Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are one of the most critical occupational health problems and the leading cause of worker injuries and compensable claims in the heavy industry. Although different WMSDs risk assessment methods have been developed, it is difficult for the industry to directly apply them for practical applications because of difficulty on reliable real-time in-situ data acquisition due to work dynamics, complex data processing/analytics, and the need of ergonomics experts. Besides, most of the existing WMSDs risk assessment systems used limited risk assessment methods hence could only provide limited information about the WMSDs risk for the target task. Therefore, it is necessary to develop an automated and integrative system for evaluating WMSDs risk with different assessment methods, which could provide comprehensive assessment results in different levels (e.g., global level, skeletal joint level, in-vivo muscle level) automatically and systematically.
The primary goal of this research is to develop and validate an automated and integrative WMSDs risk assessment system, utilizing wearable IMU motion sensors for the practical applications in the heavy industry. Three different WMSDs risk assessment tools were automatized and integrated into one system based on the kinematic information of the human body collected from a wearable IMU motion capture system (Xsens). The first tool could conduct the postural ergonomic analysis to assess the overall WMSDs risk by automatizing RULA/REBA methods based on human body joint angle data. The second tool could perform static biomechanical analysis for estimating low back compression force and the loads at the skeletal joints using human body segment position data. And the third tool could perform dynamic biomechanical analysis to predict the in-vivo muscle activity through the motion-driven musculoskeletal simulation. The effectiveness of the proposed system was then evaluated through two follow-up validation experiments.
The first experiment was carried out to validate the postural ergonomic analysis and static biomechanical analysis tools by comparing the results from the developed system and selected references (e.g. expert rating, widely used commercial software), in which three common types of jobs (in total 16 job tasks) in heavy industry were performed by 20 young subjects. The experimental results showed that the developed system achieved high consistency with expert raters for postural ergonomic analysis (intraclass correlation coefficient (ICC) > 0.8, classification accuracy > 88%). For the static biomechanical analysis, the developed system also achieved high consistency with the reference system (3DSSPP): mean intersystem coefficient of multiple correlation (CMC) > 0.896 and relative error <9.5%.
The second experiment was conducted to validate the proposed motion-driven dynamic biomechanical analysis tool. In this experiment, 5 subjects performed 3 heavy industry tasks and their actual muscle activities were measured from electromyography (EMG) sensors, which were compared with the predicted muscle activities from the motion-driven dynamic biomechanics model. The results showed similar muscle activity patterns and the moderate association between predicted and measured muscle activities (RMSE: 12.2% ± 9.2%; CMC: 0.497 ± 0.183), indicating the proposed dynamic biomechanical analysis using composite muscle recruitment criterion was capable of estimating in-vivo muscle activities for the detailed assessment of WMSDs risks in common heavy industry tasks.
In all, an integrated automated ergonomic assessment system has been developed and validated to assess risks of WMSDs for practical applications in the heavy industry. The developed system can not only assess the overall WMSDs risk levels but also provide detailed information to enhance the understanding of underlying mechanisms of WMSDs and to improve occupational safety in the heavy industry.
작업 관련 근골격계 질환(WMSD)은 가장 치명적인 직업 건강 문제 중 하나이며 중공업 작업자의 부상 및 보상 요구의 주요 원인이다. 여러 WMSD 위험 평가 방법이 개발되었지만, 작업 역학으로 인한 실시간 현장 데이터 수집의 어려움, 복잡한 데이터 처리 및 분석, 인간공학 전문가의 필요성 문제로 산업에 직접 실제 적용하는 데 어려움이 있었다. 또한, 대부분의 현존하는 WMSD 위험 평가 시스템은 한정된 위험 평가 방법을 사용하여 특정 작업의 WMSD 위험에 대한 한정된 정보만을 제공할 수 있었다. 따라서 여러 평가 방법으로 WMSD 위험을 평가하여 다른 수준(전체적 수준, 골격 관절 수준, 생체 내 근육 수준)의 종합적 평가 결과를 자동적, 체계적으로 제공할 수 있는 자동 통합 시스템을 개발하는 것이 필요하다.
본 연구의 주목적은 중공업에의 실제 적용을 위해 웨어러블 IMU 모션 센서를 활용한 자동 통합 WMSD 위험 평가 시스템을 개발하고 검증하는 것이다. 3가지의 서로 다른 WMSD 위험 평가 도구를 웨어러블 IMU 모션 캡처 시스템(Xsens)으로 수집한 인체의 운동학적 데이터를 기반으로 자동화 및 하나의 시스템으로 통합하였다. 첫번째 도구는 인체 관절 각도 데이터를 기반으로 RULA/REBA 기법을 자동화하여 종합적 WMSD 위험을 평가하기 위한 인간공학적 자세 분석을 수행할 수 있고, 두번째 도구는 인체 분절 위치 데이터를 활용하여 허리 압축력과 골격 관절의 부하를 측정하기 위한 정적 생체역학 분석을 수행할 수 있으며, 세번째 도구는 동작 중심의 근골격계 시뮬레이션을 통해 생체 내 근육 활동을 예측하기 위한 동적 생체역학 분석을 수행할 수 있다. 제안한 시스템의 효과는 두 후속 검증 실험을 통해 평가하였다.
첫번째 실험에서는 개발한 시스템의 결과를 기준(전문가 점수, 널리 사용된 상용 소프트웨어 등)과 비교하여 인간공학적 자세 분석 및 정적 생체역학 분석 도구를 검증하기 위해 20명의 젊은 피험자가 중공업의 3가지의 일반적 작업 유형(총 16가지의 작업 과제)을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 개발한 시스템은 인간공학적 자세 분석에서 전문 평가자들과 높은 일관성을 보였으며(급내상관계수(ICC) > 0.8, 분류 정확도 > 88%), 정적 생체역학 분석에서도 기준 시스템(3DSSPP)과 높은 일관성을 보였다(평균 시스템간 다중상관계수(CMC) > 0.896, 상대적 오류 < 9.5%).
두번째 실험에서는 제안한 동작 중심의 동적 생체역학 분석 도구를 검증하기 위해 5명의 피험자가 3가지의 중공업 작업 과제를 수행할 때 근전도(EMG) 센서로 실제 근육 활동을 측정하여 동작 중심 동적 생체역학 모델로 예측한 근육 활동과 비교하였다. 실험 결과에 의하면 측정한 근육 활동과 예측한 근육 활동 간에 비슷한 정도의 근육 활동 패턴 및 중간 정도의 연관성을 보였으며(RMSE: 12.2%±9.2%; CMC: 0.497±0.183), 이는 제안한 합성 근육 동원 기준을 이용한 동적 생체역학 분석이 일반 중공업 작업의 구체적인 WMSD 위험 평가를 위한 생체 내 근육 활동을 측정할 수 있다는 것을 의미한다.
결론적으로, 본 연구에서는 중공업에의 실제 적용을 위한 WMSD 위험 평가를 위한 자동 통합 인간공학적 평가 시스템을 개발하고 검증하였다. 개발한 시스템은 종합적 WMSD 위험 수준을 평가할 수 있을 뿐만 아니라 WMSD의 근본적 메커니즘에 대한 이해도를 높일 수 있는 구체적 정보를 제공함으로써 중공업의 직업 안전을 향상시킬 수 있다.
