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10. HIP - Cognitive and Motor Processor

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By Mingyu An
6 min read
10. HIP - Cognitive and Motor Processor

Cognitive Processor

cognitive processing rate: $\tau_c = 70ms$.

HIP에서 basic principle은, Recognize-Act Cyle of Cognitive processor 이다.

즉, 인지하고 행동하기를 명령하는 사이클인 것이다.

Recognize

  • The contents of WM initiate actions associatively linked to them in LTM.

Act

  • These actions in turn modify the contents of working memory.

즉, WM에서 a라는게 들어오면 LTM에서 a→b라는 action을 가져온다. 이걸 바탕으로 b라는 action을 만든다. (여기까지 recognize). 그 후 WM에 b를 올려놓는게 act인 것이다.

Variable Cognitive Processor Rate Principle

(1) Cycle time is shorter when greater effort is induced

(2) Cycle time decreases when you practice!

→ Cognitive processor가 관여하는 부분이 줄고, muscle memory가 담당하게 된다.

Cognitive processor의 특성

Parallel in recognition, but serial in action.

  • 한번에 여러개를 aware할 수 있다.
  • 하지만, attention은 한 번에 하나씩만 처리할 수 있다.
    • 우리가 실제로 동시에 한다고 생각하는 것은 다음과 같이 처리된다.
      • skilled intermittent allocation 을 하고 있다.
      • interrupt-driven time sharing

Stay in the Flow

사람의 attention은 한정되어있기 때문에 UX를 구성할 때 하나의 플로우에만 집중하게 하는 것이 cognitive footprint를 줄이는데 도움이 된다.

  • Make them only focus on doing their job, not understanding what UI work

Human Performance

사람마다 성능이 다르다.

Slowman - middleman - fastman

Motor System

  • Receive input from working memory(which came from cognitive processor)
  • Execute motor programs (not by step-by-step)

한 스텝에서 멈추고 가는게 아님.

두 선 사이에 최대한 많이 왔다갔다를 시켰을 때, 보통 5초에 68번 왔다갔다한다.

즉, motor processor는 약 73.52ms이다. (대충 70)

다만 이 케이스에서는 cognitive와 perception도 일어나는데…

Closed Loop

feedback from perception → cognitive → motor → correction.

위의 왔다갔다 예시가 바로 correction이 있는 closed loop!

Open Loop

motor executed without perception or cognition. → no feedback, no correction

예시) 양궁

만약 Open loop을 가정했다면, cycle time은 74ms.

Closed loop을 가정하여 correction이 약 20번 났다고 하자.

correction에는 x + 100 + 70 ms 가 든다.

5초동안 났으므로, 5000 / 20 = 250ms

250ms = 100 + 70 + x.

x = 80ms.

Fitts’ Law

Predictive model of human movement

\[MT = a +b ID = a+blog_2 ({2D\over W})\]

임을 피츠가 밝혔다.

그 후에 Welford가 밝히기를

\[T = I_M log_2({D\over S}+0.5)\]

그 후에 MacKenzie는

\[T = b log_2({D \over S}+1) +a\]

를 썼다.

Im, Id는 log(2D/S), 즉 어려운 정도를 뜻한다.

Ip는 Id/T로, 어려움에도 빠르게 해결한 정도를 뜻한다.

사람들이 실제로 누른 영역을 actual width로 계산해야한다는 견해도 있다.

타겟까지 손을 움직이는데 걸리는 시간은, n번의 과정을 거치게 되는데…

\[T = n(\tau_p + \tau_c + \tau_m)\]

이다.

$X_i$를 i번째 수정 후에 타겟까지의 거리라고 하고, 상대적 정확도 $\epsilon = {X_i \over X_{i-1}}$라 하자. 이를 0.7로 가정하면..

\[X_n = \epsilon^n D \le 0.5S\]

일 때 멈춘다고 하자.

\[n = -log_2(2D/S) /log_2(\epsilon)\]

이므로 log_2(2D/S)에 비례하게 되는 것이다.

I_M도 구할 수 있는데, -(240ms)/log_2e = 63ms/bit 이다.

Implications

  • Larger, Closer targets are easy to click
  • Mac is faster to use (사실상 화면 위의 넓은 곳이 다 클릭 가능 범위)
  • pie menu is better than pop-up menu

Power Law of Practice

\[T_n = T_1n^{-\alpha}\]

알파값은 0.2~0.6

Overall of HIP

It is a model - understandable by computer scientists

Predictive, but simple

Does not accurately describe underlying mechanisms

Ex) Do two letter same?

A a

  1. A는 이미 인지한 상태에서 a를 인지한다
  2. a가 cognitive processor에 a라고 인식된다.
  3. a가 A랑 같은지 matching 한다
  4. 이제 response를 만든다
  5. 실제로 반응한다

100 + 3*70 + 70 = 380ms

어… 그러면 표에 따르면

simple Reaction: 100+70+70

Physical match: 100+2*70+70

Name match: 100+3*70+70

Class match: 100 + 70 + 70 + 70 + 70 + 70

인데, 실제 실험에서는 name이 더 빨랐지? → name match에는 더 많은 단계가 필요하다고 예측했지만, LTM 등 다양한 변수가 있다. 고정된 시간이 아니다. 사람들은 이름 비교에 더 익숙할 수 있다. 즉 이는 완벽한 모델이 아님을 보여준다.

Reading Speed

RSVP로 읽으면 매우매우 빨리 읽을 수 있다. No motor time.

EYE MOVEMENT = 230ms정도 이다. (지각-인지-이동) 해야하니까.

saccade에는 120ms가 든다.

phrase마다 눈을 움직인다고 가정하고, 구 마다 2.5단어가 있다고 하면…

230ms / EM * EM / phrase * 2.5/phrase = 약 652 words / min

→ bottleneck은 230ms. 따라서 motor cycle을 줄이자.

170ms로 줄일 수 있다. RSVP로 한다면. 882까지!

Lecture Notes, Human Computer Interaction
hci psychology cognition
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