Розробка підходу для автоматизованого відновлення кваліфікаційних параметрів судноводія в умовах ризику

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.296955

Ключові слова:

когнітивна автоматизація, кваліфікаційні параметри, навігаційні ризики, морський транспорт, людський фактор

Анотація

Об'єктом дослідження є системи управління безпекою керування судном, шляхом ідентифікації та відновлення кваліфікаційних параметрів судноводіїв у критичних ситуаціях.

Проблема, що вирішувалася у даному дослідженні, полягає у передчасному визначенні недостатнього рівня кваліфікації для виконання окремих операцій при управлінні рухом судна, шляхом застосування формально-логічної моделі виявлення інтуїтивних дій оператора-судноводія та поетапним відновленням його кваліфікаційних параметрів за допомогою розробленого методу.

У якості отриманих результатів було детально описано етапи розробки та формально-логічну структуру моделі та методу в розрізі когнітивної автоматизації. Вдалось забезпечити завчасне виявлення ризиків при керуванні рухом судна в 56 % випадків, підчас лабораторного експерименту на симуляторах що у 24 % випадків виявились особливо небезпечними.

Інтерпретація результатів полягала в алгоритмізації складно-формалізованих даних про дії операторів та застосуванні методу відновлення їх кваліфікаційних параметрів що дозволило комплексно підійти до управління безпекою.

Особливості та відмінні риси результатів полягали у прогнозуванні рівня небезпеки шляхом моделювання морських операцій із вхідними навігаційними та індивідуальними умовами. Це дозволило збільшити результативність виконання операцій до 89 %, зменшити явище втрати контролю над курсом до 32 %, скоротити критичні ситуації до 7 % та витрати ресурсів.

Сфера та умови практичного використання полягає у комплексній оцінці зовнішніх та внутрішніх впливів на рівень небезпеки, затримки у прийнятті рішень операторами та умов плавання. Результати моделювання можуть бути використані для створення стратегій планування маневрів, прогнозування ризиків та розробці систем морської безпеки

Біографії авторів

Вікторія Петрівна Пономарьова, Херсонська державна морська академія

Аспірант

Кафедра експлуатації суднового електрообладнання і засобів автоматики

Павло Сергійович Носов, Херсонська державна морська академія

Кандидат технічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра інноваційних технологій та технічних засобів судноводіння

Андрій Павлович Бень, Херсонська державна морська академія

Кандидат технічних наук, професор, проректор з науково-педагогічної роботи

Кафедра судноводіння

Ігор Степанович Попович, Херсонський державний унiверситет

Доктор психологічних наук, професор

Кафедра психології

Юрій Олександрович Прокопчук, Історія Інституту технічної механіки Національної академії наук України

Доктор технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Відділу системного аналізу та пробем керування

Павло Петрович Маменко, ТОВ «ЕМ EC СІ КРЮІНГ СЕРВІСЕС»

Капітан далекого плавання, PhD

Сергій Валерійович Дудченко, Херсонський морський спеціалізований тренажерний центр при Херсонській державній морській академії

Директор, капітан далекого плавання

Кафедра управління судном

Едуард Сейярович Аппазов, Херсонська державна морська академія

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інноваційних технологій та технічних засобів судноводіння

