More than twenty HRA (Human Reliability Analysis) methodologies have been developed and used for the safety analysis in nuclear field during the past two decades. However, no methodology appears to have universally been accepted, as various limitations have been raised for more widely used ones. One of the most important limitations of conventional HRA is insufficient analysis of the task structure and problem space. To resolve this problem, we suggest a framework of informational analysis for HRA. The proposed informational analysis consists of three parts. The first part is the scenario analysis that investigates the contextual information related to the given task on the basis of selected scenarios. The second is the goals-means analysis to define the relations between the cognitive goal and task steps. The third is the cognitive function analysis that identifies the cognitive patterns and information flows involved in the task. Through the three-part analysis. systematic investigation is made possible from the macroscopic information on the tasks to the microscopic information on the specific cognitive processes. It is expected that analysts can attain a structured set of information that helps to predict the types and possibility of human error in the given task.
The purpose of this study is to develop the measuring instruments for evaluation criteria for Malcolm Baldrige National Quality Award(MBNQA), suitable for ICT Industries, and to analyze the cause-effect relationship between those criteria through aforementioned instruments. MBNQA is formed with seven categories: Leadership, Strategic planning, Focus on patients, other customers and markets, Measurement, analysis and knowledge management, Human resource focus, Process management and Results. As excluding the Human Resource Focus category, this study empirically examined the cause-effect relationship among six categories. In order to empirically examine the research model, this study calculated Cronbach's alpha and reliability index, thus examined the reliability and executed Exploratory Factor Analysis. Furthermore, Average Variance Extracted(AVE) is used to verify the discriminant validity. Lastly, the hypothesis testing was made complete through significance test on the paths between variables. The result of this study shows that both leadership and social responsibility have direct cause-effect relationship with Measurement, analysis and knowledge management, Human resource focus, Process management and also that this relationship has direct impact on Human resource focus, Measurement, analysis and knowledge management as well, consequently exerting influence on the result through Process management, Finance and Market data.
Lee, Woo Yeon;Kim, Min Jung;Lew, Dae Hyun;Song, Seung Yong;Lee, Dong Won
Archives of Plastic Surgery
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제43권5호
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pp.430-437
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2016
Background Accurate breast volume assessment is a prerequisite to preoperative planning, as well as intraoperative decision making in breast reconstruction surgery. The use of three-dimensional surface imaging (3D scanning) to assess breast volume has many advantages. However, before employing 3D scanning in the field, the tool's validity should be demonstrated. The purpose of this study was to confirm the validity of 3D-scanning technology for evaluating breast volume. Methods We reviewed the charts of 25 patients who underwent breast reconstruction surgery immediately after total mastectomy. Breast volumes using the Axis Three 3D scanner, water-displacement technique, and magnetic resonance imaging (MRI) were obtained bilaterally in the preoperative period. During the operation, the tissue removed during total mastectomy was weighed and the specimen volume was calculated from the weight. Then, we compared the volume obtained from 3D scanning with those obtained using the water-displacement technique, MRI, and the calculated volume of the tissue removed. Results The intraclass correlation coefficient (ICC) of breast volumes obtained from 3D scanning, as compared to the volumes obtained using the water-displacement technique and specimen weight, demonstrated excellent reliability. The ICC of breast volumes obtained using 3D scanning, as compared to those obtained by MRI, demonstrated substantial reliability. Passing-Bablok regression showed agreement between 3D scanning and the water-displacement technique, and showed a linear association of 3D scanning with MRI and specimen volume, respectively. Conclusions When compared with the classical water-displacement technique and MRI-based volumetry, 3D scanning showed significant reliability and a linear association with the other two methods.
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.
