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구성원
article|
·
인용수 17
·2024
Theoretical Framework for Utilizing Eye-Tracking Data to Understand the Cognitive Mechanism of Situational Awareness in Construction Hazard Recognition
Yanfang Luo, Qiang Yang, JoonOh Seo, Seungjun Ahn
IF 7Journal of Management in Engineering
초록

건설 현장에서 작업자 안전행동을 향상시키기 위해서는 위험 식별의 기저에 있는 인지 과정에 대한 이해가 중요하다. 최근 연구에서는 다양한 맥락에서 인간의 인지를 이해하는 데 있어 안구추적 기술의 잠재력을 탐색해 왔다. 그러나 특히 상황인식(SA) 맥락에서 안구 운동과 위험 인식 간의 복잡한 인지 과정을 연결하는 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 건설 현장의 위험 인식 가상현실(VR) 시나리오에서 눈 운동 데이터와 SA의 인지 과정 간의 관계를 조사하였다. 연구는 6개의 VR 시나리오에서 건설 위험을 식별하는 36명의 참가자를 대상으로 실험을 수행하였고, 총 216개의 시행이 이루어졌다. 안구 운동 데이터는 VR 헤드셋의 눈 추적 장치를 통해 수집하였으며, 동시에 위험 인식 성과를 기록하였다. 결과는 안구 운동 패턴과 전역 및 국소 SA 간의 상관관계에 대한 유용한 통찰을 밝혀냈다. 전역 SA의 맥락에서는 최초 고정(fixation) 전후의 시간(시간 to 및 after)이 다양한 위험 시나리오에서 개인 간 지각(Global Level 1 SA) 및 이해 시간(Global Level 2 및 Level 3 SA)의 서로 다른 변이를 설명하는 것으로 나타났다. 국소 SA의 영역에서는 최초 체류(dwell) 동안 더 많은 고정과 안구도약(saccades)(Local Level 1 SA)가 관찰되어, 위험에 대한 첫 조우의 중요성을 강조하였다. 또한 성공적인 위험 인식 시 동공 확장(pupil dilation)이 나타났는데, 이는 증가된 정신적 작업부하를 시사하며(Local Level 2 및 Level 3 SA), 다양한 SA 수준에 대해 여러 유형의 안구 운동 데이터가 설명력을 가질 수 있음을 보여준다. 이러한 데이터는 위험 인식 맥락에서 효과적인 SA 지표로 활용될 수 있으며, 위험한 환경에서의 SA에 대한 인지 과정 이해를 증진하고 평가 및 훈련을 정교화하는 데 기여할 수 있다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Situation awarenessMechanism (biology)Eye trackingHazardSituational ethicsCognitionTracking (education)Computer scienceKnowledge managementPsychology
타입
article
IF / 인용수
7 / 17
게재 연도
2024

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