Ergonomics/Paper

[Review]Ecological Interface Design: Theoretical Foundations

my_log 2021. 11. 7. 19:13

Introduction

A. Unanticipated Events

이상적으로는 예상치 못한 사건이 발생하지 않는 방식으로 발전소를 설계함으로써 운영자의 부담을 덜어주고 싶다. 그러나, 이것은 기술적으로 실현 가능한 옵션이 아니라는 데 의견이 일치한다.Three Mile Island(TMI) Lessons Learned Task Force(TMI)가 지적한 바와 같이, 설계의 기초로 사용되는 사건 집합은 발생할 수 있는 사건의 전체 목록을 구성하지 않는다. 오히려 설계자가 고려할 가치가 충분한 가능성 및 심각도로 판단한 여러 가지 대표적인 상황 등급으로 구성된다.

예상치 못한 사건에서의 성과는 실수(즉, 의도 오류)에 의해 더 제한된다. 미끄러짐 빈도는 기존의 인체공학적 지침의 적용을 통해 줄일 수 있다. 반면에 실수는 조작자 행동에 영향을 미치는 인지적 요인을 고려해야 예방할 수 있다. 따라서 조정기와 표시장치가 잘 배치되고 명확하게 라벨이 부착된 인터페이스를 설계하는 것만으로 예상치 못한 사건에 의해 제기되는 요구를 극복할 수 없다. 그러나 복잡한 시스템의 인터페이스 설계에 대해 수행된 작업의 대부분은 의미론적 문제보다는 이러한 유형의 인체공학적 문제에 초점을 맞추고 있다.

인터페이스 설계 관행은 운영자에게 이러한 종류의 사건에 대처하는 데 필요한 지원을 제공하지 않으며 인터페이스에 포함되어야 할 정보를 결정하는 이러한 유형의 절차는 정의상 예기치 않은 이벤트에 대처할 수 없다. 따라서 대안적 접근법이 필요하다.

B.Outline

본 논문은 친숙하고 익숙하지 않은, 특히 예상치 못한 이벤트 동안 운영자를 지원하려고 시도하는 인터페이스 설계를 위한 프레임워크를 개발할 것이다. 첫째, 인터페이스 설계 문제를 설명하는 일반적인 구조가 정의된다. 이 문제 공식은 설계 프레임워크로 해결되어야 하는 두 가지 질문, 즉 정보 콘텐츠의 사양과 시각적 형태의 설계로 이어진다. 다음은 추상화 계층구조를 심리적 관련 프레임워크로 제안하여 운영자가 예상치 못한 사건에 대처할 수 있는 근거를 제공하는 방식으로 인터페이스의 정보 콘텐츠를 지정할 수 있다. 그런 다음 기술, 규칙, 지식 분류법을 사용하여 문헌의 다양한 발견을 통합하여 어떻게 정보가 인터페이스에 표시되어야 하는지에 대한 추론을 도출한다. 이러한 이론적 발전은 EID 프레임워크를 구성하는 세 가지 원칙의 설명에 대한 정당성과 맥락을 제공한다. 그런 다음 인터페이스 설계에 대한 다른 접근법의 검토를 수행하여 EID 프레임워크의 기여를 결정한다. 마지막으로, EID 프레임워크의 원칙 중 하나에 대한 초기 경험적 평가 결과도 간략하게 제시된다.

C.Relation to Previous Work

본 논문은 프레임워크가 다루는 문제와 관련된 이론적이고 경험적인 증거를 검토함으로써 EID 원칙의 이면에 있는 근거를 명확하고 상세하게 만드는 데 중점을 둔다. 따라서 EID 원칙을 정당화하는 일관성 있는 주장을 제시하는 것 외에도, 본 논문은 또한 EID 프레임워크를 심리 및 인지 공학 문헌에 의해 정의된 더 세계적인 맥락 안에 둔다.

 

Problem Formulation

인터페이스 설계의 문제를 공식화하는 것에 대해 알아보자. 여기서의 목표는 설계 원칙을 개발하는 것이 아니라 먼저 문제를 의미 있는 방식으로 구조화하는 것이다. 결과 구조는 나머지 부분에서 개발될 프레임워크에 의해 다루어져야 하는 일련의 질문들을 정의할 것이다.

 

A. Fundamentals

따라서, 제어 이론의 분야가 시스템 설계에 부여하는 다양한 근본적인 제약을 고려하는 것이 중요하다.

  • 필수품종의 법칙(아래 부록 2번논문)에 따르면 복잡한 시스템에는 복잡한 컨트롤러가 필요하다.
  • 물리적 시스템은 일련의 제약조건으로 설명될 수 있다는 것을 깨닫는 것.(가능한 제약 출처의 예로는 시스템이 설계된 목적, 시스템 행동을 지배하는 자연법, 조직 또는 법률 정책, 시스템에 내장된 기능의 특성, 해당 기능을 수행하기 위해 사용할 수 있는 장비의 특성, 공간 위상 및 AP가 포함된다.)
  • 선형 시스템 이론에서는 모든 양호한 제어기는 암시적 또는 명시적으로 제어 중인 시스템의 모델이어야 하거나 소유해야 한다는 것을 설명한다.

B. The Structure of the Design Problem

  • 위의 그림에서의 질문1) 작업 영역의 복잡성(다양성)을 설명하는 심리적으로 적절한 방법은 무엇인가?
  • 위의 그림에서의 질문2) 운영자에게 정보를 전달하는 효과적인 방법은 무엇인가? 이는 정보가 인간의 인지적, 지각적 특성과 양립할 수 있는 형태로 제시되어야 한다는 개념으로, 정보가 취해야 할 형태를 결정하는 기초를 제공한다. 이 두 가지 질문은 인터페이스 설계 문제의 핵심을 정의한다.
  • 물론 맥락 민감도, 시각 운동량 및 대화와 같은 인터페이스 설계에 관련된 다른 질문이 있다. 이것들은 모두 EID에 의해 다루어지지 않는 인터페이스 설계의 중요한 측면들이다. 따라서 현재 형태에서 EID의 범위는 그림 1에 나와 있는 것처럼 인터페이스의 가장 기본적인 기능으로 제한된다. 이것들은 반드시 해결되어야 할 핵심 문제들이다. 방금 설명한 다른 문제는 복잡한 인간-기계 시스템에서 인터페이스가 수행해야 하는 추가 역할을 다룬다. 이상적으로는 인터페이스 설계에 대한 포괄적인 접근법을 제공하기 위해 이러한 다른 문제에 대한 작업을 EID 접근법과 통합해야 한다.
  • 첫째, 추상화 계층 구조는 운영자가 예상치 못한 사건에 대처할 수 있는 방식으로 작업 영역의 제약을 나타내는 심리적으로 관련된 형태로 제안된다.
  • 둘째, 기술, 규칙, 지식(SRK) 분류법이 정보 처리를 위해 사람들이 가지고 있는 다양한 메커니즘을 설명하기 위한 유용한 프레임워크로 제안된다.

The abstraction hierarchy

A. What kind of Hierarchy?

추상화 계층은 인터페이스 설계와 관련된 방식으로 작업 영역을 재전송하는 데 유용한 프레임워크이다. 해당 주장을 뒷받침하는 내용을 살펴 볼 계획이다.

먼저, 추상화 계층 구조를 설명하고 추상화 계층 표현에 기초한 인터페이스가 운영자에게 예상치 못한 사건에 대처하기 위한 기초를 제공하는 방법을 보여주며 추상화 서열체계의 기초가 되는 것과 유사한 일련의 통찰력에 의존하는 다른 연구는 간략히 검토될 것이다. 마지막으로는 추상화 계층이 문제 해결을 위한 심리 논리적으로 관련된 표현을 제공한다는 증거도 살펴볼 것이다.

