The objective of this study is to develop short-term prevention measures for minimizing possible human error in nuclear power facilities. To accomplish this objective, a group of subject matter experts (SMEs) were formed, which is consisting of those from regulatory bodies, academia, industries and research institutes. Prevention measures were established for urgent execution in nuclear power facilities on a short-term basis. This study suggests short-term measures for reducing human error on three different areas; (1) strengthening worker management, (2) enhancing workplace environments and working methods, and (3) improving the technologies regulating human factors. Under the leadership of the Ministry of Science and Technology, these short-term measures will be pursued and implemented systematically by utility and regulatory agencies. The details of prevention measures are presented and discussed.
한국전력거래소에서 운영중인 EMS(Energy Management System)와 MOS(Market Operation System) 설비는 각각 Alstom사와 ABB사에 의해 우리나라의 전력계통 특성에 맞게 제작되어 공급된 전력계통과 전력시장의 운영을 자동화한 시스템이다. EMS는 전력계통 감시와 효율적인 운영을 위해 전력계통을 모델링한 데이터를 활용하며, MOS는 실시간 급전계획 수립을 위한 기반자료로 전력계통을 모델링한 데이터를 사용하게 된다. 그러나, 대한민국 전력산업의 핵심인 두 시스템은 시스템 설계 방식 및 DB 구조가 상이하여 전력계통의 신.증설 및 변경 시 동일한 데이터를 양 시스템에 각각 따로 구축, 운영해야하는 실정이다. 이에 따라 DB작업을 위한 자료 준비부터 입력, 수정, 검증 등 모든 과정에 중복된 관리가 이루어지고 있다. 중복 관리는 양 시스템 간 DB의 주요 데이터 특성 및 명칭이 상이하여 일률적인 관리가 어렵고, 시스템별 특성 및 운영노하우가 없이는 인적실수에 의한 입력오류 개연성이 폭넓게 존재하는 등 현 상황에서 피할 수 없는 현실이었다. EMS와 MOS 시스템 중 최소한 개의 시스템을 전면 재구축하지 않으면 해결되지 않을 본 문제를 해소하기 위하여 전력거래소는 특정 시스템에 구축된 데이터를 변환알고리즘을 통해 나머지 하나의 시스템에 자동 구축할 수 있는 시스템을 개발하여 활용하고자 한다. 이것이 바로 EMS에 입력되어 정확성이 검증된 계통데이터를 추출하여 MOS의 데이터 형식으로 변환하고, 변환된 데이터를 MOS시스템에 자동으로 입력할 수 있는 MOS/EMS 데이터 자동변환시스템이다.
While human error happens repeatedly in the semiconductor industry in Korea, which has brought a tremendous loss from manpower, welfare etc., there are limitations to human error prevention activities. When a semiconductor company introduces new machines and facilities from Japan or Germany, the companies often do not consider human factors in the design. Also, semiconductor companies are so occupied with promoting increased productivity, their attention to human errors has been pushed aside. Negative aspects of technical exchange associated with safety management are one aspect of the industry's nature. A semiconductor company recently began acknowledging on the back of TQM(Total Quality Management) that human error has a decisive effect on the safety. There are a number of uncontrollable and hard to handle event sets because the nature of these events with a human error may often be threatened or very intensive. It is strongly required that systemic studies should be performed to grasp the whole picture of a current situation for hazard factors. This study aims to examine the human error approach through the case of human error prevention field activities in a semiconductor industry compared with the activities and experience in nuclear power plants.
Nationally and internationally reported statistics on marine accidents show that 80% or more of all marine accidents are caused fully or in part by human error. According to the statistics of marine accident causes from Korean Maritime Safety Tribunal(KMST), operating errors are implicated in 78.7% of all marine accidents that occurred from 2002 to 2006. In the case of the collision accidents, about 95% of all collision accidents are caused by operating errors, and those human error related collision accidents are mostly caused by failure of maintaining proper lookout and breach of the regulations for preventing collision. One way of reducing the probability of occurrence of the human error related marine accidents effectively is by investigating and understanding the role of the human elements in accident causation. In this paper, causal factors/root causes classification systems for marine accident investigation were reviewed and some typical human error analysis methods used in shipping industry were described in detail. This paper also proposed a human error analysis method that contains a cognitive process model, a human error analysis technique(Maritime HFACS) and a marine accident causal chains, and then its application to the actual marine accident was provided as a case study in order to demonstrate the framework of the method.
