2018 Fiscal Year Annual Research Report
Study on resilience indicators for team cooperation support
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16H03131
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
菅野 太郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60436524)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
狩川 大輔 東北大学, 工学研究科, 准教授 (40436100)
井上 諭 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 電子航法研究所, 上席研究員 (40517471)
野々瀬 晃平 一般財団法人電力中央研究所, 原子力技術研究所, 研究員 (20644496)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | チーム協調 / レジリエンス / コンテキストモデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
実験環境や現場のコンテキストを記述するフレームワークをT２P（Team-Task-Place）モデルとしてまとめた。コンテキスト要素をTeam、Task、Placeに集約し当初よりシンプルな構造とした。これまで要素として考慮していたTarget、Device、ResourceはTaskの変数とした。参加者実験の課題として、コンテキストの類似程度が異なる3つのチーム課題を設計し、それぞれをT２Pモデルで形式化し、提案モデルのコンテキスト記述における妥当性と適用可能性が確認できた。また、コンテキスト要素とそれらの関係性における量的・質的特徴指標（類似指標）を整理・設定し、実験中の認知行動の特徴量を比較することでコンテキスト間の類似評価がある程度可能であることを確認した。また、実験中に逐次課題や制約を与えることで、チームの適応の様をビデオ映像の分析による行動・移動、個人・チームワークロード、パフォーマンスの観点から分析し、チームレジリエンス指標を探索した。当初計画した、適応的認知行動の特徴指標の発見までは至らなかったが、与えた課題・制約の類似性によって上述の認知行動が類似することがある程度確認でき、チーム行動のコンテキスト適応性を推定する方法を開発するためのの知識基盤を得た。また、チーム行動を自動軌跡する簡易手法として、Bluetooth Beaconの信号検出による手法と、複数ビデオ映像の画像認識（Yolo v3）とステレオヴィジョンマッチングによる手法の2種類を新たに開発し、その性能評価を別途行った。特に画像認識による行動追跡手法は十分な精度と（標準的GPU計算機を用いることで）リアルタイム性が期待できることを確認した。その他にも、変動環境への適応性を観察するための計算機シミュレータを用いた実験環境の開発を行い、評価実験によってその有効性を確認した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
