eISSN: 2093-8462 http://jesk.or.kr
Open Access, Peer-reviewed
Jee Hyun Park
, Byung Yong Jeong
, Myoung Hwan Park
10.5143/JESK.2022.41.6.499 Epub 2023 January 02
Abstract
Objective: In this study, the working environment, exposure to hazardous factors, and health problems of automobile and motorcycle repair workers are analyzed according to age group.
Background: Due to the nature of the automobile and motorcycle repair industry, a worker performs several processes and tasks, so the workers are exposed to various hazardous factors. In addition, the proportion of the elderly in the industry is increasing. Therefore, comparative analysis according to age is required for worker characteristics, exposure to working environment hazardous factors, satisfaction with working conditions, and health problems of workers in the industry.
Method: In this study, a total of 393 workers in the automobile and motorcycle repair industry were extracted from the 6th Korean working conditions survey. 47 people were in their 20s and younger, 58 people were in their 30s, 125 people were in their 40s, and 163 people were in their 50s and over. In the survey items, worker characteristics and health-related characteristics were analyzed.
Results: There was a statistically significant differences in years of service, salary, and working hours per week by age. The proportion of complaining any musculoskeletal pain was the highest at 45.5%, followed by upper extremity pain (40.2%), fatigue (29.3%), back pain (27.0%), and lower extremity pain (17.0%). There was no statistically significant difference in the degree of exposure to hazardous factors during work by age, but the overall health status was found to be worse with increasing age. The proportion of complaints of health problems were high in those over 50 years of age.
Conclusion: It is necessary to prepare and implement countermeasures against fatigue and musculoskeletal disorders in elderly workers. In addition, preventive measures and efforts and support to improve working conditions are required to minimize the cumulative exposure of workers to hazardous factors.
Application: The study is considered to be meaningful as basic data for improving working conditions in the automobile and motorcycle repair industry.
Keywords
Automobile and motorcycle repair worker Ageing Working condition Health problem Musculoskeletal Disorders
한국표준산업분류에 의한 자동차 및 모터사이클 수리업(952)은 자동차 수리 및 세차업(9521)과 모터사이클 수리업(9522)을 포함한다. 자동차 수리 및 세차업은 '자동차를 수리 · 유지하는 산업활동으로서 자동차 종합 및 전문 수리, 자동차 세차 및 광택 처리 활동 등을 포함한다.'로 정의되어 있고, 모터사이클 수리업은 '모터사이클 및 설상용 차량을 수리 · 유지하는 산업활동'이라고 정의되어 있다(Statistics Korea, 2017a). 또한 한국직업분류표준에 따르면 자동차 정비원(7510)은 '승용차, 버스, 트럭, 특장차 등 자동차의 엔진, 차체 그리고 관련 부품 등을 수공구 및 관련 장비를 사용하여 조정 · 정비 · 수리 · 교환하는 업무를 수행'하는 근로자를 의미하며, 오토바이 정비원(75291)은 '오토바이의 엔진, 바퀴, 연료주입 여부 등을 정비, 점검 및 수리'하는 근로자를 의미한다(Statistics Korea, 2017b).
전세계 자동차 수리 및 유지보수 서비스 산업은 2018-2022년 동안 두 자릿수 성장할 것으로 예상되었다(Augustine, 2008). 우리나라에서는 2020년 기준 자동차 및 모터사이클 수리업에 종사자수는 154,460명으로 나타났으며 대부분의 사업장이 상시근로자 50인 미만의 소규모 사업장이며 그 중 5인 미만 사업장에 근무하는 종사자수가 73,855명으로 약 47.8%에 달하여(KOSIS, 2020) 사업장의 영세성으로 인해 작업환경 관리와 건강관리가 취약한 편이다. 우리나라 자동차등록대수가 2014년 2,000만대를 돌파했으며 매년 증가해 2021년 말 기준 2,491만대로(MOLIT, 2021) 곧 2,500만대에 도달할 것으로 예측됨에 따라 자동차 정비 수요 증가와 더불어 이로 인한 동 업종의 정비인력 증가 및 업무상 재해 및 질병의 발생도 증가될 것으로 추정이 된다. 2017년 자동차 및 모터사이클 수리업의 산업재해율이 (0.57)로 이전 5년간 증가하는 추세로 전체 업종(0.48)과 비교해 높은 수준이다(MOEL, 2017). 특히, 끼임, 떨어짐, 넘어짐, 물체에 맞음 등의 안전사고와 작업관련성 근골격계 질환이 많이 발생하고 있으나 안전보건에 관련된 예방대책이 미흡한 수준이다(KOSHA, 2011). 또한, 사회전반의 고령화 영향으로 해당 산업에서도 고령자가 차지하는 비중이 높아지고 있다.
