본 연구에서는 오류와 착오가 고령운전자의 운전행동에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 우선, 운전일탈행동의 구조와 문항의 신뢰도를 알아보기 위하여 456명의 운전자에게 운전일탈행동조사지(DBQ: Driver Behaviour Questionnaire)를 실시하였다. 그리고 883명의 운전자를 대상으로 운전일탈행동조사지를 실시하여 운전자들의 오류와 착오를 측정하였다. 참가자 가운데 만 25세 이하 청소년운전자와 만 65세 이상 고령운전자 325명을 대상으로 운전경력, 주행거리, 위반경험, 사고경험을 조사하였으며, 고령운전자의 자료는 1:1 인터뷰를 통하여 수집하였다. 그리고 운전일탈행동의 구조를 알아보고자 요인분석을 실시하고, 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 살펴보았다. 또한, 고령운전자와 청소년운전자를 대상으로 운전일탈행동과 운전경험과의 관계를 알아보았다. 그 결과, 운전일탈행동은 '위반', '오류', '착오'의 세 요인으로 이루어져 있었으며, 연령이 중가할수록 운전일탈행동은 감소하는 것으로 나타났다. 고령운전자와 청소년운전자 모두 운전경력이 많을수록 운전일탈행동은 적었으며, 고령운전자는 운전일탈행동 가운데 오류점수가 높고 청소년운전자는 위반점수가 높았다. 청소년운전자의 운전일탈행동은 주행거리, 위반경험과 상관관계가 있었고, 고령운전자의 운전일탈경험은 주행거리와 사고경험에 영향을 주고 있었으며, 특히 위반, 오류, 착오점수가 높을수록 고령운전자의 사고경험은 많았다.
본 연구는 어머니의 정서 표현성과 유아의 귀인오류가 유아의 공격행동에 미치는 영향을 알아보고 이러한 관계가 유아의 성에 따라 어떻게 달라지는지 알아보자 하였다. 연구대상은 서울지역 어린이집에 재원중인 만 6세 남아 46명과 여아 40명(총 86명)의 유아와 그들의 어머니였다. 어머니의 정서 표현성은 자기 보고식 설문으로 측정되었으며, 유아의 귀인오류는 이야기를 사용한 인터뷰로 측정 되었다. 또한 유아의 공격행동은 Crick등이 개발한 유아 공격행동 체크리스트를 교사가 보고하여 측정하였다. 분석 결과, 유아의 관계적 귀인오류가 유아의 외현적 공격행동과 관계적 공격행동을 정적으로 유의하게 설명하는 변인으로 나타났으며 어머니의 정서 표현성과 유아의 공격행동은 아무런 관련성이 없는 것으로 나타났다. 유아의 성에 따라 분석한 결과, 어머니의 부적 정서 표현성이 여아의 관계적 공격행동을 부적으로 유의하게 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아의 성에 따른 어머니 및 유아 변인이 유아의 공격 행동의 차이를 설명한다는 것을 의미한다.
SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.
선박을 조종할 때 발생하는 항해사의 인적오류로 인해 해양사고는 매년 꾸준히 발생하고 있다. 이 연구의 목적은 해기사가 선박조종에 나타난 행동으로 인해 발생하는 인적오류에 의해서 야기 될 수 있는 선박충돌사고를 예방하여 항행안전을 도모하는 것이다. 해기사의 행동으로 발생하는 인적오류를 관리 할 수 있는 방법은 두 가지이다. 개인 접근법과 시스템 접근법으로 구분되며, 이는 상황인식이론과 라스무센의 행동이론으로 적용되었다. 이를 과거 해양사고에서 발생한 인적오류를 조사하고, 선박조종시뮬레이터를 이용하여 실험을 진행해 이 두 가지 행동 특성을 식별하였다. 두 가지 해기사 인적오류 특성을 분석하였으며, 이를 기반으로 추후에는 대응 방법을 제안하고자 한다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 서두름 행동의 확인생략행동 영역의 특성에 초점을 맞추었다. 우선, 서두름 행동의 다양성을 확인하고, 서두름 행동의 확인생략행동 영역이 운전행동에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 위해 388명을 대상으로 서두름행동질문지, 운전일탈행동조사지(DBQ), 운전경험질문지를 실시하였으며, 결측치가 많은 자료를 제외한 374명의 자료를 분석하였다. 서두름 행동은 시간압력, 불편함, 고립, 지루함, 보상기대라는 5가지 요인으로 이루어져 있었고, 운전일탈행동은 위반, 오류, 착오로 이루어져 있었다. 