Most of the car navigation systems pzrovide 2D or 3D virtual map-based driving guidance. One of the important issues is how to reduce cognitive burden to the driver who should interpret the abstracted information to real world driving information. Recently, an augmented reality (AR)-based navigation is considered as a new way to reduce cognitive workload by superimposing guidance information into the real world scene captured by the camera. In particular, head-up display (HUD) is popular to implement AR navigation. However, HUD is too expensive to be set up in most cars so that the HUD-based AR navigation is currently unrealistic for navigational assistance. Meanwhile, smartphones with advanced computing capability and various sensors are popularized and also provide navigational assistance. This paper presents a research on cognitive effect and responsiveness of an AR navigation by a comparative study with a conventional virtual map-based navigation on the same smartphone. This paper experimented both quantitative and qualitative studies to compare cognitive workload and responsiveness, respectively. The number of eye gazing at the navigation system is used to measure the cognitive effect. In addition, questionnaires are used for qualitative analysis of the responsiveness.
The application of advanced Main Control Room(MCR) is accompanied with lots of changes and different forms and features through the virtue of new digital technologies. The characteristics of these digital technologies and devices give many opportunities to the interface management, and can be integrated into a compact single workstation in advanced MCR so that workers can operate the plant with minimum physical burden under any operation conditions. However, these devices may introduce new types of human errors and thus a means to evaluate and prevent such errors is needed, especially those related to characteristics of digital devices. This paper reviewed the new type of human error hazards of tasks based on digital devices and surveyed researches on physiological assessment related to human error. An experiment was performed to verify human error hazards by physiological responses such as EEG which was measured to evaluate the cognitive workload of operators. And also, the performances of four tasks which are representative in human error hazard tasks based on digital devices were compared. Response time, ${\beta}$ power spectrum rate of each task by EEG, and mental workload by NASA-TLX were evaluated. In the results of the experiment, the rate of the ${\beta}$ power was increased in the task 1 and task 4 which are searching and navigating task and memory task of hierarchical information, respectively. In case of the mental workload, in most of evaluation items, task 1 and 4 were highly rated comparatively. In this paper, human error hazards might be identified by highly cognitive workload. Conclusively, it was concluded that the predictive method which is utilized in this paper and an experimental verification can be used to ensure the safety when applying the digital devices in Nuclear Power Plants (NPPs).
본 논문은 작업그룹이 과업을 수행하는 인지적 과정을 분석하는 방안을 제시한다. 먼저, 그룹의 인지현상을 연구하는 분산인지이론을 검토하고, 기존의 개인 과업 분석 방법론중의 하나인 GOMS를 확장하여 그룹에 적용할 수 있는 분산형 GOMS 방법론을 제안한다. 제안한 분산형 GOMS 방법론을 따르면 각 구성원의 업무 수행 시간, 의사소통시간, 최대 인지 부하등을 기초로 작업그룹의 업무 수행시간과 인지부하의 균형도를 계산하여 그룹의 과업에 대해 분석할 수 있다. 분산형 GOMS 방법론은 정보시스템을 활용하여 업무를 수행하는 작업그룹의 인지적 과정을 분석하는데 적용할 수 있다.
CNS (Car Navigation System) is the most compatible candidate among various in-vehicle information systems as a provider of ITS (Intelligence Transport Systems) information. It generally consists of remote controller, display, CD-changer, GPS receiver and so on. Among them, display is the most important and critical element of the HMI (Human-Machine Interface) suggesting the digital map to the driver. Therefore, it is certain that the display gives cognitive, physical, mental and visual workloads to the driver which are directly related with the driver's and road safety with the success of ITS. Until now, various human factors techniques have been developed and applied to estimate the driver's workload and to collect the driver's requirements of the CNS digital map, for example, mental workload assessment, visual activity analysis, cognitive analysis and so on. In addition to these kinds of techniques, this research performed the human sensibility ergonomics approach to directly investigate and evaluate the driver's requirements and sensibilities of the real products.
