인간공학적 자세 평가를 위한 비디오 기반의 작업 자세 입력 시스템 개발

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 산업공학과, 2022. 8. 윤명환.Work-related musculoskeletal disorders are a crucial problem for the worker’s safety and productivity of the workplace. The purpose of this study is to propose and develop a video-based work pose entry system for ergonomic postural assessment methods, Rapid Upper Limb Assessment(RULA) and Rapid Entire Body Assessment(REBA). This study developed a work pose entry system using the YOLOv3 algorithm for human tracking and the SPIN approach for 3D human pose estimation. The work pose entry system takes in a 2D video and scores of few evaluation items as input and outputs a final RULA or REBA score and the corresponding action level. An experiment for validation was conducted to 20 evaluators which were classified into two groups, experienced and novice, based on their level of knowledge or experience on ergonomics and musculoskeletal disorders. Participants were asked to manually evaluate working postures of 20 working videos taken at an automobile assembly plant, recording their scores on an Excel worksheet. Scores were generated by the work pose entry system based on individual items that need to be inputted, and the results of manual evaluation and results from the work pose entry system were compared. Descriptive statistics and Mann-Whitney U test showed that using the proposed work pose entry system decreased the difference and standard deviation between the groups. Also, findings showed that experienced evaluators tend to score higher than novice evaluators. Fisher’s exact test was also conducted on evaluation items that are inputted into the work pose entry system, and results have shown that some items that may seem apparent can be perceived differently between groups as well. The work pose entry system developed in this study can contribute to increasing consistency of ergonomic risk assessment and reducing time and effort of ergonomic practitioners during the process. Directions for future research on developing work pose entry systems for ergonomic posture assessment using computer vision are also suggested in the current study.작업 관련 근골격계 질환은 근로자의 안전과 작업장의 생산성 향상에 중요한 문제다. 본 연구의 목적은 인간공학적 자세 분석에 사용되는 대표적인 방법인 Rapid Upper Limb Assessment(RULA) 및 Rapid Entire Body Assessment(REBA)를 위한 비디오 기반의 작업 자세 입력 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구는 영상 내 사람 탐지 및 추적을 위한 YOLOv3 알고리즘과 3차원 사람 자세 추정을 위한 SPIN 접근법을 사용하는 시스템을 개발했다. 해당 작업 자세 입력 시스템은 2차원 영상과 몇 개의 평가 항목 점수를 입력으로 받아 최종 RULA 또는 REBA 점수와 해당 조치수준(Action level)을 출력한다. 본 연구에서 제안하는 작업 자세 입력 시스템이 일관적인 결과를 산출하는지 알아보기 위해 인간공학 및 근골격계 질환에 대한 지식이나 경험을 기준으로 숙련된 평가자와 초보 평가자의 두 그룹으로 분류된 평가자 20명을 대상으로 검증 실험을 진행했다. 참가자들은 국내 자동차 조립 공장에서 찍은 20개의 작업 영상의 작업 자세를 수동으로 평가하여 Excel 워크시트에 점수를 기록하였다. 시스템 사용 시 입력해야 하는 개별 항목을 기준으로 시스템을 통한 점수를 생성하고 기존의 전통적인 방법으로 평가한 결과와 시스템에서 얻은 결과를 비교하였으며, 기술 통계와 Mann-Whitney U test는 제안된 시스템을 사용하면 그룹 간의 차이와 표준편차가 감소한다는 것을 보여주었다. 또한, 경험이 많은 평가자들이 초보 평가자들보다 더 높은 점수를 받는 경향이 있다는 것을 보여주었다. 시스템에 입력되는 평가 항목과 경험 정도와의 관계를 확인하기 위해 Fisher’s exact test를 수행하였으며, 결과는 명백해 보일 수 있는 일부 항목도 그룹 간에 다르게 인식될 수 있음을 보여주었다. 이 도구에서 개발된 작업 자세 입력 시스템은 인간공학적 자세 평가의 일관성을 높이고 평가 과정 중 중에 인간공학적 평가자의 시간과 노력을 줄이는 데 기여할 수 있다. 또한 컴퓨터 비전을 활용한 인간공학적 자세 평가를 위한 작업 자세 입력 시스템 개발에 대한 향후 연구 방향도 이번 연구에서 제시된다.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Research Objectives 4 1.3 Organization of the Thesis 5 Chapter 2 Literature Review 6 2.1 Overview 6 2.2 Work-related Musculoskeletal Disorders 6 2.3 Ergonomic Posture Analysis 7 2.3.1 Self-reports 7 2.3.2 Observational Methods 7 2.3.3 Direct Methods 15 2.3.4 Vision-based Methods 17 2.4 3D Human Pose Estimation 19 2.4.1 Model-free Approaches 20 2.4.2 Model-based Approaches 21 Chapter 3 Proposed System Design 23 3.1 Overview 23 3.2 Human Tracking 24 3.3 3D Human Pose Estimation 24 3.4 Score Calculation 26 3.4.1 Posture Score Calculation 26 3.4.2 Output of the Proposed System 31 Chapter 4 Validation Experiment 32 4.1 Hypotheses 32 4.2 Methods 32 4.2.1 Participants 32 4.2.2 Apparatus 33 4.2.3 Procedure 33 4.2.4 Data Analysis 37 4.3 Results 38 4.3.1 RULA 38 4.3.2 REBA 46 4.3.3 Evaluation Items for Manual Input 54 Chapter 5 Discussion 56 5.1 Group Difference 56 5.1.1 RULA 57 5.1.2 REBA 57 5.2 Evaluation Items for Manual Input 58 5.3 Proposed Work Pose Entry System 59 Chapter 6 Conclusion 62 6.1 Conclusion 62 6.2 Limitation, Contribution, and Future Direction 62 Bibliography 65 국문초록 77석

