KR101438145B1 - 사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템 - Google Patents

사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템 Download PDF

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Abstract

스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 멘탈 정보를 취득하여 측정 정보DB(25)에 등록한다. 또한, 제어부(21)는 참조 패턴DB(24)에서 패턴을 특정하고, 이 패턴에 관한 측정 정보를 측정 정보DB(25)로부터 취득한다. 그 후, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 개인속성이나 업무속성에 근거하여 표준 패턴을 보정한다. 그 후, 제어부(21)는 패턴 매치 처리를 수행하여 요주의 여부를 판정한다. 요주의라고 판정했을 경우, 제어부(21)는 경보(alert) 및 어드바이스를 제시한다. 이에 의해, 이용자의 멘탈 정보의 추이에 근거하여 업무나 조직, 그리고 멤버의 리스크를 적절하게 평가하는 것이 가능해진다.

Description

사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템{RISK EVALUATION SYSTEM USING PEOPLE AS SENSORS}
본 발명은, 조직이나 업무에 관한 멤버의 스트레스도 등의 심적 메트릭스(metrics)의 추이를 관측함으로써, 사람을 센서로 이용하여 업무나 조직 그리고 멤버의 리스크 상황을 찰지(察知)하기 위한 리스크 평가 시스템에 관한 것이다.
종래부터, 건강상태나 정신상태의 파악, 또는 그 외 의료상의 목적에서 스트레스의 측정이 실시되고 있다. 또한, 생리량, 주관량, 행동량, 환경 파라미터 등의 데이터를 수집하고, 이 수집된 데이터들의 상관(correlation)을 해석하는 것에 의해, 정신적 스트레스를 저감시키기 위한 기술이 검토되고 있다(예를 들면, 특허문헌 1 참조). 이 문헌에 기재된 기술에서는, 생리반응 측정 처리부가 피측정자의 생리반응을 측정하고, 생리지표 추출부가 측정된 생리반응을 이용하여 생리지표를 구한다. 그 후, 생리량 평가 판정부가 생리 모델을 사용하여 생리지표를 생체내부 파라미터로 변환하고, 변환된 생체내부 파라미터를 프리셋 패턴과 비교한다. 그리고 일치했을 경우에 주관량 데이터 수집부가 피측정자의 주관량을 수집한다.
또한, 인터넷을 통하여, 이용자의 잠재적인 건강을 판정하는 각 사회적 역할(직장, 학교, 가정)에 적합한 심리검사를 제공하기 위한 기술도 검토되고 있다(예를 들면, 특허문헌 2 참조). 이 문헌에 기재된 기술에서는, 각각의 사회적 역할에 있어서의 스트레스 상태를 해명하면서 동시에, 부전(不全, unsoundness)의 원인 및 과정에 관한 근거를 나타내고, 해결에 대한 카운셀링 등의 심리지원 컨텐츠를 실시한다.
또한, 생활자의 스트레스의 실태, 노동 재해 등과 스트레스와의 관련성에 대한 조사도 실시되고 있다(예를 들면, 비특허문헌 1 참조). 이 검토 중에서는, 생리지표(생체정보), 주관·인지계 반응, 행동 반응계 등의 일상생활에 있어서 간편하게 측정할 수 있는 스트레스 측정 기술이 열거되어 있다.
선행 기술 문헌
[특허 문헌]
특허 문헌 1: 일본 특허 공개 공보 평08-275934호 (제1페이지, 도 1)
특허 문헌 2: 일본 특허 공개 공보 제2009-110490호 (제1페이지, 도 1)
[비특허 문헌]
비특허 문헌 1: 사단 법인 인간생활 공학 연구센터 "스트레스 측정 기술의 안전대책에 대한 적용 가능성에 관한 조사 연구 보고서", online, 2004년 3월, 기계 시스템 진흥 협회, 2010년 4월 12일 검색(http://www.hql.jp/research/before/pdf/stress2003.pdf)
업무에 종사하는 멤버가 스트레스 등으로 멘탈에 손상(damage)을 받았을 경우, 휴직이나 트러블에 의해 업무의 생산성이나 계속성에 심각한 영향을 미치게 될 수도 있다. 업무상황에 따라서는, 업무에 종사하는 멤버의 멘탈에 심각한 손상(damage)을 주는 경우도 있다.
사원이나 업무에 종사하는 멤버의 스트레스 등 멘탈 정보를 측정하여, 상기 리스크의 개선을 도모하는 시도가 실시되고 있지만, 멘탈 정보는, 측정 대상의 성격이나 기질, 그리고 측정 시점의 영향을 받기 때문에, 절대적인 평가가 어렵다. 따라서 어느 한 시점의 멘탈 정보에 근거하여, 각 측정 대상의 멘탈 스트레스에 근거하여 리스크를 예견하는 것이 곤란하다.
나아가, 업무내용에 관한 리스크를 평가할 경우, 업무에 관한 보고나 자료 등에 근거하여 관리나 감사를 실시하는 일이 많다. 그러나 이 방법으로는 지금 현재 업무의 좋고 나쁨을 판단하지 못할 수 있다. 예를 들면, 보고 내용은 양호하지만, 업무는 위기적 상황에 빠져 있을 수도 있다. 또한, 업무감사는, 사후적으로 행하여지는 일이 많으므로, 실시간으로 리스크를 평가할 수 있는 것은 아니다.
본 발명은, 상기 과제를 해결하기 위해서 실시되는 것으로, 그 목적은 이용자의 멘탈 정보의 추이에 근거하여 실시간으로 업무나 조직, 또는 멤버의 리스크를 평가하기 위한 리스크 평가 시스템을 제공하는 것이다.
상기 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은, 이용자의 멘탈 정보를 시계열(時係列)로 기억하는 측정 정보 기억 수단과, 멘탈 정보의 추이에 관한 참조 패턴을 기억하는 패턴 정보 기억 수단과, 멘탈 정보의 측정 수단 및 출력 수단에 접속된 제어 수단을 구비한 리스크 평가 시스템으로서, 상기 제어 수단이, 상기 측정 수단으로부터 이용자의 멘탈 정보를 취득하여 상기 측정 정보 기억 수단에 등록하는 수단과, 상기 패턴 정보 기억 수단으로부터 멘탈 정보의 추이에 관한 참조 패턴을 취득하는 수단과, 상기 참조 패턴과 상기 측정 정보 기억 수단에 기록된 멘탈 정보의 추이를 비교하는 수단과, 이 비교 결과에 근거하여 상기 출력 수단에 알람을 출력하는 수단을 구비한 것을 요지로 한다.
본 발명에 의하면, 멘탈 정보의 추이에 관한 참조 패턴을 취득하고, 참조 패턴과 측정 정보 기억 수단에 기록된 멘탈 정보의 추이를 비교한다. 이것으로, 변화에 근거하여 멘탈 스트레스의 이상 상황을 검출하고, 사람을 센서로 이용하여 업무나 조직 그리고 멤버의 리스크 상황을 찰지할 수 있다.
본 발명의 리스크 평가 시스템은, 각 이용자의 속성 정보를 기억한 이용자 속성 정보 기억 수단을 더 구비해도 좋다. 이 경우, 상기 제어 수단이, 상기 이용자의 속성 정보를 취득하고 상기 속성 정보에 근거하여 비교 방법을 보정하는 수단을 더 구비한다.
상기 구성에 따르면, 이용자의 스트레스 내성 등을 고려하여 이 속성에 따른 리스크 평가를 할 수 있다.
본 발명의 리스크 평가 시스템은, 업무 및 이 업무에 종사하는 이용자의 구성 정보를 기억하는 업무 관리 정보의 기억 수단을 더 구비해도 좋다. 이 경우, 상기 제어 수단이, 상기 구성 정보에 관한 이용자의 멘탈 정보의 통계값을 산출하는 수단과, 상기 구성 정보에 관한 이용자 및 그 통계값의 추이에 관한 참조 패턴을 취득하는 수단과, 상기 멘탈 정보의 통계값의 추이와 상기 참조 패턴을 비교하는 수단과, 이 비교 결과에 근거하여 업무에 관한 알람을 출력하는 수단을 구비한다.
상기 구성에 따르면, 복수의 이용자의 멘탈 정보에 근거하여 그 집합체인 업무의 리스크 평가를 실시할 수 있다.
