It has been criticized that conventional human reliability analysis (HRA) methodologies for probabilistic safety assessment (PSA) have been focused on the quantification of human error probability (HEP) without detailed analysis of human cognitive processes such as situation assessment or decision-making which are crticial to successful response to emergency situations. This paper introduces a new human reliability analysis (HRA) methodology, AGAPE-ET (A guidance And Procedure for Human Error Analysis for Emergency Tasks), focused on the qualitative error analysis of emergency tasks from the viewpoint of the performance of human cognitive function. The AGAPE-ET method is based on the simplified cognitive model and a taxonomy of influencing factors. By each cognitive function, error causes or error-likely situations have been identified considering the characteristics of the performance of each cognitive function and influencing mechanism of PIFs on the cognitive function. Then, overall human error analysis process is designed considering the cognitive demand of the required task. The application to an emergency task shows that the proposed method is useful to identify task vulnerabilities associated with the performance of emergency tasks.
This paper introduces m analysis framework and procedure for the support of the cognitive error analysis of emergency tasks in nuclear poler plants. The framework provides a new perspective in the utilization of influencing factors into error prediction. The framework can be characterized by two features. First, influencing factors that affect the occurrence of human error me classified into three groups, i.e., task characteristic factors(TCF), situation factors(SF), and performance assisting factors(PAF). This classification aims to support error prediction from the viewpoint of assessing the adequacy of PAF under given TCF and SF. Second, the assessment of influencing factors is made by each cognitive function. Through this, influencing factors assessment and error prediction can be made in an integrative way according to each cognitive function. In addition, it helps analysts identify vulnerable cognitive functions and error factors, and obtain specific nor reduction strategies. The proposed framework was applied to the error analysis of the bleed and feed operation of nuclear emergency tasks.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.747-752
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2020
This study examines cognitive impairment, which is one of the results from social exclusion and leads to logical reasoning disorders. This study also investigate how cognitive errors called abductive inference error occur due to cognitive impairment. Present study was performed with 81 college students. Participants were randomly assigned to the group who has experienced social exclusion or to the group who has not experience the social exclusion. We analyzed how the degree of error of abductive inference differs according to the social exclusion experience. The group who has experienced social exclusion showed a higher level of abductive inference error than the group who has not experience. The abductive condition inference value of the group who has experienced social exclusion was higher in the group with the deduction condition inference value of 90% than in the group with the deduction condition inference value of 10%, and the difference was also significant. This study extended the concepts of cognitive impairments, escape theory, cognitive narrowing which are used to explain addiction behavior to human cognitive bias. Also this study confirmed that social exclusion experience increased cognitive impairment and abductive inference error. Future research directions and implications were discussed and suggested.
This study was performed to comparatively evaluate selected Human Reliability Analysis (HRA) methods which mainly focus on cognitive error analysis, and to derive the requirement of a new human error analysis (HEA) framework for Accident Management (AM) in Nuclear Power Plants (NPPs). In order to achieve this goal, we carried out a case study of human error analysis on an AM task in NPPs. In the study we evaluated three cognitive HEA methods, HRMS, CREAM and PHECA, which were selected through the review of the currently available seven cognitive HEA methods. The task of reactor cavity flooding was chosen for the application study as one of typical tasks of AM in NPPs. From the study, we derived seven requirement items for a new HEA method of AM in NPPs. We could also evaluate the applicability of three cognitive HEA methods to AM tasks. CREAM is considered to be more appropriate than others for the analysis of AM tasks, HRMS is also applicable to the error analysis of AM tasks. But, PHECA is regarded less appropriate for the predictive HEA technique as well as for the analysis of AM tasks. In addition to these, the advantages and disadvantagesofeachmethodaredescribed.
This paper proposes accurate interference probability and bit error rate formulas for cognitive relay networks with underlay spectrum sharing and channel estimation error (CEE). Numerous results reveal that the CEE not only degrades the performance of secondary systems (SSs) but also increases interference power caused by SSs to primary systems (PSs), eventually unfavorable to both systems. A solution to further protect PSs from this effect through reducing the power of secondary transmitters is investigated and analyzed.
