[Review]Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems

Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems

MICA R. ENDSLEY, t Texas Tech University, Lubbock, Texas

 

목차

1. 1. A model of Situation Awareness Theory
2. 2. Human Properties Affection and Underlying SA
3. 3. Task and System Factors
4. 4. Errors In SA

내용

Introduction

기술이 발전함에따라 인간이 효율적이고 시기적절한 결정을 내리는데 부담을 주는 역동적이고 복잡한 시스템이 많이 만들어졌다. 이때 '운영자의 상황인식'은 이러한 시스템에서 의사결정과 performance 부분에서 핵심 역할을 할 것이다.

SA는 대규모 시스템 작업과 전술 및 전략시스템 분야까지 다양한 환경에 적용되고 SA를 가장 잘 활용해야 하는 분야는 '항공분야'이며 해당 논문에서는 '항공분야'의 상황에 사례를 들어 설명한다. 하지만 환경의 복잡성과 역동성이 증가함에 따라 SA를 획득하고 유지 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있다.

진정한 SA는 수많은 데이터 조각을 인식하는 것 이상을 포함하며 훨씬 더 발전된 수준의 상황 이해와 미래 시스템 상태의 예측이 가능한 것이다. 따라서 SA는 복잡한 시스템 운영에서 인간의 행동을 설명하려는 시도에서 전통적인 정보 처리 접근 방식을 뛰어넘는 초점 수준을 제시하고 SA이론은 구성요소과 그것들의 인간의 의사결정 및 성과 과의 관계를 명확하게 정의하는 데 있어서 의의가 있다.

 

A model of Situation Awareness Theory

• A Model

SA 자체의 직접적인 연구는 최근 몇 년 동안 활발하게 연구되고 있으며 철저하고 엄격한 이론은 아직 불가능할 수 있다.

이에 사용 가능한 정보를 사용하여 SA가 무엇인지 설명하고 구성의 기초가 되는 메커니즘에 대한 이해 제공 및 영향을 주는 요인을 논의하며 다양한 영역의 정보를 종합하는 프레임워크 모델을 설명할 것이다.

위의 그림은 동적 의사결정에서 상황인식모델을 나타낸 것이며 SA의 기초인 시스템 디스플레이 또는 감각에 의해 직접 결정되는 환경을 설명한다.

• 해당 과정에서 영향을 주는 주요 요인들을 살펴보자.
  • 개인은 동일한 데이터가 주어졌을때 타고난 능력, 경험 및 훈련 , 개인의 선입견에 의해 SA를 획득하는 능력이 다르다.
  • 작업기억, 스트레스 및 복잡성을 포함한 작업환경의 기능도 SA에 영향을 줄 수 있다.
• Definitions and Terminology (아래 3단계 포함)
  • 1) 정의한 SA는 개인의 모든 지식을 포함하지 않는다. 오직 동적 환경의 상태와 관련된 부분만을 나타낸다.
  • 2) SA, 의사결정, performance모두 서로 다른 단계이며 영향을 미치는 요인도 다르고 처리하는 접근 방식도 다르다.
  • 3) 또한 주의력, 작업기억, 작업량 및 스트레스 모두 SA에 영향을 줄 수 있지만 별개로도 볼 수 있는 요소이다. (이후에 다룰 예정)
• 해당 논문에서는 SA의 정확한 정의를 내리고 싶어 하는데 이 과정에서 당면하게 된 느 몇 가지 문제를 설명한다. (SA는 과거에는 다양한 지식의 상태로 초점, starter와 wood는 다양한 인지 처리 활동으로 본다)

• Elements (전투기에 적용)
  • a) level 1: 위치, 고도 및 방향 , 지상 위협 및 장애물의 위치
  • b) level 2: mission timing and status , 연료로 가능한 주행 시간과 거리
  • c) level 3: 계획된 항공기 전술 및 기동, 발사 위치 및 타이밍
• TimeSA는 특정 시점의 환경 상태에 대한 운영자의 지식으로 구성되지만 이 지식에는 과거 및 미래 모두와 관련된 해당 환경의 시간적 측면이 포함된다.
• SA는 살펴보았듯이 반드시 즉시 획득되는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 축적된다.
• Space 따라서 운영자의 SA는 작업 및 목표와 관련된 환경 하위 집합에 대한 정보를 통합해야 한다.
• 공간은 SA와 관련이 높고 환경의 어떤 측면이 SA에 중요한 Human factor를 결정한다.

