Nationally and internationally reported statistics on marine accidents show that 80% or more of all marine accidents are caused fully or in part by human error. According to the statistics of marine accident causes from Korean Maritime Safety Tribunal(KMST), operating errors are implicated in 78.7% of all marine accidents that occurred from 2002 to 2006. In the case of the collision accidents, about 95% of all collision accidents are caused by operating errors, and those human error related collision accidents are mostly caused by failure of maintaining proper lookout and breach of the regulations for preventing collision. One way of reducing the probability of occurrence of the human error related marine accidents effectively is by investigating and understanding the role of the human elements in accident causation. In this paper, causal factors/root causes classification systems for marine accident investigation were reviewed and some typical human error analysis methods used in shipping industry were described in detail. This paper also proposed a human error analysis method that contains a cognitive process model, a human error analysis technique(Maritime HFACS) and a marine accident causal chains, and then its application to the actual marine accident was provided as a case study in order to demonstrate the framework of the method.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.31
no.2
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pp.46-54
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2023
Helicopter pilots are required to perform many visual workloads in topographical avoidance, flight path modification and navigation, because helicopters operate at very low altitudes. The helicopter-specific instability also require the pilot to have precise perception and control. This has caused frequent human error in helicopter accidents. In Korea, two to three cases have occurred annually on average over the past 10 years, and this trend has not decreased. The purpose of this study was to identify human error risks in advance to prevent helicopter accidents and to help develop measures for missions and mission phases with high risk of human error. Through the study, the tasks and mission phases where accidents occur frequently were classified and the risk of human error was calculated for each mission phases. To this end, the task of frequent accidents during helicopter missions was first identified, detailed steps were classified, and the number of accidents was analyzed. Next, the AHP survey program was developed to measure the pilot's risk of human error and the survey was conducted on the pilots. Finally, the risk of human error by helicopter mission and by mission phases calculated and compared with the actual number of accidents.
Human error is one of the major contributors to the railway accidents or incidents. In order to develop an effective countermeasure to remove or reduce human errors, a systematic analysis should be preferentially performed to identify their causes, characteristics, and types of human error induced in accidents or incidents. This paper introduces a case study for human error analysis of the railway accidents and incidents. For the case study, more than 1,000 domestic railway accidents or incidents that happened during the year of 2004 have been investigated and a detailed error analysis was performed on the selected 90 cases, which were obviously caused by human error. This paper presents a classification structure for human error analysis, and summarizes the analysis results such as causes of the events, error modes and types, related worker, and task type.
Despite the development of the various navigational equipment, such as GPS, ARPA, ECDIS, AIS, VDR, and hull monitoring system, marine accidents are still a leading concern in shipping industry. For all accidents over the reporting period, approximately 60 to 80% of the accidents was involved in human error. It means that in each case, some events which were associated with human error initiated an accident, and those failures of human performance led to the failure to avoid an accident or mitigate it's consequences. However, the improvement and the effort on the maritime human error are still limited in an elementary step. The objective of this paper is to propose a modified Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) model in order to analyse the collision accidents of tug-barge ship.
Ha, Sun-Geun;Kim, Tae-Hui;Kim, Ji-Myong;Jang, Jun-Ho;Son, Ki-Young
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2017.11a
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pp.195-196
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2017
The number of human accidents in the construction industry is increasing every year, and it constitute the highest percentage among industry. This means that activities performed to prevent safety accidents in the country are not efficient to reduce the rate of accidents in the construction industry. In order to solve this issue, research has been conducted from various perspectives. But, research regarding to quantification model of human accidents is insufficient. the objective of this study is to conduct a basic study on quantification model development of human accidents. To achieve the objective, first, Cause of accident is defined the through literature review. Second, a basic statistic analysis is conducted to determine the characteristics of the accident causes. Third, the analysis is conducted after dividing into four categories : accumulate rate, season, total construction cost, and location. In the future, this study can be used as a reference for developing the safety management checklist for safety management in construction site and development of prediction models of human accident.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.1-10
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2020
Safety can be defined as being maintained or reduced to a level below which the possibility of human or physical harm can be tolerated through continuous identification of risks and safety risk management. FAA, EASA, IATA and Boeing, major organizations that conduct research and analysis for aviation safety around the world, report that about 70 percent of aviation accidents are caused by human factors, which have led to a surge in interest in human factors-induced accident prevention activities around the world. As part of this purpose, the FAA in the U.S. is raising awareness among aviation workers by publicizing the 12 human errors (Boeing, 2016), which account for the largest part of aviation accidents under the theme of Dirty Dozen, to prevent aviation accidents. Therefore, based on the domestic helicopter accidents reported to the Air Railroad Accident Investigation Committee from 2007 until recently, this study aims to use HFACS to extract human factors for the six recent helicopter accidents in Korea, analyze the extracted human factors in conjunction with the Dirty Dozen concept, and then present measures to prevent accidents by item.
