Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권1호
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pp.117-135
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2004
Since human decision making behavior is likely to follow nonlinear strategy, it is conjectured that the human decision making behavior can be modeled better by nonlinear models than by linear models. All that linear models can do is to approximate rather than model the decision behavior. This study attempts to test this conjecture by analyzing human decision making behavior and combining the results of the analysis with predictive performance of both linear models and nonlinear models. In this way, this study can examine the relationship between the predictive performance of models and the existence of valid nonlinear strategy in decision making behavior. This study finds that the existence of nonlinear strategy in decision making behavior is highly correlated with the validity of the decision (or the human experts). The second finding concerns the significant correlations between the model performance and the existence of valid nonlinear strategy which is detected by Lens Model. The third finding is that as stronger the valid nonlinear strategy becomes, the better nonlinear models predict significantly than linear models. The results of this study bring an important concept, validity of nonlinear strategy, to modeling human experts. The inclusion of the concept indicates that the prior analysis of human judgement may lead to the selection of proper modeling algorithm. In addition, lens Model Analysis is proved to be useful in examining the valid nonlinearity in human decision behavior.
최근 COVID-19 팬데믹은 인류의 생명과 안녕을 위협하면서 이전에 경험하지 못했던 고통을 안겨주고 있다. COVID-19 팬데믹을 계기로 인간안보는 다시 소환되었다. 그러나 태생적 한계와 권위주의 통제모델에 의해 역설적으로 인간안보의 위협요인이 되고 있다. 먼저 이 논문은 먼저 COVID-19를 중심으로 인간안보 개념의 분석적 엄격성을 제고한다. 이를 토대로 현실적으로 제기된 인간안보 이슈들을 반영한 실천모델을 재구성함으로써 인간안보의 실천적 유용성을 향상시키고자 한다. 특히 COVID-19 팬데믹이 자연재해가 아닌 국제사회의 부도덕과 분열에 기인한 인위적 대재난이라는 관점에서 접근한다. 동시에 인간안보의 근본적 가치인 인권과 현실적 과제인 방역을 균형적으로 실현하기 위하여 신흥안보(emerging security) 관점을 반영한 다자주의 거버넌스모델(Multilateralism Governance Model)을 제안한다.
When a human operator interacts with a virtual wall that is modeled as a virtual spring model, the lager the stiffness of the virtual spring is, the more realistic the operator feels that the virtual wall is. In the previous studies, it is shown that the maximum available stiffness of a virtual spring to guarantee the stability can be increased when the first-order-hold method is applied, however the effects of a human impedance on the stability are not considered. This paper presents the effects of a human impedance on stability of haptic system with a virtual spring and a first-order-hold (FOH) method. The human impedance model is modeled as a linear second-order system model. The relations between the maximum available stiffness of a virtual spring and the human impedance such as a mass, a damping and a stiffness are analyzed through the MATLAB simulation. It is shown that the maximum available stiffness is proportional to the square root of the human mass or damping respectively.
Nationally and internationally reported statistics on marine accidents show that 80% or more of all marine accidents are caused fully or in part by human error. According to the statistics of marine accident causes from Korean Maritime Safety Tribunal(KMST), operating errors are implicated in 78.7% of all marine accidents that occurred from 2002 to 2006. In the case of the collision accidents, about 95% of all collision accidents are caused by operating errors, and those human error related collision accidents are mostly caused by failure of maintaining proper lookout and breach of the regulations for preventing collision. One way of reducing the probability of occurrence of the human error related marine accidents effectively is by investigating and understanding the role of the human elements in accident causation. In this paper, causal factors/root causes classification systems for marine accident investigation were reviewed and some typical human error analysis methods used in shipping industry were described in detail. This paper also proposed a human error analysis method that contains a cognitive process model, a human error analysis technique(Maritime HFACS) and a marine accident causal chains, and then its application to the actual marine accident was provided as a case study in order to demonstrate the framework of the method.
