[논문]작업관련성 근골격계질환에 있어서 작업자세 위험도의 정량적 평가방법에 대한 연구 -허리 굴곡 자세를 중심으로-

박동현; 노안나; 최서연

doi:10.12812/ksms.2014.16.1.119

문제 정의

따라서 이와 같은 경우에는 동일한 작업에 대하여 분석결과에 대한 평가자간 일치율을 비교 했을 때 차이가 비교적 클 수 있다는 한계점이 존재한다. 구체적으로 본 연구에서는 자동차 조립작업을 대상으로 하여 전체 작업주기동안 작업 자세관련 위험도를 작업자의 근골격계질환 관련 증상을 토대로 정량적으로 표현하여 평가자나 피 평가자들이 보다 더 현실감 있는 위험도 예측을 가능하게 할 수 있는 토대를 마련하고자 하였다.
기존 평가방법의 이와 같은 한계를 보완하기 위해서는 평가자의 신뢰도 및 타당도를 파악하기에 앞서서 해당 작업을 수행해온 작업자의 근골격계질환에 대한 증상 경험 여부와 해당 작업에서의 작업 자세 정보와의 관련성을 규명하고, 그 결과를 적용하는 것이한 가지 방법이 될 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 해당 작업을 수행해온 작업자의 근골격계질환에 대한 증상 경험 여부와 해당 작업에서의 작업자세 정보와의 관련성을 파악하기 위하여 근골격계질환 위험도 평가의 사례적 접근을 평가 방법화 하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과를 정리하면 다음과 같다.
또한, 대부분의 사업장은 작업에 관련된 인간공학적 요소들을 축적한 자료가 체계적으로 구축되어 있지 않고, 근골격계질환에 대한 객관적인 평가기준 또한 미흡한 실정이다. 본 연구는 이러한 문제들을 극복하고 체계적인 근골격계질환 예방관리를 위하여 정량적 평가기준의 타당성을 정립하는데 그 의미가 있다고 할 수 있다. 특히 결과의 타당성 검증 부분에서 확인한 바와 같이 본 연구의 결과는 작업관련성 등을 고려한 보다 현실적이고 체계적인 평가방법을 도출하는데 있어서 좋은 토대가 되리라 판단 된다.
본 연구에서는 A자동차회사의 주요부서의 총 603개 공정(작업주기: 약 0.9～3.0분)들을 기본 연구 대상으로 하고, A사 전 작업자를 대상으로 한 증상설문의 결과를 이용하여 작업 자세에 대한 정량적 위험도를 도출하고자 하였다. 참고로 설문에는 주요 신체 부위에 있어서의 증상뿐만 아니라 현재 수행하는 작업, 작업경력, 병력 등을 포함하였다.
본 연구에서는 각 신체 부위별로 측정된 각도에 대한 K-평균 군집화 방법을 이용한 범주화에 있어서 각 군집 간(間)의 특징이 뚜렷하게 나타나는 군집 수를 결정하기 위하여 최초 군집의 수를 3개로 지정하여 군집을 실시하였고, 군집 간(間) 차이가 존재하지 않으면 군집의 수를 증가시켜 다시 군집화를 하는 방법을 선택하였다. 또한, 군집에 속한 변수의 수가 적을 때에는 가장 가까운 군집에 병합시켜 군집을 결정하였다.
본 연구에서는 미리 조사한 증상설문조사 결과와 근골격계질환 발생으로 인한 치료 데이터를 연계하여 분석하였다. 다음 그림은 통증을 경험하였다고 응답한 경우, 실제로 해당 신체부위에 근골격계질환이 발생한 비율을 표시하고 있다[Figure 3
본 연구에서는 앞에서 언급한 유해요인조사에서 흔히 쓰이는 주요 작업관련성 근골격계질환 평가도구들의 현실적인 한계를 극복하는데 기초가 될 수 있는 작업자세의 정량적 위험도를 도출하고자 하였다. 일반적으로 유해요인 평가나 작업의 위험도를 평가하는 방법으로 사용되고 있는 거의 모든 체크리스트 형태의 평가도구들은 작업주기 동안 한 두 가지 대표 작업 자세 또는 열악한 작업 자세 한 두 동작에 대한 정보만을 분석하여 작업의 위험도를 평가하므로 작업의 강도나 지속시간 등을 정확하게 평가하기 어렵다.

