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.
Common Mode Failures (CMFs) have been a serious concern in the nuclear power plant. There is a broad category of the failure mechanisms that can cause common mode failures. This paper is a theoretical investigation of the CMFs on the unavailability of the redundant system. It is assumed that the total CMFs consist of the potential CMFs and the dependent human error CMFs. As the human error dependence is higher, the total CMFs are more effected by the dependent human error. If the human error dependence is lower, the system unavailability strongly depends on the potential CMFs, rather than the mechanical failure or the dependent human error. And it is shown that the total CMFs are dominant factor to the unavailability of the redundant system.
The accidents are often resulted from multiple causes with hardware failure and human errors. So to ensure the safety of rail operation, human error should be prevented effectively. The purpose of this paper is to present an analysis system on factors of influencing human error in korean rail industry especially for engine driver and train despatcher. To achieve it, ESFs(error shaping factors) classification system was derived from several PSFs(performance shaping factors) classification system. Based on them, two kinds of questionnaires for engine driver and train despatcher each were developed. Then Analytic Hierarchy Process (AHP) methodology was used to evaluate what factors were critical to human error.
Human errors performed during the operations have a dominant portion of the accidents. But the systematic human error evaluation methodology universally accepted is not developed yet. One of the difficulties in performing human reliability analysis is to evaluate the performance shaping factors which represent the characteristics and the circumstances in the discriminate manner. For assessing a specific human action more exactly, it is necessary to consider all of the PSFs at the same time which make an effect on the human action. In this paper, dynamic influence diagrams are introduced to model simultaneously their effects on the specific human action. And the human actions and their subsequent PSFs are categorized and classified as the complementary works. A new human error evaluation methodology using influence diagrams is developed. This methodology involves the categorization of PSFs and the PSFs quantification. The applied analysis results for the example task are shown for representative purposes. It is shown that this approach is very flexible in that it can be applied to any kind of actions.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.10
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pp.68-73
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2020
The proportion of airline accidents caused by human factors is steadily increasing. The aviation industry has made considerable progress in reducing the accident rate; however, since the early 1980s, the accident rate has remained constant. Due to airspace congestion, the safety margins of these existing safety promotion methods are gradually decreasing; thus, new methods to prevent accidents and quasi-accidents must be devised. Causative factors of aviation accidents include increased air traffic due to increased air demand, increased cumulative working hours due to long-distance flights, and complicated flight environments. Accidents often occur when several small errors accumulate in the normal course of operation, rather than after a single error. Accordingly, in this study, the impacts on air navigation due to human error by aviation maintenance personnel and varying international standards (i.e., KOCA vs. F.A.A vs. EASA) analyzed, and the relationship between human decision-making and behavior was investigated. The resulting safety analysis and alternatives were presented to prevent aviation maintenance accidents and cognitive ergonomics errors.
More than twenty HRA (Human Reliability Analysis) methodologies have been developed and used for the safety analysis in nuclear field during the past two decades. However, no methodology appears to have universally been accepted, as various limitations have been raised for more widely used ones. One of the most important limitations of conventional HRA is insufficient analysis of the task structure and problem space. To resolve this problem, we suggest a framework of informational analysis for HRA. The proposed informational analysis consists of three parts. The first part is the scenario analysis that investigates the contextual information related to the given task on the basis of selected scenarios. The second is the goals-means analysis to define the relations between the cognitive goal and task steps. The third is the cognitive function analysis that identifies the cognitive patterns and information flows involved in the task. Through the three-part analysis. systematic investigation is made possible from the macroscopic information on the tasks to the microscopic information on the specific cognitive processes. It is expected that analysts can attain a structured set of information that helps to predict the types and possibility of human error in the given task.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.21
no.5
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pp.515-523
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2015
This study reviewed 612 DP LOP(Loss of Position) incident reports which submitted to IMCA from 2001~2010 and identified 103 human error caused incidents and classified it through HFACS. And, this study analysis of conditional probability of human error on DP LOP incidents through application of bayesian network. As a result, all 103 human error related DP LOP incidents were caused by unsafe acts, and among unsafe acts 70 incidents(68.0 %) were related to skill based error which are the largest proportion of human error causes. Among skill based error, 60(58.3%) incidents were involved inadvertent use of controls and 8(7.8%) incidents were involved omitted step in procedure. Also, 21(20.8%) incidents were involved improper maneuver because of decision error. Also this study identified that unsafe supervision(68%) is effected as the largest latent causes of unsafe acts through application to bayesian network. As a results, it is identified that combined analysis of HFACS and bayesian network are useful tool for human error analysis. Based on these results, this study suggest 9 recommendations such as polices, interpersonal interaction, training etc. to prevent and mitigate human errors during DP operations.
Reduction and prevention of human error is one of the major interests for the enhancement of system safety and availability in Nuclear Power Plants (NPPs). As human beings have become the weak point in the system safety, a systematic evaluation on human performance during emergency situation should be performed in advance to identify the potential vulnerability of human tasks. Though the data gathering and analysis from real field is an important precondition, there were no available data in nuclear field of korea. This paper presents the result of human performance analysis on emergency tasks in NNPs. Firstly, a task analysis was performed to identify the characteristics of operator tasks during emergency condition and to classify them into a set of generic emergency tasks. Secondly, simulation data were collected and analyzed for the emergency tasks using the full scope simulator of Younggwang NPPs. The analyzed human performance information cover the event diagnosis time, the execution time of each procedural step, observation parameters, typer of irrelevant response, pattern of communication among staffs, and so on. These performance data would be used for human reliability analysis and the research of human error as technical bases.
Chemical Process industry in Korea has over 30 year's of history and is likely to face potential incidents. The traditional risk analysis and control system in Chemical Process industry focuses on mechanical defects, overlooking the human performance control. Although development of automation technology and controlling technology was necessary, human decision factor is essential to preventing accidents in the Chemical Process. Almost all serious accidents take place when inappropriate humanperformance and mechanical defects of safety equipments simultaneously occurs. The AHRA(Advanced Human Reliability Analyzer) software has been developed to collect failure data and analyze human error probability (Reliability) in Chemical Process Industry in Korea. This paper describes the HRA analysis result of PIF(Performance Influencing Factor) evaluation, HEP(Human Error Probability) and root cause of accidents by applying a Chemical Process Industry related accident data. This analysis result should present a scheme that, by controlling human error factor other than putting safety management funds into the machinery in plants, can reduce cost and maximize the safety in Chemical Process Industry.
This paper deals with the selection of the important Influencing Factors (IFs) under accident management situations in nuclear power plants for use in the assessment of human errors. In order to achieve this goal, we collected two types of IF taxonomies, one is the full set IF list mainly developed for human error analysis. and the other is the IFs for human reliability analysis (HRA) in probabilistic safety assessment (PSA). Five sets of IF taxonomy among the full set IF list and ten sets of IF taxonomy among HRA methodologies were collected in the study. From the review and analysis of BRA IFs, we could obtain some insights for the selection of HRA IFs. By considering the situational characteristics of the accident management domain, candidate IFs are chosen. Finally, those IFs are structured hierarchically to be appropriate for the use in the assessment of human error under accident management situation. Three nuclear accidents such as TMI. Chernobyl and JCO were analysed to validate the proposed taxonomy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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