시스템의 안전에 대한 인적오류(Human Error)의 영향은 심각하지만 구체적인 평가는 매우 어렵다. 주로 사용되는 인간신뢰도분석(HRA : Human Reliability Analysis)은 전체 시스템의 위험도에 대한 정량적 평가를 지원하는 데 집중되고 있고, 세부적인 평가는 개별적인 실험이나 사례에 의존하고 있다. 세부적인 평가나 설계 의사결정 과정을 지원하기가 어렵기 때문에, 종합적인 차원에서 인간공학적 확인 및 검증의 실무가 원활하지 않았다. 이러한 문제의 원인은 인적오류 평가에 활용된 HRA기법의 낙후성과 인적오류 평가가 MMI 설계과정과 잘 연결되지 않은 것이 주된 원인으로 보인다.(중략)
The new-type measuring modules for unmanned remote supervisory system using mobile communication network have been designed in this study. Measuring modules consist of temperature measuring module, humidity measuring module and human body sensing module. And we will design a main part to collect and process informations of each modules, evaluate reliability of combined total system.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1047-1050
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1993
In radiation protection and nuclear safety, there are many uncertainties or fuzziness due to subjective human judgement. It is desirable to have a theory by which both non-probabilistic uncertainties, or fuzziness, of human factors and the probabilistic properties of machines can be treated consistently. Fuzzy set theory seems to be an effective tool for analyzing the risk and safety of complex man-machine systems such as nuclear power plants.
In this paper, an evolution of software reliability engineering in a large-scale software project is summarized. The considered software consists of many components, called functional blocks in software of switching system. These functional blocks are served as the unit of coding and test, and the software is continuously updated by adding new functional blocks. We are mainly concerned with the analysis of the effects of these software components in software reliability and reliability evolution. We analyze the static characteristics of the software related to software reliability using collected failure data during system test. We also discussed a pattern which represents a local and global growth of the software reliability as version evolves. To find the pattern of system software, we apply the S-shaped model to a collection of failure data sets of each evolutionary version and the Goel-Okumoto(G-O) model to a grouped overall failure data set. We expect this pattern analysis will be helpful to plan and manage necessary human/resources fur a new similar software project which is developed under the same developing circumstances by estimating the total software failures with respect to its size and time.
A key input for the assessment of Human Error Probabilities (HEPs) with Human Reliability Analysis (HRA) methods is the evaluation of the factors influencing the human performance (often referred to as Performance Shaping Factors, PSFs). In general, the definition of these factors and the supporting guidance are such that their evaluation involves significant subjectivity. This affects the repeatability of HRA results as well as the collection of HRA data for model construction and verification. In this context, the present paper considers the TAsk COMplexity (TACOM) measure, developed by one of the authors to quantify the complexity of procedure-guided tasks (by the operating crew of nuclear power plants in emergency situations), and evaluates its use to represent (objectively and quantitatively) task complexity issues relevant to HRA methods. In particular, TACOM scores are calculated for five Human Failure Events (HFEs) for which empirical evidence on the HEPs (albeit with large uncertainty) and influencing factors are available - from the International HRA Empirical Study. The empirical evaluation has shown promising results. The TACOM score increases as the empirical HEP of the selected HFEs increases. Except for one case, TACOM scores are well distinguished if related to different difficulty categories (e.g., "easy" vs. "somewhat difficult"), while values corresponding to tasks within the same category are very close. Despite some important limitations related to the small number of HFEs investigated and the large uncertainty in their HEPs, this paper presents one of few attempts to empirically study the effect of a performance shaping factor on the human error probability. This type of study is important to enhance the empirical basis of HRA methods, to make sure that 1) the definitions of the PSFs cover the influences important for HRA (i.e., influencing the error probability), and 2) the quantitative relationships among PSFs and error probability are adequately represented.
한국에서는 석유화학 산업의 역사가 30년 이상이 되어 시설이 노후화되기 시작하여 잠재적인 사고의 위험 가능성이 높아지고 있다. 지금까지의 석유화학 산업에서의 전통적인 위험성 평가와 시스템의 제어는 기계적인 결함에만 중점을 두었기 때문에 인간의 행동을 제어하는 것은 간과하여 왔다. 자동화 기술과 제어기술의 발전도 필요하지만 인간의 의사 결정 요소가 석유화학산업에서 사고를 예방하는데 필수적이다. 거의 모든 심각한 사고는 인간 행동과 안전 장비의 기계적인 결함이 동시에 부적당할 때 발생한다. 진보적인 인간의 신뢰성 분석 소프트웨어는 실패 데이터를 수집하고, 한국의 화학 산업에서 인간의 오류 확률을 분석하기 위해 개발되었다. 이 논문에서는 Root cause Analysis를 통한 결과와 PIF(Performance Influencing Factor) 평가 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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