Predicting Human Errors in Landing Situations of Aircraft by Using SHERPA

Abstract

Ⅰ. 서 론 항공기 사고의 통계적 분석에 의하면 전 세계적으로 군용 전투기 혹은 민간 항공기를 막론하고 항공기 사 고에서 운용자의 인적오류(human error)와 관련된 사 고가 약 70% 이상이며, 대형사고의 경우 수백명의 인 명사고를 유발할 수 있다(Oh, 1992). 항공사고 발생률 은 항공기의 시스템 생명 전주기(개발, 제작, 관리 및 운용)에 걸쳐 체계적인 안전 관리 시스템을 적용함에 따 라 점차 감소되는 추세에 있다. 그러나 항공사고 예방을 위한 다양한 항공안전 활동에 비하여 사고율(accidents per million departures)의 감소 추세는 정체 현상을 보이고 있다(Boeing, 2001). 이러한 관점에서 항공 산업계에서는 항공기 사고로 인한 인명 및 재산상의 손실을 줄이기 위해 사고 발생 이전에 항공운항 과정에서의 위험요소들을 조기에 파 악하여 그에 대한 적절한 개선 대책을 수립할 수 있는 ABSTRACT 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.