In this paper, we proposed an adaptive skill element based on error signal. We assume that human progress their skills of actions based on errors, then an inverse dynamic of human motion have to changes. Human controller consists from feedback element (FB) and feed forward element (FF) and their elements cooperate to control actions. Under the assumption, we vary the connection of FF and FB by error signal. We propose the index function for change of a skill parameter. From results of the numerical simulations for the varying skill parameter with index function, we consider that the position error given by our vision changes the skill element and we confirm that the position error is the one of the estimate function for the improvement in our skill.
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.
최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.
There are two to three helicopter accidents every year in Korea, representing 5.7 deaths per 100,000 flights. In this study, an analysis was conducted on helicopter accidents that occurred in Korea from 2005 to 2017. The accident analysis was based on the aircraft accident and incident report published by the Aircraft and Railway Accident Investigation Board. This Research analyzed the characteristics of accidents occurring in Korea caused by human error by pilots. Accident analysis was done by classifying the organization, flight mission, aircraft class, flight stage, accident cause, etc. Pilot's huan error was classified as Skill-based error, decision error and perceptual error in accordance with the HFACS taxonomy. The accidents caused by pilot's human error were classified into five categories: powerlines collision, loss of control, fuel exhaustion, unstable approach to reservoir, and elimination of tail rotor.
The aim of this study is to review previous studies on human errors in the service delivery processes. Service industry is sharply growing in the advanced countries. Many people are looking for something to contribute to the service industry. Although there are many research topics related to service domain that human factors and ergonomics specialists can do contribute, a few researchers are studying such topics. This paper indicated how previous researches on human factors and human errors have addressed the service domain, in order to prompt human factor study on the service domain. A variety of sources were inspected for literature reviews, including books and journals of managements, medicine, psychology, consumer behavior as well as human factor and ergonomics. The characteristics of human errors in the service domain were investigated. Human error studies in several service sectors were summarized such as medical service, automotive service operation, travel agent service and call center service. Until now, human factors community was not much interested in human errors in service domain. However, there is much space to contribute to service domain; human error identification, human error analysis and control of human error. The research of human error in service domain can provide clues to improve service quality. This paper helps to guide to identify human error of service domain and to design service systems.
Park, Deuk-Jin;Kim, Hong-Tae;Yang, Hyeong-Sun;Yim, Jeong-Bin
해양환경안전학회지
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제25권3호
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pp.320-327
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2019
The purpose of this paper is to compare seafarers' behavior according to traffic conditions of a road and an onshore locations. Behaviors are classified into three categories: Skill-, Rule- and knowledge-based mode. Experimental data were collected using the questionnaires for navigators, working in a merchant ship. To compare the behaviors, we used the four analysis method; the degree of frequency, reliability test, correlation and linear regression. As a result of the study, it was found that Skill-based behavior shows more higher in the road traffic than the maritime traffic, and rule-based behavior shows more higher in the maritime traffic than the road traffic. Also, the behavior in the navigation situation showed statistical significance. Especially, in the case of Rule-based behavior, a high correlation between road and maritime was found. This study can be expected to apply to complementary system utilization between error management system of onshore and maritime traffic.
Formal Safety Assessment (FSA) has been mostly implemented on the hardware aspects of vessels. Although there are guidelines regarding human error FSAs, there have not been many assessments in such areas. To this end, this study seeks to use precedent studies for the safe operation of DP vessels, conducting an FSA regarding human error of DP LOP (Loss of Position) incidents. For this, the study referred to precedent studies for the frequency of DP LOP incidents caused by human errors, adding the severity of LOP incidents, and then applying them to the Bayesian network. As a result, the study was able to confirm that among DP LOP incidents caused by human errors, the drive-off from skill-based errors was 74.3% and the drive-off from unsafe supervision was 50.5%. Based on such results, RCOs (Risk Control Options) were devised through a brainstorming session with experts coming up with proposals including providing mandatory DPO training, installing DP simulator on the vessels, drawing up measures to understanding the procedures for safe operation of DP vessels. Moreover, it was found that mandatory DPO training is reasonable in terms of cost benefits and that while installing a DP simulator is not suitable in terms of cost benefits, it can significantly reduce risks when operating DP vessels.
This paper uses 135 Licensed Operator Event Reports (LOER) from Chinese nuclear plants to analyze how safety culture affects unsafe behaviors in nuclear power plants. On the basis of a modified human factors analysis and classification system (HFACS) framework, structural equation model (SEM) is used to explore the relationship between latent variables at various levels. Correlation tests such as chi-square test are used to analyze the path from safety culture to unsafe behaviors. The role of latent error is clarified. The results show that the ratio of latent errors to active errors is 3.4:1. The key path linking safety culture weaknesses to unsafe behaviors is Organizational Processes → Inadequate Supervision → Physical/Technical Environment → Skill-based Errors. The most influential factors on the latent variables at each level in the HFACS framework are Organizational Processes, Inadequate Supervision, Physical Environment, and Skill-based Errors.
본 연구에서는 10년간(2001 2010) IMCA에 보고된 DP 선박 LOP(Loss of Position)사고 612건에서 인적오류에 의한 사고 103건을 확인하여 이를 HFACS로 분류하였다. 그리고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 인적오류의 조건부 확률을 확인해 보았다. 그 결과 103건의 인적오류관련 사고는 모두 불안전한 행동에 의해서 발생하였고 이들 중 기술 기반 오류가 70건(68.00 %)으로 가장 큰 인적오류 비율을 차지하였다. 기술 기반 오류 중에서는 부주의한 DP 선박 운용 60건(58.3%), 절차 미 준수 8건(7.8%)이었고, 의사결정 오류에 의한 잘못된 조종이 21건(20.8%)을 차지하였다. 이러한 HFACS 분류의 베이지안 네트워크 적용을 통해서는 불안전한 감독(68%)이 불안전한 행동의 가장 큰 잠재적 요인으로 작용하고 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 결론적으로 HFACS와 연계한 베이지안 네트워크는 인적오류를 분석하는 데 유용한 도구임을 확인 할 수 있었고, 분석 결과를 바탕으로 DP 선박안전 운용을 위한 정책, 내부 관계, 훈련등과 같은 인적오류를 경감 및 제거하기 위한 권고 9가지를 제안하였다.
During a learning process, a human being is assumed to experience knowledge-based behaviors, rule-based behaviors, and skill-based behaviors sequentially if Rasmussen was right. If any psycho-physiological symptom to those different levels can be obtained, it can be useful as a measure whether a human being is fully trained and has gotten a skill in his work. Therefore, this study aimed to draw relationships between human performance measures and psycho-physiological measures while committing a computer-simulated pointing task by utilizing the power spectrum technique of EEG data, especially with the ratio of relative beta-to-alpha band power. The result showed that, during correct responses, the ratio came to stabilize as all the performance data went stable. However, response time was not a simple linear function of task difficulty level only, but a joint function of task characteristics as well as behavior levels. Comparing relative band power ratios from errors and correct responses, activated states of one's brain could be explained, and characteristics of the task could understood. To tell that of pointing task, correlations around C3, C4, P3, P4 and 01, 02 area were significant and high in correct response cases whereas most correlation coefficients went down in error cases standing for imbalance of psycho-motor functions. Though task difficulty was the only one factor that could influence on relative band power ratio with statistical significance, it should be comprehended to mean a different way of expression indicating task characteristics since at least error-some situation could be explained with the help of relative band power ratio that absolute band power failed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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