KERIS의 대학도서관 종합목록은 330개 대학도서관이 가입하여 570만 레코드를 보유하고 있는 국내 최대의 목록이다. 그러나 각 회원기관이 이미 구축한 DB를 짧은 기간 내 통합하면서 중복 및 오류 레코드가 많이 포함되어 있기 때문에 검색의 효율성이 떨어진다는 지적이 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 자료의 10%를 차지하는 학위논문 데이터 1000건을 대상으로 오류 데이터의 유형을 분석함으로서 데이터의 품질을 측정하고 기계적으로 오류데이터를 색출할 수 있는 방안을 제시하였다. 분석 결과 오류데이터는 전체 표본 DB의 30%를 차지하였고 발생하는 주요 원인은 1)입력오류 2)MARC의 사용 오류 3)목록규칙의 적용 오류가 가장 큰 원인으로 나타났다.
원자력발전소의 안전성을 평가하는 확률론적 안전성평가(PSA) 기법 내에서 인간신뢰도분석(HRA: Human Reliability Analysis)은 파악된 사고경위 중 부적절한 인적행위사건에 대한 분석 및 평가를 담당하고 있다. 여러 HRA 전문가들이 제기하고 있는 기존 PSA HRA의 개선점 중 정성적 분석 관점에서 중요하게 고려되는 사항을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 운전원의 진단 및 상황판단 또는 의사결정 단계에서의 특정한 오류 유발사항(error producing conditions or error forcing context)을 분석할 수 있는 방법이 필요하며, 둘째, 다양한 인적오류사건의 고려이다.(중략)
국내 원자력발전소의 발전정지사례를 분석하여 얻을 수 있는 인적오류의 개입여부, 인적오류 발생에 기여한 문제점, 발전정지 발생의 원인, 발전정지의 발생과정 등의 정보를 데이타베이스화하여 제공하는 국내 원전 발전정지사례 분석정보 제공시스템의 사용자 인터페이스를 설계하였다. 정보분석을 통하여 발전소 일반정보, 발전정지 사례별 정보, 발전정지 추이분석 정보로 대분하고, 이중 발전소 일반정보, 발전정지 사례별 정보에 대해 상세정보를 출력하는 사용자 인터페이스를 설계하였다.
원자력발전소의 발전정지사례로부터 얻는 정보는 발전정지를 줄이기 위한 노력에 중요하다. 그러나, 대부분의 사례자료는 문서 형태로 되어 있어 내용의 활용상 단점이 있다. 본 연구에서는, 국내 원자력발 전소의 발전정지사례를 분석하여 얻을 수 있는 인적오류의 개입여부, 인적오류 발생에 기여한 문제점, 발전정지 발생의 원인, 발전정지의 발생과정 등의 정보를 데이타베이스화하여 제공함으로써 발전정지 정보 의 활용성을 높이기 위한 국내 원전 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발중에 있다. 이를 위하여, 사례 분석절차를 수립하고, 분석된 사례정보의 효과적인 제공을 위한 정보의 구성과 사례검색논리를 개발하였으며, 여기에 사용자 인터페이스를 결합한 prototype를 개발하였다.
FTA(fault tree analysis)는 system 오류 관리를 위한 정성적/정량적 기법으로 적용되고 있다. FTA를 적용한 PCR의 오류 관리 system의 구축을 위한 시범적 단계로서 PCR 실행의 여러 단계 중 가장 간단한 단계인 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계'를 모델로 하여 분석하였다. PCR 실행시 발생할 수 있는 오류를 연역적 논리 방식에 의해 fault tree의 형태로 규명하였다. Fault tree는 오류 관리의 최상위 요소인 top event를 중심으로 중간 계층을 이루는 intermediate events와 최하위의 요소인 basic events로 세분하여 구성하였다. Top event는 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계에서의 오류'; 중간계층 events는 '기기 유래 오류', '실험행위 유래 오류'; basic events는 '정전상황', 'PCR 기기 선정', '기기 사용 관리', '기기 내구성', '조작의 오류', '시료 구분의 오류'로 분석되었다. 이로부터 top event의 원인 분석 및 중요 관리점을 도출하기 위하여 정성적/정량적 분석을 실시하였다. 정성적 기법으로 minimal cut sets, structural importance, common cause vulnerability를 분석하였고, 정량적 기법으로 simulation, cut set importance, item importance, sensitivity를 분석하였다. 정성적 분석과 정량적 분석의 결과에서 '시료 구분의 오류'와 '기기 조작의 오류'가 제 1중요관리점; '기기 관리의 오류'와 '내구성에 의한 오류'는 제 2중요관리점으로 일치되게 나타났다. 그러나 '정전상황'과 '기기 선정의 오류'는 정성적 분석에서만 중요관리점으로 분석되었다. 특히 sensitivity 분석에서 '기기 관리의 오류'는 사용 시간이 경과함에 따라 가장 중요한 관리점으로 부각되었다. 결론적으로 FTA는 PCR 모델 case에 대한 오류의 원인 분석 및 그 방지를 위한 중요관리점을 제시함에 따라, 궁극적으로 미래에 PCR의 오류 관리 system을 완성할 수 있는 효과적인 방법으로 사료된다.