While human error has been one of the main technical issues from the early era of human factors engineering, it still remains hot and somewhat vague due to the various types of the concepts and words on human errors in practice. There may be some technical limitations hindering human error prevention activities. This paper introduces the human error activities described in the papers if this issue of ESK Journal according to a few criteria proposed for more effective technical review. And two basic technical issues are discussed on the concepts, perspectives, and classifications about human errors. Each activity shows its own artifacts associated with the safety purpose and the nature of the industry. This paper also provides a set of new technical bases proposed for a more effective management of human errors by considering the dependability, representativeness, and structuredness of human errors. Additionally, this paper includes some new challenges over the current prevention-oriented activities; positive utilizations of human errors to training/education, advertisements, fun and entertainments, and nudges.
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.
Taejin Moon;Hynebin Bae;Hyunsu Lee;Sanguk Park;Youngjong Kim
Annual Conference of KIPS
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2023.05a
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pp.714-715
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2023
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
Park, Kyong-Jin;Lee, Yong-KI;Cha, Sung-Sig;Jung, Dong-Young;Kim, Jang-Oh
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.78-85
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2018
In this study, we investigated the cases where there were many opinions in the judgment of the cause of ignition in the case of 20 cases of frozen warehouse fire that occurred in 2017.The research methodology is the scientific fire survey method prescribed by the NFPA 921 CODE. Scientific fire investigation method is fire investigation method by logical reasoning through hypothesis setting, minimizing errors in judgment of ignition source. On the other hand, unscientific fire investigation methods cause many errors by the intervention of irrational factors such as subjective estimation, reasoning judgment, etc. This eventually leads to the problem of human and material responsibility and academic deterioration. In particular, fire not seen as compared to sighted fire makes more errors in ignition sources in the cause investigation. In this study, we set the hypothesis A and hypothesis B based on the review of the fire investigation report and the field survey on the fire case of the cold storage warehouse front line that occurred at ** city ** Mart in 2017.The set hypothesis was tested by the NFPA 921 code. This analytical method will be constructed by NEW Paradigm as a source of fire that is not seen in the future and a source of ignorant fire.In addition, the experimental data of this study will be used to inform the manufacturer and operator of the refrigeration warehouse and serve as basic data for fire prevention.
Recently, the quantities of chemical material are increasing in chemical industries. At that time, release accident is increasing due to aging of equipment, mechanical failure, human error, etc. and industrial complexes found community properties in a specific area. For that matter, chemical release accident can lead to hight probability of large disaster. There is a need to analyze the boundaries optimal sensor placement calculated by selecting release scenarios through release condition and wether condition in a chemical process for release detection and response. This paper is to investigate chlorine release accident scenarios using COMSOL. Through accident scenarios, a numerical calculation is studied to determine optimized sensor placement with weight of detection probability, detection time and concentration. In addition, validity of sensor placement is improved by robustness analysis about unpredicted accident scenarios. Therefore, this verifies our studies can be effectively applicable on any process. As mention above, the result of this study can help to place mobile sensor, to track gas release based concentration data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.53-60
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2020
The bogies of railway vehicles are one of the most critical components for service. Fatigue defects in the bogie can be initiated for various reasons, such as material imperfection, welding defects, and unpredictable and excessive overloads during operation. To prevent the derailment of a railway vehicle, it is necessary to evaluate and detect the defect of a connection weldment between the car body and bogie accurately. The safety of the bogie weldment was checked using an ultrasonic test, and it is necessary to determine the occurrence of defects using a learning method. Recently, studies on deep learning have been performed to identify defects with a high recognition rate with respect to a fine and similar defect. In this paper, the databases of weldment specimens with artificial defects were constructed to detect the defect of a bogie weldment. The ultrasonic inspection using the wedge angle was performed to understand the detection ability of fatigue cracks. In addition, the convolutional neural network was applied to minimize human error during the inspection. The results showed that the defects of connection weldment between the car body and bogie could be classified with more than 99.98% accuracy using CNN, and the effectiveness can be verified in the case of an inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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