Analyses of eye tracking and think-aloud protocol data were performed to examine novice-expert differences in perceptual and cognitive aspects of air traffic controllers' situation awareness. In Experiment 1, three groups of field air traffic controllers (experts, intermediates, novices) were asked to perceive situations that were manipulated by situation complexity. In Experiment 2, protocol analysis for previous situation awareness tasks was performed to extract different task models and strategy models as a function of expertise. Then delayed-recall task and interviews about air control plans for the recalled situations were also executed. Results showed that expert controllers concentrate only on several critical features and have their own strategies to reduce mental workloads.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.17
no.3
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pp.32-39
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2009
Due to the lack of navigable airspace caused by worldwide air traffic increases, air traffic control(ATC) services are becoming more complex, which results in the increase of aircraft accidents. To cope with these challenges, major aviation institutes abroad are actively conducting research regarding the human factors affecting controllers but as of late, no such specialized activities have been found in Korea. Due to the dynamic attributes of ATC operations, management of controller's situation awareness(SA) and workload, and knowledge on the impact of abnormal aircraft to controllers are very important. Furthermore, using actual flight data of each country will lead to valuable results, because individually, it has different airspace characteristics and air traffic volumes. This study assumed that air traffic difficulties would affect the controller's SA and workload. To testify the above hypothesis, the abnormal air traffic situations are simulated by using ATC simulator. The findings indicated that the effect of traffic situations containing abnormal aircraft on the controller's SA and workload, it led to demand increase and supply decrease in SA, and increased mental demand, temporal demand, effort and mean workload score in the workload.
Situation awareness is defined as a person's perception of the elements of the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future. Situation awareness is important in attempting to evaluate human behavior in operating complex systems such as aircraft, air traffic control, and nuclear power plant systems. From the literatures this study reviews the relationship between situation awareness and numerous individual, system and environmental factors, and also reviews the methodologies for the empirical measurement of situation awareness applicable to Korea Next Generation Reactor (KNGR) design project. Attention, working memory, workload, stress, system complexity, and automation are presented as critical factors limiting operator's situation awareness. Mental models and goal-directed behavior are hypothesized as important mechanisms overcoming these limits. This study summarized hypothesized guidelines for interface design to improve situation awareness of reactor operators. Some of the guidelines should be tested in the KNGR evaluation experiments in the future.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.6
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pp.69-80
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2023
Ship collision accidents not only cause loss of life and property damage, but also cause marine pollution and can become national disasters, so prevention is very important. Most of these ship collision accidents are caused by human factors due to the navigation officer's lack of vigilance and carelessness, and in many cases, they can be prevented through the support of a system that helps with situation awareness. Recently, artificial intelligence has been used to develop systems that help navigators recognize the situation, but the sea is very wide and deep, so it is difficult to secure maritime traffic datasets, which also makes it difficult to develop artificial intelligence models. In this paper, to solve these difficulties, we propose a method to build a dataset with characteristics similar to actual maritime traffic datasets. The proposed method uses segmentation and inpainting technologies to build a foreground and background dataset, and then applies compositing technology to create a synthetic dataset. Through prototype implementation and result analysis of the proposed method, it was confirmed that the proposed method is effective in overcoming the difficulties of dataset construction and complementing various scenes similar to reality.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.20
no.1
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pp.19-25
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2012
The air traffic situation variables were emphasized in this research to review the awareness level of job performance of military air traffic controllers in application of air traffic situation variables such as detection of aircraft identification, type of aircraft, position ,speed, altitude, determination of separation between departing and arriving in-trail aircraft, physical airport conditions, adverse weather conditions, NAVAID outage and ATC facilities' operational status. In this respect, This study was conducted under the auspice of ATC facility operating agencies and devoting air force air traffic controller's participation by answering the questionnaires from nine radar approach control facilities and other air traffic control towers.
