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J-GLOBAL ID:202202277591306210   整理番号:22A1177053

エネルギーネットワーク制御室における認知負荷の調査:未来設計の推奨【JST・京大機械翻訳】

Investigating Cognitive Load in Energy Network Control Rooms: Recommendations for Future Designs
著者 (8件):
資料名:
巻: 13  ページ: 812677  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7096A  ISSN: 1664-1078  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,オーストラリアのエネルギー市場オペレータの認知負荷を分析し,世界における最長相互接続電気ネットワークの1つを管理した。各オペレータはアクティブ制御室環境において7つのスクリーンを持つワークステーションを使用し,大きな協調スクリーンにより情報を示し,異なる制御センター間の協調を可能にする。認知負荷は,主観的および生理学的測定の統合を介して訓練シナリオおよび定期的制御室操作の両方で評価した。また,眼追跡ガラスを用いて,オペレータ凝視挙動を分析した。結果は,異なるイベント(正常または予想外),同じセッションに対する異なる参加者,および1セッションの異なる期間が,認知負荷の程度が異なることを示した。システム設計は,いくつかの状況では非効率であり,認知負荷に悪影響を及ぼすことが観察された。例えば,オペレータ協調は高く,協調スクリーンは,2つの制御センターの間で協調するとき,大いに使用された,しかし,システムによる統合は改良できた。眼追跡データ解析は,7つのスクリーンにわたるアプリケーションのレイアウトが,多くのタスクに対して最適ではないことを示した。改善されたレイアウト戦略,応用の可能性のある組合せ,特定の応用の再設計,およびリンクした見解は,手順の統合の改善と視覚的手がかりへの警報の連結に加えて,更なる探索のためにすべて推奨される。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人間機械系 
引用文献 (54件):
  • Astic J.-Y., Bareux G., Buhagiar T., Dussartre M., Omont N., de Longeaux P., et al. (2018). Control center designs: new functions and challenges for the transmission system operator. IEEE Power Energy Mag. 16, 57-66. doi: 10.1109/MPE.2017.2779553
  • Bhavsar P., Srinivasan B., Srinivasan R. (2017). Quantifying situation awareness of control room operators using eye-gaze behavior. Comput. Chem. Eng. 106, 191-201. doi: 10.1016/j.compchemeng.2017.06.004
  • Brouwers S., Wiggins M. W., Helton W., OHare D., Griffin B. (2016). Cue utilization and cognitive load in novel task performance. Front. Psychol. 7, 435. doi: 10.3389/fpsyg.2016.00435
  • Dadashi N., Wilson J. R., Golightly D., Sharples S. (2016). Alarm handling for health monitoring: operator strategies used in an electrical control room of a rail network. Proc. Institut. Mech. Eng. F J. Rail Rapid Transit 230, 1415-1428. doi: 10.1177/0954409715593574
  • Dan A., Reiner M. (2017). Real time eeg based measurements of cognitive load indicates mental states during learning. J. Educ. Data Min. 9, 31-44. doi: 10.5281/zenodo.3554719
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