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.
The contribution of degraded human performance (e.g., human errors) is significant for the safety of diverse social-technical systems. Therefore, it is crucial to understand when and why the performance of human operators could be degraded. In this study, the occurrence probability of human errors was empirically estimated based on the complexity of proceduralized tasks. To this end, Logistic regression analysis was conducted to correlate TACOM (Task Complexity) scores with human errors collected from the full-scope training simulator of nuclear power plants equipped with analog devices (analog environment). As a result, it was observed that the occurrence probability of both errors of commission and errors of omission can be soundly estimated by TACOM scores. Since the effect of diverse performance influencing factors on the occurrence probabilities of human errors could be soundly distinguished by TACOM scores, it is also expected that TACOM scores can be used as a tool to explain when and why the performance of human operators starts to be degraded.
In this study, the causes of human error were identified through the survey of the drivers of the three organizations: Seoul Metro, Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation, and Korail. It was started with the aim of finding and eliciting causes in various directions including human factors, job factors, and environmental factors. The Cronbach alpha value was 0.95 for the reliability significance of the stress-induced factors in the operational area. The significance probability for organisational factors was shown to be 0.82, and the significance of the sub-accident experience and the driving skill factors in operation was 0.81 In addition, the analysis results showed that stress-induced in the field of driving is higher than the human factors in the reliability analysis. The results of the analysis confirmed that the reliability of the organizational and operational stress-induced factors was higher than other causes. In order to reduce urban railroad accidents, this paper suggests a method for operating safe urban railroad through the minimization human errors.
Because the damages of corrosion resulting from the chloride ion are very serious, many research studies have been performed to measure the penetration depth of the chloride ion. However, there is a problem with data selection obtained from collection during experiments. In this study, it appears that the collected data are not conformed to a normal distribution. The result of this study will play a very important role, as a first step for the development and construction of a forecasting system to help determine a reliable service lifetime of marine structures.
In general, seafarer's human error is considered to be the preponderant muse for the majority of maritime transportation accidents in a merchant ship. The implementation techniques for Human Error Model (HEM) to assess possible accident risk by deck officers including captain, chief officer, second mate and third mate are described in this study. The scope of this work is focused to 642 deck officers in the ship management company with 130 vessels. At first, HEM can be constructed through the statistical analysis and expert's brainstorming process with human data to 642 deck officers. Then the variables $\upsilon$ for the human factors, the evaluation level EP($\upsilon$) for $\upsilon$, the weight $\alpha$ of $\upsilon$, and the title weight $\beta$ of each deck officers can be decided. In addition, through the analysis of ship's accident history, the accident causation ratios by human error ${\gamma}_H$ and by external error ${\gamma}_B$ can be found as 0.517(51.7%) and 0.483(48.3%), respectively. The correlation coefficients to $\upsilon$ are also shown significant for a 95% confidence interval (p < 0.05) for each coefficient. And the validity of HEM is also surveyed by the analysis of normal probability distribution of risk level RL to each deck officer.
A key input for the assessment of Human Error Probabilities (HEPs) with Human Reliability Analysis (HRA) methods is the evaluation of the factors influencing the human performance (often referred to as Performance Shaping Factors, PSFs). In general, the definition of these factors and the supporting guidance are such that their evaluation involves significant subjectivity. This affects the repeatability of HRA results as well as the collection of HRA data for model construction and verification. In this context, the present paper considers the TAsk COMplexity (TACOM) measure, developed by one of the authors to quantify the complexity of procedure-guided tasks (by the operating crew of nuclear power plants in emergency situations), and evaluates its use to represent (objectively and quantitatively) task complexity issues relevant to HRA methods. In particular, TACOM scores are calculated for five Human Failure Events (HFEs) for which empirical evidence on the HEPs (albeit with large uncertainty) and influencing factors are available - from the International HRA Empirical Study. The empirical evaluation has shown promising results. The TACOM score increases as the empirical HEP of the selected HFEs increases. Except for one case, TACOM scores are well distinguished if related to different difficulty categories (e.g., "easy" vs. "somewhat difficult"), while values corresponding to tasks within the same category are very close. Despite some important limitations related to the small number of HFEs investigated and the large uncertainty in their HEPs, this paper presents one of few attempts to empirically study the effect of a performance shaping factor on the human error probability. This type of study is important to enhance the empirical basis of HRA methods, to make sure that 1) the definitions of the PSFs cover the influences important for HRA (i.e., influencing the error probability), and 2) the quantitative relationships among PSFs and error probability are adequately represented.
