상황 인식

상황 인식(situation awareness) 또는 상황 인지, 흔히 SA로 약칭되는 이것은 환경, 환경의 요소, 그리고 시간 또는 다른 요인에 따라 환경이 어떻게 변하는지에 대한 이해이다. 이것은 또한 시간과 공간을 고려하여 환경의 요소를 지각하고, 그 의미를 이해하며, 가까운 미래에 그 상태를 예측하는 것으로 정의된다. 또한 역동적인 과업 환경에 대한 지식을 습득하고 그 환경 내에서 지향적인 행동을 하는 데 초점을 맞춘 적응적이고 외부 지향적인 의식으로도 정의된다.

상황 인식은 법집행, 항공, 항공 교통 관제, 선박 항해, 의료, 비상 대응, 군사 지휘통제 작전, 송전 시스템 운영자, 자기방어, 해상 유전 및 원자력 발전소 관리와 같이 인간의 생명과 재산 보호를 포함하는 많은 상황에서 성공적인 의사 결정을 위한 중요한 기반으로 인식된다.

부적절한 상황 인식은 인적오류로 인한 사고의 주요 원인 중 하나로 확인되었다. 엔즐리(Endsley)의 상황 인식 이론에 따르면, 위험한 상황에 직면했을 때, 사람은 패턴 인식 및 매칭, 정교한 프레임워크 형성, 그리고 올바른 의사 결정을 돕는 근본적인 지식을 포함하는 적절하고 정확한 의사 결정 과정이 필요하다.

상황 인식의 공식적인 정의는 종종 세 가지 상승하는 수준으로 설명된다.

 환경 요소의 지각
 상황에 대한 이해 또는 파악
 미래 상태의 예측

가장 높은 수준의 상황 인식을 가진 사람들은 자신의 목표와 결정에 관련된 정보를 지각할 뿐만 아니라, 그 정보를 통합하여 의미나 중요성을 이해하고, 가능성 있는 미래 시나리오를 예측할 수 있다. 이러한 높은 수준의 상황 인식은 요구되는 환경에서 주도적인 의사 결정을 하는 데 중요하다.

상황 인식의 세 가지 측면이 연구의 초점이었다: 상황 인식 상태, 상황 인식 시스템, 상황 인식 과정. 상황 인식 상태는 사람들이 상황에 대해 실제로 가지고 있는 인식 수준을 의미한다. 상황 인식 시스템은 많은 환경에서 상황 인식을 지원하기 위해 개발된 기술을 의미한다. 상황 인식 과정은 상황 인식 상태의 업데이트와 상황 인식의 순간적인 변화를 이끄는 것을 의미한다.

 역사 
이 용어 자체는 비교적 최근에 등장했지만, 이 개념은 군사 이론의 역사에 뿌리를 두고 있다. 예를 들어, 손무의 손자병법에서도 찾아볼 수 있다. 이 용어는 제1차 세계대전으로 거슬러 올라가는데, 군용 항공기 승무원에게 중요한 기술로 인식되었다.

상황 인식(situational awareness)이라는 용어가 더글러스 에어크래프트에서 수직 및 수평 상황 디스플레이를 개발하고 차세대 상업용 항공기를 위한 디지털 제어 장치 배치를 평가하는 인간 요인 공학 연구 중에 처음 사용되었다는 증거가 있다. 비행 승무원 컴퓨터 상호 작용 및 정신 작업 부하 측정에 대한 연구 프로그램은 학습 중 우발성 인식(contingency awareness)을 측정한 일련의 실험에서 시작된 인식 측정 개념을 기반으로 구축되었고, 나중에 정신 작업 부하 및 피로로 확장되었다.

상황 인식은 1983년에 시제품 터치스크린 항법 디스플레이의 이점을 설명하면서 기술 문헌에 처음 등장했다. 1980년대 초에는 여러 전기 기계식 계기를 대체하기 위해 상업용 항공기용 통합 "수직-상황" 및 "수평-상황" 디스플레이가 개발되었다. 통합 상황 디스플레이는 여러 계기의 정보를 결합하여 중요한 비행 매개변수에 더 효율적으로 접근할 수 있도록 하여 상황 인식을 개선하고 조종사의 작업 부하를 줄였다.

이 용어는 1988년 엔즐리에 의해 처음으로 공식적으로 정의되었다. 1990년대에 인간 요인 과학자들에게 널리 채택되기 전, 이 용어는 미국 공군 (USAF) 전투기 승무원들이 한국과 베트남 전쟁에서 돌아온 후 사용되었다고 한다. 그들은 우수한 상황 인식을 공중전 교전에서 결정적인 요소, 즉 "에이스 요인"으로 규정했다. 도그파이트에서의 생존은 일반적으로 상대방의 다음 움직임을 상대방이 관찰하고 예측하기 직전에 관찰하고 예측하는 문제였다.

미국 공군 조종사들은 상황 인식을 미국 공군 전쟁 이론가인 존 보이드 대령이 설명한 유명한 관찰-지향-결정-행동(observe-orient-decide-act) 루프 (OODA 루프) 또는 보이드 사이클의 "관찰" 및 "지향" 단계와 동일시하기 시작했다. 전투에서 승리하는 전략은 단순히 자신의 결정을 더 빨리 내리는 것이 아니라, 상대방보다 더 나은 상황 인식을 가지고 상대방이 모니터링하거나 심지어 이해할 수 없는 방식으로 상황을 변화시킴으로써 상대방의 OODA 루프 "내부로 들어가는" 것이다. 반대로 자신의 상황 인식을 잃는 것은 "루프에서 벗어나는" 것과 같다.

분명히 상황 인식은 개인과 팀이 환경에서 효과적으로 기능하기 위해 필요하므로 광범위한 응용 분야를 가지고 있다. 따라서 상황 인식은 항공 분야를 넘어 다양한 환경에서 수행되는 작업에 적용되고 있다. 상황 인식은 항공 교통 관제, 원자력 발전소 운영, 비상 대응, 해상 작전, 우주, 석유 및 가스 시추, 차량 운영, 의료 (예: 마취통증의학과 및 간호)와 같은 다양한 분야에서 연구되고 있다.

 이론적 모델 

 엔즐리의 상황 인식 인지 모델 

가장 널리 인용되고 받아들여지는 SA 모델은 미카 엔즐리 박사에 의해 개발되었으며, 이는 연구 결과에 의해 크게 지지되는 것으로 나타났다. 리(Lee), 카사노-핀체(Cassano-Pinche), 그리고 비센테(Vicente)는 엔즐리의 SA 모델이 그들의 검토 기간 30년 동안 휴먼 팩터스(Human Factors)에 게재된 다른 논문들보다 출판 후 50% 더 많은 인용을 받았다는 것을 발견했다.

