JP2019520180A - 動作の追跡、評価、及びモニタリングのためのシステム及び装置並びにそれらの使用方法 - Google Patents

Abstract

システムは、人によって装着され、且つその人が行う活動中にセンサデータを記録するように構成されたウェアラブルセンサと、ウェアラブルセンサからセンサデータを受信する工程と、活動中に、ウェアラブルセンサのセンサ方位データをセンサデータに基づいて求める工程と、活動中に、ウェアラブルセンサにおけるセンサ方位データを人における人の方位データへと変換する工程と、活動中の人に対して、（ａ）リフト率、（ｂ）最大矢状屈曲、（ｃ）平均ねじれ速度、（ｄ）最大モーメント、及び（ｅ）最大横方向速度を求める工程と、並びに活動中の人への傷害リスクを表すスコアをこのようなデータに基づいて求める工程とを実行するように構成された分析要素と、傷害リスクを軽減するために、スコアに基づいて少なくとも１つの触知可能なフィードバックを提供するように構成された、触知可能なフィードバック要素とを備える。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、発明の名称を「動作の追跡、評価、及びモニタリング（ＭＯＴＩＯＮ ＴＲＡＣＫＩＮＧ， ＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴ， ＡＮＤ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ）」とし、２０１６年４月１３日を出願日とする共同所有且つ同時係属の米国仮特許出願第６２／３２１，８６５号明細書の利益に関し、且つこれを主張する第１１１条（ａ）に基づく出願であり、その内容は全体を参照によって本明細書中に引用するものとする。

本発明の分野は、インダストリアルアスリートが確実に安全な状態で業務を行えるようにするためのモニタリングに関する。

米国では労働災害のみで年間約２，５００億ドルの費用が発生し、この数字は時間の経過と共に上昇すると予想される。１つの顕著な例としては、背部損傷が挙げられる。この背部損傷はそれぞれ平均して約６０，０００ドルの費用がかかると推定され、総額は年間で推定１，２００億ドルである。さらに重要なのは、このような損傷で発生する単なる財政的費用の問題にとどまらず、労働災害を経験した当事者が消耗性の痛みに苦しんでいるという点である。したがって、労働災害、とりわけ背部損傷の発生を防止するためのシステム及び方法の改善が必要とされている。

本発明のいくつかの実施形態については、添付の図面を参照しながら、単なる例示として本明細書に記載している。ここで具体的に複数の図面を詳細に参照するが、示している詳細は例示のものであり、また本発明の実施形態を例示的に説明するためのものであることが強調される。この点において、図面を用いた説明により、本発明の実施形態がどのように実施され得るかが当業者に明らかとなる。

いくつかの実施形態では、システムは、人によって装着され、且つ前記人が行う活動中にセンサデータを記録するように構成されたウェアラブルセンサであって、前記センサデータは加速度計データ、ジャイロスコープデータ、及び磁力計データを含む、ウェアラブルセンサと、分析要素であって、前記ウェアラブルセンサから前記センサデータを受信する工程と、前記活動中に、前記ウェアラブルセンサのセンサ方位データを前記センサデータに基づいて求める工程であって、前記センサ方位データは、（ａ）前記ウェアラブルセンサのヨーデータ、（ｂ）前記ウェアラブルセンサのピッチデータ、及び （ｃ）前記ウェアラブルセンサのロールデータを含む、工程と、前記活動中に、前記ウェアラブルセンサにおける前記センサ方位データを前記人における人の方位データへと変換する工程であって、前記人の方位データは、（ａ）前記人のヨーデータ、（ｂ）前記人のピッチデータ、及び （ｃ）前記人のロールデータを含み、前記変換は、少なくとも１つのＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの回転を使用する工程を含む、工程と、前記活動中の前記人に対して、少なくとも（ａ）前記人の前記ヨーデータ、（ｂ）前記人の前記ピッチデータ、及び （ｃ）前記人の前記ロールデータに基づいて、（ａ）リフト率、（ｂ）最大矢状屈曲、（ｃ）平均ねじれ速度、（ｄ）最大モーメント、及び（ｅ）最大横方向速度を求める工程と、並びに前記活動中の前記人への傷害リスクを表すスコアを、（ａ）前記リフト率、（ｂ）前記最大矢状屈曲、（ｃ）前記平均ねじれ速度、（ｄ）前記最大モーメント、及び（ｅ）前記最大横方向速度に基づいて求める工程とを実行するように構成された、分析要素と、前記傷害リスクを軽減するために、前記スコアに基づいて少なくとも１つの触知可能なフィードバックを提供するように構成された触知可能なフィードバック要素であって、前記少なくとも１つの触知可能なフィードバックは、（ａ）少なくとも１つの触覚フィードバック、（ｂ）少なくとも１つの聴覚フィードバック、（ｃ）少なくとも１つの視覚フィードバック、（ｄ）前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの物理的アイテム、及び（ｅ）前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの指示のうちの少なくとも１つを含む、触知可能なフィードバック要素とを備える。

いくつかの実施形態では、前記スコアは、傷害リスクが上昇するにつれて上昇するように構成されたリスクスコアであるか、又は傷害リスクが上昇するにつれて低下するように構成された安全性スコアのいずれかである。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素はウェアラブルセンサと一体化している。いくつかの実施形態では、前記触知可能なフィードバック要素は、（ａ）少なくとも１つの触覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つの振動モータ、（ｂ）少なくとも１つの聴覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つのスピーカ、（ｃ）少なくとも１つの視覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つのディスプレイ、及び（ｄ）最後に１つの視覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つの表示灯、のうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、前記触知可能なフィードバック要素は、人への傷害リスクが所定の閾値を超えた場合に、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている。

いくつかの実施形態では、前記活動中の前記人に対して、（ａ）前記リフト率、（ｂ）前記最大矢状屈曲、（ｃ）前記平均ねじれ速度、（ｄ）前記最大モーメント、及び（ｅ）前記最大横方向速度を求める工程は、身体形状にさらに基づいている。いくつかの実施形態では、前記身体形状は、前記人の身体の形状である。いくつかの実施形態では、前記身体形状は事前に規定されている。いくつかの実施形態では、前記ウェアラブルセンサは慣性計測装置を備える。いくつかの実施形態では、前記ウェアラブルセンサは携帯電話を備える。

いくつかの実施形態では、前記物理的アイテムはエルゴスケルトン、眼部保護装置、防音保護装置、呼吸保護装置、足の保護装置、並びに危険物防御装置、過温保護装置、及び落下保護装置のうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの指示は、前記活動を行うためのトレーニングを含む。いくつかの実施形態では、前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの指示は、スケジューリング変更を含む。いくつかの実施形態では、前記スケジューリング変更は人の再割当てを行う工程、及びその人をさらに別の人と交代させる工程の一方を含む。

いくつかの実施形態では、前記システムはまた、さらに複数の人々によって装着され、且つ前記さらに複数の人々が行う活動中にセンサデータを記録するように構成されたさらに複数のウェアラブルセンサであって、前記センサデータは加速度計データ、ジャイロスコープデータ、及び磁力計データを含む、ウェアラブルセンサを備え、ここで、前記分析要素は、前記さらに複数のウェアラブルセンサからそれぞれ前記センサデータを受信する工程と、前記活動中に、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれのセンサ方位データを、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれから受信した前記センサデータに基づいて求める工程と、前記活動中に、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれにおける前記センサ方位データを前記さらに複数の人々それぞれにおける人の方位データへと変換する工程であって、前記変換は、少なくとも１つのＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの回転を使用する工程を含む、工程と、前記活動中の前記さらに複数の人々それぞれに対して、（ａ）リフト率、（ｂ）最大矢状屈曲、（ｃ）平均ねじれ速度、（ｄ）最大モーメント、及び（ｅ）最大横方向速度を求める工程と、前記さらに複数の人々の１人への傷害リスクをそれぞれ表す、さらに複数のスコアを求める工程とを実行するように、さらに構成されている。

いくつかの実施形態では、前記触知可能なフィードバック要素は、前記さらに別の複数のユーザにおける少なくとも一部に対して、前記さらに別の複数のユーザにおける少なくとも一部のスコアに基づいて、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている。いくつかの実施形態では、前記分析要素は、前記さらに別の複数の人々における少なくとも一部に対して、総スコアを求めるようにさらに構成されている。いくつかの実施形態では、前記さらに別の複数の人々における少なくとも一部は、職務内容、雇用形態、雇用期間、シフトの割当状況、傷害履歴、勤務地、作業者特性、時刻、及び手動による選択に基づいて選択されている。いくつかの実施形態では、前記触知可能なフィードバック要素は、前記さらに別の複数のユーザにおける少なくとも一部に対して、前記総スコアに基づいて、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている。

いくつかの実施形態では、前記活動は少なくとも１つのリフティング動作を行う工程を含む。

ユーザの動作を測定し、且つ分析する活動判断システムの動作環境を示す概略図である。 ユーザの動作を測定する複数のセンサを備える測定装置のある実施形態を示す概略図である。 図２の測定装置を使用して作業者の動作を測定するための方法のある実施形態を示すフロー図である。 図１のシステムの実施形態に従って測定される、ユーザの屈曲運動を示すプロットである。 図１のシステムの実施形態に従って測定される、ユーザの屈曲運動を示すプロットである。 図３の方法のある実施形態による作業者の動作の測定値に基づいて計算された、リスクファクタを示すプロットである。 図４Ｃに示す計算済みリスクファクタから求められる、作業者の動作の平均安全性スコア（たとえば、高リスク群に該当する確率）を四半期関数として示す安全性グラフである。 作業者の動作範囲を示す概略図である。 図５Ａの動作範囲に該当するリスクの定性的評価である。 図５Ｂの定性的リスク評価を示すユーザインターフェースである。 図１のシステムの実施形態によって測定且つ分析され、時間の関数としてリスクスコアのチャートを示すユーザインターフェースである。 図１のシステムの実施形態によって測定且つ分析され、リフト変数と、これらの変化の様子（ここでは、リスクスコア全体を変動させる）とを示すユーザインターフェースである。 図１のシステムの実施形態におけるコーチングコンポーネントの出力を示すユーザインターフェースである。 図１のシステムの実施形態におけるコーチングコンポーネントの出力を示すユーザインターフェースである。 作業区域ごとの作業者の動作リスクを示す要約を含む、図１のシステムの実施形態における管理コンポーネントによって出力されたユーザインターフェースである。 単一区域における作業者の動作リスクを示す要約を含む、図１のシステムの実施形態における管理コンポーネントによって出力されたユーザインターフェースである。 単一区域における作業者の動作リスクを示す要約を含む、図１のシステムの実施形態における管理コンポーネントによって出力されたユーザインターフェースである。 １人の作業者の動作リスクを示す要約を含む、図１のシステムの実施形態における管理コンポーネントによって出力されたユーザインターフェースである。 ウェアラブルセンサのある実施形態を示す写真である。 ストラップに組み込まれ、且つ個人が装着する、図９のウェアラブルセンサの写真である。 安全性スコアに関する要約を表示する、例示的な概観ディスプレイである。 個人に関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイである。 個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイである。 職務によって分類された個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイである。 シフトによって分類された個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイである。 安全介入へのアクセスを促す、例示的なディスプレイである。 種々の課題に基づいてトリガできる介入を構成するためのアクセスを促す、例示的なディスプレイである。 選択した課題に対してトリガできる種々の介入へのアクセスを促す、例示的なディスプレイである。 選択済みの課題に対して選択した介入をトリガする際に評価できる種々のデータファクタへのアクセスを促す、例示的なディスプレイである。 選択済みの課題、その課題に対して選択してトリガできる介入、及び選択済みの課題に対して選択した介入をトリガする際に評価して選択できるデータファクタを表示する、例示的なディスプレイである。 介入内容を示す情報の入力を促す、例示的なディスプレイである。 ある介入をトリガするかどうかを判定する際に評価できる基準へのアクセスを促す、例示的なディスプレイである。 基準を選択した後の図１２Ｇの例示的なディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。 介入前後の安全性スコアの追跡履歴を表示する、例示的なディスプレイである。 選択した時間間隔においてデータを表示するように構成された図１２Ｉの例示的なディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。 比較表示を選択できるように構成された図１２Ｉの例示的なディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。 個人のグループについて記録されたデータを追跡し、どの個人が介入を受ける準備ができているかを示す、例示的なディスプレイである。 電子メールとして個人に提供される介入を示す、例示的なディスプレイである。 介入に関してさらに詳細を示すように動作する図１３Ａのディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。 将来の傷害を予測する際に使用する履歴情報のデータベースに含まれ得るデータのタイプを示す、例示的なチャートである。 将来の傷害を予測する際に使用する履歴情報のデータベースに含まれ得るデータのタイプを示す、例示的なチャートである。 絶対座標系を説明するための図である。 センサの配向を説明するための図である。 データ点に対するＹＰＲ値計算の実行を具体化するフローチャートである。