International Journal of Reliability and Applications
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v.2
no.1
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pp.37-48
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2001
This paper presents a new dynamic human reliability analysis method and its application for quantifying the human error probabilities in implementing management action. For comparisons of current HRA methods with the new method, the characteristics of THERP, HCR, and SLIM-MAUD, which are most frequency used method in PSAs, are discussed. The action associated with implementation of the cavity flooding during a station blackout sequence is considered for its application. This method is based on the concepts of the quantified correlation between the performance requirement and performance achievement. The MAAP 3.0B code and Latin Hypercube sampling technique are used to determine the uncertainty of the performance achievement parameter. Meanwhile, the value of the performance requirement parameter is obtained from interviews. Based on these stochastic obtained, human error probabilities are calculated with respect to the various means and variances of the things. It is shown that this method is very flexible in that it can be applied to any kind of the operator actions, including the actions associated with the implementation of accident management strategies.
A forklift is an industrial vehicle with a power-operated fork for lifting and moving heavy loads over short distances. A significant number of accidents are caused by forklifts every year. Most of them are known to be caused by the unsafe acts of workers. However, only a few studies have focused on the risks of forklift work from the perspective of human error. In addition, various methods have been developed to analyze the risk of human error, while it is hard to find studies that directly compare the effectiveness or strengths/weaknesses of those methods. This study aims to analyze risk factors related to unsafe behavior in forklift operations using two representative human error analysis techniques, i.e., .SHERPA and HE-HAZOP, and compare their advantages and disadvantages. The analysis was performed on three main forklift operations ('unloading from the truck', 'moving and loading into the storage', and 'loading on the truck'). As a result, 118 errors and 34 remedial measures were derived by SHERPA. Through HAZOP, 139 errors and 54 measures were derived. The two techniques were compared in terms of the number of results and the method of deriving errors and remedial measures, cause analysis, and risk assessment. This study might be used to reduce human error related disasters in workplaces using forklifts. In order to provide a guide for choosing an appropriate analysis method, more comparative studies on different techniques involving wide range of tasks are needed in the future.
This study aims to suggest a measure to reduce industrial accident and secure adaptation to the industrial safety regulation policies by empirically establishing the effects of stress from adaptation to the industrial safety regulation on the human error, one of direct causes of industrial accident to the target groups of the industrial safety regulation policies. This study as for content range examines the stress from adaptation to the industrial safety regulation, job satisfaction, human error, and as for spatial range, this study performed an empirical research on the workers of 24 companies located within Chungcheong region centers district among 153 companies nationwide that uses 7 chemicals by introducing PSM (process safety management) system of the Ministry of Employment & Labor as of January 2012. Based on these results and suggestions there are five(5) necessities to reduce industrial safety regulations adaptation stress and human error generation, first(1st) is the necessity of understanding influential factors to stress, second(2nd) is the necessity to customized vocational training, third(3rd) is improving enhance system of job satisfaction, forth(4th) is preparing stress-reduction program, and fifth(5th) is introducing on-site restrictive action of advanced country as politics items.
In order to prevent railway accidents due to human errors which have been recognized to be the most important cause in the railway accidents, human errors should have been controlled based on systematical analysis of the human errors, and countermeasures should be derived to reduce human error probability. Among several factors inducing human errors, task load (or task complexity) is representative. In order to reduce the human error, a systematic analysis should be undertaken to evaluate task load. In this study, task load according to task types of railway worker who are a safety critical staff have been quantitatively analyzed based on NASA-TLX(Task Load Index).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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