제안 방법

2) 변환된 사진을 동작분석시스템을 이용하여 분석한다. 이 시스템과 연결된 사진위에는 세 개의 점이 나타나는데 이것을 신체역학(Biomechanics)에 근거한 작업자세의 정의에 따라 분석자가 각 신체 관절 끝부분에 위치시키면(예를 들어 해당 장면에서 어깨 굴곡각도를 측정하기 위해서는 각 점을 손목, 어깨, 허리에 위치시키면 해당 신체부위의 각도를 측정할 수 있다[Figure 1]).
3) 이 시스템에서는 측정된 신체부위별 각도의 최대값, 최소값, 평균과 표준편차에 대한 정보가 그래프와 함께 결과로서 출력되고, 출력된 자료를 이용하여 작업자의 신체 부위별 작업 자세를 분석한다[Figure 2].
K-means 군집결과를 토대로 하여 만들어진 위험도 평가방법의 타당성 여부를 증명하기 위한 두 번째 방법으로써 조사된 전체 603개의 공정 중 2/3인 402개 공정의 자료를 훈련(Training) 자료로 사용하여 군집한 결과를 토대로 나머지 1/3인 201개의 자료(Test Data) 를 이용하여 그 타당도를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 각 신체 부위별 측정 각도가 군집 결과에 근거한 저위험수준 집단에 속하면 통증이 없는 것이라고 간주하고 고위험수준 집단에 속하면 통증이 있는 것이라고 간주하였다.
K-평균 군집화 기법을 이용하여 측정된 각도를 범주화 하였다. 각 군집 간(間)의 특징이 뚜렷하게 나타나는 군집 수를 결정하기 위하여 최초 군집의 수를 3개로 지정하여 군집화를 실시하였고 군집 간(間) 차이가 존재하지 않으면 군집의 수를 증가시켜 다시 군집화를 하는 방법을 선택하였다. 또한 군집에 속한 변수의 수가 적을 때에는 가장 가까운 군집에 병합시켜 군집을 결정하였다.
본 연구에서는 앞서 도출된 군집화 결과의 활용에 앞서 타당성을 검토하였다. 구체적으로 두 가지 방법을 사용하여 군집화 결과에 대한 타당성을 검토하였다.
본 연구에서는 각 신체 부위별로 측정된 각도에 대한 K-평균 군집화 방법을 이용한 범주화에 있어서 각 군집 간(間)의 특징이 뚜렷하게 나타나는 군집 수를 결정하기 위하여 최초 군집의 수를 3개로 지정하여 군집을 실시하였고, 군집 간(間) 차이가 존재하지 않으면 군집의 수를 증가시켜 다시 군집화를 하는 방법을 선택하였다. 또한, 군집에 속한 변수의 수가 적을 때에는 가장 가까운 군집에 병합시켜 군집을 결정하였다. 