This study proposes a modified extended cognitive reliability and error analysis method (CREAM) for achieving a more accurate human error probability (HEP) in advanced control rooms. The traditional approach lacks failure data and does not consider the common performance condition (CPC) weights in different cognitive functions. The modified extended CREAM decomposes tasks using a method that combines structured information analysis (SIA) and the extended CREAM. The modified extended CREAM performs the weight analysis of CPCs in different cognitive functions, and the weights include cognitive, correlative, and important weights. We used the extended CREAM to obtain the cognitive weight. We determined the correlative weights of the CPCs for different cognitive functions using the triangular fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory (TF-DEMATEL), and evaluated the importance weight of CPCs based on the interval 2-tuple linguistic approach and ensured the value of the importance weight using the entropy method in the different cognitive functions. Finally, we obtained the comprehensive weights of the different cognitive functions and calculated the HEPs. The accuracy and sensitivity of the modified extended CREAM were compared with those of the basic CREAM. The results demonstrate that the modified extended CREAM calculates the HEP more effectively in advanced control rooms.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05a
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pp.349-354
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1996
SACOM(Simulation Analyser with Cognitive Operator Model) is being developed at Korea Atomic Energy Research Institute to simulate human operator's cognitive characteristics during the emergency situations of nuclear power plans. An operator model with error mechanisms has been developed and combined into SACOM to simulate human operator's cognitive information process based on the Rasmussen's decision ladder model. The operational logic for five different cognitive activities (Agents), operator's attentional control (Controller), short-term memory (Blackboard), and long-term memory (Knowledge Base) have been developed and implemented on blackboard architecture. A trial simulation with a scenario for emergency operation has been performed to verify the operational logic. It was found that the operator model with error mechanisms is suitable for the simulation of operator's cognitive behavior in emergency situation.
As menu structure of household appliance is complicated, user's cognitive workload frequently occurs errors. In existing studies, errors didn't present that interpretation for cognitive factors and alternatives, but are only considered as statistical frequency. Therefore, error classification and analysis in tasks is inevitable in usability evaluation. This study classified human error throughout information process model and navigation behavior. Human error is defined as incorrect decision and behavior reducing performance. And navigation is defined as unrelated behavior with target item searching. We searched and analyzed human errors and its causes as a case study, using mobile phone which could control appliances in near future. In this study, semantic problems in menu structure were elicited by SAT. Scenarios were constructed by those. Error analysis tests were performed twice to search and analyze errors. In 1st prototype test, we searched errors occurred in process of each scenario. Menu structure was revised to be based on results of error analysis. Henceforth, 2nd Prototype test was performed to compare with 1st. Error analysis method could detect not only mistakes, problems occurred by semantic structure, but also slips by physical structure. These results can be applied to analyze cognitive causes of human errors and to solve their problems in menu structure of electronic products.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.2926-2945
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2017
In geo-location database oriented spectrum sharing system, the entire geographic area is divided into meshes to classify, store and delivery the cognitive information. In this paper, we propose a flexible polygon mesh division scheme to reduce the number of meshes. Hence the cognitive information can be reduced correspondingly. Besides, polygon mesh can approximate the real environment and reduce the error of cognitive information because the edges of polygon are selected along the boundaries of the networks. We have designed the polygon approximation algorithm and have analyzed the relation between the error and the number of polygon's edges. Finally, the simulation results are provided to verify the algorithm and analysis. The polygon mesh division scheme in this paper provides an efficient approach for cognitive information organization in database oriented spectrum sharing system.
Objective: The purpose of this paper is to introduce new research trends of human error and accident modeling and to suggest future promising research directions in those areas. Background: Various methods and techniques have been developed to understand the nature of human errors, to classify them, to analyze their causes, to prevent their negative effects, and to use their concepts during design process. However, it has been reported that they are impractical and ineffective for modern complex systems, and new research approaches are needed to secure the safety of those systems. Method: Six different perspectives to study human error and system safety are explained, and then seven recent research trends are introduced in relation to the six perspectives. The implications of the new research trends and viable research directions based on them are discussed from a cognitive systems engineering point of view. Results: Traditional methods for analyzing human errors and identifying causes of accidents have critical limitations in complex systems, and recent research trends seem to provide some insights and clues for overcoming them. Conclusion: Recent research trends of human error and accident modeling emphasize different concepts and viewpoints, which include systems thinking, sociotechnical perspective, ecological modelling, system resilience, and safety culture. Application: The research topics explained in this paper will help researchers to establish future research programmes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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