Metody hodnocení zatížení a určení bezpečné struktury týmu v protivzdušné obraně

Abstract

Cílem práce byl návrh metod hodnocení zatížení a bezpečné struktury týmu v protivzdušné obraně na základě fyziologických dat. Měření pomocí biotelemetrického systému FlexiGuard probíhalo během výcviku v simulačním prostředí letového provozu na Univerzitě obrany v Brně. Celkem bylo naměřeno 28 subjektů rozdělených do sedmi čtyřčlenných týmů skládajících se z pozic pilot 1, pilot 2, řídící letového provozu a letecké technické zabezpečení. K hodnocení byly navrženy dvě umělé neuronové sítě a dva fuzzy systémy. Metody předpokládaly jako vstupní hodnoty délku R-R intervalu, dechovou frekvenci, vlhkost pokožky a pohybovou aktivitu, konečným výstupem byla hodnota bezpečnosti týmu. Obě metody umožňovaly vyhodnotit i stav jednotlivce v rámci týmové struktury. Neuronové sítě a fuzzy systémy byly implementovány v prostředí Matlab a aplikovány na naměřená data. V rámci hodnocení byly sledovány události vzlet, pád, klid a přistání. Bezpečnost týmů získaná oběma navrženými metodami byla nejčastěji vyhodnocená jako průměrná. Jelikož dle Shapiro-Wilkova testu nebylo dokázáno normální rozdělení dat, byly pro statistické hodnocení vybrány neparametrické testy. Na základě výsledků Wilcoxonova testu lze tvrdit, že navržené neuronové sítě a fuzzy systémy poskytují rovnocenné výstupy.

The aim of this paper was to design methods of load assessment and safe team structure in air defense based on physiological data. Measurement using the FlexiGuard biotelemetric system was made during training in the simulation environment of air traffic at the University of Defense in Brno. A total of 28 entities were divided into seven four-member teams consisting of pilot 1, pilot 2, air traffic controllers and aviation technical support. Two artificial neural networks and two fuzzy systems were designed for evaluation. The methods assumed the R-R interval length, respiratory rate, skin humidity, and movement activity as input, and the endpoint was team safety. Both methods also allowed to evaluate the individual's condition within the team structure. Neural networks and fuzzy systems have been implemented in Matlab and applied to the measured data. During the evaluation, the events of take-off, fall, repose and landing were monitored. Team safety, obtained by both proposed methods, was most often evaluated as average. Since the normal data distribution was not shown by the Shapiro-Wilk test, non-parametric tests were selected for statistical evaluation. Based on the results of the Wilcoxon test, it can be argued that the proposed neural networks and fuzzy systems provide equivalent outputs.