JP2832058B2 - マンマシンインタフェイス - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、プラント制御用計算機システム等のマンマ
シンインタフェイスに係り、特にプラント状態を運転員
に正確に把握させるために的確な情報を適切な表示形態
で適当な順序・時期で運転員に提供するに好適なマンマ
シンインタフェイスに関する。

［従来の技術］ 従来プラントのマンマシンインタフェイスについて
は、運転員に分り易い情報を提示するための色々な方法
が公知になっている。例えば、特開昭61−233810号に示
されているように、運転員の発する音声から機器名等の
キーワードを認識し、それに応じて診断や表示を制御す
る方法がある。また、特開昭61−182143号に示されてい
るように、運転員の脳波を測定して運転員の覚醒レベル
を判断し、それに応じて提供すべき情報を選択する方法
もある。また、特願昭62−289499号に示されているよう
に、運転員の注視点を評価し、それに応じて表示内容を
編集する方法もある。

［発明が解決しようとする課題］ マンマシンインタフェイスでは、対象とする人間（マ
ン）に対し、正確な情報を必要十分な精度で分り易く提
示することが重要である。正確な情報とは、対象とする
系（マシン）の状態に応じ必然的に人間に示すべき内容
であり、これは、人間に対して示すべき情報がある時に
それを人間に分り易い形で示すこととは別個に評価すべ
きものである。分り易い形で人間（運転員）に示すに
は、対象の系に対して運転員が頭の中に描いているイメ
ージ（メンタルモデルと呼ばれる）に可能な限り近い形
で示すのが良い。

ところで、前記従来技術の方法は、与えられた情報を
運転員の要求あるいは状況に応じて選択することにより
分り易い提示を実現しようとする試みであり、それなり
に有効なものであるが、しかし、メンタルモデルを評価
する方式までには至っておらず、運転員に対し真に必要
な情報を適切な表示方式で提示できない。例えば、音声
認識を用いた前記第１の従来技術では、系統、機器等の
キーワードから関連する系統・機器等の構成・データを
提示するのみである。また脳波を測定する前記第２の従
来技術では、あくまでも運転員の覚醒レベルに応じて必
要情報を選択するのみである。また注視点を用いる前記
第３の従来技術では、注視点に重要情報を集中表示する
ものである。このように、従来の方法は、運転員に関す
る各種の情報に基づき示すべき情報を選択する方法であ
ると言える。

本発明の目的は、運転員のメンタルモデルに沿う形で
情報を編集し、運転員に的確な情報を適切な表示形態で
提示することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的は、運転員が対象たる系に対して持つメンタ
ルモデルを評価してマンマシンインタフェイスの記憶手
段に予め記憶しておき、マンマシンインタフェイスはこ
のメンタルモデルを用いてプラント状態の推定や対応操
作の決定を行い、その結果をメンタルモデルに合った形
態で提示することにより達成される。

［作用］ 的確な情報を適切な表示形態で運転員に提示するに
は、運転員が対象の系に対して持つメンタルモデルに合
致した情報の提示形態を採ることが本質的な解決策とい
える。

認知科学の知見によれば、人間は対象の系を理解し操
作を行う際には、対象の系に対するその人なりのイメー
ジを持っていると考えられている。このようなイメージ
をメンタルモデルと呼んでいる。すなわち、対象の系と
メンタルモデルが一致すれば対象を完全に理解したこと
になる。分り易いマンマシンインタフェイスを実現する
には、メンタルモデルを作り易いように、系の仕組や動
きを見えるように示してやることが大切である。さらに
は、人間の持っているメンタルモデルを推定し、そのメ
ンタルモデルに合った形でその時の状況を提示すること
がより有効である。

このようなメンタルモデルを実現する上で、人工知能
の分野で定性推論と呼ばれる種々の考えが出されてい
る。プラント運転員のメンタルモデルもこれらの技術を
適用することにより実現できる。実際には、運転員のメ
ンタルモデルを抽出するための模擬実験を行い、又はア
ンケートやインタビューによりそのモデルを詰めていく
努力が必要となる。

本発明では、上記のような技術及び実験等により作成
されたメンタルモデルを予め記憶手段に記憶しておく。
実際のプラント状況に応じて、この記憶されたメンタル
モデルを用いてプラントの状態を理解し、対応策を決定
する。提示の際は、このメンタルモデルを直接的に表示
し、その上にプラント状態や対応策を表現する。以上述
べたように本発明においては、メンタルモデルを用いて
表示するので、分り易い情報提示が実現できる。

