Fuzzy theory provides an intelligence treatment model for judgement about information when it needs a solution or a decision making about vague problems. Therefore, fuzzy theory is used for appropriate evaluation and decision on obscure information as human's emotion in human factors, In previous study, fuzzy membership function is defined for judgement infOlmation as human's emotion then ultimate results are deducted through fuzzy inference model. This method uses general CWTent through literature review or max, min and average as representative statics value about considering variables. But, this method makes away with nonlinear's or inegular's factors of human sensibility. Accordingly, application of this method leads to considerable loss of information in the ultimate evaluation. For that reason, this method has a limitation in objective evaluation of human factors. So, this study focuses on development of fuzzy membership function, which evaluates human's emotion or feeling accurately and objectively. We used the regression analysis and reasoned a fuzzy membership function about the relation of the variables. Then we verified the adequacy with the reliability through the experiment after this.
Quantification of error possibility, in an HRA process, should be performed so that the result of the qualitative analysis can be utilized in other areas in conjunction with overall safety estimation results. And also, the quantification is an essential process to analyze the error possibility in detail and to obtain countermeasures for the errors through screening procedures. In previous studies for the quantification of error possibility, nominal values were assigned by the experts' judgements and utilized as corresponding probabilities. The values assigned by experts' experiences and judgements, however, require verifications on their reliability. In this study, the validity of new error possibility values in new MCR design was verified by using the Onisawa's model which utilizes fuzzy linguistic values to estimate human error probabilities. With the model of error probabilities are represented as analyst's estimations and natural language expression instead of numerical values. As results, the experts' estimation values about error probabilities are well agreed to the existing error probability estimation model. Thus, it was concluded that the occurrence probabilities of errors derived from the human error analysis process can be assessed by nominal values suggested in the previous studies. It is also expected that our analysis method can supplement the conventional HRA method because the nominal values are based on the consideration of various influencing factors such as PSFs.
Human-induced initiating events, also called Category B actions in human reliability analysis, are operator actions that may lead directly to initiating events. Most conventional probabilistic safety analyses typically assume that the frequency of initiating events also includes the probability of human-induced initiating events. However, some regulatory documents require Category B actions to be specifically analyzed and quantified in probabilistic safety analysis. An explicit modeling of Category B actions could also potentially lead to important insights into human performance in terms of safety. However, there is no standard procedure to identify Category B actions. This paper describes a systematic procedure to identify Category B actions for low power and shutdown conditions. The procedure includes several steps to determine operator actions that may lead to initiating events in the low power and shutdown stages. These steps are the selection of initiating events, the selection of systems or components, the screening of unlikely operating actions, and the quantification of initiating events. The procedure also provides the detailed instruction for each step, such as operator's action, information required, screening rules, and the outputs. Finally, the applicability of the suggested approach is also investigated by application to a plant example.
Most plants producing semiconductors use a lot of chemicals, hazardous materials, and explosive gases. Though those materials are hazardous too much, some works still have to be done manually by human workers. However, according to a historical survey, more than half industrial accidents of those plants resulted from human errors or malfunctions. Thus, this research aimed 1) to diagnose shifting hazardous materials of semiconductor plants, 2) to estimate failure probability of human workers through human reliability analysis, and 3) to find out the tasks on which educational emphasis should be put. Through personal interview and visiting working spots, shifting tasks were analyzed, and modelled into a 24-step work, and after that, THERP and ETA was applied. During the shifting work, estimated human failure probability under the assumption of independency, 2.3004E-05, underestimated that probability 8. l008E-05 which could be calculated under the assumption of dependency. And this analysis showed that gas leakage from an old cylinder occupies 78.27% in the case of independent failures whereas gas leakage from a new cylinder occupies 75.06% in the case of dependent failures. So it was concluded that dependency assumption may gloss real situations. In addition, confirming gauge of regulators and closing valves turned out to be the most important tasks than purge tasks.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.599-611
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2020
The purpose of this study is to explore and empirically analyze the factors affecting the financial performance of Korean small- and medium-sized manufacturing companies, which are relatively insufficiently researched, in terms of human resource management (HRM). In particular, this study intends to examine the human resource management activities focusing on the individual influences of workers' attitudes on systems and policies as well as jobs and organizations. This study reviews previous research and discussions on the human resource management system, as well as the organization and job-related attitudes and financial performance of workers, for the formulation of two hypotheses. Among the HCCP data, the hypothesis was verified through reliability and correlation analysis and stepwise multiple regression analysis for small- and medium-sized manufacturing enterprises. The results show, firstly, that human resource systems and systems have the same effect, but there were differences in the degree of impact. Secondly, job satisfaction has a statistically significant influence on financial performance. Lastly, all worker/employee attitude determinants are statistically significant for both job satisfaction and organizational commitment. HRM, previously relatively overlooked, provided theoretical and practical implications by demonstrating the direct impact on financial performance and the impact of individual human resource management systems and policies.
