Репозитарій
Ласкаво просимо до репозитарію Херсонської державної морської академії!
Репозитарій ХДМА – це електронний архів, що виконує функції накопичення, систематизації, зберігання та
забезпечення довготривалого відкритого доступу до праць професорсько-викладацького складу.
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
Нові надходження
Аспекти впливу фактора втоми на психологічний стан навігаторів в ергатичних системах управління судном
(ФОП Вишемирський В.С., 2021) Носов П.С.; Nosov P.S.; Зінченко С.М.; Zinchenko S.M.; Носова Г.В.
Дослідження виявило значний вплив втоми на психологічний стан морських навігаторів, що прямо впливає на ефективність роботи ергатичних систем управління судном. У роботі аналізуються фактори втоми як у кадетів, так і у професійних моряків-навігаторів. Особлива увага приділяється використанню акселерометрів для оцінки просторової зміни постави навігаторів та автоматизованому аналізу мікрореакцій, що дозволяє об'єктивно вивчати поведінкові реакції, які відображають рівень втоми. Зроблені висновки стосуються необхідності розробки нових підходів до визначення втоми без суб'єктивного впливу стороннього спостерігача, зокрема через дослідження траєкторій поведінки навігаторів та вплив втоми на їх рухи і фізіологічні показники. Результати можуть бути використані для перепідготовки навігаторів і вдосконалення їх соціальних очікувань та поведінкових стратегій в умовах роботи.
The study reveals the significant impact of fatigue on the psychological state of marine navigators, which directly affects the efficiency of ergatic ship control systems. The paper examines fatigue factors in both cadets and professional navigator sailors. Special attention is given to the use of accelerometers for assessing the spatial change in the posture of navigators and automated micro-reaction analysis, which allows for an objective study of behavioral responses reflecting fatigue levels. The conclusions emphasize the need for developing new approaches to identify fatigue without subjective influence from an external observer, specifically by investigating the behavior trajectories of navigators and the impact of fatigue on their movements and physiological indicators. The results can be used for the retraining of navigators and improving their social expectations and behavioral strategies in work environments.
Devising an approach to safety management of vessel control through the identification of navigator’s state
(Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2023-08-31) Носов П.С.; Nosov P.S.; Koretsky О.А.; Зінченко С.М.; Zinchenko S.M.; Prokopchuk Y.O.; Грицук І.В.; Gritsuk I.V.; Сокол І.В.; Sokol I.V.; Кириченко К.В.; Kyrychenko K.V.
The object of this study is the processes of automated management of maritime safety by analyzing the manifestations of the human factor of sea navigators. The task solved is justified by the need for formal and logical analysis and intelligent identification of mental motivational states (MMS) of marine navigators whose actions can cause dangerous situations during the control of the ship’s movement. High accident rates due to the fault of the navigators, in the absence of automated means of monitoring their condition, cause a contradiction between the existing means of safety control in controlling the movement of the vessel and the modern requirements of navigation, which needs to be resolved. A safety management approach was devised that takes into account the specificity of navigational tasks and the p-adic classification of dangerous MMS for navigators. This has made it possible to create three security modes that are activated depending on the detected state of the navigator’s MMS. Features of the results are the combination of analysis by means of p-adic systems and intelligent methods of data processing. As a result, sufficient identification accuracy was obtained for more than 75 % of MMS through neural network training. Experimental data collected during the navigation watch, as well as on the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland), became the basis for simulation by means of neural networks. In turn, the training of neural networks made it possible to obtain sufficient identification accuracy by performing up to 3000 iterations. Overall, the learning rate of the neural network was 0.98, which indicates a high level of identification. From a practical point of view, the results could be used for the automated management of shipping safety, as well as for evaluating the level of adaptation of the navigator to dynamically changing conditions. The proposed approach provides opportunities for the application of modern intelligent technologies in the field of maritime transport safety, namely artificial neural network tools that determine notification modes or activation of automatic ship traffic control modules. The specified contradiction requires the design of specialized systems for automated safety management of ship traffic control based on the identified states of navigators.
Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого управління безпекою мореплавства шляхом аналізу проявів людського фактору морських навігаторів. Проблема, що вирішувалася у даному дослідженні, обґрунтовується необхідністю формально-логічного аналізу та інтелектуальної ідентифікації ментальних мотиваційних станів (ММС) морських навігаторів, дії яких можуть спричинити небезпечні ситуації під час керування рухом судна. Високі показники аварійності з вини навігаторів, в умовах відсутності автоматизованих засобів спостереження за їх станом, викликають протиріччя між існуючими засобами контролю безпеки при керуванні рухом судна та сучасними вимогами судноводіння, що потребує вирішення. Було розроблено підхід управління безпекою керування рухом судна що враховує специфіку навігаційних завдань та p-адичну класифікацію небезпечних ММС навігаторів. Це дозволило створити три режими безпеки, які активуються залежно від виявленого стану ММС навігатора. Особливостями отриманих результатів є поєднання аналізу засобами p-адичних систем та інтелектуальних методів обробки даних. В результаті, було отримано достатню точність ідентифікації для понад 75 % ММС через тренування нейронних мереж. Експериментальні дані, зібрані в ході несення навігаційної вахти, а також на симуляторах Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія), стали основою для моделювання засобами нейронних мереж. У свою чергу, тренування нейронних мереж дозволило отримати достатню точність ідентифікації здійснивши до 3000 ітерацій. Загалом, показник рівня навчання нейронної мережі склав 0,98, що свідчить про високий рівень ідентифікації. З практичної точки зору, отримані результати можуть бути використані для автоматизованого управління безпекою судноплавства, а також для оцінки рівня адаптації навігатора до динамічно змінюваних умов. Запропонований підхід надає можливості у застосуванні сучасних інтелектуальних технологій у сфері безпеки морського транспорту, а саме засобів штучних нейронних мереж що визначають режими сповіщень або активацію автоматичних модулів керування рухом судна. Означене протиріччя вимагає розробки спеціалізованих систем автоматизованого управління безпекою керування рухом судна на основі ідентифікованих станів навігаторів.
Model of attention distribution of the navigator while keeping anavigational watch
(ХДМА, 2019-12-05) Носов П.С.; Nosov P.S.; Бень А.П.; Ben A.P.; Nosova G.V.; Novikov V.I.
The aim of the article is to develop a formal model and its geometric approximation that allows to describe the logic of the distribution of attention of the navigator while maneuvering including the possibility of discrete forecasting. To build this model, an analysis of international maritime regulations and situations was carried out, which allowed to determine the formal structure and logical principles of the model close to real situations while solving navigation problems. The article provides formal approaches thattake into account individual factors of the navigator’s predisposition to the perception of navigational situations and the associated dangers. A geometric approximation of the model in the form of a Cartesian cube divided into eight quadrants with local coordinate systems is proposed. This made it possible to combine data on the distribution of attention relative to eight objects according to STCW-78. Formal and logical constructions that allow to separate the conditions of the attention distribution model depending on the stage of the execution of a navigational task within the cycle have been developed. In this regard, the approaches for predicting model states using Markov discrete circuits in the conditions of continuous time have been proposed. Automation of the forecast made it possible in real time to obtain data about the speed of perception and processing of navigational data for transition to subsequent states in order to reduce the likelihood of catastrophic situations related to sea transport
Метою статті є розробка формальної моделі і її геометричної апроксимації, що дозволяє описати логіку розподілу уваги старшим помічникам капітана під час виконання маневрів з можливістю дискретного прогнозування. Аналіз експериментальних та статистичних навігаційних даний дозволяє стверджувати що існує ряд факторів що негативно впливає на результативність виконання маневрів судноводієм у складних умовах. Втрата контролю судноводія визначено фактом як випадковою зміною керуючих впливів при управлінні судном так і траєкторією виконання складних маневрів. Таким чином у статті розглянуто особливості поведінки судноводія із врахуванням макрорівня що відображає індивідуальні стратегії формування його моделі. Для побудови даної моделі проведено аналіз міжнародних морських правил та ситуацій, що дозволило визначити формальну структуру і логічні принципи моделі, що наближені до реальних ситуацій при вирішенні навігаційних завдань. Зазначено ряд навігаційного обладнання у якості джерел інформації які дозволяють визначити геометричну метрику запропонованої моделі. Наводяться формальні підходи, що враховують чинники індивідуальної схильності судноводія до сприйняття навігаційних ситуацій і пов’язаних з ними небезпек. Запропоновано просторову апроксимацію моделі у вигляді декартового куба розділеного на вісім квадрантів з локальними системами координат що дозволило об’єднати дані з розподілу уваги щодо восьми об’єктів згідно ПДМНВ-78. Таким чином з’являється можливість визначення центру уваги та частки уваги судноводія відповідно до кожного з квадрантів що значно спростить аналіз його поведінки експертом під час аналізу складних навігаційних обставин на морському транспорті. Також, розроблені формально-логічні конструкції дозволяють відокремити стани моделі розподілу уваги в залежності від етапу виконання навігаційного завдання в рамках циклу. У зв’язку з цим, запропоновані підходи для прогнозування станів моделі за допомогою Марковських дискретних ланцюгів в умовах безперервного часу. Автоматизація прогнозу дозволила в режимі реального часу отримувати дані про швидкість сприйняття і обробки навігаційних даних для переходу у наступні стани з метою максимального зменшення можливості виникнення катастрофічних ситуацій на морському транспорті.
