PointAssist: Assisting

Individuals with Motor

Impairments

+ CHI 2013-Guarionex Salivia/안현진x 2013 Fall

PointAssist: Assisting Individuals with Motor Impairments

INTRODUCTION

연구의 필요성

• 근육장애 보조공학 기기 설문 참가자의 약 10%“컴퓨터 개선이 있었으면 좋겠다”라고 응답.

• 그 중 한 참가자는“마우스를 안정감 있게 사용하는 것”이라 말하기도.

마우스에 대한 연구

• 특별히 제작된 입력장치의 사용은 장애의 정도가 심각한 개인들의 경우에 적합.

• 그 외 다른 사람들에게는, 다른 대체 입력장치들 대신에 마우스를 사용하는 것이 이치에 맞음.

연구 대상 및 목표

• 파킨슨병, 뇌성마비와 손목굴증후군 등 유사 증상을 가진 미세 운동 기능 장애인.

• 주요 목표는 미세 운동 기능 장애를 가진 개인들의 컴퓨터 포인팅(지정) 과업 능력을 전보다 개

선시키는 것.

RELATED RESEARCH

핏츠의 법칙

• 대상까지의 거리와 크기는 TASK를 수행하기 위해 필요한 시간과 관련이 있다.

• TASK가 얼마나 어려운지, TASK를 수행하는 개인의 능력을 평가하기 위한 도구를 제공한다.

운동 기능 장애인들을 위한 선행 연구

• Steady Clicks : 버튼을 누를 때 커서가 멈추게 함. 사용자가 클릭에 집중하길 원치 않는다는 가

정 하에서 작동.

• Hurst의 연구 : 92.7%의 정확도로 일반적인 사용자들과 신체적으로 장애가 있는 사용자들을 구별.

• Goal Crossing : 클릭을 대체하는 예, 포인팅보다 유의적으로 더 나은 결과를 보임.

<< Accessible Goal Crossing (2009, Washington Univ.)

POINT ASSIST

Point Assist 소개

• PointAssist는 Task의 Sub-movement의 실제 분석에 기반하여 커서의 움직임을 느리게 함.

• Sub-movement란 하나의 포인트에서 다른 포인트로의 빠르고 정확한 목표를 향한 움직임에

영향을 미치는 구성요소이다.

• PointAssist는 움직임에 걸리는 시간과 움직임의 정확도 측면에서 타겟을 탐지하는 것과 관련

된 어려움을 가지고 있는 어린 아이들과 신체적 장애가 없는 노인들에게 도움을 줄 수 있음이 밝

혀졌다.

• 사용자가 필요로 할 때만 도움을 제공한다.

• 스크린상 물체의 외형에 아무런 변화도 주지 않기 때문에 사용자의 전반적인 인지적 경험에 부

정적 영향을 미치지 않는다.

• 특별한 하드웨어를 요구하지 않으며, 학습 곡선이 존재하지 않는다.

RESEARCH GOAL

본 연구의 목적

• 미세 운동 기능 장애를 가진 개인들의 포인팅 과업 수행을 분석하는 것.

• PointAssist의 기능(마우스의 속도를 줄여주는) 기능이 운동기능 장애를 가진 개인들에게 제공

하는 효율성을 검정.

METHOD

연구 방법

• 원격으로 참여자들을 실험하고 우리에게 인터넷을 통해 자동적으로 결과를 보내주게 하도록 실

험을 설계.

• 하드웨어 수준의 전반적 설정에 대해서는 통제하지 않음.

• 참가자들에게 마우스의 커서를 초록색 사각형 중심으로부터 빨간색 원을 클릭할 수 있도록 움

직이게 함(Fitts Law).

• 실험 참가자들은 실험 동안 과업이 끝날 때마다 소리와 좌측의 진행 상황 표시 바를 통하여 통

하여 즉각적인 피드백을 받음.

