Online detection of pilot workload by using FNIR sensors
FNIR sensörler ile pilot iş yükünün çevrim içi tespiti
- Tez No: 505537
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT PERİT ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 210
Özet
Havacılık gibi emniyet tedbirlerinin kritik olduğu bir alanda, pilotların mental iş yükünün doğru bir şekilde ölçülüp yorumlanması operasyonun güvenli bir şekilde tamamlanmasında kullanılacak önemli bir metottur. Ancak doğru ölçümleri çevrim içi olarak pilotun uçuş kabiliyetlerini sınırlandırmadan yapabilmek insan faktörü ve havacılık psikolojisi açısından üzerinde çalışılan aktif bir çalışma alanı haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında pilotların mental iş yükünün simülasyon ortamında ve çevrim içi olarak ölçülmesi ve bu ölçümlerin kullanılarak gerekli tedbirlerin alınmasına vesile olacak çalışmalara zemin hazırlanması hedeflenmiştir. fNIR (Functional Near Infrared Spectroscopy) teknolojisinin insanlı uygulamalardaki başarısı ve sensörlerinin diğer beyin görüntüleme yöntemlerine göre pilotu rahatsız etmeyecek daha ergonomik yapısı nedeniyle ölçümler fNIR sensör ve kontrol üniteleri ile yapılmıştır. İyi tanımlanmış çeşitli test senaryoları ile önce çevrim dışı olarak ölçümler yapılıp algoritmalar üretilmiş, daha sonra da bu algoritmaları kullanarak çevrim içi sonuçlar üretecek bir yazılım geliştirilmiştir. Elde edilen bulgular doğrusal olmayan algoritmalar kullanılarak tüm pilotlardan kısmi verilerle geliştirilen modellerin test sonuçlarının oldukça başarılı olduğuna işaret etmektedir. Yüksek doğruluk skorları veren modeller sırasıyla ancak bir birine çok yakın olarak RBF çekirdek fonksiyonlu SVM, LSTM ve RNN makine öğrenmesi algoritmalarıyla geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Measuring mental workload of pilots and evaluating such measurements are important concerns in the aviation domain that requires high safety critical precautions. However, obtaining valid online measures without reducing operational capabilities of pilots remains to be an active area of research in human factors and aviation psychology. The aim of this thesis is to develop online measures for monitoring the changes of pilots' mental workload and establish a basis for follow-up studies that may use these measurements to implement new types of safety precautions in the cockpit. Since Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) technology has been successfully employed in recent human factors studies and fNIRS sensors have an ergonomic design that minimizes the discomfort of pilots as compared to other brain imaging methods, fNIRS optical brain imaging technology is employed in this thesis study. Firstly, changes in the mental workload of pilots are studied as performing offline analyses in well-defined test scenarios in order to devise physiological patterns and algorithms for mental workload assessment. Afterwards, a software that can make online mental workload assessment by using these algorithms is developed and tested. The results indicate that models that are trained over data sampled from all pilots' sessions yielded the highest classification accuracy. SVM with RBF kernel function, LSTM and RNN which are used during the model development yield the highest accuracy scores with the given order, albeit with similar results.
Benzer Tezler
- Yeni nesil haberleşme sistemlerinde derin öğrenme tabanlı sezici tasarımı ve başarım analizi
Deep learning based detector design and performance analysis in new genration communication systems
AHMET EMİR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KAYA
- Afet sonrası iyileştirme ve yeniden yapılanma çalışmalarına yönelik afet yönetimi bilgi sistemi tasarımı
Disaster recovery and reconstruction design studies for disaster management information system
HAVVA GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Jeodezi ve FotogrametriBülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALKAN
- Enterprise risk management applications at BİST İstanbul on financial companies
Finansal olmayan Borsa İstanbul şirketlerinde kurumsal risk yönetimi uygulamaları
RİZA BOZOKLAR
- Derin öğrenme tabanlı geçek zamanlı kimliklendirme sistemi
Deep learning based real time identification system
MEHMET FATİH ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
- Demiryolu hemzemin geçitlerinde emniyet değerlendirmesi: Türkiye için örnek bir model oluşturma
Safety assessment at railway level crossings: Developing a sample model for Turkey
GÖKHAN BAYAZIT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ADEM FAİK İYİNAM