엔즐리의 모델은 사람들이 SA를 개발하기 위해 상황을 평가하는 데 사용되는 인지 과정 및 메커니즘과 SA를 얻는 능력에 영향을 미치는 과업 및 환경 요인을 설명한다. 이 모델은 SA 형성의 세 가지 수준(지각, 이해, 예측)을 자세히 설명한다.

지각 (레벨 1 SA): SA를 달성하는 첫 단계는 환경에서 관련된 요소의 상태, 속성 및 역학을 지각하는 것이다. 따라서 가장 기본적인 SA 수준인 레벨 1 SA는 모니터링, 단서 탐지 및 단순 인식 과정을 포함하며, 이는 여러 상황 요소 (객체, 이벤트, 사람, 시스템, 환경 요인) 및 그들의 현재 상태 (위치, 조건, 모드, 행동)에 대한 인식으로 이어진다.

이해 (레벨 2 SA): SA 형성의 다음 단계는 패턴 인식, 해석 및 평가 과정을 통해 분리된 레벨 1 SA 요소들을 통합하는 것을 포함한다. 레벨 2 SA는 이 정보를 통합하여 개인의 목표와 목적에 어떻게 영향을 미칠지 이해하는 것을 요구한다. 여기에는 세계, 또는 개인에게 관련된 세계의 그 부분에 대한 포괄적인 그림을 개발하는 것이 포함된다.

예측 (레벨 3 SA): SA의 세 번째이자 가장 높은 수준은 환경 요소의 미래 행동을 예측하는 능력을 포함한다. 레벨 3 SA는 요소의 상태와 역학에 대한 지식과 상황에 대한 이해 (레벨 1 및 2 SA)를 통해 달성되며, 그 다음 이 정보를 시간상으로 외삽하여 운영 환경의 미래 상태에 어떻게 영향을 미칠지 결정한다.

엔즐리의 모델은 SA가 "복잡하고 동적인 시스템 운영에서 후속 의사 결정 및 성능을 위한 주요 기반을 제공하는" 방법을 보여준다. 비록 SA 단독으로는 성공적인 의사 결정을 보장할 수 없지만, SA는 좋은 의사 결정의 기반이 되는 필수 입력 과정 (예: 단서 인식, 상황 평가, 예측)을 지원한다.

SA는 또한 시간적 및 공간적 구성 요소를 모두 포함한다. SA는 개인의 행동, 과업 특성 및 주변 환경에 의해 결정되는 속도로 변화하는 동적인 구성 요소이므로, 시간은 SA에서 중요한 개념이다. 새로운 입력이 시스템에 들어오면, 개인은 이를 이 정신적 표상에 통합하고, 원하는 목표를 달성하기 위해 필요에 따라 계획 및 행동을 변경한다.

SA는 또한 개인에게 관심 있는 특정 위치에서 발생하는 활동 및 이벤트에 대한 공간적 지식도 포함한다. 따라서 SA의 개념은 상황 정보의 지각, 이해 및 예측뿐만 아니라 시간적 및 공간적 구성 요소를 포함한다.

엔즐리의 SA 모델은 개인, 과업 및 환경 요인을 포함하여 SA의 개발 및 유지 관리에 영향을 미칠 수 있는 여러 변수를 보여준다.

요약하자면, 이 모델은 SA와 관련된 인지 과정을 설명하는 몇 가지 핵심 요인으로 구성되어 있다.

 SA의 세 가지 수준으로서 지각 (심리학), 이해, 그리고 예측
 지각된 정보의 중요성을 지시하고 해석하는 데 있어서 목표와 목표 지향 처리의 역할
 데이터 기반 방식으로 주의를 "사로잡는" 정보의 현저성의 역할과 목표 기반 및 데이터 기반 처리를 번갈아 사용하는 것의 중요성
 주의를 지시하고 정보를 해석하는 데 있어서 기대 (현재 상황 모델과 장기 기억 저장소에서 공급되는)의 역할
 초보자와 새로운 상황에 처한 사람들에게 SA를 제한하는 제한된 작업 기억에 대한 엄청난 요구, 그러나 이러한 한계를 크게 우회하는 정신 모델과 원형 스키마에 대한 패턴 매칭의 엄청난 이점
 다양한 정보를 통합하고 그 의미를 이해하는 (목표와 관련된) 수단을 제공하고 사람들이 가능성 있는 미래 사건과 상태를 유용하게 예측할 수 있도록 하는 데 정신 모델의 사용
 인식된 상황과 관련된 이해 및 예측의 빠른 검색을 제공하고 많은 경우 상황에 대한 적절한 행동의 단일 단계 검색을 제공하는 스키마—정신 모델의 원형 상태—에 대한 패턴 매칭

이 모델은 또한 SA에 영향을 미치는 과업 및 환경의 여러 특징을 지적한다.

 시스템과 사용자 인터페이스가 중요한 정보를 사람이 쉽게 통합하고 처리할 수 있는 방식으로 전달하는 능력.
 높은 작업 부하와 스트레스는 모두 SA에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 정보 과다는 많은 상황에서 문제이다.
 과소 부하 (주의 조건) 또한 SA에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
 사람이 처한 시스템과 상황의 복잡성은 정확한 정신 모델을 형성하기 어렵게 만들어 SA에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
 자동화는 많은 환경(예: 항공, 운전, 전력 운영)에서 상황 인식을 저하시키는 주요 요인이다. 루프 외 성능 문제를 참조하라. 이는 사람들이 감시자가 될 수밖에 없는 상황을 만들고(주의력 문제로 인해), 필요한 정보가 제공되지 않는 투명성이 떨어지는 시스템, 그리고 자동화된 시스템에 대한 사람들의 인지적 참여 수준이 전반적으로 감소하기 때문이다.

경험과 훈련은 처리 요구를 줄이고 사람들이 목표의 우선순위를 더 잘 정하는 데 도움이 되는 정신 모델 개발에 미치는 영향 때문에 SA 개발 능력에 상당한 영향을 미친다. 또한, 개인마다 SA를 습득하는 능력에 차이가 있다는 것이 밝혀졌다. 따라서 동일한 시스템과 훈련을 제공한다고 해서 모든 개인에게 유사한 SA가 보장되는 것은 아니다. 연구에 따르면 공간 능력과 멀티태스킹 기술의 차이 등 일부 사람들이 다른 사람들보다 SA에 더 능숙하게 만드는 여러 요인이 있다.

