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근골격계 부상 예방 및 활동 모니터링 케어시스템을 탑재한 스마트 신발 개발을 위한 사전 연구: 족저압력센서 위치 선정과 시제품 개발
The Pre-Study of Development of Smart Shoe with Musculoskeletal Injury Prevention and Monitoring System: Selection of Plantar Pressure Sensor Location and Development of Prototype 원문보기

Journal of the Ergonomics Society of Korea = 大韓人間工學會誌, v.37 no.2, 2018년, pp.101 - 110  

전성표 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과) ,  유연우 (한성대학교 지식서비스컨설팅학과) ,  박승범 (부산경제진흥원 신발산업진흥센터)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Objective: The purpose is to develop smart shoes with sensors that help prevent musculoskeletal disorder of individual workers using ICT convergent technology. Background: This study intended to develop an intelligent shoe platform for analysis of musculoskeletal disorder prevention by analyzing wor...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 근골격계질환을 예방하기 위해서는 해당 작업의 유해성에 대한 객관적이고 편리한 평가 방법과 유해요인에 대한 공학적 개선을 포함하는 다양한 예방 대책이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 근골격계질환 작업환경 및 작업자세를 분석하여 개인 작업자의 근골격계질환 예방 관리를 지원하는 센서내장형 스마트 신발을 개발하였다. 스마트 신발을 개발하는데 있어서의 압력센서 위치로는 전족부 3, 5, 28, 29, 30번 셀, 중족부 70, 71번 셀, 후족부 83, 84, 90, 92번 셀을 채택하였으며 모듈의 수납 구조는 후족부 삽입형으로 진행하였다.
  • 그러나 아직까지 센서내장형 스마트 신발 개발을 위한 관련 핵심기술은 해외 글로벌 브랜드들의 전유물일 뿐만 아니라 스마트 기기를 이용하여 공간에 구애 받지 않고 언제 어디서나 손쉽게 근골격계질환 예방 및 관리 모니터링을 할 수 있도록 스마트 기기 신발 개발에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 근골격계질환 작업환경 및 작업자세를 분석하여 개인 작업자의 근골격계질환 예방을 위한 모니터링 케어시스템을 탑재한 센서내장형 스마트 신발 개발을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자동화와 생산기술의 발달은 어떤 결과를 나았는가? 산업현장 내 기계화 · 자동화와 같은 생산기술의 발달로 인하여 생산현장은 물론 일상 생활사회에서도 작업의 효율과 작업 방법의 편리성 등 많은 부분들이 향상되고 있다. 그러나 자동화와 생산기술의 발달은 단순 반복적 작업 구조, 특정 신체 부위 및 근육의 부적절한 과사용으로 이어졌으며, 이는 요통과 같은 작업관련성 근골격계질환(Work-related Musculoskeletal Disorders, WMSDs)으로 연결되어 지고 있다(Kim et al., 2013; Kim et al., 2005). 안전보건공단에서 발표한 산업재해원인조사에 따르면 2014년 업무상 질병 환자 7,678명중 근골격계질환 환자는 5,174명으로 전체 업무상 질병 환자의 약 67% 이상을 차지하고 있으며, 매년 높은 발병률이 나타나고 있다 (KOSHA, 2014).
정보통신기술을 중심으로 다양한 산업간의 융합을 통한 신발 분야는 어떻게 적용되었는가? 특히 스마트폰을 필두로 그 활용면에서 타의 추종을 불허하는 컨버전스된 스마트폰은 업무, 교육, 결제, 자동차, 의료 등 광범위한 분야에서 활용되고 있다. 신발 분야의 예를 들면 신발을 신고 운동을 하면서 자신의 심박동수, 칼로리 소모량을 실시간 확인해 볼 수 있으며, 골프장에서는 골프를 치면서 스마트폰 애플리케이션을 이용하여 자신의 스윙 속도와 비거리, 공의 궤적 및 이동지점 등을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 이는 부가장치로써 압력센서를 활용하거나 자이로센서(Gyro Sensor)를 이용하여 운동량을 모니터링 하거나, 불안정 자세 모니터링, 이동 시 활동 등의 정보를 제공받는 방식이다.
중량물 취급작업에 의해 야기되는 골격계질환의 주요 원인으로는 무엇이 있는가? , 2015). 중량물 취급작업에 의해 야기되는 골격계질환의 주요 원인으로는 중량물 무게에 의한 것에도 기인하지만, 생체역학적으로 안정적으로 취할 수 있는 최적의 자세를 벗어나는 부자연스러운 자세 또는 어려운 자세에 의한 신체부담의 증가와 반복적인 신체적 스트레스 누적에 의한 것이 크게 작용하는 것으로 보고되고 있다(Koo et al., 2012; Cheng et al.
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참고문헌 (16)

