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 production of electricity from wind energy is noticed as economic power generation system in the natural resource. Lately, since lots of wind turbine have installed globally, the accidents have increased gradually. In this paper, we classified domestic information for 10 years, information of new energy and industrial technology development organization(NEDO) for 4years and caithness windfarms information forum(CWIF) for 15 years according to part and cause of wind turbine accident. We found that the main causes of accidents are storm, lightening and carelessness. The results of classifying and analyzing the informations, should be used to take measures on the accident prevention of wind turbine.
Korea is facing a surge in the aging population, showing that population aged 65 and above will be accounted for 42.5% of the total population in 2065 with the emphasis on the over-80 population consisting of 19.2%. In response to this abrupt change in population structure, the number of traffic fatality accident referring to older driver as aged 65+ years had been increasing from 605 fatalities in 2011 to 815 fatalities in 2015 resulting in increases in 34.7% in oppose to happening to decreases in 17.2% about non-older driver. With Logit analysis based on Newton-Raphson algorithm utilizing older driver's traffic fatality data for the 2011-2015 years, it was found that the likelihood of an accident resulting in a fatality for super older driver aged 80 years and above considerably increased compared to other older driver with aging classification: 2.24 times for violation of traffic lane, 2.04 times for violation of U-turn, 1.48 times for violation of safety distance, 1.35 times for violation of obstacle of passing; also average annual increase of traffic accident cost related to super older driver was fairly increased rather than other older driver groups. Hence, this study proposes that improving and amending transport safety system and Road Traffic Act for super older driver needs to be urgently in action about license management, safe driving education, etc. when considering the increase of over-80 population in the near future. Also, implementing a social agreement with all ages and social groups to apply with advanced driver assistance system for older driver groups will be able to become a critical factor to enhance safe driving over the face of the country.
Naghavi K., Zahra;Mortazavi, Seyed B.;Asilian M., Hassan;Hajizadeh, Ebrahim
Safety and Health at Work
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v.10
no.3
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pp.305-313
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2019
Background: The oil and gas industry is one of the riskiest industries for confined space injuries. This study aimed to understand an overall picture of the causal factors of confined space accidents through analyzing accident reports and the use of a qualitative approach. Methods: Twenty-one fatal occupational accidents were analyzed according to the Human Factors Analysis and Classification System approach. Furthermore, thirty-three semistructured interviews were conducted with employees in different roles to capture their experiences regarding the contributory factors. The content analyses of the interview transcripts were conducted using MAXQDA software. Results: Based on accident reports, the largest proportions of causal factors (77%) were attributed to the organizational and supervisory levels, with the predominant influence of the organizational process. We identified 25 contributory factors in confined space accidents that were causal factors outside of the original Human Factors Analysis and Classification System framework. Therefore, modifications were made to deal with factors outside the organization and newly explored causal factors at the organizational level. External Influences as the fifth level considered contributory factors beyond the organization including Laws, Regulations and Standards, Government Policies, Political Influences, and Economic Status categories. Moreover, Contracting/Contract Management and Emergency Management were two extra categories identified at the organizational level. Conclusions: Preventing confined space accidents requires addressing issues from the organizational to operator level and external influences beyond the organization. The recommended modifications provide a basis for accident investigation and risk analysis, which may be applicable across a broad range of industries and accident types.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.25
no.4
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pp.195-203
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2017
Around 70% of domestic aircraft accidents in helicopter aircraft. The causal factors of the helicopter accidents are identified as human factors. People have focused mostly on unsafe acts to prevent the accident. The accidents should be analysed on human factors to reduce accident. The unsafe acts can be managed effectively if the latent failures were identified through the HFACS. This paper is to introduce about the latent failure classified by the HFACS and provide the analysis regarding the latent failure of the helicopters by the aviation safety advisors through the interviews.
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.
Seo, Dong-Hyun;Choi, Yi-Rac;Park, Jang-Hyun;Han, Ou-Sup
Journal of the Korean Society of Safety
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v.37
no.5
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pp.42-55
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2022
In this study, an accident at an in-house maintenance subcontractor of a manufacturing company was analyzed using representative systemic analysis methods, and the results were compared to determine the socio-technical and organizational structure causal factors. Systemic accident analyses were performed using AcciMap, STAMP-CAST, and a method that utilizes work processing procedures. The causal factors derived from the three methods were classified according to HFACS classification criteria. AcciMap and STAMP-CAST analyses were able to derive legal problems and defects in organizational structure between the company and the subcontractors. The method that utilized the work processing procedures drew the most causal factors of the three methods but showed some limitations in deriving legal and facility-related problems. Most of the causal factors identified through the systemic methods could be classified according to the HFACS classification criteria, except for the legal and organizational structure matters. Socio-technical and organizational problems with a holistic perspective of the company and subcontractors could be found using systemic analysis methods. However, it is necessary to conduct analysis using various methods in order to derive more comprehensive measures to prevent accidents because each analysis method showed some limitations in the derivation or expression of some causal factors. The results of this study can be helpful in selecting and using an appropriate method for accident analysis.
Developed in the study is the analysis of human factors involved in accidents of Korean Construction Projects. The 556 cases are sampled from a survey material 'Serious Accident Cases in the Construction Projects' edited by Korea Industrial Safety Corporation in 1995 through 1997. The analysis of these cases shows that existing classification system is not good for practical applications in real spots since they are difficult for engineers to understand. In this paper, human factors are classified into three groups by extracting the analysis and arrangement of the cases. Futhermore, We'll propose here a new type of accident which is subdivided. If engineers use this type of accident, they will be probably able to analyze efficiently human factors which are involved in accidents and relatied with how it happen. In the case of fall and upset accidents, personal factors seem to be critical when workers are horizontally moving in an unstable manner, and vertically moving without boarding facilities. Futhermore work environmental factors are important when workers release some materials and are performing building and dismantling tasks.
According to the Korean Traffic Accident Analysis System (TAAS), more than 200,000 traffic accidents occur every year. Also, the statistics including auto insurance companies data show 1.3 million traffic accidents. In the case of TAAS, the types of traffic accidents are simply divided into four; frontal collision, side collision, rear collision, and rollover. However, more detailed information is needed to assess for advanced driver assist systems at intersections. For example, directional information is needed, such as whether the vehicle in the car accident way in a straight or a left turn, etc. This study intends to redefine the type of accident with the more clear driving direction and path by referring to the Negligence standards used in automobile insurance accidents. The standards largely divide five categories of car-to-car/motorcycle /pedestrian/cyclist, and highway, and the each category is classified into dozens of types by status of the traffic signal, conflict situations. In order to present more various accident types for auto insurance accidents, the standards are reclassified driving direction and path of vehicles from crash situations. In results, the car-to-car accidents are classified into 33 accident types, car-to-pedestrian accidents have 19 accident types, car-to-motorcycle accidents have 38 accident types, and car-to-cyclist accidents are derived into 26 types.
The huge and complicated plants such as nuclear power stations are likely to cause the operators to make mistakes due to a variety of inexplicable reasons and symptoms in case of emergency. That’s why the prevention system assisting the operators is being developed for. First of all. I suggest an improved fuzzy diagnosis. Secondly, I want to demonstrate that a classification system of nuclear plant’s accident investigating the causes of accidents foresees possible problems, and maintains the reliability of the diagnostic reports in spite of improper working in part. In the event of emergency in a nuclear plant, a lot of operational steps enable the operators to find out what caused the problems based on an emergent operating plan. Our system is able to classify their types within twenty to thirty seconds. As so, we expect the system to put down the accidents right after the rapid detection of the damage control-method concerned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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