KR102419322B1 - 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템 - Google Patents

산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102419322B1
KR102419322B1 KR1020190161352A KR20190161352A KR102419322B1 KR 102419322 B1 KR102419322 B1 KR 102419322B1 KR 1020190161352 A KR1020190161352 A KR 1020190161352A KR 20190161352 A KR20190161352 A KR 20190161352A KR 102419322 B1 KR102419322 B1 KR 102419322B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
industrial
working environment
risk
simulator system
exposure
Prior art date
Application number
KR1020190161352A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210072183A (ko
Inventor
김영일
박범
Original Assignee
아주대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아주대학교산학협력단 filed Critical 아주대학교산학협력단
Priority to KR1020190161352A priority Critical patent/KR102419322B1/ko
Publication of KR20210072183A publication Critical patent/KR20210072183A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102419322B1 publication Critical patent/KR102419322B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

본 발명은 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 진단하고자 하는 조건을 입력하는 조건입력부, 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 산출하고 이를 시각적인 수단을 통하여 표시하는 기능을 수행하는 결과표시부 및 입력조건에 따른 계산 내용과 그 결과를 세부적으로 표시하는 판단근거 표시부로 시뮬레이터 시스템이 구성되어, 사용자의 인적사항(성별, 나이, 근속연구 등)에 따른 현재의 건강상태를 기반으로 사용자의 직업특성 및 작업환경에 따라 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 예측할 수 있도록 함으로서, 사용자의 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험을 진단하고 예방하여 건강한 작업환경을 유지할 수 있도록 하는 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것이다.

Description

산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템 {AN INDUSTRIAL ACCIDENT DIAGNOSIS SIMULATOR SYSTEM ON THE BASIS OF EXPOSURE RISK LEVEL FOR INDUSTRIAL WORKING ENVIRONMENT-RELATED DISEASE FACTOR}
본 발명은 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 진단하고자 하는 조건을 입력하는 조건입력부, 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 산출하고 이를 시각적인 수단을 통하여 표시하는 기능을 수행하는 결과표시부 및 입력조건에 따른 계산 내용과 그 결과를 세부적으로 표시하는 판단근거 표시부로 시뮬레이터 시스템이 구성되어, 사용자의 인적사항(성별, 나이, 근속연구 등)에 따른 현재의 건강상태를 기반으로 사용자의 직업특성 및 작업환경에 따라 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 예측할 수 있도록 함으로서, 사용자의 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험을 진단하고 예방하여 건강한 작업환경을 유지할 수 있도록 하는 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것이다.
현대 사회의 의학이 비약적으로 발전함에 따라 의학 분야 역시 다양하게 세분화되고 있으며, 이에 종합병원을 비롯한 개인병원, 의료원 등의 다양한 병원에서 진료하는 진료 항목이 매우 다양화되고 있고, 정보통신 기술과 융합하여 환자들도 원격진료 등 다양한 방식으로 진단받고 있다.
일예로서, 한국공개특허 제10-2019-0081268호에 나타난 바와 같이, 사용자의 부모, 친척, 자식 등 혈연관계를 가지는 가족의 질병 데이터를 수집하여, 사용자가 직접 데이터를 입력하지 않더라도 가족력의 위험도를 산출할 수 있도록 제공하고 있다.
또한, 한국공개특허 제10-2019-0066428호에서는, HMD와 같은 영상표시장치를 통해 가상 현실 콘텐츠를 시청하는 사용자의 시청 피로도와 시청 피로도 유발 요소 간의 관계를 기계학습을 이용하여 정량적으로 분석하여 시청 피로도 예측 모델을 생성할 수 있도록 하고 있다.
이렇듯, 최근의 의학 분야는 정보통신 분야, 인공지능 분야와의 융합을 통해 질병을 예측하거나, 유발 요소 간의 상관관계 모델을 생성하는 등 일반 사람들도 손쉽게 접근 가능하고, 체계적인 진료를 받을 수 있도록 꾸준히 발전하고 있다.
하지만, 특정 직업에 종사함으로써 근로조건이 원인이 되어 일어나는 질환인 산업재해는 현대인들에게 가장 밀접하게 연관되어 있는 질환 중 하나이지만, 직업관계에 따른 질환여부 판단을 위한 객관적인 진단방법론은 없는 실정이며, 해당 근로자의 주관적인 답변에 의존하여 산업재해 여부를 판단하다보니, 판단과정에서 객관성이 결여되는 문제점이 있다.
또한, 근로자의 작업환경과 직업적 특성상 발생할 수 있는 질환의 인과관계에 대한 데이터 기반의 연구가 불충분하고 객관적으로 입증할만한 연구과제가 부족한 실정이며, 인적사항, 건강검진 결과, 직업적 특성 및 작업환경 등의 관계를 종합적으로 고려하여 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험도를 판단하거나 모의 실험을 수행할 수 있는 시스템이 부족한 실정이다.
