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2024학년도 1학기 충남대학교 김재정 교수님의 인간-컴퓨터 상호작용 수업 정리자료입니다.
Chunking
Chunk란 기억이나 인지의 한 단위를 말한다. 우리가 알고있는 정보들을 의미있게 연결지어 기억하는 것. 기억을 수월하게 많이 할 수 있다는 장점이 있다. 표현하는 방식이나 이미 알고있는 정보에 의존한다.
e.g. 전문가는 체스 말의 위치를 기억해서, 특정 위치에 특정 말이 놓이면 어떤 행동을 취해야 한다는 것이 머릿속에 기억되어있다.
Working Memory
Working Memory란 의식적인 사고를 하는 기억 영역을 말한다.
- 크기가 작다 : 4 ± 1 “chunks” (in previous research: 7 ± 2)
- 유지 시간이 매우 짧다 : 10초 이내에 소멸할 수 있다.
- 작업 메모리에 유지시키는 연습은 주의력을 소모하지만 퇴화를 방지한다.
learnability를 향상시키는 방법 중 하나는 연결고리를 가능한 한 쉽게 만들어, 새로운 정보를 습득해도 기존의 지식을 바로 활용할 수 있도록 만드는 것이다. 즉, 새 지식을 학습할 때 기존의 방식과 유사하게 진행하면 좋고, 이를 위해 Consistency(일관성) 있게 정보나 시스템을 만드는 것은 추후 다시 사용하기 쉬워지므로 중요하다.
Output의 효율성 향상
디자인할 때, 정보를 쉽게 인식할 수 있도록 Chunk로 제시한다.
e.g. 무작위의 알파벳을 외우는 것보다, 이를 3개 단위로 묶어 BMW와 같이 기존에 알고 있는 정보와 유사한 형태로 구성 후 외우는 것이 더 효율적이다.
e.g. 신용카드의 카드 번호가 4개 단위로 나누어 적혀있다.
Pointing : Fitt's Law
마우스 커서가 하나의 요소를 클릭할 때 까지 걸리는 시간(T)은 마우스 커서와 요소 사이의 거리(D)와 요소의 너비(S)를 이용해 구할 수 있다.
Closed-loop control(폐루프 제어)란 행위의 결과를 지속적으로 모니터링하고 그에 따라 행위를 조정하는 과정을 말하며, input에 따라 output이 바뀌는데 다시 output에 따라 input에도 피드백이 가는 시스템을 말한다. Fitt's Law에서 input은 시각적 정보, output은 그에 따른 손(마우스 커서)의 움직임 차이를 뜻한다. 일반적으로 사용자는 마우스 커서가 타겟에 가까워질수록 속도를 늦추므로, input과 output이 서로 영향을 끼치는 closed-loop control 시스템을 따른다고 할 수 있다.
위 사진에서 각 사이클은 남은거리 D'와 에러 ƐD를 고려하여 설정되어있다. 이때 에러(ƐD)란 실제 남은 거리와 이상적으로 남은 거리의 차를 말하는데, 사용자는 타겟에 도달하기를 원하므로 이상적인 남은 거리는 0이다. 즉, 에러(ƐD)는 마우스커서의 현재 위치와 타겟 사이의 거리이며, 해당 에러(ƐD)를 줄이기 위해 움직임 및 속도를 계속해서 수정하는 control-loop control이 발생한다.
Fitt's Law - Implication
클릭이 불가능한 margin이 존재하는 것은 좋지 않다.
예를 들어 Mac과 Window의 word 프로그램 메뉴바 위치를 생각해보자. Mac은 노트북 화면의 가장 상단에 위치해있어, 메뉴에 가까워질수록 마우스커서 이동 속도를 조절할 필요 없으므로 클릭이 쉽다. 하지만 Window는 오른쪽 그림과 같이 메뉴바가 위치해 있기 때문에, 메뉴바의 위나 아래처럼 잘못된 곳을 클릭할 가능성이 높다.
Linear popup menus vs. Pie menus
Linear popup 메뉴의 경우, 상세 메뉴로 넘어가기 위해서는 해당 메뉴에서 마우스를 떼지 않은 채로 상세 메뉴까지 마우스커서를 옮겨야하는 불편함이 있다. 이에 비해 Pie 메뉴는 마우스를 상하좌우 어디든 보내도 되므로 선택이 비교적 쉽다.
Steering : Steering Tasks
어떤 공간을 통과할 때 걸리는 시간(T)은 그 공간의 길이(D)와 너비(S)에 영향받는다.
Steering tasks는 Fitt's Law와 달리 선형함수이기 때문에, pointing보다 steering이 더 시간이 오래 걸리고 어렵다는 것을 알 수 있다.
예를 들면 linear popup 메뉴에서 경험할 수 있다.
Improving Mouse Efficiency
- 자주 사용되는 타겟은 크게 만든다.
- 함께 사용되는 기능은 서로 근처에 모아둔다.
- 스크린의 코너와 엣지 부분을 활용한다.
- steering을 지양한다.
1. Shortcuts : Keyboard
키보드 커멘드에 shortcut를 입력해두면 효율적인 사용이 가능하다. 이때 Consistency와 Accessibility를 이용하는 것이 중요하다.
Consistency : e.g. 어떤 프로그램에서든 ctrl + P는 보통 해당 화면을 프린트하는 기능으로 넘어간다.
Accessibility : e.g. 조합해야하는 자판의 수가 너무 많으면 불편하다.
2. Defaults and Pending Delete
파일을 다른 이름으로 저장할 때 기본으로 설정되는 파일 제목과 같이, 초기 설정값이 존재하는 입력칸이 존재한다. 이 초기 설정값은 기존 히스토리 혹은 예측에 따라 만들어지므로 옳지 못한 값일 가능성이 크기 때문에, 위 사진처럼 쉽게 지우고 변경할 수 있도록 해야한다.
