Rail human factors research has grown rapidly in both quantity and quality of output over the past few years. Human factors, also, still plays a significant part in many railway accidents. In this paper we review categorized performance shaping factors of human errors associated with railway accidents within and out of the country. This paper deals with the selection of the important performance shaping factors under accident management situations in railway for use in the assessment of human errors. The purpose of this study is to classify which human error would be selected for accident analysis. Therefore, the classification of human errors suggested in this study may be useful to enhance the Korean railway system safety.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.13
no.3
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pp.321-334
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2007
Purpose: The objectives of this study were to understand and compare perception and experience between clinical staffs(nurses and pharmacists) and Quality Improvement managers. Method: A qualitative study was conducted with 14 clinical staffs and QI managers who are working at tertiary hospitals in Korea. Interviews were recorded and transcribed for systematic analyses of qualitative data. Results: Most critically, while QI managers acknowledged that establishment of the patient safety culture and reduction of medical errors are urgent tasks for QI effort, clinical staffs don't seem to share such perceptions. All participants agree that staff shortage and no compliance to safety procedures were major reasons for medical error occurrences. Many suggested that an organizational culture where errors were perceived as a systematic problems rather than individual failures or carelessness should be formed to promote voluntary reporting of medical errors. Conclusion: A more systematic effort and attention at the hospital leadership and public policy level should be promoted to constitute societal consensus on the urgence of promoting patient safety culture and more specific approaches to tackle the patient safety problems.
Human errors are now considered as the most significant source of accidents or incidents in large-scale systems such as aircraft, vessels, railway, and nuclear power plants. As 61% of the train accidents in Korea railway involving collisions, derailments and fires were caused by human errors, there is a strong need for a systematic research that can help to prevent human errors. Although domestic railway operating companies use a variety of methods for analyzing human errors, there is much room for improvement. Especially, because most of them are based on written papers, there is a definite need for a well-developed computerized system supporting human error analyzing tasks. The purpose of this study is to propose a framework for a computerized human error analysis system focused on the railway industry on the basis of human error analysis mechanism. The proposed framework consists of human error analysis (HEA) module, similar accident tracking (SAT) module, cause factor recommendation (CFR) module, cause factor management (CFM) module, and statistics (ST) module.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.170-175
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2022
Reactive failure management techniques are required to mitigate the impact of errors in high performance computing. Checkpoint is the standard recovery technique for coping with errors. An application employing checkpoints periodically saves its state, so that when an error occurs while some task is executing, the application is rolled back to its last checkpointed task and resumes execution from that task onward. In this paper, assuming the time-to-errors are independent each other and generally distributed, we analyze the checkpointing model with instantaneous error detection. The conventional assumption that two or more errors do not take place between two consecutive checkpoints is removed. Given the checkpointing time, down-time, and recovery time, we derive the reliability of the checkpointing model. When the time-to-error follows an exponential distribution, we obtain the optimal checkpointing interval to achieve the maximum reliability.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.1
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pp.63-69
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2016
Although the previous information technologies had been used for the quick and accurate processing of work, At present, however, as the combination with the Internet, the IOT(Internet-of-Things) era in which the diverse pieces of information are collected and handled through the sensor networks is in progress. Among these application fields of the IoT, the indoors position identification technology has been developing in the direction of providing the position information in the buildings of which the lengths and the interiors are complicated and in the direction of providing the various pieces of information and others of the like to the nearby customers. In this paper, we proposed an indoors position identification system that detects the patrol positions of the prison officers in the correctional facilities and in the prisons by using the ultrasonic waves, that transmits these to the control system and the data gateway, and that transmits the detected data. The Indoors Positioning identification System is organized with the tags for recognizing the positions that transmit the ultrasonic signal, ultrasonic receiver and data gateway. And the indoors position information data were transmitted to the management system through the data gateway. We evaluated the transmission error, by changing the distance of the proposed system for location recognition tag and the receiver, As a result, we found out that, when the transmission distance was 10 cm or less, the errors occurred in the form of the distortions. And when it was 110 cm or more, the transmission errors occurred due to the propagation diminutions of the ultrasonic wave signals. And when the transmission distance was from 10 cm to 100 cm, it was shown that the proposed system was possible without any errors.