본 터널 붕락 사례 연구를 종합적으로 분석해 볼때, 시공 공정 중에 발생 가능한 붕괴 및 붕락은 앞서와 같이 과거의 여러 사례들을 토대로 분석함으로서 예측 할 수 있지만, 시공 외적인 요인에 대해서는 사실상 조사, 설계, 시공 중의 오류에 의해 발생되는 것이기 때문에 파악하기 어렵다. 본 터널 붕락사례를 통해 원인을 분석 정리 하면 다음과 같다. (1) 불규칙한 지반구조적 원인 대부분의 터널 붕락을 일으키는 불규칙한 지반구조는 과거 지반구조의 침식 또는 대규모 지반운동 등 지반구조의 급속한 변화에 기인한 것이다. 터널 시공전에 면밀한 사전 지반조사와 선진 보오링 등으로 정확한 지반구조를 파악한다면 이로 인한 터널 붕락은 최소화 시킬수 있다. (2) 기획과 설계단계에서의 오류 충분치 못한 지반조사에 의한 설계 및 부적절한 시공자재 사용등으로 터널 붕락이 발생 될수 있다. 터널 굴착 주변 지반조건과 이러한 지반조건에 적합한 터널 굴착 및 보강공법 등이 터널 설계시 심도있게 검토되어야 할 가장 중요한 요소이다. (3) 시공 및 관리에서의 오류 경험이 부족한 터널기술자의 현장 감독과 현장에서 수집되는 각종 계측자료의 신뢰성 부족과 결과의 재적용 미흡으로 효율적인 계측 및 지반정보를 활용한 정밀 시공이 이루어지지 않는 것도 터널 붕락의 중요한 요인으로 분석되었다. (4) 현장관리 조사서의 표준화 부족 터널굴착공사중 붕락이 발생된 현장의 막장조사결과를 보면 조사자가 임의로 표시를 하여 각 터널별 막장조사결과가 매우 상이할 뿐만 아니라 각 터널별로 기재방법, 양식이 달라서 실제 원인분석에 활용하기가 어려운 것으로 분석되었다.
사고관리 방안의 타당성에 대한 면밀한 정토를 위하여 제안된 방안에 대한 운전원의 수행 가능성을 평가하는 과정이 있다. 수행 가능성의 평가에서 기존의 적용 사례와 인적 오류 분석 기법들을 검토하여 기존의 인간 신뢰도 분석 기법을 활용하는데 발생하는 여러가지 문제를 점토하고 새로운 기법의 요건과 방향을 제시하였다. 또한, 산업안전관리 분야에서 사용되고 있는 IAD(industrial Accident Dynamics)를 기반으로 인적오류의 가능성을 분석하는 절차를 제안하였다
본 논문에서는 플랜 정합과 프로그램 실행결과를 이용하여 초보자들의 C언어 프로그램을 이해하고 오류를 지적해 주는 프로그래밍 오류 분석시스템을제시하였다. 프로그램 실행 결과를 이용함으로써 프로그래밍 플랜간의 연관관계를 유연하게 표시할 수 있고, 플랜 정합의 차이점이 정확한지를 검증할 수 있게 해주며, 한 플랜의 오류가 연관된 타 플랜에 어떤 영향을 주었는지를 파악할 수 있게 해준다. 플랜 간의 연관관계에 따라 오류의 원인과 파급 효과를 지적하고 예제나 반례에 해당하는 사례를 구체적으로 제시하여, 사용자가 이해하기 쉽게 오류에 대한 설명을 제공한다. 14종의 다양하고 난이도 있는 실습예제에 대해 학생들이 작성한 프로그램에 있는 오류를 분석함으로써 안정되고 신뢰성 있는 오류분석 시스템임을 보여주고 있다.
챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.
프로그래밍 초보자의 개인차에 따라 효과적인 개별학습을 제공하는 프로그래밍 언어 교사 시스템 구축을 위해서는 초보자의 프로그램에 있는 오류를 분석하고 그 원인을 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 플랜 정합과 프로그램 실행에 기반한 효과적인 프로그래밍 오류분석 시스템을 제안하고자 한다. 프로그램 실행 결과를 이용하여, 연관된 프로그래밍 플랜간의 연결 관계를 유연하게 표시하고, 플랜 정합의 차이점을 검증하며, 플랜간 공유변수의 조건에 따른 인과관계의 파악할 수 있게 된다. 또한 초보자에게 제공하는 오류 메시지는 플랜 간의 인과관계에 따라 오류의 원인과 그 파급 효과를 지적하고 예제나 반례에 해당하는 사례를 구체적으로 제공할 수 있게 되어, 사용자가 쉽고 명확하게 이해할 수 있게 제공이 가능해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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