Objective: To investigate the effects of a brain fitness exercise on the cognitive function of patients with dementia. Method: Forty-six elderly adults diagnosed with dementia were randomly allocated to the study or control group (n=23 per group). The study and control groups performed a brain fitness and regular exercise, respectively, for 40 minutes a day, three times a week for four weeks. We examined cognitive capacity using MMSE-K, cognitive strength, judgment time, and mental workload scores before and after intervention. Results: The study group showed significant improvements in all variables. In addition, the control group showed a significant improvement in brain stress. We found that there was a significant improvement in the study group when compared with the control group in all variables. Conclusion: Based on these results, we suggest that brain fitness exercise would be effective in improving cognitive functions of dementia patients.
Nowadays, with progresses in robotic science, the design and implementation of a mechanism for human-robot interaction with a low workload is inevitable. One notable challenge in this field is the interaction between a single human and a group of robots. Therefore, we propose a new comprehensive framework for single-human multiple-robot remote interaction that can form an efficient intelligent adaptive interaction (IAI). Our interaction system can thoroughly adapt itself to changes in interaction context and user states. Some advantages of our devised IAI framework are lower workload, higher level of situation awareness, and efficient interaction. In this paper, we introduce a new IAI architecture as our comprehensive mechanism. In order to practically examine the architecture, we implemented our proposed IAI to control a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) under different scenarios. The results show that our devised IAI framework can effectively reduce human workload and the level of situation awareness, and concurrently foster the mission completion percentage of the UAVs.
The aim of this study is to propose the design process suitable for developing the cognitive interface considering system engineering process (SEP) models. Due to the cognitive workload in an operation of HMS, some cognitive interfaces have been developed. It is somehow difficult to use the developed cognitive interface in real working environment since they often showed a conflict to stereotyped interface. So it is necessary to develop the design process suitable for the more operator-specific interface. Various SEP models were reviewed for selecting the suitable design process which might resolve the problem from design-specific interface. The suitable process for designing cognitive interface was proposed considering currently usable SEP models. The findings from the study may be helpful for systematic approach to designing cognitive interface in digitalized environment. The proposed design process would be applied for easily employing the cognitive interface in digitalized working environment such as main control room in nuclear power plant.
웨어러블 컴퓨팅 환경은 대개 이동 중일 가능성이 많고 이때 눈과 손이 자유롭지 못하고 많은 주의가 필요한데 기존의 데스크탑 인터페이스 방식(WIMP)은 적합하지 않다. 또한 웨어러블 환경에서 모바일 기기의 소형화로 인하여 작은 화면에서 정보를 확인하고 처리해야 하기 때문에 기능 수행에 따른 인지부하가 늘어남과 동시에 수행 속도가 느려지고 많은 오류가 발생하는 등 어려움이 따른다. 이와 같이 변화된 환경에 적합한 입력 방식의 적정 수준을 찾는 연구가 필요하다. 본 연구는 이동 상황에서 모바일 기기를 사용할 때 동시에 여러 가지 일을 수행함으로써 걸릴 수 있는 인지부하를 줄여주기 위한 방법을 기기의 입력 방식과 사용되는 메뉴구조의 복잡성을 중심으로 분석하였다. 입력 방식을 포인팅입력 방식, 버튼입력 방식, 동작입력 방식으로 나누고, 이 방식들을 통한 메뉴탐색 과제와 화면에 제시되는 도형기억 과제를 동시에 수행했을 때 수행의 정확도와 과제수행 속도를 측정하였다. 또한 제시되는 메뉴탐색 과제의 메뉴계층의 수를 변화시켜서 입력 방식의 복잡성에 따른 과제 수행을 살펴보았다. 실험은 정지 상황과 이동 상황에서 모두 이루어졌다. 정지 상황과 이동 상황 모두에서 포인팅입력 방식이 과제 수행의 정확도가 가장 높은 반면 수행 속도에서 가장 느린 것으로 나타났다. 동작입력 방식에서는 수행의 정확도는 떨어졌으나 수행 속도는 빠르게 나타났다. 이는 이동 중에 수행되는 과제에서 정확도보다도 속도가 중요한 상황에서는 동작입력 방식이 적합하다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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