本発明の実施においては、表示する画面は運転員がプ
ラントのどこの部分に関する情報を見たいかをキーボー
ド等で入力して選ぶことができる様になっており、ま
た、プラントに異常が生じたときは、その異常部位に関
する情報が表示される様にもなっている。しかし、その
ときでも運転員の選ぶ部位の表示の方が優先される。い
ずれにせよ表示の仕方は運転員のメンタルモデルに沿っ
た形態でなされる。

［実 施 例］ 以下、本発明の一実施例を第１図を用いて説明する。
第１図は、本実施例に基づくマンマシンインタフェイス
のブロック図である。プラント１のプロセス量はデータ
収集部２に取り込まれ、データ処理部３で必要な情報が
選択される。プラント状態評価部４では、データ処理部
３の情報を分析し、プラントの状態を把握する。その状
態に対応するメンタルモデルを記憶装置５から取り出
す。プラント状態とメンタルモデルに基づき、対応操作
決定部６で対応操作を決定する。表示内容選択部７で
は、プラント状態、メンタルモデル、及び対応操作の３
種類の全て或いはその一部を、その状態に応じて選択す
る。処理編集部８では、上記３種の情報をメンタルモデ
ルを中心にまとめて編集し、制御盤９の表示画面に提示
する。

把握されたプラント状態から表示に至るまでの制御処
理の流れを第２図に示す。

第２図において、ローマ字a,b,cを付した数字記号で
示された各処理は、第１図における対応する数字記号で
示された各部で行われる処理である。表示内容選択部７
では、情報の内容を分類し（7a）、その分類に応じた表
示、すなわち、プラント状態に応じた注目すべき表示内
容の決定を行うか（7b）、あるいは、キーボードからの
要求に応じた表示内容の決定を行う（7c）。次に、プラ
ント状態に応じたメンタルモデルを選択し（5a）、次い
でメンタルモデルに基づき、対応操作を決定し（6a）、
メンタルモデルと合せて提示する（7d）。

ここでメンタルモデルの例を説明する。第３図には、
人間の脳の内部で行われる情報処理の過程（認知過程）
を示す。この図は、デンマークRISO（リソ）研究所のRa
smussen（ラスムッセン）が提案したものである。すな
わち、人間は処理の必要性を検知した後、各処理過程を
経て実際の操作を行う。検知から即座に操作に移るのは
慣れに基づくいわゆる反射行動である。他方、図の最も
外側の矢印を辿る各過程を全て経て操作に至る行動は知
識に基づく行動である。人間がある程度途中の過程を理
解している場合は、図の内側の矢印の如く規則に基づく
短絡が行われる。

第３図に示した認知過程の情報処理では、第４図に一
例を示すような、脳の長期記憶装置に記憶されたメンタ
ルモデルを用いていると考えられている。この図は米国
ジョージ大学のアンダーウッドが、加圧水型原子炉の一
次冷却系と二次冷却系（給水系）の間の熱交換のメカニ
ズムを人間がどのように理解しているかをモデル化した
ものである。この場合、丸印で示す事象とラベル付の有
向線で示す相関により表現してある所謂ラベル付有向グ
ラフを用いている。運転員は、このようなメンタルモデ
ルを種々持っていて、情報処理の各過程において必要と
される対象のメンタルモデルを引き出し、そのうち処理
の過程で必要とされる部分に注意を絞って推論を行って
いる。

第５図には、他の実施例になるマンマシンインタフェ
イスのブロック図を示す。この実施例は、運転員のメン
タルモデルのうち、情報処理の過程に応じて必要な部分
のみを選択するる機能を第１図の実施例に追加した場合
の構成図である。メンタルモデル階層選択部10では、メ
ンタルモデルの記憶されている記憶装置５からプラント
の状態において必要とされる対象のメンタルモデルを選
択し、その中からその時点の情報処理の過程で必要とさ
れるメンタルモデルの部分を選択する。このメンタルモ
デルを用いて対応操作決定部６において推論を進め、対
応する操作を決定する。この実施例での処理の流れを第
６図を用いて説明する。第６図においてローマ字a,b,c
等を付した数字記号で示す各処理は第５図における対応
数字記号で示された各部で行われる処理である。第６図
において、メンタルモデルの過程を選択する処理10bか
らが第２図の場合と比べて新たな処理の方式となる。こ
こでは、第３図に示したような認知過程を診断−目標設
定−手順決定の３つに大きく分けた。