  1. Bernal, D., Campos-Serna, J., Tobias, A., Vargas-Prada, S., Benavides, F.G. and Serra, C., Work-related psychosocial risk factors and musculoskeletal disorders in hospital nurses and nursing aides: a systematic review and meta-analysis. International Journal of Nursing Studies, 52(2), 635-648, 2015. 

  2. Cheng, H.Y.K., Cheng, C.Y. and Ju, Y.Y., Work-related musculoskeletal disorders and ergonomic risk factors in early intervention educators. Applied Ergonomics, 44(1), 134-141, 2013. 

  3. Driessen, M.T., Proper, K.I., Anema, J.R., Knol, D.L., Bongers, P.M. and van der Beek, A.J., Participatory ergonomics to reduce exposure to psychosocial and physical risk factors for low back pain and neck pain: results of a cluster randomised controlled trial. Occupational and Environmental Medicine, oem-2010, 2010. 

  4. Hignett, S. and McAtamney, L., Rapid Entire Body Assessment. Applied Ergonomics, 31(2), 201-205, 2000. 

  5. Kim, S.Y., Kim, H.J. and Jeon, H.J., Influencing factors on work-related musculoskeletal disorders of women workers. Korean Journal of Occupational Health Nursing, 14(1), 5-15, 2005. 

  6. Kim, K.H., Hwang, R.I. and Suk, M.H., The trends and status of work-related musculoskeletal diseases under Korean worker's compensation system. Korean Journal of Occupational Health Nursing, 22(2), 102-111, 2013. 

  7. Kim, H.K., Comparsion of Lifting and Lower Activity based on Biomechanical Psychophysical Criteria. Journal of Ergonomics Society of Korea, 29(1), 145-153, 2015. 

  8. Koo, R.H., Kim, H.C., Shin, Y.S. and Lee, K.S., Assessment of Working Posture Using RULA and REBA in Small Plants with Agricultural Products", Journal of Agricultural Extension & Community Development, 19(4), 1021-1039, 2012. 

  9. Korea Occupational Safety and Health Agency. 2014 Survey of Occupational Accidents and Diseases, 2014. 

  10. Korea Occupational Safety and Health Agency. 2015 Survey of Occupational Accidents and Diseases, 2015. 

  11. Long, M.H., Bogossian, F.E. and Johnston, V., The prevalence of work-related neck, shoulder, and upper back musculoskeletal disorders among midwives, nurses, and physicians: a systematic review. Workplace Health & Safety, 61(5), 223-229, 2013. 

  12. McAtamney, L. and Corlett, N., Reducing the risks of Work Related Upper Limb Disorders. A Guide and Metheds. Institute for Occupational Ergonomics, University of Nottingham, 1992. 

  13. Moore, J.S. and Garg, A., The Strain Index: A Proposed Method to Analyze Jobs For Risk of Distal Upper Extremity Disorders. American Industrial Hygiene Association Journal, 56(5), 443-458, 1995. 

  14. Thomas, R.W., Vern, P.A., Arun, G. and Lawrence, J.F., Revised NIOSH equation for the design and evaluation of manual lifting tasks. Ergonomics, 36(7), 749-776, 1993. 

  15. Snook, S.H. and Ciriello, V.M., The design of manual handling tasks: revised tavles of maximum acceptable weights and forces. Ergonomics, 34(9), 1197-1213, 1991. 

  16. Valenza, G., Nardelli, M., Lanata, A., Gentili, C., Bertschy, G., Paradiso, R. and Scilingo, E.P., Wearable monitoring for mood recognition in bipolar disorder based on history-dependent long-term heart rate variability analysis. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 18(5), 1625-1635, 2014. 

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