Quantitative Cognitive Prediction Models Based on ACT-R Cognitive Architecture
연구 내용
인지아키텍처 ACT-R을 기반으로 인지부하와 작업전환을 정량적으로 예측하는 모델을 구축하고 생리신호 및 수행데이터로 검증하는 인지평가 연구
인지아키텍처 ACT-R의 상징적 구조와 비상징적 방정식을 활용하여 인지부하, 작업전환, 오류 유발 과정을 계산적으로 모델링합니다. Stroop 효과에서는 직관과 의도적 처리 전환을 인지부하 예측값으로 정량화하는 접근을 사용합니다. 또한 자율주행 테이크오버 상황에서의 멀티태스킹 부담을 생리신호와 수행지표 기반으로 검증하여 운전자 인지평가 및 보조기술 설계에 활용 가능한 예측모델을 도출합니다. 웨어러블 기반 평가와 디지털 트윈 관점의 사용성 평가 기술도 함께 적용합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기에는 ACT-R을 이용한 멀티태스킹의 작업전환 의사결정과 수행 변화를 설명하는 모델링 연구를 수행했습니다. 이후 Stroop 과제에서 직관-의도 처리 경쟁을 정량적 예측으로 연결하는 방식으로 모델 확장을 진행했습니다. 2024년에는 조건부 자율주행 테이크오버 상황에서 인지부하를 예측하는 계산 모델로 확장하여, 생리신호 및 성능 데이터로 검증하는 방향을 강화했습니다. 최근에는 Stroop 수행에서 개인차와 자기주도적 제어를 반영하는 모델링으로 후속 연구를 이어가고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Driver behavior and mental workload for takeover safety in automated driving: ACT-R prediction modeling approach
Cognitive Modeling of Task Switching in Discretionary Multitasking Based on the ACT-R Cognitive Architecture
Proposal of ACT-R cognitive modeling method for Stroop Task based on quantitative prediction of mental workload
Proactive Control and Individual Variability in Stroop Task Performance: An ACT-R Computational Cognitive Modeling Approach
관련 프로젝트
구분
제목
인지평가를 위한 인지아키텍처 기반 정량적 예측모델 개발 연구
웨어러블 디바이스 성능평가 기술 개발