1. 한국공개특허 제10-2019-0081268호(공개일: 2019.07.09.) "개인건강기록을 이용한 가족력 위험도 산출 방법" 2. 한국공개특허 제10-2019-0066428호(공개일: 2019.06.13.)”기계학습에 기반한 가상 현실 콘텐츠의 사이버 멀미도 예측 모델 생성 및 정량화 조절 장치 및 방법”
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 진단하고자 하는 조건을 입력하는 조건입력부, 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 산출하고 이를 시각적인 수단을 통하여 표시하는 기능을 수행하는 결과표시부 및 입력조건에 따른 계산 내용과 그 결과를 세부적으로 표시하는 판단근거 표시부로 시뮬레이터 시스템이 구성되어, 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험도를 진단하기 위해서 의사결정을 위한 기준을 제공하며 입력요인의 특정 조합에 대해서 제시된 기준과 비교하여, 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 정량적으로 계산하고, 이를 시각적인 방식으로 표시하여 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 있어서, 산업 근로 환경 관련 질환요인 조건을 입력하는 기능을 수행하는 조건입력부, 산업재해 여부를 판단하기 위한 기준이 저장된 환경설정 데이터베이스, 및 입력된 조건을 측정변수로 조합하여 질환요인에 노출될 위험도를 산출하고, 상기 데이터베이스에 저장된 기준과 비교하여 산업재해 진단 가능성 여부를 표시하는 결과표시부를 포함하는 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템은, 사용자의 인적사항에 따른 현재의 건강상태를 기반으로 사용자의 직업특성 및 작업환경에 따라 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 예측할 수 있도록 함으로서, 사용자의 산업 근로 환경 관련 질환과 관련하여 노출 위험을 진단하고 예방하여, 안전보건 관리에 대한 건강한 작업환경을 유지할 수 있도록 하며, 전산화를 통해 작업환경을 개선할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 시뮬레이터 시스템을 이용해서 산업 근로 환경 관련 질환 여부를 판단하는 절차를 도시한 순서도이다.
도 3은 산업 근로 환경 관련 질환의 위험도를 정량적으로 계산한 후 시각적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 분석된 데이터를 히스토그램, 산점도 및 매트릭스 도표 등으로 나타낸다는 것을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 산업 근로 환경 관련 질환을 등급에 따라 구분할 수 있도록 나타낸 도표이다.
도 6는 도 1에 도시된 화면을 시각적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것이다.
더욱 구체적으로 본 발명은 산업 근로 환경 관련 질환요인 조건을 입력하는 기능을 수행하는 조건입력부, 산업재해 여부를 판단하기 위한 기준이 저장된 환경설정 데이터베이스, 입력된 조건을 측정변수로 조합하여 질환요인에 노출될 위험도를 산출하고, 상기 데이터베이스에 저장된 기준과 비교하여 산업재해 진단 가능성 여부를 표시하는 결과표시부를 포함하는 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템에 관한 것이다.
한편, 본 발명의 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템은 입력된 조건에 따른 계산 내용과 그 결과를 세부적으로 표시하는 기능을 제공하는 판단근거표시부를 추가로 포함할 수 있다.
상기 조건입력부는 사용자의 성별, 나이, 근로년수 등 인적정보, 건강검진 데이터, 직업적 특성 및 근로환경 중 하나 이상의 항목을 입력할 수 있다.
또한, 상기 입력 항목은, 이산형 또는 연속형으로 입력할 수 있고, 상기 이산형의 응답은 복수개의 응답을 동시에 선택할 수 있으며, 상기 연속형 응답은 최소값과 최대값의 범위를 지정할 수 있는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템이다.
상기 결과표시부는, 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 정량적으로 계산하고, 이를 시각적인 수단을 통하여 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 진단결과를 표시할 수 있는 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템이다.
상기 판단근거 표시부는, 조건입력부를 통해 입력된 값을 정량화한 내용 또는 산업 근로 환경 관련 질환의 진단을 위한 세부 근거 자료를 표시하는 기능을 제공할 수 있는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템이다.
본 발명의 일 실시 태양으로서 본 발명은 입력된 조건을 측정변수로 하여 조합된 값은 판단하고자 하는 등급에 따라 여러 개로 구분되어 있고, 각 등급별로 단일 또는 복수의 규칙을 가질 수 있다.
본 발명의 일 실시 태양으로서 본 발명은 산업재해 여부를 판단하는 규칙 또는 확률 계산은 머신러닝 기법을 기반으로 하여 축적된 임상 데이터를 학습하는 인공지능을 적용하는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
또한, 본 발명에 있어서 산업 근로 환경 관련 질환을 판단하기 위한 기준은 규칙 또는 확률 계산식을 활용할 수 있다.
본 발명에 적용되는 확률 계산식은 각 등급별 확률을 계산하는 수식으로서, 그러한 수식의 계산을 통해 도출되는 값은 0에서 1사이의 값으로 표시되며, 0.5 이상의 경우에는 산업 근로 환경 관련 질환의 위험이 있다고 판단하며, 그 확률값이 커질수록 위험도가 높은 것으로 판단할 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템(100)은 조건입력부(110), 결과표시부(120) 및 판단근거 표시부(130)으로 구성된다.
