상황 인식

상황인식 또는 상황인식(SA)은 시간이나 공간에 관한 환경요소와 사건에 대한 인식, 그 의미에 대한 이해, 그리고 미래 상태의 ^[1]예측이다.또 다른 정의는 상황 인식이 적응적이고 외부 지향적인 의식이며, 동적인 작업 환경과 그 환경 내에서 지시된 행동에 대한 지식을 산물로 가지고 있다는 것이다.^[2]

그러나 Endsley의 정의는 널리 퍼져 있는 반면, 그것을 개발하기 위해 사용된 이론과 조치들은 광범위한 합의를 이끌어내지 못한다.SA는 의식 자체에 대해 평준화된 사람들과 많은 비판을 공유하는 애매한 개념이다.정의와 모델에 대한 초기 비판은 SA 정의와 이론의 개발에서 아직 다루어지지 않은 논리적 오류를 보여준다.

SA는 분명 실제적이고 중요한 행동 현상에 대한 적절한 설명 라벨입니다.그 위험은 연구자들이 SA를 어떤 것의 객관적인 원인으로 잘못 생각할 때 발생한다.SA 또는 SA 상실이 군용 항공 사고에서 인간 실수의 주요 원인이라는 진술은 순환적 추론으로 비판될 수 있다.SA가 없어진 걸 어떻게 알죠?인간이 부적절하게 반응해서?왜 인간이 부적절하게 반응했을까요?SA가 없어졌기 때문입니다.예리한 통찰력인가 아니면 혼란스러운 생각인가?

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상황 인식 성공적인 의사 결정을 위한 상황을 광범위한 범위를 통하여는 중요한지만 종종 어렵고 난해한 기초를 그 중 많은 법 집행, 항공, 항공 교통 관제, 선박 navigation,[4]건강 care,[5]비상 대응 군을 지휘하다 등 인간의 생명과 재산상의 보호가 내려가는 것을 인정 받아 왔습니다.dcont롤 운영, 변속기 시스템 운영자, 자기 방어, ^[6]해양 석유 및 원자력 발전소 ^[7]관리.상황 인식이 부족하거나 불충분한 것이 인적 ^[8][9][4]과실로 인한 사고의 주요 요인 중 하나로 확인되었습니다.

SA의 공식 정의는 환경 요소의 인식, 상황 이해 및 미래 ^[10]상황 예측의 세 부분으로 나뉜다.SA의 3가지 측면, 즉 SA 상태, SA 시스템 및 SA 프로세스에 초점을 맞추고 있습니다.SA 상태는 실제 상황에 대한 인식을 의미합니다.SA 시스템은 팀 내 및 환경 내 객체 간의 SA 분배 및 시스템 부품 간의 SA 교환을 의미합니다.SA 프로세스는 SA 상태의 업데이트와 SA의 ^[11]순간적인 변화를 이끄는 역할을 합니다.

역사

용어 자체는 꽤 최근의 것이지만, 그 개념은 군사 이론의 역사에 뿌리를 두고 있습니다. 예를 ^[12]들어 손자병법에서 알 수 있습니다.이 용어는 제1차 세계대전으로 거슬러 올라갈 수 있으며, 군용기 ^[13]승무원들에게 중요한 기술로 인식되었다.

상황 인식이라는 용어는 더글러스 항공사에서 인체공학 연구 중에 처음 사용되었으며, 차세대 상용 항공기를 위한 수직 및 수평 상황 디스플레이를 개발하고 디지털 제어 배치를 평가하였다는 증거가 있다.비행 승무원 컴퓨터 상호작용^[14] 및 정신 부하 측정의 연구 프로그램은 학습 ^[16][17]중 우발적 인식을 측정하고 나중에 정신 부하와 ^[18]피로까지 확장한 일련의 실험의 인식 측정 개념을 기반으로 한다.

상황 인식은 1983년부터 기술 문헌에 나와 있으며, 이는 터치 스크린 내비게이션 디스플레이 ^[19]프로토타입의 장점을 설명할 때 사용됩니다.1980년대 초에는 여러 전기 기계식 계측기를 대체하기 위해 상업용 항공기를 위해 통합된 "수직 상황"과 "수평 상황" 디스플레이가 개발되었다.통합 상황 디스플레이는 중요한 비행 매개변수에 보다 효율적으로 접근할 수 있도록 여러 계측기의 정보를 결합하여 상황 인식을 개선하고 조종사 업무량을 줄입니다.

1990년대 인적 요소 과학자들에 의해 널리 채택되기 전, 이 용어는 한국과 ^[20]베트남에서 전쟁을 마치고 돌아온 미 공군 전투기 승무원들에 의해 사용된 것으로 알려져 있다.그들은 우수한 SA를 공중전 교전에서 결정적인 요소인 "에이스 팩터"^[21]로 지목했다.투견에서의 생존은 일반적으로 상대의 현재 움직임을 관찰하고 그가 직접 관찰하고 예상할 수 있기 몇 초 전에 그의 다음 움직임을 예상하는 문제였습니다.USAF 조종사들은 또한 SA를 유명한 옵저버 오리엔트-디케이트-액트 루프(OODA 루프) 또는 보이드 사이클의 "관찰" 및 "방향" 단계와 동일시하게 되었다.존 보이드.전투에서 승리하는 전략은 자신의 결정을 빨리 내리는 것뿐만 아니라 상대보다 더 나은 SA를 가지며 심지어 상대방이 감시하거나 이해할 수 없는 상황을 변화시킴으로써 상대의 OODA 루프에 "들어가는" 전략이다.반대로 자신의 SA를 잃는 것은 "루프 밖에서"와 같습니다.

개인과 팀이 환경에서 효과적으로 기능해야 하므로 SA는 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다.따라서 SA는 항공 분야를 넘어 다양한 환경에서 실시되고 있습니다.현재,^[when?] SA는 항공 교통 관제, 원자력 발전소 운영, 차량 운영,^{[22][23][24][25][26]} 마취학 등 다양한 분야에서 연구되고 있다.

관련 개념

이 섹션에서는 상황 인식과 관련된 몇 가지 인지 프로세스를 간략하게 설명합니다.아래 매트릭스에서는 이들 ^[27]개념의 관계를 설명하려고 합니다.상황 인식과 상황 평가는 항공 및 군사 작전과 같은 정보 융합 복합 영역에서 더 일반적으로 논의되며 즉각적인 전술 목표 ^[28][29][30]달성과 더 관련이 있다.센스 메이킹과 이해 달성은 산업 및 조직 심리학 문헌에서 흔히 볼 수 있으며, 종종 장기적인 전략적 목표 달성과 관련이 있습니다.

