AI-Hub

#자연어

제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방 데이터 (업사이클링)

분야영상이미지·멀티모달
유형 텍스트 , 이미지
생성 방식합성데이터

구축년도 : 2025 갱신년월 : 2026-05 조회수 : 22 다운로드 : 1 용량 :

본 데이터는 2022년에 구축된 제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 인공지능 데이터 구축 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.

데이터 바로가기

소개 파일 목록 (API 다운로드)

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

문의하기 목록

데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.0	2026-05-15	데이터 최종 개방

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자	변경내용	비고
2026-05-15	산출물 최종 공개

소개

제조업 공정에서 발생하는 다양한 작업 환경과 작업 자세를 기반으로, 근골격계 부담 요인에 대한 질의응답(Q&A) 및 사고과정(Chain-of-Thought, CoT) 데이터를 포함한 추론형 AI 학습 데이터셋이다.
작업 공정 특성과 작업 자세를 반영한 데이터 구조로 구성되며, 근골격계 부담 요인을 분석하고 예방 방안을 도출할 수 있는 질의응답 데이터로 구축되었다.

구축목적

제조업 환경에서 발생하는 근골격계 부담 요인을 효과적으로 분석하고 예방 방안을 도출하기 위해 Q&A 및 CoT(Chain-of-Thought) 구조를 추가하여 학습데이터의 정확도 및 활용도를 극대화하였다.
이를 통해 sLLM 등 멀티모달 기반의 추론형 AI 모델이 작업 환경과 자세에 따른 위험 요인을 보다 정확하고 일관성 있게 판단할 수 있도록 고품질 학습 데이터를 구축하였다.

메타데이터 구조표
데이터 영역	영상이미지·멀티모달	데이터 유형	텍스트 , 이미지
데이터 형식	jpg, json	데이터 출처	AI Hub > 영상이미지 >2022년 구축 데이터
라벨링 유형	QNA_CoT(자연어)	라벨링 형식	.Json
데이터 활용 서비스	산업안전 관리 시스템, 작업 자세 분석 및 개선 AI, 근골격계 질환 예방 솔루션	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2025년/20,000건

● 데이터 통계

데이터통계표
데이터 종류	데이터 형태	원문 규모		결과물 규모
제조업 노동자 근골격계	json	20,000건	절단 : 14%	20,000건
			밴딩 : 1%
			사상 : 29%
			용접 : 20%
			도색 : 1%
			조립 : 10%
			가공 : 7%
			주조 : 14%
			선별 : 4%

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

● 데이터 구성

데이터 구성 표
구분		속성명	타입	필수 여부	설명	범위	비고
Q&A/COT	1	upcycling	object	y	업사이클링
QA 정보	2	QA	object	y	QA정보
	2-1	qa_keyword_id	string	y	키워드 구분	[1 or 2]	1. 메인키워드 2. 세부키워드
	2-2	qa_keyword_num	number	y	키워드 번호	[1~14]
	2-3	qa_question	string	y	질문
	2-4	qa_answer	string	y	답변
COT 정보	3	COT	object	y	CoT 정보
	3-1	cot_category	string	y	CoT 분류		분석적 추론, 인과관계 추론
	3-2	cot_step1	string	y	CoT 1단계
	3-3	cot_step2	string	y	CoT 2단계
	3-4	cot_step3	string	y	CoT 3단계

● 어노테이션 포맷

어노테이션 포맷표
NO			항목		길이	타입	필수여부	비고
NO			한글명	영문명	길이	타입	필수여부	비고
1			업사이클링	upcycling		object	Y
	1-1		QA 정보	QA		object	Y
		1-1-1	키워드 구분	qa_keyword_id	[1,2]	string	Y	메인키워드 세부키워드
		1-1-2	키워드 번호	qa_keyword_num	[1~14]	number	Y
		1-1-3	질문	qa_question		string	Y
		1-1-4	답변	qa_answer		string	Y
	1-2		CoT 정보	CoT		object	Y
		1-2-1	CoT 분류	cot_category		string	Y
		1-2-2	CoT 1단계	cot_step1		string	Y
		1-2-3	CoT 2단계	cot_step2		string	Y
		1-2-4	CoT 3단계	cot_step3		string	Y