Ігор Васильович Сокол, Морський фаховий коледж

Кандидат педагогічних наук

Посилання

  1. Mahbub Tusher, H., Haque Munim, Z., Hussain, S., Nazir, S. (2023). An automated machine learning approach for early identification of at-risk maritime students. AHFE International. https://doi.org/10.54941/ahfe1003150
  2. Engel, C., Elshan, E., Ebel, P., Leimeister, J. M. (2023). Stairway to heaven or highway to hell: A model for assessing cognitive automation use cases. Journal of Information Technology. https://doi.org/10.1177/02683962231185599
  3. Miller, M., Holley, S. (2023). Deficits in Cognitive Resilience of Commercial Pilots: The Case For a CRM Tenet on Computer Information and Automation in Digital Flight Operations. AHFE International. https://doi.org/10.54941/ahfe1003921
  4. Khatun, M., Wagner, F., Jung, R., Glaß, M. (2023). Identification of Interface Related Factors Between Safety Management System and Cybersecurity Management System for Highly Automated Driving Vehicles. Proceedings of the 25th International Conference on Enterprise Information Systems. https://doi.org/10.5220/0011708700003467
  5. Gaitanidou, E., Loukea, M., Alertas, I., Spanidis, P., Bekiaris, E. (2023). E-Learning Training Tool for Automated Transport Systems. Advances in Intelligent Traffic and Transportation Systems. https://doi.org/10.3233/atde230004
  6. Chang, Z., He, X., Fan, H., Guan, W., He, L. (2023). Leverage Bayesian Network and Fault Tree Method on Risk Assessment of LNG Maritime Transport Shipping Routes: Application to the China–Australia Route. Journal of Marine Science and Engineering, 11 (9), 1722. https://doi.org/10.3390/jmse11091722
  7. Múller-Plath, G., Lehleitner, J., Maier, J., Silva-Lóbling, J., Zhang, H., Zhang, X., Zhou, S. (2023). How Does Maritime Situation Awareness Depend on Navigation Automation and Mental Workload? A Sea Simulator Experiment. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 17 (4), 963–969. https://doi.org/10.12716/1001.17.04.23
  8. Engel, C., Ebel, P., Leimeister, J. M. (2022). Cognitive automation. Electronic Markets, 32 (1), 339–350. https://doi.org/10.1007/s12525-021-00519-7
  9. Brcko, T., Androjna, A., Srše, J., Boć, R. (2021). Vessel Multi-Parametric Collision Avoidance Decision Model: Fuzzy Approach. Journal of Marine Science and Engineering, 9 (1), 49. https://doi.org/10.3390/jmse9010049
  10. Cao, Q., Wang, B., Dong, G., Hu, K., Yang, H. (2022). Operator Optimization Oriented Person Re-Identification. Journal of Physics: Conference Series, 2284 (1), 012019. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2284/1/012019
  11. Grasmeier, M., Tadić, T. (2023). Enhancing Maritime Safety Training Through Active Learning: The Theoretical Framework and Prototype Development of the Virtual Training Vessel. Available at: https://www.researchgate.net/publication/376167960_Enhancing_Maritime_Safety_Training_Through_Active_Learning_The_Theoretical_Framework_and_Prototype_Development_of_the_Virtual_Training_Vessel
  12. Wishart, J., Zhao, J., Woodard, B., O’Malley, G., Guo, H., Rahimi, S., Swaminathan, S. (2023). A Proposed Safety Case Framework for Automated Vehicle Safety Evaluation. 2023 IEEE International Automated Vehicle Validation Conference (IAVVC). https://doi.org/10.1109/iavvc57316.2023.10328077
  13. Danish, A., Veena, D., Samad, D. A., Faiza, J., Hira, K., Tayyaba, S..(2023). Enhancing Home Automation through Brain-Computer Interface Technology. Xi'an Shiyou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)/Journal of Xi'an Shiyou University, 19 (12), 217–223. Available at: https://www.researchgate.net/publication/376272436_Enhancing_Home_Automation_through_Brain-Computer_Interface_Technology
  14. Griffiths, T. L., Callaway, F., Chang, M. B., Grant, E., Krueger, P. M., Lieder, F. (2019). Doing more with less: meta-reasoning and meta-learning in humans and machines. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 24–30. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.01.005