		단계
		과정	결과
객관적으로	전술적(단기)	상황 평가	상황 인식
	전략(장기)	센스 메이킹	이해
	과학(장기)	분석.	예측

상황 이해

상황 인식은 때때로 "상황 이해"라는 용어와 혼동된다.군사 지휘통제 어플리케이션의 맥락에서 상황 이해는 "부대의 상황 인식에 분석과 판단을 적용하여 존재하는 요인의 관계를 판단하고 병력이나 임무 수행에 대한 위협, 임무 수행 기회와 관련된 논리적 결론을 형성하는 결과"를 말한다.누락, 정보 공백"이라고 말합니다.^[31]상황적 이해는 Endsley 모델의 레벨 2 SA와 같다. 즉, 정보의 의미를 서로 통합하고 개인의 목표에 따라 이해하는 것이다.인식되는 것은 데이터의 "그래서"입니다.

상황 평가

즉, 상황 인식은 '지식의 상태'로, 상황 평가는 그 지식을 얻기 위해 사용되는 '프로세스'로 간주됩니다.Endsley는 다음과 같이 주장합니다.「상황 인식이라는 용어를 지식 상태로서 ^[1]그 상태를 달성하기 위해서 사용되는 프로세스와 구별하는 것이 중요합니다.이러한 프로세스는 개인이나 상황에 따라 크게 다를 수 있으며, 이를 상황 평가 또는 SA의 달성, 취득 또는 유지 프로세스라고 부릅니다." SA는 상황 평가 프로세스에서 생성될 뿐만 아니라 동일한 프로세스를 반복적으로 추진합니다.예를 들어, 개인의 현재 인식에 따라 다음에 무엇을 주목하고 ^[32]인지된 정보를 어떻게 해석할지가 결정된다.

멘탈 모델

정확한 정신 모델은 ^[33][34]SA를 달성하기 위한 필수 조건 중 하나입니다.멘탈 모델은 잘 정의되어 있고, 고도로 조직되어 있지만,^[35][36] 경험으로부터 시간이 지남에 따라 개발된 동적인 지식 구조의 집합으로 설명할 수 있습니다.복잡한 운영 환경에 내재된 사용 가능한 데이터의 양은 초보 의사 결정자가 이 정보에 효율적으로 참여, 처리 및 통합하는 능력을 압도할 수 있으며, 결과적으로 정보 과부하가 발생하고 ^[37]SA에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.반면 경험이 풍부한 의사결정자는 현재 상황(레벨 1 및 2 SA)을 평가하고 해석하며, 장기 기억 속에 "정신적 모델"^[38]로 저장된 개념적 패턴에 기초하여 적절한 조치를 선택한다.환경에서의 단서는 이러한 정신 모델을 활성화하고, 이는 다시 의사 결정 과정을 안내합니다.

센스 메이킹

Klein, Moon 및 Hoffman은 다음과 같이 상황 인식과 센스메이킹을 구분합니다.

...현재의 데이터 요소에 대한 지식, 이러한 데이터에서 도출된 추론, 또는 이러한 추론을 사용하여 얻을 수 있는 예측 중 하나를 통해 달성된 지식 상태에 대한 인식입니다.반대로 센스 메이킹은 이러한 종류의 결과, 전략, 그리고 ^[39]마주치는 장벽에 관한 것입니다.

요컨대, 센스메이킹은 상황 인식의 기초가 되는 지식의 상태라기보다는 (사람, 장소, 사건 사이에 있을 수 있는) 연결을 이해하기 위한 동기 부여되고 지속적인 노력이라고 볼 수 있습니다.^[40]Endsley는 센스 메이킹은 실제로 상황 ^[41]인식을 유지하기 위해 사용되는 프로세스의 서브셋을 고려하고 있다고 지적합니다.대부분의 경우 SA는 즉각적이고 쉬운 방법으로 환경 내 주요 요소의 패턴 인식부터 진행됩니다."스포츠, 운전, 비행, 항공 교통 관제 등의 활동 속도는 대부분의 경우 그러한 의식적인 심의를 사실상 금지하고 있으며, 오히려 예외적인 경우를 위해 보류하고 있다고 말했다.또한 Endsley는 센스메이킹은 과거 사건에 대한 이유를 형성하는 역방향이며, 상황 인식은 일반적으로 미래를 내다보고 효과적인 ^[41]의사결정 프로세스를 알리기 위해 일어날 수 있는 일을 예측한다고 지적합니다.

이론 모델

SA는 SA 시스템, 상태 및 ^[11]프로세스의 전체적인 프레임워크로 설명할 수 있습니다.SA 설명은 보통 3가지 측면 중 하나 또는 조합에 초점을 맞춥니다.SA 상태는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.개체:세계의 다양한 사물에 대한 인식과 그 현황.오브젝트 및 그 상태는 특정 상황(발생 예정, 진행 중 등)을 나타낼 수 있습니다.그리고 그것들은 종종 단서라고 불린다.프레임:진행 중인 상황, 예를 들어 항공기가 활주로에 있는 어떤 물체와 충돌하려는 활주로 침범에 대한 인식.

의의:프레임 내의 오브젝트, 특정 상황에서 오브젝트의 현재 상태가 무엇을 의미하는지 인식합니다.예: 활주로 침범 상황에서 항공기의 현재 속도 및 활주로에 있는 물체까지의 거리가 미치는 영향.시사하는 바는 시간과 공간, 즉 이벤트 호라이즌을 가리킵니다.

이벤트 지평선: 시간과 공간의 계획 및 이벤트를 인식합니다.여기에는 무슨 일이 일어났는지에 대한 인식이 포함됩니다(진단, SA 달성, 상황 파악에 도움이 됩니다).또한 예후, 다음에 일어날 수 있는 일에 대한 인식도 포함됩니다.이는 한편으로는 진단과 현재 상황에 따라 일어날 수 있는 일과 현재의 계획과 의도에 대한 인식을 포함한다.

4가지 측면 모두 SA 프로세스를 추진할 수 있습니다.특정 오브젝트(큐)의 상태를 인식하면 특정 상황이 진행 중임을 추론하고 그에 따라 오브젝트를 프레임화할 수 있습니다.그 후, 그 단서는 상황의 재구성을 촉진합니다.특정 프레임이 있거나 상황에 대한 사전 인식이 있는 경우, 이는 사물의 인식을 촉진할 수 있습니다.예를 들어, 착륙이 임박했음을 인지한 항공 교통 관제사는 일반적으로 환경에서 특정 물체를 찾고 해당 물체의 상태에 대한 인식을 업데이트합니다.또, 그 상태의 오브젝트의 의미를 깨달은 후, 다음에 주의할 필요가 있는 프로세스를 추진합니다.예를 들어, 항공 교통 관제사는 차량이 착륙이 임박한 활주로에 접근하고 있다는 것을 알고 그 진행 상황을 감시할 수 있다.이벤트 지평선 인식은 SA를 안내할 수도 있다. 예를 들어 주유소에 차를 세울 계획이라면 주유소 표지판을 찾을 수 있다.