본 연구에서는 전체 603개 공정 중 무작위로 선택한 402개 공정(전체 자료의 2/3)의 자료를 훈련(Training) 데이터로 사용하여 군집 분석을 하였으며, 나머지 201개 공정(전체 자료의 1/3)의 자료를 테스트(Test) 데이터로 사용하여 군집화 결과의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 각 신체 부위별로 측정된 각도에 대한 K-평균 군집화 방법을 이용한 범주화에 있어서 각 군집 간(間)의 특징이 뚜렷하게 나타나는 군집 수를 결정하기 위하여 최초 군집의 수를 3개로 지정하여 군집을 실시하였고, 군집 간(間) 차이가 존재하지 않으면 군집의 수를 증가시켜 다시 군집화를 하는 방법을 선택하였다. 또한, 군집에 속한 변수의 수가 적을 때에는 가장 가까운 군집에 병합시켜 군집을 결정하였다. 본 연구에서는 전체 603개 공정 중 무작위로 선택한 402개 공정(전체 자료의 2/3)의 자료를 훈련(Training) 데이터로 사용하여 군집 분석을 하였으며, 나머지 201개 공정(전체 자료의 1/3)의 자료를 테스트(Test) 데이터로 사용하여 군집화 결과의 타당성을 검증하였다.
공정별 작업 자세 분석은 본 연구에서 개발한 동작 분석시스템을 이용한 미시(微視)동작분석(Micromotion Study)에 그 기본을 두고 있는데 모든 데이터는 각 신체부위별 각도로 표기 된다. 시스템을 사용하기에 앞서서 수행된 비디오 촬영은 Figure 1과 같이 상반신촬영을 기본으로 하였으며, 측면과 정면에서 최소한 각 1작업주기씩 진행되었다. 동작분석시스템을 이용한 미시 동작분석의 과정은 다음과 같다.
K-means 군집결과를 토대로 하여 만들어진 위험도 평가방법의 타당성 여부를 증명하기 위한 두 번째 방법으로써 조사된 전체 603개의 공정 중 2/3인 402개 공정의 자료를 훈련(Training) 자료로 사용하여 군집한 결과를 토대로 나머지 1/3인 201개의 자료(Test Data) 를 이용하여 그 타당도를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 각 신체 부위별 측정 각도가 군집 결과에 근거한 저위험수준 집단에 속하면 통증이 없는 것이라고 간주하고 고위험수준 집단에 속하면 통증이 있는 것이라고 간주하였다. 특히 중 위험수준은 통증과 비통증이 혼재되어있는 경계 값(통증자의 비율: 35%)이라고 판단하여 중 위험수준 집단에 속하는 값을 가진 작업자의 통증 유무는 현 단계에서의 타당성 평가에는 포함 시키지 않았다[Table 6].
0분)들을 기본 연구 대상으로 하고, A사 전 작업자를 대상으로 한 증상설문의 결과를 이용하여 작업 자세에 대한 정량적 위험도를 도출하고자 하였다. 참고로 설문에는 주요 신체 부위에 있어서의 증상뿐만 아니라 현재 수행하는 작업, 작업경력, 병력 등을 포함하였다.

