KR102295808B1 - 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들의 식별 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 국면에서는, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법을 제공한다. 이 방법은, 센서 장치를 사용하여 상기 개인의 작업 메모리 부하를 감시하는 단계(S101)와, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하는 단계(S102)와, 상기 검출된 증가에 응답하여, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별하는 단계(S103)를 포함한다.

Description

개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들의 식별

본 발명은, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들(sensory inputs )을 식별하는 방법, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 장치, 대응한 컴퓨터 프로그램, 및 대응한 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

정신 집중은 사람들을 주의산만에 덜 민감하게 하지만, 상당한 인지 부담을 수반한다. 사람이 특정한 태스크에 집중할 수 있는 범위는, 그 태스크의 정확한 유형 및 난이도와, 그 태스크와 비교하여 주의산만의 양상(예를 들면, 시각적, 언어적)에 좌우된다.

작업 메모리는, 그들이 쉽게 접근할 수 있는 사람의 마음에 있는 적은 양의 정보이다. 상기 작업 메모리는, 추론이나 문제 해결과 같은 인지 태스크들에 사용된다. 사람의 작업 메모리에 유지된 정보는, 일시적이고; 장기간 메모리에 저장되지 않으면 사라진다. 또한, 상기 작업 메모리에 저장될 수 있는 정보의 양은 한정되어 있다. 센스 입력들(즉, 주의산만들)을 경쟁시키면 작업 메모리 부하가 커질 수 있어, 사람의 인지 능력을 한정할 수 있다. 동공 지름의 측정은, 상이한 인지 활동에서 작업 메모리를 위한 요구에 대한 정보를 취득하는데 사용될 수 있다.

인지 부하는, 사람이 여러 가지의 정신 작용들을 겪는 중일 때 동공 반응을 측정하는 것을 예를 들 수 있다. 연구에서, 계산을 행하는데 정신적 노력이 요구되고, 이러한 노력이 상기 태스크의 처리 동안 어떻게 변경하는지가 밝혀진다.

예를 들면, 상이한 동공 측정, 즉 메모리 부하와 처리 부하를 갖는 눈 멈춤 시간 및 동공 사이즈를 상관시키려고 했던 연구가 행해지고 있다. 그 연구에 의해 발견한 것은, 작업 메모리 용량 내와 그 용량 이상에서의 대상들의 수에 따른 눈 멈춤 시간의 증가가, 자유롭게 볼 때, 눈 멈춤 시간이 처리 부하뿐만 아니라 실제의 메모리 부하에도 민감한 반면에, 동공 사이즈가 처리 부하만을 나타낸다는 것을 제안한다는 것이다. 따라서, 눈 멈춤 시간이 대상들에 대한 메모리 부하에 선택적이라는 결론이 내려졌다. 이에 반해서, 동공 사이즈의 변경은, 검색 태스크를 자유롭게 볼 때 대상 인코딩 등의 메모리 축적의 사례들을 분리시키는데 너무 느리다. 동공 사이즈는, 일부의 인지 과정들을 포함하는 전체 처리 부하를 필시 반영한다.

태스크들의 수행이 인간의 동공에 미치는 영향을, "태스크 유발 동공반응"이라고 한다. 최근의 저작물, 예를 들면, 2008년 ACM New York, 페이지 69-72, 시선 추적 연구 및 응용(ETRA '08)에 관한 2008 심포지움의 회의록에서, J.Klingner, R.Kumar, 및 P.Hanrahan에 의한 "Measuring the Task-Evoked pupillary Response with a Remote Eye Tracker"에서 확인된 것은, 원격 비디오 시선 추적기들이 상세한 태스크 유발 동공 측정을 위해 사용되기에 충분한 정밀도를 갖는다는 것이다.

뇌파도(EEG)는, 두피, 이마 또는 귀속 영역의 전기신호들을 측정하여 뇌 활동을 판정하는 기술이다. 상기 문헌에서 밝혀진 것은, EEG 측정은 인지 태스크들에 연결될 수 있다는 것이다. 예를 들면, EEG 신호들의 측정을 사용하여 정확성이 비교적 높은 정신 태스크를 분류할 수 있다. 일례로서, 문자를 말하지 않고 친구에게 정신적으로 작성하도록 대상들을 지시받는 정신적 문자 기록은, 2개의 멀티디지트 수를 정신적으로 곱하는, 이를테면 49×78의 태스크와 구별될 수 있었다.