본 발명의 리스크 평가 시스템은 각 업무의 속성 정보를 기억하는 업무 속성 정보 기억 수단을 더 구비해도 좋다. 이 경우, 상기 제어 수단이, 상기 업무의 속성 정보를 취득해서 상기 속성 정보에 근거하여 비교 방법을 보정하는 수단을 더 구비한다.
상기 구성에 따르면, 업무의 성질을 고려하여, 리스크를 평가할 수 있다.
본 발명의 리스크 평가 시스템은, 상기 통계값의 추이와 상기 업무에 종사하는 이용자의 추이를 비교하는 수단과, 이 비교 결과에 근거하여 각 이용자에 관한 알람을 출력하는 수단을 구비해도 좋다.
상기 구성에 따르면, 집단에 의해 실시되는 업무 중 주의해야 할 이용자를 특정할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명에 따르면, 이용자의 멘탈 정보의 추이에 근거하여, 리스크를 평가할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 리스크 평가 시스템은 이용자의 멘탈 정보의 추이에 근거하여 실시간으로 업무나 조직, 또는 멤버의 리스크를 평가할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시형태의 시스템 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시형태에서 사용하는 데이터의 관계도이다.
도 3a은 본 실시형태에서 사용하는 이용자 관리DB에 기록된 데이터의 설명도이다.
도 3b은 본 실시형태에서 사용하는 업무 관리DB에 기록된 데이터의 설명도이다.
도 4a는 본 실시형태에서 사용하는 참조 패턴DB에 기록된 데이터의 설명도이다.
도 4b는 본 실시형태에서 사용하는 측정 정보DB에 기록된 데이터의 설명도이다.
도 5는 본 실시형태의 처리 순서를 나타내는 설명도이다.
도 6은 본 실시형태의 처리 순서를 나타내는 설명도이다.
도 7은 본 실시형태의 처리 순서를 나타내는 설명도이다.
이하, 본 발명을 구체화한 일 실시형태를, 도 1 내지 도 7을 참조하여 설명한다. 본 실시형태에서는, 집합을 이루어 업무를 수행하는 멤버(담당자 개인)의 멘탈 정보를 취득하는 것으로, 각 멤버 및 업무에 있어서의 리스크를 평가하기 위해서 이용하는 일 실시형태의 리스크 평가 시스템이 설명될 것이다. 예를 들면, 시스템 개발과 같이, 개인이 집합을 이룬 집단에 의해 공통된 목적의 업무를 수행하는 경우를 상정한다. 그리고 파티(특정 역할을 담당하는 개인이나 집단)에 있어서의 멘탈값으로 리스크를 평가한다. 이 때문에, 본 실시형태에서는, 도 1에서 나타내듯이, 복수의 측정 장치(10)에 접속된 스트레스 관리 시스템(20)을 이용한다.
여기서, 측정 장치(10)는 스트레스 등의 멘탈 정보로서 각 담당자의 스트레스를 측정하기 위한 측정 수단(또는 측정부)이다. 이 측정 장치(10)는 공지의 스트레스 측정 방법으로 스트레스를 측정한다. 예를 들면, 시각·운동계 반응의 지표(안구운동(동공의 크기, 깜빡거림), 홍채의 대광반응)이나, 내분비·면역계 반응의 지표(타액 내의 코르티솔, 면역 글로불린, 카테콜아민, 아밀라아제)에 의해 평가되는 방법이 있다. 그리고 각 측정 장치(10)에는, 이 장치에 있어서 실시되는 측정 방법을 특정하기 위한 측정 방법 코드가 할당되어 있다.
나아가, 스트레스 관리 시스템(20)은 업무 관리 시스템(12), 통지 단말(15), 및 제어 단말(16)에 접속되어 있다.
업무 관리 시스템(12)은 각 업무를 관리하기 위한 컴퓨터 시스템이다. 본 실시형태에서, 스트레스 관리 시스템(20)은 업무 관리 시스템(12)으로부터 각 업무의 정보(속성, 업무의 구성이나 계획, 참가 멤버, 진척 상황 등)를 취득한다. 또한, 제어 단말(16)로부터 직접 입력된 정보가 각 업무의 정보로서 이용될 수도 있다.
통지 단말(15)은 이용자나 각 업무에 관련된 담당자나 관리자에 대하여 평가 결과를 통지하는 출력 수단(또는 출력부)으로서 기능한다. 예를 들면, 디스플레이 등으로 구성된 표시부와 키보드, 포인팅 디바이스(pointing device) 등으로 구성된 입력부를 구비하는 컴퓨터 단말이나, 전자메일 전송기능, 우편물출력장치 등이 이용될 수 있다.
스트레스 관리 시스템(20)은 측정 장치(10)에서 측정된 측정값에 근거하여 리스크를 평가하는 컴퓨터 시스템이다. 이 스트레스 관리 시스템(20)은 제어부(21), 이용자 관리DB(22), 업무 관리DB(23), 참조 패턴DB(24), 및 측정 정보DB(25)을 구비하고 있다.
여기서, 제어부(21)는 CPU, RAM, ROM(도시하지 않음) 등으로 구성된 제어 수단을 구비하고 있으며, 후술하는 처리(멘탈 정보 취득 단계, 업무 정보 취득 단계, 리스크 평가 단계 등의 각 처리)를 수행한다. 그리고 제어부(21)는, 도 1에 나타내는 바와 같이, 리스크 평가 프로그램으로 멘탈 정보 취득 수단(211, 또는 멘탈 정보 취득부), 업무 정보 취득 수단(212, 또는 업무 정보 취득부), 및 리스크 평가 수단(213, 또는 리스크 평가부)으로서 기능한다.
멘탈 정보 취득 수단(211)은 측정 장치(10)로부터 멘탈 정보를 취득하여 측정 정보DB(28)에 기록하는 처리를 수행한다.
업무 정보 취득 수단(212)은 업무 관리 시스템(12) 혹은 제어 단말(16)로부터 이용자에 의해 입력된 업무 관리 정보(속성, 업무의 구성이나 계획, 참가 멤버, 진척 상황 등)를 취득하여 업무 관리DB(23)에 등록하는 처리를 수행한다.
리스크 평가 수단(213)은 도시하지 않은 평가 통지 설정 수단(또는 평가 통지 설정부)에서 설정된 타이밍에 의해 평가 결과를 출력하는 처리를 수행한다. 이 타이밍으로서, 새로운 측정 정보를 취득했을 때, 또는 미리 정해진 스케쥴이 이용될 수 있다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은, 측정 정보DB(25)에 기록된 정보에 근거하여 개인 패턴(individual pattern) 또는 집단 패턴(group pattern)에 의한 리스크 평가 처리를 수행한다.
이어서, 본 실시형태에서 사용하는 데이터를 도 2에 도시된 클래스 다이어그램으로 설명한다. 여기에서는, '대상' 및 '패턴' 패키지를 이용한다. '대상' 패키지에는 '업무'와 '조직' 패키지가 포함된다. '업무' 패키지는, 개시일, 납기, 업무특성 등의 '업무' 정보와 그 업무가 속하는 '업무 카테고리', 업무 카테고리 특유의 '역할·담당', 업무의 '진척' 정보로 이루어진다. 업무에는 업무를 구성하는 하위 업무가 존재하는 경우도 있다. '조직' 패키지는, '개인'이나 '그룹', 또는 이들을 일반화시킨 '파티'로 이루어진다. 그룹의 구성에 있어서, '리더'와 같이 그룹 내의 역할이 할당될 수 있다. '개인'은 성격이나 기질과 함께 감응도(sensitivity)를 포함한다.
'패턴' 패키지에는, 업무나 조직의 구성 요소나 그 조합을 대상으로 하며, 그들이 발생시키는 파형(波形)이 포함된다. 여기에서는, 주시(注視) 패턴이나 표준 패턴 등이 포함된다.
이어서, 이 클래스 다이어그램에 포함되는 데이터를 기억하는 각 DB(22 내지 25)을 설명한다.
이용자 속성 정보 기억 수단(또는 이용자 속성 정보 기억부)으로서 기능하는 이용자 관리DB(22)에는, 도 3a에 나타내는 바와 같이, 스트레스 관리 시스템(20)의 이용자를 관리하기 위한 이용자 관리 레코드(220)를 기억한다. 이용자 관리 레코드(220)는 이용자 등록이 수행된 경우에 기록된다. 이용자 관리 레코드(220)는 이용자 코드, 성격 코드, 감응도에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
이용자 코드 데이터 영역에는, 스트레스 관리 시스템(20)의 이용자를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 이 이용자 코드에 근거하여, 연락처 관리DB(도시하지 않음)로부터, 이 이용자의 연락처 정보(예를 들면, 메일 주소)를 취득할 수 있다.