또한, 예를 들어 팀에서 SA를 설명하기 위해, SA의 분포를 고려해야 한다. 예를 들어 다음과 같은 측면에서.

• 공유 SA: 다른 에이전트의 공통 SA
• 태스크 SA: 다른 SA 에이전트가 가지고 있는 것, 작업을 수행하기 위해 필요한 것
• Transactive SA: 시스템 부품 간의 SA 교환
• 버퍼링 SA: 시스템의 다양한 부분에서 상황에 대한 다양한 계정(예: 다른 프레임)을 인식합니다.

SA의 원인 모델

최근의 총체적^[42] 프레임워크는 SA가 어떻게 인과적 정신 모델에서 나오는지 보여주었는데, 여기서 세계의 인과 관계에 대한 믿음은 모델의 구조에 표현되고 세계의 상태에 대한 믿음은 모델의 상태에 반영된다.인과 모델은 반사실적 사고뿐^[43] 아니라 원인과 결과에 대한 추론을 지원하고, SA의 이해와 예측, 자연주의적 의사결정을 지원하는 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜, 왜?에 대한 질문을 할 수 있게 해준다.베이지안 네트워크로 인스턴스화될 때, 이러한 모델은 또한 정보 검색의 평가와 기존 지식과의 새로운 정보의 통합을 가능하게 한다.컴퓨터 인과 모델은 전투기 ^[42]조종사의 탐색 행동과 SA의 변화를 정량적으로 예측했다.

엔들리 모형

위의 SA 상태 프레임워크는 Mica Endsley ^[22]박사가 제공한 오래된(단순하지만) SA의 이론적 프레임워크를 확장하며, 이는 역사적으로 널리 ^{[citation needed]}사용되어 왔습니다.Endsley 모델은 SA 상태를 설명하고 SA 형성의 3단계 또는 단계인 지각, 이해 및 투영을 보여줍니다.

인식(레벨 1 SA):SA를 실현하기 위한 첫 번째 단계는 환경 내 관련 요소의 상태, 속성 및 역학을 인식하는 것입니다.따라서 SA의 가장 기본적인 수준인 레벨 1 SA는 모니터링, 큐 검출 및 단순한 인식 프로세스를 수반하며, 이를 통해 여러 상황 요소(객체, 이벤트, 사람, 시스템, 환경 요인)와 그 현재 상태(위치, 조건, 모드, 행동)를 인식할 수 있다.

이해(레벨 2 SA):SA 형성의 다음 단계는 패턴 인식, 해석 및 평가 프로세스를 통해 분리된 레벨1 SA 요소의 합성을 포함한다.레벨 2 SA는 개인의 목표와 목표에 미치는 영향을 이해하기 위해 이 정보를 통합해야 합니다.여기에는 세계에 대한 포괄적인 그림 또는 개인이 관심을 갖는 세계의 해당 부분을 개발하는 것이 포함됩니다.

예측(레벨 3 SA):세 번째 및 최고 수준의 SA는 환경 내 요소의 미래 액션을 예측하는 능력을 포함합니다.레벨 3 SA는 요소의 상태 및 역학적 지식 및 상황 이해(레벨 1 및 2 SA)를 통해 달성되며, 이 정보를 향후에 추정하여 운용 환경의 상태에 어떤 영향을 미칠지 판단한다.

또한 Endsley의 SA 모델은 SA의 개발과 유지보수에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 변수(개별, 태스크 및 환경 요인 등)를 보여줍니다.예를 들어 개인마다 SA 취득 능력이 다르기 때문에 단순히 동일한 시스템과 훈련을 제공한다고 해서 개인마다 유사한 SA가 보장되는 것은 아닙니다.Endsley의 모델은 SA가 "복잡하고 역동적인 시스템 ^[46]운용에 있어 후속 의사 결정과 성능의 주요 기반을 제공하는 방법"을 보여줍니다.SA만으로는 성공적인 의사결정을 보장할 수 없지만, SA는 좋은 의사결정의 ^[47]기반이 되는 필수 입력 프로세스(예: 신호 인식, 상황 평가, 예측)를 지원한다.

SA는 또한 시간적 및 공간적 요소를 모두 포함한다.시간은 SA에서 중요한 개념입니다.SA는 개인, 작업 특성 및 주변 환경에 의해 정해진 템포로 변화합니다.새로운 입력이 시스템에 들어오면, 개인은 그것들을 이 정신적 표현에 포함시키고, 원하는 목표를 달성하기 위해 계획과 행동에 필요한 변화를 일으킨다.SA는 또한 개인의 특정 관심 장소에서 발생하는 활동과 사건에 대한 공간적 지식을 포함한다.따라서 SA의 개념은 상황 정보의 지각, 이해 및 투영뿐만 아니라 시간적, 공간적 요소를 포함한다.

요약하면, 이 모형은 다음과 같은 몇 가지 ^[a]주요 요소로 구성됩니다.

• SA의 3가지 레벨로서의 인식, 이해 및 예측
• 인식된 정보의 중요도를 해석하고 주의를 유도하는 데 있어서 목표와 목표가 지향하는 처리의 역할은
• 데이터 지향적인 방법으로 주의를 끌기 위한 정보 활용의 역할과 목표 지향적인 처리와 데이터 지향적인 처리를 번갈아 수행하는 것의 중요성,
• 주의를 유도하고 정보를 해석하는 데 있어서 기대(현재의 상황 모델과 장기 기억 저장소의 공급)의 역할,
• 초보자나 새로운 상황에서 SA를 제한하는 제한된 작업 메모리에 대한 많은 요구는 있지만, 이러한 한계를 대부분 우회하는 프로토타입 스키마에 대한 정신적 모델과 패턴 매칭의 엄청난 이점입니다.
• 정보의 다른 부분을 통합하고 그 의미를 이해하기 위한 수단을 제공하며(목표와 관련된) 사람들이 미래의 사건이나 상태를 유용하게 추정할 수 있도록 하기 위한 정신적 모델의 사용.
• 인지된 상황과 관련된 이해와 투영을 신속하게 검색하고 많은 경우 상황에 맞는 적절한 행동을 한 번에 검색할 수 있는 스키마에 대한 패턴 매칭(정신 모델의 원형 상태).

모델에 대한 비판

상황 인식의 모델은 인지 및 공유 인지 과정에 의존하지만, "SA의 모델은 일반적인 용어로 인지 과정을 언급하지만, 정확히 어떤 과정이 어느 ^[48]정도까지 관여하는지는 명시하지 않는다."이러한 비판은 SA와 같은 개념을 다루는 데 인지과학이 가지고 있는 어려움의 한 예이며, SA의 정의와 가정을 통해 확고히 서 있는 것처럼 보이지만 이론화된 과정이 분석 가정의 인지 수준에서 노출될 때는 근본적으로 검토되어야 한다.연구자들은 정기적으로 이러한 우려를 제기해 왔다. 특히 1995년^[49] Flach와 2004년 ^[50]Banbury & Trimblay가 이에 주목하고 있다.지금까지 SA의 가장 널리 인용된 모델은 인지과학의 지원이 부족하며, 한 가지 주목할 만한 관찰은 다음과 같다.