  • 계층의 각 계층 또는 수준은 매우 동일한 시스템을 다루는데, 유일한 차이점은 다른 계층은 시스템을 관찰하기 위한 다른 설명 또는 다른 모델을 제공한다는 것이다. 각 지층은 고유한 용어, 개념 및 원칙을 가지고 있다.
  • 특정 시스템을 설명하기 위한 계층의 선택은 관찰자와 시스템의 제어에 대한 그의 지식과 관심에 달려있다. 그러나 많은 시스템의 경우 자연적이거나 내재된 것으로 보이는 계층이 있을 수 있다.
  • 어떤 수준에서든 적절한 시스템 기능 요건은 하위 수준의 의미 있는 작동에 대한 제약으로 나타나는 반면, 시스템의 상태의 진화는 상위 수준의 하위 수준의 영향에 의해 명시된다.
  • 위 계층으로 이동하면 시스템에 대한 이해가 높아진다. 위 계층으로 이동하면 달성해야 할 목표에 대한 시스템 중요성에 대해 더 깊이 이해할 수 있는 반면, 위계층으로 이동하면 그러한 목표가 수행될 수 있는 방법에 대한 시스템 기능에 대한 더 자세한 설명을 얻을 수 있다.

추상화 계층 구조의 수준들 사이의 수단-끝 관계에 의해 추가로 규정된다. 이는 종종 목표와 명시적으로 관련이 없는 속성(예: 공간적 규모, 시간적 규모, 권위, 정보 흐름)에 의해 정의되는 다른 유형의 상형과는 대조적이다. 이 명백한 목표 지향적인 성격은 중요한 심리적 영향을 미친다.(추상화계층의 특징)

추상화 계층은 특정한 표현이 아니라 다양한 작업 영역에 대한 표현을 개발하기 위한 프레임워크이다.

정보 기반을 제공하고, 문제 해결을 위한 심리적으로 유효한 표현을 제공한다. 이제 이러한 각 주제에 대해 차례대로 알아보자.

 

B. Copying with Unanticipated Events : A Historical Overview

추상화 계층구조는 1979년 [SO]에 출판된 기술 보고서에 처음 등장했지만, 그 기원은 1960년대 덴마크 로스킬레에 있는 sat Risg 국립 연구소에서 시작된 복잡한 인간-기계 시스템에 대한 연구 프로그램에 있다. 이 연구는 복잡한 산업용 시스템, 특히 원자력 발전소(NPP)의 신뢰성과 안전성을 분석하고 개선하기 위해 시작되었다.

  • 이 분석의 결과는 인간 운영자가 설계자가 예상하지 못했거나 예상할 수 없었던 낯선 상황에 직면했기 때문에 사고를 유발하는 오류가 발생했음을 나타낸다. 대조적으로, 정상적인 상황에서, 훈련되고 경험이 풍부한 운영자는 종종 인터페이스의 결함을 보완할 수 있을 것이다. 따라서 시스템 안전성 개선에 있어 가장 중요한 한 가지 우려사항은 운영자에게 익숙하지 않고 예상치 못한 비정상 상황에 대처하는 데 필요한 지원을 제공하는 것이다.
  • 이러한 관점에서 결함 감지 작업은 제약 조건 파괴를 감지하는 것과 같다. 그러나 그러한 변화를 탐지할 수 있으려면 위반된 제약조건에 들어가는 모든 변수의 상태가 표현되어야 하며, 그렇지 않으면 운영자가 제약조건이 실제로 파괴되었는지 여부를 고유하게 판단할 수 없을 것이다. 제약이 위반된다는 사실을 사전에 알 수 없다는 점이 문제를 가중시킨다. 인터페이스 설계에 대한 함의는 시스템을 지배하는 목표 관련 구속조건의 완전한 집합이 운영자가 구속조건이 언제 깨졌는지를 결정할 수 있도록 해야 하고, 따라서 그들이 직접 이상을 진단할 수 있어야 한다는 것이다. 이는 주어진 작업 영역에서 운영되는 목표 관련 제약 조건 집합을 식별하고 통합하기 위한 프레임워크를 제공한다. 추상화 계층을 생각하는 한 가지 방법은 각각 계층의 수준을 정의하는 시스템의 모델 집합이다. 상위 레벨은 시스템 목적에 대한 관계 정보를 나타내는 반면 하위 레벨은 물리적 구현에 대한 더 많은 요소 데이터를 나타낸다.
  • 작업 영역에 대한 추상화 계층 구조를 개발하면 설계자는 예상치 못한 이벤트를 포함하여 운영자가 전체 범위의 운영 요구에 대처하는 데 필요한 정보를 식별할 수 있다.

C. Relation to Other Work

  • 추상화 서열체계의 이면에 있는 통찰력이 다른 연구자들에 의해 독립적으로 인식되고 채택되어 왔다는 점을 지적할 가치가 있다. 예를 들어, Davis는 문제 해결의 맥락에서 서로 다른 유형의 제약 조건을 정의하는 다중 표현의 필요성을 논증한다. 그는 디지털 전자회로의 문제를 해결하기 위한 인공지능 프로그램을 설명한다. 이전에 열거된 결함 목록에 의존하는 대신, Davis 프로그램은 적절한 시스템 기능에 대한 지식을 기반으로 예상되는 값과 실제로 얻은 값 사이의 불일치를 감지한다. 이를 통해 시스템은 시스템의 기술 자료에 명시적으로 내장되어 있지 않고 이전에 발생하지 않았던 이벤트를 진단할 수 있다.
  • 진단을 위해 중복된 기능 관계를 이용하는 일반적인 아이디어는 대조군 이론가들에 의해서도 인정되었다. 이때의 목표는 시스템의 분석 모델을 적절한 시스템 기능을 위해 사용되고 , 이를 시스템의 현재 상태와 비교한 다음 고장을 나타내는 예상치 못한 편차에 대한 잔차를 분석하는 것이다. 물론 차이점은 여기서 제안된 접근 방식은 단지 운영자에게 진단을 수행하기 위한 정보 기반을 제공하려는 시도일 뿐이다. 감지, 진단 및 보상에 대한 책임은 운영자에게 있다. 대조적으로, 제어 이론가들은 이러한 모든 활동을 수행하기 위해 자동화된 시스템을 설계하려고 시도해왔다.

D. Psychological Relevance

그러나, 인터페이스 설계의 기준으로 추상화 계층을 채택하기 위한 심리적 정당성도 있다.

  • 예를 들자면, 일반 기능과 같이 비교적 대략적인 수준의 설명으로 텔레비전을 살펴보는 것으로 시작할 수 있다. 그런 다음 결함이 있는 기능(예: 전원 공급 장치)을 식별한 다음 다음 단계로 내려가서 전원 공급 장치에 기능적으로 연결된 구성 요소만 살펴볼 수 있다. 전원 공급기와 관련이 없는 모든 구성요소를 무시할 수 있으므로 효율적인 검색 형식이다. (이러한 유형의 제한된 검색의 계산 효율성에 대한 공식적인 처리는 Korf를 참조). 요약하자면, 추상화 계층 표현은 계산적으로 경제적인 방식으로 목표 지향적인 문제 해결에 참여할 수 있게 한다.
  • 다른 유형의 계층적 표현(예: 부분-전체 계층 또는 분류 계층)에서는 이러한 이점을 누릴 수 없다. 이러한 다른 표현 형식에서는 수준 간 연계가 목표와 반드시 관련이 있는 것은 아니다. 높은 수준의 계층에서 시스템을 검사하여 관심 있는 하위 시스템을 선택하는 것이 여전히 가능하지만, 중요한 점은 하위 시스템에 연결된 계층의 하위 트리가 선택된 하위 시스템이 달성하도록 설계된 목표와 관련된 시스템 구성요소를 반드시 포함하지는 않을 수 있다는 것이다. 다른 말로 하면, 다른 계층들은 검색을 제한하지만 시스템이 설계된 목적과 명시적으로 관련이 있는 방식으로는 제한하지 않는다. 이것은 목표 지향적인 행동을 촉진하기 위해 필요한 후자의 유형의 제약이다.
  • 만약 사람들이 정말로 추상화 계층 표현 안에서 추론한다면, 이것은 경험적으로 관찰할 수 있는 몇 가지 방법으로 자신을 드러내야 한다. 첫째, 문제 해결 프로토콜을 도메인의 추상화 계층 표현에 의미 있게 매핑할 수 있어야 한다. 여러 연구에서 이것이 가능하다는 것을 보여준다. 사실, Selz의 [9h] 정석적인 연구에서 이어지는 경험적 문헌이 있으며, 이는 문제 공간 표현으로서 추상화 계층 구조의 심리적 타당성을 설명한다. 예를 들어, Duncker는 실제 문제를 해결하는 대상의 언어 프로토콜이 추상화 계층 표현에 매핑될 수 있다는 것을 발견했다.
  • 둘째, 피험자의 문제 해결 궤적은 높은 수준의 추상화에서 시작하여 점차 낮은 수준에 초점을 맞추며, 따라서 계층이 제공하는 목표 관련 제약을 이용할 것으로 예상할 수 있다.
  • 요약하자면, 수단-끝 관계에 의해 정의되지 않은 계층 구조와는 대조적으로 추상화 계층 구조가 계산적으로 경제적인 방식으로 목표 지향 검색을 제한할 수 있다는 것을 보여주는 주장이 제시되었다.
  • 더욱이, 경험적 증거는 추상화 계층이 다양한 영역에서 복잡하고 실질적으로 의미 있는 활동으로부터 문제 해결 프로토콜의 풍부함을 의미 있게 포착할 수 있음을 나타낸다. 따라서 추상화 계층이 심리적으로 그럴듯한 문제 해결 표현임을 나타내는 증거가 있다.