성격 코드 데이터 영역에는, 이 이용자의 성격·기질을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 이 성격 코드에 근거하여, 패턴 보정DB(도시하지 않음)로부터, 측정값이나 참조 패턴과의 비교에 있어서의 각종 보정을 위한 보정값을 취득할 수 있다.
감응도 데이터 영역에는, 측정 방법에 대응하여 출력되는 측정값을 멘탈값(스트레스 강도)으로 변환하기 위한 계수에 관한 데이터가 기록된다. 이 데이터 영역에는, 측정 방법 코드마다, 이 측정 장치(10)에 있어서 측정된 측정값을 보정하기 위한 감응도가 기록된다.
업무 속성 정보 기억 수단(또는 업무 속성 정보 기억부) 및 업무 관리 정보 기억 수단(또는 업무 관리 정보 기억부)으로서 기능하는 업무 관리DB(23)에는, 도 3b에 나타내는 바와 같이, 각 업무를 관리하기 위한 업무 관리 데이터(230)가 기억된다. 업무 관리 데이터(230)는 업무 속성 레코드(231), 진척 상황 관리 레코드(232) 및 업무 할당 레코드(233)를 포함한다.
업무속성 레코드(231)는 업무내용이 등록되었을 경우에 기록된다. 이 업무속성 레코드(231)는 업무 코드, 업무속성에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
업무 코드 데이터 영역에는, 업무를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 예를 들면, 시스템 개발의 프로젝트의 경우에는, 이 프로젝트를 특정하기 위한 식별자(프로젝트 관리 코드)가 기록된다.
업무 속성 데이터 영역에는, 이 업무의 속성을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 본 실시형태에서는, 업무 속성으로서, 개시일, 납기, 업무 특성이 기록된다. 이 업무특성에는, 긴급도, 중요도, 규모 등에 관한 파라미터가 포함된다. 이 업무속성의 파라미터에 근거하여, 패턴 보정DB(도시하지 않음)로부터, 리스크 평가에 사용하는 표준 패턴의 보정값을 취득할 수 있다. 하위 업무가 있을 경우에는, 업무 특성에 하위 업무의 업무 코드를 포함시킨다. 그리고 이 업무 코드를 이용하여, 하위 업무의 긴급도, 중요도, 규모 등의 파라미터에 전개할 수 있다.
진척 상황 관리 레코드(232)는, 각 업무의 진척 상황이 등록되었을 경우에 기록된다. 이 진척 상황 관리 레코드(232)는 업무 코드, 진척 상황, 등록 시기에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
업무 코드 데이터 영역에는, 각 업무를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
진척 상황 데이터 영역에는, 이 업무의 진척 상황을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 예를 들면, 시스템 개발에 관한 업무에 대해서는, 이 업무 중에 수행되는 각 페이즈나 프로세스(요건 정의, 시스템 설계, 프로그래밍, 테스트 등)의 개시나 종료를 특정하기 위한 정보(프로세스 코드 및 진척율)가 기록된다. 그리고 이 프로세스 코드에 의해, 이 업무를 수행하고 있는 담당자나 종료한 담당자를 특정할 수 있다.
등록 시기 데이터 영역에는, 이 레코드가 등록된 시기(연월일)에 관한 데이터가 기록된다.
업무 할당 레코드(233)는, 이용자에 관한 업무 할당이 등록되었을 경우에 기록된다. 업무 할당 레코드(233)는 업무 할당 코드, 업무 코드, 역할·담당, 이용자 코드, 예정에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
업무 할당 코드 데이터 영역에는, 업무의 할당을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
업무 코드 데이터 영역에는, 각 이용자가 하는 업무를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
역할·담당 데이터 영역에는, 이 업무에 있어서의 역할이나 담당을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 예를 들면, 시스템 개발에 관한 업무에 대해서는, 컨설턴트나 시스템 엔지니어, 프로그래머 등의 역무 코드가 기록된다.
이용자 코드 데이터 영역에는, 이 업무에 있어서, 이 역할·담당의 이용자를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 한편, 이 데이터 영역에는 업무 할당 코드가 기록될 수도 있다.
예정 데이터 영역에는, 이 역할·담당이 업무를 수행하는 시기(연월일)에 관한 데이터가 기록된다.
패턴 정보 기억 수단(또는 패턴 정보 기억부)으로서 기능하는 참조 패턴DB(24)에는, 도 4a에 나타내는 바와 같이, 스트레스를 평가하기 위한 참조 패턴 데이터(240)가 기록된다. 참조 패턴 데이터(240)는 표준 패턴 관리 레코드(241) 및 주시 패턴 관리 레코드(242)로 구성된다. 표준 패턴 관리 레코드(241) 및 주시 패턴 관리 레코드(242)는 표준 패턴 및 주시 패턴이 등록되었을 경우에 각각 기록된다.
표준 패턴 관리 레코드(241)는 표준 패턴 코드, 패턴 카테고리, 표준 패턴 파형에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
표준 패턴 코드 데이트 영역에는, 각 표준 패턴을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
패턴 카테고리 데이터 영역에는, 이 표준 패턴이 속하는 카테고리를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 이 패턴 카테고리를 이용하는 것에 의해, 개인 패턴 또는 집단 패턴 중 어느 것을 특정함과 동시에, 집단 패턴의 경우에는, 어느 업무 혹은 업무 할당에 관한 패턴인가를 특정할 수 있다.
표준 패턴의 파형 데이터 영역에는, 업무 등에 있어서의 표준적인 스트레스 파형에 관한 데이터가 기록된다.
예를 들면, 시스템 개발에 관한 업무는 하기와 같은 파형들을 가질 수 있다.
·'높은 하류(High in downstream)': 분석이나 설계 페이즈에 비해 프로그래밍 페이즈에서 스트레스가 높다.
·'높은 진척(High progress)': 진척율이 높아질수록 스트레스가 높아진다.
주시 패턴 관리 레코드(242)는 주시 패턴 코드, 패턴 카테고리, 주시 패턴 파형, 어드바이스에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
주시 패턴 코드 데이터 영역에는, 각 주시 패턴을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
패턴 카테고리 데이터 영역에는, 이 주시 패턴이 속하는 카테고리를 특정하기 위한 식별자(플래그)에 관한 데이터가 기록된다. 이 패턴 카테고리를 이용하는 것에 의해, 개인 패턴 또는 집단 패턴이나, 집단 패턴에 있어서의 업무나 업무 할당을 특정할 수 있다.
주시 패턴 파형 데이터 영역에는, 주의해야 할 보정값·통계값의 파형에 관한 데이터가 기록된다.
예를 들면, 각 파티(어느 역할을 담당하는 개인이나 집단) 단독으로의 주시 패턴에는, 이하와 같은 것이 있다.
·'하이레벨 지속(Continuing at high level)': 측정값·통계값이 나타내는 파형에 있어서, 높은 스트레스 레벨이 계속되는 기간(평가 지표)이 기준 기간 이상이 된다.
·'급변동(Violent fluctuations)': 측정값·통계값이 나타내는 파형에 있어서, 기준 기간내의 스트레스 레벨의 변화(평가 지표)가 기준값을 초과하며, 단시간에 심하게 상하 변화를 나타낸다.
·'괴리(Separation)':측정값·통계값이 나타내는 파형에 있어서, 업무 속성이나 진척도에 대응하는 표준 패턴에 대한 괴리량(평가 지표)이 기준값을 초과한다.
또한, 집단을 구성하는 멤버(각 멤버는 파티이며, 개인의 경우도 하위의 집단의 경우도 있다)에 관한 주시 패턴에는, 이하와 같은 것이 있다.
·'이상값(Outlier)': 측정값·통계값이 나타내는 파형에 있어서, 같은 집단에 속하는 멤버에 의해 산출되는 범위에 대하여, 허용 범위를 초과하는 값의 패턴을 나타내는 멤버가 존재(평가 지표)한다.
·'큰 변화(Large variations)': 측정값·통계값이 나타내는 파형에 있어서, 같은 집단에 속하는 멤버의 값이나 패턴의 변화(평가 지표)가, 기준값을 초과한다.
어드바이스 데이터 영역에는, 이 파형을 검출한 경우에 이용자(개인이나 업무의 관리자)에 대하여 제공하는 어드바이스에 관한 데이터가 기록된다.