구성으로서의 상황 인식 테스트는 객관적이고 명확하게 지정된 독립(자극 조작) 및 종속(반응 차이) 변수의 관점에서 작동될 수 있는 능력에 있습니다.그렇지 않으면 SA는 과학자들의 무지를 가리는 또 다른 유행어가 될 것이다.

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이 모델에 대한 또 다른 비판은 협력자에게 직접 요청하는 것 외에 다른 매체를 통해 작업에 대한 관련 지식을 찾을 수 있는 작업의 상황 인식을 조사한 2015년 연구에서 비롯되었다.이러한 유형의 업무에서 구두 커뮤니케이션은 사람들이 개별적으로 ^[52]업무를 완료하는 것에 비해 업무 완료에 걸리는 시간을 길게 하는 것으로 나타났다.

팀 운영 중

많은 시스템 및 조직에서 사람들은 개인뿐만 아니라 팀의 구성원으로도 일합니다.따라서 팀원 개개인의 SA뿐만 아니라 팀 전체의 SA도 고려할 필요가 있다.팀 내 SA에 무엇이 필요한지 이해하기 위해서는 먼저 무엇이 팀을 구성하는지 명확하게 정의해야 합니다.팀은 단순히 개인의 집단이 아니라 몇 가지 결정적인 특징을 가지고 있습니다.팀은 다음과 같습니다.

공통적이고 가치 있는 목표/임무에 대해 동적으로 상호의존적이며 적응적으로 상호작용하고, 각각 수행해야 할 특정 역할 또는 기능이 할당되며, 구성원 자격의 수명이 제한된 두 명 이상의 구별 가능한 집합.

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팀 SA

팀 SA는 "모든 팀 구성원이 자신의 책임에 필요한 SA를 소유하는 정도"^[54]로 정의됩니다.팀의 성패는 팀원 개개인의 성패에 달려 있다.팀원 중 하나라도 SA가 불량할 경우 팀 전체의 성공을 저해하는 중대한 성능 오류로 이어질 수 있습니다.이 정의에 따르면 각 팀원은 자신의 직무와 관련된 요소에 대해 높은 수준의 SA를 보유해야 합니다.중요한 정보를 필요로 하는 팀원이 알지 못하는 경우 팀의 한 구성원이 해당 정보를 인식하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

팀에서 각 구성원은 전체 팀 목표에 영향을 미치는 자신의 특정 역할과 관련된 하위 목표를 가지고 있습니다.각 구성원의 하위 목표와 관련된 SA 요소 집합이 있습니다.따라서 팀 SA는 그림 2와 같이 나타낼 수 있습니다.팀원들은 팀 전체의 목표 달성에 있어 본질적으로 상호 의존적이기 때문에 각 구성원의 하위 목표와 SA 요건 사이에 일부 중복이 있을 것이다.팀 조정의 대부분을 구성하는 것은 이 정보의 서브셋입니다.이러한 조정은 구두 교환, 표시된 정보의 복제 또는 다른 방법으로 이루어질 수 있습니다.

공유 SA

공유 상황 인식은 "팀 구성원이 공유 SA 요건에 대해 동일한 SA를 보유하고 있는 정도"^[55][56]로 정의할 수 있습니다.이 정의에 따라 여러 팀원과 관련된 정보 요건이 있습니다.팀워크의 주요 부분에는 이러한 SA 요건이 중복되는 영역이 포함됩니다.즉, 팀원의 중요한 상호의존성의 함수로 존재하는 공유SA 요건이 포함됩니다.제대로 기능하지 않는 팀에서는, 이러한 공유 SA 요건에 대해서, 복수의 멤버가 다른 평가를 실시해, 비협조적이거나 역생산적인 방법으로 동작하는 경우가 있습니다.그러나 원활하게 작동하는 팀에서는 각 팀원이 공통적인 SA 요소(공유 SA)에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 공통적인 이해를 공유합니다.따라서 공유 SA는 그림 3과 같이 팀원의 SA 요건 간의 중복을 말합니다.그림의 명확한 영역에 나타나듯이 모든 정보를 공유할 필요는 없습니다.각 팀원은 팀의 다른 팀원들과 관련이 없는 많은 것을 알고 있습니다.각자가 하는 일의 모든 세부 사항을 공유하면 필요한 정보를 얻기 위해 분류해야 하는 "소음"이 크게 발생할 뿐입니다.필요한 것은 각 팀원의 SA 요건과 관련된 정보뿐입니다.

팀 SA 모델

따라서 팀 전체의 상황 인식은 각자의 업무에 필요한 상황의 측면에 대해 팀원 개개인의 높은 수준의 SA와 팀원들 간의 높은 수준의 공유 SA에 좌우되며, 각각의 요구에 공통되는 상황의 양상을 정확하게 파악할 수 있습니다.구성원.^[57] Endsley와^[33][57] Jones는 팀이 구성원 간에 높은 수준의 공유 SA를 개발하는 방법을 개념화하는 수단으로서 팀 상황 인식 모델을 설명합니다.요건, 디바이스, 메커니즘 및 프로세스 등 이들 4가지 요소는 팀 및 공유 SA 구축에 도움이 됩니다.

1. 팀 SA 요건– 팀원이 공유할 필요가 있는 정보(통상 팀원 동료가 이용할 수 없는 수준 높은 평가 및 예측), 팀원의 태스크 상태 및 현재 능력에 대한 정보를 어느 정도 알고 있는지.
2. 팀 SA 장치 – 이 정보를 공유하는 데 사용할 수 있는 장치. 여기에는 직접 통신(언어 및 비언어 모두), 공유 디스플레이(예: 시각 또는 오디오 디스플레이 또는 촉각 장치) 또는 공유 환경이 포함될 수 있습니다.지역 유물의 제스처나 디스플레이 등 비언어적 커뮤니케이션이나 공유 환경은 분산된 팀에서는 일반적으로 이용할 수 없기 때문에 공유 정보 디스플레이를 만들기 위한 구두 커뮤니케이션 및 통신 기술에 훨씬 더 중점을 두고 있다.
3. 팀 SA 메커니즘 – 팀 구성원이 동일한 방식으로 정보를 해석하고 서로의 행동에 대해 정확한 예측을 하는 능력을 지원하는 공유 정신 모델 등의 메커니즘을 보유하고 있는 정도.공유된 정신 모델의 소유는 팀 환경에서 의사소통과 조정을 크게 촉진할 수 있습니다.
4. 팀 SA 프로세스– 팀원들이 SA 정보를 공유하기 위한 효과적인 프로세스에 관여하는 정도. 여기에는 전제조건에 대한 질문, 상충되는 정보 또는 인식의 상호 확인, 태스크의 조정 및 우선순위 설정, 다른 팀원 간의 비상계획 수립 등이 포함됩니다.