開示している利点及び改善点の中で、本発明の他の目的と利点とが、添付の図面と併せて以下の説明から明らかとなる。本発明の詳細な実施形態を本明細書に開示しているが、ただしここで、開示している実施形態が、種々の形態で具体化され得る本発明の単なる例示であることが理解されるべきである。さらに、本発明の種々の実施形態に関連して提示している各実施例は例示的なものであり、限定的なものではないことが意図されている。

本明細書及び特許請求の範囲全体を通して、以下の用語は、文脈上他に明確に指示されない限り、本明細書に明示的に関連する意味をとる。本明細書で使用する「一実施形態では」、「ある実施形態では」、及び「いくつかの実施形態では」という語句は、可能性はあるものの、必ずしも同じ実施形態（複数可）を指すものではない。さらに、本明細書で使用する「別の実施形態では」及び「いくつかの他の実施形態では」という語句は、可能性はあるものの、必ずしも異なる実施形態を指すものではない。したがって、以下に記載しているように、本発明の範囲又は趣旨から逸脱することなく、本発明の種々の実施形態を容易に組み合わせることができる。

また、本明細書で使用する場合、「又は」という用語は包括的「ＯＲ」演算子であり、文脈上他に明確に指示されない限り、「及び／又は」という用語と同等である。「に基づいて」という用語は排他的ではなく、文脈上他に明確に指示されない限り、記載されていない追加の要素に基づくことが可能である。さらに、本明細書全体を通して「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」及び「その（ｔｈｅ）」は、その意味において複数の言及を含む。「中（ｉｎ）」はその意味において、「中（ｉｎ）」と「上（ｏｎ）」とを含む。

本開示の実施形態は、概して作業者の動作を追跡、評価、及びモニタリングするためのシステム及び方法に関する。追跡は、作業者が装着する（たとえば、胸部、手首、膝など）センサを使用することによって達成される。ウェアラブルセンサ１１２が慣性計測装置（「ＩＭＵ」）センサを備えるいくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、その日の作業者の三次元動作を記録し、これはＩＭＵ内に統合された３つのセンサから直接的に測定する工程から開始される。いくつかの実施形態では、各センサ読取り値はｘ成分、ｙ成分、及びｚ成分を有し、データ点ごとに合計９つの測定値をもたらす。いくつかの実施形態では、ＩＭＵは加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計から測定値を読み取り、ここで、それぞれの測定値はｘ成分、ｙ成分、及びｚ成分を有する。いくつかの実施形態では、センサフュージョン技術を適用して９つのセンサ測定値の成分をフィルタ処理して統合し、作業者が装着する単一のウェアラブルセンサ１１２の方位を計算している。いくつかの実施形態では、このようにして計算される方位を、ヨー、ピッチ、及びロール（本明細書では集合的に「ＹＰＲ」としている）という３つの角度によって記載している。いくつかの実施形態では、センサフュージョンアルゴリズムはＩＭＵの加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計によって記録されたデータに重み付けを行い、クォータニオン表現を使用して空間におけるウェアラブルセンサ１１２の方位を計算している。いくつかの実施形態では、センサフュージョンアルゴリズムは加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計によって記録された測定値を処理してセンサの標準雑音を最小限にし、且つ前記クォータニオン表現をヨーデータ、ピッチデータ、及びロールデータに変換するためのカルマンフィルタアルゴリズムを含む。

いくつかの実施形態では、任意の所与の瞬間におけるウェアラブルセンサ１１２の方位は、地球の重力に沿った下方向に対して平行且つ対向するＺ軸と、地球の磁北に向いているＸ軸と、前記Ｚ軸から反時計回りに９０度回転させた方向に向いているＹ軸とから定義される、３つの直交軸Ｘ、Ｙ、及びＺの絶対座標系を考慮することによって表すことができる。いくつかの実施形態では、空間におけるウェアラブルセンサ１１２の方位を、この絶対座標系のゼロ点からの回転として表している。いくつかの実施形態では、Ｔａｉｔ−Ｂｒｙａｎの連鎖回転（すなわち、Ｄａｖｅｎｐｏｒｔの連鎖回転のサブセット）を使用して、絶対座標系のゼロ点から空間におけるウェアラブルセンサ１１２の方位までのウェアラブルセンサ１１２の回転を表している。いくつかの実施形態では、この回転は、ウェアラブルセンサ１１２の方位を表すベクトルの入力及び出力としてヨー角と、ピッチ角と、ロール角とをとる幾何学的変換である。

いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２の空間的定位を表すヨー角、ピッチ角、及びロール角を使用して、ウェアラブルセンサ１１２を装着する個人の身体における空間的定位を表すヨー角、ピッチ角、及びロール角を計算している。いくつかの実施形態では、この計算を実行するために、ウェアラブルセンサ１１２が着用者の当初の直立位の身体にしっかりと固定され、且つウェアラブルセンサ１１２におけるＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの連鎖回転が逆の順序で、ウェアラブルセンサ１１２ではなく前記身体に適用されると仮定している。いくつかの実施形態では、この回転の結果は前記身体のゼロ点と考えることができるベクトルであり、これに対して、さらに別のＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの連鎖回転を介してウェアラブルセンサ１１２のヨー角、ピッチ角、及びロール角を適用して、常時空間内にある前記身体の方位を表すベクトル（すなわち、前記身体のＹＰＲ値のセット）を計算することができる。いくつかの実施形態では、矢状方向位置、ねじれ位置、及び横方向位置など、作業者の動作の人間工学に関連するパラメータを取得している。いくつかの実施形態では、前記身体のＹＰＲ値のセットに対して幾何学的計算を実行して、矢状方向位置、ねじれ位置、及び横方向位置を求めている。いくつかの実施形態では、矢状方向位置、ねじれ位置、及び横方向位置を次の方程式に従って、ＹＰＲ値を角度に適用して求めている：
矢状方向位置＝（−１＊ｃｏｓ（ロール角））＊（９０−ピッチ角）
横方向位置＝（−１＊ｓｉｎ（ロール角））＊（９０−ピッチ角）

いくつかの実施形態では、その後矢状方向値と横方向値とに生じる経時変化に基づいて、矢状方向速度と横方向速度とを求めている。いくつかの実施形態では、ピッチ値をＸＹ平面に投影する（すなわち、ピッチベクトルのＸ成分及びＹ成分のみをとる）ことによってねじれの変化を求め、その平面におけるピッチ値の変化の大きさを計算し、これにより、次の方程式に従ってねじれ速度を計算している：
ねじれの変化＝Ｓｑｒｔ（（ピッチＸの変化）^２＋（ピッチＹの変化）^２）

いくつかの実施形態では、ねじれ速度、横方向速度、及び矢状屈曲は、以下でさらに詳細に記載しているように、リスクスコアを計算する際に使用する５つの値のうちの３つの値を含む。

いくつかの実施形態では、以下のプロセスに従って生センサデータ（たとえば、ウェアラブルセンサ１１２によって測定されるような）を前記身体のＹＰＲデータに変換している。いくつかの実施形態では、前記プロセスは、時間範囲ｔ＝［０．．．ｎ］において加速度計（ａ）、ジャイロスコープ（ｇ）、及び磁力計（ｍ）から生センサ読取り値のセットを取得する工程から開始される。これらのセンサ読取り値のそれぞれは、以下のようにｘ成分、ｙ成分、及びｚ成分を有する：

いくつかの実施形態では、上記のセンサ読取り値は時間窓によるカルマンフィルタリング、及びジャイロスコープ値と加速度計値とを経時的に統合するセンサフュージョンアルゴリズムによって、時間ｔ＝［ｎ］におけるセンサのＹＰＲに変換される。いくつかの実施形態では、ジャイロスコープ値を使用して、任意の所与の時間における従前の方位から、クォータニオン形式で予測される現在の方位を推定する。いくつかの実施形態では、次いで加速度計値と磁力計値とを、第２クォータニオンを生成するための地上座標系（絶対座標系）に対するベースライン基準として使用する。いくつかの実施形態では、これらの２つのクォータニオンを重み付けて結合し、前記方位に関するより安定したクォータニオン推定値を生成している。いくつかの実施形態では、次いでこの結合されたクォータニオンから、クォータニオンをオイラー角へと変換する既知の幾何学的技法によって、センサのＹＰＲ値を推定することができる。いくつかの実施形態では、このような幾何学的技法により、次のように任意の時間ｔ＝［ｎ］におけるセンサを表すＹＰＲ値が得られる：
（ヨー_{センサ，ｔ＝ｎ} ピッチ_センサ，_ｔ＝ｎ ロール_センサ，_ｔ＝ｎ）

これらの値は、以下、次のように略記するものとする：
（Ｙ_ｓｎ Ｐ_ｓｎ Ｒ_ｓｎ）

いくつかの実施形態では、上記の値は、絶対座標系と位置合わせされる開始方位からの回転としてその方位を考慮することによって、空間におけるセンサの方位を表している。いくつかの実施形態では、前記絶対座標系は、図１５に示すように、地球の重力に沿った下方向に対して平行且つ対向するＺ軸と、地球の磁北に向いているＸ軸とから定義される、３つの直交軸Ｘ、Ｙ、及びＺからなる。

いくつかの実施形態では、前記絶対座標系の三つ組に（Ｘ、Ｙ、Ｚ）とラベル付けしてもよく、またセンサの方位を（Ｒ、Ｐ、Ｙ）とラベル付けしてもよく、これは空間における前記センサの方位を表す３つのベクトルのセットとなっている。座標系の三つ組を次の式によって表すことができる場合：

上記の定義によって、前記センサの開始方位の三つ組は、次のようになる：

いくつかの実施形態では、ヨー角、ピッチ角、及びロール角による回転を、その変換がベクトルの直交性と長さとを保持する限り、これらの三つ組ベクトルの変換であると考えることができる。これらのヨー、ピッチ、及びロールの変換は、角度Ｐｓｉ（ψ）、Ｔｈｅｔａ（θ）、及びＰｈｉ（φ）でそれぞれ表すことができる。なお、優先度によって演算の順序が示されるため、優先度の概念は重要である。たとえば、次の式によって表される場合：

センサを図１６に示すように配向していてもよく、ここでは、まず前記センサ方位の三つ組におけるヨー軸を中心としたセンサの回転（ψ＝−１７０°）を適用し、次いで前記センサ方位の三つ組におけるピッチ軸を中心とした回転（θ＝４５°）を適用し、最後に前記センサ方位の三つ組におけるロール軸を中心とした回転（φ＝１０°）を適用している。なお、この場合、ヨー回転（ψ＝−１７０°）は負となり、これは、この回転は前記センサ方位の三つ組におけるＹ軸を中心とするように規定されており、この場合、前記センサ方位の三つ組におけるＹ軸が、前記絶対座標系の三つ組におけるＺ軸の反対方向に向いているためである。しかしながら、図１６ではヨー回転は正のように見える。

いくつかの実施形態では、示している角度Ｐｓｉ（ψ）、Ｔｈｅｔａ（θ）、及びＰｈｉ（φ）による回転を、３つの別個の変換行列の積として表すことができる：

これらの変換行列の積は、以下で示すようにＭと呼んでもよい：
Ｍ（ψ，θ，φ）＝［ヨー角（ψ）］［ピッチ角（θ）］［ロール角（φ）］

ここでも、ヨー、ピッチ、及びロールの変換行列の順序が、Ｔａｉｔ−Ｂｒｙａｎの手法で定義されている演算の順序であることに留意すべきである。この変換行列を使用して、以下で示すようにベクトルＶを変換することができる：