E. Conclustion

결론적으로, 축약 계층이 작업 영역을 나타내는 유용한 방법이라는 수렴 증거가 있다. 그것은 심리적으로 관련된 문제 표현일 뿐만 아니라 서론에서 지적한 바와 같이 복잡한 인간-기계 시스템의 안전에 주요 위협이 되는 예상치 못한 사건에 대처하기 위한 정보 기반을 운영자에게 제공하기 때문이다. 이 문제 표현은 인터페이스의 정보 내용과 구조를 지정함으로써 인터페이스 설계의 기초를 제공할 수 있다.

'사람들은 도메인에 내재된 복잡성에 대처하기 위해 어떤 메커니즘을 가지고 있나요?' 이 질문에 답하면 운영자에게 표현의 정보를 전달하는 효과적인 방법을 결정할 수 있다.(그림 1에 표시된 두 번째 설계 문제)

이를 예상하기 위해 여기서 채택된 전략은 복잡성을 처리하기 위해 사람들이 가진 가장 강력한 자원을 활용하는 것이다. 뉴먼이 언급했듯이, "사람들은 복잡한 상황을 통제하거나 다루는 방법을 가지고 있다면, 복잡성을 그의 지각적, 개념적 필요에 따라 구성하는 것이 허용된다면, 순전한 복잡성은 효과적인 수행에 장애물이 아니다." 이 접근법을 채택하기 위해서는 사람들이 가지고 있는 다양한 정보 처리 메커니즘, 어떻게 유도될 수 있는지, 그리고 상대적인 효능이 무엇인지 알아야 한다. 이 일련의 문제는 SRK 분류법을 통해 해결된다.

 

Multiple Levels of Cognitive Control

시스템 신뢰성과 인지 엔지니어링 통신에서 SRK 분류법은 정보 처리에 대해 사람들이 가지고 있는 다양한 메커니즘을 설명하기 위해 널리 사용되는 프레임워크가 되었다. 분류법의 기본 교리는 정보가 신호, 신호, 증상 등 세 가지 상호 배타적인 방법으로 해석될 수 있다는 것과 정보가 해석되는 방식이 활성화되는 세 가지 수준의 인지 제어(SBB), 규칙 기반 행동(RBB), 지식 기반 행동(KBB) 중 어느 수준을 결정한다는 것이다. 따라서 인지 통제는 자동 일치 행동 패턴(SBB), 큐-행동 매핑 세트(RBB) 또는 **기호 표현(KBB)**에 대한 문제 해결 작업의 레퍼토리에 따라 달라질 수 있다.

  • 인지제어 (SBB) :인식과 행동에 관심
  • 규칙 기반 행동 (RBB) :인식과 행동에 관심
  • 지식 기반 행동 (KBB) :상징적 표현에 기초한 분석 문제 해결에 관심

A.The Power of Perception

인지 통제의 세 가지 수준은 두 가지 일반적인 범주로 함께 분류될 수 있다. KBB는 상징적 표현에 기초한 분석 문제 해결에 관심이 있는 반면, RBB와 SBB는 인식과 행동에 관심이 있다. 이 두 처리 모드 사이의 차이는 전부는 아니더라도 대부분의 인간 성능 프레임워크에서 공통적으로 나타난다. 일반적으로 지각적 처리는 빠르고, 힘들지 않으며, 동시에 진행되는 반면, 분석적 문제 해결은 느리고, 힘들고, 연속적인 방식으로 진행된다. 또한 작업 기억의 한계로 인해 분석 문제 해결은 지각 처리보다 오류가 발생하기 쉽다. 그러나 낮은 수준은 운영자가 환경의 지각적 특징에 적응할 것을 요구하기 때문에 익숙한 상황에서만 활성화될 수 있다는 것이 중요하다. 반면에, KBB는 사업자들이 새로움에 대처할 수 있게 해준다. 따라서, 이 이중 인지 아키텍처는 사람들이 익숙하지 않은 사건을 처리할 수 있는 능력과 처리 효율성을 교환할 수 있게 한다. 이때 레벨도 다른 레벨보다 전체적으로 우월하지 않다는것을 주의해야한다.

