[인간공학] Information Processing (정보 처리 과정)

● Information Revolution

: 인간의 정보처리능력은 얼마나 되는가?

 

● Information Processing Model

: 어떠한 자극이 들어오면 전두엽에서 단기 기억을 한다. 이후 Attention을 하게 되면 그 자극을 인지(Perception)하게 된다. 인지가 일어나면 Working memory로 들어가 20-30초 정도 기억할 수 있게 되고, 어떤 자극인지 머릿속으로 찾게 된다. 해마의 장기 기억과 연계되어 뇌가 어떤 행동, 생각을 할지 결정한다. 결정이 되면, 뇌가 몸에 명령을 내려 행동을 하게 된다.

 

- Sensory storage : 전두엽에서 순간적인 것을 기억하는 것이다. 자극 후에도 짧은 시간 동안 연장시켜준다.

    - Ionic(visual) 저장은 1초 정도이다.

    - Echoic(auditory) 저장은 몇 초 정도 된다.

    - Tactual and olfactory 저장은 조금은 존재한다.

 

- Working memory(short term memory, 인지를 하게 되면 넘어온다.)

    - 이곳에선 감각 메모리를 워킹 메모리로 다른 형태로 바꿔준다.

    - 사람이 이 정보에 대해 처리하기 위해 존재하는 메모리. (decision making or long-term memory)

    - 소리는 시각으로 기억

    - 시각은 소리로 기억

    - 의미적인 것은 long-term 메모리에서 매칭시켜 기억을 한다.

 

- 어떤 워킹 메모리가 long-term 메모리로 넘어가는가?

    - 그저 계속해서 읽는다.

    - 내가 가지고 있는 정보에 의미를 부여하거나 과거의 기억을 연결시키면 롱텀 메모리로 잘 넘어간다.

 

- Long-term memory

    - 더 조직화가 잘 된 정보, 규칙성을 가지고 있거나 그루핑이 된 정보들.

    - 내가 다시 머리에서 꺼내오는 것이 연결되어 있는 정보를 끈을 끌어오듯이 가져온다. 소환될 수 있는 어떠한 정보가

      있어야 한다.

    - Mnemonics(연상기호)는 머릿속의 정보를 끌어오는데 효과적이다.

 

- Decision making(아직 전두엽에서 생각 중)

    - 정보처리과정의 핵심이다.

    - 내가 할 행동을 복잡한 과정을 통해 결정하는 것

    - 사람은 불안정한 결정을 만들 수 있다.(합리적인 생각을 하지 않는다.) 본인의 경험을 이용해 결정한다.

    - 사람이 왜 편견을 가지는가에 대한 사람의 특성

        1. 사람은 초기 경험이나 정보에 과도한 신뢰를 주고 차후 받아들여지는 정 보는 중요시하지 않는다.

        2. 사람은 기본적으로 보수적이다.

        3. 선호하는 대안이 있을 시 다른 대안들은 중요시하지 않는다.

        4. 사람은 의사결정시 가지고 있는 정보의 정확성보다 양을 더 중요시한다.

        5. 사람은 가지고 있는 정보를 활용하기보다는 자꾸 더 많은 정보를 모으려고 한다.

        6. 사람은 몇가지 크리티컬 한 정보들에만 집중하며, 가장 높은 랭킹 대안들만 고려한다.

        7. 사람은 답을 정해 놓고 그 답을 서포트할 정보만을 찾으며 그 답에 방해되는 정보는 무시한다.

 

● Information Theory (정보 이론)

- 정보 이론은 우리가 일을 해결하기 위한 정보의 양을 정량화시켜주는 것을 말한다.

    - 내가 어떤 일을 할 때 정보가 10개가 필요하다.

    - 예를 들어, 모르는 정도가 낮다면 정보량은 낮고, 모르는 정도가 높다면 정보량은 높다.

 

- 정보의 단위

: bit(binary digit)

    - 1 bit : 우리가 정보를 처리하기 위해 필요한 두가지의 정보(0 or 1)

    - k bit : 2^k만큼의 대안을 고려할 수 있다.

 

● Information Equations (정보 공식)

- H : 인식을 위한 정보의 양

- 공식 1 : 대안들이 동일한 확률을 가지고 있을 때. 대안이 4개가 있다면 두 개의 비트가 필요하다.

- 공식 2 : 대안들이 서로 다른 확률을 가지고 있을 때.(불확실성이 높아질 수록 필요한 정보의 양은 늘어난다.)

    - 아래식에서 볼 수 있듯, 불확실성이 낮아질 수록 필요한 정보의 양은 줄어든다.(p2가 일어날 확률이 높음)

*공식 1과 2는 동일한 식.

 

- % Redundancy

: 공식 1과 2의 간극을 나타내 주는 것. (중복성)

    - %Redundancy = (1-Hav/Hmax) * 100

    - Hav = 공식2에서 발현된 목표 정보. Hmax는 그 정보의 최대 양.

    - ex)

        - 우리가 벤트코인을 사용했다면, 원래 정보량의 53.2%를 줄일 수 있다.

        - 이 개념은 공학 디자인에 적용된다.

 

● Example : Warning Signal

- 감시카메라 : 장비가 고장이 났을 때, 불이 들어오는 8개의 감시장치가 있다.

- 1번 case : 같은 확률로 사전 정보가 없다고 가정하여 H를 계산하자.

    - log2(8)로 H 값은 3이 된다.