측정 정보 기억 수단(또는 측정 정보 기억부)으로서 기능하는 측정 정보DB(25)에는, 도 4b에 나타내는 바와 같이, 측정 장치(10)에서 상정한 측정값이나, 이 측정값에 근거하여 산출한 통계값을 관리하기 위한 측정 데이터(250)를 기억한다. 측정 데이터(250)는 측정 결과 관리 레코드(251) 및 통계값 관리 레코드(252)로 구성된다.
측정 결과 관리 레코드(251)는 측정 장치(10)로부터 취득한 측정값에 근거하여 멘탈값을 산출한 경우에 기록된다. 측정 결과관리 레코드(251)는 이용자 코드, 측정 시기, 측정 방법, 측정값, 멘탈값에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
이용자 코드 데이터 영역에는, 각 이용자를 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
측정 시기 데이터 영역에는, 이 이용자에 대하여 측정값을 취득한 시기(연월일 및 시각)에 관한 데이터가 기록된다.
측정 방법 데이터 영역에는, 이 측정값을 취득한 측정 장치(10)에 있어서의 측정 방법을 특정하기 위한 식별자(측정 방법 코드)에 관한 데이터가 기록된다.
측정값 데이터 영역에는, 측정 장치(10)로부터 취득한 측정값에 관한 데이터가 기록된다.
멘탈값 데이터 영역에는, 이용자에 따라 보정된 보정값을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다.
통계값 관리 레코드(252)는 각 업무에 속하는 이용자의 측정값에 근거하여 통계값을 산출한 경우에 기록된다. 이 통계값 관리 레코드(252)는 대상 코드, 산출 시기, 멘탈 통계값에 관한 데이터를 포함하여 구성된다.
대상 코드 데이터 영역에는, 이 통계값의 대상을 특정하기 위한 식별자에 관한 데이터가 기록된다. 구체적으로는, 업무 코드 혹은 업무 할당 코드가 기록된다.
산출 시기 데이터 영역에는, 통계값을 산출한 시기(여기는 연월일)에 관한 데이터가 기록된다.
멘탈 통계값 데이터 영역에는, 대상 코드가 나타내는 대상의 통계값에 관한 데이터가 기록된다.
나아가, 스트레스 관리 시스템(20)은, 패턴 보정DB(도시하지 않음)을 구비하고 있다. 이 패턴 보정DB에는, 성격 코드에 관련되게 만들고, 측정값이나 참조 패턴을 보정하기 위한 보정값이나, 업무 속성의 파라미터와 관련지어, 참조 패턴을 보정하기 위한 보정값이 기록되어 있다.
상기한 바와 같이 구성된 시스템을 이용하여, 리스크를 평가하는 경우의 처리 순서에 대해서, 도 5 내지 도 7을 이용하여 설명한다. 여기에서는, 기본정보의 등록 처리, 관측 정보의 등록 처리, 개인 패턴에 의한 리스크 처리, 집단 패턴에 의한 리스크 평가 처리를 차례로 설명한다.
(기본정보의 등록)
스트레스 관리 시스템(20)을 이용할 경우, 우선, 기본정보를 등록한다. 이 기본정보의 등록을, 도 5를 이용해서 설명한다.
여기에서는, 스트레스 관리 시스템(20)에 있어서, 이용자 정보의 등록 처리를 수행한다(단계 S1-1). 구체적으로는, 제어 단말(16)을 이용하여, 리스크 평가 대상의 이용자에 대해서, 이용자 정보 등록 요구를 스트레스 관리 시스템(20)으로 송신한다. 이 이용자 정보 등록 요구는 이용자 코드, 성격, 감응도에 관한 데이터를 포함한다. 이용자 정보등록 요구를 수신한 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 제어 단말(16)로부터 취득한 데이터를 이용자 관리DB(22)에 등록한다.
나아가, 스트레스 관리 시스템(20)에 있어서, 업무 정보의 등록 처리를 수행한다(단계 S1-2). 구체적으로는, 제어 단말(16)을 이용하여, 리스크 평가 대상의 업무에 대해, 업무 정보 등록 요구를 스트레스 관리 시스템(20)으로 송신한다. 이 업무 정보 등록 요구는 업무 속성 정보(업무 코드, 업무 속성)를 포함한다. 업무 정보 등록 요구를 수신한 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 제어 단말(16)로부터 취득한 데이터를 업무 관리DB(23)에 등록한다.
나아가, 스트레스 관리 시스템(20)에 있어서, 업무 할당의 등록 처리를 수행한다(단계 S1-3). 구체적으로는, 제어 단말(16)을 이용하여, 리스크 평가 대상의 업무에 대해, 업무 할당 정보 등록 요구를 스트레스 관리 시스템(20)으로 송신한다. 이 업무 할당 정보 등록 요구는 업무 할당 정보(업무 코드, 역할·담당, 이용자 코드, 예정 등)를 포함한다. 업무 할당 정보 등록 요구를 수신한 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 제어 단말(16)로부터 취득한 데이터를 업무 할당 레코드(233)에 등록한다. 또한, 제어부(21)는 이용자 코드에 근거하여 업무 관리 시스템(12)으로부터 이용자가 종사하는 업무 정보를 취득할 수 있다. 또한, 제어부(21)는 업무 코드에 근거하여 업무 관리 시스템(12)으로부터 이용자가 종사하는 업무 정보를 취득할 수 있다.
(관측 정보의 등록)
그리고 스트레스 관리 시스템(20)은 관측 정보를 취득하여 각 데이터 베이스에 등록한다. 이 관측 정보의 등록을, 도 5를 이용해서 설명한다.
여기에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 진척 상황의 등록 처리를 수행한다(단계 S2-1). 구체적으로는, 제어부(21)의 업무 정보 취득 수단(212)은, 정기적으로, 업무 관리 시스템(12)에 접근하여 각 업무 코드에 대응된 진척 상황 정보를 취득한다. 예를 들면, 시스템 개발에 관한 업무의 경우에는, 각 업무에서 수행되고 있는 페이즈·프로세스를 특정하기 위한 프로세스 코드를 취득한다. 그리고 업무 정보 취득 수단(212)은 취득한 업무 진척 정보에 근거하여 프로세스 코드 및 진척율을 업무 관리DB(23)에 등록한다.
또한, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 멘탈 정보의 취득 및 등록 처리를 수행한다(단계 S2-2). 구체적으로는, 이용자는, 멘탈 정보를 측정하도록, 측정 장치(10)에 이용자 코드를 입력한다. 이 경우, 측정 장치(10)는 측정 결과를 스트레스 관리 시스템(20)으로 송신한다. 이 측정 결과는 측정 방법 코드, 측정값 및 이용자 코드를 포함한다. 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)의 멘탈 정보 취득 수단(211)은 측정 장치(10)로부터 취득한 측정 결과를 기록한 측정 결과 관리 레코드(251)를 생성하여 측정 정보DB(25)에 등록한다. 그리고 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)가, 이용자가 사용하는 단말에 대하여, 정기적으로 멘탈 정보의 측정을 촉진시킬 수 있다. 이 경우, 지난 번 멘탈 정보의 측정로부터 미리 정해진 간격 이상의 시간이 경과된 이용자를 검지하면, 연락처 관리DB로부터 이 이용자와 관계되는 연락처 정보(본인이나 관리자의 연락처)를 취득하고, 이 연락처의 통지 단말(15)에 멘탈 정보의 측정을 재촉하는 메시지를 출력한다.
이어서 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 측정 방법에 의존하는 보정 및 등록 처리를 수행한다(단계 S2-3). 구체적으로는, 제어부(21)의 멘탈 정보 취득 수단(211)은 이용자 관리DB(22)로부터 이용자 코드, 측정 방법 코드에 대응하는 감응도를 취득한다. 그리고 멘탈 정보취득 수단(211)은 감응도를 이용해서 측정값을 보정한 멘탈값을 산출하여 측정 결과 관리 레코드(251)에 등록한다.
(개인 패턴에 의한 리스크 평가 처리)
이어서, 개인 패턴에 의한 리스크 평가 처리를, 도 6을 이용하여 설명한다.
스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 개인 패턴 추출 처리를 수행한다(단계 S3-1). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 참조 패턴DB(24)으로부터, 패턴 카테고리가 개인 패턴인 표준 패턴 코드, 주시 패턴 코드가 부여된 표준 패턴, 및 주시 패턴을 추출한다.
그리고 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 추출 패턴마다 이하의 처리를 반복한다.