3. History
자주 사용하거나 최근에 사용했던 선택지를 제공하면 효율성을 높일 수 있다.
4. Autocomplete
자동완성 기능은 타이핑하거나 오타를 내는 수고를 덜어준다.
5. Aggregation
여러개를 한꺼번에 선택 후 이들을 대상으로 하나의 명령을 실행하면 일일이 작업을 수행할 필요 없어 편리하다.
6. Anticipation
사용자가 쉽게 사용할 수 있도록, 필요한 모든 정보, 기능, 도구를 특정 task 내에 넣는다. 예를 들어 설치마법사의 경우가 있다. 사용자의 Learnability(학습성)과 Efficiency(효율성)을 높일 수 있다.
Model Human Processor(MHP)
인간이 정보처리를 하는 모델이다. 각 프로세스에서 시간을 얼마나 소요하는지를 파악하기 위해 사용한다.
- Senses : 입력.
- Short-term : buffer와 같이 입력받은 감각을 단기적으로 처리하고 저장하는 메모리.
- Perceptual Processor : 감각으로부터 글자, 단어, 아이콘과 같이 symbol을 인식(인지X)하는 부분. 장기기억과 연관 있다.
- Cognitive Processor : 감각 정보에 대해 생각및 비교하고, 행동에 대해 결정한다. 이때 Working memory로부터 정보를 가져오기도 하고, 장기기억과도 정보를 공유한다.
- Moto Processor : 근육에게 행동을 하도록 지시한다.
- Feedback : 행동으로부터 피드백을 받아 Senses로 다시 전달한다.
➕ Attention(주의력)
컴퓨터의 thread와 같이 어떤 프로세스에 우선순위를 두고, 인지적 역량을 사용할 지 결정한다.
Human Processor Cycle Time
하나의 input을 통해 하나의 output을 내기까지 걸리는 시간을 말한다. 각 프로세스마다 다른 시간이 걸린다.
- 무언가를 인식하는 시간 : 약 100ms (50~200ms)
- 생각하고 결정하는 시간 : 약 70ms (30~100ms)
- 근육을 움직이기까지 명령하는 시간 : 약 70ms (25~170ms)
Perceptual Fusion
같은 Perceptual Processor주기 내에 두 개의 자극이 발생한다면, 이는 인과관계를 갖는 하나의 이벤트인 것 처럼 보일 수 있다. 즉, fusion(융합)은 인과성에 강한 영향을 준다.
예를 들어, 무언가를 클릭하면 알림 소리가 난다고 하자. 두 이벤트 사이의 시간이 약 100ms 이내라면, 이는 인과관계가 형성된다.
Cognitive Processing
뇌에 어떠한 값이 입력되면, 내가 경험했던 자극을 고려한 계산 및 생각을 거쳐 하나의 응답을 선택한다.
예를 들어, 현재 먹고 싶은 음식이라는 질문이 입력값으로 들어왔을 때, 내가 피자 냄새를 강하게 인식했다면 피자라고 응답할 것이다.
이때 decision making은 스킬이나, 규칙이나, 지식을 기반으로 이루어진다.
- Skill-based : 어떤 일에 숙련되면, 인지적 과정을 필요로 하지 않을 수 있다.
- Rule-based : 매뉴얼을 기반으로 결론을 내릴 수 있다.
- Knowledge-based : 처음 마주하는 일에 대해 더 많은 생각과 지식을 이용해 결론을 내려야 한다.
Motor Processing
Open-loop control
피드백 과정이 존재하지 않으므로 인식 및 생각을 할 필요 없이 Tm (약 70ms)만 소요된다.
Closed-loop control
Tp + Tc + Tm (약 240ms)이 소요된다.
예를 들어, 백지 위에서 지그재그 선을 그리는 경우와 위 두 개의 선분을 맞추어 지그재그 선을 그리는 경우를 생각해보자. 전자는 선에 가까워지면 마우스 속도를 낮춰야한다는 인식, 생각, 피드백 없이 그릴 수 있다. 하지만 후자의 경우에는 인식, 생각, 피드백 모두 필요하다.
Choice Reaction Time
두 개 이상의 자극이 제시되고, 각각의 자극 신호에 대해 다른 반응을 요구할 때 측정되는 반응시간을 말한다. 예를 들어, 위 지그재그 예시에서 꼭짓점을 맞춰야하는 선분의 개수가 2개에서 늘어난다고 가정해보자. 선분에 맞추기 위해 선분의 개수 만큼의 반응이 요구될 것이다.
choice reaction time에 영향을 미치는 요소는 다음과 같다.
- 신호의 뚜렷함 : 선분이 얇으면 인식하는 시간이 오래 걸릴것이다.
- 시각적 잡음의 양 : 선분 주변에 낙서가 있으면 더 오래 걸릴것이다.
- Stimulus-Response(자극-반응, SR)의 호환성 : 내가 어떠한 행동을 했을 때 원하는대로 반응이 오면 작업이 쉬울 것이다.
Speed-Accuracy Tradeoff
Accuracy(정확도)는 Reaction Time(반응 시간)에 따라 달라진다. 이때 Accuracy(정확도)란 lapse 혹은 slip을 일으킬 수 있는 가능성을 말한다. 연습을 통해 성능이 향상되면, 위 선분이 위로 올라가면서 더 빠른 반응시간에도 높은 정확도를 달성할 수 있다.
Power Law of Practice
시도 횟수(P)와 시도를 완료하는데 시간(RT)에는 연관이 있다. 초보자는 연습을 통해 빠르게 능숙해지지만, 시간이 지남에 따라 성능 개선 속도가 줄어 평평한 그래프를 이룬다.
