鉱山災害防止のためのヒューマンファクタ的危険情報抽出に関する研究

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13650987
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 井上 雅弘 九州大学, 工学研究院, 助教授 (40151625)
• Keywords: 鉱山 / 災害 / ヒューマンファクタ / 安全 / 教育ソフト / データベース / パソコン / 危険認識

Research Abstract

近年・ヒューマンファクターが原因である災害の割合が増えている。このため、ヒューマンファクターの観点からの対策が必要である。鉱山災害データを解析すると災害にあいやすいグループが存在することがわかる。一方で、災害にあわない安全なグループが存在することも事実である。この安全なグループ(安全のエキスパート)が持っている危険召減能力を災害にあいやすいグループに効果的に「教育」することができれば、災害は減少できると考えられる。このためには次の2点を明らかにすることが重要である。
1)安全のエキスパートの、危険認識、情報化の過程・方法の抽出・DB(データベース)化
2)抽出・DB化された危険情報を他者に効果的に伝える方法
この目的に沿って危険情報の抽出・DB化をおこなうために、次のようなプログラムを作成した。
1)危険が予期される箇所の画像をパソコン画面に表示する。
2)利用者にこの状況のなかで要注意と思う箇所を尋ねる。
3)利用者はそれに答えて、この画像の要注意箇所を線で囲って示す。
4)パソコンは(利用者に正解を示すとともに、)利用者の解答を記録する。
5)動画による説明も可能である。
本プログラム利用者が安全のエキスパートである場合、各種の作業における危険情報の抽出・DB化できる。この結果は正解としてプログラムの一部となる。これを一般作業者が利用すると、危険認識の学習・強化ができる。
本研究で重要な点は、ある作業をエキスパートに見せ、危険と判断した部分にマーキングし、コメントを付けこの情報をデータベース化する事です。次にこれを非エキスパートにも行い、その差を調べ、どこが違うのかを明らかにすることで学習効果を高めます。また、同時に認鐵能力を定量的に評価することもこれまでと異なる重要な点です。