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J-GLOBAL ID：201702265420396290   整理番号：17A1921072

移動EEGに基づく状況は航空交通管制官のための認識を認識【Powered by NICT】

Mobile EEG-based situation awareness recognition for air traffic controllers

著者 (8件)： Yeo Lee Guan (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Sun Haoqi (Fraunhofer Singapore) ,  Liu Yisi (Fraunhofer Singapore) ,  Trapsilawati Fitri (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Sourina Olga (Fraunhofer Singapore) ,  Chen Chun-Hsien (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Mueller-Wittig Wolfgang (Fraunhofer Singapore) ,  Ang Wei Tech (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 3030-3035  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空交通の成長量と複雑性に伴い,航空交通管制官(ATCOs)は,今日では重い負担に遭遇する。,航空交通管制(ATC)におけるヒューマンファクタ研究が必須であり,より安全な航空輸送システムへの道を開く。本論文では,ATC実験,脳波(EEG)データは実験を通して収集したを行った。ヒューマンファクタ研究で使用される伝統的なアンケートと心理テストと比較して,提案した新しいEEGアプローチは,非観血的および非中断的に状況認識(SA)のモニタリングを提供する。SAは状況本評価法(SPAM)における応答潜時,三種の機械学習アルゴリズムを用いたEEG信号から予測したとして表した。サポートベクトル回帰は1.5秒の最低予測誤差,は実際の反応潜時の範囲の10%以下を得た。結果はEEGはリアルタイムおよび正確な方法でATCOsの状況認識を測定することの前進の有望なアプローチであることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 安全性 ,  脳波 ,  ヒューマンファクタ ,  学習アルゴリズム ,  予測誤差 ,  *管制官 ,  心理テスト ,  *航空輸送 ,  アンケート ,  *航空交通管制
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  脳波信号 ,  評価法 ,  状況認識 ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 航空交通管制・航法施設  (TE01030T) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： EEG ,  状況 ,  航空交通管制官