Abstract In Korean society, the theme of human errors in railway has been emerging as a critical issue. As far as human error studies are concerned, main trend has been inclined to be led by industrial engineering and systems science. Apart from those trends, this study empirically highlighted the relationship between depression, which has been a frequent research subject in the medical science and psychology, and accidents, with setting depression as an exogenous variable and cognitive failure and mistake as endogenous variables, respectively. Results of hypotheses test for the 204 respondents showed that driver's depression has a significant effect on accidents mediated by cognitive failure and mistake. This findings suggest the need for exploring the diverse latent factors causing human errors and for understanding the complex cognitive process as well as for establishing integrative countermeasures to mitigate human errors.

Humans are well-known for being adept at using intuition and expertise in many situations. However, human experts are still susceptible to errors in judgment or execution, and failure to recognize the limits of knowledge. This would happen especially in semi-structured situations, in multi-disciplinary settings, under time or other stress, under uncertainty, or when knowledge is outdated Human errors are caused by cognitive biases, attentional slips/memory lapses, cultural motivations, and missing knowledge. The purpose of this research is to study errors of human experts committed in judgment and the general idea of critiquing systems as corresponding plan. Compared to expert systems, critiquing systems are narrowly focused programs useful in limited situations for collaborating with and supporting experts in their task activities. It supports an expert by detecting the human's errors by deploying various strategies that stimulate humans to improve their performance. A variety of types of critiquing systems has spread through numerous application areas.

If done under this circumstances, then labor force can work comfortably and safely without nervousness and tiresome. The productivity and quality can increase ultimately and even foreign labor, imbecile child, old-aged labor can participate in work, which can reduce shortage of labor source. Therefore, in this study, it would be researched how to manage work blunder system by domestic small and medium enterprises and would be examined work blunder system was developed to fully meet the worker satisfaction. Through this 5M factor evaluation system by AHP(Analytic Hierarchy Process) all analyzed.

Considering in view of China's low price and Japan's high technology, the most important point is the quality of product. To increase the comparative power internationally all workingmen have to fulfill the responsibility to maximize the quality, and this is possible practiced under 'Zero Defect' spirit. To reduce the defect ratio to 'Zero' the workingmen have to recognize own fault, all the manufacturing process should be conducted under 'Fool Proof System', If done under this circumstances, then labor force can work comfortably and safely without nervousness and tiresome. The productivity and quality can increase ultimately and even foreign labor, imbecile child, old-aged labor can participate in work, which can reduce shortage of labor source. Therefore, in this study all defects in manufacturing process, it would be recognized the errors and mistakes caused by human.

최적화 문제는 일반적으로 복수개의 목적식을 가지며, 이러한 목적식들의 대부분은 서로 충돌한다. 즉, 한 개의 목적식을 최적화하면 다른 목적식들은 최적화되지 못한다. 그러므로 하나의 목적식을 최적화하는 결정변수들이 다른 목적식들을 동시에 최적화시키기가 매우 어렵다. 따라서 최적화 개념도 하나의 목적식을 고려하는 경우와는 다른 관점에서 고려해야 한다. 본 연구에서는 다목표 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 실수코딩 유전자 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 효율 평가를 위해서 다목표 유전자 알고리즘에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 MOGA 기법과 비교한다. 제시되는 다목표 실수코딩 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 목적식을 평가하기 위한 적합도 함수를 제안하며, 목적식들을 만족하는 다양한 파레토 최적 집합을 구축하기 위한 방안을 제시한다. 개발된 다목표 최적화 알고리즘과 MOGA 기법의 효율 평가를 위해 두 알고리즘이 파레토 최적해의 집합을 어떻게 구성하는지 비교한다. 실수코딩 유전자 알고리즘의 실험을 위해 교배연산자는 단순교배 기법을 사용하고 돌연변이 연산자는 균등돌연변이 기법을 사용한다.

In this paper, we optimize simulation model of a manufacturing system using the real-coded genetic algorithm. Because the manufacturing system expressed by simulation model has stochastic process, the objective functions such as the throughput of a manufa

시뮬레이션은 분석적인 방법으로 해결할 수 없거나 표현하기가 어려운 문제를 현실 세계와 최대한 비슷하게 컴퓨터상에서 모델링하고, 결정 변수에 대한 시뮬레이션을 수행하여 수행도 결과를 주는 방법이다. 그러나 시뮬레이션은 시스템 수행도를 최적화할 수 있는 결정 변수의 값을 찾아주지 못하는 단점이 있다. 이러한 시뮬레이션 기법의 문제점을 해결하고자 최적화 기법을 시뮬레이션에 적용하여 사용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 최적해를 탐색시에 개체군을 사용하기 때문에 전역적 해를 찾을 확률이 다른 기법들보다 높은 유전자 알고리즘을 시뮬레이션에 적용시킨다. 본 연구에서는 제약 조건을 갖는 문제에서는 이진 코딩 유전자 알고리즘 보다 효과적이라고 알려진 실수 코딩 유전자 알고리즘을 생산 시스템의 시뮬레이션 최적화에 적용한다. 실수 코딩 유전자 알고리즘의 적용시에 재생산 연산자는 교체를 수반한 잔여확률분포 선택 기법을 사용하고, 교배 연산자는 단순 교배 기법을 사용한다. 돌연변이 연산자는 세대에 따라 탐색 영역을 조절해 줄 수 있는 동적 돌연변이 기법을 사용한다.