정비 작업은 차량의 이상 유무와 파손 정도에 따라 특정한 작업을 장시간 수행하는 불연속적인 작업 특성을 가지고 있으며(HSE, 2009) 자동차 정비사는 안전하지 않은 신체 활동, 사고, 물리적, 화학적, 생물학적 위험, 인간 공학적, 심리사회적, 조직적 요인에 이르기까지 다양한 위험유해요인에 노출되기 쉽다(Kelsh et al., 2007). 자동차 정비사의 작업장에는 종종 감전, 절단, 충돌, 파열된 타이어 소음으로 인한 충격, 낙하 부품 등 다양한 사고로 이어질 수 있는 많은 위험 요소가 있다. 차량에서 배출되는 배기가스, 브레이크액의 중금속과 같은 화학 물질, 그리스 제거제, 윤활제, 페인트, 솔벤트 등이 눈 자극, 현기증, 메스꺼움, 호흡 문제 및 두통 등의 불편을 발생시킬 수 있다(Onawumi et al., 2022).
자동차 수리 작업자는 부상, 통증, 호흡기 증상, 암, 눈 관련 문제 및 피부 문제와 같은 다양한 건강 문제로 고통받고 있다(Kant et al., 1990; Muttamara and Alwis, 1994). Akter et al. (2016)의 연구에 의하면 동종 업계 근로자의 근골격계 증상과 힘을 가하는 것, 중량물 들어올리기, 진동, 반복적인 움직임, 어색한 자세 사이에 매우 유의한 연관성이 있었으며, Nasaruddin et al. (2014)에 의하면 불편한 자세, 무리한 힘, 진동과 같은 업무 관련 요인이 주요 요인이었다. Abaraogu et al. (2016)의 연구에서도 요통 관련 요인은 직무 자율성 부족, 업무 명료성 부족, 주변 소음, 수동 핸들링, 격렬한 자세, 과중한 육체 노동 부하, 진동, 작업 일정, 부적절한 보조 장치 등으로 나타났다. 자동차 및 모터사이클 수리 작업자에 대한 또 다른 연구로는 요통 등 근골격계 질환의 유병율과 관련 요인에 대한 연구(Shukriah et al., 2017; Singh and Singh, 2018; Tamene et al., 2020; Torp et al., 1996)들과 각종 화학적 위험 요소에 노출됨으로써 발생하는 질환 등에 대한 연구(Attwa and El-Laithy, 2009; Barlet, 2013; Enander et al., 2004, Jayjock and Levin, 1984)들이 있다.
국내의 경우 Lee et al. (2006)의 연구에 의하면, 자동차 관련 업종의 공정 중 98%가 노동부 고시 근골격계 부담 작업에 한 가지 이상 해당 된다고 한다. 하지만 자동차 및 모터사이클 수리업에 대한 국내외 선행연구들은 작업 자세의 분포를 파악하거나(Han et al., 2008), 사업장을 중심으로 공학적 개선안을 개발(Baek et al., 2007)하는 등이 있으나 자동차 및 모터사이클 수리업에 종사하는 근로자를 대상으로 하는 근로환경에서의 유해요인 노출 수준과 건강상태 및 근골격계 질환을 근로자의 연령에 따라 비교 분석한 연구는 부족하였다. 작업관련성 근골격계 질환은 장기간에 걸친 반복적 · 지속적 동작 또는 자세로 인한 스트레스가 신체에 누적되어 목, 어깨, 팔, 허리, 다리 등의 신경, 근육, 건, 인대, 관절 등에 이상감각 혹은 통증이 나타나는 질병으로(Da Costa and Vieira, 2010) 조기발견 및 치료가 늦으면 만성화가 될 가능성이 있다(Kim et al., 2003).
본 연구에서는 다양한 산업현장에서 근로자의 고령화가 가속화되고 있는 상황에 비추어 자동차 및 모터사이클 수리업에 있어서도 근로환경, 유해요인 노출 정도, 건강 문제를 근로자의 연령에 따라 비교 분석하여 근로환경 개선과 업무상 질병 예방을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
2.1 Data collection
본 연구는 안전보건공단 산업안전보건연구원(OSHRI, 2022)에서 주관한 제6차 근로환경조사(KWCS: Korean Working Conditions Survey)의 자료를 이용하여 수행하였다. 2020년도에 시행된 제6차 근로환경조사의 원시자료는 총 50,538명의 응답자에 관한 자료로 구성되어 있다(OSHRI, 2022). 본 연구에서는 자동차 및 모터사이클 수리업에 관한 연구 수행을 위하여 한국표준산업분류(Statistics Korea, 2017a)의 자동차 및 모터사이클 수리업(분류코드 952)에 해당되는 자료를 대상으로 하였다. 이들 연구 대상자 중에서 한국표준직업분류(Statistics Korea, 2017b)의 자동차 정비원(7510)과 오토바이 정비원을 포함하고 있는 기타운송장비 정비원(7529)을 추출하여 연구 변수에 대한 결측치가 있는 응답자는 제외하고 상용근로자 총 393명을 연구 대상자로 정하였다. 연구 대상자 중에서 자동차 정비원이 368명(93.6%)으로 대다수를 차지하였으며 연령별로는 50대 이상이 가장 높은 비율로 41.5%를 차지하였고, 40대 31.8%, 30대 14.8%, 20대와 그 이하가 12%를 차지하였다.
