AUTOMATIC DETERMINATION OF THE NAVIGATORS MOTIVATION MODEL WHEN OPERATING WATER TRANSPORT

Abstract

Context. The article proposes an approach for automated identification of the navigators motivational model in the control of water transport. Algorithms for data extraction as a result of the man-machine interaction of navigator with the electronic control systems of the vessel during performing navigation operations of increased complexity are proposed. Objective. The purpose of research is to apply formal and algorithmic approaches to extracting data on the motivational model of navigator to prevent accidents in water transport. Method. The identification of manifestation determination of navigators’ mental activity by means of the visual concept of the geometric group theory is proposed. This approach delivered the visual systematic-logical combining of diagnostic methods aimed at determining navigators motivational centers and the processes of professional activity like maneuver performing. The key indicator of identification is said to be the parameter of the navigator’s activity as “rpm_port” having an impact on the vessel speed being a marker of intensification of the navigator’s physiological activity. Such an approach is beneficial in time phase identification while maneuvering indicating explicitly at the stepping up of the navigator’s physiological motivational state. It was proven to be correct based on the results due to Ward’s dendrogram, several statistical methods and applied software. The obtained research results encourage the prediction of the navigator’ motivational states in critical situations. Results. In order to confirm the proposed formal-algorithmic approach, an experiment was carried out using the navigation simulator Navi Trainer 5000. Automated analysis of experimental ones made it possible to form a motivational map of the navigator and determine the decision-making model affecting in the processes of control vessel in difficult situations. Conclusions. The proposed research approaches made it possible to automate the processes of extracting data indicating the principles of decision-making by navigator. The effectiveness of proposed approach was substantiated by the results of experimental data automated processing and the constructed tree-like decision-making spaces. Актуальність. У статті запропоновано підхід автоматизованої ідентифікації мотиваційної моделі навігаторів при управлінні морським транспортом. Запропоновано алгоритми вилучення даних в результаті людино-машинного взаємодії навігатора з електронними системами управління судном при виконанні навігаційних операцій підвищеної складності. Мета. Метою дослідження є застосування формального і алгоритмічного підходів до вилучення даних мотиваційної моделі навігатора для запобігання аварій на водному транспорті. Метод. Пропонується ідентифікація детермінованних проявів розумової діяльності навігаторів за допомогою візуальної концепції геометричної теорії груп. Такий підхід забезпечив наочне системо-логічне поєднання діагностичних методів що спрямовані на визначення мотиваційних центрів штурмана і процесів професійної діяльності, наприклад при виконанні маневрів. Ключовим показником ідентифікації вважається параметр активності штурмана «rpm_port», що впливає на швид- кість судна і є маркером посилення його фізіологічної активності. Такий підхід корисний для ідентифікації тимчасових фаз при маневруванні, що явно вказують на зміну мотиваційного стану навігатора. Даний аспект був доведений на підставі результатів дендрограмми Уорда, кількох статистичних методів і прикладного програмного забезпечення. Отримані результати досліджень дозволяють прогнозувати мотиваційні стани навігатора у критичних ситуаціях. Результат. З метою підтвердження запропонованого формально-алгоритмічного підходу був проведений експеримент з використанням навігаційного симулятора Navi Trainer 5000. Автоматизований аналіз експериментальних даних дозволив сформувати мотиваційну карту навігатора і визначити модель прийняття рішень що впливають на процеси управління судном у складних ситуаціях. Висновок. Запропоновані підходи дослідження дозволили автоматизувати процеси вилучення даних що вказують на принципи прийняття рішень навігатором. Результативність запропонованого підходу була обґрунтована за результатами автоматизованої обробки експериментальних даних і побудованих ознакових деревоподібних просторів прийняття рішень. Актуальность. В статье предложен подход автоматизированной идентификации мотивационной модели навигаторов при управлении морским транспортом. Предложены алгоритмы извлечения данных в результате человеко-машинного взаимодействия навигатора с электронными системами управления судном при выполнении навигационных операций повышенной сложности. Цель. Целью исследования является применение формального и алгоритмического подходов к извлечению данных мотивационной модели навигатора для предотвращения аварий на водном транспорте. Метод. Предлагается идентификация детермининированных проявлений мыслительной деятельности навигаторов с помощью наглядной концепции геометрической теории групп. Такой подход обеспечил наглядное систематико-логическое сочетание диагностических методов, направленных на определение мотивационных центров штурмана и процессов профессиональной деятельности, например при выполнении маневров. Ключевым показателем идентификации считается параметр активности штурмана «rpm_port», влияющий на скорость судна и являющийся маркером усиления его физиологической активности. Такой подход полезен для идентификации временной фазы при маневрировании, что явно указывает на изменение мотивационного состояния навигатора. Данный аспект был доказан на основании результатов дендрограммы Уорда, нескольких статистических методов и прикладного программного обеспечения. Полученные результаты исследований позволяют прогнозировать мотивационные состояния навигатора в критических ситуациях. Результат. С целью подтверждения предложенного формально-алгоритмического подхода был проведен эксперимент с использованием навигационного симулятора Navi Trainer 5000. Автоматизированный анализ экспериментальных данных позволил сформировать мотивационную карту навигатора и определить модель принятия решений влияющих на процессы управления судном в сложных ситуациях. Вывод. Предложенные подходы исследования позволили автоматизировать процессы извлечения данных указывающих на принципы принятия решений навигатором. Результативность предложенного подхода была обоснована по результатам автоматизированной обработки экспериментальных данных и построенных признаковых древовидных пространств принятия решений.