[논문]건설근로자의 통합적 스트레스 반응과 뇌파신호의 상관관계 분석

이수진; 임채연; 박영준

doi:10.5345/jkibc.2020.20.1.093

건설근로자의 통합적 스트레스 반응과 뇌파신호의 상관관계 분석
Correlation Analysis between Integrated Stress Responses and EEG Signals of Construction Workers 원문보기

한국건축시공학회지 = Journal of the Korea Institute of Building Construction, v.20 no.1, 2020년, pp.93 - 102

이수진 (Korea Military Academy) , 임채연 (Korea Military Academy) , 박영준 (Korea Military Academy)

초록
AI-Helper

본 연구는 건설 근로자의 안전사고를 예방하기 위해 사고와 밀접한 관련이 있는 스트레스를 건설현장에서 즉각적이면서도 편리하게 측정할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 하였다. 이에 따라 인간의 복잡한 심리와 관련된 스트레스를 감정, 인지, 신체, 행동적 반응을 통합하여 측정할 수 있는 설문 도구와 뇌파를 통해 수집된 기본 뇌파, SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 설문을 통한 스트레스 측정값과 가장 상관관계가 높게 나온 뇌파는 SEF-90였으며, 두 독립변수간 회귀분석을 실시한 결과 특정 회귀식을 도출하였다. 이는 건설 현장에서 뇌파 신호를 통해 건설근로자의 통합적 스트레스를 측정할 수 있는 가능성을 제시한 것으로 향후 건설 현장의 안전관리에 활용할 수 있을 것이라 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to find out how to measure the stress related to accidents at the construction site promptly and conveniently to prevent safety accidents of construction workers. Accordingly, we analyzed the correlations between the questionnaire tool index that measures the stress associated with complex psychology of humans by integrating emotion, cognition, physical and behavioral responses, and basic brain waves, SEF-90, concentration, stress index from brain wave. As a result, which had the highest correlation with the stress measured through the questionnaire, was the SEF-90, and the regression analysis between two independent variables yielded a specific regression equation. This suggests the possibility of measuring the integrated stress of construction workers through the EEG signal at the construction site, and it can be used for the safety management of the construction site in the future.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Frequency band classification of EEG
표 Table 2. Subscale and internal-consistency
그림 Figure 1. Omnifit mindcare headset
표 Table 3. Demographic characteristics
표 Table 4. Test of normality
표 Table 5. Box-plot of EGG
표 Table 6. Scatter plot between variables
그림 Figure 2. Q-Q plot
표 Table 7. Analysis result of covariance
표 Table 8. Analysis result of coefficient of correlation
표 Table 9. Regression analysis result of variance
표 Table 10. Residual analysis result of variance

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 인간의 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 반응 등의 통합적 관점에서 수집된 스트레스 점수와 생체 신호 방식인 뇌파를 측정해 둘 사이의 관계성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 스트레스 반응 척도를 선택하였고, 뇌파 측정으로 수집된 기본 뇌파 및 SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 사이의 상관관계를 분석하였다.
본 연구의 범위는 건설현장 근로자의 설문지 스트레스 정 도와 생체 신호 방식인 뇌파 측정 결과 간의 상관관계를 알아 보는 것으로 설정하였다. 연구의 절차는 다음과 같다.

