본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계 적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서 를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충 돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌 원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 〉항행법규위반 〉조선 부적절 순이었다. 경계 소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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

Semiconductor industry is based on equipment industry and timing industry. In particular, semiconductor process is very complex and as semiconductor-chip width tails and is becoming equipment gradually more as a high technology. Equipment operation is primarily engaged in semiconductor manufacturing (engineers and operator) of being conducted by, equipment errors have also been raised. Equipment operational data related to the error of korea occupational safety and health agency were based on data and production engineers involved in the operator's questionnaire was drawn through the error factor. Equipment operating in the error factor of 9 big item and 36 detail item detailed argument based on the errors down, and 9 big item the equipment during operation of the correlation error factor was conducted. Each of the significance level was correlated with the tabulation and analysis. Using the maximum correlation coefficient, the correlation between the error factors to derive the relationship between factors were analyzed. Facility operating with the analysis of error factors (big and detail item) derive a relationship between the model saw. The end of the operation of the facility in operation on the part of the two factors appeared as prevention. Safety aspects and ergonomics aspects of the approach should be guided to the conclusion.

최근 자동화생산 및 장치산업에서 로봇시스템의 사용이 증가하고 있다. 그러나 로봇 오퍼레이터, 프로그래머, 공무요원 등 간의 커뮤니케이션 부족으로 휴먼에러가 발생하여 사람의 안전재해사고 뿐 아니라 로봇시스템 가동율에서도 나뱉 영향을 주고 있다. 따라서 본 연구에서는 여유컴포넌트 마코프모형을 기초로 휴먼에러를 고려한 마코프모형을 제안한다.

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.

Concrete has recently been modified to have various performance and properties. However, the conventional method for predicting the compressive strength of concrete has been suggested by considering only a few influential factors. so, In this study, nine influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Aggregate(Coarse, Fine), Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at 4 conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The selected mixture and compressive strength data were used for learning the Deep Learning Algorithm to derive a prediction model. The purpose of this study is to suggest a method of constructing a prediction model that predicts the compression strength with high accuracy based on Deep Learning Algorithms.

일반적으로 상선에서 해상운송 사고의 주된 원인은 원의 인적과실로 고려되고 있다. 본 논문에서는 선박에 승선 중인 선장, 1항사, 2항사 및 3항사를 포함하는 갑판사관들이 야기할 수 있는 사고 위기를 평가하기 위한 인적과실 모델(HEM)의 구축기법에 관해서 기술했다. 연구범위는 130척의 선박을 관리하는 회사에 소속된 542명의 갑판사관들을 대상으로 했다. 우선, 갑판사관들의 인적 데이터에 대한 통계적 분석과 전문가에 의한 브레인스토밍 과정을 통해서 KEM을 구축하고, 인적과실을 평가하기 위한 인적요소들의 변수 r와 r에 대한 평가등급 EP(r) 및 가중치 α, 갑판사관의 직책별 가중치 β 등을 결정했다. 그리고 선박의 사고기록에 대한 통계분석 결과, 인적과실에 의한 사고원인 비율 γH와 외적과실에 의한 사고원인 비율 γB은 0.517(51.7%)과 0.483(48.3%)로 나타났다. r의 상관계수는 95%(p 〈 0.05) 신뢰구간에서 유의함을 확인하였고, 각 갑판사관의 위기수준 RL의 정규 확률분포 분석으로부터 HEM의 타당성을 검토했다.