İZLEME VE TAKİP GÖREVLERİNDE PERFORMANS GÖSTERGESİ OLARAK EEG VERİLERİNİN KULLANILMASI
USING EEG AS A PERFORMANCE MEASUREMENT IN MONITORING AND TRACKING TASKS
- Tez No: 989801
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Askeri operasyonların teknik karmaşıklığı ve 24 saatlik programı, giderek daha hızlı beceri kazanımı ve uzun süreler boyunca yüksek performans düzeylerini sürdürme becerisini gerektirmektedir. Artan otomasyonla, operatörün rolü genellikle sadece izlemek haline gelmiştir. Öte yandan, aksiyon anında operatörün işlevsel kapasitesi yoğun bilgi akışının bulunduğu sürekli dikkat gerektiren çalışma ortamlarında sıklıkla aşılabilir. Görevde geçirilen süre ile artan performans düşüşleri dikkati sürdürmeyi daha zor hale getirmektedir. Bahsedilen bu durumlar nedeniyle performans hataları gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, pasif beyin algılama verilerini elde etmek ve uzun süreli can sıkıntısı veya aşırı yüklenmeyi tespit etmek için düşük maliyetli ve kullanımı kolay kablosuz elektroensefalografi (EEG) cihazı kullanılmıştır. Çalışmamızda 10 katılımcı ile Mackworth saat testi gerçekleştirilmiştir. Test boyunca Emotiv Epoch+ cihazı ile katılımcıların beyin sinyalleri ve yapılan hatalı girişler kaydedilmiştir. Güvenilir ve güçlü bir veri ön işleme adımı uygulanarak sinyaller gürültülerden temizlenmiştir. Dikkat dağınıklığı tespiti için, gürültülerden arındırılmış beyin sinyallerinden beynin arka bölgesinde bulunan O1 ve O2 bölgeleri seçilmiş ve alfa yoğunluğunun zamansal düzlemdeki seyri incelenmiştir. İstatistiksel analiz sonuçları kişinin test süresince yaptığı hata sayısı ile O1 ve O2 bölgelerinde gerçekleşen alfa güç yoğunluğu artışı arasında güçlü ve pozitif yönlü doğrusal bir ilişkinin varlığını göstermiştir. Bu sonuçlar doğrultusunda düşük maliyetli, ticari bir EEG cihazı ile kaydedilen sinyallere güçlü veri ön işleme adımları uygulanarak oksipital bölgelerde dikkat dağınıklığının tespiti yapılması ve kullanıcı katılımının ve performansının iyileştirilmesi beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
The technical complexity and 24-hour schedule of military operations require increasingly rapid skill acquisition and the ability to maintain high levels of performance over long periods of time. With increased automation, the role of an operator is often simply to monitoring. On the other hand, the functional capacity of the operator at the moment of action can often be exceeded in work environments that require constant attention with a dense information flow. Performance declines that increase with time spent on the task make it more difficult to maintain attention. Performance errors occur due to these situations. In this study, a low-cost and easy-to-use wireless electroencephalography (EEG) device was used to acquire passive brain sensing data and detect prolonged boredom or overload. In this study, the Mackworth clock test was performed with 10 participants and the signals of the participants and the incorrect entries made during the test were recorded with the Emotiv Epoch+ device throughout the test. By applying a reliable and powerful data preprocessing step, the signals are cleared of artifacts. For the detection of drowsiness, O1 and O2 regions from the artifact-free brain signals were selected and the temporal course of alpha intensity was examined. Statistical analysis results showed the existence of a strong positive linear relationship between the number of errors made by the person during the test and the increase in alpha power density in the O1 and O2 regions. In line with these results, it is expected to detect distraction in the occipital regions and improve user participation and performance by applying powerful data preprocessing steps to the signals recorded with a low-cost, commercial EEG device.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Demir çelik sektörü ve demir çelik sektöründe sermaye maliyeti
Iron and steel sector and cost of capital in iron and steel sector
ALİ DİKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HAYATİ ERİŞ
- Enhancement of situational awareness in physical security using mixed reality
Fiziksel güvenlikte karma gerçeklikle durumsal farkındalığın artırılması
NAZIM YİĞİT KAVASOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Hava aracı tespit ve takip sisteminin gerçek zamanlı olarak gömülü sistem üzerinde gerçekleştirilmesi
Implementation of aircraft detection and tracking system in real time on embedded systems
MEHMET SÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH GÖRGÜNOĞLU
- High-speed trajectory tracking controller design
Yüksek hızlı iz takip kontrolörü tasarımı
OMAR SHADEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. EMRE KOYUNCU