The proportion of airline accidents caused by human factors is steadily increasing. The aviation industry has made considerable progress in reducing the accident rate; however, since the early 1980s, the accident rate has remained constant. Due to airspace congestion, the safety margins of these existing safety promotion methods are gradually decreasing; thus, new methods to prevent accidents and quasi-accidents must be devised. Causative factors of aviation accidents include increased air traffic due to increased air demand, increased cumulative working hours due to long-distance flights, and complicated flight environments. Accidents often occur when several small errors accumulate in the normal course of operation, rather than after a single error. Accordingly, in this study, the impacts on air navigation due to human error by aviation maintenance personnel and varying international standards (i.e., KOCA vs. F.A.A vs. EASA) analyzed, and the relationship between human decision-making and behavior was investigated. The resulting safety analysis and alternatives were presented to prevent aviation maintenance accidents and cognitive ergonomics errors.
차세대 원전 경보시스템에서의 경보처리는 발전소의 과도상태 및 비정상운전시 경보필터링, 경보억제, 발전소 상태에 근거한 우선순위처리 등을 적용하여 운전원에게 경보정보를 효율적으로 처리하고자 한다. 경보표시 측면에서는 인간공학 및 인지공학적 요소를 적용하여 운전원의 인적오류를 최소화하여 기존 경보계통의 단점을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 차세대 경보계통설계의 구현을 위해서 COAST(Computerized Alarm System Toolbox)를 사용하여 경보처리방법 중 그룹핑기법을 구현하였다.
This study aims to examine probable human errors when landing an airplane by the use of SHERPA(systematic human error reduction and prediction approach) and propose methods for preventing the predictive human errors. It has been reported that human errors are concerned with a lot of accidents or incidents of an airplane. It is significant to predict presumable human errors, particularly in the operation mode of human-automation interaction, and attempt to reduce the likelihood of predicted human error. By referring to task procedures and interviewing domain experts, we analyzed airplane landing task by using HTA(hierarchical task analysis) method. In total, 6 sub-tasks and 19 operations were identified from the task analysis. SHERPA method was used for predicting probable human error types for each task. As a result, we identified 31 human errors and predicted their occurrence probability and criticality. Based on them, we suggested a set of methods for minimizing the probability of the predicted human errors. From this study, it can be said that SHERPA can be effectively used for predicting probable human error types in the context of human-automation interaction needed for navigating an airplane.
Objective: The purpose of this paper is to introduce new research trends of human error and accident modeling and to suggest future promising research directions in those areas. Background: Various methods and techniques have been developed to understand the nature of human errors, to classify them, to analyze their causes, to prevent their negative effects, and to use their concepts during design process. However, it has been reported that they are impractical and ineffective for modern complex systems, and new research approaches are needed to secure the safety of those systems. Method: Six different perspectives to study human error and system safety are explained, and then seven recent research trends are introduced in relation to the six perspectives. The implications of the new research trends and viable research directions based on them are discussed from a cognitive systems engineering point of view. Results: Traditional methods for analyzing human errors and identifying causes of accidents have critical limitations in complex systems, and recent research trends seem to provide some insights and clues for overcoming them. Conclusion: Recent research trends of human error and accident modeling emphasize different concepts and viewpoints, which include systems thinking, sociotechnical perspective, ecological modelling, system resilience, and safety culture. Application: The research topics explained in this paper will help researchers to establish future research programmes.
본 논문은 인간에 의해 주관적으로 측정되던 이동 멀티미디어 영상 품질에 대한 방법을 개선하기 위한 논문이다. 다양한 열화요인을 가지는 동영상의 정량적이며 객관적인 화질평가를 위해서는 기존의 PSNR의 한계를 보완하고 전송망에서 발생하는 오류를 고려하여야 한다. 따라서, 본 논문에서는 인간의 인지특성을 반영할 수 있는 새로운 객관적 화질측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 영상의 품질을 다양하고 정확하게 측정할 수 있으며 서비스 가이드라인을 설정하여 고품질 영상서비스를 제공하는 표준안 설정을 위한 측정 방법과 시스템으로 활용될 수 있다.
최근 전자금융사기에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히, 전자금융사기는 사회공학적 양상으로 진화하고 있다. 이러한 높은 관심에도 불구하고 전자금융사기를 방지하기 위한 적절한 가이드라인은 거의 없는 실정이다. 더군다나, 실제피해자들을 대상으로 관련 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구의 목적은 실제 피해자들을 대상으로 왜 전자금융사기가 발생하는지에 대한 근원적 접근을 시도하고자 한다. 보다 실제적인 현실세계를 반영하기 위해, 본 연구에서는 피해자들을 대상으로 초점면접기법(FGI)을 활용해 분석하였다. 분석결과, 전자금융사기를 당하는 데에는 일정한 피해패턴이 있음을 발견할 수 있었다. 또한 왜 전자금융사기가 발생하는지에 대한 근본적인 물음에 대한 해답은 행동경제학에 바탕으로 둔 인간의 낙관적 편향이라는 심리적 인지오류로 인해 피해가 발생함을 확인할 수 있었다. 이 연구의 수행을 통해 위기관리 관점으로 향후 전자금융사기를 방지하기 위한 의미 있는 가이드라인과 방향성을 제공하며, 궁극적으로는 정부 및 산업계의 효과적 정책을 개발하기 위한 중요한 기초자료로서 활용되기를 기대한다.
본 논문은 1990년 이후 한국 교통행동 연구의 내용과 경향성을 살펴보기 위하여, 학술지에 발표된 125편의 논문을 분석대상으로 하였다. 교통행동 연구의 연도별 발표논문 수는 1996년까지는 10편 이하였다가, 1997년 이후는 10편 이상으로 증가하고 있으며, 이것은 교통행동 연구의 저변이 확대되고 있음을 의미한다. 논문주제별로는 운전자 관련 연구가 60.8%, 교통환경관련 연구가 26.4%를 차지하고 있다. 운전자 관련 연구의 하부주제별로 보면, 성격 및 태도, 인지 및 지각, 그리고 음주운전에 관한 연구가 많이 발표되고 있다. 교통사고의 원인 중 약 90%가 인간적 오류에서 발생한다는 사실을 감안하면 운전자 관련 연구가 많다는 것은 당연한 현상이다. 그리고 교통안전연구논집, 대한교통학회와 한국심리학회지:사회문제와 같은 학술지를 통하여 60% 이상의 논문이 발표되고 있으며 이것은 교통관련 연구소인 도로교통안전관리공단, 교통공학자 중심의 대한 교통학회와 교통개발연구원, 그리고 한국심리학회 학술지를 통해 교통행동 연구가 주로 발표되고 있다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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