上記において、ベクトルＶは前記センサ方位の三つ組におけるロールベクトルであってもよい：

ここでＭは次のように表される：

したがって、変換されたセンサ方位の三つ組におけるロールベクトルであるＴＶは、次のように表される：

これらのベクトル座標は、センサフュージョンアルゴリズムが以下のＹＰＲ値を報告する時点でのロールベクトルの先頭に相当する：

次いで、いくつかの実施形態では、後述するようにセンサのＹＰＲ値を身体のＹＰＲ値に変換する。いくつかの実施形態では、前記センサの軸が身体の軸と一致していないので、このような変換が必要とされる。すなわちいくつかの実施形態では、前記センサが作業者の胸部に装着されているが、前記センサの軸が身体の自然軸とずれている場合にも同じことが必要となる可能性がある。したがって、いくつかの実施形態では、前記センサを身体にしっかりと固定しており、また前記身体が直立しているとき（すなわち、前記身体の垂直軸が、絶対座標系のＺ軸に沿った状態である「中立姿勢」）の前記センサのＹＰＲ値に関する既知の値が存在するとの仮定に基づいて、前記センサのＹＰＲ値から前記身体のＹＰＲ値を計算している。いくつかの実施形態では、中立姿勢を以下で表す式で求めてもよい。個人の中立姿勢時における前記センサのＹＰＲ値を、以下で示すように略記してもよい：
（Ｙ_ｓｐ０ Ｐ_ｓｐ０ Ｒ_ｓｐ０）

上記のように、任意の所与の時間における前記センサのＹＰＲ値を、以下で示すように略記してもよい：
（Ｙ_ｓｎ Ｐ_ｓｎ Ｒ_ｓｎ）

以下の計算一式を使用して、任意の時間における前記身体のＹＰＲ値を求めるのに、本明細書では次のように表すものとする：
（Ｙ_Ｂｎ Ｐ_Ｂｎ Ｒ_Ｂｎ）

上記で定義したように、前記センサの計測開始過程の三つ組を以下のように示す：

いくつかの実施形態では、必要となる変換を達成するために、垂直身体ベクトルを前記センサの方位を表す角度だけ「後方に」（すなわち、ヨー、ピッチ、ロールではなくロール、ピッチ、ヨー）変換している。結果として生じる方位は、前記身体の中間の開始方位となる。前記身体の中立姿勢でのセンサ読取り値を次のように仮定すると：

前記身体の開始方位は次のように計算することができる：

上記の例では垂直ベクトルが負となり、これは、前記身体が全体座標系において真上を向いているためであり、これは前記身体におけるＹＰＲ開始座標系の真下となっている。たとえば、次のように仮定すると：

次のように表されることになり：

これは以下と等しくなる：

これは以下と等しくなる：

上記では、中立姿勢を得るために前記センサのＹＰＲ値によって変換することができる、前記身体方位の三つ組におけるロールベクトルとなる。前記身体方位の三つ組におけるヨー軸及びピッチ軸に同じ演算を適用しており、これによって以下の式が得られる：
［［Ｒ_身体］［Ｐ_身体］［Ｙ_身体］］_中間方位

次いで、これを前記センサのＹＰＲ値によって変換して、任意の時点における前記身体方位の三つ組の座標を求めてもよい：
［Ｍ（ψ_ｓ，θ_ｓ，φ_ｓ）］［［Ｒ_身体］［Ｐ_身体］［Ｙ_身体］］_中間方位

これは以下と等しくなる：
［［Ｒ_身体］［Ｐ_身体］［Ｙ_身体］］_ｎ

上記の実施例を続行すると、この演算は以下に示すように実行される：
［Ｍ（ψ_ｎ，θ_ｎ，φ_ｎ）］［Ｒ_身体，_中間方位］

これは以下と等しくなる：

これは以下と等しくなる：

いくつかの実施形態では、前記身体自体を変換するＹＰＲ値を求めており、ここでは前記身体のＹＰＲの三つ組ベクトルは、全体の絶対座標系と一致した状態で開始されるものとして定義されている。上記において、前記身体方位の三つ組におけるロールベクトルは、個人の頭部から、へそ部から頭部まで引かれる線に沿って突き出ており、前記身体方位の三つ組におけるピッチベクトルは、個人の左側から、ロールベクトル及びヨーベクトルの両方に垂直となるように突き出ており、またヨーベクトルは、個人の背中から、背中の平面に垂直となるように、且つロールベクトルに垂直となるように突き出ている。いくつかの実施形態では、ＹＰＲの変換角度値を得るために、値Ｐｓｉ（Ψ）、Ｔｈｅｔａ（θ）、及びＰｈｉ（φ）に対して以下の方程式を解いている：

なお、上記の方程式は３つの未知数を有する１つの方程式を生成しており、ここで他の２つの方程式なしでこれを解くことは不可能である。いくつかの実施形態では、まずＹ_{身体，中間方位}とＰ_{身体，中間方位}とを求め、次いでＹ_{身体，ｔ＝ｎ}とＰ_{身体，ｔ＝ｎ}とを計算するという同じ手順をＹ_身体ベクトルとＰ_身体ベクトルとに対して実行することによって、他の２つの方程式を得ている。この手順に従うと、３つの未知数Ｐｓｉ（Ψ）、Ｔｈｅｔａ（θ）、及びＰｈｉ（φ）を有する３つの方程式が得られ、これを解いて、任意の所与の時点ｔ＝［ｎ］の空間おける前記身体の方位を表すヨー（Ψ）、ピッチ（θ）、及びロール（φ）変換を求めることができる。図１７に、１つの例示的なデータ点に対する上記の計算の実行を具体化しているフローチャートを示す。

いくつかの実施形態では、動作リスクを特徴付けるために選択された運動学的モデル（たとえば、可変の数値スケールに沿ったもの、定性的低・中・高度のスケールに沿ったものなど）に従って、個別に且つ／又は集計ベースでこれらの動作をさらに評価している。これらの運動学的モデルから、総リスクスコア又は安全性スコアをさらに生成してもよい。いくつかの実施形態では、人間工学の知識と、これらの動作が人体及びその発達（たとえば、治癒、補償、人間行動など）に時間の経過と共にどのような影響をもたらすかとに基づいて、運動学的モデルを定義している。いくつかの実施形態では、着用者の動作に基づいて収集されるデータを、傷害予測、労働力最適化、既知の好影響をもたらす安全活動又は安全設備の推奨、及び作業者のコストと生産性とに関連して安全な作業環境を目指して組織を最適化するための、他の組織のルート変更を含む、実世界の管理用途に適用することができる。いくつかの実施形態では、上記に従って労働力を管理するために行われる活動は、既知且つ定量化可能な影響を有する。いくつかの実施形態では、職務内容、雇用形態、雇用期間、シフトの割当状況、傷害履歴、勤務地、作業者特性、時刻、及び／又は手動による選択のうちの１つまたはそれ以上に基づいて選択される個人のグループに対して、総リスクスコアを求めている。

測定された動作及び／又はリスクスコアを、使用を目的としてさらに表示してもよい。一実施形態では、測定された動作及び／又はリスクスコアを、その測定された動作リスクに関する認識を高めるために、作業者に対して表示してもよい。評価されるリスクに基づき、必要に応じて、当該作業者に動作リスクを軽減するためのコーチングアドバイスをさらに提供してもよい。別の実施形態では、個々の作業者、作業者のグループ全体、及びこれらの組み合わせに対して測定された動作及び／又はリスクスコアを、管理者に表示してもよい。

ここで説明のために図１を参照すると、作業者の動作の測定、評価、及びモニタリングを行うための動作環境１００のある実施形態が示されている。環境１００は活動判断システム１０２と、複数のユーザコンピューティング装置１０４（１０４Ａ、１０４Ｂ、．．．１０４Ｎ）と、データ記憶装置１０６とを含み、それぞれがネットワーク１１０を介して通信している。活動判断システム１０２は複数のウェアラブルセンサ１１２と、分析コンポーネント１１４と、コーチングコンポーネント１１４と、管理コンポーネント１２０とを備える。活動判断システム１０２について、本明細書で背中の屈曲（すなわち、腰椎屈曲）に関連して説明しているが、本開示の実施形態は任意の所望の身体運動学を対象とすることが可能であることが理解されてもよい。

ユーザコンピューティング装置１０４の実施形態については、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話、タブレットコンピュータ、セットトップボックス、エンターテインメントコンソール、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、及び同種のものなどの任意のコンピューティング装置として独立して選択してもよい。さらに別の実施形態では、活動判断システム１０２と１つ又は複数のユーザコンピューティング装置１０４とを、単一の装置内に統合してもよい。

データ記憶装置１０６の実施形態は、コンピュータ可読データを維持することができる１つ又は複数のデータ記憶装置を含んでいてもよい。それらの例には磁気記憶装置（たとえば、テープ、ハードディスクドライブなど）、固体記憶装置（たとえば、フラッシュメモリなど）、及び他のコンピュータ可読媒体が含まれ得るが、これらに限定されない。

ネットワーク１１０の実施形態は、パケット又は回線ベースのネットワークを含んでいてもよいが、これらに限定されない。パケットベースのネットワークの例には、インターネット、キャリアインターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワーク（たとえば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ホームエリアネットワーク（ＨＡＮ）、プライベートＩＰネットワーク、ＩＰ構内交換機（ＩＰＢＸ）、無線ネットワーク（たとえば、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、ＩＥＥＥ８０２．１１ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１５ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１６ネットワーク、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）ネットワーク、ＨｉｐｅｒＬＡＮなど）、及び／又は他のパケットベースのネットワークが含まれ得るが、これらに限定されない。回線ベースのネットワークの例には、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、構内交換機（ＰＢＸ）、無線ネットワーク（たとえば、ＲＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、ＧＳＭ（登録商標）進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）ネットワーク、汎欧州デジタル移動電話方式（ＧＳＭ（登録商標））ネットワーク）、及び／又は他の回線ベースのネットワークが含まれ得るが、これらに限定されない。

また、データ送信及びデータ命令がネットワーク１１０を介して発生する可能性もある。コンピュータプログラム命令及びコンピュータプログラムデータを具現化するのに適した情報担体としては、一例として、半導体記憶装置を含むすべての形態の不揮発性メモリが挙げられる。この情報担体は、たとえばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ装置、磁気ディスク、内蔵ハードディスク、リムーバブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び／又はＤＶＤ−ＲＯＭディスクとすることができる。前記プロセッサ及び前記メモリを専用論理回路によって補完、且つ／又はこれに組み込むことができる。

ウェアラブルセンサ１１２のある実施形態を図２に示す。ウェアラブルセンサ１１２は、複数の測定センサ２０４を収容している本体２０２を備える。測定センサ２０４の実施形態は、身体運動を測定することができる任意の装置を含む。これらの例には、ジャイロスコープ、磁力計、加速度計、気圧計、傾斜スイッチ、振動スイッチ、カメラ、フォトレジスタ、超音波レンジファインダ、赤外線レンジファインダ、構造化光投影機、筋電計、及び同種のもののうちの１つ又は複数が含まれ得るが、これらに限定されない。さらに別の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、測定センサ２０４によって記録される運動学的データを一時的又は永久的に局所に格納するための、１つ又は複数のデータ記憶装置（図示せず）を備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、本明細書に記載の通りに（たとえば、適切な「アプリ」をインストールすることによって）動作するようにプログラムされた携帯電話である。

ある実施形態では、本体２０２を、作業者にウェアラブルセンサ１１２を固定するためのストラップ２０６（たとえば、面ファスナ）と機械的に係合してもよい。別実施形態では、ストラップ２０６を省略するか、又は接着剤、クリップ、ピン、吸引装置などの他の可逆的固定装置と組み合わせて使用できることが理解されてもよい。

特定の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、測定センサ２０４によって記録される運動学的データを分析するための、１つ又は複数のデータプロセッサ（図示せず）を備える。他の実施形態では、ウェアラブルセンサ（複数可）は、コンピューティング装置（たとえば、ユーザコンピューティング装置（複数可）１０４）にデータを送信して、測定された運動学的データを分析且つ／又は格納するための無線送信機（たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）又は 有線インターフェース（たとえば、ＵＳＢ（商標））を備えていてもよい。