 SA에 대한 비판 
SA 구성 및 모델에 대한 비판은 일반적으로 근거가 없고 해결되었다고 간주된다. 엔즐리 모델은 SA와 관련된 정확한 인지 과정을 매우 자세하게 설명한다. SA, 성능 및 기타 인간 요소 구성에 대한 서술적 문헌 검토에서는 SA가 "...복잡한 시스템에서 인간-시스템 성능을 이해하고 예측하는 데 유용하다"고 명시한다.

그럼에도 불구하고 SA에 대한 몇 가지 비판이 있다. 한 가지 비판은 SA와의 순환성의 위험이다. “SA가 언제 상실되었는지 어떻게 알 수 있는가? 인간이 부적절하게 반응했기 때문이다. 인간이 왜 부적절하게 반응했는가? SA가 상실되었기 때문이다.” 순환성 문제에 더하여, 다른 이들은 SA가 자주 과도하게 일반화되고 반증 불가능하다는 이유로 SA를 민간 모델로 간주했다. 이러한 비판에 대한 반박은 SA 측정값이 “...예측 유용성 측면에서 반증 가능하다”고 주장하는 것이다.

최근 SA 측정에 대한 검토 및 메타 분석은 SA 측정값이 성능과 높은 상관 관계를 보이거나 예측력이 있음을 보여주었으며, 이는 SA에 대한 비판을 반박하는 강력한 정량적 증거를 제공하는 것처럼 보인다. 그러나 이 메타 분석의 포함 기준은 바람직한 통계적 유의성 수준에 도달하는 양의 상관 관계에만 국한되었다. 즉, 가설을 지지하는 바람직한 결과는 포함되었지만, 가설과 상충되는 덜 바람직한 결과는 제외되었다. 그 정당성은 "모든 SA 측정값이 성능과 관련이 있는 것은 아니다"라는 것이었다. 이는 동일한 데이터 세트를 분석하여 얻은 결과에 따라 분석 대상 데이터 세트를 선택하는 순환 분석 또는 이중 분석의 예이다.

더 바람직한 효과만 포함되었기 때문에 이 메타 분석의 결과는 미리 결정되었다 – SA의 예측 측정값이 예측 가능했다. 또한, 통계적 유의성을 사용하여 결과를 선택하지 않은 분석과 비교하여 평균 효과 크기 추정치가 부풀려졌다. 결과의 바람직성을 기반으로 SA의 관련성을 결정하고 지지하는 결과만을 분석하는 것은 SA의 순환적 개념화이며 SA의 반증 가능성에 대한 우려를 다시 불러일으킨다.

 관련 개념 
이 섹션에서는 상황 인식과 관련된 몇 가지 인지 과정을 간략하게 설명한다. 아래 표는 이러한 개념들 간의 관계를 보여주려고 한다. 상황 인식과 상황 평가는 항공 및 군사 작전과 같은 정보 융합 복잡한 영역에서 더 흔히 논의되며 즉각적인 전술적 목표 달성과 더 관련이 있다는 점에 유의하라. 의미 구성과 이해 달성은 산업 및 조직 심리학 문헌에서 더 흔히 발견되며 종종 장기적인 전략적 목표 달성과 관련이 있다.

상황 인식에는 테스토스테론과 같은 호르몬, 그리고 도파민과 노르에피네프린과 같은 신경전달물질을 포함한 생물학적 매개체가 존재한다.

 상황 이해 
상황 인식은 때때로 "상황 이해"라는 용어와 혼동된다. 군사 지휘통제 응용 프로그램의 맥락에서 상황 이해는 "부대의 상황 인식에 분석 및 판단을 적용하여 존재하는 요소들의 관계를 파악하고, 병력 또는 임무 달성에 대한 위협, 임무 달성 기회, 정보 격차에 대한 논리적 결론을 도출하는 결과물"을 의미한다. 상황 이해는 엔즐리 모델의 레벨 2 SA와 동일하다. 즉, 정보가 서로 통합되어 개인의 목표에 따라 의미를 이해하는 것이다. 이는 지각된 데이터의 "그래서 무엇"에 해당한다.

 상황 평가 
간단히 말해, 상황 인식은 "지식의 상태"로 간주되고, 상황 평가는 그 지식을 달성하는 데 사용되는 "과정"으로 간주된다. 엔즐리는 "지식의 상태로서의 상황 인식이라는 용어를 그 상태를 달성하는 데 사용되는 과정과 구별하는 것이 중요하다"고 주장한다. 이러한 과정은 개인과 맥락에 따라 매우 다양할 수 있으며, 상황 평가 또는 SA를 달성, 획득 또는 유지하는 과정이라고 불릴 것이다. SA는 상황 평가 과정에 의해 생성될 뿐만 아니라, 순환적인 방식으로 동일한 과정을 이끈다. 예를 들어, 현재의 인식은 다음에 무엇에 주의를 기울일지, 그리고 지각된 정보를 어떻게 해석할지를 결정할 수 있다.

 정신 모델 
정확한 정신 모델은 SA 달성을 위한 전제 조건 중 하나이다. 정신 모델은 경험을 통해 시간이 지남에 따라 개발된 잘 정의되고 고도로 조직화되었지만 동적인 지식 구조의 집합으로 설명될 수 있다. 복잡한 운영 환경에 내재된 방대한 양의 데이터는 초보 의사결정자가 이 정보를 효율적으로 주의를 기울이고 처리하고 통합하는 능력을 압도하여 정보 과다를 초래하고 SA에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 대조적으로, 숙련된 의사결정자는 현재 상황을 평가하고 해석하고(레벨 1 및 2 SA) "정신 모델"로 장기 기억에 저장된 개념적 패턴을 기반으로 적절한 행동을 선택한다. 환경의 단서들이 이러한 정신 모델을 활성화시키고, 이는 다시 그들의 의사 결정 과정을 안내한다.

 의미 구성 
클라인(Klein), 문(Moon), 호프만(Hoffman)은 상황 인식과 의미 구성을 다음과 같이 구분한다.

간단히 말해, 의미 구성은 상황 인식의 기반이 되는 지식 상태라기보다는 "궤적을 예측하고 효과적으로 행동하기 위해 연결성(사람, 장소, 사건 간의 연결성)을 이해하려는 동기 부여된 지속적인 노력"으로 더 많이 간주된다. 엔즐리는 노력을 요하는 과정으로서 의미 구성은 실제로 상황 인식을 유지하는 데 사용되는 과정의 하위 집합을 고려하는 것이라고 지적한다. 대다수의 경우 SA는 즉각적이고 손쉽게 환경의 핵심 요인에 대한 패턴 인식에서 발생한다. "스포츠, 운전, 비행 및 항공 교통 관제와 같은 활동의 운영 속도는 대다수의 경우 그러한 의식적인 숙고를 사실상 금지하며, 예외적인 경우에만 허용한다." 엔즐리는 또한 의미 구성은 과거 사건에 대한 이유를 형성하는 후향적 초점인 반면, 상황 인식은 일반적으로 효과적인 의사 결정 과정을 알리기 위해 앞으로 일어날 일을 예측하는 선향적 초점이라고 지적한다.

