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선원 행동오류에 대한 최적 확률분포함수 추정에 관한 연구
A Study on the Estimation of Optimal Probability Distribution Function for Seafarers' Behavior Error 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.43 no.1, 2019년, pp.1 - 8  

박득진 (목포해양대학교 대학원) ,  양형선 (목포해양대학교 항해학부) ,  임정빈 (한국해양대학교 항해학부)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 ...

주제어

#해양사고   #행동오류   #해양사고 예방   #확률분포함수   #최우추정법   #분산분석  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 여섯 가지 분포함수 이외에 더 많은 종류의 분포함수가 있으나, 이를 모두 고려하는 것은 곤란하기 때문에 본 연구에서는 공학에서 대표적으로 사용되고 있는 위의 여섯 가지 분포함수만을 이용하였다. 또한, 선원의 행동오류에 대하여 SRKBB로 구분하고 이를 확률분포함수로 추정이 가능한지가본 논문의 목적이기 때문이다.
  • 해양사고를 야기하는 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고 예방 또는 저감에 중요한 단서이다. 본 연구에서는 행동오류에 의한 해양사고 예측 모델을 개발하기 위한 사전 연구로서, 해양사고 종류별 행동오류를 최적으로 설명할 수 있는 확률분포함수 선정에 관해서 연구하였다.
  • 본 연구의 목적은 해기사의 행동오류를 식별하기 위한 기초 연구로서 해기사의 행동오류를 확률적으로 표현하기 위한 최적의 확률분포함수를 도출하는데 있다. 이러한 최적의 확률분포함수를 이용하면 해기사가 향후 야기할 행동오류를 확률적으로 추정할 수 있고, 이를 통해서 해기사의 행동오류를 보정할 수 있기 때문이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SRKBB 이론은 무엇인가? , 2008), 다양한 학문 분야에서도 인적오류의 예방 또는 저감을위한 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 Rasmussen(1983)이제안한 SRKBB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)이론은 인간의 행동을 세 가지 유형으로 분류하기 위한 이론인데, 사회과학뿐만 아니라 공학 분야에서도 다양한 현장에서 적용되고 있다. 예를 들어, 항공(Imbert et al.
최우추정법은 무엇을 추정하기 위하여 적용되는가? 해양사고에 내포된 해기사들의 행동오류에 대한 확률분포함수의 파라미터 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하였다. MLE는 관측치가 주어진 경우 관측치를 만들 가능성을 최대화할 수 있는 최적의 파라미터의 값을 추정하기 위한 것으로, 다음과 같이 정의된다(Wiki, 2018).
본 연구에서 5단계로 진행된 각 연구절차는 무엇인가? • Step 1 : Park et al.,(2018)의 선행 연구를 기반으로 해양사고 종류별 SRKBB 빈도를 검토한다. • Step 2 : 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 이용하여 확률분포의 파라미터(parameter)를 추정한다. • Step 3 : 파라미터를 이용하여 확률분포함수(Probability Distribution function, PDF)를 모델링한다. • Step 4 : 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)을 이용하여 최종결과들의 유의 수준을 검증한다. • Step 5 : 연구 결과를 분석하여 해양사고종류별 선원들의행동오류에 대한 최적 확률분포함수의 타당성을 검토한다.
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참고문헌 (17)

  1. Chauvin C., Clostermann, J. P. and Jean-Michel Hoc(2008), "Situation Awareness and the Decision-Making Process in a Dynamic situation: Avoiding collisions at sea", Journal of cognitive engineering and decision making, Vol. 2, pp. 1-23. 

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  2. Drivalou, S. and Marmaras, N.(2009). "Supporting skill-, rule-, and knowledge-based behaviour through an ecological interface: An industry-scale application", International Journal of Industrial Ergonomics, Vol. 39(6), pp. 947-965. 

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  3. Imbert, J. P., Granger, G., Benhacene, R., Golfetti, A., Bonelli, S. and Pozzi, S.(2015), "Skill, Rule and Knowledge-based Behaviors Detection during Realistic ATM Simulations by Means of ATCOs' Brain Activity", SESARWPE. 

  4. KMST(2017), Written Verdict. [Online], Retrieved from https://data.kmst.go.kr/kmst/verdict/writtenverdict/selectwrittenverdict.do. 

  5. Lin, C. J., Shiang, W. J., Chuang, C. Y. and Liou, J. L.( 2014), "Applying the Skill-Rule-Knowledge Framework to Understanding Operator's Behaviors and Workload in Advanced Main Control Rooms", Nuclear Engineering and Design, Vol. 270, pp. 176-184. 

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  6. MATLAB, 2008. MATLAB and Statistical Toolbox Release 2015b. The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States. 

  7. Norman, D. A.(1983), "Some observations on mental models", Mental models, Vol. 7(112), pp. 7-14. 

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  10. Park, J. S., Yun, Y. S. and Park, R. S.(2014), "Modern Statistics", Seoul, Dasan publishing company. 

  11. Rasmussen, J.(1983), "Skills, rules, and knowledge; signals, signs, and symbols, and other distinctions in human performance models", IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, Vol. 3, pp. 257-266. 

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  13. Stanton, N. A., Salmon, P. M.(2009), "Human error taxonomies applied to driving: A generic driver error taxonomy and its implications for intelligent transport systems", Safety Science, Vol. 47(2), pp. 227-237. 

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  16. Yim, J. B., Yang, W. J. and Kim, H. T.(2014), "Marine Accident Analysis", Je-Il-Gi-Hwik, pp. 1-392. 

  17. Yim, J. B.(2017b), "A Study on the Reduction of Common Words to Classify causes of Marine Accidents", Korean Institute of Navigation and Port Research, Vol. 41(3), pp. 109-117. 

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