다수의 장치들과 관련된 방법들은, 센스 입력들이 대상이나 유저의 국소 영역에 있는 것, 즉 유저가 감지할 수 있는 가까운 곳에 있는 것에 대한 지식을 수집하는데 이용 가능하다. 일부 예들을 이하에 제공한다.

촬영 센서들을 사용하여 상기 센서들의 시야내의 물체를 식별할 수 있다. 물체 인식에 이미지 센서들의 사용은, 정확도가 높은 화상들이나 비디오에서 물체들을 식별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 개발로 인해 특히 강력해지고 있다. 라이트필드 카메라들은, 씬으로부터 나오는 명시야에 대한 데이터를 캡처할 수 있다. 이 때문에, 표준 카메라에 따라 단지 단일면이 레코딩되는 경우보다 많은 데이터를 취득할 수 있다. 이 때문에, 단일 렌즈의 단일의 카메라를 사용하여 3D화상들을 취득할 수 있다.

LIDAR("광 탐지 및 거리측정")에 근거한 센서들은, 그들의 환경을 스캔하여 그들의 환경의 3D 맵을 얻어서, 데이터를 물체를 식별할 수 있는 알고리즘에 제공할 수 있다. 최근에, '온 칩' 구현들이나 LIDAR이 시제품화 되어 있고, 10달러 낮은 저비용 구현에의 경로를 제공한다. RADAR("무선 탐지 및 거리측정")도 물체를 식별할 수 있다.

오디오 센서들, 즉 마이크들도 상이한 이벤트들을 식별하는데 사용될 수 있다. 발생하는 소리들에 근거한 이벤트들을 식별하는 알고리즘들이 개발되어 있다. 지향성 마이크들과 결합될 때, 이것에 의해 유저는 액션(이벤트) 및 장소를 이벤트와 관련시킬 수 있다.

냄새를 식별할 수 있는 장치(소위, 전자 코)들이 개발되어 있다. 이들은 기초 기술면에서 크게 달라지지만, 일부 아주 강력한 장치는, 대중 시장 가격에 지금 이용하고, 실제로 알콜이나 대마초의 사용을 검출하는 것들과 같은 장치들에 내장되어 있다.

다수의 장치들과 관련된 방법들은, 유저로부터의 센스 입력들을 모호하게 하는데-즉, 그 유저가 더 이상 알아채지 못하게 센스 입력을 차폐하거나 제거하는데, 이용 가능하다. 일부 예들을 아래에 제공한다.

증강 현실(AR)은, 물리적 환경과 혼합하는 컴퓨터 생성 콘텐트를 인위적으로 첨가함으로써, 어떻게 그 물리적 환경을 유저에게 보여주는지를 변경시키는 기술이다. 이것은, 예를 들면 AR 헤드셋을 사용한 시각적 콘텐트일 수 있다. AR은, 오락(미디어, 게이밍)뿐만 아니라 교육과 전문용도로도 가능성이 있다.

최근, 다수의 '경청' 장치들이 출시되거나 발표되어 있다. 예들로서는, 도플러 랩스(Doppler Labs)의 '히어원(Here One)'과 웨이버리 랩스(Waverly Labs)의 '파일럿(Pilot)'이 있다. 그 파일럿이 청각 장치들에 지능을 추가할 능력을 입증하지만(알려진 대로라면, 그것은 서로 다른 언어를 말하는 유저 사이에서 변환시킬 것이다), 상기 히어원은 여러 가지의 소리들이 들리거나 들리지 않는 수준을 수정한다.

악취를 합성할 수 있는 장치들은, 시장에서 입수 가능하거나 발표되어 있고, 일례는 '시라노(Cyrano)'가 있다. 그 밖의 그룹들은, 팬들을 사용하여 스크린의 특정한 부분상에 냄새를 위치시킴으로써 냄새들을 투사할 수 있는 스크린들상에서 작업하였다. 악취는, 제1 냄새가 보다 강한 제2 냄새로 대체되는 다른 악취에 의해 차폐될 수 있거나, 백색 악취를 사용하여서 차폐될 수 있다. 과학자들은, 많은 파장의 합성이 백색(외견상으로는 무색) 광을 생성하는 백색광과 마찬가지로, 많은 악취 성분들과의 혼합물들이 구별하기 어려운 냄새를 발생할 수 있다는 것을 발견하였다.