（１）診断に用いるメンタルモデル10cを選択した場合
には、それを用いた推論（6b）の後、処理7bで定めた表
示内容、処理10bで選択したメンタルモデル10c、及び推
論6bで得た診断結果を表示（7d）する。

（２）目標設定に用いるメンタルモデル10dを選択した
場合、（１）と同様にして、7bで定めた表示内容、選択
したメンタルモデル10d、推論6cで得た目標を表示（7
e）する。

（３）手順決定に用いるメンタルモデル10eを選択した
場合には、7bで定めた表示内容、選択したメンタルモデ
ル10e、推論6dで得た手順を表示（7f）する。

運転員は、プラントの状況に応じて、第３図に示すよ
うな認知過程を経て逐次処理を行っている。第４図には
メンタルモデルの一例を示してあるが、実際に各状況に
応じた様々なメンタルモデルを持っていると考えられ
る。例えば、診断、計画等の認知過程においては、人に
よって論理的な処理をしている場合や図形的に処理をし
ている場合もある。また物事を分析している時と総合し
ている時もあり、それぞれ異なったメンタルモデルを用
いている。さらに運転員には、新人から熟練者までお
り、その技術レベルは様々である。当然のことながら、
技術レベルに応じてメンタルモデルも異なっている。ま
た、一度に検討できるメンタルモデルの範囲も新人の方
が少い。

第７図に認知過程に応じて用いられるメンタルモデル
の一例を示す。同図中、「フレーム」は説明集の記憶、
「スクリプト」は計画の実現のための色々な手順集の記
憶、「プロダクションルール」はルール集の記憶であ
る。同図のように、認知過程の途中の各過程にメンタル
モデルを持っており、それぞれの処理を行い、そこで処
理が完了すれば、所謂規則（ルール）によるバイパスが
発生する。また、各過程では簡単なメンタルモデルとそ
れがうまくゆかない場合に用いるさらに詳細なメンタル
モデルを持つ場合もある。

第８図には、本発明のもう一つの実施例におけるマン
マシンインタフェイスのブロック図を示す。この実施例
では、第７図に示すごとき各認知過程に合った階層的メ
ンタルモデルを持った場合の構成例を示している。メン
タルモデルの記憶装置５として、本来のあるべき理想的
なメンタルモデルの記憶装置51と各運転員に特有のメン
タルモデルの記憶装置52という２種類を持っており、状
況に応じてメンタルモデル選択部12により適当なメンタ
ルモデルを選択する。プラント状態評価部４では、デー
タ処理部３からのプラントデータとメンタルモデル選択
部12からのメンタルモデルを用いてプラント状態を評価
し、操作余裕時間評価部11において、プラント状態から
操作余裕時間を計算する。さらに、メンタルモデル階層
選択部10では、運転員データを記憶しているデータベー
ス13より当該運転員の特性を引き出し、これと先に求め
た操作余裕時間からメンタルモデルのレベルを決定す
る。次にそのベルの中でその状況に応じた認知過程のメ
ンタルモデルを選択する。ここで選択されたメンタルモ
デルは、該当運転員、操作余裕時間、認知過程の総ての
点で最適なものであるため、これを用いて対応操作決定
部６で操作を決定できる。

第９図には、上記第８図の実施例で行う処理の手順を
示している。第９図においてローマ字a,b,c等を付した
数字記号で示す各処理は、第８図中の対応する数字記号
で示された各部で行われる処理である。第９図に示す如
くプラント状態に応じた系統のメンタルモデルを選択し
（10a）、操作余裕時間の計算11aを行う、次に運転員デ
ータベース13から当該運転員の特性を抽出し（13a）、
この２つの情報から認知過程のレベルを選択（10b）
し、そのうち必要とされる過程を選択（10c）する。選
択したメンタルモデルを用いて状況に応じた推論6eを行
い、7bで定めた表示内容、11aで定めた操作余裕時間、1
0cで最終的に選択されたメンタルモデル、及び6eの推論
結果を編集し表示7gを行う。