さらに別の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、分析されたデータを作業者に示すためのディスプレイ２１０を備える。たとえば、以下でより詳細に説明しているように、ディスプレイ２１０は、移動スコア及びステータスバー、並びに時刻及び電池寿命などの付帯情報のうちの少なくとも１つを示してもよい。前記移動スコアは、所定のスケールで作業者の動作を分析することから得られる。前記ステータスバーにより、分析されたスコアに基づいて作業者の動作の質（たとえば、低リスク、中リスク、高リスク）をさらに特徴付けしてもよい。このようにして、作業者に自身の動作に関するリアルタイムの情報が提供されている。さらに別の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、分析された作業者の動作が中リスク且つ／又は高リスクと特徴付けられた場合に作業者に警告するため、音声信号、視覚信号、及び触知性信号（たとえば、スピーカ、照明、振動モータなど）のうちの１つ又は複数を提供する通知機構（図示せず）をさらに備えていてもよい。

さらに別の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、以下でより詳細に説明しているように、較正プロセスを実行するための較正ボタン２１２をさらに備えていてもよい。

いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は３軸加速度計データ、３軸ジャイロスコープデータ、及び３軸磁力計データを記録するように動作する９自由度慣性計測装置（「ＩＭＵ」）を備える。図９は、例示的なウェアラブルセンサ１１２の写真である。いくつかの実施形態では、ＩＭＵは携帯電話と一体化している。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、以下で説明しているようにヨー／ピッチ／ロール測定値を求めるように動作可能な、他の適切なタイプの検出装置を備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、１９時間以上の電池寿命を有する電池を備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によって通信するように構成されている。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、ＷｉＦｉによって通信するように構成されている。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、データ処理、データ転送、及びデータ可視化をリアルタイムでサポートするように動作可能なプロセッサを備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２から「チェックアウト」且つ「チェックイン」することができ、これにより、ウェアラブルセンサ１１２のただ１つを異なるユーザ間で終日にわたって共有することが可能となる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、ユーザフィードバックを提供できる少なくとも１つのコンポーネントを備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、触知性フィードバック又は触覚フィードバックを提供できる振動モータを備える。いくつかの実施形態では、前記ウェアラブルセンサは、聴覚フィードバックを提供できるスピーカを備える。いくつかの実施形態では、前記ウェアラブルセンサは、視覚フィードバックを提供できる少なくとも１つのＬＥＤを備える。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２にはフリーサイズであり、且つ男女共用のストラップ２０６が設けられている。いくつかの実施形態では、ストラップ２０６は一点取付機構を有する。いくつかの実施形態では、ストラップ２０６は３つの調整点を有する。いくつかの実施形態では、システム１００はウェアラブルセンサ１１２を使用するのではなく、以下で説明しているように、ヨー／ピッチ／ロール測定値を求めるように動作可能な外部センサ（たとえば、測点トラッカー、ビデオ分析などを備える光学検出システム）を備えていてもよい。

いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２をユーザの快適さ、調整の容易さ、及びデータ出力の精度を最大にする位置に装着されるように適合している。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２を、前側の胸部の真下に装着されるように適合している。いくつかの実施形態では、前記前側の胸部の真下に装着されるウェアラブルセンサ１１２は装着時に快適さをもたらし、本明細書に記載の情報をキャプチャすることができ、またユーザが迅速且つ容易に着脱できるようになっている。いくつかの実施形態では、前記身体におけるウェアラブルセンサ１１２の位置を事前に定義しており、諸計算をウェアラブルセンサ１１２の前記所定の位置に基づいて行っている。いくつかの実施形態では、アルゴリズムはウェアラブルセンサ１１２の位置に基づいて調整可能である。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は左側に装着されている。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は右側に装着されている。いくつかの実施形態では、既知の水平面上に配置されていれば、ウェアラブルセンサ１１２を左側又は右側のいずれにおいても装着することができる。いくつかの実施形態では、前記前側の胸部の真下に装着されるように適合されたウェアラブルセンサ１１２は、着用者に本装置への視覚的接続を提供し、且つこれの装着、取外し、及び調整を容易にしている。いくつかの実施形態では、前記前側の胸部の真下に装着されるように適合されたウェアラブルセンサ１１２は、一貫した位置の読取りを提供し、且つ腕の可動性を妨げないものとなっている。いくつかの実施形態では、前記前側の胸部の真下に装着されるように適合されたウェアラブルセンサ１１２は、前記センサと着用者の身体との間で生じる望ましくない動作を最小限に抑え、且つ着用者の首に不快な接触感を与えることもない。図１０は、ストラップ２０６と係合し、且つ上記の位置でユーザが装着している例示的なウェアラブルセンサ１１２の写真である。

作業者の動作を測定し、評価し、且つモニタリングするための方法３００のある実施形態を図３で示している。方法３００は、動作３０２においてウェアラブルセンサ１１２を装着する工程と、動作３０４において前記装着されたセンサを較正する工程と、動作３０６において作業者の動作を測定する工程と、動作３１０において前記作業者の動作を分析する工程と、動作３１２において前記分析を表示する工程とを含む。

動作３０２において、ウェアラブルセンサ１１２（複数可）を作業者に装着する。上記のように、ウェアラブルセンサ１１２は、作業者の胸部又は手首などの身体の所望の位置にしっかりと装着される。さらに別の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２を作業者の背中、胴部、股関節、又は足首に装着してもよい。

動作３０４において、ウェアラブルセンサ１１２を較正する。たとえば、作業者は較正プロセスを開始するために、直立して静止した状態（すなわち、中立姿勢で）で較正ボタン２１２を押圧する。較正プロセスの間、作業者の直立姿勢の測定値は多数の姿勢測定値の平均値によって求められている。特定の実施形態では、前記通知機構（たとえば可聴音、光、及び／又は振動）が較正プロセスが進行中であることを示す。たとえば、前記通知機構がスピーカである場合、較正プロセスが進行中に第１のトーンによる一連のビープ音が鳴る一方で、較正プロセスが正常に終了したことを示すために第２のトーンによる単一のビープ音が鳴る。較正処理中に作業者が移動してしまったり、直立しない場合、前記スピーカは第３のトーンによる単一のビープ音を発して較正が失敗したことを示してもよい。

さらに別の実施形態では、較正プロセスが開始され、且つ以前の較正によって記録された測定値が存在する場合、少数のサンプルを収集した後、姿勢測定値の平均値をその以前に記録された測定値と比較する。これらの２つの数値の差がごくわずかである場合、この較正プロセスは正常に終了することになる。有益なことに、このプロセスは、同じ作業者が同じウェアラブルセンサ１１２を使用する場合の姿勢測定値サンプリングの冗長性を最小限に抑えている。さらに、このプロセスは作業者に対して、較正プロセスの間に直立を保つ見返りとして、較正時間がより短くなるようにすることで、これを促す働きをしている。反対に、これらの２つの数値の差が大きい場合、この較正プロセスは、上記のような作業者の直立姿勢を求めるのに十分な姿勢測定を行うことになる。

いくつかの実施形態では、動作３０４において専用の較正工程を含めるのではなく、着用者が動いている間に記録されたデータ（工程３０６を参照しながら以下で説明する）を使用して、着用者の中立姿勢を求めるための較正を遂行してもよい。中立姿勢は、着用者の身体の相対運動に関してその後いくつかの判定を行うための評価基準として作用する。いくつかの実施形態では、作業者がウェアラブルセンサ１１２の較正中に静止して待つことを望まない場合があるため、個別の較正工程を設けない方が好ましい可能性がある。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２によって記録されたヨーデータ、ピッチデータ、及びロールデータを検討することによって、中立姿勢検出を判定している。いくつかの実施形態では、中立姿勢検出は、各変数のデータにおいて最も頻繁に生じているヨー、ピッチ、及びロールの値を求める工程を含む。いくつかの実施形態では、中立姿勢検出は、各変数のデータにおいて（すなわち、データの型）最も頻繁に生じているヨー、ピッチ、及びロールの値（すなわち、着用者が最も多くの時間を費やす位置）を、中立姿勢として特定する工程を含む。いくつかの実施形態では、一貫性をもたらし、且つセンサ測定に固有のノイズを除去するために、最も頻繁に生じる値を求める前にヨー、ピッチ、及びロールの値を平滑化且つ四捨五入している。

一例として、以下の表は、３つの異なる位置に立っている個人に関する例示的なデータ一式を示している（明瞭さを期すために、ピッチ及びロールのみを示しているが、ヨー、ピッチ、及びロールを含む分析に同じ概念を等しく適用することができる）：

いくつかの実施形態では、前記中立姿勢は、最も一般的な個々のピッチ値及びロール値であるため、（ピッチ＝１０度、ロール＝４５度）と評価されている。いくつかの実施形態では、前記中立姿勢は最も一般的なヨー、ピッチ、及びロールの組み合わせであると評価されている。そのような実施形態においては上記のデータを考慮すると、ピッチ値及びロール値の組み合わせとして次の組み合わせが最も一般的であることから、前記中立姿勢は（ピッチ＝２３度、ロール＝４５度）と評価されている。いくつかの実施形態では、後者の評価により、前記中立姿勢とみなすことができる個人の最も一般的な姿勢をより良好に評価することが可能となっている。

いくつかの実施形態では、ヨーデータ、ピッチデータ、及びロールデータの平滑化と四捨五入とを、正規化処理に従って実行している。いくつかの実施形態では、この正規化は、分析を目的とした処理に先立ち、データの取り込み時に１回だけ発生する。いくつかの実施形態では、分かりやすい方法で当該情報を処理し、格納し、且つ概略提示するために、結果としてより簡素なシステムアーキテクチャが必要とされている。いくつかの実施形態では、個別の分析をそれぞれ行う前に正規化を実行する必要はない。結果として、いくつかの実施形態では、正規化を実装するソフトウェアが一貫した場所及びコードベースに格納されるので、保守活動の時間が短縮されている。いくつかの実施形態では、データの取り込み時に正規化を実行することにより、データ情報の各ストリームを「クリーン」且つ欠陥のないものとして信頼することができるため、複数のパイプラインのデータにわたってソリューションのスケーリングが補助され、新たな特徴と機能とを売り込むためにかかる時間が劇的に削減される。結果として、いくつかの実施形態では、顧客にはより高い価値、より堅牢なサービス、コストの削減、及び新機能の迅速な提供がもたらされることになる。

動作３０６において、ウェアラブルセンサ１１２は、任意の動作範囲において作業者の動作を測定する。たとえば、ウェアラブルセンサ１１２をユーザの胸部に装着している場合、作業者の背中における位置と地面に対する背中の角度とが時間の関数として表される。このような測定を離散的な時間間隔で、或いは連続的に行ってもよい。測定された作業者の動作データを、その後の分析のためにローカル又はリモートでデータ記憶装置１０６に保存している。一例として、トリガ信号（たとえば、ウェアラブルセンサ１１２を同期させる要求）に応答して、或いはウェアラブルセンサ１１２をコンピューティング装置又は電源に接続することによって、測定された作業者の動作データをリモートデータ記憶装置１０６に自動的に送信してもよい。

さらに別の実施形態では、前記センサを作業者の胸部に装着した場合に、ウェアラブルセンサ１１２によって行われた測定から作業者の膝の動きを推定してもよい。たとえば、ウェアラブルセンサ１１２によって得られた測定値を使用して、その作業者がウォーキング、ランニング、跳躍、しゃがみ動作、直立、胴部のねじり、片足の旋回、自身の頭部よりも高く手を伸ばすこと、及び乗り物に乗ることを含むが、これらに限定されない１つ又は複数の動作を行っているかどうかを判定してもよい。こうした活動のグループへと作業者の動作を分類していくことを、以下に挙げるロジスティック回帰や線形回帰などの機械学習技術、ニューラルネットワークなどの機械学習ツール、又は手動で分類された動作のデータセットに基づいて動作パターンを認識するように訓練されたサポートベクトルマシンの１つ又は複数によって実行してもよい。