2.2 Research Variables
Table 1은 본 연구에서 사용된 연구 변수를 나타낸다. 본 연구의 변수들은 제6차 근로환경조사 설문지 문항 중에서 연구목적에 해당되는 변수를 선택하여 선정하였다.
Factors |
Variables |
Variable description |
Observed score |
Worker |
Personnel |
Age |
1: ≤29, 2: 30s, 3: 40s, 4: ≥50 |
Employment |
Work experience |
Years |
|
Working hours / week |
Hours |
||
Hazard exposure |
Physical hazards |
Vibration |
Measured
in adjusted daily hazard exposure time (ADHE) = (Working hours per week / Working
days per week)*frequency of hazard exposure (0.75 for "all of the time", "almost
all of the time", and "around 3/4 of the time": 0.5 for "around
half of the time"; 0.25 for "around 1/4 of the time": 0.1 for "almost never" and "never") |
Noise |
|||
High temperature |
|||
Low temperature |
|||
Chemical hazards |
Fumes, dust |
||
Vapor |
|||
Skin contact with chemical |
|||
Tobacco smoke |
|||
Infection |
|||
Ergonomic hazards |
Awkward posture |
||
Manual heavy loads handling |
|||
Standing posture |
|||
Repetitive motion |
|||
Health problem |
Physical |
Overall fatigue |
1 = Yes, 0 = No |
MSDS problem |
Backache |
||
Upper limb pain |
|||
Lower limb pain |
|||
Any musculoskeletal pain |
|||
Health status |
|
1: Very bad, 2: Bad, 3:
Moderate, 4: Good, |
|
Satisfaction |
Work condition |
|
1: Not at all, 2: Not very
satisfied, 3: Satisfied, 4: Very satisfied |
연구 변수는 크게 근로자 특성과 근로환경 특성, 건강관련 특성으로 구분된다. 근로자 특성은 설문 응답자 특성(연령, 근속년수, 주당 근무시간, 근로환경에 관한 만족도)으로 구성되었다. 근로환경 특성은 물리적 유해요인(진동, 소음, 고온, 저온), 화학생리학적 유해요인(퓸 및 먼지, 증기, 피부 접촉, 담배 연기, 감염), 인간공학적 유해요인(나쁜 자세, 중량물 취급, 입식 자세, 반복 동작)에 대한 환산노출시간으로 구성되었다. 유해요인 별 일일 환산노출시간 변수들은 설문 문항에 응답한 자료를 이용하여 일일 평균 근무시간(개인별 주당 근무시간/주당 근무일수)에 7점 척도로 답변한 유해요인 별 노출빈도를 곱하여 추정하였다.
건강관련 특성은 업무상으로 관련된 전신피로 및 근골격계 통증 여부와 일반적으로 근로자가 느끼는 건강상태로 구성된다. 전신피로 및 근골격계 통증 여부는 지난 12개월 동안 전신피로를 느꼈는가와 요통, 상지(어깨, 목, 팔, 팔꿈치, 손목, 손 등) 통증, 하지(엉덩이, 다리, 무릎, 발 등) 통증, 복합 통증 존재 여부로 표현되었다. 근골격계 복합 통증 변수는 요통, 상지 통증, 하지 통증 중 어느 한 부위라도 통증이 존재하는가를 나타낸다.
2.3 Data analysis
본 연구에서는 연령별 특성을 각각의 독립 변수에 따라 전반적인 건강상태, 근로환경에 관한 만족도 분포에 차이가 있는가를 검정하기 위하여 χ^(2 )검정을 하며 근속년수별, 주당 근무시간별, 전신피로 및 근골격계 통증 분포에 차이가 있는가 검정하기 위하여 검정을 한다.
정량적인 분석이 가능한 특성 요인(월급, 근속년수, 주당 근로시간), 근로환경 유해요인 노출(물리적 유해요인, 인간공학적 유해요인, 화학적 및 생물학적 유해요인)의 평균에 연령별 차이가 존재하는지 확인하기 위하여 ANOVA 분석을 실시한다.
