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작업자의 제1 신체부위에 부착되며, 상기 제1 신체부위의 관성 데이터를 측정하는 복수의 관성측정장치(IMU, Inertia Measurement Unit);상기 작업자의 제2 신체부위에 부착되며, 작업 시 가해지는 상기 제2 신체부위의 압력을 측정하는 적어도 하나의 압력센서;상기 측정한 관성 데이터를 이용하여 상기 작업자의 인체 모델링을 구현하고, 상기 압력 측정값을 전처리하는 데이터처리부; 및상기 인체 모델링을 이용하여 작업자세에 의한 작업부담을 평가하고, 상기 전처리된 압력 측정값을 이용하여 작업하중에 의한 작업부담을 평가하는 작업부담평가부를 포함하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 관성 데이터는3축 가속도(3-axis acceleration), 3축 각속도(3-axis angular velocity), 및 3축 지자기 데이터(3-axis geomagnetic data) 중 적어도 하나를 포함하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 신체부위는상기 작업자의 머리, 가슴, 허리, 팔, 및 다리 중 적어도 하나를 포함하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 압력센서는인솔(insole)에 부착되어 상기 작업자의 신발 안쪽에 설치되는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 압력센서는패치에 결합되어 상기 작업자의 엉덩이 부분에 부착되는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터처리부는보상 알고리즘을 이용하여 상기 관성 데이터 측정값을 보상하고, 각 관성측정장치(IMU) 별 쿼터니언(quaternion) 상대각도를 산출하고,상기 각 관성측정장치(IMU) 별 상대각도를 쿼터니언 회전 변환하여 상기 각 관성측정장치(IMU)의 쿼터니언 및 오일러 3축 정렬 각도를 산출하는 데이터 보정(calibration) 작업을 수행하고,상기 각 관성측정장치(IMU)의 쿼터니언 및 상기 오일러 3축 정렬 각도를 이용하여 상기 복수의 관성측정장치(IMU)의 상대각도를 산출하고, 그리고상기 복수의 관성측정장치(IMU)의 상대각도를 이용하여 상기 작업자의 상기 인체 모델링을 구현하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터처리부는수신한 상기 압력 데이터를 정규화하고, 훈련 세트와 테스트 세트로 분류하고,상기 훈련 세트에 대해서 윈도우 분할 방법(window segmentation method)을 사용하여 특징점(feature)을 추출하고, 그리고MI-FS(mutual information - forward feature selection)에 따라 각 특징점들의 랭크(rank)를 계산하고, 상기 랭크를 기반으로 특징점을 선택함으로써 상기 전처리를 수행하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 작업부담평가부는상기 인체 모델링을 이용하여, OWAS(Ovako Work Posture Assessment System), REBA(Rapid Entire Body Assessment), RULA(Rapid Upper Limb Assessment), AWBA(Agricultural Whole Body Assessment), 및 Cube 방법 중 적어도 하나의 방법론에 따라 상기 작업자세에 의한 작업부담을 평가하는, 작업부담평가 장치
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제1항에 있어서,상기 작업부담평가부는 인공신경망 모델을 이용하여 상기 작업하중에 의한 작업부담을 평가하고,상기 인공신경망 모델은 상기 압력 측정값을 이용하여 저위험(low risk), 가능한 위험(possible risk), 및 고위험(high risk)의 3가지 유형 중 어느 하나로 작업하중에 의한 작업부담 평가 결과를 출력하는, 작업부담평가 장치
