휴먼팩터 기반 사용적합성 연구 : 기능적 근적외선 분광기법(fNIRS)을 이용한 전전두엽의 인지부하 관련 영역 뇌 활성도 분석 = Human Factors Based Usability Study: Analysis of Brain Activity in Cognitive-Load Related Regions of the Prefrontal Cortex using functional Near-Infrared Spectroscopy

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As healthcare paradigms shift from treatment-oriented to prevention-oriented models and mobile health applications grows, usability has become a critical factor for ensuring user satisfaction, safety, and long-term adoption. Traditional usability evaluations have relied mainly on subjective methods behavioural observation, questionnaires, and interviews along with performance indicators such as task-completion time and use error rates. These approaches are vulnerable to users’personal biases and memory distortion, and they cannot capture moment-to-moment cognitive load or emotional reactions in real time, instead they provide only retrospective summaries of what users remember feeling. Consequently, recent research has focused on quantitatively capturing user experience data through physiological signals. This study examines whether bio-signal based metrics can objectively discriminate usability differences in a healthcare app context and explores their correlations with conventional qualitative measures. Twelve healthy adults performed tasks on two healthcare apps featuring distinct interface layouts while their hemodynamic responses were recorded with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and their galvanic skin response (GSR) was simultaneously monitored. After each task, participants completed self-report questionnaires: a Valence–Arousal Scale (VAS) for emotional state, the NASA Task Load Index (NASA-TLX) for cognitive workload, and the System Usability Scale (SUS) for perceived usability. Subjective questionnaire results revealed significant differences between the two apps. However, the usability scale alone could not fully represent cognitive workload; therefore, we quantified workload objectively by analysing task-related changes in oxyhemoglobin concentration obtained via fNIRS. The findings show that higher cognitive load led to more negative perceptions of usability, whereas lower mental effort was associated with higher usability ratings. By demonstrating how interface differences influence users’ cognitive load and emotional state—and how bio-signal indicators can objectively distinguish usability levels—this study highlights the potential of physiological measurements for usability assessment and offers valuable insights for the objectification of user experience evaluation.

국문 초록 (Abstract)