Car crashes are the leading cause of death for persons of every age. Specially, human-related factor has been known to be the primary causal factor of such crashes than vehicle-and environmental-related factors. There are various studies to analyze driver's behavior and characteristics in driving for reducing the car crashes in many areas of car engineering, psychology, human factor, etc. However, there are almost no studies which analyze mainly the human errors in driving and estimate their probabilities in terms of human reliability analysis. This study estimates the probability of human error in driving, i.e. driver error probability. First, fifty driver errors are investigated through DBQ (Driver Behavior Questionnaire) revision and the error likelihoods in driving are collected which are judged by skillful drivers using revised DBQ. Next, these likelihoods are converted into driver error probabilities using the results that verbal probabilistic expressions are changed into quantitative probabilities. Using these probabilities we can improve the warning effects on drivers by indicating their driving error likelihoods quantitatively. We can also expect the reduction effects of car accident through controlling especially dangerous error groups which have higher probabilities. Like these, the results of this study can be used as the primary materials of safety education on drivers.
Since the Fukushima Daiichi accident, there has been an emphasis on the risk resulting from multi-unit accidents. Human reliability analysis (HRA) is one of the important issues in multi-unit probabilistic safety assessment (MUPSA). Hence, there is a need to properly identify all the human and organizational factors relevant to a multi-unit incident scenario in a nuclear power plant (NPP). This study identifies and categorizes the human and organizational factors relevant to a multi-unit incident scenario of NPPs based on a review of relevant literature. These factors are then analyzed to ascertain all possible unit-to-unit interactions that need to be considered in the multi-unit HRA and the pattern of interactions. The human and organizational factors are classified into five categories: organization, work device, task, performance shaping factors, and environmental factors. The identification and classification of these factors will significantly contribute to the development of adequate strategies and guidelines for managing multi-unit accidents. This study is a necessary initial step in developing an effective HRA method for multiple NPP units in a site.
The purpose of this study is to investigate the personalized treacmill exercise analysis using a smart mirror based on Kinect sensor. To evaluate the performance of the development system, 10 health males were used to measure the range of the hip joint, knee joint, and ankle joint using a smart mirror when walking on a treadmill. For the validity and reliability of the development system, the validity and reliability were analyzed by comparing the human movement data measured by the Kinect sensor with the human movement data measured by the infrared motion capture device. As a result of validity verification, the correlation coefficient r=0.871~0.919 showed a high positive correlation, and through linear regression analysis, the validity of the smart mirror system was 88%. Reliability verification was conducted by ICC analysis. As a result of reliability verification, the correlation coefficient r=0.743~0.916 showed high correlation between subjects, and the consistency for repeated measurement was also very high at ICC=0.937. In conclusion, despite the disadvantage that Kinect sensor is less accurate than the motion capture system, Kinect is it has the advantage of low price and real-time information feedback. This means that the Kinect sensor is likely to be used as a tool for evaluating exercise prescription through human motion measurement and analysis.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.1
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pp.41-48
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2008
Enhanced machine reliability has dramatically reduced the rate and number of railway accidents but for further reduction human error should be considered together that accounts for about 20% of the accidents. Therefore, the objective of this study was to suggest a new taxonomy of performance shaping factors (PSFs) that could be utilized to identify the causes of a human error associated with railway accidents. Four categories of human factor, task factor, environment factor, and organization factor and 14 sub-categories of physical state, psychological state, knowledge/experience/ability, information/communication, regulation/procedure, specific character of task, infrastructure, device/MMI, working environment, external environment, education, direction/management, system/atmosphere, and welfare/opportunity along with 131 specific factors was suggested by carefully reviewing 8 representative published taxonomy of Casualty Analysis Methodology for Maritime Operations (CASMET), Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM), Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), Integrated Safety Investigation Methodology (ISIM), Korea-Human Performance Enhancement System (K-HPES), Rail safety and Standards Board (RSSB), $TapRoot^{(R)}$, and Technique for Retrospective and Predictive Analysis of Cognitive Errors (TRACEr). Then these were applied to the case of the railway accident occurred between Komo and Kyungsan stations in 2003 for verification. Both cause decision chart and why-because tree were developed and modified to aid the analyst to find causal factors from the suggested taxonomy. The taxonomy was well suited so that eight causes were found to explain the driver's error in the accident. The taxonomy of PSFs suggested in this study could cover from latent factors to direct causes of human errors related with railway accidents with systematic categorization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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