This study aims to examine probable human errors when landing an airplane by the use of SHERPA(systematic human error reduction and prediction approach) and propose methods for preventing the predictive human errors. It has been reported that human errors are concerned with a lot of accidents or incidents of an airplane. It is significant to predict presumable human errors, particularly in the operation mode of human-automation interaction, and attempt to reduce the likelihood of predicted human error. By referring to task procedures and interviewing domain experts, we analyzed airplane landing task by using HTA(hierarchical task analysis) method. In total, 6 sub-tasks and 19 operations were identified from the task analysis. SHERPA method was used for predicting probable human error types for each task. As a result, we identified 31 human errors and predicted their occurrence probability and criticality. Based on them, we suggested a set of methods for minimizing the probability of the predicted human errors. From this study, it can be said that SHERPA can be effectively used for predicting probable human error types in the context of human-automation interaction needed for navigating an airplane.
기존 연구결과에 따르면, 시스템의 안전성에 가장 큰 영향을 주는 요인 중 하나는 인적수행도의 저하인 것으로 밝혀졌다. 따라서 인적수행도 저하 방지를 통한 사건/사고의 방지는 원자력이나 철도와 같이 안전을 우선적으로 고려해야 하는 산업체의 경우 반드시 고려되어야 하는 조건이다. 이를 위해서는 인적수행도 저감의 원인의 체계적 파악 및 이에 근거한 효과적인 관리가 선행되어야 하기 때문에, 대표적인 인적수행도 저하 원인으로 알려져 있는 직무복잡도를 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 이러한 필요성에 따라, 본 논문에서는 원자력발전소의 절차화된 직무에 대한 복잡도를 평가할 수 있는 TACOM 척도를 사용하여 KTX 기장이 수행해야 하는 운전직무의 복잡도를 정량적으로 평가한 후 그 결과를 주관적 직무부하 평가 방법인 NASA-TLX 결과와 비교하여 적합성을 검증하였다.
Jung, Woo Sik;Park, Seong Kyu;Weglian, John E.;Riley, Jeff
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.110-116
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2022
Human failure event (HFE) dependency analysis is a part of human reliability analysis (HRA). For efficient HFE dependency analysis, a maximum number of minimal cut sets (MCSs) that have HFE combinations are generated from the fault trees for the probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants (NPPs). After collecting potential HFE combinations, dependency levels of subsequent HFEs on the preceding HFEs in each MCS are analyzed and assigned as conditional probabilities. Then, HFE recovery is performed to reflect these conditional probabilities in MCSs by modifying MCSs. Inappropriate HFE dependency analysis and HFE recovery might lead to an inaccurate core damage frequency (CDF). Using the above process, HFE recovery is performed on MCSs that are generated with a non-zero truncation limit, where many MCSs that have HFE combinations are truncated. As a result, the resultant CDF might be underestimated. In this paper, a new method is suggested to incorporate HFE recovery into the MCS generation stage. Compared to the current approach with a separate HFE recovery after MCS generation, this new method can (1) reduce the total time and burden for MCS generation and HFE recovery, (2) prevent the truncation of MCSs that have dependent HFEs, and (3) avoid CDF underestimation. This new method is a simple but very effective means of performing MCS generation and HFE recovery simultaneously and improving CDF accuracy. The effectiveness and strength of the new method are clearly demonstrated and discussed with fault trees and HFE combinations that have joint probabilities.
Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.
In this paper, we summarize the lessons learned from the applications of the software reliability engineering to a large-scale software project. The considered software is the software system of the TDX-10 ISDN switching system. The considered software consists of many components, called functional blocks. These functional blocks serve as the unit of coding and test. The software is continuing to be developed by adding new functional blocks. We are mainly concerned with the analysis of the effects of these software components to software reliability and with the analysis of the reliability evolution. We analyze the static characteristics of the software related to software reliability using failure data collected 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 software of the TDX-10 ISDN system, 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 for 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.
The hydrocarbon gas leak in the offshore plant can cause large accidents and lead to significant damages to human, property and environment. For prevention of fire or explosion accidents from gas leak, a SIS(Safety Instrumented System) should be installed. In the early stage of the offshore design, required SIL(Safety Integrated Level) is determined and reliability analysis is performed to verify the design in reliability aspects. This study collected data, information related to reliability analysis and created knowledge model of safety design for the offshore system with MBSE(Model-Based Systems Engineering) concept. Knowledge model could support safety engineer's design tasks as the guidance of reliability analysis procedure of safety design and make good conversation with other engineers in yard, class, company, etc.
The reliability of system is to become a important concern in developed industry. The controller based on the reliability is so important position. PPC(Plant Protection Controller) is for plant protection and human life by fault detection and control action against the transient condition of plant. The protection system of the nuclear reactor and chemical reactor are representative of PPC. This paper presents analysis of PPC relaibility formal problem statement of optimal redundancy based on the reliability for PPC. And the problem is optimized by genetic algorithm, The genetic algorithms is useful algorithm in case of large searching complex gradient existence local minimum. The genetic algorithms is useful algorithm is case of large searching complex gradient existence local minimum. The ability and effectiveness of the proposed optimization is demonstrated by the target reliability of one channel. PPC. using the failure rate based on the MIL-HDBK-217
철도차량을 유지보수 하는 목적은 열차가 운행하는 동안 고장이 발생하지 않도록 하는 것이다. 최근의 철도차량은 전기전자 부품은 물론 IT기술이 접목되어 주기적인 예방정비 방식으로는 차량고장을 근본적으로 예방할 수 없게 되었다. 따라서 KTX에 RAMS가 적용되어 도입된 이후 코레일에서 도입하는 철도차량은 RAMS를 적용하고 있다. 새로 제작되는 차량은 운행초기 하자보증기간 동안 신뢰성 검증을 하게 되며, 유지보수 과정에서는 RCM 기법을 적용한다. 본 논문에서는 철도차량의 특성 및 운영 환경에 적합한 철도차량 신뢰성유지보수체계인 RCRM(Reliability Centered Rolling stocks Maintenance) 방안을 제시하고자 한다.
To assess the availability of a nuclear power plant's dynamic systems, it is necessary to consider the impact of dynamic interactions, such as components, software, and operating processes. However, there is currently no simple, easy-to-use tool for assessing the availability of these dynamic systems. The existing method, such as Markov chains, derives an accurate solution but has difficulty in modeling the system. When using conventional fault trees, the reliability of a system with dynamic characteristics cannot be evaluated accurately because the fault trees consider reliability of a specific operating configuration of the system. The dynamic reliability graph with general gates (DRGGG) allows an intuitive modeling similar to the actual system configuration, which can reduce the human errors that can occur during modeling of the target system. However, because the current DRGGG is able to evaluate the dynamic system in terms of only reliability without repair, a new evaluation method that can calculate the availability of the dynamic system with repair is proposed through this study. The proposed method extends the DRGGG by adding the repair condition to the dynamic gates. As a result of comparing the proposed method with Markov chains regarding a simple verification model, it is confirmed that the quantified value converges to the solution.
With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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