조건입력부(110)은 진단하고자 하는 조건을 입력하는 기능을 수행하며, 사용자의 성별, 나이, 근로년수 등 인적정보, 사용자의 건강상태에 대한 문진 및 건강검진 데이터, 직업적 특성 및 근로환경에 대한 입력요인 등을 설문조사 형식으로 입력하도록 구성된다. 또한, 설문조사 형식은 응답의 유형에 따라, 이산형의 응답은 복수개의 응답을 동시에 선택할 수 있으며, 연속적인 값으로 구성된 응답은 최소값과 최대값의 범위를 지정할 수 있다.
상기 연속적인 값으로 구성된 응답에 대한 최소값과 최대값의 범위를 지정하는 것은, 예를 들어, 나이의 경우 연속적인 값으로 되어있는 변수이기 때문에, 나이의 분포가 0 내지 98세까지 존재한다면, 조건입력부(110)에 최소 나이와 최대 나이를 기입 또는 선택할 수 있도록 나타난다. 또한, 급여의 경우 연속적인 값으로 되어있는 변수이기 때문에, 위의 예시와 마찬가지로 최소 급여와 최대 급여를 조건입력부(110)에서 기입 또는 선택할 수 있도록 나타난다.
본 발명은 상기한 나이 및 급여와 같은 변수 이외에도 데이터의 분포가 연속적이라면 변수로 지정하여 조건입력부(110)에 나타낼 수 있다. 이러한 연속적인 변수들의 데이터 범위는 하나 또는 여러 개 입력 가능하도록 되어 있어, 특정 질환에 노출될 위험도를 연속적인 변수들의 데이터 범위로 한정하여 계산한다.
결과표시부(120)는 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험도를 정량적으로 계산하고, 이를 시각적인 수단을 통하여 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 진단결과를 표시하는 기능을 제공한다.
산업 근로 환경 관련 질환과 관련된 증상에 대한 위험 정도를 확률로 표시하기 위해 명목 로지스틱 회귀식을 적용할 수 있으며, 더불어 증상의 Negative와 Positive 등의 Class를 판단하는 Ruleset을 적용하는 경우에는 Negative와 Positive Class의 개수 비율에 따라 위험정도를 표시할 수 있다.
상기 Negative와 Positive Class의 개수 비율을 계산한 후, 결과표시부(120)에 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험도를 도 3에 도시된 바와 같이, 시각화할 수 있으며, 0 내지 30%까지는 Good, 30 내지 70%까지는 Warning, 70 내지 100%까지는 Danger로 시각화하여 나타낸다.
상기 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험도를 시각화할 때 나타낸 비율은 관리자가 직접 조절할 수 있다.
판단근거 표시부(130)는 조건입력부를 통해 정량적으로 계산된 내용과 산업 근로 환경 관련 질환의 진단을 위한 세부 근거 자료를 표시하는 기능을 제공한다. 그리고, 산업 근로 환경 관련 질환의 진단결과를 시각적 도표 또는 종합 수치 등으로 표시하며 산업 근로 환경 관련 질환의 노출위험수준을 구분할 수 있도록 표시한다.
시뮬레이터 시스템(100) 내부에는 산업 근로 환경 관련 질환을 판단하기 위한 기준을 시스템의 환경설정 데이터베이스(미도시)에 저장한다. 이 기준은 입력변수의 범위로 조합된 규칙 또는 확률 계산식이며, 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 여부를 판단하기 위한 입력작업 이전에 시스템의 환경설정 데이터베이스(미도시)에 입력해 둔다.
상기 기준은 입력변수의 범위로 조합된 규칙 또는 확률 계산식을 선택적으로 활용할 수 있으며, 입력변수의 범위로 조합된 규칙 또는 확률 계산식을 통해 나타난 결과는 결과표시부(120)에 선택할 수 있는 버튼이 존재하며, 입력변수의 범위로 조합된 규칙 또는 확률 계산식을 동시에 나타나게 하거나, 둘 중 하나를 선택하여 결과표시부(120)에 나타나게 할 수 있다.
상기한 규칙은 판단하고자 하는 등급에 따라 여러 개로 구분할 수 있으며, 각 등급에 해당하는 입력변수들의 값의 범위를 의미하며 각 등급별로 한 개 또는 그 이상의 규칙을 가질 수 있다.
상기 등급은 도 5의 도표에 도시된 바와 같이, Positive Class와 Negative Class를 구분하는 규칙을 범위로서 표시하고, 27 내지 28가지의 특정 값의 범위를 갖는 입력변수의 조합으로 표시한다.
상기 범위를 갖는 입력변수는 관리자가 지정할 수 있으며, 나이, 성별, 급여, 주간 업무 빈도 등의 특정 값의 범위를 갖는 변수들로 구성되어 있다.
사용자는 조건입력부(110)에서 각각의 입력변수들을 입력하면, 시스템 자체에서 설정된 규칙에 따라 등급을 구분하여 결과표시부에 나타나게 되고, 사용자는 결과표시부(120)의 결과를 통해 산업 근로 환경 관련 질환에 어느정도 노출되었는지 확인할 수 있게 된다.
또한, 확률 계산식은 각 등급별 확률을 계산하는 수식이며 사전에 입력해 둔다. 상기 각 등급별 확률을 계산하는 수식은 명목 로지스틱 회귀분석에 의해 각 Class별 확률값으로 산출된다.