분석을 위해 활용된 통계패키지는 SPSS 18.0이며 유의수준은 0.05로 분석하였다.
3.1 Characteristics of respondents and working conditions by age group
3.1.1 Work experience, Wage, and Working hours of respondents
Table 2는 연령에 따른 근속년수, 월 평균 소득과 주당 근무시간의 평균 비교 분석 결과이다. 근속년수, 소득, 근무시간은 연령별로 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 근속년수는 50대 이상에서 15.22년(표준편차 10.929)으로 40대 9.93년(표준편차 6.817), 30대 4.22년(표준편차 3.314), 20대 이하 1.83년(표준편차 1.810)보다 높게 나타났다(F= 47.303, p<0.001). 연령에 따른 월 평균 소득은 40대(4.37 백만원)가 30대(3.67 백만원), 50대 이상(3.97 백만원), 20대 이하(3.13 백만원)보다 높게 나타났다(F=15.266, p<0.001). 또한, 주당 근무시간은 50대 이상에서 50.914시간(표준편차 9.7)으로 40대 49.088시간(표준편차 10.589), 30대 46.707(표준편차 9.617), 20대 이하 46.383시간(표준편차 5.984)보다 높게 나타났다(F=4.363, p=0.005).
Age |
Work experience (years) |
Wage (KRW million/month) |
Working hours (hours/week) |
|
≤29 |
Mean |
1.83 |
3.13 |
46.383 |
SD |
(1.810) |
(0.875) |
(5.984) |
|
30s |
Mean |
4.22 |
3.67 |
46.707 |
SD |
(3.314) |
(0.925) |
(9.617) |
|
40s |
Mean |
9.93 |
4.37 |
49.088 |
SD |
(6.817) |
(1.208) |
(10.589) |
|
≥50 |
Mean |
15.22 |
3.97 |
50.914 |
SD |
(10.929) |
(1.189) |
(9.700) |
|
Total |
Mean |
10.31 |
3.95 |
49.170 |
SD |
(9.511) |
(1.187) |
(9.751) |
|
Mean test |
F |
47.303 |
15.266 |
4.363 |
p |
<0.001* |
<0.001* |
0.005* |
|
Note: *significant at
0.05, Note: SD = Standard deviation |
3.1.2 Physical hazard exposures
Table 3은 물리적 유해요인에 관한 하루 평균 환산노출시간을 표현한 것이다. 전체적으로 물리적 유해요인의 노출 정도는 진동(3.737)이 가장 높게 나타났으며 소음(2.345), 저온(2.160), 고온(2.114) 순으로 나타났다. 하지만, 물리적 유해요인인 진동(F=0.270, p=0.847), 소음(F=1.073, p=0.360), 고온(F=0.279, p=0.841), 저온(F=0.992, p=0.397)에 대한 노출 정도에서 연령별로는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
Age |
Vibration |
Noise |
High temperature |
Low temperature |
|
≤29 |
Mean |
4.058 |
2.756 |
2.027 |
1.682 |
SD |
(2.152) |
(2.213) |
(1.775) |
(1.417) |
|
30s |
Mean |
3.823 |
2.401 |
1.913 |
1.857 |
SD |
(2.326) |
(2.102) |
(1.855) |
(1.770) |
|
40s |
Mean |
3.771 |
2.591 |
2.178 |
2.500 |
SD |
(4.888) |
(4.935) |
(2.407) |
(4.973) |
|
≥50 |
Mean |
3.587 |
2.018 |
2.161 |
2.145 |
SD |
(2.343) |
(1.763) |
(1.935) |
(2.007) |
|
Total |
Mean |
3.737 |
2.345 |
2.114 |
2.160 |
SD |
(3.344) |
(3.208) |
(2.064) |
(3.203) |
|
Mean test |
F |
0.270 |
1.073 |
0.279 |
0.992 |
p |
0.847 |
0.360 |
0.841 |
0.397 |
|
Note: SD =
Standard deviation |
3.1.3 Ergonomics hazard exposures
Table 4는 인간공학적 유해요인에 관한 하루 평균 환산노출시간을 표현한 것이다. 전체적으로 인간공학적 유해요인의 노출 정도는 입식 자세(4.564)가 가장 높게 나타났으며 반복 동작(4.255), 나쁜 자세(3.320), 중량물 취급(2.404) 순으로 나타났다. 하지만, 인간공학적 유해요인인 입식 자세(F=0.739, p=0.529), 반복 동작(F=0.255, p=0.858), 나쁜 자세(F=0.255, p=0.858), 중량물 취급(F=0.465, p=0.707)에 대한 노출 정도에서 연령별로는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