  • 첫째, 그러한 시스템의 운영자들은 고도로 숙련되어 있고 시스템을 제어하는데 경험이 풍부하다.
  • 둘째, 복잡한 시스템을 위한 인터페이스 설계는 단일 특정 애플리케이션을 위한 인터페이스를 지정하는 것으로 구성되며, 일반성은 중요하지 않다.
  • 이 두 가지 요소는 지각 처리(즉, SBB와 RBB)를 매력적인 가능성으로 만든다. 이러한 복잡한 시스템의 두 가지 특성은 인터페이스가 낮은 수준의 인지 제어의 처리 효율성을 활용하도록 해야 함을 시사한다.
  • 이 권고안을 뒷받침할 경험적 증거가 있습니까? 그가 지각(SBB 및 RBB)과 사고(KBB)라고 언급한 것의 상대적 효능을 경험적으로 처음으로 설명한 것으로 보인다. 그는 두 가지 다른 형태의 항상성 과제를 피실험자들에게 제시했는데, 하나는 지각이 필요하고 다른 하나는 산술 추론이 필요하다. 결과는 과제의 지각 버전에서 피실험자들의 반응이 비교적 작은 정도의 변동성으로 정답을 중심으로 이루어졌음을 나타냈다. 대조적으로, 과제의 분석 버전에서는 지각 버전보다 더 많은 피실험자들이 정확한 정답을 보고했지만, 성능의 표준 편차는 지각 버전에 대해 얻어진 것의 10배 이상이었다. 따라서 지각은 거의 없지만 항상 가깝지만, 사고는 완벽할 수 있지만 때로는 극단적인 오류로 이어진다. 지각이 생각보다 빠르다는 것을 감안하여, Brunswik은 다음과 같이 결론을 내렸다.
    • 이러한 결과는 지각이 매우 효과적일 수 있다는 것을 보여주지만, 저자들 자신이 지적했듯이, 그 발견들을 일반화하는데 매우 신중해야 한다. 특히 낮은 수준의 인지 통제에 의존하는 것이 항상 우수한 성과로 이어지는 것은 아니라는 점을 깨닫는 것이 중요하다. 여기서 주장하는 바는 지각이 항상 분석보다 낫다는 것이 아니라 복잡한 작업 영역의 조건 특성은 지각 처리에 적합하며 설계자는 인터페이스 설계 시 이를 고려해야 한다는 것이다.
  • B.The Propensity for Perceptual Processing
    • 또한 Kirlik은 숙련된 성능이 지각 처리에 크게 의존한다고 주장했다. 그는 실험 대상자들이 능숙해질 때까지 복잡하고 감독적인 통제 과제를 수행하게 한 다음 그들의 성과를 모델링하려고 했다. 과제 요구의 복잡한 특성을 고려할 때, 아마도 피험자들이 잘 수행하기 위해 많은 분석적 문제 해결에 참여해야 할 것으로 예상할 것이다. 놀랍게도, Kirlik은 거의 전적으로 반응과 행동에 의존하는 인색한 모델을 개발함으로써 전문가의 행동을 설명할 수 있다는 것을 발견했다. 인지 처리는 환경에서 적절한 조치를 고유하게 선택할 수 있는 충분한 정보가 없는 드문 경우에만 필요했다. Kirlik의 발견은 숙련된 연기자들이 낮은 수준의 인지 통제에 크게 의존하는 경향이 있다는 생각에 타당성을 부여한다.
    • 두 가지 예: 클라인의 연구는 사람들의 지각 처리 성향에 대한 좋은 예를 제공한다. 그와 그의 동료들은 소방, 군사 작전 및 엔지니어링 설계 분야에서 전문가 의사 결정에 대한 일련의 자연주의 연구를 수행했다. 데이터는 숙련된 의사결정이 필요한 비정기적 사건을 식별하고 의사결정 과정의 성격을 조사하기 위해 이러한 사건을 조사하기 위한 인터뷰를 통해 수집되었다. 100건이 넘는 사례들이 분석되었다.
    • 조사된 사고들이 일상적이지 않기 때문에, 사람들은 의사결정이 Klein의 용어를 사용하는 것이 인지적이라기보다는 분석적이라 예상할 것이다(즉, RBB가 아닌 KBB에 기초함). 놀랍게도, 그 결과는 그러한 중대한 사건에서도, 전문가들이 종종 의사 결정의 인식 방식에 의존한다는 것을 보여주었다. 그러한 전략은 여러 가지 면에서 적응력이 있다. 정신적인 노력 측면에서, 인식 모드는 분석 모드보다 덜 부담이 된다. 효과성 측면에서, 인정 의사 결정은 전문가들이 그들의 경험을 활용할 수 있도록 한다. 풍부한 경험으로 인해, 이전의 사람들은 분석적 의사결정 모델이 시사하는 바와 같이 가능한 전체 대안 세트를 생성하는 대신 그럴듯한 행동 대안을 신속하게 생성할 수 있다. 마지막으로, 적절성 측면에서, 인지적 의사결정은 분석적 의사결정보다 훨씬 빠르며, 따라서 전문가들이 시간 스트레스를 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.
    • 클라인과 키릭이 조사한 영역과 여기서 우려되는 영역 사이에는 중요한 차이가 있다. 복잡하고 첨단 기술 시스템에서 작업 영역의 목표 관련 특성은 일반적으로 맨눈으로 직접 관찰할 수 없다. 이전에 인용된 결과는 낮은 수준의 인지 제어를 이용함으로써 발생할 수 있는 능숙한 성능 수준을 설명하지만, 적절한 인터페이스 설계를 통해 그러한 이점을 도출하는 방법에 대한 어떠한 지표도 제공하지 않으며, 낮은 수준에 대한 적절한 지원이 제공되지 않을 경우 무엇이 잘못될 수 있는지 보여주지도 않는다.
    • 즉, 프로세스 제어 연산자는 낮은 수준의 인지 제어를 선호한다.
    • 즉, 디스플레이의 지각적 특성과 프로세스 동작을 설명하는 제약 사이에는 직접적이고 일관된 관계가 없다. 따라서 디스플레이의 표면 특징만으로는 운영자가 시스템을 일관되게 제어하기가 어렵다.
      • 첫째, 연산자는 화면에 표시되지 않는 공정의 속성을 잊기 쉬우므로 고려하지 못합니다.
      • 둘째, 공정의 불변 특성과 표시장치가 제공하는 부호 사이의 일관성 없는 매핑 때문에 운영자가 시스템을 제어하기 위해 일반적으로 의존하는 단서는 시스템 상태와 불완전하게 상관되어 있다. 따라서 새로운 상황에서 표면 제어는 규격 미달및 인적 오류를 초래한다
      • 셋째, 하위 시스템 간의 기능적 관계가 표시장치에 명시적으로 나타나지 않는 경우 운영자는 하위 시스템을 서로 독립적인 것으로 취급하는 경향이 있다.
      이러한 연구 결과는 인터페이스가 이러한 지식을 염두에 두고 설계되지 않은 경우 낮은 수준의 인지 제어에 대한 운영자의 경향이 어떻게 오류로 이어질 수 있는지를 보여준다.
      • 따라서 불완전한 문제 표현을 제공받는 것은 실제로 표현이 전혀 없는 것보다 더 나쁜 성능을 초래할 수 있다 RQ
      결론: 집합적으로 이러한 연구는 사람들이 낮은 수준의 인지 통제 또는 표면 통제에 대해 확실한 선호도를 가지고 있음을 나타내는 강력한 증거를 제공한다. Klein 1491과 Kirlik의 연구는 이러한 행동에서 비롯될 수 있는 능숙한 수행 수준을 보여준다. 이전에 검토한 다른 연구들은 사람들이 낮은 수준의 인지 통제에 참여하는 뚜렷한 경향을 가지고 있다는 생각을 강화했다. 더욱이, 이러한 연구들은 인터페이스가 이 전략을 지원하지 않는 경우에 직면하는 문제의 유형도 설명한다. 이러한 발견에서 도출할 수 있는 기본적인 함축은 낮은 수준의 인지 통제에 의존하여 사람들이 작업 요구를 효과적으로 충족할 수 있도록 인터페이스가 설계되어야 한다는 것이다.
    • 주의해야 할 점들
    C.Skill and Task Effects진정으로 효과적이려면 인터페이스가 더 높은 수준의 인지 통제도 지원해야 한다. 어떻게 이것이 달성될 수 있는가? 인지조절의 각 수준에 대한 정보요건을 결정하기 위해서는 서로 다른 수준이 어떻게 관련되어 있는지, 각 수준과 관련된 활동이 무엇인지 이해하는 것이 필요하다.각 수준을 독립적으로 설명할 수 있지만 현실적으로 복잡한 과제의 수행에는 일반적으로 세 가지 수준의 인지 통제 모두를 동시에 고려해야 한다. 그러나 각 수준과 관련된 활동은 서로 상당히 다릅니다. 예를 들어, 현재 활동의 온라인 제어 및 오프라인 계획 고려사항에 필요한 정보는 동일한 시간 프레임에 속하지 않을 수도 있고 문제 공간의 동일한 부분에 속하지 않을 수도 있다. 운영자에게 제공되는 정보는 복잡한 작업 순서 제어에서 적어도 세 가지 기능을 가질 것이다. 숙련된 루틴의 활성화, 루틴의 과정 제어 및 활동 결과 모니터링을 위한 정보가 제공되어야 한다.E. Implications for Interface Design다음 단계는 설계자가 이러한 목표를 충족하는 인터페이스를 개발할 수 있도록 하는 규범적 원칙들을 개발하는 것입니다. SRK는 각 수준의 인지 제어를 유도하는 데 제약이 있기 때문에 이를 수행하는 방법에 대한 일반적인 표시를 제공한다. 예를 들어, SBB는 정보가 시공간 신호의 형태로 표시될 때만 활성화될 수 있다. 반면에 RBB는 익숙한 지각 형태(징후)에 의해 촉발된다. 그리고 마지막으로, KBB는 의미 있는 관계 구조(기호)에 의해 활성화된다.
  • 그리고 합리적으로 복잡한 작업이 인지 제어의 세 수준 사이의 복잡한 상호작용을 요구한다는 사실은 인터페이스가 세 수준 모두에 적절한 지원을 제공해야 함을 시사한다. 그러므로 인터페이스 설계를 위한 프레임워크가 달성하고자 노력하는 일반적인 목표는 세 가지 수준 모두에 대해 적절한 지원을 제공하는 동시에 인지적 제어를 요구하는 수준보다 더 높은 수준으로 강요하지 않는 방식으로 인터페이스를 설계하는 것이다.
  • 중요한 의미는 이러한 다양한 종류의 활동을 처리하는 데 필요한 컴퓨터의 유형이 동일하지 않다는 것이다. 인터페이스 설계를 위한 프레임워크는 이것을 고려해야한다.
  • D. Interaction Between Levels
  • 현재 논의의 중요한 점은 주어진 과제에 의해 부과되는 심리적 요구가 운영자의 기술 수준에 따라 달라진다는 것이다. 과적으로, 조작자가 낮은 수준의 인지 통제에 효과적으로 의존할 수 있는 정도는 그들의 기술과 경험 수준에 대한 함수이다. 경험이 풍부한 운영자는 낮은 수준의 인지 제어(cf)에 의존하여 대부분의 작업 요구를 처리할 수 있다.
  • 지금까지의 논의는 지각 처리의 효율성을 활용하는 것이 적응력이 높을 것임을 시사한다. 흥미롭게도, 사람들은 자연스럽게 그러한 전략을 채택합니다. 즉, 사람들은 가장 강력한 인지 자원을 이용하여 복잡한 업무를 단순화하려고 한다. 이 하위 섹션에서는 이러한 주장을 뒷받침하는 다양한 연구를 살펴보자.

