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吉田 一雄; 横林 正雄; 田辺 文也; 川瀬 勝美*; 古宮 明敏*
JAERI-Data/Code 2001-023, 118 Pages, 2001/08
JAERI-Data-Code-2001-023.pdf:8.65MB
JACOSは、原子力発電所の異常時における運転員の認知行動と原子炉系の挙動が影響を及ぼし合ったマンマシンシステムの挙動を模擬する計算機シミュレーションシステムである。マンマシンシステムの評価に際して、運転員の認知行動とそれに影響を受けた原子炉系の挙動に関する詳細な情報の提供を目的とする。シミュレーションシステムは、動的に結合された運転員モデルと原子炉モデルから成る。前者では、AI手法の一つである「黒板」モデルに基づく分散協調推論手法を用いた。異常への対応のための認知行動は、Rasmussenの梯子モデルを参考にした。ルールベース行動は、If-Thenタイプルールの知識表現を用いてシミュレーションした。また、知識ベース行動を模擬するために機能的知識を多層流れモデル(Multilevel Flow Modeling)で表現し、それを定性理論で探索する方法を開発した。さらに、認知特性として短期記憶での容量の限界と減衰,注意の狭窄,知識の想起の特性をモデル化した。また、原子炉モデルは、詳細熱水力解析コードRELAP5/MOD2を核として開発した。本報告書は、JACOSのマニュアルとして、第1部には両モデルの説明,第2部には、プログラムのインストールの手順,運転員モデルの知識の作成方法,シミュレーションの実施手順,結果の分析方法,第3部ではシミュレーション実行例について記す。
吉田 一雄; 田辺 文也; 川瀬 勝美*
計測自動制御学会論文集, 32(4), p.567 - 576, 1996/04
原子力発電所の異常時での運転員の認知行動を計算機を用いて模擬するシステムを開発する中で、M.Lindが考案したMultilevel Flow Modeling (MFM)を利用して機能的特性に関する知識を表現し、定性推論に用いる方法を考案した。MFMは物理システムの機能的な特性を物質とエネルギーの流れに着目して記述する枠組みで、これを用いて知識ベースを構築すれば、機能的特性を抽象度と詳細度の異なるレベルで記述することが可能となる。この知識表現を用いて、典型的なPWRを対象に異常の原因を定性推論で同定する推論システムを試作し、その有効性を確認するために単一原因で発生する異常事象の複数のケースを対象に推論を実施した。その中で、MFMを用いてシステムの機能的な特性を記述することが、推論の効率化、定性推論固有の曖昧性の解消に及ぼす効果について検討した。
吉田 一雄; 横林 正雄; 田辺 文也; 川瀬 勝美*
Journal of Nuclear Science and Technology, 33(2), p.110 - 118, 1996/02
被引用回数：2 パーセンタイル：24.74(Nuclear Science & Technology)マンマシンシステムの評価のツールとして、異常時での運転員の認知行動を模擬する計算機を用いたシミュレーションシステムの開発を行った。システムは運転員モデルと原子炉モデルから成る。前者では、AI手法の一つである「黒板」モデルに基づく分散協調推論手法を用いた。異常への対応のための認知行動は、Rasmussenの梯子モデルを参考にした。また、ルールベース行動だけでなく知識ベース行動を模擬するために機能的知識を多層流れモデル(MFM)で表現しそれを定性推論で探索する方法を提案した。さらに、短期記憶の容量と減衰、注意の狭窄、知識の呼出の特性など主要な認知特性をモデル化した。また、原子炉モデルは、詳細熱水力解析コードを核として開発し、運転員計算モデルと動的に結合した。運転員モデルの検証のため、数ケースの異常事象の模擬を行い、その有効性を確認した。
吉田 一雄; 横林 正雄; 川瀬 勝美*; 田辺 文也
Symbiosis of Human and Artifact: Future Computing and Design for Human-Computer Interaction,20A, 0, p.939 - 944, 1995/00
ヒューマンファクタ研究の中で、マンマシンシステムの評価のツールとして、異常時での運転員の認知行動を模擬する計算機を用いたシミュレーションシステムの開発を進めている。開発の中心は、運転員モデルの作成である。そこでは、AI手法の一つである「黒板」モデルに基づく分散協調推論手法を用いている。運転員が行う原子炉の異常への対応のための認知行動は、Rasmussenの梯子モデルを参考にした。また、ルールベース行動だけでなく知識ベース行動を模擬するために機能的知識を多層流れモデル(MFM)で表現しそれを定性推論で探索する方法を提案した。さらに、主要な認知特性のモデルとして、短期記憶の容量と減衰、注意の狭窄、知識の呼び出しの特性などをモデル化した。運転員モデルの検証のため、数ケースの異常事象の模擬を行い、その有効性を確認した。
吉田 一雄; 横林 正雄; 田辺 文也; 川瀬 勝美*
VTT Symp. 158: 5th European Conf. on Cognitive Science Approaches to Process Control, 0, p.338 - 347, 1995/00
ヒューマンファクタ研究の中で、マンマシンシステムの評価のツールとして、異常時での運転員の認知行動を模擬する計算機を用いたシミュレーションモデルの開発を進めている。原子炉の異常に対応するときの運転員の認知行動のモデルは、Rasmussenの意思決定の梯子モデルを参考にし、AI手法の一つである「黒板」モデルに基づく分散協調推論手法を用いて運転員計算モデルを作成した。ルールベース行動だけでなく認識ベース行動を模擬するために、多層流れモデル(MFM)で表現した機能的知識を定性推論で探索する方法を提案した。さらに、主要な認知特性もモデル化した。また、異常時の原子炉の挙動を模擬するため詳細熱水力解析コードを核とする原子炉計算モデルを併せて開発し、運転員計算モデルと動的に結合した。モデルの検証のため数ケースの異常事象の模擬を行い、その有効性を確認した。