실험 구성

• 두 번의 데이터 수집으로 구성 (PointAssist ON/OFF)

•각 수집 시기마다 모든 참여자들은 총 69개의 과업(8개 방향 x 2개의 타겟(목표대상) 크기x4개

의 블럭 + 5번의 연습 =69번의 랜덤적인 순서)을 수행

DESIGN

독립 변수

(1) 방향 : 북, 남, 동, 서, 북동, 북서, 남동, 남서, 8가지 방향

(2) 타겟(목표대상)의 크기 : 8픽셀, 16픽셀

(3) PointAssist가 켜져 있는지 꺼져 있는지.

종속 변수

• 클릭의 정확성, 누름의 정확성, 누르는 것을 놓는 것의 정확성, 움직임에 걸리는 시간, 타겟의

재도입, sub-movement의 횟수였다.

PARTICIPANTS

참여자 정보

• 실험을 위한 소프트웨어를 다운로드받고 설치하기에는 충분히 지식을 갖고 있어야 함. 만약 아

니라면, 그들은 그들이 실험을 수행하는 것을 돕기 위한 제 3자의 도움을 필요로 했음. (4/16명)

• 다른 지리적 위치의 16명의 참가자들을 모집했고, 실험 내용을 1년이 조금 넘는 기간 동안 두

번의 데이터 수집을 통하여 얻고자 함을 알림.

• 3명의 파킨슨 병 환자, 3명의 뇌성마비 환자, 3명의 손목굴 증후군 환자(그 중 한 명은 또한 관

절염 환자였다), 1명의 뇌졸증 환자, 1명의 발달 장애를 가진 개인, 1 명의 중추신경체계에 손상

을 입은 개인, 1명의 다발성경화증에 걸린 개인, 1명의 척추갈림증에 걸린 개인을 모집

• 16명 중 14명(88%)의 참가자들은 마우스를 사용한다고 보고했고, 나머지 두 명은 트랙패드를

사용한다고 보고했다

• 참가자들 중 일부에게 개인적 방문에서 우리는 비공식적으로 참가자 4,7,그리고 8을 그들의

컴퓨터 사용 전략에 관해 인터뷰했고, 그들 각각의 장애가 그들의 컴퓨터 사용 능력을 어떻게 영

향을 끼치는지 더 구체적으로 평가할 수 있었다.

개인화 작업

개인화 작업

• 1단계(Pointassist OFF)에서 실험 참가자들이 TASK를 수행.

• 어려워하는 Sub-movement를 선정하고 반영.

• 2단계 (Pointassist ON)에서 어려운 작업에서 정밀모드(마우스가 느려지는)가 실행이 되었는

지 안되었는지를 보고 반복해서 시스템을 수정.

RESULT

클릭의 정확성

• PointAssist는 통계적으로 클릭 정확성에 유의적인 것으로 증명됨.(X^2=6.4 자유도=1,확률=.

011)

• 16명 중 9명의 참가자들이 PointAssist를 통해 수행능력이 개선되었고, 이것은 참가자들의

56%가 개선되었음을 의미함.

누름의 정확성과 떼는 것의 정확성

• 클릭 정확성은 프리드먼 검정에서 각각 X^2=68.0자유도=1,확률=.005 X^2=4.45 자유도=1,확률=.

035에 대하여 누름을 떼는 것의 정확성뿐만 아니라 누름의 정확성에서 유의적 결과가 있었다.

• 참가자들 중 절반이 PointAssist가 없을 때보다 있을 때 더 나은 누름의 정확성을 보임.

• 누름을 뗄 때 PointAssist 사용시 더 높은 정확성을 보였으며, 5명은 아무런 정확도의 변화가 없었고

2명은 사실상 PointAssist가 작동하는 상황에서 타겟을 놓치는 약간의 문제를 보임.

RESULT

RESULT

방향

• 참가자들은 북쪽 방향과 남쪽 방향으로 움직이는 과업에서 PointAssist를 사용할 때 더 정확했다.

