| 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 マルチメディア芸術学校(デンマーク), 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)
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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,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)昨年度明らかにした航海作業における「計画コース追従タスク」を発展させ,非定常タスクの代表例として「衝突回避タスク」を取り上げた,このときの行動を,デンマーク海事研究所および日本の研究機関の2カ所の船舶シミュレータを用いて実験を実施した.このシミュレータ実験により,タスク実行中の船長のオペレーション,情報注視の推移,および船舶の船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,衝突回避タスクに関する認知モデルのプロトタイプをタスク・ネットワーク技法を利用することにより構築した.ここでは特に技術的には,複数のナビゲ-タ・モデル間を航海の環境条件とともに同期をとる方法を実現した.また,上記(1)の船舶シミュレー実験と同一の状況でシミュレーションし,そのときの船長のパフォーマンス,ならびに船の船行コース等を再現し,実験時の被験者の行動とを比較し,認知モデル改善に関する示唆を得た.
(3)上記(2)で構築した認知モデルに,さらにタスク実行中のさまざまな状況における船長の疲労やメンタル・ワークロードなどの人間特性を予測する枠組みを構築した.この処理を上記のタスクネットワーク・モデルに組み込むことにより,航海時のさまざまな条件下における船長の認知行動,ならびに人間特性をオンライン・リアルタイムに予測,考察することが可能となるシステムの実現が期待できる.
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