測定データの例を図４Ａ〜図４Ｂに示す。図４Ａは、角度の関数としてのユーザの屈曲回数（８時間に正規化）を示すプロットである。図４Ｂに示す相補的な表示では、角度の関数として累積時間（秒単位で８時間に正規化）をプロットしている。４０度〜５０度の範囲内の動作が頻発しており、短い間保たれているが、一方で６０度〜７０度の範囲内の動作はそれほど頻発していない代わりに、より長い間保たれているのを考察することができる。８０度〜１３０度の範囲内の動作はより少ない頻度で発生し、短い間保たれている。このことから、頻発しており、且つ長い間保たれている屈曲は、作業者が物体を運ぶときに採用している位置を表し、一方で短い間に頻繁に、又はまれに発生している屈曲は、物体が持ち上げられている間の移行状態を表していると推定することができる。一般に、良好なリフト技法を示す作業者は低い角度でより多くの時間を費やし、不十分なリフト技法を示す作業者は高い角度でより多くの時間を費やしている。

動作３１０において、測定した作業者の動作を分析する。上記のように、特定の実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２自体のプロセッサによってこの分析を実行してもよい。別実施形態では、別のコンピューティング装置（たとえば、ユーザコンピューティング装置１０４の１つ又は複数）又はそのリモートサーバによってこの分析を実行してもよい。リモートサーバによって分析を実行する場合、その結果をユーザコンピューティング装置１０４の１つ又は複数にさらに送信してもよい。

いくつかの実施形態では、動作３１０は、ウェアラブルセンサ１１２を装着している作業者によるリフト回数を検出する工程を含む。このリフト回数は、腰部損傷のリスクを判定する上で主要な要素となる。リフティングは通常前屈を伴い得る。いくつかの実施形態では、作業者の前方矢状曲屈動作におけるピークを特定することによって、リフト動作を特定している。いくつかの実施形態では、作業者の前方矢状曲屈動作におけるピークが生じたときに、リフト動作を特定している。いくつかの実施形態では、最小ピークの高さ（「ＭＰＨ」）及び最小ピークのプロミネンス（「ＭＰＰ」）という２つの値に基づいてリフト動作を検出しており、これらの値は両方とも矢状屈曲角度に適用されている。いくつかの実施形態では、ＭＰＨが３０度の矢状曲屈となっており、ＭＰＰが４０度の矢状曲屈となっている。いくつかの実施形態では、ＭＰＨは、リフト動作が検出される前に得ておかなければならない最小矢状方向角度であり、たとえばＭＰＨが３０度である場合において、矢状曲屈が３０度を決して超えないときは、リフト動作は検出されない。いくつかの実施形態では、ＭＰＰは、リフト動作が検出され得る前の極大値と直近の極小値との差である。たとえば、矢状方向角度が５０度の極小値で始まり、６０度の極大値に達し、且つ５０度の極小値に戻るように屈曲すると、リフト動作は検出されず、これは、６０度のピーク矢状曲屈は３０度のＭＰＨを超えてはいるが、前記プロミネンス（すなわち、６０度のピークと５０度の極小値との１０度の差）が４０度のＭＰＰを超えていないためである。いくつかの実施形態では、たとえば、矢状屈曲が５度の極小値で始まり、６０度の極大値に達し、且つ１０度の極小値に戻るときに、リフト動作が検出され得る。これは、本実施例では６０度のピークが３０度のＭＰＨを超えており、且つ極大値と極小値との差（すなわち、６０度のピークと１０度の極小値との５０度の差）が４０度のＭＰＰを超えているためである。

いくつかの実施形態では、動作３１０は、ウェアラブルセンサ１１２を装着している着用者が経験した荷重モーメントを推定する工程を含む。通常、作業者が持ち上げた物品の重量に関する正確な測定データは入手できない。いくつかの実施形態では、平均パッケージ重量を特定の職務に割り当ててもよい。いくつかの実施形態では、平均パッケージ重量が割り当てられていないリフト動作に関しては、一定の平均パッケージ重量を仮定している。いくつかの実施形態では、一定平均パッケージ重量は６．５７ ｋｇ（１４．５ポンド）である。いくつかの実施形態では、リフト動作が手の中心から下部脊椎のＬ５／Ｓ１関節までの一定の水平距離で行われていると仮定している。いくつかの実施形態では、一定水平距離は３０．４８ｃｍ（１２インチ）である。いくつかの実施形態では、一定平均パッケージ重量と一定水平距離とを、必要に応じて調整することができる。いくつかの実施形態では、所与のリフト動作の荷重モーメントを、重量に水平距離を乗じることによって求めている。

いくつかの実施形態では、動作３１０は、作業者による腰椎動作を検出する工程を含む。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２が胸部に装着されているので、腰椎動作を評価するためにウェアラブルセンサ１１２によって測定される胴部動作値に定数を適用している。いくつかの実施形態では、この定数は、着用者の臀部より上方にあるウェアラブルセンサ１１２の、ヒトの脊椎における腰椎部の長さに対する距離に基づいて決定されている。いくつかの実施形態では、この計算は個人の身長に基づいて調整可能であり、また従来の比率を想定している。いくつかの実施形態では、記録された腰椎動作速度を、分析前にノイズを除去するためにフィルタリングし、且つ正規化している。

いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２と着用者の臀部との距離は、各性別のすべての着用者において一定であると仮定している。いくつかの実施形態では、すべての男性は、平均身長の男性における高さ位置でウェアラブルセンサ１１２を装着していると仮定され、またすべての女性は、およそ平均身長の女性における高さ位置でウェアラブルセンサ１１２を装着していると仮定されている。いくつかの実施形態では、センサから臀部にかけての高さを被験者にとってウェアラブルセンサ１１２を快適に装着できる位置を測定することによって実験的に求め、且つその測定された高さを定数として使用している。いくつかの実施形態では、この方法をすべての身長のユーザに対して効果的に使用することができ、これは、腰椎の長さが全ユーザの男性及び女性にとって５０％の長さに相当すると仮定されるためである。いくつかの実施形態では、これは、センサから臀部にかけての高さと腰椎の長さとの両方が、種々の身長のユーザに対して比例的に拡大・縮小するという仮定に基づいている。いくつかの実施形態では、この仮定に基づいて、腰椎の長さで除算した臀部からウェアラブルセンサ１１２にかけての相関係数を、胸部から腰椎部にかけての動作を変換するために使用し、その結果としてすべての男性及び女性に対して一定となっている。上記を要約すると、いくつかの実施形態では腰椎動作を、胴部動作に腰椎の長さを乗算し、且つセンサから臀部にかけての長さで除算したものとして計算している。

データ分析により、作業者の動作のリスクと質とを定量化することができる。これらの特徴付けは、１つ又は複数の業界基準、人間工学の専門家による推奨、及びそれらの組み合わせに基づいていてもよい。業界基準の例としては、ワシントン州労働省による危険区域及び警戒区域の人間工学的チェックリスト、簡易上肢評価（ＲＵＬＡ：Ｒａｐｉｄ Ｕｐｐｅｒ Ｌｉｍｂ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）、簡易全身評価ＲＥＢＡ（ＲＥＢＡ：Ｒａｐｉｄ Ｅｎｔｉｒｅ Ｂｏｄｙ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）、及びＮＩＯＳＨの持ち上げ式が挙げられるが、これらに限定されない。 人間工学の専門家による推奨の例としては、Ｗｉｌｌｉａｍ Ｓ． Ｍａｒｒａｓ（１９９３年）による「職業上の腰部疾患における動的三次元胴体運動の役割（Ｔｈｅ Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｈｒｅｅ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｔｒｕｎｋ Ｍｏｔｉｏｎ ｉｎ Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌｌｙ−Ｒｅｌａｔｅｄ Ｌｏｗ Ｂａｃｋ Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ）」が挙げられるが、これに限定されない。これらの業界基準及び人間工学の専門家による推奨のそれぞれは、参照によりその全体を本明細書に引用するものとする。

一例として、ワシントン州労働省による危険区域及び警戒区域の人間工学的チェックリストには、１週間につき１日を超えて発生し、且つ１年につき１週間を超える頻度で発生する動作に対して、以下の危険要因と相当する回数とが記載されている。

別の実施例では、Ｗｉｌｌｉａｍ Ｍａｒｒａｓの参考文献から、高リスク群に該当する全体的確率と、５つのリスクファクタの個々の値との関係性を提示している。

表２の横棒は、特定の職務に対する各リスクファクタの測定値を示している。各リスクファクタの個々の確率における平均（横軸）は、高リスク群に該当する全体的確率を示している。表２に示しているリスクファクタにはリフト率（すなわち、１時間あたりに行われるリフティング動作の回数）、最大屈曲（すなわち、所与のリフト動作又はリフト時間などの所与の時間における最大矢状屈曲角度、矢状面の前方脊椎屈曲における最大角度）、平均ねじれ速度（すなわち、所与のリフト動作又はリフト時間などの所与の時間においてリフティング中の、横断面又は軸平面における動作の平均速度）、最大モーメント（すなわち、パッケージ重量に、荷重がかかる地点である手から脊椎のＬ５／Ｓ１関節までの水平距離を乗算したもの）、及び最大横方向速度（すなわち、所与のリフト動作又はリフト時間などの所与の時間における横方向平面の動作の最大速度）が含まれる。

表２による作業者の動作の測定値に基づいて計算したリスクファクタの実施例を、以下のように実行している。
・リフト率（ＬＲ）、最大矢状屈曲（ＭＦ）、平均ねじれ速度（ＡＴＶ）、最大モーメント（ＭＭ）、及び最大横方向速度（ＭＬＶ）の５つの変数を、測定した作業者の動作から最初に計算する。
・これらの変数に、各変数に対応する加重定数（ｃ_１〜ｃ_５）をさらに乗算する。
・これらの加重変数をさらに別の定数（ｃ_６）と合計して、加重和Ｚを得ている（式１）：
加重和Ｚ＝ｃ_１＊ＬＲ＋ｃ_２＊ＭＦ＋ｃ_３＊ＡＴＶ＋ｃ_４＊ＭＭ＋ｃ_５＊ＭＬＶ＋ｃ_６（式１）
各定数ｃ_１〜ｃ_６は、Ｗｉｌｌｉａｍ Ｍａｒｒａｓの参考文献から得られる実数値である。
・式２によって得られ、且つ図４Ｃにさらに示しているリスクスコアを取得するために、結果Ｚにロジスティック関数を適用している：
リスクスコア＝１／（１＋ｅ^−ｚ） （式２）

図４Ｄでは、図４Ｃの計算済みリスクファクタから求められた、時間（すなわち、四半期）の関数として作業者の動作の平均リスクスコア（たとえば、高リスク群に該当する確率）を示す安全性グラフをさらに提示している。

いくつかの実施形態では、リスクスコアではなく安全性スコアを使用している。いくつかの実施形態では、安全性スコアはリスクスコアの逆数である。たとえば、ある特定の作業者の特定の期間におけるリスクスコアが７０％である場合、同じ作業者の同じ期間における安全性スコアは３０％となる。

動作３１２において、前記分析を表示する。一実施形態では、前記分析は、その動作が測定された個々の作業者に対して提示される。たとえば、腰椎屈曲の場合、姿勢動作の角度範囲を、選択した業界基準及び／又は人間工学の専門家による推奨によって定義している。一例として、ＲＵＬＡ基準に基づくリスク評価を図５Ａに示している。測定した作業者の動作のこれらの範囲内での特徴付けを、これらの角度が保たれる持続時間におけるさらに別の測定値と組み合わせることによって、図５Ｂにさらに示すように、平均姿勢（低リスク）、要注意姿勢（中リスク）、及び危険姿勢（高リスク）として、対応する色でコード化した状態で定性的に特徴付けしてもよい。図５Ｂの特徴付けを、図５Ｃに示すように、作業者に対してそのユーザコンピューティング装置１０４上にさらに表示してもよい。