Estimating System of Pure-Loss of Stability based on Artificial Neural Network for IMO 2nd Generation Intact Stability Criteria

The International Maritime Organization is preparing to declare the 2nd-generation intact stability criteria. The 2nd-generation stability criteria consider five situations in which a ship loses its stability restoring force on specific wave situations. The pure-loss of stability failure mode discussed in this study requires a large amount of calculation conditions such as wave height, crest positions, ship heeling angles and cargo conditions. This study has developed a system can be used to check whether stability criteria are satisfied using an artificial neural network. Through this, it is possible to dramatically reduce of time and effort for recalculation in the early stage of hull design. By using the artificial neural network to study calculation results, it is possible to estimate the stability of the hull with specific hydrostatic information. Through the system developed in this study, it is possible to immediately check whether the hull under development meets the regulations. Therefore, the development and transformation of the hull can be carried out quickly and systematically.1. 서 론 1 1.1 연구배경 및 필요성 1 1.2 국내․외 기술 및 연구 사례 4 1.3 본 논문의 구성 5 2. 이론적 배경 6 2.1 IMO 2세대 복원성 규정 6 2.1.1 순수 복원성 손실 취약성 모드 7 2.1.2 복원성 규정 적용 대상 판정 10 2.1.3 Level-1 기준 판정 10 2.1.4 Level-2 기준 판정 12 2.2 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 16 2.2.1 기계학습(Machine Learning)의 정의 16 2.2.2 인공신경망의 정의 17 2.2.3 인공신경망의 학습 과정 20 2.3 CAD를 활용한 모듈 기반 계산법 21 2.3.1 CAD를 활용한 모듈 기반 계산법의 정의 22 2.3.2 CAD를 활용한 모듈 기반 계산법의 정의 23 3. 모듈 기반 계산법을 활용한 복원성 계산 26 3.1 모듈 기반 계산법을 활용한 유체정역학 및 복원성 계산 26 3.1.1 유체정역학 계산 모듈 26 3.1.2 해양파 구현 및 트림․흘수 계산 모듈 30 3.1.3 비손상 복원력 계산 모듈 32 3.2 순수복원력 손실 취약성 계산 수행 및 검증 37 3.2.1 순수복원력 손실 취약성 계산 모듈 37 3.2.2 계산모듈 UI 개발 38 3.2.3 ITTC 설계선형 적용 및 검증 41 3.2.4 국내 중소형 유조선에 대한 취약성 계산 및 판정 45 4. 인공신경망을 통한 활용한 복원성 추정 49 4.1 인공신경망 학습 데이터 구성 49 4.1.1 입/출력 데이터 셋 49 4.1.2 인공신경망을 통한 실적선 데이터 학습 52 4.2 인공신경망을 통한 GZ 추정 및 순수복원성 취약성 판정 55 4.2.1 인공신경망을 통한 GZ 추정 결과 55 4.2.2 추정된 GZ값을 통한 순수복원성 손실 취약성 판정 57 5. 결론 58 5.1 결과 요약 58 5.2 향후 연구계획 59 참고문헌 60 부록 62Maste