Age |
Awkward Posture |
Material handling |
Standing posture |
Repetitive motion |
|
≤29 |
Mean |
3.082 |
2.180 |
4.581 |
4.263 |
SD |
(2.377) |
(1.823) |
(1.985) |
(2.198) |
|
30s |
Mean |
3.194 |
2.291 |
4.409 |
4.464 |
SD |
(2.061) |
(2.033) |
(2.005) |
(2.208) |
|
40s |
Mean |
3.515 |
2.670 |
4.897 |
4.262 |
SD |
(4.925) |
(4.793) |
(4.695) |
(4.937) |
|
≥50 |
Mean |
3.284 |
2.304 |
4.358 |
4.172 |
SD |
(2.251) |
(1.853) |
(2.139) |
(2.570) |
|
Total |
Mean |
3.320 |
2.404 |
4.564 |
4.255 |
SD |
(3.327) |
(3.116) |
(3.157) |
(3.424) |
|
Mean test |
F |
0.255 |
0.465 |
0.739 |
0.103 |
p |
0.858 |
0.707 |
0.529 |
0.958 |
|
Note: SD = Standard
deviation |
3.1.4 Chemical and biologic hazard exposures
Table 5는 화학적 및 생물학적 유해요인에 관한 하루 평균 환산노출시간을 표현한 것이다. 전체적으로 화학적 및 생물학적 유해요인의 노출 정도는 퓸 및 먼지(2.442)이 가장 높게 나타났으며 증기(1.940), 피부 접촉(1.850), 담배 연기(1.358) 감염(1.296) 순으로 나타났다.
하지만, 화학적 및 생물학적 유해요인인 퓸 및 먼지(F=1.759, p=0.155), 증기(F=1.287, p=0.278), 피부 접촉(F=0.397, p=0.755), 담배 연기(F=0.294, p=0.830), 감염(F=0.371, p=0.774)에 대한 노출 정도에서 연령별로는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
Age |
Fumes, dust |
Vapor |
Skin contact |
Tobacco smoke |
Infection |
|
≤29 |
Mean |
2.490 |
1.936 |
1.918 |
1.457 |
1.267 |
SD |
(2.104) |
(1.972) |
(1.869) |
(1.421) |
(1.235) |
|
30s |
Mean |
3.170 |
2.411 |
1.928 |
1.468 |
1.354 |
SD |
(2.327) |
(2.180) |
(1.763) |
(1.538) |
(1.237) |
|
40s |
Mean |
2.565 |
2.153 |
2.042 |
1.350 |
1.431 |
SD |
(4.905) |
(4.831) |
(4.827) |
(1.761) |
(3.221) |
|
≥50 |
Mean |
2.076 |
1.609 |
1.657 |
1.296 |
1.180 |
SD |
(1.815) |
(1.414) |
(1.656) |
(1.052) |
(1.155) |
|
Total |
Mean |
2.442 |
1.940 |
1.850 |
1.358 |
1.296 |
SD |
(3.228) |
(3.074) |
(3.065) |
(1.423) |
(2.061) |
|
Mean test |
F |
1.759 |
1.287 |
0.397 |
0.294 |
0.371 |
p |
0.155 |
0.278 |
0.755 |
0.830 |
0.774 |
|
Note: SD = Standard
deviation |
3.1.5 Self-reported health status
Table 6은 전반적인 건강상태에 대한 평가를 5점 척도로 표현한 것이다. '좋은 편이다' 또는 '매우 좋은 편이다'라는 비율이 67.7%로 나타났으며, '보통이다'라고 응답한 비율이 29.8%, '나쁘다'라고 응답한 비율이 2.5%, '매우 나쁘다'라고 응답한 비율이 0%로 나타났다.
건강상태에 대한 분포를 보면 연령별로 통계적으로 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났다(χ^2=24.642, p=0.017). 건강상태가 '매우 좋다' 또는 '좋다'라는 비율이 20대 이하는 85.1%인데 반하여, 30대는 79.3%, 40대는 68%, 50대 이상은 58.3%로 나타나, 연령대가 높아질수록 건강상태가 좋다는 비율이 낮은 것으로 나타났다.
건강상태에 대한 5점 척도 점수에 대한 평균 비교 검정에서도 20대 이하의 건강상태 점수(4.02)는 30대(3.86), 40대(3.74), 50대 이상(3.60)보다 더 높은 것으로 나타나 연령이 증가할수록 건강이 좋지 않은 것으로 나타났다(F=6.824, p<0.001).
