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J-GLOBAL ID：201702228928672570   整理番号：17A0408833

シミュレーション記録を解析するためのSACADA分類学の利用:洞察と提言【Powered by NICT】

The use of the SACADA taxonomy to analyze simulation records: Insights and suggestions

著者 (6件)： Park J. (Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), South Korea) ,  Chang Y.J. (U.S. Nuclear Regulatory Commission (NRC), South Korea) ,  Kim Y. (Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), South Korea) ,  Choi S. (Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), South Korea) ,  Kim S. (Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), South Korea) ,  Jung W. (Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), South Korea)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 159  ページ： 174-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多様な人間信頼性解析(HRA)法は関連するヒューマンエラー確率を用いたヒューマンエラーに最も脆弱なタスクの同定を通して社会技術システムの安全性を強化するための有効なことは明らかである。これは信頼性のあるヒューマンパフォーマンスデータは,HRA品質に影響する重要因子であることを示した。,多くの研究者がHRAデータは,シミュレータ実験から収集できる何をどのように特定する技術的基盤(ガイドラインと分類のような)を開発した。米国NRC(原子力規制委員会)が最近開発したSACADA(シナリオのオーサリング,キャラクタリゼーションおよび報告応用)分類価値が強調して,技術的基盤の大部分はボトムアップ法(すなわち,既存の文献の包括的なレビューをした)により開発されているが,認知モデル(すなわち,トップダウンアプローチ)に基づいて構築した。この理由のために,本研究では,SACADA分類は,韓国における原子力発電所のフルスコープシミュレータから収集したいくつかの視聴覚記録を解析した。結果は,SACADA分類であるHRAのためのシミュレータ訓練におけるオペレータ性能データを収集するために有用であることを示す。SACADAデータによって与えられる特定のヒューマンパフォーマンス情報であるボトムアップアプローチでカバーすることは困難である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレータ ,  認知モデル ,  オペレータ ,  アメリカ合衆国 ,  信頼性解析 ,  大韓民国 ,  信頼性 ,  *ヒューマンパフォーマンス ,  米国原子力規制委員会 ,  ヒューマンエラー ,  原子力発電所 ,  データ収集 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 視聴覚 ,  *分類学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 原子力発電所 ,  人間信頼性解析 ,  シミュレータ実験 ,  データ収集フレームワーク ,  SACADA分類

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： シミュレーション ,  解析 ,  分類学 ,  洞察 ,  提言