Ecological Interface Design

선행의 이론적 발전은 인간-시스템 상호작용 모드의 형태학적 분석과 결합되었다. [lOS])는 EID의 가정으로 이어진다. 이 프레임워크는 세 가지 일반 원칙으로 구성되며, 각각은 특정 수준의 인지 통제에 해당한다. 그 목적은 세 가지 수준의 인지 제어를 동시에 지원하는 단일 설계를 개발하는 것이다. 이 절에서는 각각의 원칙이 설명되며, 프로세스 제어의 맥락에서 이론적 중요성에 대해 논의한다. EID에 대한 많은 일반적인 생각들이 한동안 존재했만, 여기에 제시된 구체적인 이론적 공식은 새로운 것이다.

A. The Principles

I ) SBB - 시공간 신호를 통한 상호작용을 지원하려면 작업자가 표시장치에 직접 작동할 수 있어야 하며 표시된 정보의 구조는 이동의 부분-전체 구조에 동형이어야 한다. 이 원칙은 인터페이스를 구조화하여 SBB를 이용하도록 유도한다. 작업자가 발전소 구성품에 직접 작동할 수 없기 때문에, SBB 수준의 모터 제어 패턴은 인터페이스에 표시되는 객체의 조작에만 관련이 있을 것이다. 마우스나 트랙볼은 지각-행동 루프의 공간-시간적 측면의 통신을 온전하게 유지하기 때문에 이 과제의 명령 언어 사용을 선호한다. 이것은 직접 조작을 통한 통제의 친숙한 아이디어 이다.

인식과 행동 사이의 매핑 또는 결합은 SBB에 매우 중요하다. 숙련된 지각 운동 성능은 통합된 움직임 패턴에 의해 매우 높은 용량과 속도의 성능으로 특징지어진다. 좋은 예가 음악 기술이다. 음악가의 숙련도가 높아지면서 움직임이 고차적 덩어리로 모아진다. 초보자는 개인의 행동 수준에서 통제해야 하는 반면, 숙련된 음악가는 복잡한 행동 순서 수준에서 작업할 수 있습니다. 이러한 유형의 기술을 얻기 위한 핵심 요건은 음악적인 기보법과 관련 행동 사이의 매핑인 것으로 보인다. 따라서 숙련된 음악가들은 고차원의 시각적 음을 형성한 다음 이를 동시 동작 청크에 직접 매핑할 수 있다. 유사한 상황은 주판을 능숙하게 사용하는 것에서 찾을 수 있다.

이는 복잡한 작업 영역에서 숙련된 지각 운동 성능을 촉진하기 위해 유사한 맵핑을 인터페이스에 내장해야 함을 시사한다. 따라서 인터페이스는 시각적 특징을 이러한 루틴에 대한 더 높은 수준의 단서로 동시에 통합(청킹)하여 기본 동작을 더 복잡한 루틴으로 통합하는 방식으로 설계해야 한다. 즉, 표시된 정보의 구조는 움직임의 부분-전체 구조와 동형이어야 한다. 이는 하위 수준 정보의 집합체로서 상위 수준 정보를 공개함으로써 달성될 수 있다. 이러한 방식으로 인터페이스에서 여러 레벨을 동시에 볼 수 있으며, 운영자는 자신의 전문성 수준과 현재 수요에 따라 관심 수준을 자유롭게 안내할 수 있다. 이러한 계층적 시각적 구조를 개발하면 청킹 프로세스를 장려하여 기술 습득을 촉진해야 한다. 동시에, 사람들이 특정한 수준의 설명을 듣는 것을 제약하지 않음으로써 유연성이 유지된다.

  1. RBB - 작업 영역 제약과 인터페이스에 의해 제공되는 신호 또는 신호 사이에 일관된 일대일 매핑을 제공합니다. 이 두 번째 원칙은 RBB 수준을 지원하려고 시도한다. 이 수준에서 표시장치는 작업자에게 적절한 작업 선택을 위한 단서로 사용하는 표지를 제공한다.

재래식 인터페이스의 문제는 그것들이 제공하는 지각적 단서와 프로세스의 행동을 지배하는 제약 사이에 일관된 매핑이 없다는 것이다. 이는 절차적 함정으로 이어진다. 운영자가 정상적인 규칙 집합에 의존하지만 일반적인 성공이 없는 새로운 상황에 해당한다.

EID는 프로세스의 동작을 지배하는 제약조건과 인터페이스에 의해 제공되는 단서 사이의 독특하고 일관된 매핑을 개발함으로써 예방적 트랩과 관련된 어려움을 극복하려고 시도한다.기본 프로세스 특성에 기초한 조치 단서가 기본 시스템 상태를 고유하게 정의하기 때문에 오류 빈도를 줄여야 한다. 이는 원칙적으로 오퍼레이터가 KBB에 의존하지 않고 지각 단서에 의존하여 시스템을 효과적으로 제어할 수 있음을 의미한다.

이 전략에는 두 가지 장점이 있습니다. 첫 번째는 정신 경제와 관련이 있다: RBB 수준의 인지 제어는 KBB 수준보다 덜하다. 이 설계 접근법의 두 번째 장점은 기호와 부호 사이에 1:1매핑이 있기 때문에 연산자는 RBB에만 의존함으로써 KBB처럼 보이는 것을 나타낼 수 있다는 것이다. 지식 기반 통제의 장점은 기본 원리를 기반으로 하기 때문에 RBB가 종종 그러하듯이 특정 조건(예: 자주 마주치는 시나리오)에 제한되지 않는다는 것이다. 따라서 EID의 두 번째 원칙은 운용자가 RBB의 인지 경제를 활용하는 동시에 KBB의 광범위한 적용 가능성을 보존할 수 있도록 한다.

TMI 예시로 돌아가면, 인터페이스는 RCS 압력이 포화 조건에 도달했음을 직접적으로 확인할 수 있는 진단 신호를 운영자에게 제공했어야 했다. 다시 말해, 인터페이스는 가압기 수준과 같은 휴리스틱 신호를 제공하기 보다는, 운영자에게 프로세스를 지배하는 근본적인 제약 조건(이 경우 랭킨 사이클 열 엔진)을 반영하는 지각 정보를 제공했어야 한다. 흥미롭게도, Beltracchi는 EID 철학과 일치하는 온도 엔트로피 좌표의 랭킨 주기 그림을 기반으로 NPP에 대한 개요 디스플레이를 개발했다.

이 EID 원칙의 효용성은 목표 관련 제약조건에 매핑되는 긴급 특징을 보유하는 비주얼 디스플레이가 그러한 매핑을 제공하지 않는 디스플레이보다 더 나은 성능을 가져올 수 있다는 것을 보여준 많은 최근 연구에서 경험적 지지를 얻었다는 점에 주목하는 것은 고무적이다.

카플란과 사이먼은 빠른 피사체와 느린 피사체를 구별하는 주요 차이점 중 하나는 전자가 후자보다 표시장치의 지각적 불변성에 더 자주 주의를 기울이는 경향이 있다는 것을 관찰하였다. 그러나 물론 지각적 불변성에 주의를 기울이는 것은 그러한 불변성이 유의하지 않는 한 생산적이지 않을 것이다. 따라서 도메인 불변성이 지각 불변성에 동형적으로 매핑되는 인터페이스를 구축하는 것은 문제의 의미 있는 속성에 대한 주의를 유도하기 위해 사람들의 지각 처리 성향을 이용한다.

