시선 추적을 통한 건설 현장의 안전성 향상

네브라스카-링컨 대학의 연구원들은 건설현장의 인적 오류 원인을 조사하기 위해 시선 추적 기술을 사용했습니다. 습득한 인사이트는 작업자의 위험 식별 기술을 개선하고 교육 효과를 측정하는 데 사용됩니다.

도전과제

휴먼 에러는 모든 직업 사고의 최대 80%에 이르는 주요 요인 중 하나입니다. 이러한 오류의 본질과 그 근본 원인에 대해 이해한다면, 작업장의 안전을 개선하고 작업자와 장비의 상호 작용을 최적화할 수 있습니다. 본 연구에서는, 연구원들이 스크린 기반과 웨어러블 아이트래커를 모두 사용하여 건설 업계(혹은 그 이상)의 휴먼 에러 가능성을 예측하는 중요 지표를 파악했습니다.

연구방법

이 실험을 위해 모집된 14명의 참가자들은 다양한 방해물과 위험물이 있는 길을 걷도록 지시 받았습니다. 연구원들은 그들의 자연스러운 행동을 포착하고 그들의 관심의 초점을 실시간으로 따라가기 위해, 실험 대상자들에게 Tobii Pro Glasses2를 착용하도록 했습니다. 시선 추적 데이터는 주관적 상황 인식(SA) 측정 설문지와 결합되었습니다.

연구원들은 주관적인 SA 점수에 의해 결정되는 상황 인식 수준을 바탕으로 참가자를 두 개의 그룹으로 나누었습니다. 눈 움직임 메트릭은 각각의 그룹의 모든 관심 영역(AOI)에 대해 계산되었습니다. 참가자가 현장에서 위험을 식별할 때 다른 사람과 차이점이 있는지 확인하기 위해 위해 각 AOI에 대한 permutation simulation analyse을 사용하여 시선 추적 데이터를 분석했습니다.

Tobii Pro Glasses 2 are used for assessing situational awareness at construction work sites

도출결과

Tobii Pro Glasses 2 are used for assessing situational awareness at construction work sites

이 연구는 SA가 높은 참가자들이 그들이 밟고 있는 곳을 보지 않았다는 것을 보여주었습니다. 대신, 이 참가자들은 그들이 의도한 방향으로 나아갔습니다. 또한 SA가 낮은 계층에 비해 더 균형 잡힌 방식으로 주의를 분산시켰으며, 이러한 계층은 자신의 모든 집중을 자신이 하고 있는 작업(예: 걷기)에 소비하는 경향이 있었습니다.

본 프로젝트는 작업자의 경험과 성격 특성에 대한 정보를 주의력, 기억력, 지각력 등에 대한 실시간 데이터와 혼합합니다. 그리고 이를 토대로 작업 현장에서의 인적 오류를 예측하고 그에 따른 부상을 방지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 산출합니다. 이러한 예측 모델은 안전 관리자가 위험 상태의 작업자를 식별하고 휴먼 에러를 방지하는 데 사용할 수 있는 측정 기준의 토대가 됩니다. 

단기적으로는 작업자의 위험 식별 능력을 향상시키고 개인의 성과를 측정하기 위한 훈련 설계를 통해 그 결과를 실무에 반영할 수도 있습니다. 장기적으로는, 향후의 개인 보호 장비의 개선과 건설 노동자의 SA의 실시간 측정을  가능케하는 토대를 마련합니다.

“Workers’ eye movements, which are indicators of attention and working memory, can be used to create a reliable, algorithmic model for predicting human error and preventing injuries on construction sites. The live view, provided by Tobii Pro’s wearable eye tracker, helps both researchers and practitioners to detect at-risk workers in real time in order to curb the frequency and severity of occupational injuries.”

Behzad Esmaeili, Ph.D., Assistant Professor, University of Nebraska-Lincoln