Objective: The aim of this study is to model all levels of situation awareness (SA), which would be able to predict situation awareness quantitatively. Background: When measuring situation awareness, directly measuring SA methods such as SAGAT and SART have been utilized. Several approaches (cognitive modeling approaches) were introduced to model SA but level 3 SA was not completed. For real-life situation, however, it is necessary to detect the problematic level of SA rather than overall SA. Therefore, we proposed a new model of all levels of SA in this study. Method: In order to model all levels of SA, this study chose factors in ACT-R architecture through literature review. ATC (Air Traffic Control)-related simulation task was video-taped to analyze human behaviors in order to model all levels of SA including level 3. Results: As a result, regression analyses show that cognitive activities (neural activations) represented for all levels of SA were highly correlated with SAGAT. Conclusion: In conclusion, neural activations in ACT-R could be proved to be effective to model all levels of SA. Application: Our SA model could be used to predict all levels of SA quantitatively without directly measuring the SA of operators.
This research aimed to investigate whether commercial drivers' situation awareness ability is related to their frequency and magnitude of caused accidents and penalty points. For the purpose of measuring drivers' situation perception and interpretation capacities, two tests named 'situation awareness test' and 'hazard perception test' were developed. The tests were based on the data from 299 commercial drivers (test drivers) using a driving simulator. The outcome of drivers' performance on situation awareness and hazard perception tests was designed to be categorized into 5 grades, classifying the best as grade 1 and the worst as grade 5. As the result, low grades on situation awareness test had positive relationship with accumulated penalty points, frequency of accidents and safety index. Grades on hazard perception test were also positively correlated with accident frequency and safety indices. This suggests situation awareness ability of commercial drivers is significantly related to traffic violations and accident causing tendencies.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.34-39
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2006
This paper introduces a network security situation awareness tool using a traffic pattern map which facilitates recognizing a current network status by extracting and analyzing predetermined traffic features and displaying an abnormal or harmful traffic which deteriorates network performance. The traffic pattern-map consists of $26{\times}26$ intersections, on which the occupancy rate of the port having maximum occupancy is displayed as a bar graph. In general, in case of the Internet worm, the source address section on the traffic pattern map is activated. In case of DDoS the destination address section is activated.
This study was carried out to analyze the risk attitude based on situation awareness of the Vessel Traffic Service Operator (VTSO) on the risk of collision between vessels during the monitoring of vessel traffic through the use of the VTS system. In general, when two vessels are in the close quarters situation, we analyzed the degree of risk of collision from the subjective viewpoint of the VTSOs through an administered survey. Chiefly, we analyzed the risk attitudes of each VTSO in the close quarters situation, by comparing it with the calculated value by the CoRi, which is the ship collision risk model from the VTSO's viewpoint. As a result, it was confirmed that more than 40% of the total VTSO was noted as being in a weak risk aversion type of category. Through a review of the results of analyzing the risk attitude of VTSO according to gender, age, VTS career, VTS center position, accident experience, and boarded career, it was found that there was a significant difference in the VTS career, VTS center position and accident experience. In addition, a regression model that is able to further explain the risk attitude of VTSO was derived as a factor that confirmed the significant difference and applied to CoRi to predict the collision risk according to the individual VTSO to be used as a fundamental information gathering tool for providing more accurate and safe VTS service at sea.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.23
no.3
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pp.18-27
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2015
Many studies have shown that having perception of spatial information is important for air traffic control officer (ATCO) since it helps them understand the current situation and predict the situation it leads to. However, little or no research has been done to investigate if there is any difference at the levels of expertise in perceiving spatial information and predicting a prospective situation. This study investigates the difference between expert and novice ATCO groups in how accurately each group of ATCO perceive spatial information such as position, altitude, speed, and flying direction, and predicting such information they will encounter shortly. In completing a task to watch the movement of airplanes displayed on the computer monitor as a blip, the participants were asked to predict the position, speed, and the altitude of the aircraft in a minute by marking on the sector map. The results show that the expert group performed better in accuracy and had tendency to overestimate on position and altitude; however, no significant difference was found between the two groups in terms of reading a flying direction. Therefore reading a flying direction may not be a reliable indicator to judge expertise of ATCO. But the expert group shows better predicting performance by perceiving spatial information such as airplane's position and altitude with feeling on time. The study suggests that it is important to enhance perceptive skills in ATCO training in improving their expertise in predicting accuracy traffic situation, preventing from air collision, and improving productivity for more efficient air traffic flow. A further study on the relationship between the perception of spatial information and the sense of time in predicting future information and effectiveness as an independent factor would contribute to providing more insights into expertise of ATCOs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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