 

B. Limitations

지금까지 EID 프레임워크에 대한 이론적 및 경험적 지원을 제공하는 상당한 양의 문헌이 제시되었다. 균형 잡힌 관점을 제공하려면 프레임워크의 한계도 해결해야 한다. 처음 세 가지 문제는 추상화 계층 구조의 사용과 관련이 있다.

첫째로, 시스템을 지배하는 제약조건에 대한 설계자들의 지식에 의해 부과되는 한계가 있다. 이러한 제약 조건을 알 수 없으면 추상화 계층 구조를 개발할 수 없습니다. 그러므로, 이 접근법은 설계자들이 그들이 구축하고 있는 시스템을 이해하는 정도까지만 성공할 것이다.

둘째, 견고성에 대한 질문이 있습니다. 센서의 데이터는 본질적으로 노이즈가 많고[110] 따라서 중요하지 않기 때문에, 그리고 중복 제약이 기초가 되는 시스템 모델은 결코 정확하게 알려져 있지 않기 때문에, 정상 작동 중에도 예상되는 정상 작동과 운영자가 관찰한 데이터 사이에는 항상 약간의 편차가 있을 것이다. 이러한 불확실성의 원천들에 관해서 추상화 계층 구조에 기초한 인터페이스의 성능이 얼마나 강력한지를 결정하기 위해서 경험적 연구가 필요하다.

셋째, 센서 기술로 인한 한계도 있을 수 있다. 일부 시스템에서는 기존 센서로 측정할 수 없는 특정 변수(특히 고차 기능 정보)가 있을 수 있습니다. 하지만 경우에 따라서는. 분석 기법을 사용하여 이러한 한계를 극복할 수 있다.

마지막으로 다뤄져야 할 질문은 일반화 가능성이다. 여기에 제시된 아이디어는 프로세스 제어 영역 내에서 개발되었지만 EID 프레임워크의 적용 가능성과 효용성은 아직 이 문맥을 넘어 체계적으로 탐구되지 않았다. 그럼에도 불구하고, 다른 영역에 대한 이러한 원칙의 일반화 문제를 다루는 것이 중요하다.

EID 프레임워크가 다른 작업 영역에 적용되는 것에 대해 낙관적인 몇 가지 이유가 있다. 이들 중 일부는 개념적이다. 프레임워크를 적용하기 위한 주요 전제조건은 설계자가 작업 영역을 지배하는 목표 관련 제약 조건에 대한 설명을 가지고 있어야 한다는 것이다. 원칙적으로 이러한 제약조건은 어떤 식으로든 설명하여 표시장치의 지각적 특징에 매핑할 수 있다면 상관이 없다. 이러한 제약을 드러내는 이 두 번째 단계는 원칙적으로 디자이너의 상상력과 지각이 어떻게 작용하는지에 대한 예술 지식의 상태에 의해서만 제한된다. 프레임워크의 일반화 가능성에 대해 낙관적인 더 실용적인 이유들도 있다. 여기서 제안한 것과 매우 유사한 아이디어에 기반한 인터페이스는 도서관 정보 검색 영역[34]에 대해 구축되었으며, 현재 항공 영역에 대해 구축되고 있다. 도서관 시스템은 이미 평가되었고 사용자들의 반응은 압도적으로 긍정적이다.

결론적으로, EID 프레임워크는 운영자가 예상치 못한 사건에 대처해야 하는 광범위한 작업 영역에 적용되도록 고안되었다. 방금 제시된 도서관과 항공 영역의 일화적 증거는 고무적이지만, 일반화에 대한 방어 가능한 근거를 제공하지는 않는다. 이러한 원칙이 프로세스 제어 이외의 영역에 체계적으로 적용되고 그러한 애플리케이션의 효능이 엄격하게 평가될 때까지 EID 프레임워크의 일반화 가능성은 미해결 문제로 남아 있다.

 

What is the Contribution fo EID?

EID 프레임워크를 그림 1의 일반적인 구조에 다시 매핑하는 것이 유익하다. 일반적인 형태로 인터페이스 설계의 문제를 공식화했을 때의 장점 중 하나는 이제 구조가 인터페이스 설계에 대한 다른 접근법과 EID를 비교하는데 사용될 수 있다는 것이다. 이는 그림 1의 각 질문을 받아 EID가 제시하는 답을 살펴본 뒤 다른 연구자들이 제시한 답안과 비교해보면 가능하다. 이 분석은 그림 1에 설명된 인터페이스 설계 문제에 대한 다른 접근방식과 EID를 구별하는 특징이 무엇인지 밝혀낼 것이다. 그 두 가지 질문은 역순으로 다뤄질 것이다.

A . Communicating the Information to the Operator

직접 조작 인터페이스: 분명히 EID 접근법은 직접 조작 인터페이스(DMI)와 많은 유사점을 가지고 있다. 처음부터 DMI의 이점을 복잡한 시스템으로 확장하는 것이었으므로 이는 놀라운 일이 아니다. 그러나 EID가 DMI에 대한 기존 이론을 실질적인 방식으로 뛰어넘을 수 있을까요?

기존의 DMI 이론은 설명이나 이론보다는 서술이 더 많은 경향이 있다. 이들은 주로 DMI를 통해 사용자가 디스플레이에서 보는 것에 대해 직접 행동할 수 있을 뿐 아니라 관심 대상을 직접 나타낼 수 있다는 점을 강조한다. 다만 인간 정보처리 능력 측면에서 설명이 빠진다. 즉, DMI가 사용하기 더 쉽다면, 더 전통적인 인터페이스를 사용하는 데 필요한 것보다 더 효율적이거나 더 효과적인 처리 메커니즘을 사람들이 사용할 수 있도록 해야 한다. 이것이 SRK 프레임워크가 DMI의 다른 이론이 갖지 못한 EID를 제공하는 것이다. 인터페이스 기술(예: 그래픽, 마우스, 팝업 메뉴 등)의 설명과 반대로 인간 인식의 일반적인 속성 측면에서 DMI의 이점을 설명한다. 이것은 조사되고 있는 현상에 대한 단순한 설명이라기 보다는 더 깊은 설명이다.

SRK 프레임워크에 기반을 둔 EID는 풍부한 개념 세트를 상속하여 상대적으로 더 정확한 진술을 할 수 있게 한다. 예를 들어 SRK는 문제 해결 활동(즉, KBB)에 필요한 고유한 유형의 정보 지원을 설명하는 것의 중요성을 지적한다. 대조적으로, DMI의 기존 계정 중 어떤 것도 인터페이스 설계를 통한 문제 해결 지원에 대해 명시적으로 언급하지 않는다. SRK 프레임워크가 더 세밀한 언어를 제공한다는 사실은 DMI를 설명하는 것을 넘어 그러한 인터페이스를 설계하는 방법에 대한 명시적 원칙을 실제로 제시하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 이것이 EID와 기존 DMI 이론의 결정적인 차이점으로 보인다.

객체 표시: EID는 객체 표시에 대한 현재의 연구와도 관련이 있다. 본 연구의 목적은 시각적 지각 영역의 기존 지식을 고차원의 시각적 특성을 가진 표시장치 설계에 적용하는 것이었다. 따라서, 요소들이 보일 뿐만 아니라, 더 세계적인 관계도 될 것이다. 고차원의 지각 관계를 목표 관련 변수에 매핑함으로써 특정 유형의 작업을 수행하기가 훨씬 쉬워진다. 일부 고차원의 관심부동산을 판단하기 위해 개별 요소를 통합할 필요는 없다. 오히려 고차 속성을 직접 인지할 수 있다.

객체 표시에 대한 연구는 RBB를 지원하기 위해 EID 원칙 2와 직접 관련이 있다. 원칙은 이것이 어떻게 수행되어야 하는지를 명시하지 않으며, 단지 그렇게 하는 것이 유익할 뿐이다. 객체 표시에 대한 작업은 도메인 불변성을 드러내는 데 사용할 수 있는 두드러진 지각 신호를 만드는 방법에 대한 구체적인 권장 사항을 제공하여 EID를 보완한다.

