| 研究課題/領域番号 |
12480098
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
情報システム学(含情報図書館学)
|
|---|
| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
|---|
研究代表者 |
西谷 紘一 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10029572)
|
|---|
| 研究分担者 |
黒岡 武俊 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (90273846)
山下 裕 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教授 (90210426)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2000 – 2001
|
| キーワード | 思考状態推定 / 脳波データ / 生理指標 / ニューラルネットワークモデル / プラントオペレーション / 緊急対応 / オンラインモニタリング / アダプティブ エイディング |
|---|
| 研究概要 |
これまで10極の脳波データを用いて人間の論理的思考状態を推定することをオフラインで行っていたが、これをオンラインで行うための基礎的検討を行った。まず、論理的思考を必要とする数学問題解答実験を使って、線形モデルよりもニューラルネットワークモデルの方が精度のよい推定ができることを確認した。次に、このモデルを用いてオンライン・リアルタイムで思考状態を推定するプロトタイプシステムを試作した。続いてこの装置を使って数学問題解答時の被験者の思考状態を推定した結果、3つのモードの正認識率および誤認識率の平均がそれぞれ68%と9%になった。これによって、リアルタイムで思考状態を測定することに目処をたてることができた。
次に、より簡単に測定できる生理指標を用いて思考状態を測定する方法について検討した。脳波以外の生理指標として心電、瞬目、呼吸、発汗、脈波、体温のそれぞれについて思考状態との関係を調べた結果、心電、瞬目、呼吸曲線が使えることがわかった。しかし、思考状態のモードごとに推定精度のよい生理指標が異なることから、これら3種類の生理指標を併用する新しい複合モデルを考案した。この結果、被験者の日変化にも安定して、各モードについて60〜70%の精度で推定できることが確認できた。
一方、シミュレーション環境における緊急対応訓練を収録したビデオ映像からオペレータの思考状態を判定する支援システムを開発した。また、ある重要なプラントについて実施されている緊急対応訓練において、無線式簡易脳波計を用いて2極の脳波データを収集して思考状態の推定を行った結果、精度は若干落ちるがある程度の思考状態の推定が出来ることがわかった。この情報を用いて、アダプティブに訓練シナリオを変更する方法について提案した。
|
