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.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.5
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pp.43-51
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2014
This study has purpose on analyzing the error types which are identified after middle and high school students perform the online programming assignments and also has the purpose on the analysis of correlation between the frequency of error occurrence according to academic achievement level in programming concept learning and types of errors analyzed previously. For this study, the syntax, logical, and coding errors are analyzed from the performed results of programming research assignment for 88 students. Analyzed results show that the logical error has the highest occurrence rate of 69.3% among three types of errors, and it has been shown meaningful difference in the frequency of error occurrence between three achievement level groups of high, middle, and low. In the correlation analysis of achievement level and error types, it shows negative relationship between logical error and coding error, and therefore it can be concluded that as achievement level is higher, both logical and coding errors tend to occur less. In the correlation analysis in error types, it shows positive relationship between syntax error and coding error.
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.
A total of 77 unanticipated trip cases induced by human errors in Korean nuclear power plants were collected from the nuclear power plant trip event reports and analyzed to investigate the areas of high priority for human error reduction. Prior to this analysis, a classification system was made on the four task-related categories including plant systems, work situations, task types, and error types. The erroneous actions affecting the unanticipated plant trips were indentified by reviewing carefully the description of trip events. Then, the events with erroneous action were analyzed by using the classification system. Based on the results for the individual cases, human error occurrences were counted for each of the four categories, also for the selected pairs of categories, to find out the relationships between the two categories in aspects of human errors. As a result, the plant systems, work situations, and task types, and error types which are dominant in human error occurrences were identified.
In this paper, the contribution of task types and error types involved in the human-related unplanned reactor trip events that have occurred between 1986 and 2006 in Korean nuclear power plants are analysed in order to establish a strategy for reducing the human-related unplanned reactor trips. Classification systems for the task types, error modes, and cognitive functions are developed or adopted from the currently available taxonomies, and the relevant information is extracted from the event reports or judged on the basis of an event description. According to the analyses from this study, the contributions of the task types are as follows: corrective maintenance (25.7%), planned maintenance (22.8%), planned operation (19.8%), periodic preventive maintenance (14.9%), response to a transient (9.9%), and design/manufacturing/installation (6.9%). According to the analysis of the error modes, error modes such as control failure (22.2%), wrong object (18.5%), omission (14.8%), wrong action (11.1 %), and inadequate (8.3%) take up about 75% of the total unplanned trip events. The analysis of the cognitive functions involved in the events indicated that the planning function had the highest contribution (46.7%) to the human actions leading to unplanned reactor trips. This analysis concludes that in order to significantly reduce human-induced or human-related unplanned reactor trips, an aide system (in support of maintenance personnel) for evaluating possible (negative) impacts of planned actions or erroneous actions as well as an appropriate human error prediction technique, should be developed.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.10
no.1
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pp.9-20
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2002
In aviation, it is important to analyse and classify human error in detail. Because human error has been implicated in 70 or 80% of aviation accidents in literature review. But, there is little detailed classification and research of human error. In this study, Objectives are to establish human error model by classifying types of human error in detail and also to analyse human factors by using the established model. Analysis of the data uses Korea Aviation Incidents Reporting System(GYRO). The resulting from actual analysis, there is a some difference between flight steps for human error occurrence and types of human error are different according to the aviation personnel(pilot, ATC controller).
The international nuclear industry has undergone a lot of changes since the Fukushima, Chernobyl and TMI nuclear power plant accidents. However, there are still large and small component deficiencies at nuclear power plants in the world. There are many causes of electrical equipment defects. There are also factors that cause component failures due to human errors. This paper analyzed the root causes of failure and types of human error in 300 cases of electrical component failures. We analyzed the operating experience of electrical components by methods of root causes in K-HPES (Korean-version of Human Performance Enhancement System) and by methods of human error types in HuRAM+ (Human error-Related event root cause Analysis Method Plus). As a result of analysis, the most electrical component failures appeared as circuit breakers and emergency generators. The major causes of failure showed deterioration and contact failure of electrical components by human error of operations management. The causes of direct failure were due to aged components. Types of human error affecting the causes of electrical equipment failure are as follows. The human error type group I showed that errors of commission (EOC) were 97%, the human error type group II showed that slip/lapse errors were 74%, and the human error type group III showed that latent errors were 95%. This paper is meaningful in that we have approached the causes of electrical equipment failures from a comprehensive human error perspective and found a countermeasure against the root cause. This study will help human performance enhancement in nuclear power plants. However, this paper has done a lot of research on improving human performance in the maintenance field rather than in the design and construction stages. In the future, continuous research on types of human error and prevention measures in the design and construction sector will be required.
A total of 77 cases was identified to have human errors from a total of 255 trips occurred from 1978 to 1992 in Korean NPPs. The cases were analyzed to investigate how many human errors occurred on which work conditions to find out the areas of high priority for human error reduction. For the analysis of the 77 trip cases due to human errors, classifications were made for the following four categories ; plant systems, work situation, job types, and error types. Erroneous tasks critically influencing the plant trips were carefully identified and analyzed according to the classifications. Based on the results for the individual cases, the cases were counted for the classification items in each of the four categories, then also for the group of categories to investigate the relationships among the categories in aspects of human error occurrences. As results, the plant systems, work situations, and job types, and error types that are dominant in human errors related to the trips ore identified.
An, Deok Soon;Mun, Sung Ho;An, Oh Seong;Kim, Do Wan
International Journal of Highway Engineering
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v.17
no.6
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pp.11-18
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2015
PURPOSES : The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS : The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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