콘텐트 필터링은, 광고, 부적절한 재료, 또는 잠재적으로 적대적인 애플리케이션들 등의 디지털 콘텐트를 변경하거나 규제하는 방식이다. 콘텐트 필터링 소프트웨어는 상이한 목적을 위해 사용되고, 그 하나는 인터넷을 열람하면서 원하지 않는 주의산만을 차단하는 것일 수 있다. AR의 이용은, 상기 AR장치 유저의 물리적 환경에서 예를 들면 브랜드 로고들과 광고들을 차단하는 것인 "실세계" 광고 차단의 가능성을 제공한다.

생산성 앱(app)들은, 예를 들면, 주의산만 콘텐트의 필터링이나 차단에 의해, 타이머들의 설정에 의해, 또는 유저의 주의집중 시간을 고려하여 작업과 휴식의 예정에 의해, 생산성 증대에 도움이 되고 정신집중과 초점을 향상시키는 컴퓨터 프로그램들이다.

그렇지만, 기존의 해결책들은 문제들이 있다.

주의산만 가능성이 있는 센스 입력들의 식별 및 제거에 관해서:

· 작업 메모리 부하: 기존의 해결책들은, 유저에게 무엇이 그들을 주의산만시키고 있는지에 대해서 능동적으로 생각하기를 요구하고, 그 자체가 유저의 작업 메모리 부하에 해로웠다;

· 보편성: 기존의 해결책들은, 단지 특정한 타입의 방해꾼을 대상으로 하거나(예를 들면, 웹사이트 광고들을 차단시키거나), 유저의 센스 입력들 중 단지 하나에 집중시킬 뿐이었다(예를 들면, 단지 오디오 입력들을 차단시킬 뿐이다).

피드백/제어에 관해서:

· 초점 검출: 기존의 해결책들은, 유저의 실제의 작업 메모리 부하를 직접 측정하지 않아서, 방해꾼들의 제거에 대한 필요성과 무슨 방해꾼들이 제거되어야 하는지에 대해서 정보가 보다 적었다;

· 제거의 효과: 기존의 해결책들은, 유저의 작업 메모리 부하에 관한 개개의 방해꾼들의 제거에 유효성을 직접 측정하지 않았다.

본 발명의 목적은, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법을 제공하는 방법의 종래기술의 문제점을 해결하거나, 최소한 경감시키는데 있다.

본 발명의 제1 국면에서는, 상기 목적이, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법에 의해 이루어진다. 이 방법은, 센서 장치를 사용하여 상기 개인의 작업 메모리 부하를 감시하는 단계와, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하는 단계와, 그 검출된 증가에 응답하여, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제2 국면에서는, 상기 목적이, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 장치에 의해 이루어진다. 이 장치는, 상기 개인의 작업 메모리 부하를 감시하는 센서 장치와, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하고, 그 증가를 검출하는 것에 응답하여, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별하는 처리 유닛을 구비한다.

따라서, 센서 장치는, 개인의 작업 메모리 부하를 감시하는데 사용된다. 일례에서, 개인은 자신의 컴퓨터 앞에 앉아 있고, 그 컴퓨터의 내장 카메라는 상기 개인의 일안 또는 양안을 감시하여서 상기 작업 메모리 부하를 감시하기 위한 센서 장치로서 사용된다.

상기 카메라의 예는, 그 개인의 상기 작업 메모리 부하의 어떠한 증가도 검출하는 상기 컴퓨터의 처리 유닛과 결합하여 한층 더 사용되어도 된다. 예를 들면, 상기 처리 유닛은, 그 개인의 상기 카메라에 의한 감시중에, 예를 들면 그 개인의 일안 또는 양안의 동공 사이즈의 갑작스러운 증가의 형태의 작업 메모리 부하의 변화를 검출할 수도 있다. 이러한 검출은, 개인의 작업 메모리 부하의 증가를 가리킨다.

이렇게 검출하면, 상기 컴퓨터의 상기 처리 유닛은, 그 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별할 수도 있다. 예를 들면, 상기 컴퓨터의 내장 마이크는, 상기 처리 유닛과 결합하여 사용되고, 상기 검출된 작업 메모리 부하의 증가를 야기하는 상기 센스 입력이 될 가능성이 높은 소리들을 등록한다.

이러한 상기 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들의 식별은 매우 이롭고, 아래의 여러 가지의 실시예에서 후술하듯이, 다목적으로 사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별한 후, 상기 처리 유닛은, 상기 식별된 적어도 하나의 센스 입력이 개인의 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키도록 구성된다.

