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Ann Occup Environ Med : Annals of Occupational and Environmental Medicine

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1 "Jae-young Park"
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Original Article
Development of algorithm for work intensity evaluation using excess overwork index of construction workers with real-time heart rate measurement device
Jae-young Park, Jung Hwan Lee, Mo-Yeol Kang, Tae-Won Jang, Hyoung-Ryoul Kim, Se-Yeong Kim, Jongin Lee
Ann Occup Environ Med 2023;35:e24.   Published online July 19, 2023
DOI: https://doi.org/10.35371/aoem.2023.35.e24
AbstractAbstract AbstractAbstract in Korean PDFSupplementary MaterialPubReaderePub
Background

The construction workers are vulnerable to fatigue due to high physical workload. This study aimed to investigate the relationship between overwork and heart rate in construction workers and propose a scheme to prevent overwork in advance.

Methods

We measured the heart rates of construction workers at a construction site of a residential and commercial complex in Seoul from August to October 2021 and develop an index that monitors overwork in real-time. A total of 66 Korean workers participated in the study, wearing real-time heart rate monitoring equipment. The relative heart rate (RHR) was calculated using the minimum and maximum heart rates, and the maximum acceptable working time (MAWT) was estimated using RHR to calculate the workload. The overwork index (OI) was defined as the cumulative workload evaluated with the MAWT. An appropriate scenario line (PSL) was set as an index that can be compared to the OI to evaluate the degree of overwork in real-time. The excess overwork index (EOI) was evaluated in real-time during work performance using the difference between the OI and the PSL. The EOI value was used to perform receiver operating characteristic (ROC) curve analysis to find the optimal cut-off value for classification of overwork state.

Results

Of the 60 participants analyzed, 28 (46.7%) were classified as the overwork group based on their RHR. ROC curve analysis showed that the EOI was a good predictor of overwork, with an area under the curve of 0.824. The optimal cut-off values ranged from 21.8% to 24.0% depending on the method used to determine the cut-off point.

Conclusion

The EOI showed promising results as a predictive tool to assess overwork in real-time using heart rate monitoring and calculation through MAWT. Further research is needed to assess physical workload accurately and determine cut-off values across industries.

실시간 심박수 측정 장치를 이용한 건설업 근로자 과로 예측 알고리즘
목적
건설업 근로자는 육체적 업무강도가 높아 이에 따른 피로와 그에 따른 사고 및 건강 악영향 우려가 높다. 이 연구에서는 일개 사업장 건설업 근로자를 대상으로 과로와 심박수 사이의 관계를 탐색하고 실시간 심박수 모니터링을 이용하여 과로를 방지하는 방법을 제안하였다.
방법
서울의 일개 건설업 현장에서 근무하는 근로자를 대상으로 2021.08.-2021.10.까지 근무 중 심박수를 측정하였다. 총 66명의 한국인 근로자가 손목시계 형 장치를 이용하여 심박수 측정에 참여하였다. 안정시 심박수와 최대 심박수 추정치를 바탕으로 상대심박수(RHR)를 산출하였고, 이를 바탕으로 피로 없이 근무할 수 있는 최대시간(MAWT)를 계산하여 이를 바탕으로 업무 부담(workload)를 추정하였다. 이를 통해 산출한 누적 업무량으로 과로 지수(Overwork index)를 산출한 후 적정 업무 부담(PSL)과의 차이인 초과 과로 지수(Excess overwork index)를 정의하였다. EOI 값을 이용해 일평균 상대심박수 30%값을 기준으로 정의한 과로군-비과로군을 예측할 수 있는 최적 절단값을 ROC 분석을 통해 산출하였다.
결과
근로자 60명의 심박수 측정값을 분석한 결과 28(46.7%)가 일평균 상대심박수를 기준으로 과로군으로 분류되었다. ROC 분석 결과 EOI값이 과로를 예측하는데 유용함을 확인하였고 AUC값은 0.824였다. 최적 절단 값은 최적화 방법에 따라 21.8%에서 24.0%로 나타났다.
결론
실시간 심박수 모니터링과 MAWT를 이용해 산출한 EOI값은 과로를 예측하는데 유용한 지표임을 확인하였다. 단, 건설업을 비롯하여 다른 육체적 부담이 큰 업종에서 최적 절단값을 찾기 위해서는 추가 연구가 필요하다.

Citations

Citations to this article as recorded by  
  • Development of productivity model of continuous miner operators working in hazardous underground mine environmental conditions
    Siddhartha Roy, Devi Prasad Mishra, Hemant Agrawal, Ram Madhab Bhattacharjee
    Measurement.2025; 239: 115516.     CrossRef
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