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이용희 대한인간공학회 2016 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.11
본 논문에서는 인간공학회에서 각 분야에서 안전문화 문제로 제기되는 현안에 대해 논의한 결과를 통해 인간공학의 효과적인 접근방안과 과제의 중간 결과를 제시하였다. 근대 산업시대에서 인간공학은 다른 어떤 기술보다 안전을 확보하거나 기술을 혁신하는데 주도적인 역할을 담당해왔다. 초기 시간동작 연구(time-and-motion study)로 대표되는 작업관리 시대는 물론, 운전석 및 HCI로 대표되는 인터페이스 기술을 통해 인간공학은 스마트폰과 같은 첨단 인간-기계 체계의 혁신적인 발전에 기여해왔다. 특히 인간공학은 양립성 부족로 발생하는 인적오류 문제의 포착 및 안전문제 해결에 대표적 역할을 맡아왔다. 그러나 최근 ICT기술의 급격한 발전으로 안전문제의 성격도 급격하게 변화하여 안전문화가 새로운 유형의 과제로 부각되고 있다. 특히 회피(avoidance)와 태만(neglect) 등 귀차니즘형 오류(2012, 이용희)와 복잡한 성격을 드러내는 위반(violation)형 오류(2016, 강보라 외) 등은 전통적인 인적오류 기술로 다루지 못하여, 대부분의 분야에서 별도의 안전문화(safety culture) 현안으로 다루고 있다(2016, 이용희). 따라서 각 분야의 안전문화 현안 및 관련 활동 현황을 검토하고, 인적오류 3.0 개념과 같은 새로운 접근을 고려하여 안전문화와 관련된 시급한 인간공학적 과제를 도출하였다. 각 분야의 고유성과는 별개로 근본적 안전문화 현안에 대해 공통적인 연구개발 방향을 제시하였다.
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이용희 대한인간공학회 2016 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.11
본 논문은 최근에 재부각된 인적오류(human error)의 효과적인 연구를 위하여 인적오류 및 연구개발 동향을 재검토하고 인적오류의 유형을 인적오류1.0~3.0으로 분류한 선행연구(2016, 이용희)를 기반으로, 새로운 과제로 부각되는 인적오류 3.0에 대한 특징 및 현안과 인간공학적 우선 과제를 제시하였다. 인적오류는 인간공학의 핵심과제이지만, 기술과 사회의 변화로 접근방법에 변화가 불가피하다. 특히 안전문화(safety culture) 문제로 모호하게 부각되고 있는 최근의 현안을 인간공학 분야에서 해결해야하는 인적오류3.0의 핵심과제로 논의하였다. 또한 그 대표적인 사례로 인적오류 후의 인적오류인 위반(violation) 오류를 중심으로 인적오류 3.0의 특징에 대한 검토 결과를 제시하고 관련된 연구개발 과제를 제시하였다.
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이용희 한국중앙영어영문학회 2020 영어영문학연구 Vol.62 No.4
The year 2020 drives both educators and learners to face the un-contact future in educational fields. Since 2010, we have heard about flipped learning as so-called trendy pedagogical term. However, there are so many guesses and misunderstandings to prohibit us from endeavoring flipped learning. This study starts to change the general concept of flipped learning for my research purpose. By forming a working concept of flipped learning as a paradigm, not a specific method, and utilizing team-based learning methods for during-class activities, I came up three research questions: 1) How does flipped learning action sheet function for learners to participate in group discussion?; 2) How does flipped learning action sheet serve for learners’ understanding of text and their satisfaction of the class?; 3) Are flipped learning action sheet and quiz effective tools as a precedent task? Grounded on two questionnaires the result demonstrates that flipped learning action sheet enables the learner to contribute to group discussion easily and increases the level of class satisfaction as well as understanding of the text. With these results, I can suggest that flipped learning action sheet and taking a quiz are useful precedent methods for educator to construct team-based flipped learning paradigm.
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인간공학적 사례 분석 방법의 농기계 안전 분야 적용 방안
이용희,강석호 대한인간공학회 2009 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.5
현장에서 발생한 사고/고장 사례를 적절히 분석하여 활용하는 것은 안전에서 가장 중요한 과제의 하나이다. 원자력 등 고신뢰도 산업에서는 이미 사고/고장 사례의 분석 및 관리를 위해 면밀하게 개발된 기법과 체계를 적용하고 있다. 하지만 사고사례의 효과적인 분석 및 관리 방안은 해당 산업의 특성에 따라 달라질 수 있기 때문에, 이미 적용중인 기법 및 관리체계라고 하더라도 쉽게 그대로 다른 산업에 도입 적용할 수 없다. 본 논문은 기존의 사고사례 분석에 필요한 인간공학적 고려사항 및 개선 방안을 농기계 분야에 적용하기 위한 고려사항들을 제시하였다. 최근 농업 분야의 고도화 및 노동력 감소로 농기계 사용이 급격히 확산되고 있어, 농기계 안전 확보가 큰 과제가 되었다. 농기계는 지속적으로 개발 및 개선되고 있으나, 사용상 부주의, 미숙, 위반 등 인적 오류(human error) 사고를 방지할 수 있는 방안은 미흡하다. 농기계에 대한 기존의 사고사례 분석만으로는 인적 오류 사고에 대해 단순하고 효과가 불확실한 대책만 반복되기 쉬우므로, 인간공학적 측면에서 보완된 접근 방법이 필요하다. 농기계안전에 보다 효과적이고 구체적인 대책을 도출할 수 있도록 원자력 산업 등에서의 경험을 기준으로 사고사례의 인간공학적 분석 및 관리 방안을 제시하였다.
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ERP 동기 방식에 의한 EEG신호의 패턴 분류 및 인식
이용희 한라대학교 2007 論文集 Vol.10 No.-
In this paper, we present the method by the synchronous ERP to effectively extract and classify the EEG caused by only brain activity when a normal subject is in a state of mental activity. The method consists of into two parts. One is a synchronous recording on the event and the other is the extraction of the characteristics of EEG and pattern classification using the neural network. We measure the EEG when a subject who is in a normal state thinks of a specific task, and then shift the baseline and reduce the effect of biological artifacts on the measured EEG. Finally we extract only the mental task signal by averaging method, and then performs the recognition of the mental task signal from the extracted mental task signal by computing the AR coefficients. In the experiment, AEP signal is used as an event and the mental task signal was recorded from the three channel C_(3)-A_(1), C_(4)-A_(2) and P_(z)-A_(1). After averaging 16 times for each channel output, we extracted the features of specific mental tasks by modeling the output as 12th order AR coefficients. We used total 36th order coefficient as an input parameter of the neural network and measured the training data 50 times per each task. With data not used for training, the rate of task recognition is 34-92 percent on the two tasks, and 38-54 percent on the four tasks.
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이용희,Lee, Yong-Hee 한국통계학회 2006 응용통계연구 Vol.19 No.3
We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies. 분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
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