Objective: The aim of this study is to investigate a trend of human error types observed in a series of verification and validation experiments for an Advanced Control Room(ACR) equipped with Lager Display Panel(LDP), Work Station Flat Panel Display(WS FPD), list type Alarm System(AS), Soft Control(SC) and Computerized Procedure System(CPS). Background: Operator behaviors in a fully computerized control room are quite different from those in a traditional hard-wired control room. Operators in an ACR all together monitor plant status and variables through their own interface system such as LDP and WS FPD, are notified of abnormal plant status through their own list type AS, control the plant through their own SC, and follow the structured procedure through their own CPS whereas operators in a traditional control room only separately do their duty directed by their supervisor. Especially the secondary task such as manipulating the user interface of ACR can be an extra burden to all the operators including the supervisor. Method: The Reason's human error classification method was applied to operators' behavioral data collected from a series of verification and validation experiments where operators showed their plant operational behaviors under a couple of harsh scenarios using the ACR simulator. Results: As operators accustomed to the new ACR system, knowledge or rule based mistakes appearing frequently in the early series of experiments decreased drastically in the latest stage of the series. Slip and lapse types of errors were observed throughout the series of experiments. Conclusion: Education and training can be one of the most important factors for the operators accustomed to the traditional control room to be adapted to the new system and to run the ACR successfully. Application: The results of this study implied that knowledge or rule based mistakes can be reduced by training and education but that lapse type errors might be reduced only through innovative improvement in human-system interface design or teamwork culture design including a new leadership style suitable for ACR.
Human reliability assessment (HRA) is conducted on the unspoken premise that 'human error' is a meaningful concept and that it can be associated with individual actions. The basis for this assumption it found in the origin of HRA, as a necessary extension of PSA to account for the impact of failures emanating from human actions. Although it was natural to model HRA on PSA, a large number of studies have shown that the premises are wrong, specifically that human and technological functions cannot be decomposed in the same manner. The general experience from accident studies also indicates that action failures are a function of the context, and that it is the variability of the context rather than the 'human error probability' that is the much sought for signal. Accepting this will have significant consequences for the way in which HRA, and ultimately also PSA, should be pursued.
Robots are required to assist our activities in daily life. In this paper, we focus on arm movement to catch moving object as one of important tasks frequently performed by human. We propose an algorithm which enables a robot to perform human-like arm motion to catch a moving object. First we analyze human hand trajectories and velocity profiles to catch an object. From the experimental results, we extract some characteristics in the process of approaching and following a moving object and confirm that these are necessary to realize human-like motion. We then adopt an instantaneous optimal control method which evaluates the error and energy cost at each sampling step, and design two time-varying weight matrices to introduce human characteristic into robot motion. The matrix concerning the error is defined as a time-increasing ...
Kim, Youngran;Jang, Seo-Il;Shin, Dongil;Kim, Tae-Ok;Park, Kyoshik
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.18
no.4
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pp.68-75
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2014
It is necessary to control and evaluate human factors to reduce economic loss by major accident in toxic gas facilities. Conventional works to evaluate hazards have been focused on mechanical and systematic failure, while only a little works have been studied on managing human errors. In this work, a classification system of performance shaping factor (PSF) was suggested to consist human error in managing accident in the toxic gas facilities. Four types of PSFs (human, system, task characteristics, and task environment) were collected, reviewed, and analyzed to be categorized selected according their characteristics of situational, task, and environmental parameters. The PSFs were further modified to set up PSF systems adequate to evaluate human error, and the proposed system to consist PSFs to evaluate human error was further studied through accident analysis in toxic gas facilities.
This study proposes a modified extended cognitive reliability and error analysis method (CREAM) for achieving a more accurate human error probability (HEP) in advanced control rooms. The traditional approach lacks failure data and does not consider the common performance condition (CPC) weights in different cognitive functions. The modified extended CREAM decomposes tasks using a method that combines structured information analysis (SIA) and the extended CREAM. The modified extended CREAM performs the weight analysis of CPCs in different cognitive functions, and the weights include cognitive, correlative, and important weights. We used the extended CREAM to obtain the cognitive weight. We determined the correlative weights of the CPCs for different cognitive functions using the triangular fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory (TF-DEMATEL), and evaluated the importance weight of CPCs based on the interval 2-tuple linguistic approach and ensured the value of the importance weight using the entropy method in the different cognitive functions. Finally, we obtained the comprehensive weights of the different cognitive functions and calculated the HEPs. The accuracy and sensitivity of the modified extended CREAM were compared with those of the basic CREAM. The results demonstrate that the modified extended CREAM calculates the HEP more effectively in advanced control rooms.
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.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.21-30
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2007
A practical method to design the input shaping which generates control command is proposed in this paper, We suggest an experimental technique considering human operator's target tracking error to improve aiming accuracy which significantly affects hit probability. It is known that stabilization performance is one of the most important factors for ground combat vehicle system. In particular, stabilization error of the manual target tracking system mounted on moving vehicle directly affects hit probability. To reduce this error, we applied input command shaping method using preprocessing filtering and functional curve fitting. First of all, we construct the human operator model to consider effects of human operator on our system. Input shaping curve is divided into several regions to get rid of the above problems and to improve the system performance. At example design part, we chose three steps of functional command curve and determine the parameters of the function by the proposed design method. In order to verify the proposed design method, we carried out the experiments with real plant of a fighting vehicle.
Objective: The aim of this study is to develop an analysis method to extract plausible types of errors when using a smart mobile in nuclear power plants. Background: Smart mobiles such as a smart-phone and a tablet computer(smart-pad) are to be introduced to the various industries. Nuclear power plant like APR1400 already adopted many up-to-date digital devices within its main control room. With this trend, various types of smart mobiles will be inevitably introduced to the nuclear field in the near future. However nuclear power plants(NPPs) should be managed considering a big risk as a result of the trend not only economically but also socially compared to the other industrial systems. It is formally required to make sure to reasonably prevent the all hazards due to the introduction of new technologies and devices before the application to the specific tasks in nuclear power plants. Method: We define interaction segments(IS) as a main architect of interaction description, and enumerate all plausible error segments(ES) for a part of design evaluation of digital devices. Results: We identify various types of interaction errors which are coped with reasonably by interaction design using smart mobiles. Conclusion: According to the application result of the proposed method, we conclude that the proposed method can be utilized to specify the requirements to the human error hazards in digital devices, and to conduct a human factors review during the design of digital devices. Application: The proposed method can be applied to predict the human errors of the tasks related to the digital devices; therefore we can ensure the safety to apply the digital devices to be introduced to NPPs.
Objective: This paper describes an analysis of electroencephalography(EEG) signals to identify human errors during using digital devices in nuclear power plants(NPPs). Background: The application of an advanced main control room(MCR) has accompanied with lots of changes in different forms and features by virtue of new digital technologies. The characteristics of these digital technologies and devices provide several opportunities for the use of interface management. It can integrate into a compact single workstation in an advanced MCR, allowing workers to operate the plant with minimum physical burden under any operating condition. However these devices may introduce new types of human errors, and thus we need a means to assess and prevent such errors especially those related to digital devices. Method/Conclusion: The EEG data are relatively objective, and thus we introduce several measures to EEG analysis for obtaining the feasibility of human error identification. Application: This study may support to ensure the safety when applying digital devices in NPPs.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment, then the mode changes into the manual mode. The operation by program and the operation by hyman recover the error in the manual mode. The system resumew the automatic mode and continues the given task. In order to utilize the inverse kinematics as means of the operation by program in the manual mode, Lee and Nagamachi determined the end point of the robot trajectory planning which varied with the height of the task object recognized by a T.V monitor, solved the end point by the fuzzy set theory, and controlled the position of the robot hand by the inverse kinematics and the posture of the robot hand by the operation by human. But the operation by human did take a lot of task time because the position and the posture of the robot hand were separately controlled. To reduce the task time by human, this paper developes an error recovery expert system (ERES). The position of the robot hand is controlled by the inverse kinematics of the cartesian coordinate system to the end point which is deter- mined by the fuzzy set theory. The posture of the robot hand is controlled by the modulality of the robot hand's motion which is made by the posture of the task object. The knowledge base and the inference engine of the ERES is developed using the muLISP-86 language. The experimental results show that the average task time by human the ERES which was performed by the integration of the position and the posture control of the robot hand is shorter than that of the research, done by the preliminary experiment, which was performed by the separation of the position and the posture control of the robot hand. A further study is likely to research into an even more intelligent robot system control usint a superimposed display and digitizer which can present two-dimensional coordinate of the work space for the convenience of human interaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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