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.
Human errors are now considered as the most significant source of accidents or incidents in large-scale systems such as aircraft, vessels, railway, and nuclear power plants. As 61% of the train accidents in Korea railway involving collisions, derailments and fires were caused by human errors, there is a strong need for a systematic research that can help to prevent human errors. Although domestic railway operating companies use a variety of methods for analyzing human errors, there is much room for improvement. Especially, because most of them are based on written papers, there is a definite need for a well-developed computerized system supporting human error analyzing tasks. The purpose of this study is to propose a framework for a computerized human error analysis system focused on the railway industry on the basis of human error analysis mechanism. The proposed framework consists of human error analysis (HEA) module, similar accident tracking (SAT) module, cause factor recommendation (CFR) module, cause factor management (CFM) module, and statistics (ST) module.
Human error is one of the major contributors to the accidents. A lot of risk assessment techniques have been developed for prevention of accidents. Nevertheless, most of them were interested in physical factors, because quantitative evaluation of human errors was difficult quantitatively. According to lack of risk assessment techniques about human errors, most of industrial risk assessment for human errors were based on data of accident analysis. In order to develop an effective countermeasure to reduce the risk caused by human errors, a systematic analysis is needed. Generally, risk assessment system is composed of 5 step(classification of work activity, identification of hazards, risk estimation, evaluation and improvement). This study aimed to develop a risk identification technique for human errors that could mainly be applied to industrial fields. In this study, Ergo-HAZOP and Comprehensive Human Error Analysis Technique were used for developing the risk identification technique. In the proposed risk identification technique, Ergo-HAZOP was used for broad-brush risk identification. More critical risks were analysed by Comprehensive Human Error Analysis Technique. In order to verify applicability, the proposed risk identification technique was applied to the work of pile head cutting. As a consequence, extensive hazards were identified and fundamental countermeasures were established. It is expected that much attention would be paid to prevent accidents by human error in industrial fields since safety personnel can easily fint out hazards of human factors if utilizing the proposed risk identification technique.
Human-machine serial systems must be normal in both systems. Though the failure of machine is irreducible by itself, the human errors are of recurring type. When the human performance is described quantitatively, non-homogeneous Poisson Process model of human errors can be developed. And the model parameters can be estimated by maximum likelihood estimation and numerical analysis method. System reliability is obtained by multiplying machine reliability by human reliability.
Rail human factors research has grown rapidly in both quantity and quality of output over the past few years. Human factors, also, still plays a significant part in many railway accidents. In this paper we review categorized performance shaping factors of human errors associated with railway accidents within and out of the country. This paper deals with the selection of the important performance shaping factors under accident management situations in railway for use in the assessment of human errors. The purpose of this study is to classify which human error would be selected for accident analysis. Therefore, the classification of human errors suggested in this study may be useful to enhance the Korean railway system safety.
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.
Almost all companies have paid much attention to the safety management ranging from maintenance to operation even at the stage of designing in order to prevent accidents, but fatal accidents continue to increase throughout the world. In particular, it is essential to systematically prevent such fatal accidents as fire, explosion or leakage of toxic gas at factories in order to not only protect the workers and neighbors but also prevent economic losses and environmental pollution. In addition, HRA may be used to detect the human errors which may cause accidents or trace back to any mistake on the part of workers. Usually, HRA technique is used in association with other risk assessment techniques. Moreover, it can serve to enumerate the human errors which may occur during operation or down-time or correct the existing system to reduce the mistakes. This work focuses on the coincidence of human error and mechanical failure for management of human error, and on some important performance shaping factors to propose a method for improving safety effectively of the process industries.
Kim, Dong-San;Baek, Dong-Hyun;You, Seoung-Ryul;Yoon, Wan-Chul
Proceedings of the KSR Conference
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한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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pp.1817-1827
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2009
Although human error is recognized as the primary cause of railway accidents and incidents, there have been limitations in finding the root causes of errors and developing effective corrective actions in the Korean railway industry, due to the absence of a systematic method and lack of professional knowledge and skills of investigators. Therefore, there has been a strong need for a systematic methodology for human error analysis. This paper introduces a methodology for analyzing human error m railway operations, called HEAR (Human Error Analysis and Reduction). HEAR is intended to help analysts identify the sequences and various levels of causes of operators' erroneous actions in railway accidents or incidents and make recommendations to eliminate or reduce the future possibility of similar errors and accidents. It was developed based on a thorough investigation of various techniques for human errors analysis and feedback from field investigators.
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.
Most incidents and accidents involved human during operating NPPs have a tendency to be structured by complicated and various organizational, individual, and environmental factors. The salient feature of the human error in NPP was extremely low frequency, extremely high complicated and extremely serious damage of human life and property. Our research team defined as 'rare human errors'. To prevent the rare human errors, the most researchers and analysts insist invariably that the root causes be made clear. The making them clear, however, is difficult because their root causes are very various and uncertain. However, These tools have limits that they do not adapt all operating situations and circumstances such as design base events. The purpose of this study is to improve the rare human error hazards consider the situational contex. Through this challenging try based on evidences to the human errors could be useful to prevent rare and critical events can occur in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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