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작업자의 제1 신체부위에 복수의 관성측정장치(IMU, Inertia Measurement Method)를 부착하고, 상기 작업자의 제2 신체부위에 적어도 하나의 압력센서를 부착하는 단계;상기 복수의 관성측정장치(IMU)가 상기 제1 신체부위의 관성 데이터를 측정하고, 상기 적어도 하나의 압력센서가 작업 시 가해지는 상기 제2 신체부위의 압력을 측정하는 단계;상기 측정한 관성 데이터를 이용하여 상기 작업자의 인체 모델링을 구현하고, 상기 압력 측정값을 전처리하는 단계; 및상기 인체 모델링을 이용하여 작업자세에 의한 작업부담을 평가하고, 상기 전처리된 압력 측정값을 이용하여 작업하중에 의한 작업부담을 평가하는 단계를 포함하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 관성 데이터는3축 가속도(3-axis acceleration), 3축 각속도(3-axis angular velocity), 및 3축 지자기 데이터(3-axis geomagnetic data) 중 적어도 하나를 포함하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 제1 신체부위는상기 작업자의 머리, 가슴, 허리, 팔, 및 다리 중 적어도 하나를 포함하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 압력센서는인솔(insole)에 부착되어 상기 작업자의 신발 안쪽에 설치되는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 압력센서는패치에 결합되어 상기 작업자의 엉덩이 부분에 부착되는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 인체 모델링을 구현하는 단계는보상 알고리즘을 이용하여 상기 관성 데이터 측정값을 보상하고, 각 관성측정장치(IMU) 별 쿼터니언(quaternion) 상대각도를 산출하는 단계;상기 각 관성측정장치(IMU) 별 상대각도를 쿼터니언 회전 변환하여 상기 각 관성측정장치(IMU)의 쿼터니언 및 오일러 3축 정렬 각도를 산출하는 데이터 보정(calibration) 작업을 수행하는 단계;상기 각 관성측정장치(IMU)의 쿼터니언 및 상기 오일러 3축 정렬 각도를 이용하여 상기 복수의 관성측정장치(IMU)의 상대각도를 산출하는 단계; 및상기 복수의 관성측정장치(IMU)의 상대각도를 이용하여 상기 작업자의 상기 인체 모델링을 구현하는 단계를 포함하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 압력 측정값을 전처리하는 단계는수신한 상기 압력 데이터를 정규화하고, 훈련 세트와 테스트 세트로 분류하는 단계;상기 훈련 세트에 대해서 윈도우 분할 방법(window segmentation method)을 사용하여 특징점(feature)을 추출하는 단계; 및MI-FS(mutual information - forward feature selection)에 따라 각 특징점들의 랭크(rank)를 계산하고, 상기 랭크를 기반으로 특징점을 선택함으로써 상기 전처리를 수행하는 단계를 포함하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 작업자세에 의한 작업부담을 평가하는 단계는상기 인체 모델링을 이용하여, OWAS(Ovako Work Posture Assessment System), REBA(Rapid Entire Body Assessment), RULA(Rapid Upper Limb Assessment), AWBA(Agricultural Whole Body Assessment), 및 Cube 방법 중 적어도 하나의 방법론에 따라 상기 작업자세에 의한 작업부담을 평가하는, 작업부담평가 방법
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제10항에 있어서,상기 작업하중에 의한 작업부담을 평가하는 단계는 인공신경망 모델을 이용하여 상기 작업하중에 의한 작업부담을 평가하고,상기 인경신경망 모델은 상기 압력 측정값을 이용하여 저위험(low risk), 가능한 위험(possible risk), 및 고위험(high risk)의 3가지 유형 중 어느 하나로 작업하중에 의한 작업부담 평가 결과를 출력하는, 작업부담평가 방법
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작업부담을 평가하는 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터로 하여금:작업자의 제1 신체부위에 부착된 복수의 관성측정장치(IMU, Inertia Measurement Method)가 상기 제1 신체부위의 관성 데이터를 측정하도록 하고, 상기 작업자의 제2 신체부위에 부착된 적어도 하나의 압력센서가 작업 시 가해지는 상기 제2 신체부위의 압력을 측정하도록 하는 명령;상기 측정한 관성 데이터를 이용하여 상기 작업자의 인체 모델링을 구현하고, 상기 압력 측정값을 전처리하도록 하는 명령; 및상기 인체 모델링을 이용하여 작업자세에 의한 작업부담을 평가하고, 상기 전처리된 압력 측정값을 이용하여 작업하중에 의한 작업부담을 평가하도록 하는 명령을 포함하는, 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
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