중요한 의사결정 프로세스 적시에

현재 상황에 대한 의사결정자의 지식을 바탕으로 엄격한 시간 제한 내에 올바른 결정을 내리는 것이 중요한 산업(예: 항공 교통 관제사 또는 의료 제공자)이 많다.이러한 상황에서 주요 의사결정자는 다른 팀원이나 복잡한 감시 시스템에 의해 지원되며, 여기에는 여러 정보의 출처와 형식이 포함될 수 있습니다.이러한 시간 크리티컬한 상황에서도 상황 인식(SA)의 중요성은 변하지 않습니다.즉, 높은 정보 트래픽, 외부 액티비티, 예측할 수 없는 이벤트 등 비표준적인 상황에서 보다 나은 SA를 확보하는 것이 결과에 더 중요합니다.이러한 '골절 지점'은 개인에게 추가 작업 부하를 야기할 가능성이 높기 때문에 SA와 의사결정 시간에 영향을 미칩니다.결정적 시점에서 의사결정에 이용되는 인식된 상황 인식은 운영자에게 들어오는 SA(^[58]일반 배경 SA 및 특히 의사결정과 관련된 SA)를 획득, 이해 및 처리하기 위한 인지 워크로드에 의해 직접적으로 영향을 받는다.즉, 모든 것이 정상일 경우 SA의 수준은 비정상적인 상황이나 문제가 발생했을 때만큼 중요하지 않습니다.

의사결정 과정에 대한 연구는 점점 더 많은 관심 분야이며 이러한 유형의 관계를 식별함으로써 (K에 의해 개발된) 하나 이상의 통합된 개념 프레임워크가 개발되었습니다.Tara Smith)는 의사결정 프로세스의 모든 임팩터를 수용하여 개인의 SA 취득 능력에 미치는 영향을 정의한다.여기에는 인과관계를 식별하고 정의할 수 있도록 서로 다른 연구 영역에서 사용되는 용어와 개념을 조정하는 것이 포함된다.

이러한 상황 인식, 작업 부하, 신호 처리 이론, 의사결정 이론 등을 통합하는 접근방식은 분석 과정에서 질문되는 질문을 SA의 수량화 및 자격 확인에서 상호 관계 수, 확실성 및 시간-라 등의 결정의 확률론적 측면 측정으로 미묘하게 변경하는 경향이 있다.g 도달하는 정보의 수, 정보의 정확성 및 완전성 및 운영상 중요성과 관련된 처리 측면과 함께 바람직한 결과 또는 효과에 대한 위험 등.즉, 시스템의 변경에 의해 SA가 더 많이 제공되는지 묻는 것이 아니라, 이 시스템 변경에 의해 필요할 때 사용할 수 있는 형태로 SA가 더 많이 제공되는지 묻고 있습니다.

측정.

SA 구조는 널리 연구되어 왔지만, SA의 다변량 특성은 정량화와 ^[b]측정에 상당한 어려움이 있다.일반적으로 기법은 SA의 직접 측정(예: 인식된 SA를 평가하는 객관적 실시간 프로브 또는 주관적 설문지) 또는 운영자의 행동이나 성과에 기초하여 SA를 추론하는 방법에 따라 달라진다.직접 조치는 일반적으로 SA 결과를 평가하는 기술이라는 점에서 "제품 지향적"으로 간주되며,^[59] 추정된 척도는 SA를 달성하기 위해 필요한 기본 프로세스 또는 메커니즘에 초점을 맞춘 "프로세스 지향적"으로 간주됩니다.이러한 SA 측정 접근방식은 다음에 자세히 설명하겠습니다.

객관적 조치

객관적인 척도는 상황 또는 환경에 대한 개인의 인식을 어떤 "근거 진실" 현실과 비교함으로써 SA를 직접 평가합니다.특히 객관적인 척도는 개인으로부터 상황에 대한 인식에 대한 데이터를 수집하여 특정 시점에 SA의 정확성을 평가하기 위해 실제로 일어나고 있는 일과 비교한다.따라서 이러한 유형의 평가는 SA의 직접적인 측정을 제공하며 운영자 또는 관찰자가 불완전한 정보에 기초하여 상황 지식을 판단하도록 요구하지 않는다.객관적인 척도는 세 가지 방법 중 하나로 수집될 수 있다. 과제 완료 시 실시간(예^[60]: "실시간 프로브"), 과제 수행 중단 시(예: 상황 인식 글로벌 평가 기법(SAGAT)^[44] 또는 WOMB)AT 상황 인식 및 스트레스 내성 테스트는 1980년대 후반 이후 항공 분야에서 주로 사용되며 유럽에서는 HUPEX로 불리기도 한다.) 또는 작업 완료 후 사후 테스트.

주관적 척도

주관적 척도는 개인이 자신의 SA 또는 관찰된 개인의 SA를 고정된 척도로 평가하도록 요청함으로써 SA를 직접 평가한다(예: 참여자 상황 인식 설문지;^[61] 상황 인식 평가^[62] 기법).SA의 주관적 척도는 비교적 간단하고 관리하기 쉽다는 점에서 매력적이다.단, 몇 가지 제한사항에 유의해야 합니다.자신의 SA를 주관적으로 평가하는 개인은 모르는 정보(미지의 정보)를 인식하지 못하는 경우가 많다.주관적 척도는 성격상 글로벌한 경향이 있기 때문에 객관적 척도로 이용할 수 있는 상세 진단을 제공하기 위해 SA의 다변량 특성을 충분히 활용하지 못한다.그럼에도 불구하고, 자가 등급은 SA와 자신의 성과에 대한 운영자의 신뢰도를 평가할 수 있다는 점에서 유용할 수 있다.SA 품질에 대한 인식 오류(SA에 대한 과신력 또는 저신뢰)는 실제 ^[63]SA의 오류만큼 개인이나 팀의 의사결정에 해로운 영향을 미칠 수 있기 때문에 운영자가 SA를 인식하는 방법을 측정하면 운영자의 실제 SA만큼 중요한 정보를 제공할 수 있다.