여기에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 추출 패턴에 따른 측정 정보의 취득 처리를 수행한다(단계 S3-2). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 이용자 관리DB(22)의 이용자 관리 레코드(220)로부터, 각 이용자 코드와 관련된 성격 코드를 취득한다. 나아가, 리스크 평가 수단(213)은, 측정 정보DB(25)의 측정 결과 관리 레코드(251)로부터, 각 이용자의 멘탈값 또는 추이를 취득한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 개인 속성에 근거하여 표준 패턴의 보정 처리를 실행한다(단계 S3-3). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은 각 이용자의 성격 코드에 대응하는 보정값을 패턴 보정DB로부터 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은 이 보정값을 사용해서 추출한 표준 패턴을 보정한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 패턴 매치 처리를 수행한다(단계 S3-4). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은 보정된 표준 패턴과 측정 정보DB(25)로부터 취득한 멘탈값(또는 추이)을 비교한다. 나아가, 리스크 평가 수단(213)은 참조 패턴DB(24)로부터 추출한 주시 패턴에 따른 평가 지표를 산출한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는,요주의 여부에 관한 판정 처리를 수행한다(단계 S3-5). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 보정된 표준 패턴으로부터 멘탈값의 불일치(평가 지표)가 기준값 이상인 경우에, '요주의'라고 판정한다. 또한, 리스크 평가 수단(213)은 주시 패턴과 유사한 평가 지표를 검출했을 경우에, '요주의'라고 판정한다.
요주의라고 판정했을 경우(단계 S3-5에 있어서 'YES'의 경우), 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 경보(alert)의 제시 및 어드바이스의 제시 처리를 수행한다(단계 S3-6). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은 이 이용자의 연락처를 연락처 관리DB로부터 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은 이 연락처에 대하여 경보(alert)를 제시한다. 이 경보(alert)는 측정값의 파형(추이)을 포함한다. 나아가, 리스크 평가 수단(213)은 검지한 주시 패턴에 대응하는 어드바이스를 취득하고, 이 어드바이스를 제시한다. 한편, 요주의가 아니라고 판정했을 경우(단계 S3-5에 있어서 'NO'의 경우), 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 경보(alert)의 제시 및 어드바이스의 제시 처리(단계 S3-6)를 스킵한다.
(집단 패턴에 의한 리스크 평가 처리)
다음에, 집단 패턴에 의한 리스크 평가 처리를, 도 7을 이용하여 설명한다.
스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 집단 패턴의 추출 처리를 수행한다(단계 S4-1). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 참조 패턴DB(24)로부터, 패턴 카테고리가 집단 패턴인 표준 패턴 코드, 주시 패턴 코드가 부여된 표준 패턴, 및 주시 패턴을 추출한다. 또한, 집단 패턴이 특정한 업무특성이나 역할·담당 특유의 패턴인(집단 패턴에 업무특성이나 역할·담당이 기록되어 있다) 경우는, '업무 관리DB'의 업무특성이나 역할·담당과 일치하는 것을 추출한다.
그리고 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 추출 패턴마다 이하의 처리를 반복한다.
여기에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 추출 패턴에 관계되는 측정 정보의 취득 처리를 수행한다(단계 S4-2). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 업무 관리DB(23)의 업무 속성 레코드(231)로부터, 각 업무 코드에 관련되게 만들 수 있었던 업무속성을 취득한다. 게다가, 리스크 평가 수단(213)은, 패턴 카테고리로서 업무 코드가 기록되고 있을 경우, 업무 관리DB(23)의 업무 할당 레코드 중에서, 각 업무 코드에 관련되게 만들 수 있었던 이용자 코드를 취득한다. 패턴 카테고리로서 업무 할당 코드가 기록되어 있을 경우, 업무 관리DB(23)의 업무 할당 레코드와 관련된 이용자 코드를 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은, 측정 정보DB(25)의 측정 결과 관리 레코드(251)로부터, 이 이용자 코드와 관련된 멘탈값(이 업무에 관한 이용자의 멘탈값)을 취득한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 업무 속성에 근거하여 표준 패턴의 보정 처리를 실행한다(단계 S4-3). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은 각 업무의 업무 속성에 대응하는 보정값을 패턴 보정DB으로부터 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은, 추출한 표준 패턴을, 이 보정값을 사용해서 보정한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 패턴 매치 처리를 수행한다(단계 S4-4). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은 이 업무에 관한 이용자의 멘탈값을 사용해서 멘탈 통계값을 산출한다. 여기에서는, 통계값으로서 평균치를 산출한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은 보정된 표준 패턴과, 멘탈 통계값(또는 추이)을 비교한다. 나아가, 리스크 평가 수단(213)은, 참조 패턴DB(24)로부터 추출한 주시 패턴에 따른 평가 지표를 산출한다.
이어서, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 요주의 여부에 관한 판정 처리를 수행한다(단계 S4-5). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 보정된 표준 패턴으로부터 멘탈 통계값의 불일치(평가 지표)가, 기준값 이상인 경우, '요주의'라고 판정한다. 또한, 리스크 평가 수단(213)은, 주시 패턴과 일치하는 평가 지표를 검출했을 경우, '요주의'라고 판정한다.
요주의라고 판정했을 경우(단계 S4-5에 있어서 'YES'의 경우), 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 경보(alert)의 제시 및 어드바이스의 제시 처리를 수행한다(단계 S4-6). 구체적으로는, 제어부(21)의 리스크 평가 수단(213)은, 업무 할당 레코드(233)로부터, 이 업무의 책임자의 이용자 코드를 특정한다. 이어서, 리스크 평가 수단(213)은 연락처 관리DB로부터 이 책임자의 연락처를 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은 이 연락처에 대하여 경보(alert)를 제시한다. 이 경우, 알람은 주시 패턴을 구성하는 이용자에 관한 정보를 포함할 수 있다. 나아가, 리스크 평가 수단(213)은, 참조 패턴DB(24)로부터, 주시 패턴에 대응하는 어드바이스를 취득하여 이 어드바이스를 제시한다. 한편, 요주의가 아니라고 판정했을 경우(단계 S4-5에 있어서 'NO'의 경우), 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 경보(alert)의 제시, 어드바이스의 제시 처리(단계 S4-6)를 스킵한다.
본 실시형태에 의하면, 이하와 같은 효과를 얻을 수 있다.
(1) 본 실시형태에서는, 개인 패턴에 의한 리스크 평가 처리를 수행한다. 이로써, 개인 멘탈 정보의 추이를 이용하여 요주의 상황을 판정할 수 있다. 높은 스트레스 상태에서는 개인 업무의 품질과 생산성의 저하를 초래할 가능성이 있다. 이와 같은 가능성을, 각 이용자의 스트레스 등의 관측으로, 신속하게 검지할 수 있다. 스트레스 등을 계속적으로 관측하는 것에 의해, 이용자의 멘탈 상태의 악화 리스크를 찰지할 수 있다.
(2) 본 실시형태에서는, 집단 패턴에 의한 리스크 평가 처리를 수행한다. 이로써, 개인의 집합체인 집단의 멘탈 정보를 이용하여 요주의 상황을 판정할 수 있다. 본 발명에서는, 집단(예를 들면, 프로젝트 등의 특정 업무)에 관한 복수의 참가 멤버를 센서로 하여, 업무 리스크의 '시각화'를 실현할 수 있다. 특정 업무의 참가 멤버는 업무의 실태를 피부로 느낀다. 참가 멤버의 스트레스의 최대 요인은 업무에 있다는 조사도 있다. '업무가 잘 진행되고 있지 않다', '이대로는 업무가 순조롭게 진행되지 않을 수 있다'고 느끼면 참가 멤버의 스트레스는 높아진다. 다시 말해, 참가 멤버의 멘탈 상태(스트레스 등)를 계속적으로 관측하는 것으로, 실시간으로 업무상의 리스크를 시각화할 수 있다.
또한, 추출 패턴에 관계되는 측정 정보의 취득 처리(단계 S4-2)에 있어서, 패턴 카테고리로서 업무 코드가 기록되고 있을 경우, 업무 관리DB(23)의 업무 할당 레코드 중에서 각 업무 코드와 관련된 이용자 코드를 취득한다. 패턴 카테고리로서 업무 할당 코드가 기록되고 있을 경우, 업무 관리DB(23)의 업무 할당 레코드와 관련된 이용자 코드를 취득한다. 그리고 리스크 평가 수단(213)은, 측정 정보DB(25)의 측정 결과관리 레코드(251)로부터, 이 이용자 코드와 관련된 멘탈값을 취득한다. 이 멘탈값을 사용하여, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 패턴 매치 처리를 수행한다(단계 S4-4). 복수의 서브시스템(하위 업무)으로 구성되어 있는 시스템(업무)에 집단 패턴을 적용시킬 경우, 구성 요소(멤버)로는 이하의 둘을 들 수 있다.