제안 방법

공사가 수행중인 건설현장에 방문하여 현장관리자의 협조 하에 건설 근로자 대상으로 설문 스트레스와 뇌파를 측정하였다.
뇌파 측정 간 움직이거나 말하지 않도록 사전 설명을 실시하였으며 뇌파 측정 헤어 밴드를 이용하여 측정 부위가 대상자의 좌·우 전전두엽 (Prefrontal lobe)에 Fp1과 Fp2가 각각 위치하도록 고정하고, 귓불을 기준 전극(ground electrode)으로 사용하여 5분 간 측정하였다.
본 제품은 뇌파 2채널 건식 및 비침습적 뇌파 측정기기로, 블루투스 통신으로 연결 태블릿에 측정 데이터 를 전송하는 의료기기 2등급 제품이다. 뇌파 측정 장소는 최대한 소음을 차단할 수 있도록 공사 현장 근처 별도의 사무실이나 안전교육장에서 진행하였다. 뇌파 측정 간 움직이거나 말하지 않도록 사전 설명을 실시하였으며 뇌파 측정 헤어 밴드를 이용하여 측정 부위가 대상자의 좌·우 전전두엽 (Prefrontal lobe)에 Fp1과 Fp2가 각각 위치하도록 고정하고, 귓불을 기준 전극(ground electrode)으로 사용하여 5분 간 측정하였다.
표본크기가 큰 경우에는 중심극한정리와 같은 이론에 의해서 분포 가정이 크게 문제가 되지 않는 경우가 많지만 표본크 기가 작을 때는 잘못된 분포 가정이 결과를 크게 왜곡시키는 경우가 종종 있기 때문에 특정 분석을 수행하기에 앞서 주어진 데이터가 정규분포를 따르는지 검토하여 한다[21]. 따라서 스트레스 반응 설문 점수와 뇌파를 통해 수집된 데이터인 SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 및 기본 뇌파(세타파~감마 파)에 대해 정규성 검정을 실시하였다. 정규성 검정은 원본데이터, 제곱근 변환 데이터, 자연로그 변환 데이터, 역수 변환 데이터를 대상으로 실시하였으며, 이중 가장 높은 정규성을 보이는 데이터를 바탕으로 상관관계 분석을 실시하였다.
본 연구에서 수집된 자료는 R 프로그램을 사용하였다. 표본크기가 큰 경우에는 중심극한정리와 같은 이론에 의해서 분포 가정이 크게 문제가 되지 않는 경우가 많지만 표본크 기가 작을 때는 잘못된 분포 가정이 결과를 크게 왜곡시키는 경우가 종종 있기 때문에 특정 분석을 수행하기에 앞서 주어진 데이터가 정규분포를 따르는지 검토하여 한다[21].
본 연구에서는 수집된 자료를 통계적으로 분석하기 위하여 R 프로그램을 사용하였다. 수집된 자료의 분석은 정규성 검정, 상관관계 분석, 회귀분석 순으로 진행하였다.
본 연구는 인간의 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 반응 등의 통합적 관점에서 수집된 스트레스 점수와 생체 신호 방식인 뇌파를 측정해 둘 사이의 관계성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 스트레스 반응 척도를 선택하였고, 뇌파 측정으로 수집된 기본 뇌파 및 SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 사이의 상관관계를 분석하였다. 상관관계 분석을 통해 스트 레스 반응 설문 점수는 SEF-90과 정적 상관관계를 보여주었다.
상관관계 분석을 통해 스트 레스 반응 설문 점수는 SEF-90과 정적 상관관계를 보여주었다. 이에 대해 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90을 대상으로 단순회귀분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
이에 본 연구에서는 스트레스 측정 방식에 있어 인간의 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 반응 등의 통합적 관점에서 수집된 스트레스 점수와 생체 신호 방식인 뇌파를 측정해 둘 사이의 관계성을 분석하였다.
측정기기의 뇌파 신호 샘플링 속도는 250Hz, 통과 대역 주파수는 3∼41Hz이며 측정된 데이터의 처리는 15bits AD 변환(analog-digital converter)이 사용되었다.

