• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.166-168
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• 2018

해기사의 행동오류는 해양사고를 야기하는 최종 결과물이다. 해기사의 행동오류는 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동이론을 통해서 규명할 수 있고, 이러한 행동오류는 해양사고 기록을 통해서 식별할 수 있다. 본 발표의 목적은 과거 해양사고 기록을 토대로 해기사들의 다양한 행동오류와 이들 행동오류로 인하여 발생한 해양사고를 연계하여 해기사들의 행도오류를 평가하기 위한 방법과 현재까지의 결과를 소개하는데 있다. 라스무센이 제한한 행동이론에 해양사고 기록을 적용하여 해양사고 발생 당시의 해기사들의 행동오류를 식별할 수 있었다. 식별한 변수를 이용하여 해기사들의 행동오류를 추정한 결과, 사고원인과 결과 및 행동오류 사이에 강한 상관관계를 나타냈다. 추후, HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 예측 기법을 적용하여 행동오류에 따른 해양사고 예방 방안을 제안할 예정이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권3호
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• pp.159-166
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• 2018

해양사고를 야기한 선원들의 행동오류 식별은 해양사고 예방, 저감 또는 억제에 중요한 단서가 된다. 본 연구의 목적은 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge Based Behavior) 이론을 이용하여 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류를 식별하는데 있다. 행동오류 식별을 위하여 9년간(2008~2016)의 해양사고 재결서 1,744건에 기록된 사고내용을 수집한 후, 사고를 야기한 선원들의 행동오류를 SBBE(Skill-Based Behavioral Error), RBBE(Rule-Based Behavioral Error), KBBE(Knowledge-Based Behavioral Error) 세 가지 종류로 분류하였다. 행동오류 분류를 위하여 SRKBB 이론을 적용한 행동오류 분류용 프레임워크를 제안하고, 이 프레임워크를 이용하여 행동오류 데이터를 구축하였다. 사고종류별 행동오류의 빈도를 분석한 결과, 충돌사고는 SBBE가 가장 높은 빈도로 관측되었고, 이어서 RBBE가 두 번째로 높은 빈도로 관측되었다. 이에 반하여 좌초, 전복 및 침몰 등의 사고는 KBBE 중에서 높은 빈도로 관측되었다. 연구결과, 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류 식별이 가능하였고, 해양사고 종류별 사고 예방에 필요한 선원들의 행동오류 보정에 관한 단서를 확보할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.266-268
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• 2017

인적오류에 인한 사고는 매년 발생 중이고, 인적오류에 의한 해양사고는 과학적인 인적오류모델을 통해서 해결방안을 모색할 수 있다. 본 연구의 목적은 선박조종시뮬레이터를 이용하여 해기사의 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동을 식별하기 위한 것이다. SRK 행동은 라스무센이 제안한 행동 이론으로, 본 연구에서는 주어진 상황에 대해서 해기사들이 나타내는 성공 또는 실패 행동을 식별하는데 적용하였다. 식별한 해기사들의 SRK 행동은 인적오류모델의 변수로 적용할 예정이다. 이에, 본 논문에서는 하나의 선행 연구로서 해기사들의 SRK 행동을 선박조종시뮬레이터를 이용하여 측정하는 방법과 측정에 필요한 도구 및 지금까지의 연구결과를 고찰하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권4호
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• pp.237-242
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• 2019

해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.68-68
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• 2018

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.116-118
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• 2018

본 연구의 목적은 선박조종시뮬레이터(Ship Handling Simulator)를 이용하여 해기사 SRK(Skill-, Rule-, Knowledge) 기반 행동 측정을 하고자 하는 것이다. SRK 행동은 Rasmussen에 의해 제안된 행동 이론이며, 인적오류로 인한 사고는 매년 발생하고 있고, 인적오류로 인한 해양사고를 줄이고자 하는 연구가 필요하다. 우선 해기사 SRK 행동을 정의하고, 선박조종시뮬레이터를 이용하고 다양한 시나리오를 통해 해양사고 중 충돌상황에 대하여 측정 방법을 연구하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-8
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• 2019

해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.84-84
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• 2018

• 인지과학
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• 제33권4호
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• pp.205-228
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• 2022

본 연구는 인간 로봇 상호작용에서 로봇의 사회적이고 관계적인 행동 유형이 인간의 인식에 끼치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위한 실험에서는 연구 참여자들이 로봇 나오가 인간과 상호작용 하면서 로봇이 오류를 일으키고 신뢰회복을 위한 행동을 영상으로 시청한 후 로봇에 대한 신뢰를 평가하였다. 신뢰회복 행동은 로봇이 오류를 인정하고 사과하는 내부 귀인, 오류가 있었음을 사과하지만 외부로 귀인하는 조건, 오류 자체를 부인, 오류에 대해 아무런 사후 행동을 하지 않는 비 행동 조건으로 설정하였다. 이후 로봇에 대한 인간의 평가를 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 로봇의 유능함과 정직성에 기반한 신뢰, 둘째 로봇에 대한 지각된 유능함과 정직성, 그리고 로봇의 오류로 인한 신뢰 위반에 대하여 오류의 심각성을 어떻게 지각하는지 탐색하였다. 실험의 결과는 3가지 모든 경우에서 로봇이 사과하지 않을 때보다 사과할 때 오류가 덜 심각하다고 지각하였으며 로봇에 대한 능력 또한 높이 평가하였다. 이러한 연구 결과는 로봇의 행동유형과 오류 극복 방법에 따라 로봇에 대한 인간의 태도가 민감하게 반응 할 수 있다는 근거를 제공하며 로봇에 대한 인간의 지각이 변할 수 있음을 시사한다. 특히 로봇이 스스로의 오류를 인정하고 사과하는 것이 더 신뢰를 높인다는 결과는 로봇이 인간처럼 사회적이고 매너있는 행동을 통해 긍정적인 인간 로봇상호작용을 증진시킬 수 있음을 보여준다.