명목 로지스틱 회귀분석은 공지기술로서, 이에 대한 설명은 생략하고자 한다. 본 발명에서는 상기한 명목 로지스틱 회귀분석에 의해 직무에 의한 질환일 경우 확률 계산 수식은 다음의 수학식(1)을 이용하여 계산한다.
수학식(1)
Figure 112019126212413-pat00001
직무와 무관한 질환일 경우 확률 계산 수식은 다음의 수학식(2)를 이용하여 계산한다.
수학식(2)
Figure 112019126212413-pat00002
도 2는 상기한 시뮬레이터 시스템을 이용해서 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 여부를 판단하는 절차를 도시한 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 시뮬레이터 시스템을 이용하여 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 여부를 판단하는 절차는 상기한 시뮬레이터 시스템(100)의 조건입력부(110)에 사용자의 성별, 나이, 근로년수 등 인적정보, 사용자의 건강상태에 대한 문진 및 건강검진 데이터, 직업적 특성 및 근로환경에 대한 입력요인 등 설문조사 형식으로 되어 있는 입력부에 선택/입력하는 것부터 시작된다(S200).
앞서, 산업 근로 환경 관련 질환의 판단기준으로 설정한 규칙 및 산업 근로 환경 관련 질환의 확률계산 수식을 이용해 조건입력부에 입력된 내용을 바탕으로, 해당 입력조건에 해당하는 각 등급의 규칙을 찾고자 산업 근로 환경 관련 질환일 확률을 계산한다(S210).
이어서, 선정된 등급별 규칙을 비교하여 산업 근로 환경 관련 질환이라고 판단한 규칙의 개수와 산업 근로 환경 관련 질환이 아니라고 판단한 규칙의 개수의 비율을 계산한다. 수식을 적용하여 확률값을 산출한 경우, 산업 근로 환경 관련 질환일 확률 값은 0에서 1사이의 값으로 표시되며, 0.5 이상의 경우에는 산업 근로 환경 관련 질환의 위험이 있다고 판단하며, 그 확률값이 커질수록 위험도가 높게 된다(도 3).
그리고, 규칙을 적용하여 입력조건에 해당하는 규칙을 산출한 경우, 산업 근로 환경 관련 질환에 해당하는 규칙의 개수와 산업 근로 환경 관련 질환에 해당하지 않는 규칙의 개수를 나누어 (산업 근로 환경 관련 질환에 해당하는 규칙의 개수/산업 근로 환경 관련 질환에 해당하지 않는 규칙의 개수) 그 값이 1보다 크면 산업 근로 환경 관련 질환에 노출될 위험이 크다고 판단한다(S230).
이후, 분석된 데이터는 시스템에 저장되어 입력조건에 해당하는 데이터를 추출하는데 활용되며, 입력조건에 해당하는 데이터의 총 개수 중 산업 근로 환경 관련 질환에 해당하는 비율은 히스토그램, 산점도 및 매트릭스 도표 등 도 4처럼 표시할 수 있으며 산업 근로 환경 관련 질환에 해당하는 데이터는 일반 데이터와 다른 색으로 구분하여 시각적으로 산업 근로 환경 관련 질환의 노출 위험도를 판단할 수 있도록 제공된다(S250).
상술한 일련의 과정을 거쳐 분석된 데이터들은 도 6의 화면과 같이, 시뮬레이션 시스템의 조건입력부(110), 결과표시부(120) 및 판단근거 표시부(130)에 나타나며, 이를 바탕으로 작업자의 정신육체적 질환과 장애가 작업환경과의 연관성이 있는지를 규명함으로써 산업 근로 환경 관련 질환에 대한 노출 위험을 진단하고 예방하는 진단시스템으로 건강한 작업환경을 유지할 수 있도록 제공된다.
한편, 본 발명은 머신러닝 알고리즘을 이용하여 산업 근로 환경 관련 질환을 판정할 수 있는데, 근로 환경 관련 데이터가 충분히 축적된 경우에는 인공지능을 이용한 산업재해 판단이 가능하다.
머신러닝은 특정 업무를 수행하는 과정에서 다양한 경험과 그 결과의 수행도 변화를 분석함으로써 입력요인과 출력요인의 관계를 학습하여 현상을 이해하고 또한 미래를 예측하는데 활용하는 컴퓨터 프로그램으로 정의되는데, 본 발명에서는 산업재해의 노출 위험도를 예측하기 위해 근로환경 등의 입력요인과의 관계를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하였으며 이를 바탕으로 근로환경에 따른 산업재해의 노출위험도를 정량적으로 산출하는 모델을 개발하였다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.
산업재해 진단을 위한 질문 및 선택 변수의 예는 다음 표와 같이 제시할 수 있다.
산업재해 진단을 위한 질문 및 선택 변수 리스트
질문 답변 선택
Q1. 귀하의 출생국가는 어디입니까? {1, 대한민국}...
KQ4. 다음의 직업분류 중 귀하가 하시는 일(직업)에 가장 적합한 직업분류는 어떤 것입니까? {1, 관리자}...