개인의 SA에 대한 주관적 추정은 경험이 풍부한 관찰자(예: 동료, 지휘관 또는 훈련된 외부 전문가)에 의해서도 이루어질 수 있다.이러한 관찰자 등급은 SA의 자체 등급보다 다소 우수할 수 있다. 왜냐하면 일반적으로 작업 수행에 초점을 맞출 수 있는 운영자보다는 관찰자가 환경의 실제 상태에 대한 더 많은 정보를 이용할 수 있기 때문이다(즉, 훈련된 관찰자가 상황에 대한 더 완전한 지식을 가질 수 있다).그러나 관찰자는 운영자의 상황 개념에 대한 제한된 지식만 가지고 있으며 평가 대상 개인의 정신 상태에 대한 완전한 통찰력을 가질 수 없다.따라서 관찰자는 SA 수준을 추론하기 위해 운영자의 관찰 가능한 행동과 구두화에 더 의존해야 한다.이 경우, 그러한 행동과 구두화는 다음에 기술하는 SA의 성과 및 행동 척도를 사용하여 가장 잘 평가된다.

퍼포먼스 및 행동 지표

성과 측정치는 더 나은 성과가 더 나은 SA를 나타낸다는 가정에 기초하여 최종 결과(즉, 과제 수행 결과)로부터 SA를 추론한다.일반적인 퍼포먼스 지표에는 출력량 또는 생산성 수준, 작업을 수행하거나 이벤트에 응답하는 시간, 응답의 정확성 또는 반대로 커밋된 오류 수가 포함됩니다.퍼포먼스 측정의 주요 장점은 태스크 퍼포먼스를 방해하지 않고 객관적으로 수집할 수 있다는 것입니다.그러나 SA와 성과 사이의 긍정적인 관계를 암시하는 증거가 존재하지만, 이 연결은 확률론적이며 항상 직접적이고 ^[22]명확하지는 않다.즉, SA가 좋다고 해서 반드시 퍼포먼스가 좋은 것은 아니며 SA가 나쁘다고 해서 퍼포먼스가 ^[64]나쁜 것은 아닙니다.따라서 성능 측정치는 이 구조를 직접 평가하는 SA의 다른 측정치와 함께 사용해야 한다.

행동 척도는 또한 좋은 행동이 좋은 SA로부터 뒤따른다는 가정에 근거하여 개인이 선택한 행동으로부터 SA를 추론한다.행동 척도는 주로 관찰자 등급에 의존하며, 따라서 본질적으로 다소 주관적입니다.이러한 제한에 대처하기 위해 관찰자는 개인이 보다 높은 수준의 ^[c]SA 달성을 촉진할 것으로 예상되는 행동을 수행하고 있는 정도를 평가할 것을 요구할 수 있다.이 접근방식은 개인의 내부 지식 상태에 대한 판단과 관련된 주관성의 일부를 제거하는데, 이는 그들이 보다 쉽게 관찰 가능한 SA 지표에 대한 판단을 할 수 있게 한다.

프로세스 인덱스

프로세스 인덱스는 팀원 간의 통신 패턴을 분석하거나 시선 추적 장치를 사용하여 개인이 환경에서 정보를 처리하는 방법을 조사합니다.팀 커뮤니케이션(특히 구두 커뮤니케이션)은 SA ^[33]구축으로 이어지는 지식 구축 및 정보 처리를 지원합니다.따라서 SA는 커뮤니케이션을 통해 배포될 수 있으므로 계산 언어학 및 기계 학습 기술은 자연어 분석 기술(예: 잠재 의미 분석)과 결합하여 SA와 업무 성과를 ^[66][67]예측하기 위해 팀의 구두 표현을 이용하는 모델을 만들 수 있다.팀 ^[68]SA 예측을 위한 통신 분석의 유용성을 뒷받침하는 증거가 존재하지만, 시간 제약과 기술적 한계(예: 음성 기록 시스템과 음성 대 텍스트 번역 소프트웨어의 비용과 가용성)로 인해 이 접근방식이 시간에 쫓기고 빠른 운영에서 실용성과 실용성이 떨어질 수 있다.

심리 생리학적 측정은 또한 인간 성과와 조작자의 생리학적 ^[69]변화 사이의 관계에 대한 평가를 제공함으로써 조작자 SA의 프로세스 지표 역할을 한다.다시 말해, 인지 활동은 운영자의 생리 상태 변화와 관련이 있다.예를 들어, 조작자의 전체적인 기능 상태(뇌파 데이터, 아이블링크, 심장 활동 등 정신 생리학적 측정치를 사용하여 평가)는 조작자가 연속체의 한쪽 끝에서 졸음이 피곤한지, 다른 ^[70]한쪽 끝에서 정신적으로 과부하가 걸리는지 여부를 나타낼 수 있다.이벤트 관련 잠재력, 이벤트 관련 비동기화, 일시적인 심박수 및 전기피부활동과 같은 다른 심리 생리학적 측정치는 중요한 환경 단서에 대한 운영자의 인식을 평가하는 데 유용할 수 있다. 즉, 운영자가 작업 관련 ^[70]자극을 감지하고 인지했는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있다.또한 SA의 ^[70]현재 수준을 측정하는 척도로 운영자의 환경 기대치, 즉 다가오는 사건에 대한 그들의 생리학적 반응을 모니터링하기 위해 정신 생리학적 척도를 사용할 수도 있다.

측정에 대한 다면적인 접근법

측정기준이 운영자의 SA의 한 측면에만 적용될 수 있기 때문에 SA의 다변량 특성은 정량화와 측정을 상당히 복잡하게 만든다.또한 다양한 유형의 SA 척도가 항상 ^[d]서로 강한 상관관계를 갖는 것은 아니라는 연구 결과가 있다.따라서 SA의 유효하고 신뢰할 수 있는 측정은 단일 접근법이나 측정법에 의존하기 보다는 서로 ^[71]보완하는 명확하지만 관련성이 있는 일련의 조치를 이용해야 한다.SA 측정에 대한 이러한 다면적 접근법은 각 측정의 강점을 활용하면서 각 측정의 고유한 한계를 최소화한다.

제한 사항

상황 인식은 감각 입력과 이용 가능한 주의력, 개인의 지식과 경험, 이용 가능한 정보를 효과적으로 분석하는 능력에 의해 제한된다.주의력은 제한된 리소스이며 주의 산만과 작업 로딩으로 인해 감소될 수 있습니다.상황 이해와 미래 상황 예측은 유사한 환경에서의 관련 지식, 이해 및 경험에 크게 좌우된다.팀 SA는 지식 및 경험 기반이 넓기 때문에 이러한 요소에 의해 제한되지 않지만 팀 ^[72]내 커뮤니케이션의 효율성에 의해 제한됩니다.

트레이닝

Endsley의 패러다임과 신경피드백 기법을 사용한 인지 자원 관리^[73] 모델을 따라 스페인의 교육학자 Maria Gabriela Lopez Garcia(2010)는 새로운 SA 훈련 ^[74]패턴을 구현하고 개발하였다.Lopez Garcia에 의해 이 새로운 패턴 디자인을 구현한 첫 번째 기관은 SPAF(스페인 공군그녀는 EF-18 전투기 조종사와 캐나다 소방관들을 ^[75]훈련시켰다.

