌우, 위아래 평균 손목 각 변화량이 일반 팔 지지대보다 적었으며, 대부분 유의한 결과를 나타내었다. 또한 본지에는 싣지 않았지만 추가로 실시한 Duncan test 결과 Deviation angle movement는 고안 및 일반 모두 가로 방향 세부 과제의 각 변화량이 세로보다 더 크게 나타났다.
- 하지만 flexion/ extension angle movement에서 고안의 경우 가로, 세로 세부 과제 그룹간 각 변화량에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그 외에도 오른쪽 아래에서 왼쪽 위로 왕복하는 2그룹 과제에서 고안 팔 지지대가 Deviation angle movement를 좀 더 효과적으로 줄여주었다.
- 대부분 유의한 결과를 나타내었다. 또한 본지에는 싣지 않았지만 추가로 실시한 Duncan test 결과 Deviation angle movement는 고안 및 일반 모두 가로 방향 세부 과제의 각 변화량이 세로보다 더 크게 나타났다. 하지만 flexion/ extension angle movement에서 고안의 경우 가로, 세로 세부 과제 그룹간 각 변화량에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다.
- 따라서 다른 세부 과제들에 비해 MMT가 MDT보다 상대적으로 적었다고 생각된다. 마지막으로 추가 실험 시 측정한 에러율에서는 고안 및 일반 팔 지지대가 유의한 차이를 나타내지 않았다.
- 먼 거리를 움직이는 과제일수록 고안 팔 지지대가 일반 팔 지지대에 비해 측정한 네 부위에서 적은 근육부하를 보였다. 손목 움직임에서와 마찬가지로 추가로 분석한 Duncan test결과 UT, AD, ECU에서 고안 및 일반 모두 세로 방향의 세부 과제가 가로 방향 세부 과제보다 근육부하가 컸고 ED의 경우 고안 및 일반 모두에서 과제 그룹 간 근육 부하에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다.
- 선정된 7부위 및 몸 전체의 주관적 편안함 설문에서 고안 팔 지지대가 더 편안하다는 유의한 차이를 나타내었다.
- 손목 움직임에서와 마찬가지로 추가로 분석한 Duncan test결과 UT, AD, ECU에서 고안 및 일반 모두 세로 방향의 세부 과제가 가로 방향 세부 과제보다 근육부하가 컸고 ED의 경우 고안 및 일반 모두에서 과제 그룹 간 근육 부하에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다. UT 의 경우 왼쪽 아래와 오른쪽 위를 왕복하는 4그룹 과제에서 2그룹 과제보다 더 큰 근육부하를 보였으며, ECU의 경우 오른쪽 아래에서 왼쪽 위로 왕복하는 2그룹 과제에서 고안 팔 지지대가 근육 부하를 좀 더 효과적으로 줄여주었다.
- 실험 결과 표 7에서와 같이 주관적인 편안함이 7부위 및 몸 전체 모두에서 고안 팔 지지대가 더 편안하다는, 유의한 차이를 보였는데 그 중에서도 특히 손목에서 가장 큰 차이를 보였으며, 그 다음으로 하박, 상박, 손가락, 손 어깨, 목(몸 전체 제외) 순으로 평균 차가 나타났다.
- 06시간)을 컴퓨터 작업에 할애하는, 평상 시 모두 오른손으로 마우스를 사용하는 사람들로 구성되었다. 실험 전 피실험자들에게 고안된 팔 지지대의 사용법을 상세히 설명하였고, 사전 연습시간(30분~1시간)을 주어, 개인 별 편차를 줄이고 실험의 정확성을 높였다.
- 유의한 결과를 얻었다. 이에 따라 추가 실험을 통해 고안 팔 지지대에서 Normal performance가 떨어지는 원인을 분석한 결과 macro moving time과 micro detecting time 모두 증가를 보였지만, 세부 과제 1-3에서는 MDT가, 나머지 과제에서는 MMT가 전체 moving time 증가에 더 큰 기여를 하는 것으로 나타났다.
- 평소의 마우스 이용 시와 같이 normal condition 하에서의 performance를 측정해 본 결과 총 15개의 세부 과제 중 8개의 과제에서 고안 팔 지지대가 normal performance가 떨어진다는 유의한 결과를 얻었다. 이에 따라 추가 실험을 통해 고안 팔 지지대에서 Normal performance가 떨어지는 원인을 분석한 결과 macro moving time과 micro detecting time 모두 증가를 보였지만, 세부 과제 1-3에서는 MDT가, 나머지 과제에서는 MMT가 전체 moving time 증가에 더 큰 기여를 하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 먼저 VDT작업 중 일반적인 팔 지지대를 이용하여 마우스를 사용할 경우 야기되는 근육부하 및 손목 움직임을 정량화된 과제를 통해 측정하여 측정부위별, 수행과제별로 비교해보고 어떤 차이를 보이는지, 차이가 유의한지를 분석하여 추후 관련 연구의 기초자료로 활용될 수 있도록 하며, 다음으로 근골격계 질환 예방을 위해 제안한 새로운 팔 지지대를 기존의 팔 지지대와 비교하고 검증해 보는 것이다.
- 따라서 마우스뿐만 아니라 키보드 이용에까지 효과를 줄 수 있는 통합된 시스템을 설계하는 것이 다음 단계로 진행되어야 할 것이며, 이 단계가 되야 실제 VDT환경에서 유용할 것이라 생각된다. 잘 디자인된 시스템은 근골격계 질환의 예방뿐 아니라 per- formance측면에서도 좀 더 낳은 결과를 가져올 수 있을 것이다.
- 하지만 앞으로는 hardware적인 진보와 함께 좀 더 일반적이고 범용적인 과제에서의 실험이 수반되어야 할 것이고 또한 피로도 실험과 같은 장시간에 걸친 연구 및 현장에서 적용되는 연구가 수반되면 좋을 것이다.
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