Aviation safety is increasingly important to secure the safety of the Republic of Korea Air Force (ROKAF). A critical activity for enhancing aviation safety is to analyze an accident throughly and to identify causes that can explain it reasonably. The results of such a systematic accident investigation can be effectively used for improving information displays, task procedures, and training systems as well as for reorganizing team structure and communication control system. However, the current practice of analyzing aviation accidents in ROKAF is too superficial and simple to diagnose them systematically. Additionally, the current practice does not give a full consideration to human factors that have been identified as main causes of most of the aviation accidents. With this issue in mind, this study aims to suggest a new approach to analyzing aviation accidents related to human factors.The proposed method is developed on the basis of several models and frameworks about system safety, human error, and human-system interaction. Its application to forty-two human factors-related accidents, which have occurred in ROKAF during the last ten years, showed that the proposed method could be a useful tool for analyzing aviation accidents caused by human factors.
Byeoung-Soo YUM;Tae-Yoon KIM;Sun-Haeng CHOI;Won-Mo GAL
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.7
no.1
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pp.27-33
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2024
Purpose: This study investigates human error accidents in the Korean railway sector, emphasizing the need for systematic management to prevent such incidents, which can have fatal consequences, especially in driving-related jobs. Research design, data and methodology: This paper analyzed data from the Aviation and Railway Accident Investigation Board and the Korea Transportation Safety Authority, examining 240 human error accidents that occurred over the last five years (2018-2022). The analysis focused on accidents in the driving, facility, electric, and control fields. Results: The findings indicate that the majority of human error accidents stem from negligence in confirmation checks, issues with work methods, and oversight in facility maintenance. In the driving field, errors such as signal check neglect and braking failures are prevalent, while in the facility and electric fields, the main issues are maintenance delays and neglect of safety measures. Conclusions: The paper concludes that human error accidents are complex and multifaceted, often resulting from a high workload on engineers and systemic issues within the railway system. Future research should delve into the causal relationships of these accidents and develop targeted prevention strategies through improved work processes, education, and training.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.08a
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pp.139-145
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2004
It is well known that human errors is involved in most of maritime accidents. For the purpose of reducing the influence of human elements on maritime activities, it is necessary to identify the human unsafe acts in those activities. The commonly used methods in identification of human unsafe acts are maritime accident statistics or case analysis. With the statistics data, people could roughly identify what kinds of unsafe acts or human errors have played active role in the accident, however, they often neglected some active unsafe acts while overestimated some mini-unsafe acts because of the inherent shortcoming of the methods. There should be some more accurate approaches for human error identification in maritime accidents. In this paper, the application of technique called grey relational analysis (GRA) into the identification of human unsafe acts is presented. GRA is used to examine the extent of connections between two digits by applying the, methodology of departing and scattering measurement to actual distance measurement. Based on the statistics data of maritime accidents occurred in Chinese waters in last 10years, the relationship between the happening times of maritime accidents and that of unsafe acts are established with GRA. In accordance with the value of grey relational grade, the identified main human unsafe acts involved in maritime accidents are ranked in following orders: improper lookout, improper use of radar and equivalent equipment, error of judgment, act not in time, improper communication, improper shiphandling, use of unsafe speed, violating the rule and ignorance of good seamanship. The result shows that GRA is an effective and practical technique in improving the accuracy of human unsafe acts identification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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