This study was performed to comparatively evaluate selected Human Reliability Analysis (HRA) methods which mainly focus on cognitive error analysis, and to derive the requirement of a new human error analysis (HEA) framework for Accident Management (AM) in Nuclear Power Plants (NPPs). In order to achieve this goal, we carried out a case study of human error analysis on an AM task in NPPs. In the study we evaluated three cognitive HEA methods, HRMS, CREAM and PHECA, which were selected through the review of the currently available seven cognitive HEA methods. The task of reactor cavity flooding was chosen for the application study as one of typical tasks of AM in NPPs. From the study, we derived seven requirement items for a new HEA method of AM in NPPs. We could also evaluate the applicability of three cognitive HEA methods to AM tasks. CREAM is considered to be more appropriate than others for the analysis of AM tasks, HRMS is also applicable to the error analysis of AM tasks. But, PHECA is regarded less appropriate for the predictive HEA technique as well as for the analysis of AM tasks. In addition to these, the advantages and disadvantagesofeachmethodaredescribed.
한국 건설업의 재해율은 매년 증가하고 있는 추세이며 다른 산업에 비해 월등히 높다. 이는 국가차원에서 재해예방을 위해 수행하는 안전활동들이 건설산업의 재해율 감소에는 효과를 보이지 못한다는 것을 의미한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 인명사고 예측모델에 대한 프레임이 구축되어야 하며, 인명사고 발생형태에 대한 정량화 연구가 필요하다. 이에, 본 연구는 인명사고 발생형태의 불확실성을 정량화하고 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 다양한 환경에서 어떻게 변화하는지 예측하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 선행연구 고찰을 통해 인명사고 발생형태를 정의한다. 둘째, 14년 간 국내 건설현장에서 발생한 인명사고 및 보상지급액 데이터를 수집한다. 셋째, 발생형태별 특성을 파악하기 위해 수집된 데이터를 토대로 기술통계분석을 실시한다. 넷째, 인명사고 발생형태를 정량적으로 분석하기 위하여 발생형태별 사고 발생 확률과 보상지급액의 모수를 추정한다. 마지막으로 추정된 모집단을 토대로 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 인명사고 발생형태별 분포 특징을 분석한다. 본 연구의 결과는 향후 건설현장 안전관리 체크리스트 개발 및 인명사고 예측 모델 개발의 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.
일반적으로 상선에서 해상운송 사고의 주된 원인은 원의 인적과실로 고려되고 있다. 본 논문에서는 선박에 승선 중인 선장, 1항사, 2항사 및 3항사를 포함하는 갑판사관들이 야기할 수 있는 사고 위기를 평가하기 위한 인적과실 모델(HEM)의 구축기법에 관해서 기술했다. 연구범위는 130척의 선박을 관리하는 회사에 소속된 542명의 갑판사관들을 대상으로 했다. 우선, 갑판사관들의 인적 데이터에 대한 통계적 분석과 전문가에 의한 브레인스토밍 과정을 통해서 KEM을 구축하고, 인적과실을 평가하기 위한 인적요소들의 변수 $\upsilon$와 $\upsilon$에 대한 평가등급 EP($\upsilon$) 및 가중치 $\alpha$, 갑판사관의 직책별 가중치 $\beta$ 등을 결정했다. 그리고 선박의 사고기록에 대한 통계분석 결과, 인적과실에 의한 사고원인 비율 ${\gamma}_H$와 외적과실에 의한 사고원인 비율 ${\gamma}_B$은 0.517(51.7%)과 0.483(48.3%)로 나타났다. $\upsilon$의 상관계수는 95%(p < 0.05) 신뢰구간에서 유의함을 확인하였고, 각 갑판사관의 위기수준 RL의 정규 확률분포 분석으로부터 HEM의 타당성을 검토했다.
The human reliability analysis is a method by which, in general terms, the human impact to the safety and risk of a nuclear power plant operation can be modelled, quantified and analysed. It is an indispensable element of the PSA process within the nuclear industry nowadays. The paper herein presents a sensitivity study of the human reliability analysis performed on a real nuclear power plant-specific probabilistic safety assessment model. The analysis is performed on a pre-selected set of post-initiator operator actions. The purpose of the study is to investigate the impact of these operator actions on the plant risk by altering their corresponding human error probabilities in a wide spectrum. The results direct the fact that the future effort should be focused on maintaining the current human reliability level, i.e. not letting it worsen, rather than improving it.
In this study, we investigated and identified criterial human factors(errors), most of which lead to terrible ship accidents such as collisions, sinking, fire and explosions resulting both in human lives and physical damages to ships as well as surrounding environments. To this end, we went through the accident reports of 413 cases over 2005~2009 period and classified the human factors into 6 major factors with 19 sub ones which were constructed in hierarchical order. The relative importance of major factors was calculated and among others the lack of awareness turned out to be the most important factor with the weight of 0.391. The contributions of the results in the research are two fold: it will help (i) identify the root causes of ship accidents and prevent further potential ship related incidents, (ii) analyze the degree of the risk associated with the ship accidents, when risk analysis is performed.
Recently the car and elevator accidents as well as the fire, explosion and collapse increased. The passenger elevator accident from 1993 year to 2001 year has about 56.7% of total accidents and the human victims of 180 according to the Korea Elevator Safety Institute. Accident cause and prevention were investigated for the elevator having the fall, impact and narrowness accident types. The prevention and protection methods of the elevator accident from analysis results were suggested by comparing and analogizing the accident statistics about the accident investigation of the passenger elevator according to the elevator accidents.
Background: The mining industry is known worldwide for its highly risky and hazardous working environment. Technological advancement in ore extraction techniques for proliferation of production levels has caused further concern for safety in this industry. Research so far in the area of safety has revealed that the majority of incidents in hazardous industry take place because of human error, the control of which would enhance safety levels in working sites to a considerable extent. Methods: The present work focuses upon the analysis of human factors such as unsafe acts, preconditions for unsafe acts, unsafe leadership, and organizational influences. A modified human factor analysis and classification system (HFACS) was adopted and an accident predictive fuzzy reasoning approach (FRA)-based system was developed to predict the likelihood of accidents for manganese mines in India, using analysis of factors such as age, experience of worker, shift of work, etc. Results: The outcome of the analysis indicated that skill-based errors are most critical and require immediate attention for mitigation. The FRA-based accident prediction system developed gives an outcome as an indicative risk score associated with the identified accident-prone situation, based upon which a suitable plan for mitigation can be developed. Conclusion: Unsafe acts of the worker are the most critical human factors identified to be controlled on priority basis. A significant association of factors (namely age, experience of the worker, and shift of work) with unsafe acts performed by the operator is identified based upon which the FRA-based accident prediction model is proposed.
The human error or error involved with human is still the major portion of the causes of marine casualties and attracting a great concern in ship operation. However, there are not so many researches conducted to investigate or develop methodologies for analyzing such causes of human error in maritime industry, which may be caused by the variety of factors affecting the performance of ship operation and the characteristics of human being. This paper aims to study the methodologies used in investigating human factors or errors in maritime field through the investigation of researches performed so far. The methodology for human factors can be usually classified into one of three types; descriptive studies, experimental research and evaluation research. Also there are many different kinds of applied researches for some specific subjects. Prior to the investigation of the root cause of marine accident related with human error, clear concept of the human factors and systematic taxonomy shall be established. Moreover, it is very important considerations in case of casualty inspection on human factors that the inspector on the accident shall have adequate knowledges, understandings on the concept of human factors including the way of research more than those of methodologies and techniques.
The studies on semiconductor industrial accident in korea have been focused on the frequencies of each type of safety management employee, characteristics, cause and unsafe conditions, acts and so on. Those attributes of semiconductor industrial accidents were usually analyzed independently, so that it was hard to provides a wel-developed process and systematic guidelines for efficient safety management. Therefore, there were a few studies based on comprehensive survey in terms of the shape type of safe management. The questionnaire survey carried out for the 284 workers who were responsible for safety management in center with cooperation companies in semiconductor industry factor analysis showed that there were three factors of safety management. First, investment and operation and management for accident prevention, Second, unsafe act and condition, safety management Third, general human error and behavior. The industries of respondents were correlative with three groups. Three groups showed statistically significant differences on the number of cases. Actually, the group with the larger investment and the more unsafe cause, human error of accidents prevention had a smaller causes of accident cases.
Construction industry is becoming more advanced, but safety accidents are not decreasing and unsafe act (UA) and human errors (HE) are the main causes of safety accidents. Therefore, this study aims to analyze the relationships between unsafe acts and human errors for construction accident prevents. Specifically, the Correlation Analysis is used to quantify 24 combinations of the relationship between the UA and HE. Then, the Kano Model, and Timko Satisfied Coefficient was utilized to find 6 combinations for construction accident prevention plans. As the result of Timko Satisfied Coefficient, an interview was conducted with three safety managers and 6 safety prevention plan is proposed. Through these results, it is expected that the combination of 24 accidents will be basic data of safety management. Especially, the proposed safety prevention plans considering the characteristics of 6 combinations with high correlation can contribute to prevention of safety accidents at the construction site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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