질적 관찰 (1)

• 아래 그림은 PointAssist가 작동할 때와 작동하지 않을 때 모든 방향에 있어서의 모든 실험참가자들의

움직임의 경로를 보여준다.

• PointAssist의 정밀모드가 활성화되었을 때의 경로는 붉은 색이다.

• 우리가 바랬던 것처럼, 붉은 색의 집중은 그림의 중앙, 즉 타겟의 위치와 일치하는 지점에서 발견된다.

•그러므로, 일반적으로, PointAssist는 우리가 예상한 대로 작동한다.

질적 관찰 (2)

• 과업 수행의 질적 예를 제시하기 위하여 참가자들을 비교한다.

• 참가자들을 선정하는 것에 있어서 많은 선택안이 있긴 하나 우리는 상대적으로 중요성이 덜한

것들을 제하고 주요 수행능력의 차이를 보여줄 수 있는 참가자들의 예를 골라서 이를 비교하기

로 한다.

RESULT

참가자 비교 (뇌성마비 참가자)

• 뇌성마비를 가진 두 참가자들 사이의 수행 결과 비교는 아래 그림에서 볼 수 있다.

•참가자 9는 남쪽 방향을 제외한 모든 방향에서 다른 방향을 다루는 것에 있어서 명확한 패턴을

보인다. 참가자 4는 더 일관된 패턴을 보이나 특정 방향이 다른 방향보다 더 영향을 받는 듯 보

이지는 않는다.

RESULT

참가자 비교 (손목굴증후군)

• 아래 그림은 손목굴증후군을 가진 두 개인 사이의 비교를 보여준다.

• 참가자 13은 약간 오른쪽으로 치우친 움직임의 패턴을 보인다. 반면에 참가자 14는 왼쪽으로

약간 치우친 움직임을 갖고 있다.

• 움직임 패턴에의 치우침은 참가자들이 손목굴증후군과 관련된 고통을 피하기 위해 적응한 전략

때문일 수 있다.

RESULT

참가자 비교 (운동 기능 손상)

• 뇌졸증 환자인 참가자 11과 다발성 경화증을 지닌 참가자 20은 수행의 어려움에 있어서 다른

범주에 속한다.

• 운동실조(불안정하고 어색한 동작에서 오는 조정능력의 상실)은 다발성경화증을 앓는 개인과

뇌졸증을 앓는 개인 둘 다에게서 발견되는데 이는 두 실험 참가자들에게서 정도는 다르나 둘 모

두에게서 관찰 가능한 변동이 있으며 불규칙한 동작의 원인일 수 있다.

• 참가자 20은 구분되는 반복적 패턴의 행동을 가지고 있는데 이는 운동실조보다는 근육간대경

련(근육의 비자발적 경련)에 가깝다.

FALSE POSITIVE

긍정 오류 (오류는 났지만 오히려 도움)

• PointAssist가 타겟에서 먼 Sub-Movement에서도 정밀모드를 작동시킬 수 있으며 이러한

경우를 긍정 오류라 간주한다.

• PointAssist의 작동이 가능했던 553개의 과업들 중 43개가 타겟 중심에서 반경 60 픽셀을 넘

어가고, 정밀 모드를 작동시킨 과업이었다. 이는 7.6%의 긍정 오류율을 의미한다.

FALSE NEGATIVE

부정 오류

• 부정 오류는 타겟 가까이의 하위운동이면서 어려운 과업의 범주에 속함에도 정밀 모드의 작동

을 유발하지 않는 과업이다.

• 212개의 과업들 중 우리는 5개의 과업에서 참가자들이 성공적으로 클릭하지 못했으며, 정밀

모드가 타겟 중심에서 60픽셀 내에서 작동하지 않았음을 확인했다. 이는 부정 오류가 2.4%임을

보여준다.