• SA는 개인뿐 아니라 팀으로도 말할 수 있으며 팀 구성원들은 자신의 모든 요구사항에 대해 SA를 가지고 있어야 한다.
• 이때 높은 레벨의 SA는 디스플레이에 표시되지 않아도 구두로 전달이 되는데 이는 팀 구성원들이 공유된 멘털 모델을 갖는 경우가 해당된다. [실제로 2그룹 중 성과가 더 높은 그룹이 다른 그룹보다 의사소통이 적다는 것이 발견되었습니다. Salas, Prince, Baker, and Shrestha 1995]
• Link to Decision Making
• SA는 의사결정에도 영향을 미칠 수 있는데 상황을 특정 짓는 개인의 방식이 문제를 해결하기 위해 선택한 결정 과정을 결정한다는 증거가 있다. 이에 적절한 모델이 없으면 익숙산 문제와 동일한 논리를 적용하면 해결되는 새로운 문제의 해결을 실패하는 경우가 해당된다.
• LInk to Performance
• 성능과 SA는 항상 직접적인 관계는 아니지만 예측은 가능하다. 여러 상황을 통해 좋은 SA는 좋은 성과의 확률을 높이는 요인으로 작용할 수 있지만 반드시 보장할 수는 없다.

Human Properties Affection and Underlying SA

• Preattentive Processing
• Attention
  • 복잡하고 역동적인 환경에서 정보 과부하, 복잡한 의사결정 및 여러 작업으로 인한 주의력 요구는 개인의 제한된 주의력을 빠르게 초과할 수 있고 제한된 Attention 공급으로 하나의 요소에만 주의를 기울이면 다른 요소에 대한 SA손실 발생이 빠르게 일어날 수 있다. 또한 data-sampling과 주의력 분산을 통해 주의력 제한을 완화할 수 있다.
  • 이를 피하기 위해 상대적인 우선순위와 정보가 변하는 빈도에 관한 장기기억의 부분에 의해 지시된 패턴에 따라 정보에 빠른 순서로 주의를 기울인다. 작업기억은 다른 정보와 목표를 기반으로 주의 전개를 수정을 할 수 있다. (예를 들어 조종사가 주행 시 평소와는 다른 소음이 들릴 경우, 상태 표시기를 확인하여 과정을 수정하는 경우에 해당한다.)
  •  figure3위의 그림은 SA프로세스에서 각 구조의 역할에 대한 설명을 보여준다. 단기 기억, 지각, 작업기억 및 장기기억의 메커니즘은 SA의 기반이 되는 구조를 형성한다. [해당 그림에서 schema는 정보를 이해하는데 논리적인 프레임워크이고 script는 schema의 특수 유형으로 다양한 유형에 적합한 작업 수행을 제공한다.]

위의 그림은 SA프로세스에서 각 구조의 역할에 대한 설명을 보여준다. 단기 기억, 지각, 작업기억 및 장기기억의 메커니즘은 SA의 기반이 되는 구조를 형성한다. [해당 그림에서 schema는 정보를 이해하는데 논리적인 프레임워크이고 script는 schema의 특수 유형으로 다양한 유형에 적합한 작업 수행을 제공한다.