이 상황 인식 훈련은 SA 손실을 방지하고 조종사가 견딜 수 있는 최대 작업 부하를 항상 밑돌도록 인지 자원을 제공하는 것을 목표로 합니다.이것에 의해, 인적 요인에 의한 사고나 사고의 발생 확률이 낮아질 뿐만 아니라, 가동 시간의 효율이 최적화되어 시스템이나 ^[76]오퍼레이터의 가동 수명이 연장됩니다.

현장에서의 예시

응급 의료 호출

응급 의료 훈련 미국 적십자사가 제공한에서, 영향력의 영역 내에 상황의 한 구조 대원들 있지는 않게 했을 지도 모르는 것들을 포함한 첫번째 측면은 지역 검사하는 것과 잠재적 위험을 잘 알고 있다는 것 consider[77]에 개별 요구하는 의료 지원으로 다가가로 알고 있는 것. inju치료 중인 질병은 응답자 자신이 다치지 않고 치료도 요구되지 않도록 하기 위한 노력이다.

의료 상황에서 응급구조대원들을 위한 상황 인식에는 응급구조대원의 부상을 피하기 위해 무슨 일이^[78] 일어났는지 평가하고 이해하는 것과 현장에 도착하기 전에 상황을 무선으로 알아야 하는 다른 구조기관에 정보를 제공하는 것도 포함된다.

의료적 맥락에서 상황 인식은 이미 부상을 입은 개인의 추가 부상을 방지하고, 의료 대응자의 부상을 방지하며, 도착하기 전에 다른 잠재적 대응자에게 위험 조건을 알리기 위해 적용된다.

차량 운전

상황 인식의 상실은 2015년 필라델피아 열차 ^[79]탈선 사고를 포함한 많은 교통 재난으로 이어졌다.

수색 및 구조

검색과 구조 문맥 안에서, 상황 인식은 주로 선원들 하지만 환경, 형세를 잘 알고 있다는 것 검색할 때의 상해를 피할 수 있으며, 또는 individuals[80][자비 출판한 소스]공공 안전 기관 실종된 부상이 될 수 있는 위치에서 영향력 주위의 사람들 이내에 많은 다른 요소들이 어시스트가 적용된다.e점점 더 situat을 사용하여모바일 장치의 Android Tactical Assistant Kit와 같은 이온 인식 애플리케이션을 사용하여 상황 인식을 ^[81]개선합니다.

임업용 크로스 컷 톱 / 전기톱

미국 산림청에서 전기톱과 크로스컷 톱을 사용하려면 훈련과 ^[82]인증이 필요합니다.그 훈련의 상당수는 환경 의식을 향한 접근법으로서 상황 의식을 설명하고 있지만, 자신의 감정적 태도, 피로감, 심지어 칼로리 섭취에 대한 자각도^[83] 포함한다.

숲의 맥락에서의 상황 인식에는 또한 톱 승무원의 영향 영역 내 환경 및 잠재적 안전 위험의 평가가 포함된다.톱니바퀴가 작업에 접근할 때 지면, 바람, 구름 덮개, 언덕길 및 기타 많은 요소가 조사되고 숙련된 톱니바퀴의 뿌리 깊은 훈련의 일부로 사전 예방적으로 고려됩니다.

톱팀 승무원이 접근할 수 있는 곳에 죽거나 병든 나무를 평가하고, 바람의 세기와 방향을 평가한다.버클을 채우는 나무 부분 또는 벌채할 나무의 기울기는 나무가 쓰러지거나 절단될 때 어디로 이동하는지, 톱 팀의 다른 구성원이 어디에 있는지, 어떻게 이동하는지, 등산객이 영향권 내에 있는지, 도보 여행자가 이동하는지 또는 정지해 있는지 등을 인지하는 맥락에서 평가된다.

법 집행

법 집행 훈련은 일반^[84] 대중과의 상호작용 전, 도중, 후에 경찰관 주위에서 일어나는 일을 상황적으로 인지하는 것과 동시에 현재 경찰관이 당면한 임무의 초점이 아닌 영역에서 경찰관 주위에서 일어나는 일을 완전히 인지하는 것을 포함한다.

사이버 보안 위협 운영

사이버 보안에서는 위협 운용에 대해 상황 인식을 고려함으로써 위협 활동 및 취약성을 파악하여 데이터, 정보, 지식 및 타협으로부터의 지혜를 적극적으로 방어할 수 있습니다.상황 인식은 많은 경우 다양한 소스의 데이터와 정보를 소비하는 솔루션을 개발하고 사용함으로써 달성됩니다.그런 다음 기술과 알고리즘을 사용하여 가능, 가능성 및 실제 위협을 가리키는 행동 패턴을 식별하기 위해 지식과 지혜를 적용합니다.

사이버 보안 위협 운영 팀에 대한 상황 인식은 보안 책임 영역(기업 네트워크 또는 국가 보안 이익을 위해 사용되는 시스템 등) 내부에 있거나 관련된 시스템을 요약하고, 풍부하고, 종종 그래픽으로 표시하고, 우선순위를 지정하여 쉽게 검색할 수 있는 형태로 나타납니다.다양한 연구들이 ^[85]eHealth, 네트워크 ^[86]보안 또는 ^[87]사용자 인식을 개선하기 위해 협업 접근 방식을 사용하여 보안 및 개인 정보에 대한 인식을 분석했습니다.사이버 상황 인식을 ^[88]획득하거나 개선하기 위해 통신망 정보 처리를 자동화하기 위한 연구 노력도 있다.

상황인식 기반의 기관 투명성 모델

기술 에이전트의 역량이 증가함에 따라 그들의 행동과 근본적인 합리성이 투명해지는 것이 더욱 중요해진다.군사 분야에서는 무인자동차의 채용이 잦아지면서 요원 투명성이 조사되고 있다.2014년, 미국 육군 연구소의 연구원들은 사용자 인터페이스 설계를 통해 투명성을 높이기 위해 설계된 모델인 상황 인식 기반 에이전트 투명성(SAT)을 보고했습니다.자동화에 관해서는, 「저관찰성, 예측성, 방향성, 감사성」에 대한 인간의 신뢰를 저하시킨다고 판단되는 6개의 장벽은 다음과 같습니다.공통의 목표에 대한 낮은 상호 이해" 미 육군 연구소의 연구진은 엔들리의 인식, 이해, 투영 이론을 바탕으로 세 가지 수준의 상황 인식 투명성을 설계했다.상황 인식 수준이 높을수록 에이전트가 사용자에게 ^[90]더 많은 정보를 전달한다고 그들은 주장했다.