기술 중심 디스플레이 설계: EID를 복잡한 기술 시스템용 인터페이스를 구축하기 위해 컴퓨터 그래픽을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 연구와 비교하는 것도 적절하다. 이 작업의 많은 부분(예: [46])은 컴퓨터화된 모방 또는 도식화된 다이어그램을 만드는 것으로 가장 잘 설명될 수 있다. 그 출발기준은 기술자나 운영자가 이미 사용하고 있는 표현이며, 이러한 표현을 역동적인 컬러그래픽의 강력한 기능으로 장식하려는 노력이 필요하다. 연구는 인터페이스의 표면 특징에 대한 조작(기술이 현재까지 가능하게 한 기능에 의해 지시되는 조작)을 만든 다음 성능에 미치는 영향을 조사하는 데 중점을 둔다.

확실히, 이런 종류의 연구를 통해 얻을 수 있는 것이 많다. 그러나 EID는 현재 이용 가능한 기술적 능력이 아닌 SRK 프레임워크 내에서 결합된 인적 역량과 한계에 대한 지식으로 시작한다는 점에서 다른 접근방식을 나타낸다. 따라서 EID 접근법은 하향식인 반면 기술 기반 접근법은 상향식이다. 상향식 접근법의 단점 중 하나는 기술 혁신이 있을 때마다 새로운 실험이 필요하다는 것이다. 그에 반해서 하향식 접근법에서 얻은 결과는 특정 기술 매체와 관련이 없다.

요약:. 이 피상적인 검토에서 밝혀진 차이점들은 EID가 인터페이스 설계 문제에 독특한 기여를 하고 있음을 시사한다. EID는 확실히 DMI의 강한 부분인 "보이지 않는 것으로 만들기"라는 생각과 일치하지만, DMI의 기존 계정은 EID의 개념적 풍부함과 결과적인 규범적 능력을 포착하지 못하는 것처럼 보인다. 또한 객체 디스플레이에 대한 현재의 작업이 EID가 제공하는 일반적인 프레임워크에 어떻게 부합하는지 보여주었다. 마지막으로 EID의 문제 중심 접근법과 그래픽 기반 디스플레이 연구를 지배해온 기술 중심 접근법의 대비도 논의되었다.

 

B. Representing the Complexity in the Domain

도메인 표현과 관련하여(그림 l의 첫 번째 질문), EID를 비교할 문헌이 훨씬 적다. 여기에는 적어도 두 가지 이유가 있다. 첫째, 도메인 표현 문제는 간단히 다루지 않는 경우가 많다. 둘째로, 많은 연구자들은 컴퓨터 인터페이스를 모방 도표와 도식(예: [3X], [46])에서 사업자에게 이미 제공되는 정보에 기초한다. 일반적으로 여기에는 상태 변수만 표시되며 다른 변수는 표시되지 않습니다. 그러나 인터페이스를 사업자가 이미 가지고 있는 동일한 정보, 즉 전자적 형태로만 제공하는 것으로 제한할 필요는 없다. 컴퓨터 기술의 유연성은 더 많은 것을 할 수 있는 능력을 제공합니다.

지금까지 논의된 추상화 계층 구조에 대한 유일한 대안은 시스템 상태 변수를 표시하는 기본 위치입니다. 인터페이스에 추상화 계층 구조로 표현되는 추가된 상위 수준의 정보를 포함하는 것의 장점은 이미 언급되었다. 다시 말하면, 추상화 계층은 운영자에게 예상치 못한 사건에 대처할 수 있는 정보 기반을 제공하는 심리적으로 관련된 표현이다.

연산자 함수 모델: 추상화 위계에 대한 대안으로 생각할 수 있는 또 다른 형식주의가 있다. Mitchell과 Miller[63]는 표시장치 설계 방법론으로 사용할 수 있는 **연산자 기능 모델(OFM)**이라고 불리는 이산 제어 모델을 제안했다. 그러나 추상화 계층과 OFM 사이의 매핑은 간단한 매핑이 아니라는 점에 유의해야 한다. 추상화 계층은 인지 작업 분석을 수행하기 위한 포괄적인 방법론의 일부에 불과하다. 대조적으로, OFM은 다음 설계 질문에 답하려고 시도하는 자체적인 분석 형식주의이다: 1) 어떤 데이터가 표시되어야 하는가? 2) 이러한 데이터를 어떻게 화면에 정리해야 하는가? 3) 디스플레이에 컨텍스트 감도를 어떻게 내장해야 하는가? 4) 다양한 수준의 세부 정보를 어떻게 표시할 수 있는가? 다음에서 추상화 계층과 OFM은 인터페이스에 표시할 정보를 결정하는 데 사용될 수 있는 각각의 측면에서만 비교될 것이다. OFM은 정보가 표시되어야 하는 형식의 질문에 대해 침묵하고 있기 때문에, OFM을 모든 EID가 아닌 추상화 계층과 비교하는 것이 목적이라는 점에 유의하십시오.

OFM은 운용자 행동의 규범적 모델로 의도된다[63]. 계층 구조의 최상위 레벨은 연산자가 수행해야 하는 제어 함수를 나타낸다. 이러한 각 기능은 하위 함수 집합에 매핑되며, 하위 함수 집합은 태스크에 매핑되고 마지막으로 동작에 매핑됩니다. 이 모델은 또한 네트워크 구조 내에서 이동할 수 있는 의미 있는 방법을 나타내는 차세대 전환 기능을 통합한다. OFM의 중요한 특성은 이러한 매핑이 비종말적이라는 것이다. 즉, OFM은 주어진 운영자 기능을 달성하는 데 필요한 이상적인 단일 작업 및 조치 세트를 제시하지 않고 대신 사용할 수 있는 작업 및 조치 세트(즉, 주어진 기능의 맥락 내에서 의미 있는)를 식별한다. 이 표시장치 설계 방법론은 제조 시스템 [59], [63], [64] 및 위성 지상 제어 시스템 [65]에 적용되었다.

이 구조는 추상화 계층 구조의 그것과 어떻게 비교되나요? 각각 고유한 언어와 이론적 가정을 가지고 독립적으로 개발된 프레임워크를 비교하는 것은 항상 어렵다. 그러나 다행히도 Miller 1601은 인간-기계 시스템 작업에 대한 용어의 일반적인 시스템 이론적 정의 세트를 개발함으로써 중요한 서비스를 수행했다. 이러한 정의는 추상화 계층과 OFM을 비교하기 위해 상대적으로 중립적인 언어로 채택될 수 있다. 현재의 목적에서, 밀러가 만든 가장 중요한 차이는 구조적 표현과 행동적 표현 사이의 차이이다. "구조 표현은 시스템을 정의하는 구조가 어떤 객체 집합에서 직접 정의되는 것입니다." 160, 페이지 241. 반면에, 행동 표현은 요소가 시스템 동작으로 구성된 동적 시스템의 표현입니다 [60, 페이지 331]. 이러한 차이는 두 형식 사이의 차이를 포착하는 것과 관련이 있다. 추상화 계층은 제어된 시스템의 구조적 표현인 반면, OFM은 운영자 행동의 행동적 표현이다. 그 차이가 미묘하게 보일 수 있지만, 그것은 중요한 의미를 가지고 있다.

OFM은 운영자 조치에 중점을 두고 운영자 의사결정 기능을 명시적으로 나타낼 것을 요구한다. 이는 추상화 계층 구조와는 대조적으로, OFM 표현은 복잡한 시스템의 비표준적인 장애와 관련된 것과 같은 예측 불가능한 문제 해결 활동을 지원할 수 없음을 의미한다. 추상화 계층의 이러한 장점은 작업자가 설계자가 예측할 수 없는 상황에 대처해야 하는 많은 자유도를 가진 매우 복잡한 작업 영역과 가장 관련이 있다.