Purpose: This paper investigated the relationship between market competition and firm valuation error. Furthermore, Additional analyses were made according to the quality of financial reports and the listed market. Through the process we confirm to the impact of competition on the capital market. The purpose of this study is to analyze the impact of competition on valuation errors. The preceding studies did not provide a consistent results of the effects of competing functions on the capital market. One view is that the competition could mitigate the information asymmetry, and the other is that monopolistic lessens the manager's involvement in financial reporting. This study is intended to expand the prior study by analyzing the impact of competition on the capital market and on the valuation of investors. Research design, data, and methodology: The analysis was conducted on 12,031 samples over 11 years from 2008 to 2018 using data from market in Korea. Here the valuation error was measured by the research methodology of Rhodes-Kropf, Robinson and Viswanathan (2005), and competition measured by Herfindahl-Hirschman Index multiplied by (-1), and Concentration Ratio by (-1). Results: We confirm that the positive relationship between competition and the valuation error. In addition, we also found that the positive relation between competition and valuation error was in cases of low discretionary accruals and the KOSDAQ market. This means that the net function of competition does not mitigate valuation errors. Conclusions. This study has the following contributions when compared to prior research. First, the relevance between the level of competition and the valuation of the entity was confirmed. The study by Haw, Hu and Lee (2015) suggested that monopolistic industry of analysts' forecast is more accurate due to lower the variability in earnings. This study magnified it to confirm that monopolistic lessen information uncertainty in valuation. Second, the study on valuation errors was expanded. While the study on the effect of valuation errors on the capital market is generally relatively active, it is different that competition degree has analyzed the effect on valuation errors amid the lack of research on the effect on valuation errors.
To inspect the quality of data collected from a large-scale body measurement and investigation project, it is necessary to establish a proper data editing process. The three-dimensional body measurement may have measuring errors caused from measurer's proficiency or changes in the subject's posture. And it may also have errors caused in the process of algorithm expressing the information obtained from the three-dimensional scanner into numerical values, and in the course of data-processing dealing with numerous data for individuals. When those errors are found, the quality of the measured data is deteriorated, and they consequently reduce the quality of statistics which was conducted on the basis of it. Therefore this study intends to suggest a new way to improve the quality of the data collected from the three-dimensional body measurement by proposing a working procedure identifying data errors and correcting them from the whole data processing procedure-collecting, processing, and analyzing- of the 2004 Size Korea Three-dimensional Body Measurement Project. This study was carried out into three stages: Firstly, we detected erroneous data by examining of logical relations among variables under each edit rule. Secondly, we detected suspicious data through independent examination of individual variable value by sex and age. Finally, we examined scatter-plot matrix of many variables to consider the relationships among them. This simple graphical tool helps us to find out whether some suspicious data exist in the data set or not. As a result of this study, we detected some erroneous data included in the raw data. We figured out that the main errors are not because of the system errors that the three-dimensional body measurement system has but because of the subject's original three-dimensional shape data. Therefore by correcting some erroneous data, we have enhanced data quality.
In the cloud environment, IoT devices using sensors and wearable devices are being applied in various environments, and technologies that accurately determine the information generated by IoT devices are being actively studied. However, due to limitations in the IoT environment such as power and security, information generated by IoT devices is very weak, so financial damage and human casualties are increasing. To accurately collect and analyze IoT information, this paper proposes a topographic information-based key management technique that considers IoT information errors. The proposed technique allows IoT layout errors and groups topographic information into groups of dogs in order to secure connectivity of IoT devices in the event of arbitrary deployment of IoT devices in the cloud environment. In particular, each grouped terrain information is assigned random selected keys from the entire key pool, and the key of the terrain information contained in the IoT information and the probability-high key values are secured with the connectivity of the IoT device. In particular, the proposed technique can reduce information errors about IoT devices because the key of IoT terrain information is extracted by seed using probabilistic deep learning.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2009.11a
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pp.187-201
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2009
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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