メンタルモデルのレベル及びその決定手順について説
明する。第３図で説明したように認知過程には多数のバ
イパスがあるため、それぞれの状況に応じてパスが異な
る。しかし大きく分けると、第７図に示したように、最
も複雑な処理過程を経る知識レベルの処理と、最も簡単
な即座に処理が完了する慣れのレベルの処理と、その中
間の規則のレベルの処理とがある。このレベルの分け方
が技術的にもまた運転員に対する理解度からも実用的で
ある。この様な見地でメンタルモデルのレベルを決定す
る因子を第10図を用いて説明する。因子にはプラントの
状況（マシン側）と運転員の特性（マン側）がある。プ
ラントの状況には、結局運転員の操作に影響を与える操
作の余裕がある。操作の余裕は、定量的に操作余裕時間
と事故の分り易さで決まる。一方、運転員の主要な特性
には、技術レベル、該当する事象の経験の有無、対応時
間（じっくり型、きびきび型等）がある。これらの因子
を夫々３段階に分けるとメンタルモデルのレベルが決ま
る。実際には、これら５つの因子の総合評価によりメン
タルモデルが決る。これを実現するには、例えば、それ
ぞれに点数を与え、その総合点でレベルを決定すれば良
い。

運転員の認知過程に即したメンタルモデルを適宜選択
することにより、用済データが表示されたままになって
いるというようなことはなくなり、分り易い表示が可能
となる。

操作余裕時間は、事故の経過時間によって大きく変わ
る。このため、逐次操作余裕時間を評価し、それによっ
てメンタルモデルを適宜選択することにより、事故直後
は、低階層の簡単なメンタルモデルを提示し、余裕がで
てきたら高階層の詳細なメンタルモデルを提示するとい
うような臨機応変のインタフェイスを実現できる。

第８図において、理想的なメンタルモデル51を用いて
プラント状態に応じて最善の方法を提示することも可能
であるし、運転員の特性に応じたメンタルモデル52を用
いてその運転員にとって最善の方法を提示することも可
能である。熟練者の場合は最善の方法を提示し、新人の
場合には運転員の技術レベルに即したメンタルモデルに
よる方法を提示し、中級者には両方提示して選択させる
というような提示方法もありえる。

以下、原子力発電プラントを例にとって本発明の実施
例による表示例を説明する。

第11図には、診断における図形的処理をする場合の表
示例を示す。この図では系統構成に似た表示及びメータ
の形に似た表示をすることにより運転員のメンタルモデ
ルに合った表示を実現している。

第12図は診断を支援するために図形表示した場合であ
る。すなわち、事故時にプール水を冷却する必要性があ
るか否かを判断するに必要な２つのパラメータを縦・横
軸に取り、現時点のパラメータ及び安全の限界を示すこ
とにより、現状と対応が一目瞭然となる。このような表
示は机上では常に行っている処理形態であるためメンタ
ルモデルとの相関が強いものである。

第13図には、目標設定（対応操作の決定）を図形的な
処理によって行う場合を示している。プラントシミュレ
ータを用いて様々な対応をした場合の原子炉水位挙動を
シミュレートした結果をトレンドグラフとして示したも
のである。

第14図には、論理的な処理をしている時のメンタルモ
デルと合致するように、原子炉水位挙動を定性推論に基
づくメンタルモデルを用いて表示したものである。

第15図には、第13図と同じように対応操作の決定の際
に、図形的処理を支援するための表示例を示すが、この
場合には実測値とモデルによる予測値を併記しており、
かつ予測値の領域は、実測値とは画面の陰陽を反転して
いる。これにより、現状と予測が明確に切分けられ、運
転員のメンタルモデルの作成、修正等がやり易くなる。

第16図は、操作手順決定の際の支援をするための表示
例である。この図は、詳細な手順書の直前に全体の流れ
を分らせる目的で記載されているもので、運転員が手順
書の勉強や訓練の際に良く用いる。このため、運転員は
このような形でメンタルモデルを形成しているものと思
われるので、このような形での表示が最も良いとか考え
られる。

なお、大画面表示をする場合には、メンタルモデルか
ら選択された表示内容は、大画面の周辺部から中央部へ
適当な速度で移動することにより、運動視に訴え運転員
の注意を喚起する効果的な表示方法が考えうる。

