Human errors are now considered as the most significant source of accidents or incidents in large-scale systems such as aircraft, vessels, railway, and nuclear power plants. As 61% of the train accidents in Korea railway involving collisions, derailments and fires were caused by human errors, there is a strong need for a systematic research that can help to prevent human errors. Although domestic railway operating companies use a variety of methods for analyzing human errors, there is much room for improvement. Especially, because most of them are based on written papers, there is a definite need for a well-developed computerized system supporting human error analyzing tasks. The purpose of this study is to propose a framework for a computerized human error analysis system focused on the railway industry on the basis of human error analysis mechanism. The proposed framework consists of human error analysis (HEA) module, similar accident tracking (SAT) module, cause factor recommendation (CFR) module, cause factor management (CFM) module, and statistics (ST) module.
The purpose of this study is to find out the relationship between the design factor and the sensitivity in web site. The classification of sensitivity-types consists of the research of books and the survey, and the language specialist's review and the analysis of factor. The research of the Image Scale accomplished through the analysis of the result of sensitivity-types. The major findings of the analysis are summarized as follows. The webpage sensitivity-types are classified into the 7 types, namely 'refreshment', 'calm', 'refinement', 'strongness', 'youth', 'uniqueness', 'futurity'. As a result of analyzing of similarity between the adjectives by multiple standards, the web site Image Scale space consists of the axis between 'heavy-light' and 'soft-hard'. As a result of the research of relationship between the web site design factor and the emotion, the color and the layout influenced into 'soft-hard' much, and the light and the color influenced into 'heavy-light' much.
Purpose - This study focuses on "large-scale marts," which is a typical discount-based retail channel (hereinafter, DRC), and provides practical managerial implications by applying the KD-SQS service quality factor based on customers' experiential perspective by developing and applying existing service measures. Research design, data, and methodology - The research subjects include adults who have experienced "large-scale marts." The research involved SPSS 20.0 and AMOS 19.0 packages; path analysis is used to analyze structural relationships. Results - First, physical aspects, human interaction, and additional convenience aspects of service quality have statistically significant influence on service value. Second, physical aspects, human interaction, and policy have statistically influence on store loyalty. Third, service value influences store loyalty. Fourth, service guarantee adjusts the relationship between service quality, service value, and store loyalty in terms of human interaction and policy. Conclusion - Among service quality measures, improving service value through personal service needs to be prioritized, while we need to develop different methods for the service guarantee system to effectively influence service value and store loyalty.
This study explored the consistency of bullying, victimization and aggressive victimization, the relationships between bullying, victimization and aggressive victimization and overt/relational aggression, and the relationships between bullying groups and overt/relational aggression with gender. The subjects were 4th grade children and 2 years later they were contacted again. Instruments were the Bully-Behavior Scale, the Peer-Victimization Scale and the Peer Nomination Instrument. Bullying, victimization and aggressive victimization were decreased while there were consistencies in overt and relational aggression from 4th to 6th grade. In the correlation analysis, male victims at Time 1 were negatively related to overt and relational aggression at both Time 1 and Time 2. Female bullies were positively related to relational aggression at both Time 1 and Time 2. In the cross-sectional relations of overt aggression with bullying groups, there was a gender difference. In the relational aggression with bullying groups, only bullying groups had a significant difference. In the longitudinal relations of overt aggression with bullying groups, only gender had a significant difference. Males appeared to be more overtly aggressive than females. In the relational aggression, bullying groups, gender, and the interaction between bullying groups and gender had significant differences. Female bullies were more likely to be relationally aggressive than other groups.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.36-39
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1998
It is very difficult for the large-scale retailers, who deal with tens of thousands of items, to price all the items dynamically reflecting all the constraints and policies. In spite of its importance, the prices are determined by human experts because the process of setting the prices of all the items is not established yet. To solve this problem, we adopt a mixed model that combines three typical pricing models: cost-plus model, competition-oriented model, and demand-oriented model. Since each model an be converted to a set of constraints in point and interval forms, solving the pricing problem with the three groups of models requires an algorithm which can solve the problem with weighted constraints of intervals and points. So we have devised an algorithm named “Point Determination Algorithm”. From the rules that represents tile models, the constraints are extracted to be solvable by tile Point Determination Algorithm. A prototype KAPA (Knowledge Assisted pricing Advisor) is developed with this idea using the expert system environment UNIK - a tool developed by KAIST. According to the experiment with 76 items in comparison with 53 human pricing experts we confirmed that the KAPA can perform highly consistent with human experts. This implies KAPA system is applicable to pricing millions of items dynamically.