● 데이터 포맷

제목
제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 인공지능 데이터
메인주제	1. 절단, 2. 밴딩, 3. 사상, 4. 용접, 5. 도색, 6. 조립, 7. 가공, 8. 주조, 9. 선별
세부주제	1. 제품·재료 분리, 2. 파이프 밴딩, 3. 선박 부품 사상, 4. 선형 철구조물 사상, 5. 안전 지지대 사상, 6. 사다리 부품 사상, 7. 앵글 부품 사상, 8. 철구조물 사상, 9. 기구물 용접, 10. 선박 부품 용접, 11. 소형 철구조물 용접, 12. 선체 주조물 용접, 13. 철제 선반 도색 작업, 14. 밸브 조립 작업, 15. 밸브 및 간판 가공, 16. 주조 및 몰딩 제작, 17. 선별 작업
Q&A-COT 데이터 정제	레이블링 대상 데이터에서 유사 이미지의 경우 대표 이미지를 선별하여 최대한 다양한 이미지로 업사이클링 대상 데이터 선별
이미지
QnA_CoT
Q:떨어진 간판을 볼 때 어떤 유형의 재난 피해로 분류할 수 있으며, 주요 원인은 무엇으로 추정되나요? 1-Step (질문 확인):떨어진 간판의 재난 피해 유형과 주요 원인 파악 2-Step (근거 수집):도로변에 간판이 쓰러져 있고 흰색 프레임과 내부 구조가 일부 노출됨. 간판 주변 바닥에 작은 연두색 물체들이 흩어져 있는 것을 확인. 3-Step (정보 해석 및 연결):간판이 제 위치에서 벗어나 바닥에 쓰러져 있다는 것은 외부의 물리적 힘이 작용했음을 의미 합니다. 주변 다른 구조물은 온전한 것으로 보아 국지적 피해일 가능성이 크며, 따 라서 간판이 쓰러진 원인은 강풍이나 태풍 같은 자연재해일 가능성이 높음. A: 해당 피해는 시설물(간판) 파손으로 분류할 수 있으며, 주요 원인은 강풍 또는태풍으로 추정
추가지 추론 과정
추론 과정의 다양성을 위해 2개의 유형을 선정하여 데이터를 구축하게 되며 상세 유형의 추론 과정은 아래와 같음 유형 1: 분석적 추론 1단계 (질문 확인):질문의 핵심 요소를 파악하고 무엇을 분석해야 하는지 가공 2단계 (근거 수집):질문과 관련된 시각적·문서적에서 파악된 근거 가공 3단계 (정보 해석 및 연결):각 증거가 무엇을 의미하는지 해석하고, 이들 사이의 연관성을 가공 유형 2: 인과관계 추론 1단계 (현상/결과 인식):질문에서 설명하고자 하는 핵심 현상이나 결과를 가공 2단계 (원인 탐색):해당 현상을 유발했을 가능성이 있는 원인을 원천 데이터에서 파악해 가공 3단계 (인과관계 설명):탐색한 원인들이 어떻게 결과로 이어졌는지 그 과정을 논리를 가공
json 형식
{ "upcycling": { "QA": { "qa_keyword_id": "1", "qa_keyword_num": 3, "qa_question": "질문", "qa_answer": "답변" }, "CoT": { "cot_category": “분석 추론, 인과 추론 구분“ "cot_step1": "현상/결과 인식", "cot_step2": "원인 탐색", "cot_step3": "인과관계 설명" } } }

● 실제 예시
{
"upcycling": {
"QA": {
"qa_keyword_id": "1",
"qa_keyword_num": 4,
"qa_question": "현재 작업자의 자세에서 가장 부담이 큰 신체 부위와 이에 따른 위험 등급은 어떻게 되나요?",
"qa_answer": "허리(Trunk)에 가장 큰 부담이 가고 있으며, OWAS 기준 3등급(조속한 조치 필요)으로 분석됩니다."
},
"COT": {
"cot_category": "분석적 추론",
"cot_step1": "작업자가 용접 작업을 위해 허리를 20도 이상 앞으로 굽히고 비틀린 자세를 취하고 있음",
"cot_step2": "무거운 용접 장비를 들고 있어 하중이 가중되고, OWAS 자세 코드(굽힘/비틀림)와 하중 코드가 높게 산정됨",
"cot_step3": "척추 기립근의 과도한 긴장이 유발되므로 근골격계 질환 예방을 위한 즉각적인 작업 자세 개선이 필요함"
}
}
}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜에이아이웍스

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
유동헌	02-423-5178	bertas41@aiworkx.ai	총괄PM

수행기관(참여)

수행기관(참여)
기관명	담당업무
㈜알체라	실무 책임

데이터 관련 문의처

데이터 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
심현민	031-697-8961	hm.sim@alcherainc.com
이종익	031-697-8961	jilee@alcherainc.com

보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청 데이터 열람신청

인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석
1. AI 허브 접속
  신청자
2. 안심존
  사용신청신청자신청서류 제출*
3. 심사구축기관
4. 승인구축기관
5. 데이터 분석 활용신청자
6. 분석모델반출신청자
1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다.
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의