과거 기원을 조사하면 비정기적 사건에 대한 지원을 제공하는 OFM의 약한 강조를 이해할 수 있다. OFM 형식주의는 유한 상태 설명에 기초한 이산 제어 모델(DCM) 개발을 위해 Mille가 개발한 방법론에서 채택되었다. DCM 방법론은 "시스템 구성과 운영 모드가 확립되고 팀 구성원의 활동이 조정되는 절차"를 모델링하기 위한 것이었다[61, 페이지 41]. 이 인용문은 DCM이 기본적으로 절차적 요구를 하는 업무 영역을 주로 지향했음을 보여준다. 이러한 강조는 DCM 접근법이 적용된 도메인에 의해 입증된다. 원래 적용은 대공포 시스템[59], 1611을 제어하는 세 명의 운용자를 모델링하는 것이었고, 이후 적용은 포획 추적 작업을 수행하는 단일 운용자를 모델링하는 것이었다[62]. 예상치 못한 사건의 실질적인 관련성은 NPP와 같은 더 복잡한 시스템에서만큼 이러한 영역에서는 크지 않다. 따라서 DCM이나 OFM 접근방식 중 어느 것도 이러한 종류의 문제를 명시적으로 다루지 않는다는 것을 알게 되는 것은 놀라운 일이 아니다.

  • 이 비교는 추상화 계층과 OFM이 서로 다른 유형의 문제를 주로 다루기 때문에 상당히 다른 특성을 가지고 있음을 시사한다. 추상화 상형화는 예상치 못한 사건이 시스템 안전에 가장 큰 위협이 되는 복잡한 시스템에 대한 작업 영역 표현으로 의도된 반면, OFM은 운영자가 예측 가능한 작업을 수행하기 위해 대규모 풀에서 관련 데이터 하위 집합을 동적으로 선택해야 하는 상황을 지향한다. 이 점은 미첼과 사키[65, 페이지 5741]에 의해 솔직히 인정되는데, 그는 다음과 같이 진술한다: "Rasmussen은 주로 새로운 상황에서 의사결정을 다루는데, 운영자 기능 모델은 예측 가능한 고장 감지, 진단 및 보상은 물론 모니터링, 미세 조정의 정상적인 운영자 기능에서의 의사결정을 나타낸다." 따라서, OFM은 수행되는 현재 의사 결정 함수의 함수로써 현재 시스템 상태를 나타내는 반면, 추상화 계층은 제어와 관련된 작업 영역의 제약을 배치하려고 시도한다는 점에서 두 모델은 상호 보완적이다.

목표 평균 네트워크: 또한 Woods와 Holnagel[114]은 인터페이스 설계를 위한 도메인 표현으로 사용될 수 있는 목표 평균 네트워크(GMN)라는 형식주의를 설명한다. GMN은 사실 추상화 계층의 변형이며, 둘 사이에 세부 사항의 차이가 있지만, GMN은 이전에 나열한 추상화 계층의 거의 모든 속성을 공유한다.

Woods와 Holnagel [ 1141]은 조작자에게 배치된 인지적 요구를 평가하기 위한 기준으로 GMN을 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 논의한다. 특히 GMN을 사용하여 데이터를 수집하고 통합하여 운영자가 시스템 상태에 대한 질문에 답변하고 문제 해결 상황을 계획하는 방법을 설명한다. 현재의 목적에서, GMN은 도메인 표현 형식주의로서 추상화 계층과 거의 동등한 것으로 간주될 수 있다.

요약: 정보를 표시하는 방법에 대한 문제에 비해 인터페이스에 포함해야 하는 정보는 거의 없습니다. 추상화 계층에 대한 두 가지 잠재적인 대안인 GMN과 OFM이 확인되었다. 추상화 계층과 GMN은 작업 영역의 기능 구조에 대한 계층적 표현을 제공하는 점에서 유사합니다. 대조적으로, OFM은 추상화 계층이 제공하는 작업 영역의 구조적 표현을 보완하는 작업자 행동의 행동적 표현을 제공한다. 그러나 추상화 계층은 특히 다루려고 의도된 설정에 잘 맞는 고유한 특성을 가지고 있다(즉, 작업자가 설계자가 예상할 수 없는 상황에 대처해야 하는 많은 자유도를 가진 복잡한 작업 영역).

Conclusion

본 논문에서 설명한 프레임워크는 복잡한 작업 영역에 대한 인터페이스를 설계하는 방법이라는 문제에 의해 동기 부여되었다. 이 문제를 해결하기 위해 취한 첫 번째 단계는 어떤 유형의 요구가 복잡한 시스템의 제어와 관련이 있는지를 결정하는 것이었다. 이 분석은 생소하고 예상치 못한 사건이 시스템 안전에 가장 큰 위협이 된다는 것을 밝혀냈다. 따라서 이러한 종류의 시스템에 대한 인터페이스 설계에 대한 실행 가능한 접근방식은 예상치 못한 이벤트 동안 운영자를 지원할 수 있어야 한다. 다음으로 취한 단계는 인터페이스 설계에 대한 접근법이 해답을 제공해야 하는 최소 질문 집합인 인터페이스 설계 문제의 일반적인 구조를 공식화하는 것이었다. 논문의 나머지 부분에서는 이러한 질문에 대한 유용한 답변을 제공하는 프레임워크인 EID를 개발했다. 이론적 증거와 경험적 증거 모두 제안된 프레임워크를 지지하기 위해 인용되었다. 또한 인터페이스 설계에 대한 여러 다른 접근법에 대한 검토는 EID가 독특하고 유용한 기여를 해야 한다고 제안했다. 마지막으로 프레임워크에 대한 초기 지원을 제공하는 실험이 간략하게 설명되었다. 우리가 아는 한, 이것은 추상화 계층에 기초한 인터페이스를 다른 종류의 인터페이스와 비교한 최초의 연구입니다 [106]. 결과는 EID 프레임워크가 이 논문의 시작에서 제시된 목표, 즉 DMI의 장점을 복잡한 인간-기계 시스템에 의해 제기되는 고유한 도전으로 확장하는 데 어느 정도 가치가 있을 수 있음을 시사한다.

그럼에도 불구하고, 많은 문제들이 여전히 해결되지 않은 채 남아 있다는 것은 분명하다. 특히 눈에 띄는 게 하나 있다. 이전에 인용한 결과는 EID의 원칙에 기초한 인터페이스가 이론 전문가에게 더 나은 효과를 가져올 수 있음을 나타낸다. 이러한 인터페이스 간 성능 차이가 이론 전문가가 아닌 피실험자에게 여전히 유지될지는 미지수다. 따라서 이 연구에서 계획된 다음 단계는 초보 피험자에게 P 또는 P +F 인터페이스로 DURESS를 제어하는 광범위한 연습을 제공하고 정상 및 비정상 이벤트 모두에 대한 기술 습득, 전략 및 성능이 인터페이스의 함수로 어떻게 달라지는지 확인하는 것이다. 이와 같은 실험은 규칙 기반 인지 제어 수준과 관련된 문제에 초점을 맞춤으로써 이전에 설명한 실험을 보완할 것이다.

EID 프레임워크를 확장할 수 있는 몇 가지 방법도 있습니다. 현재의 형태에서는, 프레임워크가 인지하기 쉬운 형태로 작업 영역에 내재된 제약을 드러내는 것에만 합의한다. 그러나 앞서 설명한 방식으로 인터페이스에 드러날 수 있는 제어 시스템과 관련된 제약의 위와 그 이상의 다른 원천이 있다. 예시에는 운영자가 필요로 하는 특정 제어 작업에 의해 부과되는 제약 조건, 즉 운영자가 수행할 수 있는 전략 집합이 포함된다.제어 작업을 수행함에 있어 pt, 위험 분석에 의해 정의된 안전 운용의 경계, 시스템 운영에 대한 규제 정책과 규칙. 이러한 각각의 제약 계층들은 운영자들에 의해 고려될 필요가 있습니다. 시각적 형태의 여러 계층을 통해 인터페이스에 이러한 다양한 제약 계층을 내장하고 통합하는 가능성을 추구하는 것이 흥미로울 것이다. 이 아이디어와 앞서 설명한 실험 연구는 향후 연구의 주제로 남아 있다.