 

- 2번 case : P1과 P2는 0.35, 나머지 기계들은 0.05의 확률로 불이 들어온다고 가정하여 H를 계산하자.

    - 2 * 0.35 * log2(1/0.35) + 6 * 0.05 * log2(1/0.05) = 2.35678

 

- %Redundancy = (1 - 2.35678/3) * 100 = 22.44068%

- 이 만큼 정보량을 줄일 수 있다.

 

● Information Transmission Theory(정보 전달 이론)

- 사람마다 정보처리 능력이 다르다.(정보 식별 능력의 차이)

    - 어느게 진짜 정보인지 noise인지 정의를 하는 능력.

- 정보전달이론은 정보 처리의 성과(↑)를 정량화시킨다.

 

- H(X) : 입력된 정보(noise가 없는), H(Y) 기존에 정보로 판별한 것들.

- 교집합이 클수록 정보처리능력이 좋다.

- H(X/Y) : 버려진 정보

- H(Y/X) : Noise

 

- Example

- 하지만 이 방식은 한 가지 오류가 있는데, 완벽하게 정보가 들어오고 정보가 완벽하게 반응해도 100%, 정보가 들어오고 완벽히 반대로 반응해도 100%가 나오게 된다.

 

● Channel Capacity (채널 용량)

- 사람이 얼마나 많은 정보를 한 번에 받을 수 있는가(bit/sec)

- 채널 용량 시험

    - 정보가 많아질수록 정보를 인식할 수 있는 양이 늘어난다.

    - 하지만 그 양은 점근선에 가깝게 수렴한다.(2.8 bit/sec) 한계가 있다.

 

- Magic Number

: 7 +- 2

    - Pure tone의 경우 5개 정도를 구분(2.3bit)

    - 소리의 경우 4-5개 정도를 구분(2-2.3bit)

    - 물체의 크기의 경우 5-7개 정도를 구분(2.3-2.8bit)

    - 밝기의 경우 3-5개 정도를 구분(1.7-2.3bit)

    - Example : 휴대폰 번호 (123-4567)

 

- 1초 동안 7개 정도를 기억하지만, 정확도는 모두 정확하지 않다.

    - 4개 정도는 거의 대부분 기억한다. 

    - 5개 정도부터 정확도가 떨어지고, 7개는 50% 정도의 정확도를 가진다.

 

- 사람에게 정보를 보여주고 시간이 지날수록 잊어버린다.

    - 입으로 상기한다면 그 기울기의 크기는 줄어든다. 말로 이야기하며 읽으면 기억력이 높다.

 

- 채널 용량을 증가시키는 방법

    - 절대적인 판단보다는 비교적인 방법을 쓰면 정보 식별 능력을 높여준다. (각각 보여주는 것이 아닌 한 번에)

    - 자극의 차원을 높여준다.(위치 -> 위치 + 색, 신호등)

    - Chunking

        - 그루핑을 하며 의미를 부여시켜 외운다. (주민등록번호 같이)

 

● Perception and Knowledge (인지와 지식)

- 때때로 사람은 자기가 보고 싶은 것만 보려고 한다.

- 만약 누군가가 힌트를 준다면 두 가지 모두 볼 수 있다.

 

● Bottom-up vs Top-Down Processing (정보를 인식하는 방법)

- Top-Down processing이 먼저 시행된다.

- Top-Down은 경험에서 지식을 가지고 와서 인식을 하는 것.(저건 저것일 거야~ 하고 인식, 80-90%)

- Bottom-up은 탑다운이 안될 경우, 감각을 느끼면서 인지하게 된다.

 

● Compatibility (양립성, 호환성)

: 내가 수행한 일의 기대와 실제로 수행된 일이 일치하는지 보는 것이 양립성이다.

- Population stereotype : 대다수의 사람들이 컨트롤 디스플레이의 구조(물건의 목적, 사용 방법)를 비슷하게 생각한다.(라디오 볼륨키, 마우스 커서 등) 이것은 학습, 문화적으로 생성된다.

- Affordance : 본능적으로 느끼는 물건의 목적. 사용 방법. 잘 디자인된 제품은 Affordance가 잘 전달된다.

- 호환성이 좋은 디자인의 장점

    - 빠른 학습

    - 적은 에러

    - 빠른 반응 시간

    - 유저의 높은 만족감

 

● Classification of Compatibility

- Spatial compatibility : 공간 호환성, 컨트롤과 디스플레이 사이에 호환성이 얼마나 되는가. (가스 버너 볼륨과 그것이 어느 가스 버너의 것인지)

- Movement compatibility : 움직임의 호환성, (계기판이 오른쪽으로 올라간다면 더 높아진다)

- Conceptual compatibility : 나타내는 기호와 이미지의 호환성.(빨간색 : 뜨거운물, 파란색 : 차가운 물)

- Modality compatibility : 감각의 호환성. input과 output이 같은 감각기관인가. 

    - 호환이 안되는 경우 : "왼팔올려"를 왼 팔을 올리는 것

    - 호환이 잘되는 경우 : "왼팔올려"를 "왼팔올려"로 말하는 것

    * 아래경우를 양립성이 성립한다 라고 한다.

 

● 개인차에 의한 양립성

- 문화적 차이

    - 한국에선 빨간색이 안좋은 의미이나, 중국에서는 환장함.

_ 경험적 차이

    - 주식에서는 빨간색이 상승, 파란색이 하락(불장, 물장)