In accident analysis, it is essential to understand the causal pathways of the accident. Although numerous accident models have been developed to help analysts understand how and why an accident occurs, most of them do not include all elements related to the accident in various fields. Thus analysis of human error accidents in railway operations using these existing models may be possible, but inevitably incomplete. For a more thorough analysis of the accidents in railway operations, a more exhaustive model of accident causation is needed. This paper briefly reviews four recent accident causation models, and proposes a new model that overcomes the limitations of the existing models for the analysis of human error accidents in railway operations. In addition, the usefulness and comprehensiveness of the proposed model is briefly tested by explaining 12 railway accident cases with the model. The proposed accident causation model is expected to improve understanding of how and why an accident/incident occurs, and help prevent analysts from missing any important aspect of human error accidents in railway operations
Human-machine serial systems must be normal in both systems. Though the failure of machine is irreducible by itself, the human errors are of recurring type. When the human performance is described quantitatively, non-homogeneous Poisson Process model of human errors can be developed. And the model parameters can be estimated by maximum likelihood estimation and numerical analysis method. System reliability is obtained by multiplying machine reliability by human reliability.
A simplified model of seat-human body is presented to analyze vibrations of human body on a seat of vehicle. The theoretical model having seven degrees-of-freedom is composed of the inter-connected masses, springs and dampers. Until now, evaluation of ride comfort has been usually performed only through vehicle tests. This study aims to complement shortcomings of conventional vehicle tests in evaluation of ride comfort by using the theoretical model. The acceleration values of the human body are obtained from frequency response functions of the theoretical model. Thereafter, Ride and SEAT indexes are acquired by considering response characteristics of the human body for the 12 axes that are presented in BS 6841. A vehicle test is carried out to measure the acceleration values for the three parts of the human body such as upper body, hip and foot. Ride and SEAT indexes of the vehicle test are also obtained by considering the response characteristics of the human body, of which results are compared with the values from the theoretical model. It is found that the theoretical results are in good agreement with the experimental results.
A lot of models have been developed for prevention of human errors. Nevertheless most of them failed to attract attention of industry which has been looking for an integrative model that can show practical countermeasures as well as causal factors of human errors. This research aimed to develop a comprehensive model that can mainly be applied to industrial fields. Therefore, in the model, it was tried to explain sequences of an operator's information process that might cause human errors on one hand, and life cycle stages of facilities involved when human errors occur on the other hand. This model was validated by using a typical accident case. With the comprehensive model presented in this research, one could follow up the sequence of human errors caused by operators, and errors made at the design stage which might cause accidents could be tracked. As a consequence, it is expected that much attention would be paid to preventing human errors in industrial fields since safety personnel can easily find out cause of human errors throughout life cycle stages of man-machine facilities if utilizing the suggested model.
Background: Maintenance operations on-board ships are highly demanding. Maintenance operations are intensive activities requiring high man-machine interactions in challenging and evolving conditions. The evolving conditions are weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress. For example, extreme weather condition affects seafarers' performance, increasing the chances of error, and, consequently, can cause injuries or fatalities to personnel. An effective human error probability model is required to better manage maintenance on-board ships. The developed model would assist in developing and maintaining effective risk management protocols. Thus, the objective of this study is to develop a human error probability model considering various internal and external factors affecting seafarers' performance. Methods: The human error probability model is developed using probability theory applied to Bayesian network. The model is tested using the data received through the developed questionnaire survey of >200 experienced seafarers with >5 years of experience. The model developed in this study is used to find out the reliability of human performance on particular maintenance activities. Results: The developed methodology is tested on the maintenance of marine engine's cooling water pump for engine department and anchor windlass for deck department. In the considered case studies, human error probabilities are estimated in various scenarios and the results are compared between the scenarios and the different seafarer categories. The results of the case studies for both departments are also compared. Conclusion: The developed model is effective in assessing human error probabilities. These probabilities would get dynamically updated as and when new information is available on changes in either internal (i.e., training, experience, and fatigue) or external (i.e., environmental and operational conditions such as weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress) factors.
This paper analysed the characteristics of current density induced inside human body by 60 Hz extremely low frequency magnetic fields according to varying conductivities of human model. Human model was composed of several organs and other parts, whose shapes were expressed by spheroids or cylinders. Organs such as the brain, heart, lungs, liver and intestines were taken into account. Applying the boundary element method to the human model, we estimated effects on the induced current distribution due to differences of the organ conductivity and shape. We find organ conductivity influences most and a cross section area and a position of organ also gives effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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