Age |
Distribution test |
Mean test |
|||||
Bad |
Moderate |
Good |
Very good |
Total |
Mean (SD) |
||
≤29 |
N |
1 |
6 |
31 |
9 |
47 |
4.02 |
% |
2.1% |
12.8% |
66.0% |
19.1% |
100.0% |
(0.642) |
|
30s |
N |
0 |
12 |
42 |
4 |
58 |
3.86 |
% |
0.0% |
20.7% |
72.4% |
6.9% |
100.0% |
(0.511) |
|
40s |
N |
3 |
37 |
75 |
10 |
125 |
3.74 |
% |
2.4% |
29.6% |
60.0% |
8.0% |
100.0% |
(0.637) |
|
≥50 |
N |
6 |
62 |
87 |
8 |
163 |
3.60 |
% |
3.7% |
38.0% |
53.4% |
4.9% |
100.0% |
(0.644) |
|
Total |
N |
10 |
117 |
235 |
31 |
393 |
3.73 |
% |
2.5% |
29.8% |
59.8% |
7.9% |
100.0% |
(0.638) |
|
Statistical testing |
|
F=6.824 |
|||||
p=0.003* |
p<0.001* |
||||||
Note: *significant at
0.05, Note: Mean score = 1: Very bad, 2: Bad, 3: Moderate, 4: Good, 5: Very
good |
3.1.6 Satisfaction with working conditions
Table 7은 연령에 따른 근로환경에 관한 만족도 분포와 평균 검정 결과를 나타낸 것이다. Table 7에서 보면 근로환경 만족도는 75.6% 이상이 만족 이상의 응답을 보이는 것으로 나타났으며, 연령별 근로환경 만족도의 분포에서 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다(χ^2=7.142, p=0.622).
Age |
Distribution test |
Mean test |
||||
Not at all |
Not very satisfied |
Satisfied |
Very satisfied |
Mean (SD) |
||
≤29 |
N=47 |
0 |
13 |
31 |
3 |
2.79 |
% |
0.0% |
27.7% |
66.0% |
6.4% |
(0.549) |
|
30s |
N=58 |
1 |
15 |
41 |
1 |
2.72 |
% |
1.7% |
25.9% |
70.7% |
1.7% |
(0.523) |
|
40s |
N=125 |
3 |
28 |
88 |
6 |
2.78 |
% |
2.4% |
22.4% |
70.4% |
4.8% |
(0.566) |
|
≥50 |
N=163 |
0 |
36 |
119 |
8 |
2.83 |
% |
0.0% |
22.1% |
73.0% |
4.9% |
(0.492) |
|
Total |
N=393 |
4 |
92 |
279 |
18 |
2.79 |
% |
1.0% |
23.4% |
71.0% |
4.6% |
(0.527) |
|
Statistical testing |
|
F=0.615 |
||||
p=0.622 |
p=0.606 |
|||||
Note: *significant at
0.05, Note: Mean score = 1: Not at all, 2: Not very satisfied, 3: Satisfied,
4: Very satisfied |
또한 4점 만점의 만족도 점수에 관한 평균 검정에서도 연령별 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다(F=0.615, p=0.606).
3.2 Comparison of self-reported overall fatigue and musculoskeletal pains
3.2.1 Self-reported overall fatigue and musculoskeletal pains by age group
Table 8은 전신피로 및 근골격계 통증에 관한 연령별 호소자 분포를 나타낸다. Table 8에서 보면 복합 통증을 호소하는 비율이 45.5%로 가장 높게 나타났으며, 상지 통증(40.2%), 전신피로(29.3%), 요통(27.0%), 하지 통증(17.0%) 순으로 나타났다.
복합 통증을 호소하는 비율에서 연령별 차이가 존재하는 것으로 나타났으며(χ^2=20.692, p<0.001), 50대 이상(55.8%), 40대(47.2%), 20대 이하(27.7%), 30대(27.6%) 순으로 나타났다. 상지 통증에서도 연령별 차이가 존재하는 것으로 나타났으며(χ^2=16.604, p=0.001), 50대 이상에서(49.7%), 40대(40.8%), 30대(25.9%), 20대 이하(23.4%) 순으로 나타났다. 또한 요통에서도 연령별 차이가 존재하는 것으로 나타났으며(χ^2=18.358, p<0.001), 50대 이상에서(36.8%), 40대(25.6%), 30대(15.5%), 20대 이하(10.6%) 순으로 나타났다 반면, 하지 통증(χ^2=7.565, p=0.056), 호소자 분포에서는 연령별 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 전신피로에서는 연령별 차이가 존재하는 것으로 나타났으며(χ^2=11.497, p=0.009), 50대 이상에서(36.8%), 40대(28.0%), 30대(24.1%), 20대 이하(12.8%) 순으로 나타났다.