• 복잡하고 역동적인 환경에서 정보 과부하, 복잡한 의사결정 및 여러 작업으로 인한 주의력 요구는 개인의 제한된 주의력을 빠르게 초과할 수 있고 제한된 Attention 공급으로 하나의 요소에만 주의를 기울이면 다른 요소에 대한 SA손실 발생이 빠르게 일어날 수 있다. 또한 data-sampling과 주의력 분산을 통해 주의력 제한을 완화할 수 있다.
• 이를 피하기 위해 상대적인 우선순위와 정보가 변하는 빈도에 관한 장기기억의 부분에 의해 지시된 패턴에 따라 정보에 빠른 순서로 주의를 기울인다. 작업기억은 다른 정보와 목표를 기반으로 주의 전개를 수정을 할 수 있다. (예를 들어 조종사가 주행 시 평소와는 다른 소음이 들릴 경우, 상태 표시기를 확인하여 과정을 수정하는 경우에 해당한다.)
• Perception
  • 정보가 지각되는 방식은 작업기억과 장기기억 모두의 내용에 의해 결정된다.
  • 즉 정보에 대한 선입견이나 기대는 해당 정보를 인식하는 속도와 정확성에 영향을 미친다.(조종사의 경우 항공기 환경에 대한 브리핑 및 사전 지식을 가지고 어떠한 상황에 직면하게 될 것인지 예상하고 인식하게 된다.)
  • 지각 단계에서의 분류는 통합 정보를 기반으로 하며 최적의 방식으로 발생한다.
  • 이를 작업기억과 관련지어 살펴보면 (숙련자는 관찰된 항공기를 정확한 모델로 분류 가능하고 초보자는 숙련자와 동일한 수준의 분류를 수행하지 못할 수 있으며 결과적으로 동일한 데이터 입력에서 더 적은 정보를 갖게 된다.) 이러한 분류를 달성하는 데 사용되는 단서는 SA에 중요하다고 할 수 있다. 지각 단계에서 만들어지는 '분류'는 다음 단계의 level 2의 요소를 생성한다는 점을 고려해야 한다.
• Working Memory
  • 작업기억의 역할이 많은데, 새로운 정보는 기존 지식 및 발전된 상황에 대한 종합적인 그림과 결합되어야 하고, 미래 상태에 대한 예측과 후속 결정도 작업기억에서 발생되어야 한다. 이에 작업기억에 큰 부하가 가해지며 이러한 경우에는 장기기억에 도움을 받게 된다.
• Long Term Memory
  • 장기기억은 에피소드 기억, 의미 네트워크, 스키마 및 정신 모델을 포함한다.
  • 작업기억의 한계점을 보완해 주며 SA형성에도 영향을 준다.
  • [Rouse와 Morris에 의하면 mental model을 인간이 시스템 목적과 형태에 대한 설명, 시스템 기능 및 관찰된 시스템 상태에 대한 설명, 미래 상태에 대한 예측을 생성할 수 있는 메커니즘'이라고 정의했으며 mental model은 특정 시스템에 대한 스키마로 볼 수 있다.]
• Development
  • 스키마와 멘털 모델은 주어진 환경에서 훈련과 경험의 기능으로 개발된다.
  • 개인은 현실세계의 대상과 mental model을 mapping 하는 능력과 시간의 흐름에 따라 변화하는 능력을 반복적으로 비교함으로써 구체적이고 점진적으로 모델을 개선한다.
• Default information
  • 기본정보는 예측을 하는 데 사용될 수 있다. [조종사는 항공기의 특정 모델을 모르는 경우 기본 항공기가 어떻게 기동 하는지 일반적인 지식을 기반으로 판단할 수 있다.]
• Confidence level
  • 정보가 주어졌을 때 개개인의 신뢰도는 다를 수 있으며 이는 정보를 사용하여 내리는 결정에 영향을 줄 수 있다.
• Automaticity
  • 자동처리는 빠르고 자율적이며 손쉬운 경향이 있지만 주의 없이 발생할 수 있다는 점에서 의식적 자각이 불가능하다는 점을 고려해야 한다.
  • 자동 프로세스 사용 목적 b) 특정 처리에 사용되는 내부 모델을 정확하게 보고하는데 상당한 어려움 해결
  • c) 사후 프로세스에 대한 보고의 신뢰성 및 부정확성을 해결하는데 의의가 있다.
  • a) 최소한의 주의 할당으로 우수한 성능 제공
  • 이 논의를 바탕으로 자동화는 복잡하고 공적인 환경에서 SA를 달성하고 의사 결정을 내리는 데 있어 인간의 정보처리 한계를 극복하기 위한 중요한 메커니즘을 제공하기 위해 이론화되었다. 하지만 자동인지 처리에 의해 생성되는 주요 위험은 새로운 자극에 덜 반응할 위험이 증가한다는 한계점도 있다. (자동 프로세스가 제한된 피드백 사용으로 작동하기 때문이다.)
• Goals
  • 목표는 동적 환경에서 대부분의 의사결정을 위한 기초를 형성하며 동시에 두 개의 목표가 작동할 수 있으며 이는 충돌할 수도 있다.
  • 시스템의 멘털 모델은 메모리 구조로 존재하는 것 으로 볼 수 있다. 독립적으로 개인은 일부 시스템과 관련된 일련의 목표를 형성한다.

위의 그림은 SA에서 목표와 멘털 모델 관계를 시각화한 것이다. 시스템의 mental-model은 메모리 구조로 존재하며 개인은 일부 시스템과 관련된 목표를 형성한다. 이러한 목표는 달성하고자 하는 시스템의 이상적인 상태를 생각할 수 있다. 이에 모델에 투영하여 달성하기 위한 계획을 세우며 이때 예상 상태와 목표 상태가 가장 잘 일치하는 계획이 선택된다. 또한 계획은 피드백을 통해 선택 및 변경된다.