Q6. 귀하의 종사상지위는 다음 중 어디에 해당됩니까? {1, 고용원이 없는 자영업자}...
Q6a. 직장에서의 귀하의 종사상 지위는 다음 중 어디에 해당됩니까? {1, 상용근로자}...
KQ8. 귀하의 주된 직장에서의 근로시간은 어떤 형태로 정해진 것입니까? KQ8-1. 전일제 근로 : 평소 1주____시간 없음
KQ8. 귀하의 주된 직장에서의 근로시간은 어떤 형태로 정해진 것입니까? KQ8-2. 시간제 근로 : 평소 1주____시간 없음
KQ8c. 귀하는 어디에서 일하셨습니까? {1, 가정에서}...
Q10. 귀하가 일하는 직장은 다음 중 어디에 해당됩니까? {1, 민간부문}...
Q13. 현재 직장에서 일하기 바로 전 귀하의 종사상지위는 다음 중 어떤 것이었습니까? {1, 고용인이 없는 자영업자}...
Q18. 귀하가 주로 근무하는 직장에서 1주일에 몇 시간을 일하십니까? 없음
Q24. 귀하가 하는 일에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니까? A. 피로하거나 통증을 주는 자세 {1, 근무시간내내}...
Q24. 귀하가 하는 일에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니까? B. 사람을 들어 올리거나 이동시킴 {1, 근무시간내내}...
Q24. 귀하가 하는 일에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니까? C. 무거운 물건을 끌거나, 밀거나, 이동시킴 {1, 근무시간내내}...
Q24. 귀하가 하는 일에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니까? D. 계속 서 있는 자세 {1, 근무시간내내}...
Q24. 귀하가 하는 일에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니까? E. 반복적인 손동작이나 팔 동작 {1, 근무시간내내}...
Q26. 귀하가 주로 일하는 장소는 다음 중 어디입니까? {1, 고용주의 사업장(사무실, 공장, 점포, 학교 등)}...
Q27. 귀하가 주로 일하는 장소는 (▶Q26의 응답값)이라고 응답하셨는데요. 지난 3개월간 그 외의 다른 장소에서 일하신 적이 있습니까? D. 실외(건설현장, 논/밭/과수원/비닐하우스/축사 등, 거리) {1, 예}...
Q30. 귀하는 일을 할 때 일과 관련하여 “건강과 안전에 관한 위험 요인” 정보를 얼마나 잘 제공받습니까? {1, 매우 잘 제공 받는다}...
Q36. 보통 한 달간 하루에 10시간 이상 일하는 날은 며칠 정도입니까? 없음
Q42. 귀하는 지난 12개월 동안 업무요구에 부응하기 위해 공식적인 근무시간 이외의 시간에 일을 해야 되는 경우가 얼마나 자주 있었습니까? {1, 거의 매일}...
Q44. 귀하의 업무 중에 보기 문항보다 짧게 반복되는 작업이 있습니까? A. 1분 {1, 그렇다}...
Q44. 귀하의 업무 중에 보기 문항보다 짧게 반복되는 작업이 있습니까? B. 10분 {1, 그렇다}...
Q45. 다음과 같은 상황이 귀하의 업무에 얼마나 포함이 됩니까? A. 매우 빠른 속도로 일함 {1, 근무시간내내}...
Q45. 다음과 같은 상황이 귀하의 업무에 얼마나 포함이 됩니까? B. 엄격한 마감시간에 맞춰 일함 {1, 근무시간내내}...
Q46. 전반적으로 귀하의 일하는 속도(페이스)는 다음과 같은 요인에 의해 결정되십니까? A. 동료가 완료한 일 {1, 그렇다}...
Q46. 전반적으로 귀하의 일하는 속도(페이스)는 다음과 같은 요인에 의해 결정되십니까? B. 고객, 승객, 학생, 환자 등 사람들의 직접적 요구 {1, 그렇다}...
Q46. 전반적으로 귀하의 일하는 속도(페이스)는 다음과 같은 요인에 의해 결정되십니까? C. 수치화된 생산목표나 성과목표 {1, 그렇다}...
Q46. 전반적으로 귀하의 일하는 속도(페이스)는 다음과 같은 요인에 의해 결정되십니까? D. 자동화 라인 속도 혹은 제품의 이동속도 {1, 그렇다}...
Q46. 전반적으로 귀하의 일하는 속도(페이스)는 다음과 같은 요인에 의해 결정되십니까? E. 상사의 결정에 의해 {1, 그렇다}...
Q49. 귀하가 주로 하는 일은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니까? D. 단조롭다 {1, 그렇다}...
Q49. 귀하가 주로 하는 일은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니까? E. 복잡하다 {1, 그렇다}...
Q50. 귀하는 일하실 때 다음 사항을 선택하거나 바꿀 수 있습니까? A. 일의 순서 {1, 그렇다}...
Q50. 귀하는 일하실 때 다음 사항을 선택하거나 바꿀 수 있습니까? B. 작업 방법 {1, 그렇다}...
Q50. 귀하는 일하실 때 다음 사항을 선택하거나 바꿀 수 있습니까? C. 작업 속도/작업률 {1, 그렇다}...