대상 데이터

또한, 군집에 속한 변수의 수가 적을 때에는 가장 가까운 군집에 병합시켜 군집을 결정하였다. 본 연구에서는 전체 603개 공정 중 무작위로 선택한 402개 공정(전체 자료의 2/3)의 자료를 훈련(Training) 데이터로 사용하여 군집 분석을 하였으며, 나머지 201개 공정(전체 자료의 1/3)의 자료를 테스트(Test) 데이터로 사용하여 군집화 결과의 타당성을 검증하였다. 군집화 관련 분석은 SPSS사의 Clementine(v.
특히, 어깨, 허리, 목의 경우에는 자각증상이 실제 근골격계질환의 발생으로 직접 관련될 확률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 증상과 실제 진단결과와의 일치율이 가장 높은 신체 부위 중 하나인 허리 부위의 작업 자세를 정량적 위험도 평가의 주요 대상으로 다루었다. 근골격계질환에 관련되는 대표적인 허리자세에는 허리굴곡을 들 수 있는데 일반적으로 굴곡(flexion)이라 함은 “해당 관절을 중심으로 연결되는 두 개의 분절이 이루는 관절각이 감소하는 움직임”을 의미하며 일반적으로 허리 굴곡 자세는 Figure 4와 같다.

데이터처리

본 연구에서는 전체 603개 공정 중 무작위로 선택한 402개 공정(전체 자료의 2/3)의 자료를 훈련(Training) 데이터로 사용하여 군집 분석을 하였으며, 나머지 201개 공정(전체 자료의 1/3)의 자료를 테스트(Test) 데이터로 사용하여 군집화 결과의 타당성을 검증하였다. 군집화 관련 분석은 SPSS사의 Clementine(v.8.1)을 활용하였으며, ANOVA, Logistic 회귀분석 등은 SPSSWIN (v.12.0)을 이용하여 수행하였다.
증상설문을 통하여 작업자가 응답한 허리부위에서의“통증 있음”과 “통증 없음” 집단 간(間)의 허리 작업자세 측정각도의 평균 차이가 통계적으로 유의한지의 여부를 분산분석을 통하여 확인하였다[Table 1, 2].
허리 자세와 관련 통증에 대하여 이항반응 회귀분석 (binary response(통증 있음/없음) regression)의 한 방법인 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용하여 허리에서의 작업 자세와 통증 유무와의 관계를 살펴보았다[Table 3]. 그 결과, 허리에서의 작업 자세는 통계적으로 유의하였고, 따라서 허리에서의 작업 자세(굴곡)는 통증과 관련성이 있는 것으로 판단되었다.

이론/모형

K-평균 군집화 기법을 이용하여 측정된 각도를 범주화 하였다. 각 군집 간(間)의 특징이 뚜렷하게 나타나는 군집 수를 결정하기 위하여 최초 군집의 수를 3개로 지정하여 군집화를 실시하였고 군집 간(間) 차이가 존재하지 않으면 군집의 수를 증가시켜 다시 군집화를 하는 방법을 선택하였다.
이상적으로는, 군집 내(內) 개체들은 동질적이 되고 군집 간(間) 개체들은 이질적이 된다. 군집화에는 여러 방법이 있지만 본 연구에서는 자료의 수와 특징 등을 고려하여 비 계층적 군집화 (Nonhierarchical Clustering)의 한 방법인 K-평균 군집화 방법을 이용하여 자료를 분석하였으며, 군집중심은 Maximin 방법으로 구하였다[17].
본 연구는 작업 자세 위험도 결정의 사례적 접근방법으로 군집화분석(Cluster Analysis)을 활용하였다. 군집화 분석(Cluster Analysis)이란 자료 뒤에 숨어있는 내재적 그룹들을 드러내는 데 쓰이는 탐색적 자료 분석 기법인데 이 분석에서는 개체(units, records)간 거리에 근거하여, 서로 가까운 개체들은 같은 군집으로 묶이고 서로 상당히 떨어진 개체들은 다른 군집에 속하도록 한다[14,15].