·서브시스템
·(서브시스템, 서브-서브시스템 등을 포함하는) 시스템에 관련된 사람(구성원)
이로써, 분업 등의 업무의 구성 정보에 근거하여 멤버의 스트레스 등을 해석할 수 있다. 따라서 업무에 있어 어디에 리스크가 있는지, 업무 리스크가 어떻게 확산되어 있는지 등의 업무상의 리스크 평가를 실시간으로 할 수 있다.
(3) 본 실시형태에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 개인 속성에 근거하여 표준 패턴의 보정 처리를 실행한다(단계 S3-3). 이로써, 개인 상황에 따라 정확한 패턴 매치를 실행할 수 있다.
(4) 본 실시형태에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 업무 속성에 근거하여 표준 패턴의 보정 처리를 실행한다(단계 S4-3). 이로써, 업무 속성에 따라 정확한 패턴 매치를 할 수 있다.
(5) 참조 패턴DB(24)에는, 스트레스를 평가하기 위한 참조 패턴 데이터(240)가 기록된다. 여기에서는, 집단 내의 개인에 대하여 주시 패턴이 기록된다. 이것으로, 예를 들어 집단의 멘탈 통계값에 대하여, 이 집단에 속하는 개인의 멘탈값이 허용 범위를 넘어서 이탈해 있는 경우에 경보(alert)를 제시할 수 있다. 따라서 집단의 멘탈 통계값의 동향과는 다른 동향을 나타내는 개인을 검출할 수 있다.
그리고 상기 각 실시형태는 아래와 같이 변경해도 좋다.
상기 실시형태에서는, 멘탈 정보 취득 수단(211)은 측정 장치(10)로부터 취득한 측정 결과를 측정 정보DB(25)에 등록한다. 여기서, 멘탈 정보취득 수단(211)은 소정의 타이밍으로 측정 결과를 취득할 수 있다. 이 경우, 멘탈 정보 취득 수단(211)은 측정 결과를 취득하는 타이밍을 결정하는 기능을 갖게 한다. 취득 타이밍으로서는 이하의 타이밍이 있으며, 수동을 더 포함시켜 복수의 타이밍을 조합시킬 수 있다.
·연속적: 연속 데이터로서 끊임없이 계측을 실시한다.
·정기적: 한 시간마다, 하루마다, 일주일 마다 등의 설정 간격으로 단속적(斷續的)으로 계측을 한다.
·매 이벤트: 진척 회의 등 (스케쥴러와 연동된) 이벤트를 기점으로 계측을 실시한다.
·매 인증: 인증 시에 (생체인증과 연동된) 계측을 실시한다.
○ 상기 실시형태에서는, 측정 장치(10)는, 시각·운동계 반응의 지표나, 내분비·면역계 반응의 지표에 의해 스트레스가 측정된다. 스트레스의 측정 방법은 이들에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 측정 장치(10)는 반드시 구체적인 측정 장치일 필요는 없다. 구체적인 계측 장치로부터 출력된 멘탈 정보가 입력될 수도 있다. 또한, 질문지나 앙케이트 조사를 실시하는 주관·인지계 반응(문진)을 실시해도 좋다. 또한, 생리지표의 측정 기술(생체정보)로서, 중추 신경계 반응의 지표(뇌파), 자율 신경계 반응의 지표(심박변동, 혈압, 지첨용적맥파, 호흡 활동, 피부온도, 발한, 양도락(고 전도성 경로 또는 전류), 감정 지표(음성), 행동계 반응(반응 시간, 작업량 등의 항목을 중심으로 한 측정)을 이용하는 것도 가능하다. 또한, 행동계 반응의 지표로서, 자리를 뜨는 회수·빈도나 키보드 타이핑의 강도나, 그 흔들림 등을 이용하는 것도 가능하다. 자리를 뜨는 회수에 대해서는, 예를 들면, 이용자의 의자에 압력 센서를 마련하는 것이나 입퇴실 관리 시스템과의 연계에 의해, 자리 이탈 회수를 산출할 수 있다. 또한, 키보드 타이핑의 강도나 흔들림에 대해서는, 키보드에 압력 센서를 마련하여 산출할 수 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 참조 패턴DB(24)에는, 주시 패턴이 기록되어 있다. 이 주시 패턴은, 상술한 사례에 한정되는 것이 아니다. 예를 들면, 업무의 역할 등에 근거한 주시 패턴을 이용해도 좋다. 예를 들면, 관리자와 담당자의 스트레스 차가 역전·괴리되어 있는 상황을 나타내는 주시 패턴이나, 설계자와 프로그래머의 스트레스 차가 역전·괴리되어 있는 상황을 나타내는 주시 패턴을 이용해도 좋다. 이 경우에는, 업무 할당 레코드(233)에 기록된 역할·담당 데이터를 사용한다. 그리고 제어부(21)가, 각 이용자의 역할·담당을 특정하여, 이 역할·담당에 대응하는 멘탈값을 비교한다. 이에 의해, 커뮤니케이션 부전(不全)의 경우나, 하류 프로세스에 악영향이 발생하는 경우 등의 리스크를 평가할 수 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 개인 속성에 근거하여 표준 패턴의 보정 처리를 실행한다(단계 S3-3). 여기서, 라이프 이벤트를 이용하여, 표준 패턴을 보정하도록 해도 좋다. 이 경우에는, 라이프 이벤트에 따른 보정값을 패턴 보정DB에 기록해 둔다. 예를 들면, 이용자 관리DB(22)에 있어서, 기분이 달력(요일)에 의존하는 속성 정보가 기록되어 있는 이용자의 경우에는, 측정 시기의 달력 정보를 이용해서 표준 패턴을 보정한다. 또한, 인사관리 시스템으로부터 이용자의 인사 이동 정보를 취득했을 경우에는, 이 이동이라고 하는 라이프 이벤트에 대응하는 보정값에 근거하여, 표준 패턴을 보정한다. 또한, 이 상황을 복합하여, 표준 패턴을 보정하도록 해도 좋다.
○ 상기 실시형태에서는, 요주의라고 판정했을 경우(단계 S3-5, S4-5에 있어서 'YES'의 경우), 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는 경보(alert)의 제시 및 어드바이스의 제시 처리를 실행한다(단계 S3-6, S4-6). 복수의 패턴을 조합에 의해 경보(alert)를 제시하도록 해도 좋다. 구체적으로, 경보(alert)의 제시하기 위해서, 패턴 코드와 패턴 코드를 조합하여 참조 패턴DB(24)에 등록해 둔다. 이에 의해, 다양한 조건을 채용해서 경보(alert)를 제시할 수 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 패턴 매칭을 실시하기 위해서, 개인속성이나 업무속성에 근거하여 표준 패턴을 보정했다(단계 S3-3, S4-3). 속성에 따라 보정할 수 있으면 좋으며, 표준 패턴의 보정에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 측정값이나 통계값을 보정하거나, 비교 결과를 보정하거나 해도 좋다.
○ 상기 실시형태에서는, 집단 내의 개인에 대해서 주시 패턴으로서 '이상값'이나 '큰 변화'가 사용된다. 다만, 상기 패턴은 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 통계값 관리 레코드(252)에 있어서, 멘탈 통계값의 변이에 따라, '분포', '유사', '전파' 또는 '역전'을 평가하는 것도 가능하다.
·'분포(Distribution)': '2:6:2의 법칙'이나 '파레토 법칙'과 같은 집단 내의 스트레스 분포에 대해서, 미리 설정된 표준 패턴과의 비교를 실시하여, 표준 패턴에 대한 괴리량(평가 지표)이 기준값을 초과한다. 한편, 분포는 파티의 규모에 따라 다른 패턴을 이용하는 것도 가능하다.
·'유사(Similarity)': 파티(개인 또는 집단)의 과거 동종의 업무 등 유사 상황에 있어서의 평균적 패턴과의 비교를 실시하여, 평균적 패턴에 대한 괴리량(평가 지표)이 기준값을 초과한다.
·'전파(Propagation)': 고(高)스트레스가 다른 멤버 혹은 다른 업무의 멤버에 전파하고 있는지 여부에 대해서, 파형의 변화(평가 지표)에 근거해서 판정한다.