汉语常用惯用语会话教材开发

☞ 이 논문은 저자가 원문공개에 동의하지 않은 논문으로, 도서관 내에서만 열람이 가능하며, 인쇄 및 저장은 불가합니다.我们学习第二语言的目的在于使用此外语顺利地进行交流沟通。通常我们会通过对语言的四个基本功能听、说、读、写的训练，来提高外国语能力。其中听和说是沟通的最基本项目，而听和说的基础是词汇。能使用丰富的词汇进行交流，更有利于表达自己的想法。因此无论在外语的任何学习阶段，培养掌握和记忆词汇能力都是至关重要的。 随着中国的发展，汉语的使用价值越来越高，汉语的学习者也越来越多。随着学习水平的提高，词汇以及惯用语的数量也随之增多。特别是中级学习者因为对惯用语的理解不够，给汉语学习上带来了很大的困难。因此我们需要通过一个有效的学习方法来克服这一困难。 惯用语是我们在日常生活中习惯使用的语言，是具有大众化性质的口语。因为惯用语包含着一个国家的文化和历史的背景，因此学习惯用语可增进对此国家文化知识的了解。汉语惯用语也是如此。汉语惯用语的学习对我们与中国人是否能更流畅更顺利地沟通起着至关重要的作用。 可是对外国学习者来说，学习惯用语绝非易事。中国人在日常生活中可以不知不觉地习得惯用语，但对于外国人来说没有这种自然的语境，而且惯用语的一大特点是文字表面的意思和内涵的意思不同，因此学习者还需要学习它内涵的意义。并且学习者还需要知道在哪些情况下，使用哪些惯用语。因此我们需要通过有效的学习方法，来帮助学习者学习。 受汉语学习热潮的影响，韩国国内已经出版了众多汉语教材。但针对惯用语学习的教材却很少。并且在教材数量上和教材构成形式上，也存在很多不足的地方。比如没有专门的惯用语会话教材，大多数是词汇教材里包括惯用语部分，或HSK教材里收录一部分常用惯用语。由于惯用语是具有大众化性质的口语特点，我们需要使用课文是以会话形式来构成的惯用语教材。但目前还没有这样的教材，而且学习者也想了解，哪些惯用语是常用的或是重要的。 本文的目的在于设计一本专业的惯用语教材，本人为了教材的编写，选定了三本目前在韩国最畅销的惯用语教材进行分析，统计出出现频率高的惯用语；参照《속성新HSK상용관용어》，整理出在HSK考试中频出的惯用语；并且进行了问卷调查，分析了教学者和学习者的需求。旨在编写出一本优质的惯用语教材。 希望本教材能帮助学习者，提高使用惯用语的能力。第一章 教材设计计划 1 1.1 课题 1 1.2 活用对象 1 1.3 课题选定的理由 1 1.4 教材设计的基本方向 2 1.4.1 理论背景 2 1.4.2 常用惯用语教材分析 9 1.4.3 教学者与学习者需求分析 15 1.5 预期效果 19 第二章 教材设计实验 20 2.1 教材名 20 2.2 教材的特征 20 2.3 单元构成 21 2.4 学习目录 23 2.5 学习概要 24 第三章 教材制作及指导 42 3.1 教材制作 42 3.2 单元指导计划 42 3.2.1 学习目标 42 3.2.2 学习内容 42 3.2.3 生词 42 3.2.4 课文 42 3.2.5 语言点 43 3.2.6 练习题 43 3.2.7 补充资料 43 3.3 课时指导计划 44 3.4 指导实际 45 参考文献 47 附录1 49 附录2 57 问卷调查 66석147

