[논문 리뷰] Cognitive factors that affect the adoption of autonomous agriculture

S. Kate Devitt|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 28.

Smart Agriculture and AIAgricultural and Biological Sciences인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 신뢰, 상황 인식, 인지 부하 및 농업 지식 상실과 같은 인지적 요인들이 로봇 및 자율 농업 기술(RAATs)의 도입을 저해한다는 것을 밝히며, 자율 수준에 맞는 인터페이스와 훈련을 강조하는 인간 요인 기반 프레임워크를 제안한다. 이는 인지적 부담을 줄이고 농민의 의사결정 통제력을 유지하는 데 기여한다.

ABSTRACT

Robotic and Autonomous Agricultural Technologies (RAAT) are increasingly available yet may fail to be adopted. This paper focusses specifically on cognitive factors that affect adoption including: inability to generate trust, loss of farming knowledge and reduced social cognition. It is recommended that agriculture develops its own framework for the performance and safety of RAAT drawing on human factors research in aerospace engineering including human inputs (individual variance in knowledge, skills, abilities, preferences, needs and traits), trust, situational awareness and cognitive load. The kinds of cognitive impacts depend on the RAATs level of autonomy, ie whether it has automatic, partial autonomy and autonomous functionality and stage of adoption, ie adoption, initial use or post-adoptive use. The more autonomous a system is, the less a human needs to know to operate it and the less the cognitive load, but it also means farmers have less situational awareness about on farm activities that in turn may affect strategic decision-making about their enterprise. Some cognitive factors may be hidden when RAAT is first adopted but play a greater role during prolonged or intense post-adoptive use. Systems with partial autonomy need intuitive user interfaces, engaging system information, and clear signaling to be trusted with low level tasks; and to compliment and augment high order decision-making on farm.

연구 동기 및 목표

• 로봇 및 자율 농업 기술(RAATs)의 농민 도입에 영향을 미치는 주요 인지적 요인을 규명하는 것.
• 자동화 수준(자동, 부분 자율, 완전 자율)의 변화가 농민의 인지적 요구에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 것.
• 자동화 시스템에 과도하게 의존함으로써 상황 인식 감소 및 농업 지식 상실의 위험을 다루는 것.
• 항공우주 공학 원리에서 영감을 얻어, RAAT 성능 및 안전성을 위한 맞춤형 인간 요인 프레임워크를 제안하는 것.
• 시스템 설계를 인간의 인지 능력과 한계에 맞추어 지속 가능한 도입을 지원하는 것.

제안 방법

• 항공우주 공학 분야의 인간 요인 연구를 영농 환경에 적응시켜, 지식, 기술 및 성향의 개인적 차이에 초점을 맞춘다.
• 자동, 부분 자율, 완전 자율 시스템의 세 가지 자율 수준에서 인지적 영향을 분석한다.
• 도입 단계, 초도 사용 단계, 도입 후 사용 단계에서 신뢰, 상황 인식 및 인지 부하가 도입 결정보에 어떤 역할을 하는지 평가한다.
• 신뢰와 의사결정 지원을 위한 직관적인 사용자 인터페이스, 명확한 시스템 신호, 정보 참여를 위한 설계 원칙을 제안한다.
• 연구 결과를 융합하여 영농에 특화된 RAAT 성능 및 안전 기준을 위한 제안 프레임워크를 구성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RAAT의 다양한 자율 수준이 농민의 인지 부하와 상황 인식에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 신뢰는 자율 농업 시스템의 도입과 지속적 사용에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 자동화로 인해 손으로 직접 농업을 하는 지식이 감소할 경우 장기적인 농장 의사결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 초도 도입 단계에 비해 도입 후 사용 단계에서 인지적 요인이 더욱 두드러지게 나타나는 방식은 무엇인가?
• RQ5 항공우주 분야의 인간 요인 원칙은 영농 분야에서 RAAT 설계 및 도입을 향상시키기 위해 어떻게 적응시킬 수 있는가?

주요 결과

• RAAT에서의 높은 자율성은 직접적인 인간 운영이 줄어들지만, 상황 인식 감소와 전략적 감시 부족의 위험을 증가시킨다.
• 신뢰와 인지 부하와 같은 인지적 요인은 초도 도입 단계보다 장기적 또는 집중적인 도입 후 사용 단계에서 더 큰 영향을 미친다.
• 부분 자율 시스템은 직관적인 인터페이스와 명확한 시스템 피드백이 필요하여 농민의 신뢰를 유지하고 고위 의사결정을 지원해야 한다.
• 자동화로 인한 농업 지식 상실은 시스템 장애 발생 시 장기적인 기업 운영에 악영향을 미칠 수 있다.
• 농업 분야는 고유한 인지적 요구를 감안해 인간 요인 연구를 바탕으로 한 전용 RAAT 성능 및 안전 프레임워크가 필요하다.
• 인간 중심 설계 원칙의 통합은 인지 부담을 완화하고 자율 농업 기술의 지속 가능한 도입을 향상시킬 수 있다.