  15. Kelly, A. (2017). Think Twice: Review of Thinking, Fast and Slow by Daniel Kahneman (2011). Numeracy, 10 (2). https://doi.org/10.5038/1936-4660.10.2.15
  16. Prokopchuk, Y. (2022). Intuition: The Experience of Formal Research. Dnipro: PSACEA Press, 724. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12215.39841
  17. Popovych, I., Halian, I., Lialiuk, G., Chopyk, R., Karpenko, Ye., Melnyk, Yu. (2022). Research of young female handball players’ self-actualizing mental states. Journal of Physical Education and Sport, 22 (7), 1599–1607. https://doi.org/10.7752/jpes.2022.07201
  18. Popovych, I., Plokhikh, V., Hrys, A., Pavliuk, M., Nosov, P., Zinchenko, S. (2023). Operationalization of footballers’ emotional intelligence in the dimensions of motivational orientation: analysis based on the basic positions. Journal of Physical Education and Sport, 23 (3), 772–781. https://doi.org/10.7752/jpes.2023.03095
  19. Blynova, O., Derevianko, S., Ivanova, O., Popovych, I., Estay Sepúlveda, J. G. (2022). Demanda profesional de trabajadores migrantes potenciales. Revista Notas Históricas Y Geográficas, 88–106. Available at: https://www.revistanotashistoricasygeograficas.cl/index.php/nhyg/article/view/435
  20. Solovey, O., Ben, A., Dudchenko, S., Nosov, P. (2020). Development of control model for loading operations on heavy lift vessels based on inverse algorithm. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (107)), 48–56. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.214856
  21. Nosov, P., Zinchenko, S., Ben, A., Prokopchuk, Y., Mamenko, P., Popovych, I. et al. (2021). Navigation safety control system development through navigator action prediction by data mining means. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (110)), 55–68. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.229237
  22. Nosov, P., Zinchenko, S., Plokhikh, V., Popovych, I., Prokopchuk, Y., Makarchuk, D. et al. (2021). Development and experimental study of analyzer to enhance maritime safety. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (112)), 27–35. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239093
  23. Nosov, P., Koretsky, O., Zinchenko, S., Prokopchuk, Y., Gritsuk, I., Sokol, I., Kyrychenko, K. (2023). Devising an approach to safety management of vessel control through the identification of navigator’s state. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (124)), 19–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.286156
  24. Plokhikh, V. V. (2023). Relationship between coping behavior and students’ perceptions of the passage of time. Insight: the psychological dimensions of society, 9, 72–93. Available at: https://insight.journal.kspu.edu/index.php/insight/article/view/124/93
  25. Kalenchuk, V. O., Fedchuk, O. V., Mykhaylyuk, V. P. (2023). Relationship between corporate culture and psychological safety of training and educational space for young female athletes. Insight: the psychological dimensions of society, 9, 113–129. Available at: https://insight.journal.kspu.edu/index.php/insight/article/view/127/95
  26. Fan, S., Ji, T., Gordon, W., Rickard, B. (2013). Forecasting Baltic Dirty Tanker Index by Applying Wavelet Neural Networks. Journal of Transportation Technologies, 03 (01), 68–87. https://doi.org/10.4236/jtts.2013.31008
  27. Zhuravlova, L. P., Lytvynchuk, A. I., Grechukha, I. A., Bedny, I. S. (2023). Subclinical personal correlates of psychological safety. Insight: the psychological dimensions of society, 9, 94–111. Available at: https://insight.journal.kspu.edu/index.php/insight/article/view/125/94
  28. Popovych, I., Hulias, I., Serbin, I., Piletska, L., Mashchak, S., Zahrai, L. (2023). Psychological content parameters of attention in the structure of time perspective of young female athletes: comparative analysis. Journal of Physical Education and Sport, 23 (1), 152–161. https://doi.org/10.7752/jpes.2023.01019