Q52. 귀하가 일을 하다가 실수하게 되면 다음과 같은 상황이 발생합니까? A. 자신의 몸을 다치게 한다 {1, 항상 그렇다}...
Q52. 귀하가 일을 하다가 실수하게 되면 다음과 같은 상황이 발생합니까? B. 다른 사람의 몸을 다치게 한다 {1, 항상 그렇다}...
Q52. 귀하가 일을 하다가 실수하게 되면 다음과 같은 상황이 발생합니까? C. 일을 지연 시킨다 {1, 항상 그렇다}...
Q52. 귀하가 일을 하다가 실수하게 되면 다음과 같은 상황이 발생합니까? D. 다른 사람에게 스트레스를 준다 {1, 항상 그렇다}...
Q52. 귀하가 일을 하다가 실수하게 되면 다음과 같은 상황이 발생합니까? E. 회사에 재정적으로 손해를 끼친다 {1, 항상 그렇다}...
Q63. 귀하가 일하는 곳(직장)에는 근로자의 의견을 대표하는 근로자의 활동(노조, 노사협의회 등)이 있습니까? {1, 있다}...
Q66. 귀하는 하시는 일이 귀하의 건강이나 안전에 위험한 일이라고 생각하십니까? {1, 그렇다}...
Q67. 귀하가 하시는 일은 귀하의 건강에 영향을 미칩니까? {1, 주로 긍정적인 영향을 미친다}...
Q68. 귀하의 건강상태는 전반적으로 어떠합니까? {1, 매우 좋다}...
Q69. 지난 12개월 동안 귀하는 다음과 같은 건강상의 문제가 있었습니까? C. 요통 {1, 있다}...
Q69. 지난 12개월 동안 귀하는 다음과 같은 건강상의 문제가 있었습니까? D. 어깨, 목, 팔 등의 근육통 {1, 있다}...
Q69. 지난 12개월 동안 귀하는 다음과 같은 건강상의 문제가 있었습니까? E. 엉덩이, 다리, 무릎, 발 등 하지의 근육통 {1, 있다}...
KQ69a. [있었다면] 귀하가 하시는 일 때문에 발생한 것입니까? C. 요통 {1, 그렇다}...
KQ69a. [있었다면] 귀하가 하시는 일 때문에 발생한 것입니까? D. 어깨, 목, 팔 등의 근육통 {1, 그렇다}...
KQ69a. [있었다면] 귀하가 하시는 일 때문에 발생한 것입니까? E. 엉덩이, 다리, 무릎, 발 등 하지의 근육통 {1, 그렇다}...
Q72. 귀하는 지난 12개월 동안 건강문제로 결근한 날은 모두 며칠입니까? 없음
Q73a. 2013년 1월 1일 이후 업무와 관련된 사고 때문에 결근하거나, 치료를 받으신 경험이 있습니까? {1, 있다}...
Q73a. 2013년 1월 1일 이후 업무와 관련된 사고 때문에 결근하거나, 치료를 받으신 경험이 있습니까? ___번 없음
Q74. 귀하는 지난 12개월 동안 몸이 아픈데도 나와서 일을 한 적이 있습니까? {1, 있다}...
Q74a. [일한 적이 있다면] 며칠이었습니까? 없음
Q76. 전반적으로 귀하가 주로 하시는 일의 근로 환경에 대해 어떻게 생각하십니까? {1, 매우 만족한다}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? A. 고정된 기본급여(기본금) {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? B. 성과급 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? C. 초과?연장근무 수당/잔업 수당 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? D. 열악하거나 위험한 근무조건을 보상하는 수당(위험 수당) {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? E. 휴일 수당/특근 수당 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? F. 기타 수당 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? G. 기업의 전반적인 성과에 따른 성과급 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? I. 회사의 배당금 {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? J. 다른 종류의 혜택(의료서비스, 연금매장이용 등) {1, 포함됨}...
EF7. 귀하의 주된 일을 통해 얻는 수입에는 다음 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? K. 기타 {1, 포함됨}...
EF10. 귀하가 주로 근무하는 직장에서 받는 월평균 소득은 얼마정도입니까? 가장 최근 몇 개월간의 평균소득을 말씀해 주십시오. 만약 정확한 금액을 모른다면 대략적인 금액을 말씀해 주십시오. 없음
EF11. 귀하가 주로 근무하는 직장에서 받는 월평균 소득은 다음 중 어디에 해당됩니까? (세금공제후 소득) {1, 50만원 미만}...
[직업]분류코드 {1110, 의회의원?고위공무원 및 공공단체임원}...
[직업]대분류 {1, 관리자}...
[산업]분류코드 {11, 작물 재배업}...
[산업]대분류 {1, 농업,임업 및 어업}...
▩성별 없음
▩연령별 없음
상기 표의 내용들은 산업재해 진단을 위한 문진항목으로 구성되며, 그러한 문진항목의들을 다양한 입력변수의 조합으로 하여 산업재해 진단 가능성을 도출하게 된다.
본 발명에서는 위의 표에 예시적으로 기재된 문진항목에 대한 답변에 따라서 산업재해 노출여부를 판단하기 위해서 머신러닝으로 추출한 규칙과 비교한다. 즉, 미리 준비된 머신러닝을 통해 추출한 산업재해 판단 규칙과 개별적인 답변의 조합을 비교하여 산업재해의 노출 위험도를 계산할 수 있다.