TRUE POSITIVE

긍정 참

• 이전의 연구에서 어려운 과업을 정의할 때 이용했던 기준을 바탕으로 우리는 212개의 어려운

과업을 발견하였으며, 그 중 148개는 PointAssist가 타겟 중심으로부터 60픽셀 반경 내에서 정

밀 모드를 작동시켰다. 이는 긍정 참의 비율이 69.8%임을 뜻한다.

• 2단계를 진행하는 30픽셀 반경 내에서 정밀 모드를 작동시킨 과업의 횟수도 계산했다.

• 정밀모드를 작동시키는 거리의 기준이 절반으로 짧아짐에 따라 대상이 되는 과업의 범위가 줄

었음에도 불구하고, 67.9%의 긍정 참율로 총 144개의 과업이 타겟의 30픽셀 반경 내에서 정밀

모드를 작동시켰음을 확인할 수 있었다.

• PointAssist 연구들에서 얻은 부정 오류율과 참오류율을 고려할 때, 2단계의 과정이 효과적으

로 진행되었으며 개별맞춤화 휴리스틱이 만족할 만한 결과를 낳았다고 결론지을 수 있다.

DISCUSSION

이상적인 보조 소프트웨어 기술이 가져야 할 특성

•1. 스크린상의 물체들의 배치에 관여하여서는 안된다.

•2. 운영 시스템의 일반적인 작동에 관여하여서는 안되며, 어떠한 특별한 드라이버나 하드웨어를 요구하여서는 안된다.

•3. 타겟에 상관없이 사용가능하여야 한다.

•4. 계속적으로 도움을 제공하는 것이 아니라 오직 필요할 때만 도움을 제공하여야 한다.

•5. 사용을 위한 훈련이 요구되어서는 안된다.

•6. 다양한 사용자들을 도와야 하며 그 사용자들의 운동 기능 장애의 정도는 다양하다.

•7. 모든 사용자마다 사용자에 맞게 자동적으로 조정되어야 한다.

LIMITATION

본 실험의 한계

• 현실의 상호작용을 정확히 대변하지는 못할 통제 실험을 통해 수행되었다.

• 원격 실험을 진행하였기에 참가자들이 과업을 며칠에 걸쳐, 혹은 여러 번의 시도를 통하여 완성

했을 위험이 있다.

• 하지만, 모든 과업에 시간을 기록하는 타임스탬프가 있었고 수집된 데이터는 모든 실험참가자

들이 실험 전체를 같은 날 한 시간 내에 수행했음을 확인시켜준다. (??)

FUTURE WORK

추후 연구

• PointAssist가 도움을 개개인에 맞춤 제공하는 절차의 자동적 시행을 살펴보려 한다.

• 도움의 개별맞춤화의 수동적 조정 대신에 주기적으로 그리고 자동적으로 도움을 조정하는 자동

엔진의 실행을 추후 연구할 것이다.

• Sub-Movement의 특징을 살펴보고 우리가 신체적 장애가 있는 사용자와 그렇지 아닌 사람을

구분할 때 썼던 통계적 모델과 비슷한 모델을 실행시킴을 통해서 개개인의 어려움과 어려움 내

의 변동성을 알아차릴 수 있고, 이는 우리의 개별맞춤 시스템 구축에 도움이 될 것이다.

CONCLUSION

결론

• PointAssist는 어린이와 신체적 장애가 없는 노인, 그리고 장애를 가지고 있는 개인들로 대표되

는 다양한 범주의 사용자들 모두에게 적용된다.

• 개별맞춤화 시스템을 통해 우리는 시스템을 사용자에 맞게 변경하고자 하였고, 이는 사용자가

시스템에 적응하는데 드는 부담을 줄일 수 있었다.

• PointAssist는 매우 다양한 정도의 운동 기능 장애를 가지고 있었던 개인들의 클릭 성공률을 높

일 수 있다.

• 원격 실험은 우리가 수행한 모든 실험에서 효과적으로 진행되었다. 이는 데이터 수집에서의 또

하나의 가능성을 암시하는 분야 내 새로운 추세이다.