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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태홍
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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Musculoskeletal disorders are an unavoidable occupational health problem. In particular, workers who perform repetitive tasks onsite in the manufacturing industry suffer from musculoskeletal problems. In this paper, we propose a system that evaluates the posture of workers in the manufacturing industry with single-view 3D human pose-estimation that can estimate the posture in 3D using an RGB camera that can easily acquire the posture of a worker in a complex workplace. The proposed system builds a Duckyang-Auto Worker Health Safety Environment (DyWHSE), a manufacturing-industry-specific dataset, to estimate the wrist pose evaluated by the Rapid Limb Upper Assessment (RULA). Additionally, we evaluate the quality of the built DyWHSE dataset using the Human3.6M dataset, and the applicability of the proposed system is verified by comparing it with the evaluation results of the experts. The proposed system provides quantitative assessment guidance for working posture risk assessment, assisting the continuous posture assessment of workers.
목차
차례 1표 차례 3그림 차례 5영문 요약 9I. 서 론 111.1. 연구 배경 111.1.1. 작업 관련성 근골격계질환 현황 111.1.2. 정량적인 근골격계 유해요인 평가 관련 연구 171.2. 연구 목적 및 범위 181.3. 학술적 기여도 19II. 관련 연구 212.1. 관찰기법의 작업자 자세 평가 도구 212.1.1. OWAS 212.1.2. REBA 232.1.3. RULA 332.2. 자세 추정 모델 손목 영향성 분석 42III. 제조산업 작업자 데이터 세트 구축 493.1. 데이터 세트 구조 설계 493.2. 데이터 세트 구축 503.3. 데이터 세트 검증 54IV. 작업자 자세 추정 모델 594.1. 수정된 자세 추정 모델과 평가 데이터 세트 구성 594.2. 자세 추정 모델 634.3. WMSDs 위험 평가 시스템 67V. 자세 추정 모델 성능 평가 73VI. 실험 결과 876.1. 작업자 근골격계 유해요인 평가 876.2. 촬영 방향에 따른 자세 추정 모델의 정확도 평가 90VII. 결론 93참고문헌 96
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