·'역전(Reverse)': 고스트레스의 파티와, 저스트레스의 파티가 교체되는지 여부에 대하여, 파형의 변화(평가 지표)에 근거하여 판정한다. 특히 동일업무에 속하는 리더와 그 멤버, 혹은 역할이 다른 업무 사이에서, 멘탈값의 변화를 이용하여 판정한다.
이들의 평가를 하기 위해서, 스트레스 관리 시스템(20)에, 파티(특정의 역할을 담당하는 개인이나 집단)의 상호 관계(예를 들면, 상사와 부하와의 관계나, 선행 업무 그룹과 후속 업무 그룹, 업무관련 그룹 등의 관계)를 기록한 관련성 정보DB를 마련한다. 이 관련성 정보DB에는, 서로 관련성을 갖는 파티를 특정하는 식별자(이용자 코드나 업무 코드)에 대해서, 관련성을 나타내는 정보가 기록되어 있다.
'분포'의 경우에는, 참조 패턴DB(24)에, 표준적인 스트레스 분포의 패턴을 기록해 둔다. 그리고 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 관련성 정보DB에 있어서, 파티를 구성하는 멤버(개인 또는 집단)를 특정한다. 그 다음, 제어부(21)는, 각 구성 멤버의 멘탈값을 취득하여, 파티에 있어서의 분포를 산출한다. 그리고 제어부(21)는, 이 분포와 표준적인 스트레스 분포를 비교하여, 괴리도 (예를 들면, 분포의 차이)를 산출한다. 그리고 괴리도가 기준값을 초과하는 경우에는, 제어부(21)는 '요주의'라고 판정한다.
'유사'의 경우에는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 평가 대상업무에 대해서, 관련성 정보DB에 있어서, 관련성이 있는 유사 업무를 특정한다. 그리고 특정한 업무 코드에 대해서, 업무 관리DB(23)로부터, 이미 종료되어 있는 업무의 업무 코드를 추출한다. 그 다음, 제어부(21)는, 측정 정보DB(25)을 이용하여, 과거의 유사 업무의 멘탈값의 패턴 파형(예를 들면, 평균적 패턴 파형)을 산출하여, 평가 대상업무의 패턴과 비교한다. 여기서, 과거의 패턴 파형과 평가 대상업무의 패턴 파형과의 괴리도가 기준값을 초과하는 경우에는, 제어부(21)는 '요주의'라고 판정한다.
'전파'의 경우에는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 표준 패턴 파형보다도 고스트레스 값(멘탈값이나 멘탈 통계값)을 기록하고 있는 파티(주의 파티)를 특정한다. 그리고 제어부(21)는, 관련성정보DB를 이용하여, 이 주의 파티와 관련성이 있는 관련 파티를 특정한다. 관련 파티의 멘탈값이나 멘탈 통계값이, 주의 파티의 멘탈값에 뒤쳐져서 증가할 경우에는, 제어부(21)는 '요주의'라고 판정한다.
또한, '역전'의 경우에는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 주의 파티의 멘탈값(멘탈 통계값을 포함한다)과, 이 주의 파티에 관련되는 관련 파티의 멘탈값을 취득한다. 주의 파티와 관련 파티의 멘탈값의 대소관계가, 나중에 역전할 경우에는, 제어부(21)는 '요주의'라고 판정한다.
특히, '전파'나 '역전'의 경우, 이들 평가 타이밍으로서는, 미팅의 전후에서 관측될 때가 많다. 여기서, 제어부(21)는, 멤버의 미팅 스케쥴이 기록된 스케쥴DB로부터 미팅 시기를 취득하고, 이 미팅 시기의 전후에서 '전파'나 '역전'을 평가한다.
이와 같은 각종 패턴에 있어서, 집단에 있어서의 멘탈 정보를 평가하는 것에 의해, 멤버나 조직의 상황을 파악하여, 주의 환기할 수 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 경보(alert)의 제시, 어드바이스의 제시 처리를 수행한다(단계 S4-6). 구체적으로는, 리스크 평가 수단(213)은, 연락처에 대하여 경보(alert)를 제시한다. 여기서, '요주의'는 정도(표준 패턴과의 괴리 정도나 주시 패턴과의 유사 정도 등)에 따른 '위험도'로 할 수도 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 참조 패턴DB(24)에, 스트레스를 평가하기 위한 참조 패턴 데이터(240)를 미리 등록해 둔다. 이 참조 패턴에는 표준 패턴이나 주시 패턴이 포함된다. 이에 더하여, 업무에 문제가 있었을 경우, 이 업무에 관련된 개인이나 집단의 관측 정보를 취득하여, 새로운 주시 패턴을 산출하도록 해도 좋다. 이 경우, 스트레스 관리 시스템(20)에, 표준 패턴에 대하여 미리 정한 허용 범위를 기억시켜 둔다. 그리고 스트레스 관리 시스템(20)의 제어부(21)는, 문제가 생긴 업무 정보를 취득했을 경우, 이 업무에 관련되는 파티를, 업무 관리DB(23)을 이용하여 특정한다. 그 다음, 제어부(21)는, 이 파티(개인이나 집단)의 관측 정보를 측정 정보DB(25)로부터 취득한다. 여기서, 제어부(21)가, 이 관측 정보에 있어서 허용 범위를 최과하는 파형의 패턴을 검출했을 경우, 주시 패턴으로서 특정하고, 참조 패턴DB(24)에 기록한다. 또한, 타인에 앞서서 관측 정보에 변화가 생기는 개인이나 집단을 특정하여, 리스크에 대한 센서로서 이용하는 것도 가능하다. 이에 의해, 관측 정보에 근거하는 경험규칙에서, 새로운 주시 패턴을 생성할 수 있다.
○ 상기 실시형태에서는, 이용자 속성 정보 기억 수단으로서 기능하는 이용자 관리DB(22)은, 스트레스 관리 시스템(20)의 이용자를 관리하기 위한 이용자 관리 레코드(220)를 기억하고 있다. 이용자 관리 레코드(220)는, 이용자 코드, 성격 코드, 감응도에 관한 데이터를 포함하여 구성되어 있다. 여기서, 개인뿐만 아니라, 그룹에 대해서도 성격, 감응도를 설정하도록 해도 좋다. 이 경우, 예를 들면, 업무 관리DB(23)에, 업무 관리 코드와 관련지어서, 이 업무에 속하는 집단(집합체)의 성격 코드, 감응도를 기록해 둔다. 나아가, 패턴 보정DB에는, 집단의 성격 코드와 관련지어서, 측정값이나 참조 패턴을 보정하기 위한 보정값을 기록해 둔다. 이 성격 코드에 대응하는 보정값이나, 감응도를 이용하여, 집단의 멘탈 통계값을 보정한다. 이와 같은 집단의 성격 코드, 감응도는, 그 집단에 속하는 개인의 속성(성격 코드, 감응도)을 조합시킨 전체구조 패턴에 의해 산출할 수 있다. 또한, 집단의 성격 코드, 감응도는, 앞에 산출된 산출 결과와는 다른 집단고유의 값(성질)을 설정하는 것도 가능하다. 이들에 의해, 개인의 단순한 집합이 아니라, 집합체가 되었을 경우의 성격이나 감응도를 고려하여, 리스크 평가를 실시할 수 있다.