대상 데이터

뇌파 측정은 Figure 1과 같은 ㈜옴니핏 마인드케어 제품 을 사용하였다. 본 제품은 뇌파 2채널 건식 및 비침습적 뇌파 측정기기로, 블루투스 통신으로 연결 태블릿에 측정 데이터 를 전송하는 의료기기 2등급 제품이다.
05보다 크게 나와 신뢰성이 낮으므로 상관 관계가 있다고 보기 어렵다. 따라서 SEF-90만을 대상으로 회귀분석을 실시하였다.
뇌파 측정은 Figure 1과 같은 ㈜옴니핏 마인드케어 제품 을 사용하였다. 본 제품은 뇌파 2채널 건식 및 비침습적 뇌파 측정기기로, 블루투스 통신으로 연결 태블릿에 측정 데이터 를 전송하는 의료기기 2등급 제품이다. 뇌파 측정 장소는 최대한 소음을 차단할 수 있도록 공사 현장 근처 별도의 사무실이나 안전교육장에서 진행하였다.
울산광역시, 인천광역시, 경기도 안산시, 서울특별시에 소 재한 총 4개 건설현장에서 자발적 참여를 희망하는 근로자를 대상으로 스트레스 반응 설문 조사 및 뇌파 측정을 실시하였다. 수집된 59명의 자료 중 설문 측정만 실시하고 뇌파 미측정 1명, 설문지 문항 체크 일부 누락 2명, 총 3명의 자료를 제외한 56명의 자료를 최종 분석에 사용하였다. 대상자의 인구 통계학적 특성은 Table 3과 같다.
울산광역시, 인천광역시, 경기도 안산시, 서울특별시에 소 재한 총 4개 건설현장에서 자발적 참여를 희망하는 근로자를 대상으로 스트레스 반응 설문 조사 및 뇌파 측정을 실시하였다. 수집된 59명의 자료 중 설문 측정만 실시하고 뇌파 미측정 1명, 설문지 문항 체크 일부 누락 2명, 총 3명의 자료를 제외한 56명의 자료를 최종 분석에 사용하였다.
첫째, 국내 건설현장에서 건설 근로자 대상으로 스트레스 설문 측정 및 뇌파를 수집하였다.

데이터처리

데이터를 정규화 시키기 위해 각 변수별 데이터 변환 후 스트레스 반응 설문 점수와 각 변수들에 대하여 산포도, 공분산 분석, 상관계수 분석을 수행하였다. 상관계수는 pearson의 단순적률상관계수를 사용하였다.
둘째, 수집된 데이터를 토대로 통계분석을 실시하였다.
상관관계 분석 결과, 상관성이 다소 높은 것으로 식별된 독립변수 간 회귀 분석을 실시하였다. 회귀분석은 단순회귀 분석을 수행하였고, 실제 관측치와 추정된 회귀직선에 의한 적합값의 차이인 잔차를 확인하기 위해 Shapiro-Wilk normality test를 시행하였다.
본 연구에서는 수집된 자료를 통계적으로 분석하기 위하여 R 프로그램을 사용하였다. 수집된 자료의 분석은 정규성 검정, 상관관계 분석, 회귀분석 순으로 진행하였다.
스트레스 반응 설문을 통한 스트레스 점수와 뇌파로부터 수집된 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 산포도, 공분산 분석, 상관계수 분석을 수행하였다. 그 결과는 각기 Table 6, 7, 8과 같다.
SEF-90, 좌뇌 알파파, 좌뇌 M-베타파는 원본 데이터, 스트레스 지수, 우뇌 알파파, 좌뇌 L-베타파, 좌뇌 H-베타파는 루트 변환, 좌우뇌 감마파는 역수 변환, 그 외는 모두 로그 변환이 가장 높은 p-value 및 w 값을 나타냈다. 이에 따라 가장 높은 p-value와 w값을 보이 는 방식으로 변환된 값을 사용하여 상관분석을 수행하였다. 변환된 각 변수들의 box plot은 Table 5와 같다.
정규분포를 확인하기 위해 정규성 검정을 실시하였고, 그 결과 정규성을 가장 잘 나타내는 변환값으로 환산해 산포도, 공분산 분석, 상관계수 분석을 수행하였다. 이후, 상관분석 결과 상관성이 가장 높게 나온 독립변수간의 회귀분석을 실시하였다.
정규분포를 확인하기 위해 정규성 검정을 실시하였고, 그 결과 정규성을 가장 잘 나타내는 변환값으로 환산해 산포도, 공분산 분석, 상관계수 분석을 수행하였다. 이후, 상관분석 결과 상관성이 가장 높게 나온 독립변수간의 회귀분석을 실시하였다.
따라서 스트레스 반응 설문 점수와 뇌파를 통해 수집된 데이터인 SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 및 기본 뇌파(세타파~감마 파)에 대해 정규성 검정을 실시하였다. 정규성 검정은 원본데이터, 제곱근 변환 데이터, 자연로그 변환 데이터, 역수 변환 데이터를 대상으로 실시하였으며, 이중 가장 높은 정규성을 보이는 데이터를 바탕으로 상관관계 분석을 실시하였다.
상관관계 분석 결과, 상관성이 다소 높은 것으로 식별된 독립변수 간 회귀 분석을 실시하였다. 회귀분석은 단순회귀 분석을 수행하였고, 실제 관측치와 추정된 회귀직선에 의한 적합값의 차이인 잔차를 확인하기 위해 Shapiro-Wilk normality test를 시행하였다.