Age |
Overall fatigue |
|||||
Backache |
Upper limb pain |
Lower limb pain |
Any pain |
|||
≤29 |
N=47 |
5 |
11 |
2 |
13 |
6 |
% |
10.6% |
23.4% |
4.3% |
27.7% |
12.8% |
|
30s |
N=58 |
9 |
15 |
8 |
16 |
14 |
% |
15.5% |
25.9% |
13.8% |
27.6% |
24.1% |
|
40s |
N=125 |
32 |
51 |
26 |
59 |
35 |
% |
25.6% |
40.8% |
20.8% |
47.2% |
28.0% |
|
≥50 |
N=163 |
60 |
81 |
31 |
91 |
60 |
% |
36.8% |
49.7% |
19.0% |
55.8% |
36.8% |
|
Total |
N=393 |
106 |
158 |
67 |
179 |
115 |
% |
27.0% |
40.2% |
17.0% |
45.5% |
29.3% |
|
|
|
18.358 |
16.604 |
7.565 |
20.692 |
11.497 |
p |
<0.001* |
0.001* |
0.056 |
<0.001* |
0.009* |
|
Note: *significant at
0.05. Note: Any pain = Pain complaints in more than one area |
본 연구는 자동차 및 모터사이클 수리업 근로자를 대상으로 근로환경, 작업환경 유해요인 노출, 건강에 관한 특성을 연령에 따라 비교하고자 하였으며, 연령에 따른 근로환경과 유해요인의 노출시간, 건강상태에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구의 결과에 의하면 자동차 및 모터사이클 수리업에서 연령대가 높을수록 근속년수와 주당 근로시간이 높은 것으로 나타났으나 월 평균 소득은 40대(4.37 백만원), 50대 이상(3.97 백만원), 30대(3.67 백만원), 20대 이하(3.13 백만원) 순으로 나타났다.
물리적 유해요인의 노출 정도는 전체적으로 진동(3.737)이 가장 높게 나타났으며 소음(2.345), 저온(2.160), 고온(2.114) 순으로 나타났으며 화학적 및 생물학적 유해요인의 노출 정도는 퓸 및 먼지(2.442)이 가장 높게 나타났으며 증기(1.940), 피부 접촉(1.850), 담배 연기(1.358), 감염(1.296) 순으로 나타났다. 인간공학적 유해요인의 노출 정도는 입식 자세(4.564)가 가장 높게 나타났으며 반복 동작(4.255), 나쁜 자세(3.320), 중량물 취급(2.404) 순으로 나타났다. 유해요인에 대한 노출 정도에 있어서 연령별로는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
근로환경에 관한 만족도는 연령별로 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났으며 75.6% 이상이 만족 이상의 응답을 보였다.
반면, 전반적인 건강상태에 대해서는 연령별로 통계적으로 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 건강상태가 '매우 좋다' 또는 '좋다'라는 비율이 20대 이하(85.1%), 30대(79.3%), 40대(68%), 50대 이상(58.3%)로 연령대가 낮을수록 건강상태가 좋다는 비율이 높은 것으로 나타나 연령이 증가할수록 전반적으로 건강상태가 좋지 않다는 선행연구의 결과와 일치한다(Lee, 2017).
지난 12개월 동안 건강상 문제가 있었는가에 관한 질문에서 29.3%가 전신피로를 호소하였으며 근골격계 통증으로는 요통, 상지, 하지 어느 부위 중 하나 이상의 부위에 통증을 호소하는 복합 통증 비율이(45.5%) 가장 높게 나타났으며, 통증 부위별로는 상지 통증(40.2%), 요통(27.0%), 하지 통증(17.0%) 순으로 나타났다. 복합 통증 호소도는 남부 Ethiopia를 대상으로 업무 관련 근골격계 증상(통증 및 불편함) 유병율(47.7%)을 연구한 Tamene et al. (2020)의 결과와 유사하다. Bangladesh의 Dhaka를 대상으로 한 Akter et al. (2016)의 연구에 의하면 동종 업계 근로자의 근골격계 증상의 유병률은 77%로 보고되고 가장 영향을 받은 신체 부위는 허리(67%)와 엉덩이(53%)였다. Nasaruddin et al. (2014)에 의하면 Malaysia의 Klang Valley 지역 동종 업종 근로자의 87.4%가 근골격계 증상을 호소하고 있다. India를 대상으로 한 연구에서는 약 85%의 복합 통증을 보고했다(Vyas et al., 2011).
