본 연구는 산업 환경에서 인간의 수행 능력이 시간에 따라 변하는 역동적 특성에 주목합니다. 기존의 공정 스케줄링 연구들은 피로-회복 또는 학습-망각 중 일부 요소만을 고려하거나, 실시간 적용이 불가능한 한계가 있었습니다. 이러한 한계는 생산성 저하와 비효율적인 자원 배분으로 이어집니다. 이에 본 연구는 4가지 요소를 모두 포함하는 통합 모델을 제시함으로써, 혁신적인 작업자의 공정 스케줄을 제공하는 것을 목적으로 합니다.

먼저, 본 연구는 피로-회복과 학습-망각의 네 가지 요소를 통합한 새로운 실시간 작업률 수학 모델을 제안합니다. Li et al.(2020)의 피로-회복 모델에 Wright의 학습 곡선과 Ebbinghaus의 망각 곡선을 결합하여, 작업과 휴식의 연속적인 흐름 속에서 작업률이 어떻게 변화하는지 수리적으로 정의합니다. 특히 작업의 특성에 따라 각 요소의 중요도를 조절할 수 있는 가중치 기반으로 설계하여 유연성을 높입니다. 다음으로, 실시간 작업률에 따른 최적의 작업/휴식 전환 시점을 도출합니다. 이를 통해 작업자가 동적으로 가장 효율적인 스케줄을 설계해나가도록 합니다. 이후 Grid Search, 시뮬레이션을 통해 스케줄링 결과를 도출하고 효율성 및 현장 적용 가능성을 분석합니다.

본 솔루션은 작업자의 피로, 회복, 학습, 망각을 통합 고려하여 생산성을 극대화합니다. 기존의 비효율적 스케줄링을 개선하고, 불필요한 휴식 시간을 줄여 인적 자원 배분 효율을 높입니다. 작업자 상태를 실시간 반영해 최적의 작업-휴식 시점을 제공함으로써 번아웃을 예방하고 안정적 생산성을 유지하며 총체적 인건비 절감합니다. 본 모델은 단순 반복 작업부터 인지 노동까지 폭넓게 적용 가능하며 SaaS, API 형태로 맞춤형 솔루션을 제공해 스마트 팩토리나 스마트 오피스의 핵심이 될 것입니다. 나아가 원격 근무자의 디지털 헬스 솔루션으로도 활용 가능하며 스포츠 선수 훈련, 군인의 특수 직무 계획 수립 등에 적용하여 인적 자원 관리의 새로운 패러다임을 제시합니다.