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.

Centralized safety stock in a periodic replenishment system which consists of one central warehouse and m regional warehouse can reduce backorders allocating the centralized safety stocks to regional warehouse in a certain instant of each replenishment cycle. If the central warehouse can not monitoring inventories in the regional warehouse, then we have to predetermine the instant of allocation according to demand distribution and this instant must be same for all different replenishment cycle. However, transition of inventory level in each cycle need not to be same, and therefore different instant of the allocation may results reduced shortage compare to the predetermined instant of allocation. In this research, we construct a dynamic model based on the assumption of monitoring inventories in the regional warehouse everyday, and develop an algorithm minimize shortage in each replenishment cycle using dynamic programming approach.