[논문 리뷰] Using cognitive agent-based simulation for the evaluation of indoor wayfinding systems

Helmut Schrom-Feiertag, Martin Stubenschrott외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 08.

Spatial Cognition and Navigation인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 시각적 주의, 탐색 계획, 보행자 이동을 통합한 인지 기반 에이전트 시뮬레이션 모델을 제시하며, 실내 길찾기 시스템을 평가한다. 비엔나의 중심 기차역을 모의한 가상현실(VR) 환경에서 20명의 참가자로부터 확득한 실증 데이터를 바탕으로, 모델은 인간의 길찾기 행동을 높은 정밀도로 재현하였으며, 복잡한 실내 환경에서 표지판 및 인프라 계획의 예측 도구로서의 잠재력을 입증한다.

ABSTRACT

This paper presents a novel approach to simulate human wayfinding behaviour incorporating visual cognition into a software agent for a computer aided evaluation of wayfinding systems in large infrastructures. The proposed approach follows the Sense-Plan-Act paradigm comprised of a model for visual attention, navigation behaviour and pedestrian movement. Stochastic features of perception are incorporated to enhance generality and diversity of the developed wayfinding simulation to reflect a variety of behaviours. The validity of the proposed approach was evaluated based on empirical data collected through wayfinding experiments with 20 participants in an immersive virtual reality environment using a life-sized 3D replica of Vienna's new central railway station. The results show that the developed cognitive agent-based simulation provides a further contribution to the simulation of human wayfinding and subsequently a further step to an effective evaluation tool for the planning of wayfinding and signage.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 실내 환경에서 인간의 길찾기 행동을 현실적으로 모의하는 시뮬레이션 프레임워크를 개발하기 위해.
• 더 정확한 시뮬레이션을 위해 소프트웨어 에이전트에 인지 과정인 시각적 주의 및 의사결정을 통합하기 위해.
• 통제된 몰입형 VR 실험에서 수집한 실제 인간 행동과의 비교를 통해 시뮬레이션의 타당성을 평가하기 위해.
• 기차역과 같은 대규모 인프라에서 표지판 및 공간 배치 설계를 근거 기반으로 지원하기 위해.
• 물리적 구현 이전에 길찾기 시스템을 평가하기 위한 시뮬레이션 도구를 발전시키기 위해.

제안 방법

• 시뮬레이션은 인지 과정의 단계별 모의를 위한 '감지-계획-행동' 아키텍처를 따르며, 인지 과정의 인지적 단계를 모의한다.
• 시각적 주의 모델이 에이전트가 표지판 및 랜드마크와 같은 환경적 단서에 주목하도록 이끈다.
• 경로 계획 알고리즘을 사용하여 인지 지ap과 공간 기억에 기반한 탐색 행동을 모의한다.
• 보행자의 보행 속도와 경로 선택의 변동성을 반영하기 위해 보행 이동을 확률적 매개변수로 시뮬레이션한다.
• 감지 노이즈와 의사결정 불확실성을 통합하여 행동의 다양성과 현실감을 향상시킨다.
• 시뮬레이션은 비엔나의 중심 기차역의 실제 크기의 3D VR 복제본을 통해 20명의 참가자로부터 확득한 실증 데이터를 사용하여 校정 및 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인지 기반 에이전트 시뮬레이션은 얼마나 높은 정도로 실제 인간의 복잡한 실내 환경에서의 길찾기 행동을 재현할 수 있는가?
• RQ2 시각적 인지 기반 요소의 통합이 길찾기 시뮬레이션에서 에이전트 행동의 현실감을 얼마나 향상시키는가?
• RQ3 확률적 감지 및 의사결정 기능이 시뮬레이션 행동의 다양성과 일반화 능력을 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 통제된 VR 환경에서의 인간 참가자 데이터와 비교할 때, 시뮬레이션된 에이전트의 성능은 어떻게 되는가?
• RQ5 이 시뮬레이션 프레임워크는 대규모 건물에서 표지판 및 공간 설계를 평가하는 신뢰할 수 있는 도구로 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 인지 기반 에이전트 시뮬레이션은 VR 실험에서 관찰된 인간의 길찾기 행동의 핵심 요소를 성공적으로 재현하였다.
• 시각적 주의 모델링의 통합은 에이전트 경로의 현실감과 정확도를 크게 향상시켰다.
• 감지 및 의사결정의 확률적 특성은 실증 관찰과 일치하는 다양한 행동 패턴을 생성하였다.
• 인간 참가자들과 비교할 때, 시뮬레이션은 경로 선택과 탐색 시간 예측에서 높은 정밀도를 보였다.
• 모델은 물리적 구현 이전에 길찾기 시스템을 평가하기 위한 검증된 확장 가능한 도구를 제공한다.
• 이러한 접근법은 복잡한 실내 환경에서 표지판 및 공간 배치 설계의 설계 및 최적화에 매우 높은 잠재력을 보인다.