Driving is a complex psychomotor task often interrupted by secondary activities that increase cognitive workload and divert attention away from the roadway. The risk of inattentive driving is known to vary with age. To assess the characteristics of advancing age on driver's cognitive workload under dual task condition, we evaluate the performance of 96 drivers divided into three age groups: 20's, 40's, and 60's. This study considers driver's cognitive workload in the context of urban and highway driving. Error rate & Dual task cost are used to measure driver's cognitive workload. Results indicate that age impacts cognitive workload during dual task driving conditions.
The similarity of shape of shape of interface between human cognitive map and real product is the important factor to determine the human performance. Nevertheless, the degree of similarity between these has not been defined quantitatively in recent studies. Therefore, in this study, the cognitive map and the mental workload were measured by SMM(Sketch Map Method) and RNASA-TLX(Revision of NASA-Task Load Index). And the numerical expression of the accuracy point was suggested for the quantitative calculation of relative positional similarity between cognitive map and real product. In the experiment, nine subjects were participated and two kinds of vehicles were used. Mental workload was mental workload was measured immediately after the road test. The result of analysis on the relationship between accuracy and mental workload shows that the negative correlation exists on each vehicle, and the lower score of mental workloads id measured on the vehicle that has the higher score of accuracy between two vehicles.
The driver model based on the ACT-R cognitive architecture was developed in order to predict the performance and cognitive workload of a driver operating HVI devices. In the 10 HVI tasks, the predicted performance time and cognitive workload by the ACT-R driver model was well matched and highly correlated with the mean of performance times and subjective workload ratings from 15 participants, respectively. It is strongly proposed that the ACT-R driver model in this study can be applied to evaluate the usability of a new HVI design with less cost in the early stage of system development.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.325-332
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2014
High cognitive workload decreases a driver's ability of judgement and response in traffic situation and could result in a traffic accident. Electrocardiography (ECG) has been used for evaluation of drivers' cognitive workload; however, individual differences in ECG response corresponding to cognitive workload have not been fully considered. The present study developed an evaluation method of individual driver's cognitive workload based on ECG data, and evaluated its usefulness through an experiment in a driving simulator. The evaluation method developed by the present study determined the optimal ECG evaluation condition for individual participant by analysis of area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for various conditions (total number of conditions = 144) in terms of four aspects (ECG measure, window span, update rate, and workload level). AUC analysis on the various conditions showed that the optimal ECG evaluation condition for each participant was significantly different. In addition, the optimal ECG evaluation condition could accurately detect changes in cognitive workload for 47% of the total participants (n = 15). The evaluation method proposed in the present study can be utilized in the evaluation of individual driver's cognitive workload for an intelligent vehicle.
Hill, Christopher M.;DeBusk, Hunter;Simpson, Jeffrey D.;Miller, Brandon L.;Knight, Adam C.;Garner, John C.;Wade, Chip;Chander, Harish
Safety and Health at Work
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v.10
no.3
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pp.321-326
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2019
Background: Performing cognitive tasks and muscular fatigue have been shown to increase muscle activity of the lower extremity during quiet standing. A common intervention to reduce muscular fatigue is to provide a softer shoe-surface interface. However, little is known regarding how muscle activity is affected by softer shoe-surface interfaces during static standing. The purpose of this study was to assess lower extremity muscular activity during erect standing on three different standing surfaces, before and after an acute workload and during cognitive tasks. Methods: Surface electromyography was collected on ankle dorsiflexors and plantarflexors, and knee flexors and extensors of fifteen male participants. Dependent electromyography variables of mean, peak, root mean square, and cocontraction index were calculated and analyzed with a $2{\times}2{\times}3$ within-subject repeated measures analysis of variance. Results: Pre-workload muscle activity did not differ between surfaces and cognitive task conditions. However, greater muscle activity during post-workload balance assessment was found, specifically during the cognitive task. Cognitive task errors did not differ between surface and workload. Conclusions: The cognitive task after workload increased lower extremity muscular activity compared to quite standing, irrespective of the surface condition, suggesting an increased demand was placed on the postural control system as the result of both fatigue and cognitive task.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.30
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pp.25-34
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1994