測定した作業者の動作から計算されるリスクスコアを、図６Ａ〜図６Ｃに示すように当該作業者に対してさらに表示してもよい。図６Ａは、種々のリスクレベルが色によって区別されている場合において、測定した作業者の動作の分析が時間の経過と共にどのようにプロットされ得、且つある期間にわたって種々のリスクレベルでどのように分散され得るのかを表す１つの実施例を示している。図６Ｂは、時間の関数としてプロットされたリスクスコアを示している。図６Ｃは、リフト変数と、これらの変化の様子（ここでは、リスクスコア全体を変動させる）とを示す概略図である。これらの変数は非線形に変化する可能性があるので、このタイプのグラフではそのデータがどのように見えるかを視覚化することができる。これらの変数の一部にはヨー、ピッチ、ロール、平均屈曲、及び平均ねじれなどが含まれ得るが、これらに限定されない。

動作３１２のさらに別の実施形態では、コーチングコンポーネント１１６によって生成されるコーチングインターフェースを、当該作業者に対してそのユーザコンピューティング装置１０４上に提示してもよい。たとえば、図７Ａ〜図７Ｂに示すように、作業者にはリスク区域や想定される解決策などのコーチング情報が提示される。

動作３１２の別実施形態では、管理コンポーネント１２０によって生成される管理インターフェースを、管理者に対してそのユーザコンピューティング装置１０４上に提示してもよい。たとえば、図８Ａに示すように、管理者に対しては、作業者のグループ間の区域又は他の共通点によって集計された複数の作業者のリスクスコアが提示され、いくつかの実施形態では、これらはメタデータ（一般的な記載の例としては、たとえばパレタイズ作業、デパレタイズ作業、国内向け、国外向け、市街地別、地域別、時間帯別、類似の作業者特性別、傷害既往歴などが挙げられる）の使用による実行を含む。図８Ｂにさらに示すように、前記管理者は、区域別に集計された作業者のリスクスコアを時間の関数として見てもよい。図８Ｃに示す別の実施形態では、前記管理者は特定の区域を選択して、その区域における各作業者のリスクスコアを提示させてもよく、これは比較を行う上で有益である。図８Ｄに示すさらに別の実施形態では、前記管理者は、ある区域内の特定の作業者を選択して、その作業者のリスクスコアを時間の関数として提示させてもよい。

いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２はリアルタイムで介入を行う。いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は、作業者の作業中に当該作業者に直接介入を行う。いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２はリフティング活動の直後に介入を行う。いくつかの実施形態では、これらの介入は、リフティング活動の直後に正又は負のフィードバックの形態をとる。いくつかの実施形態では、フィードバックはウェアラブルセンサ１１２の振動モータによる触知性フィードバックを含む。いくつかの実施形態では、フィードバックはウェアラブルセンサ１１２のスピーカによる聴覚フィードバックを含む。いくつかの実施形態では、フィードバックは、ウェアラブルセンサ１１２のディスプレイ２１０又はＬＥＤによる視覚フィードバックを含む。いくつかの実施形態では、フィードバックは、作業者が行ったリフト動作が安全な範囲にあることを彼らに通知する工程を含む。いくつかの実施形態では、フィードバックは、作業者が行ったリフト動作が危険な範囲にあることを彼らに通知する工程を含む。いくつかの実施形態では、前記フィードバック（たとえば、フィードバックのタイプ、フィードバックを提供する基準など）はカスタマイズ可能である。いくつかの実施形態では、このカスタマイズは着用者のプロファイルに基づいている。いくつかの実施形態では、カスタマイズは責任者のデータに基づいている。いくつかの実施形態では、カスタマイズはアルゴリズムに基づいている。いくつかの実施形態では、ウェアラブルセンサ１１２は、いつフィードバックを提供すべきかを決定するためにローカルに格納されたアルゴリズムを備える。

いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は記録されたデータを使用して、将来的な発生を予測している。いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は、種々の要因に基づいてその個人が不安全行動をとっているか、又は不安全環境で作業しているかを特定する行動に関する基準に、当該個人がどの程度合致しているかを判定している。いくつかの実施形態では、この基準には以下の項目が含まれる：
・科学的に立証された有害な状況や行動を特定する人間工学の専門家。このような行動は、科学的方法を用いて判定され、受理したり、使用したりする前に適切に文書化され、且つ専門家によって検証される。
・個人を特定する行動のパターン（行動においてユーザを特定する「特徴」）。いくつかの実施形態では、特定の個人にウェアラブルセンサ１１２の特定の１つが割り当てられていると仮定している（すなわち、ユーザ名「Ｂｏｂ」）はキャプチャされた情報と関連付けられたメタデータであり、また「Ｂｏｂ」と関連付けられた従前の情報が、いくつかの条件と介入とを生成するための予測分析に使用されている）。いくつかの実施形態では、そのような情報を使用することにより、キャプチャされたデータと当該個人との間に強力な論理結合を形成している。いくつかの実施形態では、これらの分析は「歩容照合」を含んでいてもよく、歩容照合の実行時にある個人のプロファイル内でキャプチャされた他のデータと一致しないデータが存在する場合には、これを除外して、不正データ（ヒューマンエラーの結果として誤って記録されるデータなど）がより大きなデータセットに導入されることを防止している。
・過去に発生した事故に基づいて、個人が負傷する可能性があることを科学的に許容される統計的有意性をもって特定する、複数のセンサ又はその他の方法で認識される行動のパターン。いくつかの実施形態では、これは、第三者（たとえば、保険会社）によって提供される履歴データセットを使用することによって、或いは活動判断システム１０２を使用している組織によって通知される。いくつかの実施形態では、これはまた、傷害と動作との関連性を探るＯＳＨＡ統計によっても通知されている。結果として、いくつかの実施形態では、個人と組織とに対して労働力をモニタリングし、維持し、且つ最適化するための確固たる測定基準が提供され、また、個人は安全な環境で、安全且つ生産的な方法で自由に作業することができる。

いくつかの実施形態では、活動検知システム１０２によって行われる傷害の将来予測を、履歴データセットに基づいて判定してもよい。いくつかの実施形態では、このような履歴データセットにより、過去の傷害及びそれらを取り巻く状況について、可能な限り多くの情報が提供されなければならない。いくつかの実施形態では、これらの履歴データセットにはその傷害を発生させた職務に関する情報（たとえば、職位、勤務地、持ち上げた平均パッケージ重量など）と、負傷した人物に関する可能な限り多くの情報とが含まれるが、これらに限定されない。図１４Ａ，１４Ｂは、履歴データセットに含めてもよいデータのタイプを表す、例示的なチャートを示す。図１４Ａ，１４Ｂのチャートは、情報の分解レベル（たとえば、施設レベル、職務レベル、又は個人レベル）に基づいて分類されたデータ指標を含む。図１４Ａ，１４Ｂに示す最初の１０行は、履歴データセットに含めるより重要なタイプのデータを表し、前記チャートの残りの行は、履歴データセットに含める重要性の低いタイプのデータを表している。

上記のウェアラブルセンサ１１２は、腰部損傷を予測して追跡するのに適した方法で作業者の活動を測定するように構成されているが、他の損傷部位を予測するために同様の手法を採用してもよい。これらの例としては、聴覚損傷（たとえば、デシベルセンサによって）、物理的衝撃による損傷（たとえば、種々の位置追跡技術に基づく位置センサによって）、利き手損傷（たとえば、グローブセンサによって）、頭部損傷（たとえば、ヘルメットセンサによって）、及び呼吸器系損傷（たとえば、大気質センサによって）が挙げられるが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態では、活動検知システム１０２はリアルタイム以外の介入を行う。いくつかの実施形態では、情報を整理してウェブサイトに提示しており（たとえば、リアルタイムで、ほぼリアルタイムで、又は所定の利用可能スケジュールで）、ここでは、顧客のユーザ（たとえば、作業者又は責任者）が分析されたデータを確認してもよい。いくつかの実施形態では、分析エンジンによって提供される専門知識と共に、顧客が自身の自由時間に時系列データを詳しく見ることができるような方法で、この情報を提示している。いくつかの実施形態では、顧客は、自身又は他者の行動に好ましい変化をもたらす介入を行うことで、彼ら又は彼らの従業員の行動様式に修正を行ってもよい。いくつかの実施形態では、ファイルをエクスポートし、チャートにアクセスし、且つ集約及びグループ化オプションにアクセスする機能が含まれるが、これらに限定されない機能を、ある組織内での役割に基づくシステム権限を使用することによって制御している。

いくつかの実施形態では、これらの介入は機械的介入から始まり、その後のターゲット介入がこれに続く。いくつかの実施形態では、これらの介入には触知可能なフィードバックが含まれる。いくつかの実施形態では、これらの介入には、任意の適切な装置（たとえば、ウェアラブルセンサ１１２又は個人のユーザとつながっている別のモバイル機器、個人が装着するヘッドアップ表示装置、個人が装着する時計ユニット、個人が装着するリングユニットなど）を介して提供される触覚フィードバックが含まれる。いくつかの実施形態では、その後の介入には電子メールが含まれる。いくつかの実施形態では、その後の介入にはＳＭＳが含まれる。いくつかの実施形態では、その後の介入には物理的に印刷されたメッセージが含まれる。いくつかの実施形態では、その後の介入には、活動判断システム１０２がアクセスできる、任意の適切なタイプの表示装置（たとえば、この目的のために活動判断システム１０２とつながっているテレビ又はコンピュータモニタ、ウェアラブルセンサ１１２又は個人のユーザとつながっている別のモバイル機器、個人が装着するヘッドアップ表示装置、個人が装着する時計ユニット、個人が装着するリングユニットなど）を介して行われる介入が含まれる。いくつかの実施形態では、このような介入を行うことによって個人のフィードバックループが形成され、個人及び組織の安全目標が促進されている。

本明細書で使用される場合、「触知可能なフィードバック要素」という用語は、対象のエンティティ（たとえば、個人、個人のグループ、責任者など）に対して触知可能な（たとえば、触覚的、視覚的、聴覚的などの）フィードバックを提供できる、上記のものを含むが、それらに限定されない任意の適切な装置を指している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素はウェアラブルセンサ１１２と一体化している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は触覚フィードバックを提供している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、触覚フィードバックを提供するのに適したモータを含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は聴覚フィードバックを提供している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、聴覚フィードバックを提供するのに適したスピーカを含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は視覚フィードバックを提供している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、視覚フィードバックを提供するのに適したディスプレイ画面を含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、視覚フィードバックを提供するのに適した表示灯を含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、視覚フィードバックを提供するのに適したＬＥＤを含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、個人に安全装置を使用するように指示している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、責任者及び／又は管理者に安全装置を提供するように指示している。いくつかの実施形態では、安全装置には、腰部損傷から身を守るためのエルゴスケルトン、聴覚障害から身を守るための耳の保護を付与するのに適した装置、安全靴（たとえば、つま先にスチールキャップの入ったブーツ）、目の保護を付与するのに適した装置（たとえば、安全ゴーグル）、化学防護服、及び大気汚染から身を守るための呼吸保護を付与するのに適した装置（たとえば、微粒子用マスク）、熱災害から身を守るための冷却ベスト、及び落下災害から身を守るためのハーネスのうちの１つ又は複数が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、エルゴスケルトンとは、ニューヨーク市ブルックリン区にあるＳｔｒｏｎｇＡｒｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社によって、商品名ＦＬＸとして市販されているエルゴスケルトンを指している。いくつかの実施形態では、エルゴスケルトンとは、ニューヨーク市ブルックリン区にあるＳｔｒｏｎｇＡｒｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社によって、商品名Ｖ２２として市販されているエルゴスケルトンを指している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、個人にトレーニングを提供する装置を含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、個人に適切なリフト技法に関する視覚的表示を提供している。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、トレーニングセッションを実行するための指示を個人に提供している。いくつかの実施形態では、トレーニングセッションには、個人に対して不適切な技法（たとえば、不適切なリフト動作）の使用について注意する工程と、適切な技法（たとえば、適切なリフト動作）を使用して該当する作業を一定の回数実行し、このトレーニングセッションを完了するように個人に対して要求する工程とを含む。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、個人が装着するさらに別のウェアラブル装置に対して調節を行っている（たとえば、そのような装置の種々の弾性体、コード又は材料の張力若しくは圧縮力を構成して特定の動作を強化、制限、又は制止している）。

いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は人事管理システムと一体化している。いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は、作業者のリスクスコアに基づいて責任者に推奨を行っている。これらの介入は、顧客に提供される安全性スコアに基づくＳｔｒｏｎｇＡｒｍ社の推奨によって行われる。前記顧客は、インダストリアルアスリートに影響を及ぼし得る活動、会話その他の実施を選択することができる。これらの管理技術により、インダストリアルアスリートの積極的な関与をもたらし、且つ肯定的な反応を引き出すことが分かっている活動が提供される。前記顧客は、ウェブサイトで変更を行い、且つ組織全体におけるこれらの介入による影響を確認することにより、これを介して新たな介入を要求したり、追跡したりする機会を得ている。

いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、１人又は複数の作業者のリスクスコアに基づいて自動人事介入を行っている。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、人事管理システムへの統合によって自動人事介入を行っている。いくつかの実施形態では、前記活動判断システムは、人事管理システムにコマンドを発行することにより、自動人事介入を行っている。いくつかの実施形態では、触知可能なフィードバック要素は、雇用者若しくは他の組織によって設定されたリスクスコア閾値又は基準に基づいて、自動人事介入を行っている。いくつかの実施形態では、この自動人事介入には、閾値、基準、又は他の作業者のリスクスコアに準拠して評価されるリスクスコアに基づいた、１人又は複数の作業者の自動シフト選択が含まれるが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、この自動人事介入には、閾値、基準、又は他の作業者のリスクスコアに準拠して評価されるリスクスコアに基づいた、自動シフト変更又は交換が含まれるが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、この自動人事介入には、特定の期間（たとえば、１日、１週間、１カ月など）に計画された仕事の量及びタイプと、当該期間に作業できる個人の安全性スコア又はリスクスコアに関する知識とに基づいて、シフトスケジュールを生成する工程が含まれるが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、この自動人事介入には、特定のシフト、特定の作業、及び／又は特定の職務のために施設内で必要とされている複数の人材を決定する工程が含まれるが、これに限定されない。

いくつかの実施形態では、リスクスコア又は安全性スコアは、プロセスの最適化又は変更の基礎として機能し得る。たとえば、いくつかの実施形態では、リスクスコア又は安全性スコアを使用して、個人を異なる職務に再割当てしてもよい。一例として、ある個人が「作業Ａ」と「作業Ｂ」とを実行し、「作業Ｂ」の実行中よりも「作業Ａ」の実行中により良好なリスクスコア又は安全性スコアを達成した場合、その個人には「作業Ｂ」から「作業Ａ」が再割当てされる。いくつかの実施形態では、当該職務に対するスキルの設定が不一致となっていることに起因して作業者が辞職することがよくある状況にあっては、このような介入により、その企業に対する従業員の積極的な関与や定着がもたらされ得る。

いくつかの実施形態では、個人のグループが同じ作業又は職務を実行している中で、複数の個人のうちの特定の１人が、当該グループの残りの個人よりも良好な安全性スコア又はリスクスコアを示している場合、トレーニングを促進できる介入がトリガされてもよい（たとえば、当該グループの残りの個人に対して、複数の個人のうちの特定の１人の作業を見学するように指導する工程、及び複数の個人のうちの特定の１人による業績記録を作成して、その後当該グループの残りの個人をトレーニングするのに利用する工程など）。いくつかの実施形態では、作業又は職務実行中における特定の個人の動作を分類し、それらの動作すべてを判定する機械学習を使用して、トレーニングアルゴリズムを作成している。いくつかの実施形態では、このようなトレーニングアルゴリズムを使用して、当該グループ内で同じ作業又は職務を実行している他の人々が、いつ同様のやり方でそれを実行しているのか、或いは実行していないのかについて理解を促し、且つそのやり方を実行していない場合にフィードバック（たとえば、本明細書に記載しているような、触知可能なフィードバック）を提供することができる。いくつかの実施形態では、特定の個人の動作は、トレーニングを促進するために当該グループ内の他の個人に提供するアニメーションの基礎として機能している。

いくつかの実施形態では、リスクスコア又は安全性スコアを使用して、保険会社及び／又は保険加入事業者に査定見解を提供し、これらがリスクをより正確に評価且つ緩和することができるようにしている。

いくつかの実施形態では、リスクスコア又は安全性スコアを使用して、特定の変数（たとえば、シフトごとの作業者数、新たな備品の使用、新たなプロセスの採用、パッケージ重量の増加、パッケージ重量の減少、生産性要件の実施又は変更）を変更することが、リスクスコア又は安全性スコアにどのような影響を与えるかや、そのような変更がもたらし得る財務的影響について認識することができる。いくつかの実施形態では、計算されたリスクスコア又は計算された安全性スコアに基づいて、そのような変数に対する変更が自動的にトリガされてもよく（たとえば、人事管理システムに、シフトごとに何人かの作業者を交代させるように指示してもよく、新たな備品を提供してもよく、パッケージ重量を増減させるなどしてもよい）、これによってどのような財務的影響が出るかについて認識してもよい。いくつかの実施形態では、活動判断システム１０２は、以前は不足していた可能性のある組織の財務、運用及び安全性のデータをリンクするためのツールを提供している。

ここで図１１Ａから図１１Ｄを参照すると、活動判断システム１０２によって生成される一連の情報ディスプレイが示されている。図１１Ａは、種々の個人の安全性スコアに関する要約を表示する、例示的な概観ディスプレイを示す。図１１Ａのディスプレイでは、全体的な平均安全性スコアが、最高の安全性スコアと最低の安全性スコアとを有する個人のグループに関する要約と共に提示されている。図１１Ｂは、選択された個人に関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイを示す。図１１Ｃは、選択された個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイを示す。図１１Ｄは、職務によって分類された個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイを示す。図１１Ｅは、シフト（たとえば、パートタイム、常勤、及びフリーランス）によって分類された個人のグループに関する安全性スコアの履歴データを表示する、例示的なディスプレイを示す。

ここで図１２Ａから図１２Ｌを参照すると、活動判断システム１０２によって生成され得る安全介入に関する一連のディスプレイが示されている。図１２Ａは、安全介入へのアクセスを促す、例示的なディスプレイを示す。図１２Ａのディスプレイでは、ユーザが新たな介入を追加し、既存の介入を追跡できるようにするプロンプトが提示されている。図１２Ｂは、種々の課題に基づいてトリガできる介入を構成するためのアクセスを促す、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｂのディスプレイでは、これらの介入を、腰部損傷、聴覚障害、転倒、つまずき、並びに落下、大気汚染、周囲雑音、及び過剰屈曲に対処するように構成してもよい。図１２Ｃは、選択した課題（たとえば、図１２Ｂに示すディスプレイを使用して選択した課題）に対してトリガできる種々の介入へのアクセスを促す、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｃのディスプレイでは、介入にはエルゴスケルトンを使用する工程（たとえば、ニューヨーク市ブルックリン区にあるＳｔｒｏｎｇＡｒｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社によって、商品名ＦＬＸとして市販されているエルゴスケルトンの使用）と、ウェアラブルセンサ１１２による触覚フィードバックを提供する工程と、個人トレーニングを提供する工程と、防音保護装置を提供する工程と、つま先にスチールキャップの入ったブーツを提供する工程と、眼部保護装置を提供する工程と、化学防護服を提供する工程と、微粒子用マスクを提供する工程とが含まれる。図１２Ｄは、選択済みの課題に対して選択した介入（たとえば、図１２Ｃに示すディスプレイを使用して選択した介入と、図１２Ｂに示すディスプレイを使用して選択した課題）をトリガする際に評価できる種々のデータファクタへのアクセスを促す、例示的なディスプレイを示す 。図１２Ｄのディスプレイにおいて、データファクタは本明細書に記載しているように計算された安全性スコア、平均最大屈曲、平均ねじれ速度、リフト率、最大横方向速度、及び最大モーメントを含む。図１２Ｅは、選択済みの課題（たとえば、図１２Ｂに示すディスプレイを使用して選択した課題）と、その課題に対して選択してトリガできる介入（たとえば、図１２Ｃに示すディスプレイを使用して選択した介入）と、選択済みの課題に対して選択した介入をトリガする際に評価して選択済みのデータファクタ（たとえば、図１２Ｄに示すディスプレイを使用して選択したデータファクタ）とを表示している、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｆは、介入内容を示す情報（たとえば、タイトル、説明文、主責任者、開始日、及び終了日）を記入できるようにしている、例示的なディスプレイを示す。

図１２Ｇは、ある介入をトリガするかどうかを判定する際に評価できる基準を選択できるようにしている、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｇのディスプレイにおいて、この基準には性別、身長、体重、開始日、シフト、職務、及び個々の参加者名が含まれる。図１２Ｈは、図１２Ｇのディスプレイを使用してこの基準を選択した結果を表示している、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｈのディスプレイにおいて、選択した基準には「男性」となっている性別、２０１６年１０月１６日から２０１６年１０月２５日までとなっている開始日、及び職務「国内向け」が含まれている。

図１２Ｉは、介入前後の安全性スコアの追跡履歴を表示する、例示的なディスプレイを示す。図１２Ｉのディスプレイには、基本安全性スコアと、介入の結果から算出された安全性スコアとを示している。図１２Ｊは、選択した時間間隔においてデータを表示するように構成された図１２Ｉの例示的なディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。図１２Ｊのディスプレイでは、選択した時間間隔において安全性スコアが１３％上昇したため、当該介入を継続するように推奨されている様子が示されている。いくつかの実施形態では、成功した介入（たとえば、特定の閾値を超える安全性スコアの上昇を達成した介入）は自動的に継続される。図１２Ｋは、比較表示を選択できるように動作する（たとえば、指定した時間間隔において）、図１２Ｉの例示的なディスプレイを示す、例示的なディスプレイである。図１２Ｌは、個人のグループに関する記録を追跡し、どの個人が介入を受ける準備ができているかを示す、例示的なディスプレイである。図１２Ｌのディスプレイにおいて、データが１４日間記録された個人は、介入を受ける準備ができていると示される。

図１３Ａは、個人（たとえば、ウェアラブルセンサ１１２の着用者、及び責任者など）に送信される電子メールの形式をとることができる介入を表示する、例示的なディスプレイを示す。図１３Ａのディスプレイは、介入通知を包含する電子メールを有する電子メール受信ボックスを示す。図１３Ｂは、介入通知を包含する電子メールを図１３Ａに示す受信ボックスから選択した後に表示され得る、例示的なディスプレイを示す。図１３Ｂのディスプレイは、ある介入をトリガする理由を示し、且つ選択可能なボタンを提示することによって、付加的情報を表示できるようにしている。

上記のシステム及び方法は、デジタル電子回路、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及びそれらの任意の組み合わせに実装することができる。この実装を、コンピュータプログラム製品として行うことができる。一例として、この実装を、データ処理装置によって実行するか、又はその動作を制御するために、機械可読記憶装置に対して行うことができる。一例として、この実装をプログラマブルプロセッサ、１つのコンピュータ、複数のコンピュータ、及びそれらの任意の組み合わせに対して行うことができる。

コンピュータプログラムは、コンパイル且つ／又は解釈された言語を含む、任意の形式のプログラミング言語で記述することができ、またこのコンピュータプログラムを、スタンドアロンプログラムとして、又はサブルーチン、要素、及び／又はコンピューティング環境で使用するのに適した他のユニットとすることを含む、任意の形式でデプロイすることができる。１つのコンピュータ上で、又は１つの場所の複数のコンピュータ上で実行されるように、コンピュータプログラムをデプロイすることができる。

本方法の工程は、入力データを操作して出力を生成することによって本発明の機能を実施するコンピュータプログラムを実行する、１つ又は複数のプログラマブルプロセッサによって実行することができる。本方法の工程はまた、専用論理回路として実装できる装置によって実行することもできる。この回路の例としては、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、及びそれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。サブルーチン及びソフトウェアエージェントは、その機能を実装するコンピュータプログラム、プロセッサ、特殊回路、ソフトウェア及び／又はハードウェアの一部を指す可能性がある。

コンピュータプログラムを実行するのに適したプロセッサとしては、一例として、汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方、並びに任意の種類のデジタルコンピュータにおける任意の１つ又は複数のプロセッサが挙げられる。通常プロセッサは、読取り専用メモリ又はランダムアクセスメモリ、若しくはその両方から命令とデータとを受信する。コンピュータの必須要素を、命令を実行するためのプロセッサと、命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリ装置としている。通常コンピュータは、データを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶装置（たとえば、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は光ディスク）を備えるか、或いはこれらからデータを受信し、且つ／又はこれらにデータを転送するように動作可能に結合されることができる。