 팀 운영에서 
많은 시스템과 조직에서 사람들은 개인으로서뿐만 아니라 팀의 구성원으로서도 일한다. 따라서 개별 팀 구성원의 SA뿐만 아니라 팀 전체의 SA도 고려해야 한다. 팀 내에서 SA에 필요한 것이 무엇인지 이해하려면 먼저 팀을 구성하는 것이 무엇인지 명확하게 정의해야 한다. 팀은 단순히 개인의 집합이 아니다. 오히려 팀은 몇 가지 정의적 특성을 가지고 있다. 팀은 다음과 같다.

 팀 SA 
팀 SA는 "각 팀 구성원이 자신의 책임에 필요한 SA를 소유하는 정도"로 정의된다. 팀의 성공 또는 실패는 각 팀 구성원의 성공 또는 실패에 달려 있다. 팀 구성원 중 한 명이라도 SA가 좋지 않으면 전체 팀의 성공을 저해할 수 있는 치명적인 성능 오류로 이어질 수 있다. 이 정의에 따르면 각 팀 구성원은 자신의 업무와 관련된 요소에 대해 높은 수준의 SA를 가져야 한다. 팀 구성원 중 한 명이 중요한 정보를 알고 있어도 그 정보가 필요한 팀 구성원이 알지 못한다면 충분하지 않다. 따라서 팀 구성원은 정보 교환(상황 변화를 해석하거나 예측하여 레벨 2 및 3 SA를 형성하는 방식 포함)에 성공하거나 각자 필요한 정보를 독립적으로 얻을 수 있어야 한다.

팀에서 각 구성원은 전체 팀 목표에 기여하는 자신의 특정 역할에 적합한 하위 목표를 가지고 있다. 각 구성원의 하위 목표와 관련된 SA 요소 집합이 있다. 팀 구성원들은 전체 팀 목표를 달성하는 데 본질적으로 상호 의존적이므로 각 구성원의 하위 목표와 SA 요구 사항 사이에 어느 정도 중복이 존재한다. 팀 조정의 대부분을 구성하는 것은 바로 이 정보의 하위 집합이다. 이 조정은 언어적 교환, 표시된 정보의 복제 또는 다른 수단에 의해 발생할 수 있다.

 공유 SA 
공유 상황 인식은 "팀 구성원이 공유 SA 요구 사항에 대해 동일한 SA를 소유하는 정도"로 정의될 수 있다. 이 정의가 암시하듯이, 여러 팀 구성원과 관련된 정보 요구 사항이 있다. 팀워크의 주요 부분은 이러한 SA 요구 사항이 겹치는 영역, 즉 팀 구성원의 본질적인 상호 의존성의 기능으로 존재하는 공유 SA 요구 사항을 포함한다. 제대로 작동하지 않는 팀에서는 두 명 이상의 구성원이 이러한 공유 SA 요구 사항에 대해 다른 평가를 가질 수 있으며, 따라서 비협조적이거나 심지어 비생산적인 방식으로 행동할 수 있다. 그러나 원활하게 작동하는 팀에서는 각 팀 구성원이 공통된 SA 요소, 즉 공유 SA에 대해 공통된 이해를 공유한다. 따라서 공유 SA는 팀 구성원의 SA 요구 사항이 겹치는 정보에 대해 사람들이 공통된 이해를 가지는 정도를 의미한다. 모든 정보를 공유할 필요는 없다. 분명히 각 팀 구성원은 팀의 다른 구성원과 관련이 없는 많은 것을 알고 있다. 각 사람의 업무에 대한 모든 세부 사항을 공유하면 필요한 정보를 찾아내기 위한 정보 과부하가 발생할 수 있다. 공유해야 할 정보는 각 팀 구성원의 SA 요구 사항과 관련된 정보뿐이다.

 팀 SA 모델 
따라서 팀 전체의 상황 인식은 각 팀 구성원이 자신의 업무에 필요한 상황 측면에 대해 높은 수준의 SA를 가지고 있는지 여부와 각 구성원의 필요에 공통되는 상황 측면에 대한 정확한 공통 운영 그림을 제공하는 팀 구성원 간의 높은 수준의 공유 SA에 달려 있다. 엔즐리와 존스는 팀 상황 인식 모델을 팀이 구성원 간에 높은 수준의 공유 SA를 개발하는 방법을 개념화하는 수단으로 설명한다. 이러한 네 가지 요소(요구 사항, 장치, 메커니즘 및 프로세스)는 팀 및 공유 SA 구축에 도움이 된다.

 팀 SA 요구 사항 – 팀 구성원이 자신의 상위 수준 평가 및 예측(일반적으로 다른 팀 구성원에게는 제공되지 않음), 그리고 팀 구성원의 작업 상태 및 현재 능력에 대한 정보를 포함하여 어떤 정보를 공유해야 하는지 아는 정도.
 팀 SA 장치 – 이 정보를 공유하는 데 사용할 수 있는 장치로, 직접적인 의사소통(언어적 및 비언어적 모두), 공유 디스플레이(예: 시각 또는 청각 디스플레이 또는 촉각 장치), 또는 공유 환경을 포함할 수 있다. 분산 팀에서는 제스처 및 지역 인공물 표시와 같은 비언어적 의사소통 및 공유 환경이 일반적으로 제공되지 않으므로, 이는 공유 정보 디스플레이를 생성하기 위한 언어적 의사소통 및 통신 기술에 훨씬 더 중점을 둔다.
 팀 SA 메커니즘 – 팀 구성원이 정보를 동일하게 해석하고 서로의 행동에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 지원하는 공유 정신 모델과 같은 메커니즘을 소유하는 정도. 공유 정신 모델을 소유하는 것은 팀 환경에서 의사소통 및 조정을 크게 용이하게 할 수 있다.
 팀 SA 프로세스 – 팀 구성원이 가정에 의문을 제기하고, 충돌하는 정보나 인식을 서로 확인하고, 작업 조정 및 우선순위를 설정하고, 비상 계획을 수립하는 등 SA 정보를 공유하는 효과적인 프로세스에 참여하는 정도.