구체적인 산업재해 진단방법에 대한 예시 설명
작업자의 인적사항과 근로환경, 직업 특성 등의 정보를 입력하면 [도 5]에 제시된 의사결정을 위한 룰셋(Ruleset) 데이터베이스와 비교하여 입력조합에 해당되는 음의 규칙(Negative Rule, 부정 응답)의 개수와 양의 규칙(Positive Rule, 긍정 응답)의 개수를 비교한다. Negative Rule과 Positive Rule의 개수가 같으면 산업재해 위험을 중간으로 표시하고, Negative Rule이 더 많이 선택되면 산업재해 위험이 적다고 표시하고 Positive Rule이 많이 선택되면 산업재해에 노출될 위험이 높게 표시한다.
Positive Rule과 Negative 규칙의 비율을 계산하여 Positive Rule의 비율이 높고 낮음에 따라 [도3]의 위험도를 시각화하는 도표에서 눈금의 위치를 정한다. Positive의 비율이 월등히 높으면 매우 위험 쪽으로 눈금을 위치시키고 Negative의 비율이 상대적으로 매우 높으면 매우 안전 쪽으로 눈금을 위치시킨다.
예를 들어 작업자의 성별이 남성이고 나이는 50세, 직업특성은 기능직이고 1일 작업시간은 8시간이며 8시간의 대부분을 서서 작업하고 반복적인 작업이 주를 이루고 있으며 작업중 실수를 하게 되면 작업의 지연이나 생산의 문제를 야기하는 조건이 입력되면, 산업재해 위험을 판단하는 Ruleset 데이터베이스와 비교하여 위 조건에 부합하는 Negative Rule이 3개가 존재하고 Positive Rule이 6개가 존재하면 Negative의 비율이 2배 이므로 매우 위험 쪽으로 표시를 하게 된다. 다른 작업자의 예를 들어 이 작업자의 조건의 경우에는 Negative와 Positive Rule의 개수가 같다면 산업재해 위험도는 위험과 안전의 중간에 위치하게 된다.
100 : 시뮬레이터 시스템 110 : 조건입력부
120 : 결과표시부 130 : 판단근거 표시부

Claims (9)

  1. 산업 근로 환경에 관련하여 사용자 인적사항 및 산업 근로 환경등 자신의 근로 환경에 대한 상세한 정보를 입력하여 문진형식으로 입력하는 기능을 수행하는 조건입력부;
    산업 재해 여부를 판단하기 위한 기준 및 머신러닝을 통한 인공지능 학습을 위한 정보가 저장된 환경설정 데이터 베이스; 및
    입력된 조건을 측정변수로 조합하여 질환요인 노출될 위험도를 산출하고, 데이터 베이스에 저장된 기준과 비교하여 산업재해로 인한 위험도를 머신러닝 인공지능을 통해 분석을 진행하여 도출된 진단결과를 표시하는 결과표시부;를 포함하되,
    상기 위험도를 판단하기 위한 기준은 조합된 규칙을 사용하거나 또는 직무 관련성 유무에 따라 서로 상이한 수학적 확률 계산식을 사용하며,
    직무와 관련이 있을 경우;
    Figure 112021147990401-pat00009

    직무와 무관한 질환일 경우;
    Figure 112021147990401-pat00010


    상기 조합된 규칙 또는 수학적 확률 계산의 경우, 머신러닝 기법과 로지스틱 회귀식을 기반으로 하여 축적된 임상 데이터를 학습하는, 인공지능을 활용하는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단시뮬레이터 시스템
  2. 제1항에 있어서,
    입력된 조건에 따른 계산 내용과 그 결과를 세부적으로 표시하는 기능을 제공하는 판단근거표시부를 추가로 포함하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 조건입력부는,
    사용자의 성별, 나이, 근로년수 등 인적정보, 건강검진 데이터, 직업적 특성 및 근로환경 중 하나 이상의 항목을 입력하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 입력 항목은,
    이산형 또는 연속형으로 입력할 수 있고,
    상기 이산형의 응답은 복수개의 응답을 동시에 선택할 수 있으며,
    상기 이산형의 응답은 최소값과 최대값의 범위를 지정할 수 있도록 되어있는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 판단근거 표시부는,
    조건입력부를 통해 입력된 값을 정량화한 내용 또는 산업 근로 환경 관련 질환의 진단을 위한 세부 근거 자료를 표시하는 기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 입력된 조건을 측정변수로 하여 조합된 값은,
    판단하고자 하는 등급에 따라 여러 개로 구분되어 있고, 각 등급별로 단일 또는 복수의 규칙을 가질 수 있는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
  8. 삭제
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 확률 계산식은 각 등급별 확률을 계산하는 수식으로서, 그러한 수식의 계산을 통해 도출되는 값은 0에서 1사이의 값으로 표시되며, 0.5 이상의 경우에는 산업 근로 환경 관련 질환의 위험이 있다고 판단하며, 그 확률값이 커질수록 위험도가 높게 되는 것을 특징으로 하는 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템.