이론/모형

스트레스 반응 설문지는 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 반응들이 포함된 스트레스 반응을 측정하기 위하여 Koh et al.[6]이 개발한 스트레스 반응 척도를 사용하였다. 본 척도는 스트레스 반응을 평가하기 위한 척도 중 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 반응을 모두 포함하고 있는 대표적인 척도로서 현재까지 스트레스 반응을 평가하는 척도로 널리 사용되고 있다.
데이터를 정규화 시키기 위해 각 변수별 데이터 변환 후 스트레스 반응 설문 점수와 각 변수들에 대하여 산포도, 공분산 분석, 상관계수 분석을 수행하였다. 상관계수는 pearson의 단순적률상관계수를 사용하였다.

성능/효과

기존에 수행된 연구를 통해 건설근로자의 스트레스가 재해 발생과 관련이 있음을 확인하였다. Park[12]는 건설업 종사자가 직무스트레스를 재해발생의 주요인임을 발표하였 고, Kim[13]는 불안전행동이 적은 근로자일수록 스트레스 정도가 낮은 것으로 확인하였다.
둘째, 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90 사이의 회귀분석 결과 회귀식을 도출할 수 있었다. 회귀분석 결과는 R squre 값을 통해 충분한 신뢰성을 확인할 수 있었다.
상관관계 분석에서 스트레스 반응 설문 점수와 Pearson 상관계수가 가장 높았던 SEF-90간의 회귀분석을 실시한 결 과 multiple R squared 는 0.2282, adjusted R squared 는 0.2139로 충분한 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.
이를 위해 스트레스 반응 척도를 선택하였고, 뇌파 측정으로 수집된 기본 뇌파 및 SEF-90, 집중도, 스트레스 지수 사이의 상관관계를 분석하였다. 상관관계 분석을 통해 스트 레스 반응 설문 점수는 SEF-90과 정적 상관관계를 보여주었다. 이에 대해 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90을 대상으로 단순회귀분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
셋째, 설문지 형태의 자가측정 방식은 개인이 인지한 정도를 스스로 측정하는 형태로 개인적 상황이나 조직 분위기, 가치관 등의 개입, 설문지 이해정도의 차이 등으로 실제 정신·신체적 스트레스 반응과는 그 정도의 차이가 있을 수 있다.
전체 문항은 39문항으로 구성되었고, 문항에 대한 신뢰도를 나타내는 Cronbach's α 계 수는 0.97이다.
첫째, 관리자는 설문지를 출력하여 배포하며, 측정 대상자는 필기도구를 이용해 체크를 해야 하므로 시간적 소요가 상당하다.
첫째, 스트레스 반응 설문 점수와 뇌파의 상관분석 결과 SEF-90을 제외한 나머지 뇌파수치는 상관관계를 찾을 수 없었다. 나머지 뇌파 수치의 경우, 표본수의 부족에 의해 상관관계가 들어나지 않았을 가능성이 있다.
둘째, 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90 사이의 회귀분석 결과 회귀식을 도출할 수 있었다. 회귀분석 결과는 R squre 값을 통해 충분한 신뢰성을 확인할 수 있었다. 즉, SEF-90의 측정만으로 인간의 복잡한 감정적, 신체적, 인지적, 행동적 스트레스 반응 정도를 유추할 수 있는 것으로 해석 할 수 있다.