 측정 
SA 구성은 광범위하게 연구되었지만, SA의 다변량적 특성은 정량화 및 측정에 상당한 어려움을 제기한다. 일반적으로 기술은 SA의 직접 측정(예: 객관적인 실시간 프로브 또는 지각된 SA를 평가하는 주관적인 설문지) 또는 작업자 행동 또는 성능을 기반으로 SA를 추론하는 방법 측면에서 다양하다. 직접 측정은 일반적으로 SA 결과를 평가한다는 점에서 "제품 지향적"으로 간주된다. 추론된 측정은 SA를 달성하는 데 필요한 기본 프로세스 또는 메커니즘에 중점을 둔다는 점에서 "프로세스 지향적"으로 간주된다. 이러한 SA 측정 접근 방식은 다음에서 더 자세히 설명한다.

 객관적 측정 
객관적 측정은 개인의 상황 또는 환경에 대한 인식을 "지상 현실"과 비교하여 SA를 직접 평가한다. 특히, 객관적 측정은 개인으로부터 상황에 대한 인식을 수집하고, 이를 실제로 발생하는 상황과 비교하여 특정 시점의 SA 정확도를 점수화한다. 따라서 이러한 유형의 평가는 SA를 직접적으로 측정하며, 작업자나 관찰자가 불완전한 정보를 기반으로 상황적 지식에 대해 판단할 필요가 없다. 객관적 측정은 세 가지 방법 중 하나로 수집될 수 있다. 작업이 완료되는 동안 실시간으로 (예: 작업 중 구두 의사소통으로 삽입된 공개 질문으로 제시되는 "실시간 프로브"), 작업 수행 중 중단 시 (예: 상황 인식 전역 평가 기술(SAGAT), 또는 1980년대 후반부터 항공에서 주로 사용되고 유럽에서는 종종 HUPEX라고 불리는 WOMBAT 상황 인식 및 스트레스 내성 테스트), 또는 작업 완료 후 사후 테스트.

 주관적 측정 
주관적 측정은 개인에게 자신의 SA 또는 관찰된 SA를 고정된 척도(예: 참가자 상황 인식 설문지; 상황 인식 등급 기법)로 평가하도록 요청하여 SA를 직접적으로 평가한다. SA에 대한 주관적 측정은 상대적으로 간단하고 관리하기 쉽다는 점에서 매력적이다. 그러나 몇 가지 한계를 지적해야 한다. 자신의 SA에 대해 주관적으로 평가하는 개인은 자신이 알지 못하는 정보(알려지지 않은 미지)를 종종 인지하지 못한다. 주관적 측정은 또한 본질적으로 전체적인 경향이 있으며, 따라서 객관적 측정으로 제공되는 상세한 진단을 제공하기 위해 SA의 다변량적 특성을 완전히 활용하지 못한다. 그럼에도 불구하고 자가 평가(self-rating)는 SA에 대한 작업자의 자신감 정도와 자신의 성능을 평가할 수 있다는 점에서 유용할 수 있다. 작업자가 SA를 어떻게 인식하는지 측정하는 것은 작업자의 실제 SA만큼 중요한 정보를 제공할 수 있다. 왜냐하면 인식된 SA 품질의 오류(SA에 대한 과신 또는 과소신)는 실제 SA의 오류만큼 개인 또는 팀의 의사 결정에 해로운 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

개인의 SA에 대한 주관적 평가는 숙련된 관찰자(예: 동료, 지휘관 또는 훈련된 외부 전문가)에 의해서도 이루어질 수 있다. 이러한 관찰자 평가는 SA에 대한 자기 평가보다 다소 우수할 수 있는데, 이는 일반적으로 환경의 실제 상태에 대한 더 많은 정보를 작업자보다 관찰자가 이용할 수 있기 때문이다. 작업자는 작업 수행에 집중할 수 있기 때문이다(즉, 훈련된 관찰자는 상황에 대한 더 완전한 지식을 가질 수 있다). 그러나 관찰자는 작업자의 상황 개념에 대한 제한된 지식만 가지고 있으며, 평가되는 개인의 정신 상태에 대한 완전한 통찰력을 가질 수 없다. 따라서 관찰자는 SA 수준을 추론하기 위해 작업자의 관찰 가능한 행동과 언어화에 더 많이 의존할 수밖에 없다. 이 경우 이러한 행동과 언어화는 다음에 설명된 바와 같이 SA의 성능 및 행동 측정값을 사용하여 가장 잘 평가된다.

 성능 및 행동 측정 
성능 측정은 더 나은 성능이 더 나은 SA를 나타낸다는 가정하에 최종 결과(즉, 작업 성능 결과)로부터 SA를 추론한다. 일반적인 성능 지표에는 출력량 또는 생산성 수준, 작업을 수행하거나 이벤트에 응답하는 데 걸린 시간, 응답의 정확성 또는 그 반대로 저지른 오류 수가 포함된다. 성능 측정의 주요 장점은 객관적으로 수집할 수 있고 작업 성능을 방해하지 않는다는 점이다. 그러나 SA와 성능 사이에 긍정적인 관계가 있음을 시사하는 증거가 있지만, 이 연결은 확률적이며 항상 직접적이고 명확하지는 않다. 다시 말해, 좋은 SA가 항상 좋은 성능으로 이어지는 것은 아니며, 나쁜 SA가 항상 나쁜 성능으로 이어지는 것도 아니다. 따라서 성능 측정은 이 구성 요소를 직접 평가하는 다른 SA 측정과 함께 사용되어야 한다.

행동 측정은 좋은 행동이 좋은 SA에서 비롯되고 그 반대도 마찬가지라는 가정하에 개인이 취하는 행동으로부터 SA를 추론한다. 행동 측정은 주로 관찰자 평가에 의존하므로 본질적으로 다소 주관적이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 관찰자에게 개인이 더 높은 수준의 SA 달성을 촉진할 것으로 예상되는 행동을 얼마나 수행하고 나타내는지 평가하도록 요청할 수 있다. 이 접근 방식은 SA 지표에 대한 판단을 내릴 수 있도록 하여 개인의 내적 지식 상태에 대한 판단과 관련된 주관성을 제거하는데, 이러한 SA 지표는 더 쉽게 관찰될 수 있다.