주요 유럽 국가들 간의 거시 변수 변동성 이전효과 분석

The purpose of this paper is to measure the degree of economic integration and economic interconnectedness among the major European countries. This paper analyzes macroeconomic volatility spillovers among the selected European countries. This paper considers monthly volatilities of macroeconomic indicators including industrial production (IP), unemployment rate, and inflation rate from January, 2000 to December, 2015. In order to measure spillover effects of volatilities, I use a generalized vector autoregressive (GVAR) model which allows conducting generalized forecast error variance decompositions (GFEVD) invariant of ordering of variables in the model. GFEVD, used as the measurement of spillover effect, helps explaining how much a macroeconomic volatility of a country affects its own future volatility and other countries’ future volatility. I present tables of total and directional spillover indices for each macroeconomic indicator and graphs to show dynamic patterns of total and net volatility spillover indices of each variable.;본 논문의 목적은 유럽의 주요 국가들 간의 경제적 통합성과 상호 연계성을 측정하는 데에 있다. 본 논문은 주요 유럽 국가들 사이에서 서로의 거시경제적 충격이 서로의 거시경제변수의 변동성 확산에 주는 영향을 분석한다. 본 논문에서 사용된 거시지표들은 산업생산량, 실업률과 물가상승률이며, 자료의 기간은 2000년 1월부터 2015년 12월까지의 월간 자료를 사용하였다. 변동성 이전효과(Spillover Effect)를 측정하기 위해서는 일반화된 벡터자기회귀 (Generalized Vector Autoregressive) 모형을 기반으로 계산된 예측오차 분산분해 (Generalized Forecast Error Variance Decomposition)를 이전효과의 측정 방법으로 사용한다. 예측오차 분산분해를 통해 이전효과를 측정할 수 있는데, 예측오차 분산분해를 통해 한 나라의 거시변수 변동성이 해당 국가의 미래의 변동성과 다른 나라의 미래의 변동성에 주는 영향력을 설명하는데 도움을 준다. 분석 결과로, 테이블을 통해 각 거시경제 변수의 총(혹은 평균) 변동성 이전효과(Total Volatility Spillover Effect)의 정도와 방향성을 고려한 변동성 이전효과(Directional Volatility Spillover Effect)를 설명한다. 또한, 그래프를 통해 각 거시 경제 지표의 총 변동성 이전효과와 순 변동성 이전효과(Net Directional Volatility Spillover Effect)가 시간의 흐름에 변하는 동적 양상(Dynamic Pattern)을 설명한다.I. Introduction 1 II. Literature Review 3 A. IP Volatility and Financial Crisis 3 B. International Unemployment Transmission 3 C. International Inflation Transmission 4 D. Trade shock as the source of Transmission of Business Cycle 4 III. Method 6 A. Variance Shares 7 B. Spillover Measurement 7 1. Total Spillover 7 2. Directional Spillover 7 3. Net Directional Spillover 8 C. Volatility Measurement 8 IV. Data and Results 9 A. Data 9 B. Descriptive Statistics 9 V. Empirical Results 11 A. Full-Sample Total Volatility Spillover Tables 11 B. Rolling-Sample Total Volatility Spillover Analysis 14 C. Rolling-Sample Net Directional Volatility Spillover Analysis 16 VI. Conclusion 18 Bibliography 19 Appendix 20 Abstract in Korean 3