기존의 치료 중심 의료에서 예방 의료 중심으로 패러다임이 전환되고 있으며, 모바일 기기를 활용한 모바일 건강 앱 사용의 수요가 증가함에 따라 사용자 만족, 안전, 지속 가능성 측면에서 사용적합성은 필수적으로 고려되어야 한다. 기존의 사용적합성은 행동 관찰, 설문조사, 인터뷰 등과 같은 주관적 보고와 작업 수행 시간, 사용 오류 여부 등의 성과 지표에 의존해 왔다. 이는 사용자의 주관적 편향이나 기억 왜곡의 영향을 받을 수 있으며, 순간순간 변하는 인지적 부담이나 정서적 반응을 실시간으로 포착하지 못하고 사용자가 느낀 바를 사후에 요약해 제시한다는 한계가 있다. 이러한 이유로 최근에는 사용자의 생체신호 기반의 사용자 경험 데이터를 정량적으로 확보하는 방법이 주목받고 있다. 본 연구는 헬스케어 앱 사용 맥락에서 생체신호 지표가 사용성 차이를 객관적으로 구별할 수 있는지 분석하고, 정성적 평가 지표와의 상관성을 분석하였다. 정상 성인 12명을 대상으로 서로 다른 레이아웃을 가진 두 종류의 헬스케어 앱 사용과제를 수행하는 동안 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)을 활용하여 혈류역학적 변화량과 피부의 전기전도도(GSR) 변화량을 측정하였고, 과제 수행 후 정서적 감정 척도(VAS), 인지적 작업부하 척도(NASA-TLX), 사용성 척도(SUS)를 나타내는 자기보고식 설문 평가를 진행하였다. 설문 지표 결과에서 두 앱 간의 유의미한 차이가 나타났다. 그러나 사용성 척도만으로는 작업부하 척도를 대변할 수 없는 한계점을 기능적 근적외선 분광기법을 통한 산화헤모글로빈 농도의 변화량을 분석하여 사용성 간의 작업부하를 정량적으로 측정하였다. 이를 통해 사용자가 인지적 부담이 높을수록 사용성에 대한 인식에 부정적인 영향을 미치며, 인지 노력이 적을수록 사용성 점수를 높게 평가하는 것을 확인하였다. 본 연구는 사용자 인터페이스의 차이가 사용자의 인지적 부담과 정서적 상태에 어떠한 영향을 미치는지, 생체신호 지표가 사용성 차이를 객관적으로 구별해낼 수 있는지에 답함으로써, 생체신호를 활용한 사용적합성 적용의 가능성을 제시하며, 사용자 경험 평가의 객관화를 위해 중요한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As healthcare paradigms shift from treatment-oriented to prevention-oriented models and mobile health applications grows, usability has become a critical factor for ensuring user satisfaction, safety, and long-term adoption. Traditional usability evaluations have relied mainly on subjective methods behavioural observation, questionnaires, and interviews along with performance indicators such as task-completion time and use error rates. These approaches are vulnerable to users’personal biases and memory distortion, and they cannot capture moment-to-moment cognitive load or emotional reactions in real time, instead they provide only retrospective summaries of what users remember feeling. Consequently, recent research has focused on quantitatively capturing user experience data through physiological signals. This study examines whether bio-signal based metrics can objectively discriminate usability differences in a healthcare app context and explores their correlations with conventional qualitative measures. Twelve healthy adults performed tasks on two healthcare apps featuring distinct interface layouts while their hemodynamic responses were recorded with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and their galvanic skin response (GSR) was simultaneously monitored. After each task, participants completed self-report questionnaires: a Valence–Arousal Scale (VAS) for emotional state, the NASA Task Load Index (NASA-TLX) for cognitive workload, and the System Usability Scale (SUS) for perceived usability. Subjective questionnaire results revealed significant differences between the two apps. However, the usability scale alone could not fully represent cognitive workload; therefore, we quantified workload objectively by analysing task-related changes in oxyhemoglobin concentration obtained via fNIRS. The findings show that higher cognitive load led to more negative perceptions of usability, whereas lower mental effort was associated with higher usability ratings. By demonstrating how interface differences influence users’ cognitive load and emotional state—and how bio-signal indicators can objectively distinguish usability levels—this study highlights the potential of physiological measurements for usability assessment and offers valuable insights for the objectification of user experience evaluation.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 배경 이론 3
• 1.2.1 헬스케어 애플리케이션 (Healthcare Application) 3
• 1.2.2 사용적합성 (Usability) 4
• 1.2.3 설문 평가 도구 6
• 1.2.3.1 NASA-TLX (NASA Task Load Index) 6
• 1.2.3.2 VAS (Valence-Arousal Scale) 9
• 1.2.3.3 SUS (System Usability Scale) 11
• 1.2.4 전전두엽 피질 (Prefrontal Cortex, PFC) 13
• 1.2.5 fNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy) 15
• 1.2.6 GSR (Galvanic Skin Response) 19
• 1.3 선행 연구 20
• 1.3.1 mHealth 앱 사용적합성 연구 20
• 1.3.2 생체신호를 활용한 사용적합성 연구 20
• 1.4 연구 목적 22
• 2. 재료 및 방법 23
• 2.1 연구 대상 23
• 2.2 연구 과제 23
• 2.3 연구 방법 27
• 2.3.1 실험 환경 27
• 2.3.2 fNIRS 데이터 수집 및 분석 29
• 2.3.3 GSR 데이터 수집 및 분석 36
• 3. 성적 38
• 3.1 작업 수행 결과 38
• 3.2 설문 평가 결과 40
• 3.2.1 VAS 결과 40
• 3.2.2 NASA-TLX 결과 40
• 3.2.3 SUS 결과 40
• 3.3 fNIRS 결과 44
• 3.4 GSR 결과 44
• 3.5 통계 분석 48
• 3.5.1 설문지 간 상관관계 48
• 3.5.2 생체신호 간 상관관계 53
• 3.5.3 생체신호와 설문지 간 상관관계 53
• 4. 고찰 57
• 5. 요약 60
• 참고문헌 62
• Abstract 71
• 국문초록 74
• 부록 76