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Enregistrement W2703583150 · doi:10.1109/ccece.2017.7946695

EYE-on-HMI: A Framework for monitoring human machine interfaces in control rooms

2017· article· en· W2703583150 sur OpenAlexaff
Harsh V.P. Singh, Qusay H. Mahmoud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituation awarenessComputer scienceKey (lock)Control roomControl (management)Human–computer interactionHuman–machine interfaceEye trackingHuman–machine systemSystems engineeringEngineeringArtificial intelligenceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operator situational awareness in Nuclear Power Plant (NPP) control rooms is quintessential in ensuring plant safe operation. Towards improving situational awareness, a novel framework of the EYE - Expert Supervisory System capable of visually monitoring human machine interfaces (HMI) in cyber physical system (CPS) is proposed with target application in NPP control room environment. EYE applied on HMI (EYE-on-HMI), conceptually offers an unique opportunity to reduce human-in-the-loop errors inherent in feedback control systems and improve overall safety. While assessing the feasibility of the proposed framework, we reflect on implementation challenges and review key enabling state-of-the-art technologies for EYE-on-HMI framework. EYE-on-HMI as a framework is envisioned to be portable to various industrial applications with prospective safety improvement to next generation of commercial applications with “driverless” operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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