上記の技術を、バックエンドコンポーネントを含む分散コンピューティングシステムに実装することができる。バックエンドコンポーネントを、一例としてデータサーバ、ミドルウェアコンポーネント、及び／又はアプリケーションサーバとすることができる。上記の技術を、フロントエンドコンポーネントを含む分散コンピューティングシステムに実装することができる。このフロントエンドコンポーネントを、一例としてグラフィカルユーザインターフェースを有するクライアントコンピュータ、ユーザが例示の実装と対話することを可能にするウェブブラウザ、及び／又は送信機器用の他のグラフィカルユーザインターフェースとすることができる。本システムのコンポーネントを、任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（たとえば、ネットワーク１１０）によって相互接続することができる。

本システムはクライアントとサーバとを備えることができる。クライアントとサーバとは、一般に互いからリモートに配置されており、通常通信ネットワークを介して対話している。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、且つ互いに対してクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムの存在により生じている。本明細書で使用している用語及び表現は限定するものとしてではなく説明のための用語として使用しており、そのような用語及び表現を使用するにあたり、例示し、且つ記載している特徴の任意の等価物又はその一部を除外するという意図はなく、特許請求している本発明の範囲内で種々の修正が可能であることが認識されている。したがって、本発明は好ましい実施形態によって具体的に開示されているが、本明細書に開示している概念の例示的な実施形態並びに任意の修正形態及び変形形態が当業者によって採用されてもよく、またそのような修正形態及び変形形態が、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲内に含まれるものとして考慮されることが理解されるべきである。本明細書で提供している特定の実施形態は、本発明の有用な実施形態を例示するものであり、本明細書に記載の装置、装置のコンポーネント、方法の工程の多数の変形形態を用いて本発明を実行できることが当業者には明らかとなる。当業者には明らかであるように、本方法に有用な方法及び装置は、多数の任意の構成並びに処理要素及び処理工程を含むことができる。

本明細書でマーカッシュグループ又は他のグループ化を使用している場合、そのグループの個々のメンバーすべて、並びにそのグループで想定できる組み合わせ及び副次的組み合わせのすべては、本開示に個別に含まれることが意図されている。

特に明記しない限り、本明細書に記載又は例示している構成要素のすべての組み合わせを使用して、開示している実施形態を実施することができる。

本明細書においてある範囲、たとえば温度範囲などが設定されるたびに、すべての中間領域及び部分領域、並びに所与の範囲に含まれる個々の値すべてが本開示内に含まれることが意図されている。本明細書で使用している範囲には、具体的には当該範囲のエンドポイント値として設定している値が含まれる。たとえば１〜１００の範囲には、具体的には１及び１００のエンドポイント値が含まれる。

なお、文脈上他に明確に指示されない限り、本明細書で使用する単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「その（ｔｈｅ）」は複数の言及を含むものとする。したがって、たとえば「１つの細胞」への言及は、複数のそのような細胞、及び当業者には周知のそれらの等価物などを含む。同様に、「１つの（ａ）」（又は「ａｎ」）、「１つ又は複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」及び「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」という用語は、本明細書では交換可能に使用することができる。なお、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、及び「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語も、同様に交換可能に使用することができる。

他に定義されない限り、本明細書で使用しているすべての技術用語及び科学用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されているのと同じ意味を有する。本明細書に記載しているものと類似又は等価の任意の方法と材料とを本発明を実施又は試行する際に使用することができるが、ここでは好ましい方法と材料とを記載している。本明細書中のいかなるものも、本発明が先行発明によってそのような開示に先行する権利がないことを承認するものと解釈されるべきではない。

本明細書で使用している「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「包含する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、又は「特徴とする（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ）」と同義語であり、また包括的又はオープンエンドであり、列挙されていない追加の構成要素又は方法の工程を除外するものではない。本明細書で使用する場合、「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ ）」は請求項の要素において特定されていない任意の要素、工程、又は成分を除外する。本明細書で使用する場合、「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ）」は、請求項の基本的且つ新規の特徴に実質的に影響を与えない材料又は工程を除外するものではない。本明細書の各例において「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ）」、及び「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」という用語の任意のものを、他の２つの用語のいずれかと置き換えてもよい。本明細書に例示的に記載している本発明は、本明細書において具体的に開示していない任意の構成要素又は複数の構成要素、限定又は複数の限定がない場合に適切に実施され得る。

このような任意の材料及び方法の当該技術分野で周知の機能的等価物は、そのすべてが本発明に含まれることが意図されている。使用している用語及び表現を限定するものとしてではなく説明のための用語として使用おり、そのような用語及び表現を使用するにあたり、例示し、且つ記載している特徴の任意の等価物又はその一部を除外するという意図はなく、特許請求している本発明の範囲内で種々の修正が可能であることが認識されている。したがって、本発明は好ましい実施形態及び任意の特徴によって具体的に開示されているが、本明細書に開示している概念の修正形態及び変形形態が当業者によって採用されてもよく、またそのような修正形態及び変形形態が、本開示の範囲内に含まれるものとして考慮されることが理解されるべきである。

本発明のいくつかの実施形態について記載しているが、これらの実施形態は例示に過ぎず、限定的ではなく、また多くの修正形態が当業者には明らかとなり得ることが理解される。たとえば、本明細書で述べている寸法のすべてを単なる例示として提示しており、これらは例示的なものであり、限定的なものではないことが意図されている。

Claims (20)

1. 人によって装着され、且つ前記人が行う活動中にセンサデータを記録するように構成されたウェアラブルセンサであって、前記センサデータは加速度計データ、ジャイロスコープデータ、及び磁力計データを含む、ウェアラブルセンサと、
   分析要素であって、
   前記ウェアラブルセンサから前記センサデータを受信する工程と、
   前記活動中に、前記ウェアラブルセンサのセンサ方位データを前記センサデータに基づいて求める工程であって、前記センサ方位データは、（ａ）前記ウェアラブルセンサのヨーデータ、（ｂ）前記ウェアラブルセンサのピッチデータ、及び （ｃ）前記ウェアラブルセンサのロールデータを含む、工程と、
   前記活動中に、前記ウェアラブルセンサにおける前記センサ方位データを前記人における人の方位データへと変換する工程であって、前記人の方位データは、（ａ）前記人のヨーデータ、（ｂ）前記人のピッチデータ、及び （ｃ）前記人のロールデータを含み、前記変換は、少なくとも１つのＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの回転を使用する工程を含む、工程と、
   前記活動中の前記人に対して、少なくとも（ａ）前記人の前記ヨーデータ、（ｂ）前記人の前記ピッチデータ、及び （ｃ）前記人の前記ロールデータに基づいて、（ａ）リフト率、（ｂ）最大矢状屈曲、（ｃ）平均ねじれ速度、（ｄ）最大モーメント、及び（ｅ）最大横方向速度を求める工程と、並びに
   前記活動中の前記人への傷害リスクを表すスコアを、（ａ）前記リフト率、（ｂ）前記最大矢状屈曲、（ｃ）前記平均ねじれ速度、（ｄ）前記最大モーメント、及び（ｅ）前記最大横方向速度に基づいて求める工程とを実行するように構成された、分析要素と、
   前記傷害リスクを軽減するために、前記スコアに基づいて少なくとも１つの触知可能なフィードバックを提供するように構成された触知可能なフィードバック要素であって、前記少なくとも１つの触知可能なフィードバックは、（ａ）少なくとも１つの触覚フィードバック、（ｂ）少なくとも１つの聴覚フィードバック、（ｃ）少なくとも１つの視覚フィードバック、（ｄ）前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの物理的アイテム、及び（ｅ）前記人が前記活動を行うのを補助するための少なくとも１つの指示のうちの少なくとも１つを含む、触知可能なフィードバック要素とを備える、システム。
2. 前記スコアは、前記傷害リスクが上昇するにつれて上昇するように構成されたリスクスコアであるか、又は前記傷害リスクが上昇するにつれて低下するように構成された安全性スコアのいずれかである、請求項１に記載のシステム。
3. 前記触知可能なフィードバック要素は前記ウェアラブルセンサと一体化している、請求項１に記載のシステム。
4. 前記触知可能なフィードバック要素は、（ａ）前記少なくとも１つの触覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つの振動モータ、（ｂ）前記少なくとも１つの聴覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つのスピーカ、（ｃ）前記少なくとも１つの視覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つのディスプレイ、及び （ｄ）最後に前記１つの視覚フィードバックを提供するように構成された少なくとも１つの表示灯のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記触知可能なフィードバック要素は、前記人への前記傷害リスクが所定の閾値を超えた場合に、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記活動中の前記人に対して、（ａ）前記リフト率、（ｂ）前記最大矢状屈曲、（ｃ）前記平均ねじれ速度、（ｄ）前記最大モーメント、及び（ｅ）前記最大横方向速度を求める前記工程は、身体形状にさらに基づいている、請求項１に記載のシステム。
7. 前記身体形状は、前記人の身体の形状である、請求項６に記載のシステム。
8. 前記身体形状は事前に規定されている、請求項６に記載のシステム。
9. 前記ウェアラブルセンサは慣性計測装置を備える、請求項１に記載のシステム。
10. 前記ウェアラブルセンサは携帯電話を備える、請求項１に記載のシステム。
11. 前記物理的アイテムはエルゴスケルトン、眼部保護装置、防音保護装置、呼吸保護装置、足の保護装置、並びに危険物防御装置、過温保護装置、及び落下保護装置のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
12. 前記人が前記活動を行うのを補助するための前記少なくとも１つの指示は、前記活動を行うためのトレーニングを含む、請求項１に記載のシステム。
13. 前記人が前記活動を行うのを補助するための前記少なくとも１つの指示は、スケジューリング変更を含む、請求項１に記載のシステム。
14. 前記スケジューリング変更は人の再割当てを行う工程、及び前記人をさらに別の人と交代させる工程の一方を含む、請求項１３に記載のシステム。
15. さらに複数の人々によって装着され、且つ前記さらに複数の人々が行う活動中にセンサデータを記録するように構成されたさらに複数のウェアラブルセンサであって、前記センサデータは加速度計データ、ジャイロスコープデータ、及び磁力計データを含む、ウェアラブルセンサをさらに備え、
    ここで、前記分析要素は、
    前記さらに複数のウェアラブルセンサからそれぞれ前記センサデータを受信する工程と、
    前記活動中に、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれのセンサ方位データを、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれから受信した前記センサデータに基づいて求める工程と、
    前記活動中に、前記さらに複数のウェアラブルセンサそれぞれにおける前記センサ方位データを前記さらに複数の人々それぞれにおける人の方位データへと変換する工程であって、前記変換は、少なくとも１つのＴａｉｔ−Ｂｒｙａｎの回転を使用する工程を含む、工程と、
    前記活動中の前記さらに複数の人々それぞれに対して、（ａ）リフト率、（ｂ）最大矢状屈曲、（ｃ）平均ねじれ速度、（ｄ）最大モーメント、及び（ｅ）最大横方向速度を求める工程と、
    前記さらに複数の人々の１人への傷害リスクをそれぞれ表す、さらに複数のスコアを求める工程とを実行するように、さらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
16. 前記触知可能なフィードバック要素は、前記さらに複数のユーザにおける少なくとも一部に対して、前記さらに複数の人々における少なくとも一部の前記スコアに基づいて、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記分析要素は、前記さらに複数の人々における少なくとも一部に対して、総スコアを求めるようにさらに構成されている、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記さらに複数の人々における少なくとも一部は、職務内容、雇用形態、雇用期間、シフトの割当状況、傷害履歴、勤務地、作業者特性、時刻、及び手動による選択のうちの１つに基づいて選択されている、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記触知可能なフィードバック要素は、前記さらに複数のユーザにおける少なくとも一部に対して、前記総スコアに基づいて、触知可能なフィードバックを提供するように構成されている、請求項１７に記載のシステム。
20. 前記活動は少なくとも１つのリフティング動作を行う工程を含む、請求項１に記載のシステム。