후속연구

다만, 본 연구의 결과는 표본의 수가 많지 않아, 국내 건설 근로자 전체에 대한 결과로 일반화시키기에는 어려움이 있다. 또한, 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90의 상관 관계는 확인하였으나, 나머지 뇌파 수치와의 상관관계는 확인할 수 없었다.
나머지 뇌파 수치의 경우, 표본수의 부족에 의해 상관관계가 들어나지 않았을 가능성이 있다. 이에 대한 자세한 상관관계 분석은 향후 보다 많은 표본의 데이터를 확보하여 연구하여야 할 것으로 사료된다.
향후 표본 집단의 수를 확대할 경우, 보다 뚜렷한 상관관계를 확인하여 SEF-90 뿐 아니라 다른 변수 들을 포함하는 다중회귀분석을 수행할 수 있을 것으로 기대 된다. 향후 보다 많은 표본을 확보하여 각종 측정 결과를 그룹화 하고 이를 바탕으로 안전관리 계획을 수립한다면 건설산업의 안전사고 예방에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 스트레스 반응 설문 점수와 SEF-90의 상관 관계는 확인하였으나, 나머지 뇌파 수치와의 상관관계는 확인할 수 없었다. 향후 표본 집단의 수를 확대할 경우, 보다 뚜렷한 상관관계를 확인하여 SEF-90 뿐 아니라 다른 변수 들을 포함하는 다중회귀분석을 수행할 수 있을 것으로 기대 된다. 향후 보다 많은 표본을 확보하여 각종 측정 결과를 그룹화 하고 이를 바탕으로 안전관리 계획을 수립한다면 건설산업의 안전사고 예방에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	뇌파란 무엇인가?	뇌파는 두피에서 발생하는 전위로서 신경 세포의 활동시에 발생하는 전기적 활동상태를 기록하여 두뇌활동 상태를 평가 할 수 있다. 뇌파의 전위변동은 보통 5~300 ㎶, 주파수는 보통 1~50Hz로 기록되며 주파수 대역에 따라 Table 1과 같이 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파로 구분된다[15].
	알파파의 활성화는 무엇을 나타내는가?	델타파는 주로 깊은 수면시 나타나고, 세타파는 졸린 상태, 기억 회상시 나타나며 일부 창조적인 사고를 반영한다. 알파파의 활성화는 최적의 수행을 위한 이완된 상태임을 알 수 있고, 저베타파는 각성활동과 인지활동, 고베타파는 긴장, 불안 및 스트레스 상황과 관련이 있으며 감마파는 고도 인지 작용 수행시 나타나는 특징을 보인다. 뇌파는 외부 자극을 스트레스로 인지하게 되면, 호르몬을 분비하여 스트레 스에 반응하도록 신체대사를 조절한다[16].
	기존의 설문지 자가측정 방식의 한계는 무엇인가?	스트레스를 평가하기 위해 일반적으로 설문지 자가측정 방식을 사용해 왔는데, 이 방법은 건설현장에서 즉각적으로 활용하기엔 다음과 같은 한계가 있다. 첫째, 관리자는 설문지를 출력하여 배포하며, 측정 대상자는 필기도구를 이용해 체크를 해야 하므로 시간적 소요가 상당하다. 둘째, 이렇게 수집된 결과를 종합 평가하여 적절한 중재를 하기 위해서는 준전문가 이상의 인력 소요가 발생한다. 셋째, 설문지 형태의 자가측정 방식은 개인이 인지한 정도를 스스로 측정하는 형태로 개인적 상황이나 조직 분위기, 가치관 등의 개입, 설문지 이해정도의 차이 등으로 실제 정신·신체적 스트레스 반응과는 그 정도의 차이가 있을 수 있다. 따라서 인간의 스트레스 반응을 정확하면서도 즉각적이고 효율적으로 평가 할 수 있는 도구가 필요하다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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