  29. Serhii, Z., Oleh, T., Pavlo, N., Ihor, P., Kostiantyn, K. (2022). Pivot Point position determination and its use for manoeuvring a vessel. Ships and Offshore Structures, 18 (3), 358–364. https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2052480
  30. Wei, H., Wei, X., Guo, J., Zhou, J. (2022). Application of PID in Position Control of Multi-Articulated Robotic Arms in Rock Drilling Trolleys. Mechatronics and Automation Technology. https://doi.org/10.3233/atde221159
  31. Abougarair, A. J., Aburakhis, M. K. I., Edardar, M. M. (2022). Adaptive Neural Networks Based Robust Output Feedback Controllers for Nonlinear Systems. International Journal of Robotics and Control Systems, 2 (1), 37–56. https://doi.org/10.31763/ijrcs.v2i1.523
  32. Yu, Y., Adu, K., Tashi, N., Anokye, P., Wang, X., Ayidzoe, M. A. (2020). RMAF: Relu-Memristor-Like Activation Function for Deep Learning. IEEE Access, 8, 72727–72741. https://doi.org/10.1109/access.2020.2987829
  33. Kamran, Shah, F. A., Aly, W. H. F., Aksoy, H., Alotaibi, F. M., Mahariq, I. (2022). Numerical Inverse Laplace Transform Methods for Advection-Diffusion Problems. Symmetry, 14 (12), 2544. https://doi.org/10.3390/sym14122544
  34. Shutovskyi, A. (2023). Some applied aspects of the Dirac delta function. Ukrainian Mathematical Bulletin, 20 (3), 442–453. https://doi.org/10.37069/1810-3200-2023-20-3-7
  35. Higaki, T., Hashimoto, H., Yoshioka, H. (2022). Investigation and Imitation of Human Captains’ Maneuver Using Inverse Reinforcement Learning. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1844861/v1
  36. Ren, B., Guan, W., Zhou, Q., Wang, Z. (2023). EEG-Based Driver Fatigue Monitoring within a Human–Ship–Environment System: Implications for Ship Braking Safety. Sensors, 23 (10), 4644. https://doi.org/10.3390/s23104644
  37. Lyu, H., Yue, J., Zhang, W., Cheng, T., Yin, Y., Yang, X. et al. (2023). Fatigue Detection for Ship OOWs Based on Input Data Features, From the Perspective of Comparison With Vehicle Drivers: A Review. IEEE Sensors Journal, 23 (14), 15239–15252. https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3281068
  38. Chen, X., Wei, C., Xin, Z., Zhao, J., Xian, J. (2023). Ship Detection under Low-Visibility Weather Interference via an Ensemble Generative Adversarial Network. Journal of Marine Science and Engineering, 11 (11), 2065. https://doi.org/10.3390/jmse11112065
  39. Biočić, T., Frančić, V., Hasanspahić, N., Maglić, L. (2023). The Analysis of the Deficiencies Resulting from Paris MoU PSC Inspections. Naše More, 70 (4), 228–238. https://doi.org/10.17818/nm/2023/4.5
  40. Wang, Z., Wu, Y., Chu, X., Liu, C., Zheng, M. (2023). Risk Identification Method for Ship Navigation in the Complex Waterways via Consideration of Ship Domain. Journal of Marine Science and Engineering, 11 (12), 2265. https://doi.org/10.3390/jmse11122265
  41. Zhang, D., Chu, X., Liu, C., He, Z., Zhang, P., Wu, W. (2024). A Review on Motion Prediction for Intelligent Ship Navigation. Journal of Marine Science and Engineering, 12 (1), 107. https://doi.org/10.3390/jmse12010107
Розробка підходу для автоматизованого відновлення кваліфікаційних параметрів судноводія в умовах ризику

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-28

Як цитувати

Пономарьова, В. П., Носов, П. С., Бень, А. П., Попович, І. С., Прокопчук, Ю. О., Маменко, П. П., Дудченко, С. В., Аппазов, Е. С., & Сокол, І. В. (2024). Розробка підходу для автоматизованого відновлення кваліфікаційних параметрів судноводія в умовах ризику. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (127), 6–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.296955

Номер

Том 1 № 3 (127) (2024): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Victoria Ponomaryova, Pavlo Nosov, Andrii Ben, Ihor Popovych, Yurii Prokopchuk, Pavlo Mamenko, Sergiy Dudchenko, Eduard Appazov, Ihor Sokol

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.