성능/효과

평가된 부하 수준들의 값들 간의 상관관계를 분석한 결과, 세 평가기법 모두 지각불편도와 양의 상관관계를 보였으며, 상관계수는 REBA, OWAS, RULA의 순으로 나타났으며, 전신의 자세를 평가함에 있어서는 REBA가 가장 적합한 것으로 나타났다. OWAS와 REBA의 평가결과는 높은 상관관계를 보였으나, REBA와 RULA의 평가 결과는 상관관계의 정도가 약한 것으로 나타났다. 신용철(2004)은 50개의 비디오 기록을 대상으로 2인의 평가 자가 동시에 관찰한 후 평가자간 재현성, 평가자내 재현성을 비교하였다[11].
Table 9는 허리 굴곡 각도 위험 수준에 의한 통증 유무 판정 결과이다. 결과에서 볼 수 있듯이 통증이 있는 작업자를 통증이 있다고 판정을 내린 결과의 정확도는 93.8%이고 통증이 없는 작업자를 통증이 없다고 판정을 내린 결과의 정확도는 99.1%로 나타났다.
그 결과, 허리 굴곡의 평균 각도는 집단 간에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로, 본 연구에서 기초 자료로 사용하고 있는 각 신체부위별로 측정된 각도의 결과치는 통증의 유무에 따른 집단을 결정하는 중요한 변수이며, 통계적으로 통증의 발생확률이 높은 작업을 분류하는데 영향력이 높다고 판단되었다.
각 신체부위별 통증 유무 판정 결과는 다음과 같다. 결과표에서 민감도의 수치는 통증이 있는 작업자를 통증이 있다고 판정을 내린 결과의 비율이고 특이도의 수치는 통증이 없는 작업자를 통증이 없다고 판정을 내린 결과의 비율이다. Table 9는 허리 굴곡 각도 위험 수준에 의한 통증 유무 판정 결과이다.
신용철(2004)은 50개의 비디오 기록을 대상으로 2인의 평가 자가 동시에 관찰한 후 평가자간 재현성, 평가자내 재현성을 비교하였다[11]. 그 결과 평가자내 재현성은 OWAS가 가장 높았으며, 평가자간 재현성은 RULA가 가장 높게 나왔다. 또한, 분석도구들에 따른 조치수준의 상관관계도 비교하였는데 REBA는 OWAS와 RULA와 상관성이 있으며, 상관계수는 각각 r=0.
증상설문을 통하여 작업자가 응답한 허리부위에서의“통증 있음”과 “통증 없음” 집단 간(間)의 허리 작업자세 측정각도의 평균 차이가 통계적으로 유의한지의 여부를 분산분석을 통하여 확인하였다[Table 1, 2]. 그 결과, 허리 굴곡의 평균 각도는 집단 간에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로, 본 연구에서 기초 자료로 사용하고 있는 각 신체부위별로 측정된 각도의 결과치는 통증의 유무에 따른 집단을 결정하는 중요한 변수이며, 통계적으로 통증의 발생확률이 높은 작업을 분류하는데 영향력이 높다고 판단되었다.
허리 자세와 관련 통증에 대하여 이항반응 회귀분석 (binary response(통증 있음/없음) regression)의 한 방법인 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용하여 허리에서의 작업 자세와 통증 유무와의 관계를 살펴보았다[Table 3]. 그 결과, 허리에서의 작업 자세는 통계적으로 유의하였고, 따라서 허리에서의 작업 자세(굴곡)는 통증과 관련성이 있는 것으로 판단되었다.
셋째, 조사된 전체 603개의 공정 중 2/3인 402개의 자료를 훈련(Training) 자료로 사용하여 군집한 결과를 토대로 나머지 1/3의 자료를 이용하여 테스트(Test)를 한 결과, 허리 굴곡의 경우에는 통증이 있는 작업자를 통증이 있다고 판정을 내린 결과의 정확도는 93.8%이고, 통증이 없는 작업자를 통증이 없다고 판정을 내린 결과의 정확도는 99.1%로 나타났다.
본 연구의 주요 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 허리 자세와 관련 통증에 대하여 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용하여 어깨에서의 작업 자세와 통증 유무와의 관계를 살펴본 결과, 허리에서의 작업 자세는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 허리 굴곡 자세는 통증과 관련성이 있는 것으로 판단된다.
Figure 3의 결과를 토대로 하여 볼 때, 본 연구의 증상설문에서 자각통증이 있다고 응답한 작업자는 해당 부위에 실제로 근골격계질환이 발생할 가능성이 높다고 판단된다. 특히, 어깨, 허리, 목의 경우에는 자각증상이 실제 근골격계질환의 발생으로 직접 관련될 확률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 증상과 실제 진단결과와의 일치율이 가장 높은 신체 부위 중 하나인 허리 부위의 작업 자세를 정량적 위험도 평가의 주요 대상으로 다루었다.
이인석 등(2003)은 지각불편도와 각 도구(OWAS, RULA, REBA)를 이용하여 자동차 조립 공정의 대표적인 작업자세 42개를 평가한 후에 각 도구 간의 결과, 각 도구와 지각불편도와의 관계를 비교하였다[10]. 평가된 부하 수준들의 값들 간의 상관관계를 분석한 결과, 세 평가기법 모두 지각불편도와 양의 상관관계를 보였으며, 상관계수는 REBA, OWAS, RULA의 순으로 나타났으며, 전신의 자세를 평가함에 있어서는 REBA가 가장 적합한 것으로 나타났다. OWAS와 REBA의 평가결과는 높은 상관관계를 보였으나, REBA와 RULA의 평가 결과는 상관관계의 정도가 약한 것으로 나타났다.

