| 研究分担者 |
LIND Morten デンマーク工科大学, 自動制御システム研究所, 教授
NIELSEN Fiun ルソ国立研究所, システム分析部門, 研究員
LOVBORG Leif リソ国立研究所, システム分析部門, グループ長
HANSEN John デンマーク, マルチメディア芸術学院, 学校長
梅室 博行 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 講師 (80251651)
NIELSEN Firr R. Riso National Laboratory, Scientist
MORTEN Lind デンマーク工科大学, 自動制御システム研究所, 教授
FIUM R. Niel リソ国立研究所, システム分析部門, 研究員
LEIF Lovborg リソ国立研究所, システム分析部門, グループ長
PAULIA Hanse デンマーク, マルチメディア芸術学院, 学校長
NIELSEN Finn リソ国立研究所, システム分析部門, 研究員
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| 研究概要 |
本研究は,大規模・高度化したマン-マシン・システムにおける人間の挙動,および人間特性を解析するための認知モデルに基づくシミュレーション・アプローチに関する方法論を,大型船舶の航海作業を実例に展開したものである.当初の研究目的に対して,これまでの3年間の研究成果として得られた知見は以下に記す通りである.
(1) 認知タスク分析の方法論を考案し,この方法を航海作業における「基本タスク」である計画コース追従タスクに対して適用した.その結果,同タスク中の船長(ナビゲータ)の行動,情報注視の推移およびその意思決定プロセスを解明することができた.
(2) 上記のタスク分析の結果に基づき,計画コース追従タスクに関する認知モデルをタスク・ネットワーク技法を利用することにより構築した.上記(1)のタスク分析に用いた船舶シミュレータ実験と同一の状況でシミュレーションを行い,そのときの船長のパフォーマンス,ならびに船の航行コース等を再現し,実験時の行動と比較することにより,認知モデルの妥当性を確認した.
(3) 航海作業における非定常タスクの代表例としての「衝突回避タスク」に対するシミュレータ実験を行い,このデータをもとに船長の意思決定プロセスを分析した.また,このタスク分析の結果に基づき,衝突回避プロセスの認知モデルを構築した.
(4) これらの認知モデルに,タスク実行中の船長の短期記憶の状態をトレースする機能を付加し,これによりタスク遂行中のそれぞれの時点におけるメンタル・ワークロードを予測する方法論を提案し,認知モデルに組み込んだ.
(5) 構築した認知モデルをリスク分析に利用する方法論を完成させた.ここでは,タスク実行時のナビゲータの注意の配分やワークロードなどの人間特性を再現する機能,さらにこれらのデータを簡易に評価・分析する機能を実現している.これらの機能を利用して,さまざまな状況に対して認知モデルのシミュレーションを実行し,航海における船長の挙動と環境条件との関係を,いくつかの要因に対して明らかにした.
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