KR1020190161352A 2019-12-06 2019-12-06 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템 KR102419322B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190161352A KR102419322B1 (ko) 2019-12-06 2019-12-06 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190161352A KR102419322B1 (ko) 2019-12-06 2019-12-06 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210072183A KR20210072183A (ko) 2021-06-17
KR102419322B1 true KR102419322B1 (ko) 2022-07-11

Family

ID=76603582

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190161352A KR102419322B1 (ko) 2019-12-06 2019-12-06 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102419322B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240108793A (ko) 2023-01-02 2024-07-09 한혜지 임신 근로자의 태아산재 예방과 보상지원 서비스 방법 및 임신 근로자의 태아산재 예방과 보상지원 서비스 시스템

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024147506A1 (ko) * 2023-01-03 2024-07-11 주식회사 메디컬에이아이 심전도에 기반하여 근로자의 건강 관리 서비스를 제공하는 시스템 및 그 방법
KR102638754B1 (ko) * 2023-05-12 2024-02-21 (주)송당 팩토리 시스템에서 머시닝 센터의 운용 스케줄을 관리하기 위한 장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004252615A (ja) * 2003-02-19 2004-09-09 Hitachi Ltd 特殊健康診断の判定支援システム、判定支援方法及びプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2018128933A (ja) * 2017-02-09 2018-08-16 株式会社ジェイマックシステム 診断支援装置、診断支援方法および診断支援プログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040036434A (ko) * 2002-10-25 2004-04-30 최우석 건강관리정보 통지 시스템 및 그 방법
KR100474926B1 (ko) * 2002-12-30 2005-03-10 엘지전자 주식회사 건강 관리 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법
KR102233099B1 (ko) 2017-12-05 2021-03-29 한국전자통신연구원 기계학습에 기반한 가상 현실 콘텐츠의 사이버 멀미도 예측 모델 생성 및 정량화 조절 장치 및 방법
KR102144938B1 (ko) 2017-12-29 2020-08-14 주식회사 라이프시맨틱스 개인건강기록을 이용한 가족력 위험도 산출 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004252615A (ja) * 2003-02-19 2004-09-09 Hitachi Ltd 特殊健康診断の判定支援システム、判定支援方法及びプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2018128933A (ja) * 2017-02-09 2018-08-16 株式会社ジェイマックシステム 診断支援装置、診断支援方法および診断支援プログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240108793A (ko) 2023-01-02 2024-07-09 한혜지 임신 근로자의 태아산재 예방과 보상지원 서비스 방법 및 임신 근로자의 태아산재 예방과 보상지원 서비스 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210072183A (ko) 2021-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Nielsen et al. What works for whom in which circumstances? On the need to move beyond the ‘what works?’question in organizational intervention research
Dextras-Gauthier et al. Does organizational culture play a role in the development of psychological distress?
KR102419322B1 (ko) 산업 근로 환경 관련 질환요인에 대한 노출 위험도 기반 산업재해 진단 시뮬레이터 시스템
Umansky et al. Workload in nursing
DePriest et al. Nurse practitioners’ workforce outcomes under implementation of full practice authority
Hillen et al. The association between transformational leadership in German hospitals and the frequency of events reported as perceived by medical directors
Cymbal et al. An examination of variables that predict turnover, staff and caregiver satisfaction in behavior-analytic organizations
Brubakk et al. Associations between work satisfaction, engagement and 7-day patient mortality: a cross-sectional survey
Grujičić et al. Work motivation and job satisfaction of doctors and nurses in Vojvodina, Serbia
Wirth et al. Two discrete choice experiments on laboratory safety decisions and practices
Yong Instruments measuring community pharmacist role stress and strain measures: A systematic review
Paluck et al. Assessment of communication barriers in community pharmacies
Ervasti et al. Effectiveness of a workplace intervention to reduce workplace bullying and violence at work: study protocol for a two-wave quasi-experimental intervention study
Harmoinen et al. Reliability and validity of a further tested appreciative management scale
Lim et al. Description of the effect of patient flow, junior doctor supervision and pandemic preparation on the ability of emergency physicians to provide direct patient care
Alcantara et al. Towards a safety culture in chiropractic: The use of the safety, communication, Operational Reliability, and engagement (SCORE) questionnaire
Leka et al. 12 Work-related stress: the risk management paradigm
Davidescu et al. Identifying the main determinants of retention in Jordanian hospitals. An empirical analysis based on McCloskey/Mueller Satisfaction Scale
Vlayen et al. Evolution of patient safety culture in Belgian acute, psychiatric and long-term care hospitals
Danis et al. Does fear of retaliation deter requests for ethics consultation?
JP7145060B2 (ja) 勤務状態評価システム及び勤務状態評価プログラム
Tomas et al. Job insecurity and health among industrial shift workers: The role of organizational context
Irhamni et al. The effect of transfer training and quality of work life on nursing performance with organizational commitment as a intervening variable studi of nursing at sultan agung islamic hospital
Jiang et al. Information Asymmetry in Job Search
De Freitas Sex role identity, emotional intelligence and satisfaction at work

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant