This paper proposes an extended time uncertainty analysis approach in Level 2 human reliability analysis (HRA) considering severe accident management (SAM) strategies. The method is a time-based model that classifies two time distribution functions-time required and time available-to calculate human failure probabilities from delayed action when implementing SAM strategies. The time required function can be obtained by the combination of four time factors: 1) time for diagnosis and decision by the technical support center (TSC) for a given strategy, 2) time for strategy implementation mainly by the local emergency response organization (ERO), 3) time to verify the effectiveness of the strategy and 4) time for portable equipment transport and installation. This function can vary depending on the given scenario and includes a summation of lognormal distributions and a choice regarding shifting the distribution. The time available function can be obtained via thermal-hydraulic code simulation (MAAP 5.03). The proposed approach was applied to assess SAM strategies that use portable equipment and safety depressurization system valves in a total loss of component cooling water event that could cause reactor vessel failure. The results from the proposed method are more realistic (i.e., not conservative) than other existing methods in evaluating SAM strategies involving the use of portable equipment.
It is quite similar in the current automated works likewise in the past manual works that single trivial human error and/or unsafe acts may lead to serious industrial accidents. Though the traditional approach for accident prevention focused on the serious injuries or losses, that was misleaded by failure of accident perception. As Heinrich pointed out, there are still enormous numbers of unsafe acts or near-misses before a real accident happen. Thus, for industrial accident prevention, a research on unsafe acts was committed. With accident data occurred during the last decade, statistics were analyzed for extracting behavioral characteristics. After that, a practical method Integrating AHP and statistics which shows possible accident factors and their priority at an individual factory was suggested. A computer program was developed also.
KIDAS (Korean In-Depth Accident Study) is a data structure of accident investigation type, vehicle breakage and human injury database. A consortium of research institutes, universities, and medical institutions has been established and operated. KIDAS has the strongest difference from the TAAS (Traffic Accident Analysis System), which is the data of the National Police Agency, that it can grasp the injury information of passengers. In this study, the mean age and weight of the most frequent accident types in the KIDAS accident statistics were calculated to determine the degree of injury according to gender. Through the MADYMO analysis, it is aimed to grasp the difference of dummy injury using commercial dummy models and scaling models are currently used.
The airline industry has been growing steadily since 2016 with more than 100 million air passengers, renewing the largest number of air passengers every year. Increasing air demand leads to an increase in air traffic in limited airspace, increasing the likelihood of accidents between aircraft. Due to the massive human and material damage caused by a single mistake, aviation safety is being heavily focused around the world to efficiently use limited airspace. Studies related to various human factors are underway as most of the aviation accidents are found to be caused by human factors, but research on human factors by controllers is insufficient while they are active in terms of control and operation. Given that 82% of air accidents caused by controllers are caused by human error, the importance of management of human error and changes in perception are urgently needed. This study aims to understand the seriousness of the controller's human error by analyzing the accident cases caused by the controller's human error using TEM to identify threats and errors and derive common human factors.
This paper analyzed a survey of 388 general target samples to analyze the correlation between disaster safety costs and human risk factor analysis and evacuation behavior due to tunnel accidents. Considering the impact of the tunnel accident on disaster safety costs and the correlation between human evacuation and risk factors in the tunnel environment, the system should be reorganized to reflect the tunnel's basic plan, tunnel cross-section, tunnel installation.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
독성가스시설에서 대형사고로 인한 손실을 감소시키기 위해서는 인적요소를 제어하고, 평가하는 것이 필요하다. 기존의 안전성 평가는 기계적 결함이나 시스템의 위험이 주로 강조되어 왔으며, 인적오류를 관리하는 평가방법이 부족하여 본 연구에서는 독성가스시설의 사고관리 상황에서 인적오류를 구성하는 수행영향인자 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 주요 수행영향인자 분류체계의 유형을 수집하여 검토와 분석을 한 후 4가지(작업자 특성, 시스템, 직무특성 및 직무환경)로 나누고, 독성가스시설의 상황적 특성과 직무특성 및 작업환경을 고려하여 수행영향인자를 선택하였다. 이로 부터 인적오류의 평가에 사용하기 적절한 수행영향인자 체계를 구축하고, 구축한 수행영향인자 분류체계를 독성가스시설에서 발생하였던 사고 사례분석을 통해 적용성을 검토하였다.
Compared with other transport means, safety and timeliness are the merits of railways. Unexpectedly when accident happens, much time and human strength are required to cope with the accident. And for swift recovery, systematic rehabilitation is needed. Recently using MTS(Moving picture Transmission System), we can perform accident rehabilitation and recording work efficiently. MTS is the device that transmits continuous picture information from accident field to control center. e are developing the appropriate system to railway situation to make use of the existing information communication technology, processing technology of video-tex, super high speed transmission technology through fiber-optic, copper cable and network description of information Technology, etc. If these communication-based can technologies are applied to railway system, railway managers can control the accident by inspecting the picture of accident field and can contribute to the safe train operation and the improvement of railway management. In this paper, we investigate the connecting methods when optical fiber is used for moving picture data transmission of train accidents, and its problems. And, we validate MTS's performance through about 28km section of field test.
The safety accident of construction industries occur variously in other industries, including other industries, resulting in significant losses of human and material losses. In particular, General worker represents the highest safety accident rate each year, and the various types of accidents are the ones that show the greatest interest in the field, which is the most interesting job in the field. This study aims to identify trends in safety hazards and to analyze the accident severity for major types and influence factors.
LPG refueling include a lot of risk done by human beings, dealing with highly combustible gas, so, during the refueling, the leakage initiated by human errors can result in a catastrophic accident. Therefore, this research tried to show what kind of tasks would include the high probability of the human errors and what should be considered for effective safety management in the LPG refueling. At first, 4 typical cases were taken through surveying various accident cases, and then a prototype of the refueling task was presented. And each task was analysed by FTA and ETA. The results showed that overpressure occupies 64.64% of the major reasons for gas leakage, and its probability was approximately 6.62E-06. Among the tasks, gas leakage resulted from mal-assembly of lorry hoses had the highest rate, and human errors related to opening and closing valves of pipe lines were most frequent. Also, the effects of confirming tasks were analyzed quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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