후속연구

특히 결과의 타당성 검증 부분에서 확인한 바와 같이 본 연구의 결과는 작업관련성 등을 고려한 보다 현실적이고 체계적인 평가방법을 도출하는데 있어서 좋은 토대가 되리라 판단 된다. 앞으로 본 연구에서 다룬 허리부위에 더하여 다른 신체 부위 작업 자세에 대한 정량적 위험도의 결정은 작업관련성을 고려한 위험도 평가를 보다 더 향상 시킬 것으로 사료된다.
본 연구는 이러한 문제들을 극복하고 체계적인 근골격계질환 예방관리를 위하여 정량적 평가기준의 타당성을 정립하는데 그 의미가 있다고 할 수 있다. 특히 결과의 타당성 검증 부분에서 확인한 바와 같이 본 연구의 결과는 작업관련성 등을 고려한 보다 현실적이고 체계적인 평가방법을 도출하는데 있어서 좋은 토대가 되리라 판단 된다. 앞으로 본 연구에서 다룬 허리부위에 더하여 다른 신체 부위 작업 자세에 대한 정량적 위험도의 결정은 작업관련성을 고려한 위험도 평가를 보다 더 향상 시킬 것으로 사료된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	평가도구 OWAS는 어떤 장단점이 있는가?	현재 많이 활용되고 있는 작업자세 평가도구를 살펴보면, OWAS의 경우는 광범위하게 적용될 수 있는 장점이 있으나 정밀한 분석에는 미흡한 단점이 있다. RULA와 REBA의 경우에는 상대적으로 광범위한 적용 가능성에 있어서는 OWAS의 경우보다 한계를 가질 수있으나 정밀한 분석을 하는데 있어서, 특히 상대적으로 높은 민감도를 요구하는 분석에는 OWAS의 경우보다 강점을 가진다고 알려져 있다[16].
	OWAS, RULA, REBA같은 타당성 평가들의 한계로 무엇이 제기되는가?	일반적으로 이와 같은 타당성 평가는 평가자간 및 평가자내의 일치율에 근거하여 왔는데, 평가자내 일치율의 경우, 85%이상이면 좋은 일치도(good agreement)라고 알려져 있고[5], 평가자간의 일치율의 경우, 75%이상이면 그 결과를 인정(acceptable) 할 수 있다고 알려져 있다[15]. 하지만 이와 같은 타당성에 대한 고려만으로 도출된 작업위험도 결과의 객관성 및 정확성을 설명하기에는 많은 한계가 있다. 기존 평가방법의 이와 같은 한계를 보완하기 위해서는 평가자의 신뢰도 및 타당도를 파악하기에 앞서서 해당 작업을 수행해온 작업자의 근골격계질환에 대한 증상 경험 여부와 해당 작업에서의 작업 자세 정보와의 관련성을 규명하고, 그 결과를 적용하는 것이한 가지 방법이 될 수 있으리라 판단된다.
	근골격계질환자는 2010년과 2011년을 비교하면 어떠한 것으로 나타나는가?	최근 자료에 의하면 근골격계질환자는 2010년의 5,502명에 대비하여 2011년에는 약 7.7% 감소한 5,077명으로 나타났다[1]. 최근 근골격계질환발생의 이와 같은 지속적인 감소는 2003년에 도입된 근골격계질환 예방의무제도가 정착되고, 작업관련성 질환예방을 위한 정부의 지원사업이 확대된 결과라고 판단된다[2].

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