The identification of behavioral errors by seafarers that have caused marine accidents may provide important clues for the reduction or prevention of marine accidents. The purpose of this study is to identify the behavioral errors of seafarers by the type of marine accident using the theory of Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior (SRKBB). In order to identify behavioral errors, we collected the information related to 1,744 cases of maritime accidents over a 9 year period (2008 ~ 2016). The behavior errors of the seafarers who caused the marine accidents were classified as SBBE (Skill-Based Behavioral Error), RBBE (Rule-Based Behavioral Error), and KBBE (Knowledge-Based Behavioral Error). After analyzing the frequency of behavioral errors according to the type of marine accident, results showed SBBE had the highest frequency of errors, followed by RBBE. Additionally, the frequency of occurrence of accidents such as stranding, overturning, and sinking was high in KBBE. This study showed it is possible to identify behavioral errors of seafarers according to the type of marine accidents.
Moon, Kwangsu;Kim, Sa Kil;Lee, Yong-Hee;Jang, Tong Il
Journal of the Korean Society of Safety
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v.31
no.1
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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.
Behavioral errors of the seafarers are one of the major causes of collisions and are usually corrected through education and training. To correct this behavioral error, the structure in which the behavioral error occurs needs to be identified and analyzed. For this purpose, behavior observation data were obtained through ship maneuvering simulation for collision encounters. The 9-state behavior classification frame proposed by Reason was used for the behavior observation and 50 university students were involved in the experiment. Behavioral analysis used the behavioral model of collision avoidance success and failure, which was developed from the 9-state Left-to-Right Hidden Markov modeling technique. As a result of the experiment, the difference between behaviors of success and failure of collision avoidance was clearly identified, and the linkage between 9-state behaviors, required to prevent collision, was derived.
Identifying behavioral errors of seafarers that have led to marine accidents is a basis for research into prevention or mitigation of marine accidents. The purpose of this study is to estimate the optimal probability distribution function needed to model behavioral errors of crew members into three behaviors (i.e., Skill-, Rule-, Knowledge-based). Through use of behavioral data obtained from previous accidents, we estimated the optimal probability distribution function for the three behavioral errors and verified the significance between the probability values derived from the probability distribution function. Maximum Likelihood Estimation (MLE) was applied to the probability distribution function estimation and variance analysis (ANOVA) used for the significance test. The obtained experimental results show that the probability distribution function with the smallest error can be estimated for each of the three behavioral errors for eight types of marine accidents. The statistical significance of the three behavioral errors for eight types of marine accidents calculated using the probability distribution function was observed. In addition, behavioral errors were also found to significantly affect marine accidents. The results of this study can be applied to predicting marine accidents caused by behavioral errors.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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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.
The common features of the behavioral inhibition and the action monitoring that are considered as one of the executive functions were investigated using event-related brain potentials (ERPs) and source localization analysis. The electrophysiological correlates of behavioral inhibition and action monitoring ate analyzed when the subjects performed the Go/NoGo task. Two ERP components of behavioral inhibition termed as N200 and P300 in NoGo condition were differ from those of Go condition, that is the amplitudes of NoGo N200 and P300 are largest on the fronto-central region, which may reflect the inhibitory control of frontal lobe required in NoGo condition. The error-related negativity (ERN) observed on the fronto-central region when the subjects committed error was much larger in amplitude and faster in latency than those of the correct-related negativity (CRN), which may indicate that the signal of action monitoring is much more required for the error response. The correlation analysis for the ERP components of behavioral inhibition and action monitoring revealed the significant negative correlation among the latencies of NoGo N200 and P300 and the amplitude of ERN, which may reflects that the faster subjects inhibit response, the more monitor their own action. The close relationship between behavioral inhibition and action monitoring was also supported by the results of source localization analysis, which showed the common neural sources of NoGo N200 and ERN was anterior cingulate cortex.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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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.
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.
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.
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