모바일의 발전과 확산으로 인해 모바일 웹의 필요성이 높아지고 있으며 사용성과 접근성이 용이한 웹 기반에서 인적자원 시스템이 구축되고 있는 사례가 많아지고 있다. 인적자원과 관련된 모바일 애플리케이션 개발과 활용성에 대한 연구가 여러 기업에서 진행 중이며 국내외 인적 자원 시스템을 개발하고 있는 기업들은 모바일을 활용하여 인적자원 시스템에 다양한 각도에서 접근하기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 모바일 웹 기반의 인사 시스템에서 감성 어휘를 구축하여 면접자가 면접을 통해 받은 감성이나 인상에 대한 정보를 면접자의 모바일을 통해 설문지 형태로 모바일 웹 기반으로 한 채용 시스템에 입력하게 한다. 입력된 정보는 감성 어휘의 특정 형용사를 기준으로 구축된 감성 사전을 통해 면접 환경 개선에 필요한 정보들을 시각적으로 제공하는 모바일 웹 기반의 감성 어휘 분석 모형을 설계하여 면접 환경 개선을 할 수 있는 시각화 모델을 제안한다.
인적오류 예방은 해양사고 예방에 가장 중요한 이슈로 현재 인식되고 있다. 현재 이러한 인적오류를 예방하기 위한 다양한 과학적인 기법들이 등장하고 있으나, 실제 인적오류를 예방할 수 있는 기법은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 그 이유는 인적오류의 발생 원인과 특징이 사람을 대상으로 하기 때문에 실로 방대하고 원인식별이 어려우며, 원인과 결과 사이의 인과관계 구축에는 한계가 있기 때문이다. 기존 개발된 다양한 기법들은 이론적으로는 완벽할 수 있으나, 실제 방대한 원인과 결과 사이에 형성된 연계체인을 모두 흡수하기가 곤란하기 때문이다. 현재 IMO의 공식안전성평가(FSA) 기법이 해상분야에 널리 적용되고 있으나 구체적으로 어떠한 기법을 적용하여 인적오류를 적용할 수 있는지에 대해서는 아직도 애매모호한 실정이다. FTA, ETA, FEMA, SWIFT 등 다양한 분석기법의 등장과 AI, Fuzzy, MMC, Kalman 등 기초과학분야의 기본적인 이론과 기술을 적용할 수 있으나 인간의 인적오류 식별과 분석 및 평가와 예측에는 한계가 있는 것이 현재의 실정이다. 한편 최근에는 기존에 많은 문제점을 내포하고 있는 것으로 고려되었던 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)가 다시 분석과 예측 분야에 등장하고 있는데, BN의 장점을 수용하고 단점을 해결할 수 있는 방법들이 연구되고 있기 때문이다. BN의 장점은 전방추론과 후방추론을 적용하여 사고의 원인과 결과를 분석한 후, 이에 대한 해결 방안을 식별할 수 있기 때문이다. BN의 단점은 이진(binary) 구조의 데이터만을 수용할 수 있기 때문에 상관 변수들이 방대한 경우 계산시간이 방대해지고 이를 모두 수용할 수 있는 방법이 없기 때문이다. 따라서 BN 구조를 어떻게 설계하는냐가 최근의 이수로 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 제 문제점을 고찰하고 인적오류 모델 개발에 최적인 방법 또는 기술을 모색하는데 있다.
이 연구의 목적은 항공 정비사의 업무수행능력이 항공운항의 안전 및 효율에 큰 영향을 미치고 있는 추세를 반영하여 항공정비인적요인 교육훈련기준을 수립하는데 있다. 이를 위해 인적요인의 개념에 대한 선행연구들을 고찰하였으며, 국제민간항공기구(ICAO), 미연방항공청(FAA) 및 유럽항공안전청(EASA) 등의 선진해외항공국의 인적요인 교육훈련기준과 우리나라 항공안전법의 운항기술기준과 비교분석하였다. 또한 2곳의 대형항공사(FSC)와 4곳의 저비용항공사(LCC)의 인적요인 교육훈련실태를 조사하였다. 본 연구를 통해 우리나라의 인적요인 교육훈련기준이 국제기준에 비해 미약한 것으로 나타났으며, 대부분의 항공사 또한 인적요인 교육훈련을 체계적으로 실시하지 못하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 성과를 통해 현행 우리나라 항공정비인적요인 교육훈련기준의 문제점을 보완하고, 국제기준에 적합한 항공정비인적요인 교육과정의 표준모델을 제시할 수 있었다.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
전통적 인적자원관리는 행동과학적 접근에 입각하여 인간의 특성을 모티베이션, 태도, 지각, 가치관 등의 심리적 변수들을 중심으로 설명하여 왔으며, 환경과 인간의 상호작용에서는 시스템적 접근에 입각한 상황이론이 연구의 주축을 이루고 있다. 반면 인사 경제학에서는 인간의 특성에 관해서 다루는 변수는 선호로 제한되어 있으며, 선호 및 합리적 의사결정에 대한 아주 비현실적이고 단순한 가정 하에 경제학적 환경변수들이 인간행동에 미치는 영향에만 연구의 초점을 맞추고 있다. 전통적 인적자원관리는 제 각각의 상황에 대한 설명은 풍부하지만 보편적 원리를 도출하는 데에 있어서는 커다란 한계를 지니고 있다. 반면 인사경제학은 연구모델이 엄밀하고 분석적이라는 장점을 갖고 있지만 인간 본질에 대한 비현실적 가정에 입각하고 있기 때문에 실제 현상에 대한 이해를 왜곡 시킬 수 있다. 두 학문분야의 교류에 의하여 인적행동에 관한 보다 깊은 이해가 이루어질 잠재력이 충분하게 존재하고 있으며 이를 위해서는 인사경제학자들은 그들의 연구모델에 심리적 변수를 포함시켜야 되고 인사관리학자들은 경제학자들의 이론적 정교함을 받아들여야 할 것이다.
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.
선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소론 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 ]nM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델을 20년간(1993-2012) 시뮬레이션을 수행하였다.
선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소를 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 FSM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 시뮬레이션 기간을 20년간(1993-2012)으로 설정하여 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델에 대해 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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