저자는 2013년 1월 15일부터 2015년 3월 25일까지 약 2년 2개월에 걸쳐 우리나라 9개 자연사박물관을 방문하고 오류연구를 하였다. 그 결과 7개 박물관에서 총 28개의 오류를 발견하였다. 본 연구의 목적은 이러한 오류가 왜 발생하는가, 또 오류가 발생하지 않게 하거나 발생한 오류를 조기에 수정하는 방법은 없을까 하는 대안을 찾는데 있다. 그렇게 하기 위해 선행논문과 서적을 연구하고 대상 자연사박물관에 대한 설문조사를 하였다. 연구결과를 토대로 다음과 같은 대안을 제시하였다. 첫째, 세부전공 분야별 학예사 인력을 확충하되, 단기적으로는 대학 등과 연계하여 자료 발굴, 보전, 연구, 전시자료 작성 등에 전문가를 참여시킨다. 둘째, 전시과정에서 미리 분류체계를 수립하며 보전전문가를 확보한다. 셋째, 전시과정에서 외부 전문가의 심의과정을 만들고, 관람자의 의한 오류 시정 절차를 구축한다. 넷째, SNS, 도슨트, 교육프로그램을 통해 학생과 주민이 오류시정 참여하도록 해야 한다. 다섯째, 대중매체를 통해 명확한 학술적 배경을 기반으로 만들어진 고생물들의 참신한 모습을 보여줌으로써 기존의 문화적 관성을 해결한다.

To verify the effect of driver's personal characteristics of driver on the accident frequency through railway accidents caused by human errors and the relationship with aptitude test. To prove the relevance between the driver's personal characteristics and human error accidents. Accident data from 2010 to 2011 was analyzed which collected from a train crew department in K national corporation, and 31 drivers gave an personal interview from Sep. 2011 to Nov. 2011 who had controlled a train alone and caused an accident. Compared between driver's personal characteristics and accident rate, and accident induction possibility surveyed from normal person and disqualified in aptitude tests. Accidents was occurred with the age 40s (27%) and 50s (25%), and with the experience between 15 years and 20 years (38%) and over 20 years (30%). Because more aged, more experienced, it can be seen in the correlation between driver's age and accidents induction caused by human errors like illusion. First of all it must be checked whether working conditions and environmental factors are human error-prone. Most accidents occur when received civil complaints or manager at the riding. Therefore accidents can be prevented when investigated through subsequent surveys how often human error happens, even though no accident, and safety device installed based on the error frequency.

The existing reliability evaluation models which have already developed by the corporations are so various because of using Maximum Likelihood Method. The existing models are very complicated owing to using system designing methods Therefore, it is very d