PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Towards automated performance assessment for maritime navigation

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents the outcome of a pre-project that resulted in an initial version (prototype) of an automated assessment algorithm for a specific maritime operation. The prototype is based on identified control requirements that human operators must meet to conduct safe navigation. Current assessment methods of navigation in simulators involve subject matter experts, whose evaluations unfortunately have some limitations related to reproducibility and consistency. Automated assessment algorithms may address these limitations. For a prototype, our algorithm had a large correlation with evaluations performed by subject matter experts in assessment of navigation routes. The results indicate that further research in automated assessment of maritime navigation has merit. The algorithm can be a stepping stone in developing a consistent, unbiased, and transparent assessment module for evaluating maritime navigation performance.
Twórcy
  • University College of Southeast Norway, Borre, Norway
autor
  • University College of Southeast Norway, Borre, Norway 
  • University College of Southeast Norway, Borre, Norway 
Bibliografia
  • 1 Allen, M. J. & Yen, W. M. (1979). Introduction to Measurement  Theory. Belmont, CA: Wadsworth. 
  • 2 Bjørkli, C. A., Øvergård, K. I., Røed, B. K., & Hoff, T. (2007).  Control  Situations  in  High‐Speed  Craft  Operation.  Cognition,  Technology,  and  Work,  9,  67‐80.  doi:  10.1007/s10111‐006‐0042‐z 
  • 3 Bjørkli, C. A. & Øvergård, K. I. (2012). Automated assessment  of docking maneuvers: When do we know when an operator  performs  well?  Presentation  at  Scandinavian  Maritime  Conference 2012, 28‐29 November at Vestfold University  College, Horten, Norway.
  • 4 Cronbach, L. J., Gleser, G. C., Nanda, H., & Rajaratnam, N.  (1972).  The  Dependability  of  Behavioral  Measurements.  London, England: John Wiley.  
  • 5 Danziger,  S.,  Levav,  J.,  &  Avnaim‐Pesso,  L.  (2011).  Extraneous factors in judicial decisions. Proceedings of the  National  Academy  of  Sciences,  108(17),  6889‐6892.  doi:  10.1073/pnas.1018033108 
  • 6 Endsley,  M.  R.  (1995).  Toward  a  theory  of  situation  awareness  in  dynamic  systems. Human  Factors:  The  Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 37(1),  32‐64. doi: 10.1518/001872095779049543 
  • 7 Flin, R. H., OʹConnor, P., & Crichton, M. (2008). Safety at the  sharp  end:  a  guide  to  non‐technical  skills.  Aldershot,  England: Ashgate.
  • 8 Freedman,  D.  A.  (2009).  Statistical  Models:  Theory  and  Practice,  rev.  ed.  Cambridge,  England:  Cambridge  University Press.  
  • 9 Fried, G. M., & Feldman, L. S. (2008). Objective assessment  of technical performance. World Journal of Surgery, 32,  156‐160. doi: 10.1007/s00268‐007‐9143‐y
  • 10 Gauss, B., & Kersandt, D. (2005). NARIDAS‐Navigational  Risk Detection and Assessment System for the Ship’s  Bridge. In Proceedings of the International Conference  on  Computational  Intelligence  for  Modelling,  Control  and Automation, 2005 (Vol. 2, pp. 612‐617). IEEE. 
  • 11 Gauss, B., Rötting, M., & Kersandt, D. (2007). NARIDAS– evaluation  of  a  risk  assessment  system for the ship’s  bridge.  In Human  Factors  in  Ship  Design,  Safety  and  Operation.  RINA‐The  Royal  Institution  of  Naval  Architects. International Conference.
  • 12 Hederström, H., Kersandt, D., & Müller, B. (2012). Taskoriented structure of the navigation process and quality  control of its properties by a nautical task management  monitor (ntmm). European Journal of Navigation, 10(3).  Higgins, J. P. T. & Altman, D. G. (2008). Assessing risk of  bias in included study. In J. P. T. 
  • 13 Higgins and S. Green  (eds.).  Cochrane  Handbook  for  Systematic  Reviews  of  Interventions (pp. 187‐242). West Sussex, England: John  Wiley & Sons.
