LOSA is a flight safety program that analyses human errors in normal operations. Trained pilot observers monitor the normal flights at the observer seat. LOSA is a proactive non jeopardy data collection tool using threat and error management(TEM) as a framework. With the analysis of crew behaviors through LOSA with The LOSA collaborative(TLC), the airlines can identify the behaviors of the crew during normal operations. The major objective of LOSA is to measure how the crew manage threats, errors and undesired aircraft deviations in the cockpit on day to day operations. The airlines are able to set up effective TEM training with practical six generation Crew recourse management(CRM) with data of error from LOSA instead of theoretical CRM courses. The Airlines can use TEM as an integral part of a Safety Management System(SMS) and uses monitoring and cross-checking skills in the flight operations to manage threats and errors effectively when we know the errors we make in the cockpit on daily operation. The result of LOSA indicates that the error detection rate should be enhanced since around the half of the errors went undetected. The areas which should be focused for enhancing the error detection are monitor, cross-check, the management of workload, automation and taxiway/ runway to manage errors effectively.
Since cranes are a kind of complex human-machine systems, it is almost impossible to completely secure safety with current technologies. Therefore, managerial interventions to prevent human errors are needed for safely operating a crane. The Occupational Safety and Health law states that cabin-type crane operators should have crane drivers' licence and crane-related operators (e.g., pendent-type crane operators, slinging workers) should take a special safety training. However, statistics on industrial accidents showed that fatalities due to crane accidents (185 accidents occurred during 2013~2017) were the highest among hazardous machinery and equipment. To effectively control the crane-related accidents, voices of crane workers need to be analyzed to investigate the current status. This study surveyed perceived causes of crane accidents and status of special safety training for crane workers of 387. The survey revealed that 24.3% of the respondents experienced crane accidents and 31.4% eye-witnessed crane accidents. 79% of the respondents pointed human errors such as improper crane operation and improper slinging as the first cause. Lastly, only 16.7% of the respondents took a professional special safety training; but the rest took lecture-based or incomplete education. The findings of the present study can be applied to improve crane-related policies and special safety training systems.
Objectives: According to the Act on Registration, Evaluation, Etc. of Chemicals, new and existing chemicals must be registered by 2030. In addition, industries need to submit hazard data as an attachment during the registration process. Therefore, we constructed a nationwide chemical database to support small industry by providing hazard data and original sources. During the process, we developed a new standard procedure for minimizing errors and increasing reliability. Methods: We analyzed the categories of errors and the cause of the errors through the verification results of the 2019 project. We present an improved database construction methodology and system. Results: Errors are categorized according to their causative factors into simple, technical, and structural type errors. Simple errors arise simply because of decreased concentration or negligence in following the instructions. Technical errors are caused by a discrepancy between the professional field and the type of data. Structural errors indicate systemic errors such as incomplete forms on the excel database or ambiguity in the guidelines. Lessons from the errors collected in the 2019 project are used to update the procedures for database authorization and technical guidelines. The main update points are as follows; 'supplementation of review process', 'giving regular training to external reviewers', 'giving additional information to authors, like physico-chemical properties of substances, degradability, etc.', 'amendment of excel form', and 'guideline upgrades'. Conclusions: We conducted this study with the aim of improving the accuracy and reliability of the database of hazard information for chemical substances. The new procedures and guidelines are now being used in the 2020 project for construction of a hazard information database for Korea.
Objective: The aim of this study is to design a sampling inspection plan with human error which is changing according to inspection time. Background: Typical sampling inspection plans have been established typically based on an assumption of the perfect inspection without human error. However, most of all inspection tasks include human errors in the process of inspection. Therefore, a sampling inspection plan should be designed with consideration of imperfect inspection. Method: A model for single sampling inspection plans were proposed for the cases that visual inspection error rate is changing according to inspection time. Additionally, a sampling inspection plan for an optimal inspection time was proposed. In order to show an applied example of the proposed model, an experiment for visual inspection task was performed and the inspection error rates were measured according to the inspection time. Results: Inspection error rates changed according to inspection time. The inspection error rate could be reflected on the single sampling inspection plans for attribute. In particular, inspection error rate in an optimal inspection time may be used for a reasonable single sampling plan in a practical view. Conclusion: Human error rate in inspection tasks should be reflected on typical single sampling inspection plans. A sampling inspection plan with consideration of human error requires more sampling number than a typical sampling plan with perfect inspection. Application: The result of this research may help to determine more practical sampling inspection plan rather than typical one.
Human error analysis has been performed to prevent accidents and reduce human error rate in diverse contexts; manufacturing, aircraft and nuclear power plants. Until now, human error in our everyday lives has not been focused. This paper addressed human error when users go up and down elevator. First of all, human error types of elevator users were categorized by a taxonomy of unsafe acts. It was also investigated which types of human error occurred in the elevator. Finally display design guidelines were suggested to reduce human error in elevator. Auditorial display and visual display can be used to reduce human errors in elevator. Future study should be performed to check if the proposed design guidelines are effective in the real situations.
Advanced nuclear power plants are generally large complex systems automated by computers. Whenever a rare plant emergency occurs the plant operators must cope with the emergency under severe mental stress without committing any fatal errors. Furthermore, The operators must train to improve and maintain their ability to cope with every conceivable situation, though it is almost impossible to be fully prepared for an infinite variety of situations. In view of the limited capability of operators in emergency situations, there has been a new approach to preventing the human error caused by improper human-machine interaction. The new approach has been triggered by the introduction of advanced information systems that help operators recognize and counteract plant emergencies. In this paper, the adverse effect of automation in human-machine systems is explained. The discussion then focuses on how to configure a joint human-machine system for ideal human-machine interaction. Finally, there is a new proposal on how to organize technologies that recognize the different states of such a joint human-machine system.
In this paper, we consider the validity of a human probabilistic learning model applied to the perdiction of errors associated with the absolute identification of tones. It is shown that the probabilistic learning model describes the human error process adequately. The model parameters are estimated by two methods which are the method of maximum likelihood, and the method of mement. The MLE version of the model has the better predictive power but the ME version is more readily obtainable and may be more practical.
It is recommended that reasonable and well-organized standards of the locomotive's requalification system, as it stands, should be established through comparing with foreign of the country for verifying it's propriety. The purpose of this study is to develop the process of locomotive's requalification system for reducing human errors which has been founded as important cause in railway accidents and safety. Therefore, some effective alternatives suggested in this study may be used as basic data for supporting the Korean railway safety law.
According to the result of recent studies, it was revealed that the error of safety-related personnel still plays a significant role in the accidents and/or incidents of a railway system. Accordingly, in order to reduce as well as prevent human errors, it is necessary to: (1) identify the root cause of accidents/incidents, and (2) conduct a research that can provide a systematic as well as an effective way to deal with the identified human errors. To this end, it is essential to suggest appropriate countermeasures based on the result of a task load analysis, which can soundly reduce a high level of the task load put on safety-related personnel. In the light of this concern, about the tasks of railway traffic signallers, a detailed task analysis was conducted in this study. After that, the associated task load scores were quantified by NASA-TLX technique that is one of the most well-known subjective workload measurement techniques. As a result, a set of significant tasks that could put a high task load on railway traffic signallers was identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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