 프로세스 지표 
프로세스 지표는 개인이 환경에서 정보를 처리하는 방식을 조사한다. 예를 들어, 팀 구성원 간의 통신 패턴을 분석하거나 시선 추적 장치를 사용하는 방식 등이 있다. 팀 통신(특히 언어적 통신)은 SA 구성으로 이어지는 지식 구축 및 정보 처리를 지원한다. 따라서 SA가 통신을 통해 분배될 수 있으므로, 계산 언어학 및 기계 학습 기술을 잠재 의미 분석과 같은 자연어 분석 기술과 결합하여 팀의 언어적 표현을 활용하여 SA 및 작업 성능을 예측하는 모델을 만들 수 있다. 팀 SA를 예측하기 위한 통신 분석의 유용성을 지지하는 증거가 존재하지만, 시간 제약 및 기술적 한계(예: 음성 녹음 시스템 및 음성-텍스트 변환 소프트웨어의 비용 및 가용성)로 인해 이 접근 방식은 시간 압박이 심하고 빠르게 진행되는 작업에서는 덜 실용적이고 실현 가능할 수 있다.

심리생리학적 측정은 또한 인간의 성과와 운영자의 생리적 변화 간의 관계를 평가함으로써 운영자 SA의 과정 지표로 작용한다. 다시 말해, 인지 활동은 운영자의 생리적 상태 변화와 관련이 있다. 예를 들어, 운영자의 전반적인 기능 상태(뇌전도 데이터, 눈 깜박임, 심장 활동과 같은 심리생리학적 측정을 사용하여 평가됨)는 운영자가 스펙트럼의 한쪽 끝에서는 수면 피로 상태인지, 다른 쪽 끝에서는 정신적으로 과부하 상태인지를 나타낼 수 있다. 사건 관련 전위, 사건 관련 동기화 해제, 일시적 심박수, 피부전도도와 같은 다른 심리생리학적 측정은 운영자의 중요한 환경 단서 지각을 평가하는 데 유용할 수 있다. 즉, 운영자가 작업 관련 자극을 탐지하고 지각했는지 여부를 판단하는 데 유용할 수 있다. 또한, 심리생리학적 측정을 사용하여 운영자의 환경적 기대, 즉 다가오는 사건에 대한 생리적 반응을 모니터링하여 현재 SA 수준을 측정하는 것도 가능하다.

 다각적인 측정 접근법 
SA의 다변량적 특성은 정량화 및 측정을 상당히 복잡하게 만들며, 이는 특정 측정 지표가 운영자의 SA의 한 측면만을 활용할 수 있음을 의미한다. 더욱이, 연구에 따르면 다양한 유형의 SA 측정값들이 항상 서로 강하게 상관 관계를 보이는 것은 아니다. 따라서 단일 접근 방식이나 측정 지표에 의존하기보다는, SA의 유효하고 신뢰할 수 있는 측정은 서로를 보완하는 구별되면서도 관련된 일련의 측정 지표를 활용해야 한다. 이러한 다각적인 SA 측정 접근 방식은 각 측정값에 내재된 한계를 최소화하면서 각 측정값의 강점을 활용한다.

 한계 
상황 인식은 감각 입력과 가용 주의력, 개인의 지식과 경험, 그리고 가용 정보를 효과적으로 분석하는 능력에 의해 제한된다. 주의력은 한정된 자원이며, 주의 산만과 작업 부하로 인해 감소될 수 있다. 상황 이해와 미래 상태 예측은 유사한 환경에서의 관련 지식, 이해, 경험에 크게 의존한다. 팀 SA는 더 넓은 지식과 경험 기반을 가지므로 이러한 요인에 덜 제한되지만, 팀 내 의사소통의 효율성에 의해 제한된다.

 훈련 
엔즐리의 패러다임을 따르고 신경 피드백 기술을 이용한 인지 자원 관리 모델을 통해 스페인 교육학자 마리아 가브리엘라 로페스 가르시아(María Gabriela López García, 2010)는 새로운 SA 훈련 패턴을 구현하고 개발했다. 로페스 가르시아가 설계한 이 새로운 패턴을 구현한 최초의 조직은 스페인 공군(SPAF)이다. 그녀는 EF-18 전투기 조종사와 캐나다 비행기 조종사들을 훈련시켰다.

이러한 상황 인식 훈련은 SA 상실을 방지하고 조종사에게 항상 견딜 수 있는 최대 작업 부하 이하로 작동할 수 있는 인지 자원을 제공하는 것을 목표로 한다. 이는 인적 요인으로 인한 사고 발생 확률을 낮출 뿐만 아니라, 운영 시간을 최적의 효율성으로 유지하여 시스템 및 운영자의 운영 수명을 연장한다.

 현장 사례 

 응급 의료 호출 
미국 적십자사에서 제공하는 응급처치 의료 교육에서는 의료 지원이 필요한 개인에게 접근할 때 영향권 내의 상황을 인지해야 하는 것이 응급 구조자가 고려해야 할 첫 번째 측면이다. 해당 지역을 검토하고 잠재적 위험, 치료 중인 부상을 유발했을 수 있는 위험까지 포함하여 인지하는 것은 응급 구조자 자신이 부상을 입고 치료를 받아야 하는 상황을 방지하기 위한 노력이다.

의료 상황에서 응급 구조원의 상황 인식은 또한 응급 구조원의 부상을 방지하고, 다른 구조 기관이 현장에 도착하기 전에 무전을 통해 상황을 알 수 있도록 하기 위해 무엇이 일어났는지 평가하고 이해하는 것을 포함한다.

의료 맥락에서 상황 인식은 이미 부상당한 개인의 추가 부상을 방지하고, 의료 응급 구조원의 부상을 방지하며, 다른 잠재적 응급 구조원에게 현장 도착 전에 위험한 상황을 알리는 데 적용된다.

 차량 운전 및 항공 
상황 인식 상실은 1991년 로스앤젤레스 공항 활주로 충돌 사고 및 2015년 필라델피아 철도 탈선 사고를 포함한 많은 교통사고로 이어졌다.

 탐색 구조 
탐색 구조의 맥락에서 상황 인식은 주로 환경, 지형, 그리고 주변의 다른 많은 영향 요소를 인지함으로써 탐색 대원의 부상을 방지하는 데 적용된다. 이는 부상당하거나 실종된 개인을 찾는 데 도움이 된다. 공공 안전 기관은 상황 인식을 개선하기 위해 안드로이드 전술 공격 키트와 같은 상황 인식 애플리케이션을 모바일 장치 및 로봇에 점점 더 많이 사용하고 있다.

 산림 벌목 톱/사슬톱 
미국 산림청에서는 사슬톱과 횡단 톱 사용을 위해 훈련과 인증이 필요하다. 이 훈련의 상당 부분은 환경 인식뿐만 아니라 자기 인식에 대한 접근 방식으로 상황 인식을 설명하며, 여기에는 자신의 감정적 태도, 피로도, 심지어 칼로리 섭취량까지 인식하는 것이 포함된다.

