• 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.

• 한국안전학회지
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• 제31권1호
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• pp.132-138
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• 2016

The purpose of this study was to develop safety competences, a set of behavioral indicators of each competence and measuring methods of behavioral indicators for preventing human error of nuclear power plants(NPPs). The safety competences and behavioral indicators were derived from the five steps consisted of derivation of preliminary competence items through literature review, content analysis, interview(FGI, BEI), examination of content validity and decision making of final indicators. The results showed that 13 core safety competences and 35 behavior indicators were derived finally. In addition, the methods of measuring safety competences or behavioral indicators such as Behaviorally Anchored Rating Scale (BARS), Behavior Observation Scale (BOS) were developed and suggested.

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

• 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.

• 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.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.123-133
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• 2011

This paper reviewed the relationship between job stress and human error, and the moderating effect of age and maintenance type on the relationship between job stress and human error in maintenance personnel. Based on the responses from 450 maintenance personnels, the results of multiple regression analysis showed that physiological and psychological stress responses have positively related with human error. In moderating effect test, age appeared to impact on the relationship between physiological/behavioral stress and human error.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.1-7
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• 2003

본 연구는 집행기능의 범주에 속하는 행동적 억제(behavioral inhibition) 기능과 행동 감시(action monitoring) 기능의 공통점을 사건관련전위 요소 및 그 뇌 신경원 분석을 통해 비교 분석하였다. 피험자들에게 Go/NoGo 과제를 수행시키면서 측정, 분석한 사건관련전위인 N200 및 P300 요소는 NoGo 조건의 경우 전두엽 쪽에서 더욱 큰 진폭을 보였다는 점에서 NoGo 조건에서 요구되는 행동적 억제기능을 반영한다고 볼 수 있었다. 또한 전두엽 영역에서 오류반응 후에 관찰되는 부적 전위인 ERN 정반응 이후 관찰되는 CRN에 비해 보다 큰 진폭과 빠른 잠재기를 보였다는 점에서 행동감시의 신호가 오류반응에 대해 보다 크게 요구되는 것이라 추론할 수 있었다. 행동적 억제의 지표인 NoGo 조건에서의 N200과 P300 요소의 잠재기와 행동감시의 지표인 ERN 요소의 진폭간에는 유의미한 부적상관이 발견되었는데, 이는 행동적 억제의 효율성이 높은 피험자일수록 행동감시의 정도 또한 크게 나타냄을 시사하는 결과라 볼 수 있었다. 이러한 집행기능 지표들간의 관련성은 이들 사건관련전위 요소들의 신경원이 거의 유사한 위치인 전대상피질(anterior cingulate cortex)에서 나타난 뇌 신경원 국소화법 결과를 통해서도 지지되었으며, 이러한 결과를 전대상피질의 집행적 통제기능이라는 맥락에서 논의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4076-4092
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• 2019

Nowadays, most users access internet through mobile applications. The common way to authenticate users through websites forms is using passwords; while they are efficient procedures, they are subject to guessed or forgotten and many other problems. Additional multi modal authentication procedures are needed to improve the security. Behavioral authentication is a way to authenticate people based on their typing behavior. It is used as a second factor authentication technique beside the passwords that will strength the authentication effectively. Keystroke dynamic rhythm is one of these behavioral authentication methods. Keystroke dynamics relies on a combination of features that are extracted and processed from typing behavior of users on the touched screen and smart mobile users. This Research presents a novel analysis in the keystroke dynamic authentication field using two features categories: timing and no timing combined features. The proposed model achieved lower error rate of false acceptance rate with 0.1%, false rejection rate with 0.8%, and equal error rate with 0.45%. A comparison in the performance measures is also given for multiple datasets collected in purpose to this research.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1013-1016
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• 1998

A method for generation of design verification tests from behavior-level VHDL program is presented. Behavioral VHDL programs contain multiple communicating processes, signal assignment statements. So for large, complex system, it is difficult problem to test or simulation. In this paper, we proposed a new hardware design verification method. For this method generates control flow graph(CFG.) and process modeling graph(PMG) in the given under the testing VHDL program. And this method proved very effective that all the assumed design errors could be detected.

• 기술혁신학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-13
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• 2000

This paper maps the overall features of technology valuation through a conceptional framework. The framework is composed of 4 dimensions such as basic, compositional, technical and behavioral dimension. At basic dimension, what is value and what is technology are discussed. The valuation of technology or the valuation of other assets are compared at the compositional dimension. The techniques of the valuation of technology and its difference with the valuation methods of other assets are examined at the technical dimension. The effectiveness, possibility and error of valuation are discussed at the behavioral dimension.