| 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 Finn リソ国立研究所, 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校, 学校長
梅室 博行 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 助手 (80251651)
|
|---|
| 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ュミレーション・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,今年度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.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ついて,船舶シュミレーターを用いて実験し,実験中の船長の行動,情報注視の推移,および船舶の航行コースなどのデータをもとに,船長の意思決定プロセスを解析した.
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.ここでは特に,上記1の船舶シュミレータ実験と同一の状況でシュミレーションし,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,実験時の被験者の行動とを比較することにより,認知モデルの妥当性を確認した.
3.さらに,この認知モデルをさまざまな状況でシュミレーションすることにより,船長の持つ技能,コースや環境条件(潮流や風の強さなど),および外界の視界などが,航行コース,ヒューマン・エラー率,および生成する操舵コマンドの角度など,船舶作業に与える影響を明らかにした.
4.上記の航海作業の「基本タスク」だけでなく,別の種類の「非定常タスク」として衝突回避タスクについて,シュミレータ実験のデータを元にタスク分析に,これに関する船長の認知処理をある程度解明することができた.
|
