[인간공학] HFE Research Methodology (인간공학의 연구 방법들)
이 글에서는 사람과 기계를 보다 좋게 이어주는 인간공학의 특징과 연구 방법에 대해 소개하도록 하겠다.
● Human Machine System (MMS)
- System : input과 output을 가진다. 목표를 달성하기 위한 일련의 과정.
- Human Machine System(MMS) : 사람, 기계, 환경이 서로 상호작용을 하며 진행되는 일들. 예를 들면, 사람이 더위를 느껴 에어컨 리모컨을 들어 기계를 키는 행동.
● Characteristics of Human and Machine
- 사람의 특성 : 신체 조건, 심리적(감정) 조건, 생리학적 조건이 있다.
- 기계와 시스템의 특성 : 물리적 조건, 기계적 조건, 시스템 공학 특성, 정보를 주고받는 특징이 있다.
- 사람과 기계의 관계는 많은 분야가 있는 종합적인 학문이다.
*참고로 UI는 사람과 기계의 Input, Output이 교환되는 경계면이다.
- 인간공학은 위 그림에서 윗부분인 인간에 대해 공부하고, UI 경계면에 적용을 시키는 부분까지 고려해야 한다.
● Type of MMS(MMS의 종류)
- Manual
: 사람이 도끼를 가지고 돌을 치는 것처럼 작동하기 위해 사람이 도구를 들어 힘을 주어 사용하는 방식
- Mechanical(semiautomatic)
: 사람은 조종하고 기계가 힘을 쓰는 방식
- Automatic
: 사람의 개입이 없거나 거의 없는 기계가 알아서 해주는 것(자율주행 등). 이것도 사람과 기계의 관계로 이루어지는 시스템이기에 MMS라 할 수 있다.
● Basic Functions of Components of MMS (MMS의 기본적인 구성 요소의 기능)
- Typical functions
- Sensing
- 외부적으로 정보를 인식해 내부적으로는 그 정보를 전달해 주는 것
- 예를 들면, 화재의 온도를 감지하고, 그 정보를 내부로 전달하는 것이다.
- Information Storage
- 사람은 뇌에 정보를 기억을 하는 것
- 기계는 다양한 메모리에 정보를 저장하는 것
- Information processing and decision
- 입력된 정보를 가지고 결정을 내리는 것
- Action
- 신체적, 물리적 행동
- 전달하는 행동 : 목소리, 기록, 경보 등
● Area of HFE(인간공학의 분야, 외울 필요 x)
- 인지공학과 사람-컴퓨터 연결 분야(HCI : Human-Computer Intraction)
- 인지공학
- 컴퓨터와의 상호작용
- 인터넷 사업과 웹 애플리케이션
- HCI와 사용 적합성 관련 공학
- 가상 환경
- Manual Work (전통적 인간공학)
- 작업장에서의 인체역학
- 산업에서의 인간공학
- 물건들을 어떻게 다룰 것인가
- Complex Systems and Human Performance (복잡한 시스템에서 사람의 성능은 어떠한지, 위 분야의 혼합 분야)
- 항공우주
- 원자력 발전
- 교통
- 시각적 성능
- 상황 인식
- Interdisciplinary Studies (관련 학문들)
- 산업 디자인
- 의류(인간공학적 디자인)
- 스포츠 과학
- Product and System Design (제품과 시스템 디자인)
- 감성 제품 디자인
- 소비자 제품 디자인
- 유니버설 디자인 (모든 사람들이 사용할 수 있게 하나로 통합하는 것. 경사로를 만드는 것. 계단과 경사로를 같이 둔 separated design은 유니버설 디자인이 아님. 유니버설 디자인이란 경사로 하나만 두어야 한다.)
인간공학의 분야는 위와 같이 다양한 분야에서 연구되고 있다.
*감성공학은 일관성이 부족해 일반화를 시키지 못해 학문으로 인정을 못 받고 있다. (Affective Engineering이 감성공학에서 통계적 기법을 많이 가미한 학문)
● Design Process for User-friendly Products (사람에게 편리한 제품을 만드는 과정)
- Knowledge of Human Characteristics
: 사람의 특성에 대한 지식이 필요함
- Methods
: 측정, 통계적 분석, 실험, 디자인, 평가의 방법을 진행한다.
*인간공학은 통계적 분석을 중요시 여긴다.
- Design Application
: 제품, 환경, 시스템에 적용시킨다.
● HFE Research(인간공학 연구 방법)
- Descriptive Research
: 인간의 특성을 분석. 사람의 힘, 치수를 측정하는 식.
- Experimental Research
: 어떠한 변수가 사람의 행동에 미치는 영향을 확인하는 실험적 연구. 예를 들면, 손잡이를 비닐로, 나무로 했을 때 행동에 미치는 영향을 확인하는 식. (무게를 다르게 해 코의 압박이 얼마 정도 인지 보며 제품 디자인을 하는 식)
- Evaluation Research
: 사람이 청소기 세 개 중 가장 나은 것을 고르는 것과 같이 제품의 효과 및 디자인 평가를 들어 평가를 통해 연구를 진행하는 것. (벤치마킹 리서치라고도 함.)
*세가지를 구분하는 것은 요즘 중요하진 않음
● Choosing Research Settings (연구 세팅 장소)
● Descriptive variables(통계 변수)
목적 변수
- 물리적 특성: 도달 거리, 체중, 높이 등
- 성능 데이터: 응답 시간, 오류율 등
- 주관적 데이터: 선호도, 불편함, 만족도 등
- 생리적 지표: 심박수, EMG, ECG 등
계층화 변수
- 그룹화(연령, 성별 등)
● Experimental variables(실험 변수)
독립변수
- 우리가 관심이 있는 변수. 예를 들면 마우스 타입이 궁금하다.
종속변수
- 측정된 값. 클릭횟수, 만족도가 된다.
● Participant Selection(피실험자 선택)
- 대표성 : 피실험자들은 연구하고 싶은 모집단의 특성 나타내야 한다.
- 랜덤 샘플링을 통해 모집단과 유사한 상태의 실험이 가능하다.
- 적절한 샘플 크기
- 비용, 시간, 리소스, 원하는 정확도, 모집단 분산, 추정 중인 통계 간의 균형을 잘 잡아야 한다.
- 통계적 시각으로는 샘플 크기는 30개 이상
- HFE 실험의 경우 요즘은 보통 15개 이상의 샘플이 필요함
● Data Collection and Analysis (데이터 수집과 분석 방법)
- collecting data
- 실험, 설문, 인터뷰 등
- 데이터 분석
- ANOVA, MANOVA, regression 등
- 통계적 유의성(예 : 신뢰구간 5%)
● Requirements for Research Criteria(연구 기준의 요구사항)
- Practical requirement (실용적 요구사항)
- 객관성을 띄어야 한다.
- 정량적이어야 한다.
- 실험이 직관적이어야 한다.
- 수집하기 쉬워야 한다.(요즘엔 장비가 고도화 되며 이 부분은 줄어들고 있음)
- 비용이 적을수록 좋다.
- Reliability(신뢰성)
- 대표 샘플들을 바꾸더라도, 반복성을 가지고 있더라도 신뢰성을 가져야 한다.
- Validity(타당성, 여기선 보편화, 일반화의 의미)
- 연구의 결과는 타당성(일반화)을 가져야 한다.