Mental workload has a improtant place in modern work environment such as human-computer interaction. Designing man-machine system requires knowledge and evaluation of the human cognitive process which controls information flow during our works. Many studies estimate reaction time as a index of menatal workload. This paper investigates what reflacts the workload of human information handling when the informations grow its degree. Experiment result introuce the memory time that explain the information-load more sensitive than react time. And react time shows learning effect but memory time does'nt show that effect So it can be concluded that cognitive learning or work schema needs more time to achieve dexterity than motor skill.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.4
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pp.62-69
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2013
Visual demands associated with in-vehicle display usage and text messaging distract a driver's visual attention from the roadway. To minimize eyes-off-the-road demands, voice interaction systems are widely introduced. Under cognitively distracted condition, however, awareness of the operating environment will be degraded although the driver remains oriented to the roadway. It is also know that the risk of inattentive driving varies with age, thus systematic analysis of driving risks is required for the older drivers. This paper aims to understand the age-related driving performance degradation and visual attention changes under auditory cognitive demand which consists of three graded levels of cognitive complexity. In this study, two groups, aged 25-35 and 60-69, engaged in a delayed auditory recall task, so called N-back task, while driving a simulated highway. Comparisons of younger and older drivers' driving performance including mean speed, speed variability and standard deviation of lane position, and gaze dispersion changes, which consist of x-axis and y-axis of visual attention, were conducted. As a result, it was observed that gaze dispersion decreased with each level of demand, demonstrating that these indices can correctly rank order cognitive workload. Moreover, gaze dispersion change patterns were quite consistent in younger and older age groups. Effects were also observed on driving performance measures, but they were subtle, nonlinear, and did not effectively differentiate the levels of cognitive workload.
This paper proposes an adaptive multimodal in-vehicle information system for safe driving. The proposed system filters input information based on both the priority assigned to the information and the given driving situation, to effectively manage input information and intelligently provide information to the driver. It then interacts with the driver using an adaptive multimodal interface by considering both the driving workload and the driver's cognitive reaction to the information it provides. It is shown experimentally that the proposed system can promote driver safety and enhance a driver's understanding of the information it provides by filtering the input information. In addition, the system can reduce a driver's workload by selecting an appropriate modality and corresponding level with which to communicate. An analysis of subjective questionnaires regarding the proposed system reveals that more than 85% of the respondents are satisfied with it. The proposed system is expected to provide prioritized information through an easily understood modality.
Driving workload is increasing according to developing new in-vehicle devices and introducing driving information systems. In this research using a driving simulator, EFRP (Eye Fixation Related Potential) was measured for evaluating driving attention and distraction while tasking cognitive workload, n-back tasks. The result of EFRP was compared with driver behaviors. Results suggest that EFRP is able to use for a method of evaluating driving workload, however, the analysis of driver behavior is difficult to find driving attention and distraction in the case of free flow of traffic situation.
Background: The purpose of this study was to identify the influence of workers' perceived workload, accident experiences, supervisors' safety leadership, and an organization's safety climate on the cognitive and emotional risk perception. Methods: Six hundred and twenty employees in a variety of manufacturing organizations were asked to complete to a questionnaire. Among them, a total of 376 employees provided valid data for analysis. To test the hypothesis, correlation analysis and hierarchical regression analysis were used. Statistical analyses were conducted using IBM SPSS program, version 23. Results: The results indicated that workload and accident experiences have a positive influence and safety leadership and safety climate have a negative influence on the cognitive and emotional risk perception. Workload, safety leadership, and the safety climate influence perceived risk more than accident experience, especially for the emotional risk perception. Conclusion: These results indicated that multilevel factors (organization, group, and individual) play a critical role in predicting individual risk perceptions. Based on these results, therefore, to reduce risk perception related with unsafe behaviors and accidents, organizations need to conduct a variety of safety programs that enhance their safety climate beyond simple safety-related education and training. Simultaneously, it needs to seek ways to promote supervisors' safety leadership behaviors (e.g., site visits, feedback, safety communication, etc.). In addition, it is necessary to adjust work speed and amount and allocate task considering employees' skill and ability to reduce the workload for reducing risk perception.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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