미국 육군 연구소의 2018년 간행물은 SAT의 다양한 투명도가 운영자의 작업 부하에 어떻게 영향을 미치는지 그리고 요원의 의사결정에 개입할 필요가 있는 시점에 대한 인간의 이해를 평가했다.연구자들은 이 감독상의 판단을 교정이라고 부른다.이 그룹은 SAT 모델 연구를 IMPACT(^[89]Intelligent Agent Transparency in Human Agent^{[clarification needed]} Transparency for Multi UxV Management) 프로젝트와 ASM(Autonomous Squad Member) 프로젝트의 두 가지 작업으로 분할했습니다.

과학자들은 네 번째 수준 외에 세 가지 표준 수준의 SAT를 제공했는데, 여기에는 무인 자동차에서의 결정에 대한 에이전트의 불확실성 수준이 포함된다.이 연구의 목표는 SAT 수준을 수정하는 것이 사용자의 퍼포먼스, 상황 인식 및 에이전트에 대한 신뢰도에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것이었습니다.과학자들은 그들의 실험 결과가 에이전트 투명성이 증가하여 작업 부하에 큰 영향을 미치지 않고 에이전트에 대한 조작자의 성능과 인간 신뢰도를 향상시켰다는 것을 뒷받침한다고 밝혔다.에이전트가 할당된 태스크의 불확실성 수준을 전달하면 실험 관련자는 ^[91]에이전트에 대한 신뢰도가 높아졌습니다.

ASM 연구는 참가자가 보병과 교신하는 지상 로봇인 ASM으로 훈련 과정을 수료하는 시뮬레이션 게임을 제공하는 방식으로 진행됐다.참가자들은 인터페이스 상에서 ASM의 통신을 감시하면서 잠재적인 위협을 평가하는 멀티태스킹을 수행해야 했습니다.그 연구에 따르면, 실험 결과는 에이전트가 ^[91]SAT 세 가지 수준의 정보를 모두 전달할 때 가장 큰 신뢰 보정이 발생했음을 보여주었다.미국 육군 연구소의 과학자 그룹은 요원들이 그들의 계획, 동기, 그리고 예상 결과를 아이콘을 통해 전달할 수 있는 투명 시각화 개념을 개발했다.에이전트는 자원 사용률, 추론, 예측 자원 손실, 태스크 완료까지의 진행 상황 ^[89]등을 관련지을 수 있는 것으로 보고되고 있습니다.의사결정의 불확실성 수준을 사용자에게 알려주는 에이전트인 IMPACT 조사와 달리 신뢰의 증가는 ^[91]관찰되지 않았다.

상황 인식 방법

이 섹션은 확장해야 합니다.추가해서 도와주실 수 있습니다. (2017년 1월)

크라우드 소싱

소셜 미디어와 유비쿼터스 모바일 액세스의 증가로 가능해진 크라우드 소싱은 "시민"^{[92][93][94][95][96][97][98][99]}을 센서로 사용하거나 사용함으로써 비상 및 위기 상황에 대한 책임 있는 당국과 시민 모두의 상황 인식을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.예를 들어, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 페이스북이나 트위터 같은 온라인 소셜 미디어에 게시된 컨텐츠를 분석하면 상황 ^[99]정보를 제공할 수 있습니다.특히 위기 상황에서 감지에 대한 크라우드소싱 접근방식은 크라우드센싱(crowdsensing)^[100]이라고 불린다.crowdsourcing[101][102]의 의해 납치된 통신과 소셜 미디어 피드 같은crowd-generated 입력의 통합 지리 자료로 벌어지는 사건 동안고 지원에 사용할 상황 인식을 향상시킬 수 있possible[103][104][105][106]최신 디지털 맵을 만드는 것이 결합됩니다 Crowdmapping은 하위 유형.cident 반응이다.[107]

구조화 데이터의 클라우드 기반 지리 정보 시스템 표시

2012년부터 NISC(National Information Sharing Consortium)는 다양한 플랫폼을 통해 온라인으로 공유되는 구조화된 지리공간 데이터를 표준화한다는 사명을 가지고 비상관리 커뮤니티와 긴급대응자 간에 공통 용어를 사용하여 "적절한 사람에게 적절한 정보를 적시에 제공하기 위해 노력하고 있습니다.그 결과, 의사결정자의 전략적 수준과 현장 담당자의 전술적 수준 모두에서 시각적으로 표시되는 정확하고 시기적절한 정보를 생성하는 공통 운영 그림(COP)을 작성할 수 있습니다.NISC는 상황 인식의 품질을 높이기 위해 코드, 데이터 위젯 및 훈련의 공유를 촉진합니다.중앙 미국 지진 컨소시엄(CUSEC)이 조정한 캡스톤-14 주간의 행사와 같은 대규모 연습과 이러한 데이터 공유 방법의 실제 운영 사용은 또한 상황 인식을 강화하기 위한 GIS 기반 정보 공유의 유용성을 확대하기 위한 NISC의 작업을 진전시켰다.

군사 훈련 방법

군 전문가의 상황 인식 능력을 높이기 위한 훈련 시나리오와 경찰 및 응급 서비스에서의 최초 대응자 두 가지가 있다.첫 번째 게임인 킴즈게임은 해병대 저격학교와 경찰학교에서 더 흔한 장소를 가지고 있다.그 이름은 스파이 스쿨의 수업을 다룬 소설 킴에서 유래했다.이 게임은 숟가락, 연필, 총알, 그리고 군인들이 친숙할 수 있는 다른 아이템들과 같은 다양한 아이템들이 담긴 쟁반을 포함한다.참가자들은 담요를 덮기 전에 이 모든 물건들을 볼 수 있는 1분간의 시간이 주어집니다.참가자들은 자신이 본 아이템을 개별적으로 나열하고, 가장 정답을 많이 맞힌 사람이 게임에서 승리합니다.어린 스카우트와 걸가이드 그룹에서도 같은 게임을 하며 아이들에게 빠른 암기 기술을 가르친다.

두 번째 방법은 김씨 게임을 좀 더 실용적으로 적용하는 것이다.그것은 약 5미터에서 10미터 깊이의 들판(정글, 덤불 또는 숲)에서 시작하는데, 일부는 위장되고 일부는 그렇지 않은 다양한 물건들이 지상의 영역과 시력의 높이에 있는 나무들에 위치하게 된다.다시 말씀드리지만, 이 항목들은 훈련을 받고 있는 군인들에게 친숙한 것들입니다.참가자들은 한 곳에서 그 지역을 보고 그들이 본 물건들을 마음에 새길 수 있는 10분간의 시간이 주어질 것이다.10분이 지나면, 군인은 신체적으로 힘든 환경의 스트레스를 시뮬레이션하기 위해 버피와 같은 특정 운동을 반복해야 한다.참가자는 연습을 마치면 본 항목을 나열합니다.승점은 최종적으로 합산되어 승자를 가려낼 것이다.

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