Approaches to real-time mental fatigue and cognitive load assessment in maritime operations via rgb video analysis
(ХДМА, 2024) Носов П.С.; Nosov P.S.; Kochubei P.О.
Maritime transportation remains the cornerstone of the global economy, facilitating over 80% of international trade. However, mental fatigue, increased cognitive load, and stress are constant risks that can lead to decreased performance, errors, and catastrophic outcomes. Statistics indicate that the human factor is the primary cause of over 75% of maritime accidents. Existing fatigue monitoring methods have significant limitations due to the high cost and invasiveness of equipment. Instead of relying on traditional physiological sensors, the proposed approach uses RGB video stream analysis to track physical indicators of fatigue, such as posture, head position, and eye closure frequency. This solution allows real-time monitoring of seafarers' condition without infringing on their privacy or adding additional burdens. The development of such a monitoring system will be a significant step toward enhancing the safety and efficiency of maritime operations.
Морський транспорт є основою світової економіки, забезпечуючи понад 80% міжнародної торгівлі. Однак розумова втома, підвищене когнітивне навантаження та стрес є постійними ризиками, що можуть призвести до зниження ефективності, помилок і катастрофічних наслідків. Статистика свідчить, що людський фактор є основною причиною понад 75% морських аварій. Виявлено, що існуючі методи моніторингу втоми мають значні обмеження через високу вартість та інвазивність обладнання. Замість традиційних фізіологічних сенсорів, пропонується використовувати RGB відеоаналіз для відстеження фізичних показників втоми, таких як поза, положення голови та частота закриття очей. Це рішення дозволяє моніторити стан моряків без порушення їх приватності та додаткових витрат. Розробка такої системи моніторингу стане важливим кроком для підвищення безпеки та ефективності морських операцій.
Approaches to developing a decision support system for maneuvering considering navigator fatigue
(ХДМА, 2024) Носов П.С.; Nosov P.S.; Koretsky О.А.
The article examines the main factors contributing to ship collisions at sea and the role of COLREGs-72 rules in preventing such situations. Special attention is given to the disregard of these rules by even experienced navigation officers, which often leads to accidents. Fatigue is identified as a key factor influencing decision-making and reducing cognitive abilities. A Decision Support System (DSS) based on COLREGs-72 rules is proposed, which would provide the officer with an automatic, convention-compliant maneuver in complex psychophysiological states, helping to mitigate the effects of fatigue and prevent collisions. Further research will focus on developing a fatigue monitoring and forecasting system to ensure navigation safety.
У статті розглядаються основні фактори, що сприяють зіткненням суден в морі, та роль правил COLREGs-72 в попередженні таких ситуацій. Зокрема, акцентується увага на недотриманні цих правил навіть досвідченими офіцерами навігації, що часто призводить до аварій. Одним з ключових факторів є втома, яка впливає на прийняття рішень та знижує когнітивні можливості. Пропонується використання системи підтримки прийняття рішень (DSS), яка б враховувала правила COLREGs-72 і дозволяла б автоматично приймати правильні маневри в складних психофізіологічних станах, допомагаючи зменшити наслідки втоми та запобігти зіткненням. В подальших дослідженнях передбачається розробка системи моніторингу та прогнозування втоми для забезпечення безпеки навігації.