It is very important to minimize the weight of shaft from the viewpoint of economics and manufacture. For minimizing effectively the diameter of shaft in torsional shafting, authors developed computer program using the real-coded genetic algorithm which is one of optimizing techniques and based on real coding representation of genetic algorithm. In order to confirm the accuracy and effectiveness of the developed computer program, the computational results by the developed program were compared with those of conventional strength, stiffness and vibration designs for a generator shafting.

Genetic Algorithms(GA)는 생명체의 자연진화 법칙에 기초한 최적화 방법으로 그 범용성이 높이 평가되어지고 있다. 기존의 GA는 대부분 설계변수로 2진수형 코드를 사용하는데, 이는 실수형 설계변수로 구성된 최적화 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 주 기억용량을 많이 사용하여야 하며, 계산 시간 면에서도 비효율적이고 또한 국부탐색 능력도 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 GA에 의한 최적화과정에서 실수형 설계변수를 직접 사용할 수 있도록 교배와 돌연변이 과정을 새로이 정식화하였다. 그리고 여러 형태의 단일 및 다목적함수 최적화 문제에 대해 실수형 GA와 2진수형 GA의 결과를 비교 검토하였다. 비교 검토 결과, 실수형 GA의 성능이 2진수형 GA보다 우수함을 알 수 있었고, 일반 최적화 방법으로 실수형 GA를 사용하여도 무방하리라 본다.

목적: 본 연구는 대학 운동선수들을 대상으로 선수들의 성공적인 수행을 예측할 수 있는 심리적 변인인 그릿과 성장 마인드셋, 실수인식, 지각된 코칭 스타일과의 인과관계를 탐색하고 성장 마인드셋과 실수인식의 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 방법: 연구대상은 서울, 경기, 충북의 대학교운동선수를 대상으로 하였으며, 총430부의 설문조사를 실시하였고, 이중 응답의 일관성이 결여되는 것으로 판단되는 24부를 제외한 최종 406부의 자료가 최종분석에 사용되었다. 수집된 자료는 SPSS 20.0과 AMOS 21.0 프로그램을 활용하여. 기술통계, 빈도분석, 왜도, 첨도, 신뢰도 검사, 상관분석, 확인적 요인분석, 측정모형검증, 구조모형검증, Phantom model를 사용하여 매개효과 검증을 실시하였다. 결과: 첫째, 자율성지지 코칭행동은 성장 마인드셋과 실수인식에 정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 통제적 코칭행동은 실수인식에 유의한 부적 영향을 미쳤지만, 성장 마인드셋에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 성장 마인드셋은 그릿에 정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 실수인식은 그릿에 정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 다섯째, 자율성지지 코칭행동과 그릿간의 관계에서 성장 마인드셋과 실수인식은 완전매개효과를 나타내었다. 여섯째, 통제적 코칭행동과 그릿간의 관계에서 성장 마인드셋과 실수인식의 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결론: 이러한 연구결과는 스포츠 상황에서 코칭 스타일 및 성장 마인드셋, 실수인식이 그릿에 미치는 영향력을 검증함으로써 의미가 있으며, 다양한 심리 변인들 간의 관계에 대한 연구를 발전시킬 수 있는 발판으로 작용할 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 종목과 승패 결과에 따른 사후가정 및 이에 대한 정서와 시합중요도의 차이를 밝히고 승패결과와 개인의 성취목표 성향에 따라서 사후가정 정서가 달라지는지 그리고 성취목표 성향이 사후 가정의 방향성에 어떠한 영향을 미치는지 규명하는 것이 목적이다. 연구참여자는 축구선수 96명, 댄스스포츠 선수 98명 등 총 194명이다. 이들에게 사후가정 질문지 성취목표성향 질문지를 배포하여 자료를 수집했다. 수집된 자료를 분석하기 위해 기술통계치를 제시하고, Χ2, 독립 t-검증, 다변량분석(MANOVA), 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 승리상황에서는 상향적 사후가정이, 패배상황에서는 하향적 사후가정이 나타났으며 이러한 결과는 종목에 따라서 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 선수들의 사후가정과 관련된 시합의 중요도는 모두 높은 것으로 나타났다. 셋째, 승패결과에 관계없이 상향적 사후가정의 후회정서가 더 낮은 것으로 나타났다. 넷째, 숙달성향은 상향적 사후가정과 수행성향은 하향적 사후가정과 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 논의했으며, 본 연구의 한계점 및 후속 연구자에 대한 제언을 제시했다.

컨테이너 화물의 복합운송시스템 중에서 체화현상은 항만에서 가장 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 해상과 육상의 경계선에서 체선체화 문제를 발생시키는 컨테이너 크레인의 직업효율을 향상시키는 방법을 생각할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 가능한 범위에서 트롤리를 목표지점까지 빠르게 이동시키는 동시에 목표위치에서의 흔들림도 짧은 시간 내에 제어하는 문제를 다루고 있다. 제어 전략으로 설계된 구간에서 최적의 성능과 강인성이 보장되는 LQ 제어와 제약조건에서 최적화가 가능한 실수코딩 유전알고리즘을 결합한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기가 설정한 설계사양을 완벽하게 만족하는 것을 보임으로 그 유효성을 증명한다.