산림 환경에서의 상황 인식은 환경과 톱 작업팀의 영향권 내에 있는 잠재적 안전 위험을 평가하는 것을 포함한다. 톱 작업자가 작업을 시작할 때, 지면, 바람, 구름, 경사면 및 기타 많은 요소들이 훈련된 작업자의 몸에 배인 훈련의 일부로 사전에 검토되고 고려된다.

톱 작업팀의 접근 가능한 범위 내에 있는 죽거나 병든 나무를 평가하고, 바람의 강도와 방향을 평가한다. 벌목될 나무 조각의 놓인 상태 또는 벌목될 나무의 기울기는 나무가 잘렸을 때 떨어지거나 움직일 위치, 톱 작업팀의 다른 구성원의 위치, 그들의 움직임, 보행자가 영향권 내에 있는지, 보행자가 움직이는지 또는 정지해 있는지 등을 고려하여 평가된다.

 법집행 
법집행 훈련은 경찰관이 일반 대중과의 상호 작용 전, 중, 후에 주변에서 일어나는 일을 상황적으로 인지하는 것과 동시에, 경찰관의 현재 즉각적인 업무 초점이 아닌 영역에서 주변에서 일어나는 일을 완전히 인지하는 것을 포함한다.

 사이버보안 위협 운영 
사이버보안 위협 작전에서 상황 인식을 고려하는 것은 위협 활동 및 취약성을 맥락에서 인지하여 데이터, 정보, 지식 및 지혜를 침해로부터 적극적으로 방어할 수 있도록 하는 것이다. 상황 인식은 종종 다양한 출처의 데이터와 정보를 소비하는 솔루션을 개발하고 사용하여 달성된다. 그런 다음 기술과 알고리즘을 사용하여 지식과 지혜를 적용하여 가능성 있는, 있을 법한, 그리고 실제 위협을 나타내는 행동 패턴을 식별한다.

사이버보안 위협 작전 팀을 위한 상황 인식은 보안 책임 영역(예: 기업 네트워크 또는 국가 보안 이익을 위해 사용되는 네트워크) 내 또는 관련 시스템에 대한 응축되고 풍부하며 종종 그래픽화되고 우선순위가 지정되며 쉽게 검색 가능한 보기 형태로 나타난다. 다양한 연구에서 eHealth, 네트워크 보안, 또는 사용자 인식을 개선하기 위한 협력적 접근 방식 사용의 맥락에서 보안 및 개인 정보 보호에 대한 인식을 분석했다. 사이버 상황 인식을 얻거나 개선하기 위해 통신 네트워크 정보 처리를 자동화하려는 연구 노력도 있다.

 상황 인식 기반 에이전트 투명성 모델 
기술 에이전트의 역량이 증가함에 따라 그들의 행동과 근본적인 논리가 투명해지는 것이 더욱 중요해지고 있다. 군사 영역에서는 무인기가 더 자주 사용됨에 따라 에이전트 투명성이 연구되어 왔다. 2014년, 미국 육군 연구소의 연구원들은 사용자 인터페이스 디자인을 통해 투명성을 높이기 위해 설계된 모델인 상황 인식 기반 에이전트 투명성(SAT)을 발표했다. 자동화와 관련하여 "자율 시스템에 대한 인간의 신뢰를 저해하는 여섯 가지 장벽이 결정되었는데, '낮은 관찰 가능성, 예측 가능성, 지시 가능성 및 감사 가능성'과 '공통 목표에 대한 낮은 상호 이해'가 핵심 문제 중 하나"이다. 미국 육군 연구소의 연구원들은 엔즐리의 지각, 이해, 예측 이론에 기반하여 세 가지 수준의 상황 인식 투명성을 설계했다. 상황 인식 수준이 높을수록 에이전트가 사용자에게 더 많은 정보를 전달한다고 주장했다.

미국 육군 연구소의 2018년 출판물은 SAT에서 다양한 투명성 수준이 운용자 작업량과 에이전트의 의사 결정에 개입해야 할 필요성에 대한 인간의 이해에 어떻게 영향을 미치는지 평가했다. 연구자들은 이러한 감독적 판단을 보정(calibration)이라고 부른다. 연구팀은 SAT 모델 연구를 두 가지 노력으로 나누었다. 즉, 다중 무인 시스템 관리를 위한 지능형 에이전트 투명성(IMPACT) 프로젝트와 자율 분대원(ASM) 프로젝트이다.

과학자들은 에이전트의 의사 결정 불확실성 수준을 포함하는 네 번째 수준 외에 세 가지 표준 SAT 수준을 제공했다. 이 연구의 명시된 목표는 SAT 수준을 수정하는 것이 사용자 성능, 상황 인식, 에이전트에 대한 신뢰에 어떻게 영향을 미치는지 결정하는 것이었다. 과학자들은 에이전트 투명성 증가가 작업자의 성능과 에이전트에 대한 인간의 신뢰를 작업량에 유의미한 영향 없이 개선한다는 실험 결과를 지지한다고 밝혔다. 에이전트가 할당된 작업에서 불확실성 수준을 전달했을 때, 실험에 참여한 사람들은 에이전트에 대해 더 큰 신뢰를 보였다.

ASM 연구는 참가자가 보병과 소통하는 지상 로봇인 ASM과 함께 훈련 과정을 완료해야 하는 시뮬레이션 게임을 제공하여 수행되었다. 참가자들은 잠재적 위협을 평가하면서 인터페이스에서 ASM의 통신을 모니터링하는 등 여러 작업을 동시에 수행해야 했다. 이 연구에 따르면 실험 결과, 에이전트가 세 가지 SAT 수준의 모든 정보를 전달했을 때 가장 큰 신뢰 보정이 발생했음을 보여주었다. 미국 육군 연구소의 과학자 그룹은 에이전트가 아이콘을 통해 자신의 계획, 동기, 예측된 결과를 전달할 수 있는 투명성 시각화 개념을 개발했다. 에이전트는 자원 사용량, 추론, 예측된 자원 손실, 작업 완료 진행 상황 등을 보고할 수 있는 것으로 알려졌다. IMPACT 연구와 달리 에이전트가 의사 결정의 불확실성 수준을 사용자에게 알렸을 때 신뢰 증가가 관찰되지 않았다.