なお、本発明はプラント制御用計算機システムのマン
マシンインタフェイスや表示方法を対象として説明した
が、各種の教育システムや訓練用のシステムにも応用で
きるものである。例えば、第８図に示す理想的メンタル
モデルと該当する運転員のメンタルモデルとの相違か
ら、運転員の誤り易い診断・計画・操作等を事前に指摘
する等の処置ができる。さらには、教育・訓練の計画
は、理想と実際との相違を詰めてゆくという形で作られ
るため、この２種類のメンタルモデルを持っていること
は、教育・訓練システムを実現する上で有効な機能であ
る。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、人間が対象と
する系に対して持つメンタルモデルを記憶させ、それに
合った形で運転員に必要情報を提示するので、運転員の
特性、プラントの状況に合致した分り易い情報を提示す
るマンマシンインタフェイスを実現できる。これによ
り、運転員の迅速かつ正確な対応が可能となる効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図はその
表示方法の流れ図、第３図は認知過程のイメージ図、第
４図はメンタルモデルの一例を示す図、第５図は他の一
実施例のブロック図、第６図はその表示方法の流れ図、
第７図は階層的メンタルモデルのイメージ図、第８図は
もう一つの実施例のブロック図、第９図はその表示方法
の流れ図、第10図はメンタルモデルのレベルを決定する
判定図、第11図〜第16図は本発明による表示画面例であ
る。 １……プラント、４……プラント状態評価部 ５……メンタルモデル、６……対応操作決定部 ７……表示内容選択部、９……制御盤 10……メンタルモデル階層選択部 11……操作余裕時間評価部 13……運転員データベース

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】運転員が操作対象に対して持つメンタルモ
   デルを記憶している第一の記憶手段と、プラントデータ
   及び第一の記憶手段に記憶しているメンタルモデルから
   プラント状態を評価する第一の演算手段と、第一の記憶
   手段に記憶しているメンタルモデル及び第一の演算手段
   によるプラント状態から運転員に対応操作を決定する第
   二の演算手段と、該メンタルモデルに合った形態で該プ
   ラント状態および該対応操作の情報を表示する出力手段
   と、を備えたことを特徴とするマンマシンインタフェイ
   ス。
2. 【請求項２】運転員が操作対象に対して持つメンタルモ
   デルとして、運転員の認知過程に応じた階層的なメンタ
   ルモデルを記憶している第一の記憶手段と、運転員の特
   性を記憶している第二記憶手段と、プラントデータ及び
   第一の記憶手段に記憶しているメンタルモデルからプラ
   ント状態を評価する第一の演算手段と、第一の記憶手段
   に記憶しているメンタルモデル及び第一の演算手段によ
   るプラント状態から運転員の操作余裕時間を評価する第
   三の演算手段と、第二の記憶手段に記憶している運転員
   の特性あるいは第三の演算手段による操作余裕時間に応
   じて第一の記憶手段に記憶しているメンタルモデルの階
   層を選択する第四の演算手段と、該階層のメンタルモデ
   ルから運転員の対応操作を決定する第二の演算手段と、
   該階層のメンタルモデルに基づき、該メンタルモデルに
   合った形で該プラント状態および該対応操作の情報を表
   示する出力手段と、を備えたことを特徴とするマンマシ
   ンインタフェイス。
3. 【請求項３】第一の記憶手段に記憶しているメンタルモ
   デルとして、運転員の理想的なメンタルモデルを記憶し
   ていることを特徴とする特許請求の範囲第１項又は第２
   項記載のマンマシンインタフェイス。
4. 【請求項４】第一の記憶手段に記憶しているメンタルモ
   デルとして、運転員の特性に応じて異なったメンタルモ
   デルを記憶していることを特徴とする特許請求の範囲第
   １項又は第２項に記載のマンマシンインタフェイス。
5. 【請求項５】緊急の操作を要するときと余裕のある操作
   をするときとで、第一の記憶手段に記憶している異なっ
   た階層のメンタルモデルを選択することを特徴とする特
   許請求の範囲第２項記載のマンマシンインタフェイス。
6. 【請求項６】第一の記憶手段に記憶している運転員の特
   性に応じたメンタルモデルと理想のメンタルモデルとの
   相違に応じて、正しい操作の表示形態を修正することを
   特徴とする特許請求の範囲第３項又は第４項記載のマン
   マシンインタフェイス。
7. 【請求項７】第一の記憶手段に記憶している運転員の特
   性に応じたメンタルモデルと理想のメンタルモデルとの
   相違に応じて、運転員の誤りやすい操作を提示すること
   を特徴とする特許請求の範囲第３項又は第４項記載のマ
   ンマシンインタフェイス。