• Summary
  • 사람의 SA는 제한된 주의력과 작업 기억 용량으로 인해 제한된다. 이에 발전된 장기기억 저장소는 스키마 및 멘털 모델 형태일 가능성이 높고 미래 사건의 예측을 제공함으로써 이러한 한계를 우회할 수 있다.
  • SA는 개인의 목표와 기대에 영향을 받는데 이는 어떻게 주의를 기울이는지 , 어떻게 정보를 인식하는지, 어떻게 정보를 해석하는지에 영향을 준다.
• TASK AND SYSTEM FACTORS
  • System Design

• 개인이 환경으로부터 정보를 얻는 과정을 나타낸 그림이다. 이때 전송 오류, 시스템상 미표시 등의 이유로 모든 정보를 획득하기는 어렵다는 한계점이 존재한다.
• SA에 영향을 미치는 외부 문제는 시스템이 환경에서 필요한 정보를 획득하는 정도 이와 디스플레이와 관련된 인터페이스이며 인터페이스를 통해 표시되는 방식이 얼마나 많은 정보를 획득할 수 있는지, 얼마나 정확하게 획득할수있는지, 오퍼레이터 요구와 어느 정도 양립할 수 있는지를 결정함으로써 SA에 영항을 준다.
• 따라서 과도한 인지 노력 없이 필요한 정보를 운영자에게 전달할 수 있는 디자인을 추구한다.

• Stress
  • 스트레스에 영향을 주는 요인은 육체적 스트레스(소음, 진동, 피로), 사회적 스트레스 (불안, 자존감, 정신적 부담) 등이 존재한다. 이에 사람이 스트레스를 받는 것으로 인식하는 경우에만 스트레스 요인이 된다.
  • 스트레스 상황에서 가능성 있는 정보 소스를 샘플링하는 경향이 증가하게 되는데 Sheridan은 'cognitive tunnel vision'이라고 했으며
  • 이는 특정 요소로 인해 다른 요소들을 무시하게 되며 SA에 부정적인 영향을 초래한다. 또한 모든 정보를 탐색하지 않는 조기 폐쇄, 정보를 덜 고려하고 부정적인 정보에 더 많이 주의를 기울이는 것 등의 문제가 발생할 수 있다.
  • 스트레스는 상황 평가와 관련된 의사결정 과정의 초기단계에 영향을 많이 미친다.

• Complexity
  • SA운영자 측면에서 시스템의 복잡도가 증가하는 것이 문제사항이다.
  • 시스템의 복잡도는 시스템 구성 요소의 증가, 구성 요소 간의 상호 작용 정도, 구성 요소의 변경 속도 등이 있고 이는 SA에 부정적인 영향을 미친다.
• Automation
  • 자동화로 인해 발생하는 문제점
    • 자동화로 인해 모니터링 역할 가정 및 안일함의 증가
    • 자동화로 인해 수동적인 태도
    • 자동화로 진행 중인 시스템의 피드백 손실 및 변경
    • 불필요한 수작업 감소
    • 데이터 통합에 대한 물리적 시간 감소 자동화로 인한 SA에 이점

• General factors
  • 주의분산에 문제가 있는 경우 (여러 목표를 유지하는데 문제가 있을 수 있다.)
  • 습관적 스키마 or 자동화 (예를 들어, 자동으로 집으로 가는 길로 운전하는 경우)
• Detection of SA errors
  • 개인의 기대가 지각된 것과 일치하지 않을 때 이 갈등은 새로운 모델을 채택하거나 기존 모델을 수정하거나 새로운 상황 분류를 수용하기 위해 목표와 계획을 변경함으로써 해결할 수 있다.
• Conclusion
  
  • SA 획득 및 유지에 영향을 주는 8가지 요소들 **[Attention, Absence of long-term memory , Schema and Mental models , Person's exepectations or preconception, Operator's current goals, Knowledge of critical cues in the environment, Automaticity]**과
  • SA 달성에 영향을 주는 Tasks와 Systems의 요소**[Stress, Workload, complexity, Automation]**을 다시 제시하면서 해당 요소별 특징 및 해결방안을 설명하였고
  • 향후에는 **'SA oriented'**를 목표로 중요한 단서와 해당 목적을 정확하게 인식하여 상황을 식별하는 힘을 기르는 것을 목표로 하는 Training의 필요성과 SA를 객관적으로 측정할 수 있는 능력이 필요함을 강조하며 마무리한다.