동일 업종에서 각국의 근골격계 증상 호소도의 차이는 주관적 답변에 신체 부위의 통증과 불편함을 모두 포함한 것인지 아니면 통증 만을 답변한 것인지의 차이와, 각 국가의 산업 수준과 근무환경의 차이에 기인한 것으로 보인다. 작업을 지원하는 설비나 공구 등의 차이 특히 Car Lift나 대차, 동력 공구 등의 사용 가능성이 작업 자세나 사용해야 하는 힘의 정도 등에 영향을 미치기 때문이다.
근골격계 복합 통증 호소자 분포에서 연령별로 통계적으로 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 50대 이상(55.8%), 40대(47.2%), 20대 이하(27.7%), 30대(27.6%) 순으로 나타났다. 또한 상지 통증, 요통, 전신피로 호소도에서도 연령별로 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났으며 연령이 높아질수록 통증과 피로를 호소하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 동부 Nigeria에 대한 Abaraogu et al. (2016)의 연구에서도 요통의 유병율이 50대 근로자에서 가장 높고 20대 이하에서 가장 낮은 것으로 나타났다. 하지만 Akter et al. (2016)의 연구에서는 근골격계 통증과 연령 사이에 유의한 연관성이 없었다.
비록 연령별 유해요인들에 대한 노출 정도가 통계적으로는 유의한 차이가 없지만, 대부분의 유해요인 노출 정도에서 50세 이상 근로자 집단의 노출 정도의 평균이 다른 연령 집단들의 평균보다 작다. 그럼에도 불구하고 근골격계 통증이나 전신피로 호소 정도가 나이가 많은 집단에서 더 많이 나타난다는 것은 업종의 특성보다는 고령화의 영향으로 볼 수 있다.
이는 근로자의 전신피로 및 근골격계 통증이 연령이 증가할수록 높아진다는 결과(Kim et al., 2014; Kim, 2016)와 고령화가 요통 유병율의 증가와 상관관계가 있다는 연구 결과들(Burton et al., 1996; Dembe et al., 2004; Valuri and Routley, 1994)에 비추어 설명될 수 있다.
본 연구의 대상자들에 있어서 연령대가 높을수록 동종 업종에서 근속기간이 길다는 특성을 고려할 때 유해요인에 장기간에 걸쳐 누적적으로 노출된 것이 전신피로도와 근골격계 통증 호소 정도에 영향을 준 것으로 해석할 수 있다. Kim et al. (2014)에 의하면 나이가 들수록 육체적 능력과 감각기능이 약해지므로 유해요인에 대한 노출 정도가 낮아도 건강관련 호소도가 크게 나타났다.
자동차 및 모터사이클 수리 업종에서는 젊어서부터 동일 직종에 근무할 가능성이 높으므로 위험유해요인에 노출을 최소화할 수 있는 작업환경을 보장하는 것이 중요하다. Onawumi et al. (2022)은 해당 업종의 유해환경과 이를 줄이기 위한 대책은 안전풍토 조성, 안전을 위한 작업환경의 제공, 안전 프로그램과 보호구의 제공, 작업부하의 적정화 그리고 신체의 무리한 행동을 줄이기 위한 교육 등을 제안하였다. KOSHA (2011)에서는 자동차 경정비원을 대상으로 경정비 업무절차에 따라 안전보건 유해위함요인과 개선방안을 제시하였다.
본 연구는 한계점을 가지고 있다. 첫째, 본 연구에서 사용한 제6차 근로환경조사(KWCS) 자료는 모든 업종과 직종을 대상으로 한 것으로 업종의 세부적인 특성이 반영된 자료가 아니므로 업종 특성과 작업 상황에 따른 근로환경의 차이를 세부적으로 반영하지 못하였다. 둘째, 설문을 기반으로 과거 12개월을 회상하여 답변한 자료이므로 기억에 의존한 편향이 있을 수 있어 전체 자동차 및 모터사이클 수리업 근로자들과의 특성에서 차이가 있을 수 있으므로 일반화하는데 어려움이 있다. 셋째, 유해요인과 건강 특성과의 상관관계를 반영하지 못하였다. 따라서 이를 위한 추가 연구가 요구된다.
본 연구의 한계점에도 불구하고 자동차 및 모터사이클 수리업에 종사하는 차량 정비원을 대상으로 연령을 세분하여 전신피로 및 근골격계 통증에 영향을 주는 근로환경 및 유해요인의 종류별 차이가 존재하는가를 체계적으로 분석한 연구로서 수리업 종사자의 근로환경 개선과 업무상 질병 예방을 위한 기초자료로 의미가 있을 것으로 여겨진다. 또한 연령이 높아질수록 전신피로 및 근골격계 통증을 호소하는 빈도가 높게 나타나고 있어 고령근로자의 관리적 예방대책과 근로조건 개선을 위한 노력과 지원이 요구된다.
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