  • 14 Higgins, J. P. T., Altman, D. G., Gøtzsche, P. C., Jüni, P.,  Moher,  D.,  Oxman,  A.  D.,  Savovic,  et  al.  (2011).  The  Cochrane collaborationʹs tool for assessing risk of bias in  randomised  trials.  British  Medical  Journal,  343(7829),  d5928. doi: 10.1136/bmj.d5928 
  • 15 Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. New York,  NY: Farrar, Straus and Giroux.
  • 16 Kahneman, D., Slovic, P., & Tversky, A. (1982). Judgment  under  uncertainty:  Heuristics  and  biases.  Cambridge,  England: Cambridge University Press
  • 17 Kongsberg Maritime (2017) K‐Sim Navigation – Kongsberg.  Web  site  Kongsberg  Maritime  [Available at] https://www.kongsberg.com/en/kongsbergdigital/maritime%20simulation/ksim%20navigation%20‐page/ 
  • 18 Manca,  D.,  Nazir,  S.,  Colombo,  S.,  &  Kluge,  A.  (2014).  Procedure  for  automated  assessment  of  industrial  operators. Chemical Engineering Transactions, 36, 391‐396.  doi: 10.3303/CET1436066 
  • 19 Manca, D., & Brambilla, S. (2011). A methodology based on  the  Analytic  Hierarchy  Process  for  the  quantitative  assessment of emergency preparedness and response in  road  tunnels.  Transport  Policy,  18(5),  657‐664.  doi:  10.1016/j.tranpol.2010.12.00
  • 20 Manca, D., Nazir, S., Lucernoni, F., & Colombo, S. (2012).  Performance indicators for the assessment of industrial  operator. Computer Aided Chemical Engineering, 30, 1422‐  1426. Doi:10.1016/B978‐0‐444‐59520‐1.50143‐3. 
  • 21 McCormack, W. (2007). Automated Operator and System  Performance Assessment. In T. Bastiaens & S. Carliner  (Eds.), Proceedings of World Conference on E‐Learning in  Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education  2007 (pp. 7252‐7259). Chesapeake, VA: Association for  the Advancement of Computing in Education (AACE).
  • 22 Nazir, S., Colombo, S., & Manca, D. (2013). Minimizing the  risk in the process industry by using a plant simulator: a  novel  approach.  Chemical  Engineering  Transactions,  32,  109‐114. doi: 10.3303/ACOS1311028 
  • 23 Nazir, S., & Manca, D. (2015). How a plant simulator can  improve industrial safety. Process Safety Progress, 34(3),  237‐243. doi:10.1002/prs.11714 
  • 24 Nazir, S., Sorensen, L. J., Øvergård, K. I. & Manca, D. (2015).  Impact  of  training  methods  on  distributed  situation  awareness of industrial operators. Safety Science, 73, 136145. doi: 10.1016/j.ssci.2014.11.015
  • 25 Petersen, J. (2004). Control situations in supervisory control.  Cognition,  Technology,  and  Work,  6,  266‐274.  doi:  10.1007/s10111‐004‐0164‐0 
  • 26 Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: planning,  priority  setting,  resources  allocation.  New  York,  NY:  McGraw‐Hill. 
  • 27 Saaty,  T.  L.  (2007).  Time  dependent  decision‐making;  dynamic priorities in the AHP/ANP: Generalizing from  points  to  functions  and  from  real  to  complex  variables. Mathematical  and  Computer  Modelling, 46(7),  860‐891. 
  • 28 Øvergård,  K.  I.  (2012).  Absolute  constraints,  situation  awareness  and  modelling  of  socio‐technical  systems.  Presentation at the Scandinavian Maritime Conference  2012, 28‐29 November at Vestfold University College,  Horten, Norway. 
  • 29 Øvergård, K. I., Bjørkli, C. A., Røed, B. K. & Hoff, T. (2010).  Control  strategies  used  by  experienced  marine  navigators: observations of verbal conversations during  navigation  training.  Cognition,  Technology,  and  Work,  12(3), 163‐179. doi: 10.1007/s10111‐009‐0132‐9 
  • 30 Øvergård, K. I., Nielsen, A. R., Nazir, S., & Sorensen, L. J.  (2015).  Assessing  navigational  teamwork  through  the  situational  correctness  and  relevance  of  communication. Procedia  Manufacturing, 3,  2589‐2596.  doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.579 
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-72c32737-2adb-476f-85a3-2aa0464c26fb
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.