 상황 인식을 습득하기 위한 전략 

 크라우드소싱 
소셜 미디어와 유비쿼터스 모바일 접속의 등장으로 가능해진 크라우드소싱은 "시민을 센서로" 활용함으로써 책임 있는 당국과 시민 모두의 비상 및 위기 상황에 대한 상황 인식을 상당히 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 페이스북 및 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어에 게시된 콘텐츠를 데이터 마이닝, 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 분석하면 상황 정보를 얻을 수 있다. 특히 위기 상황에서 감지를 위한 크라우드소싱 접근 방식은 크라우드 센싱(crowdsensing)이라고 불린다. 크라우드매핑은 크라우드소싱의 하위 유형으로, 포착된 통신 및 소셜 미디어 피드와 같은 군중 생성 입력의 데이터 통합이 지리 데이터와 결합되어 가능한 한 최신 디지털 매핑을 생성하여 사고 중 상황 인식을 개선하고 사고 대응을 지원하는 데 사용할 수 있다.

 클라우드 기반 지리 정보 시스템의 구조화된 데이터 표시 
구조화된 데이터 표시를 포함하는 클라우드 기반 지리 정보 시스템(GIS)은 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 지리 데이터를 구조화된 형식으로 저장, 관리, 분석 및 시각화하는 시스템을 의미한다. 이러한 접근 방식은 전통적인 온프레미스 GIS 시스템에 비해 접근성, 확장성, 협업 등 여러 장점을 제공한다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

클라우드 기반 인프라:

 GIS 시스템은 클라우드 서버에 호스팅되어 사용자가 인터넷을 통해 액세스할 수 있다. 이를 통해 로컬 설치가 필요 없고 자원 할당 및 확장성 측면에서 유연성이 제공된다.

지리 정보 시스템 (GIS):

 GIS는 공간 또는 지리 데이터를 캡처, 저장, 분석 및 표시하기 위한 프레임워크이다. 지도와 지리 정보를 사용하여 관계와 패턴을 이해하는 것을 포함한다.

구조화된 데이터 저장:

 좌표, 경계, 속성 등 지리 데이터는 클라우드 내에 구조화된 형식으로 저장된다. 여기에는 효율적인 검색 및 분석을 위한 데이터베이스 또는 기타 저장 솔루션이 포함될 수 있다.

데이터 분석 및 처리:

 클라우드 기반 GIS는 구조화된 지리 데이터에 대해 다양한 분석 프로세스를 수행한다. 여기에는 의미 있는 통찰력을 도출하기 위한 공간 분석, 중첩 작업 및 통계 계산이 포함될 수 있다.

시각화 도구:

 시스템에는 지도, 차트 및 그래프 형태로 지리 데이터를 시각화하는 도구가 포함되어 있다. 사용자는 데이터를 시각적으로 상호 작용하여 복잡한 공간 관계를 더 쉽게 이해할 수 있다.

협업 기능:

 클라우드 기반 GIS는 종종 여러 사용자 간의 협업을 용이하게 한다. 팀 구성원은 동일한 지리 데이터에 동시에 액세스하고 작업하여 협동과 정보 공유를 촉진할 수 있다.

실시간 업데이트:

 클라우드 기반 시스템은 지리 데이터에 대한 실시간 업데이트를 가능하게 한다. 새로운 정보가 제공되면 시스템에 원활하게 통합되어 사용자가 항상 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 한다.

다른 클라우드 서비스와의 통합:

 클라우드 기반 GIS는 데이터 스토리지, 처리 및 분석 서비스와 같은 다른 클라우드 서비스와 통합될 수 있다. 이러한 상호 운용성은 시스템의 전반적인 기능을 향상시킨다.

전반적으로, 구조화된 데이터 표시를 포함하는 클라우드 기반 GIS는 도시 계획 및 환경 모니터링에서 비즈니스 분석 및 재난 대응에 이르는 광범위한 응용 분야에 대해 지리 정보를 관리하기 위한 동적이고 효율적인 플랫폼을 제공하며, 이를 접근 가능하고 확장 가능하며 협업적으로 만든다.

 군사 훈련 방법 

군사 전문가와 경찰 및 응급 서비스의 응급 구조원의 상황 인식 기술을 향상시키기 위해 고안된 두 가지 훈련 시나리오가 있다. 첫 번째인 킴스 게임은 해병대 저격 학교와 경찰 학교에서 더 흔히 사용된다. 이름은 스파이 학교 수업을 참조하는 소설 킴에서 유래했다. 이 게임은 숟가락, 연필, 총알 등 병사들에게 익숙한 다양한 물품이 담긴 쟁반으로 구성된다. 참가자들은 담요로 덮기 전에 이 모든 물품을 1분 동안 볼 수 있다. 그런 다음 참가자들은 각자 자신이 본 물품을 나열하며, 가장 많은 정답을 맞힌 사람이 게임에서 승리한다. 같은 게임은 어린이들에게 빠른 기억력 기술을 가르치기 위해 어린 스카우트 및 걸 가이드 그룹에서도 진행된다.

두 번째 방법은 킴스 게임의 보다 실용적인 군사적 적용이다. 약 5미터 너비에 10미터 깊이의 야전 지역(정글, 덤불 또는 숲)에서 시작하며, 위장된 것과 그렇지 않은 다양한 물품들이 지면과 눈높이의 나무에 배치된다. 다시 말하지만, 이 물품들은 훈련에 참여하는 병사들에게 익숙한 것들이다. 참가자들은 한 곳에서 10분 동안 지역을 보고 본 물품을 마음속에 기록한다. 10분이 지나면 병사는 버피와 같은 특정 운동을 반복해야 하는데, 이는 육체적으로 힘든 환경의 스트레스를 시뮬레이션하기 위해 고안되었다. 참가자가 운동을 완료하면 본 물품을 나열한다. 마지막으로 점수를 합산하여 승자를 찾는다.

 같이 보기 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 내용주 

 각주 

 출처 

 
 
 
 
 
 
 
 

 추가 문헌 

 Adam, E.C. (1993). Fighter cockpits of the future. Proceedings of 12th IEEE/AIAA Digital Avionics Systems Conference (DASC), 318–323.
 Dominguez, C., Vidulich, M., Vogel, E. & McMillan, G. (1994). Situation awareness: Papers and annotated bibliography. Armstrong Laboratory, Human System Center, ref. AL/CF-TR-1994-0085.
 Endsley, M.R. (1988). Situation awareness global assessment technique (SAGAT). Proceedings of the National Aerospace and Electronics Conference (NAECON), 789–795. New York: IEEE. 
 
 Moray, N. (2004). Ou sont les neiges d'antan? ("Where are the snows of yesteryear?"). In D.A. Vincenzi, M. Mouloua & P.A. Hancock (Eds), Human performance, situation awareness and automation: Current research and trends (pp. 1–31). Mahwah: LEA.

 외부 링크 
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