서두름 행동의 구성성분은 2차 요인분석과 상관계수 차이 검증을 통해 확인생략행동 영역과 성취욕구 영역으로 구분되었다. 서두름 행동의 확인생략행동 영역은 운전일탈행동의 오류와 착오에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 운전일탈행동의 위반에 대해 확인생략행동 영역의 고립 요인은 부적인 영향력을 보였으나 불편함 요인은 정적인 영향력을 가지고 있었다. 그리고 오류와 착오에 대해 확인생략행동 영역의 시간압력 요인은 부적인 영향력을 보이는데 비해, 고립 요인과 불편함 요인은 정적 영향력을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구는 챗봇의 오류의 유형과 오류 메시지의 구조화 여부에 따른 태도, 행동의도, 사용성의 차이를 검증하고자 하였다. 챗봇의 오류 유형은 마음지각 이론을 기반으로 기대수준이 서로 다른 경험요소 오류와 기능요소 오류로 나누었으며 오류 메시지는 오류 사실만을 명시하는 비구조화 조건과 사과 표현, 오류의 원인, 개선의지를 포함한 구조화된 조건으로 나누었다. 오류 유형에 따라 사용성 점수에 차이가 나타났으며, 구조화된 오류 메시지 조건에서 태도, 행동의도, 사용성 점수가 높게 나타났다. 경험요소 기대격차는 세 종속 변인을 예측하지 못했으나, 기능요소 기대격차는 세 종속 변인을 유의미하게 예측하였으며 기능요소 기대격차에 대하여 오류 유형과 오류 메시지 구조화 여부의 상호작용 경향성이 확인되었다. 본 연구는 구조화된 오류 메시지의 완충효과를 검증하였고 오류 유형에 따라 완충효과가 달라질 가능성을 확인하였다. 이 결과는 사용자 경험을 증진하는 오류대처전략설계에 적용가능할 것으로 기대한다.
화학공정산업에서 화재, 폭발, 독성물질 누출의 대형사고로 인한 막대한 인적 물적 손실을 효과적으로 방지하기 위하여 기계적 오류와 연계하여 사람의 행동을 동적으로 제어하는 것이 필요하다. 석유화학공단을 비롯한 에너지산업시설에서의 대형사고는 기계적인 결함과 더불어 사람의 행동과 관련되어 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 시스템의 위험을 감소시키기 위하여 안전장치의 결함과 인간의 행동에 대하여 서로 연계를 지우지 않고 독립적으로 연구를 수행하여 왔다 본 연구에서는 화학공정산업의 안전을 향상시키기 위한 방법을 제시하기 위하여 기계적 고장과 인적오류를 동시에 고려하여 인적오류를 제어하고, 중요한 수행영향인자에 대하여 고찰하였다.
지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.
본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰에서 불만족을 경험한 고객들의 불평요인 및 불평행동유형을 파악하고, 쇼핑몰 업체의 불평처리방법에 대한 평가를 바탕으로 효과적인 불평처리방안을 제시하였다. 연구 결과 불평행동을 하는 고객의 유형은 직접행동파, 사적행동파, 소극행동파, 적극행동파 등으로 구분되었다. 이 가운데 사적행동파가 가장 높게 나타나 인터넷 환경에서는 사적행동파에 대한 효과적인 불평처리 방안에 관한 노력이 가장 필요한 것으로 확인되었다. 직접행동파는 해당 쇼핑몰 업체에게 직접 문제해결을 요구하기 때문에 불평처리에 대한 공정성, 불평 후 만족과 충성도 측면에서 가장 효과적인 것으로 확인되었다. 그리고 고객의 모든 불평행동유형에서 가장 심각한 불만족 요인으로는 배송오류 및 지연과 제품결함인 것으로 확인되었지만, 사적행동파와 소극행동파는 부정확한 정보제공과 과장광고 등을 심각하게 생각하고 있었다. 인터넷 쇼핑몰 업체는 불평고객들의 불평해결을 위해 직접적인 접촉을 할 경우 가장 효과적인 불평처리를 할 수 있기 때문에 사적행동파와 소극행동파의 불평행동을 유발하기 위한 노력이 필요하다. 또한 쇼핑몰 관리자의 불친절 및 반응은 심각한 불만족 요인은 아니지만, 배송오류 및 지연과 제품결함과 같은 심각한 불만족요인에 대해서는 직접적인 사과 및 쇼핑몰 관리자의 친절한 태도를 포함하여 현금 환불 등 불평처리를 해야 한다. 그리고 고객의 관점에서 인터넷 쇼핑몰을 보다 편리하고 유용하게 설계할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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