10: 측정 장치 12: 업무 관리 시스템
15: 통지 단말 16: 제어 단말
20: 스트레스 관리 시스템 21: 제어부
211: 멘탈 정보취득 수단 212: 업무 정보취득 수단
213: 리스크 평가 수단 22: 이용자 관리DB
23: 업무 관리DB 24: 참조 패턴DB
25: 측정 정보DB

Claims (6)

  1. 이용자의 멘탈 정보를 시계열로 기억하는 측정 정보 기억 수단;
    멘탈 정보의 추이에 관한 지견인 참조 패턴을 기억하는 패턴 정보 기억 수단;
    집단에 의해 실시되는 업무 및 상기 업무에 종사하는 이용자에 관한 정보인 업무관리 정보를 기억하는 업무관리 정보 기억 수단; 및
    멘탈 정보의 측정 수단 및 출력 수단에 접속된 제어 수단을 구비한 리스크 평가 시스템으로서,
    상기 제어 수단이,
    상기 측정 수단으로부터 이용자의 멘탈 정보를 취득하여 상기 측정 정보 기억 수단에 등록하는 수단;
    상기 업무관리 정보에 근거하여 상기 업무에 종사하는 이용자의 멘탈 정보의 추이를 취득하는 수단;
    상기 패턴 정보 기억 수단에 등록된 참조 패턴과, 상기 멘탈 정보의 추이를 비교하는 수단; 및
    이 비교 결과에 근거하여 상기 출력 수단에 상기 업무에 관한 알람을 출력하는 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 업무관리 정보에 근거하여 상기 업무에 종사하는 이용자의 멘탈 정보를 이용하여 집단의 통계치를 산출하는 수단;
    상기 패턴 정보 기억 수단으로부터 상기 통계치의 추이에 관한 참조 패턴을 취득하는 수단;
    상기 참조 패턴과, 상기 산출된 통계치의 추이를 비교하는 수단; 및
    이 비교 결과에 근거하여 상기 출력 수단에 상기 업무에 관한 알람을 출력하는 수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 통계값의 추이와, 상기 업무에 종사하는 이용자의 멘탈 정보의 추이를 비교하는 수단; 및
    이 비교 결과에 근거하여 각 이용자에 관한 알람을 출력하는 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각 업무의 속성 정보를 기억하는 업무 속성 정보 기억 수단을 더 구비하고,
    상기 제어 수단이, 상기 업무의 속성 정보를 취득하여 상기 속성 정보에 근거하여 비교 방법을 변경하는 수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어 수단이,
    상기 업무관리 정보에 근거하여 이용자의 멘탈 정보의 추이에 관한 참조 패턴을 취득하는 수단;
    상기 멘탈 정보의 추이와 상기 멘탈 정보의 추이에 관한 참조 패턴을 비교하는 수단; 및
    이 비교 결과에 근거하여 이용자에 대한 알람을 출력하는 수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    각 이용자의 속성 정보를 기억하는 이용자 속성 정보 기억 수단을 더 구비하며,
    상기 제어 수단이, 상기 이용자의 속성 정보를 취득하고 상기 이용자의 속성 정보에 근거하여 비교 방법을 변경하는 수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 리스크 평가 시스템.
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Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101438145B1 (ko) 2010-04-30 2014-09-04 이마테크 인크. 사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템
JP6183077B2 (ja) * 2013-09-05 2017-08-23 富士通株式会社 精神疾患予防支援方法、精神疾患予防支援プログラム、および精神疾患予防支援装置
WO2015107681A1 (ja) 2014-01-17 2015-07-23 任天堂株式会社 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理プログラム、および情報提供方法
US20150302345A1 (en) * 2014-04-16 2015-10-22 International Business Machines Corporation Technology for project scheduling based on team member stress
US20150379419A1 (en) * 2014-06-26 2015-12-31 International Business Machines Corporation Ghost-pattern analyzer
US11974847B2 (en) 2014-08-07 2024-05-07 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method
KR102319269B1 (ko) * 2014-11-11 2021-11-02 글로벌 스트레스 인덱스 피티와이 엘티디 집단내의 스트레스 레벨 및 스트레스 내성 레벨의 프로파일을 생성하기 위한 시스템 및 방법
JP6553935B2 (ja) * 2015-04-28 2019-07-31 株式会社ラフール 人材リスク管理システム
JPWO2017022306A1 (ja) * 2015-08-05 2018-06-07 ソニー株式会社 情報処理システム、及び情報処理方法
US20170103669A1 (en) * 2015-10-09 2017-04-13 Fuji Xerox Co., Ltd. Computer readable recording medium and system for providing automatic recommendations based on physiological data of individuals
CN108885898A (zh) * 2016-02-11 2018-11-23 齐藤粮三 一种预防/改善癌症的建议装置
US20200294650A1 (en) * 2016-03-30 2020-09-17 Sharp Kabushiki Kaisha Computer, information processing method, and network system
JP6849175B2 (ja) * 2016-10-26 2021-03-24 Ｈｅｎｎｇｅ株式会社 健康管理システム
CN115137336A (zh) * 2017-02-28 2022-10-04 松下知识产权经营株式会社 处理方法、***及存储介质
JP6891732B2 (ja) * 2017-08-28 2021-06-18 沖電気工業株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
US20210030358A1 (en) * 2018-03-09 2021-02-04 Mitsubishi Electric Corporation State of discomfort determination device
US10898119B2 (en) 2018-05-24 2021-01-26 International Business Machines Corporation Coordinating activities responsive to physiologic signals
CN109859030A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 深圳壹账通智能科技有限公司 基于用户行为的风险评估方法、装置、存储介质和服务器
US20220237536A1 (en) 2019-06-17 2022-07-28 Nec Corporation Risk estimation apparatus, risk estimation method, computer program and recording medium
EP3964130A1 (en) * 2020-09-03 2022-03-09 Tata Consultancy Services Limited System and method for eye-blink based assessment of sustained visual attention of a target
US20230233123A1 (en) * 2022-01-24 2023-07-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Systems and methods to detect and characterize stress using physiological sensors

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1071137A (ja) * 1996-08-29 1998-03-17 Omron Corp ストレス度表示装置及びストレス度表示方法
JP2010003070A (ja) * 2008-06-19 2010-01-07 Ricoh Co Ltd 健康状態管理装置、健康状態管理方法、健康状態管理プログラム、健康情報管理システム

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5615138A (en) * 1993-04-08 1997-03-25 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Method for establishing the working mantime in the production line
JP2772413B2 (ja) * 1995-04-04 1998-07-02 工業技術院長 相関調査システム
JP2001344352A (ja) * 2000-05-31 2001-12-14 Toshiba Corp 生活支援装置および生活支援方法および広告情報提供方法
JP3838038B2 (ja) * 2001-02-05 2006-10-25 株式会社豊田中央研究所 心身状態評価方法、商品又は環境の感性的品質の評価方法、評価用測定キット及び商品又は環境の品質表示方法
JP2004008573A (ja) * 2002-06-07 2004-01-15 Seiko Instruments Inc 遠隔健康診断装置、及びその診断方法、並びに遠隔健康診断プログラム
JP2005122339A (ja) * 2003-10-15 2005-05-12 Ricoh Co Ltd コンピュータシステム
JP2005188969A (ja) * 2003-12-24 2005-07-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd トイレシステムおよび住環境制御システム
JP2005334205A (ja) * 2004-05-26 2005-12-08 Ryozo Saito メンタルヘルスケアシステム及び方法
US20060015377A1 (en) * 2004-07-14 2006-01-19 General Electric Company Method and system for detecting business behavioral patterns related to a business entity
CN1745698A (zh) * 2005-07-21 2006-03-15 高春平 模块化组合型个性化数字健康助理
US20070276714A1 (en) * 2006-05-15 2007-11-29 Sap Ag Business process map management
US20080091515A1 (en) * 2006-10-17 2008-04-17 Patentvc Ltd. Methods for utilizing user emotional state in a business process
US7457678B2 (en) * 2006-11-07 2008-11-25 The Boeing Company Method for managing ergonomic risk exposure in manufacturing
US20100021873A1 (en) * 2006-11-28 2010-01-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Stress reduction
US7880607B2 (en) * 2006-12-15 2011-02-01 Motorola, Inc. Intelligent risk management system for first responders
JP2009110490A (ja) 2007-10-31 2009-05-21 Think Project:Kk インターネットを利用した家族の心の健康診断・管理システム
US20090192843A1 (en) * 2008-01-29 2009-07-30 Ayala John F Method and system for time-standard development
CN101264012B (zh) * 2008-02-01 2010-04-14 上海交通大学医学院附属新华医院 一种血压测定数据处理装置
CN101520815B (zh) * 2008-07-05 2013-09-25 杭州义盛祥通信技术有限公司 个人运动管理***及管理方法
US20100131607A1 (en) * 2008-11-21 2010-05-27 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Correlating data indicating subjective user states associated with multiple users with data indicating objective occurrences
US20100228584A1 (en) * 2009-03-06 2010-09-09 Nash David E Predictive risk intelligent safety module
US8117054B2 (en) * 2009-11-20 2012-02-14 Palo Alto Research Center Incorporated Method for estimating task stress factors from temporal work patterns
KR101438145B1 (ko) 2010-04-30 2014-09-04 이마테크 인크. 사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1071137A (ja) * 1996-08-29 1998-03-17 Omron Corp ストレス度表示装置及びストレス度表示方法
JP2010003070A (ja) * 2008-06-19 2010-01-07 Ricoh Co Ltd 健康状態管理装置、健康状態管理方法、健康状態管理プログラム、健康情報管理システム

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