Kim, Hyun-Suk;Lee, Ki-Myung;Kim, Min-Geun;Cho, Seon-Ho
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.47
no.1
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pp.58-66
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2010
Topology design optimization is a method to determine the optimal distribution of material that yields the minimal compliance of structures, satisfying the constraint of allowable material volume. The method is easy to implement and widely used so that it becomes a powerful design tool in various disciplines. In this paper, a large-scale topology design optimization method is developed using the efficient adjoint sensitivity and optimality criteria methods. Parallel computing technique is required for the efficient topology optimization as well as the precise analysis of large-scale problems. Parallelized finite element analysis consists of the domain decomposition and the boundary communication. The preconditioned conjugate gradient method is employed for the analysis of decomposed sub-domains. The developed parallel computing method in topology optimization is utilized to determine the optimal structural layout of human powered vessel.
Forest fires in Korea usually start in the fall and occur every year until spring. Most wildfires are human resources that combine topographical characteristics and carelessness, and failure to respond in the initial stage and lack of cleanup are spreading to large-scale wildfires. In order to prevent these wildfires, active cooperation from the public is essential. As can be seen from recent wildfires, the attention of the public is needed above all else because large-scale wildfires in Korea are occurring due to the people's negligence. If a wildfire spreads and becomes large, it causes damage to life and property, and the damage is irreversible. In this study, various methods were used to prevent forest fires and improve initial suppression ability. In order to minimize damage, the model analyzed by the 119 Special Rescue Team in Gangwon, Chungcheong and nearby forest fires was analyzed on the combustion progress and wind direction by time period. The propagation speed by the wind direction was simulated. Until now, most of the wildfires have been extinguished by firefighting, but I hope that the Forest Service will take the lead and maintain coordination with related organizations.
This study was measured experimentally the Configuration factor of the adult female with the purpose of explaning quantitatively the human body's radiant heat exchange in a small scale of a house. And it is a investigatio about human clothed body's heat resistance which have great influence on radiant heat exchange. The result of this study was diagrammatized the [Shape×Area Factor] for the sake of making it easy to calculate the quantity of the actual human body's radiant heat exchange, and designed a diagram to make it easy to find the value of the human clothed body's heat resistance and clothing surface temperature. Thus, this research can be used as a basic resource for not only calculating wuantitatively radiant heat exchange of human clothed body and unclothed body in the radiant heating system of low temperature but also designing the thermal environment in a room.
We propose a novel deep neural network model for detecting human activities in untrimmed videos. The process of human activity detection in a video involves two steps: a step to extract features that are effective in recognizing human activities in a long untrimmed video, followed by a step to detect human activities from those extracted features. To extract the rich features from video segments that could express unique patterns for each activity, we employ two different convolutional neural network models, C3D and I-ResNet. For detecting human activities from the sequence of extracted feature vectors, we use BLSTM, a bi-directional recurrent neural network model. By conducting experiments with ActivityNet 200, a large-scale benchmark dataset, we show the high performance of the proposed DeepAct model.
In this study, we have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture and extensibility of the stretch fabrics. Adjusting pressure level in the construction of athlete's tight-fitting stretch garments by reducing the original pattern is a challenging subject, which influence on the performance of the wearer directly. Therefore, in this study, relationships between the reduction rates of the 2D pattern obtained from the 3D human scan and resultant clothing pressure were explored to improve the fit and pressure exerted by reduced clothing pattern. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using a seven-point Likert scale on two consecutive days. While wearing the garments, subjects were asked to take five different postures including waist flexion, sitting and others. A Likert-type scale was used for the evaluation, with 7 points indicating the best fit in tight-fitting pants. Comparing 2/3T-pattern with T-pattern, the latter was superior to 2/3T-pattern in terms of adhere well to the waist and hip area in the 0.032 significance level. T-pattern was superior to 2/3T-pattern in terms of fitting and wear comfort. As results, the pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the skin while cycling posture, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered. The optimized reduction rates were determined with the proposed reduction rate, the resultant pressure range was within the range of $0.5{\sim}3.0gf/cm^2$ at eight locations on the body except front waist band and thigh band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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