이를테면, 개인이 히팅, 라이트 및 블라인드 제어 등의 많은 기능들, 주방 도구 등의 활성화가 근거리 통신망, 이를테면 무선 근거리 통신망(WLAN)에 임의의 컴퓨터들, 타블렛들, 스마트폰들 등과 함께 접속되는 커넥티드 홈(connected home)에 거주하면, 상기 센스 입력들이 상기 개인의 작업 메모리 부하에 미치는 부작용을 경감시키도록 액션들이 시작되어도 된다.

이제, 작업 메모리 부하의 변화를, 개인이 현재 작동시킨 타블렛이나 스마트폰의 카메라와 처리 유닛에서 감시하여 검출하면, 상기 개인이 소유한 타블렛의 상기 처리 유닛은, 증가된 동공 지름을 관찰함으로써, 개인의 작업 메모리 부하에 부정적으로 영향을 미치는 너무 높은 온도로 설정되는 상기 홈의 히팅이라는 것을 - 주위 온도를 측정하거나 열 제어 시스템과 통신함으로써 - 식별할 수도 있다.

그 결과, 상기 타블렛의 상기 처리 유닛은, 상기 WLAN을 거쳐 제어신호를 홈 히팅 제어 시스템, 즉, 상기 식별된 센스 입력의 소스에 송신하여, 그 온도를 저하시켜서 상기 식별된 적어도 하나의 센스 입력이 상기 개인의 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키는 것이 바람직하다.

본 예에서는, 약간 너무 높은 실내온도에 의해 그 작업 메모리 부하를 갑작스럽게 변화시키는 것이 아니고 장기간에 걸쳐 감시되어야 하는 변화를 야기하는 것이 일반적이라는 것을 주목한다.

다른 예에서는, 개인이 소음감소 능력이 구비된 한 쌍의 헤드폰을 착용하고, 그 개인 현재 작동중인 상기 타블렛의 상기 카메라와 처리 유닛이 동공 사이즈의 증가를 검출함으로써, 그 개인의 증가된 작업 메모리 부하를 나타낸다.

상기 소음감소 헤드폰들은, 방해 배경 잡음을 등록하기 위해 상기 헤드폰들의 처리 유닛과 결합하여 센스 입력 검출장치로서 동작하는 마이크가 한층 더 장착되어 있다. 작업 메모리 부하의 증가가 검출되어 있는 것을 나타내는 상기 컴퓨터로로부터 무선신호나 유선신호를 수신한 후, 상기 소음감소 헤드폰들의 상기 처리 유닛은, 상기 배경 잡음의 반전 위상(out of phase) 표현인 신호를 개인으로 하여금 받게 함으로써 상기 식별된 센스 입력에 대한 대책을 시작하여, 상기 배경 잡음을 효과적으로 상쇄시킨다.

본 발명의 다른 실시예에서, 상기 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력을 식별하는 것은, 상기 검출된 상기 작업 메모리 부하의 증가와 시간상 일치하는 센스 입력을 식별함으로써 수행되는 것이 바람직하고, 이때의 상기 식별된 적어도 하나의 센스 입력은 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력인 것으로 한다.

이것은, 예를 들면, 개인에 대해, 상기 작업 메모리 부하에 즉각적인 영향을 미치는 소리나 빛을 실행할 때 등과 같은 작업 메모리 부하의 훨씬 갑작스러운 증가를 일으키는 센스 입력이 일어나면, 이롭다. 그렇지만, 개인에 대해, 덜 분명한 센스 입력, 이를테면, 아주 느린 과정인 온도의 변화 등을 실행하는 경우에, 센스 입력 검출장치로서 작용하는 처리 유닛은, 최근의 기간 동안에, 이를테면, 마지막 10분 동안에 일어났던 이벤트들을 평가해야 할 수도 있다. 일례로서, 상기 센스 입력 검출장치는, 온도의 증가가 마지막 10분에 걸쳐 일어났는지를 평가하는 상기 처리 유닛과 결합하여 사용된 온도 센서이거나, 심지어 특별한 화학물질이 주위 공기에 있는지를 평가하는 가스 센서이어도 된다.

본 발명의 다른 실시예에서, 식별된 센스 입력마다, 상기 식별된 적어도 하나의 센스 입력이 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 측정값이, 결정되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 상기 측정은, 10과 100 사이의 값을 추정하도록 구성되어도 되고, 이때 10은 작은 영향을 뜻하고, 100은 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 미치는 주요한 영향을 뜻할 것이다.

본 발명의 다른 실시예에서, 특별한 센스 입력과 관련된 상기 측정값은 나중에 사용하기 위해 데이터베이스에 저장되어도 된다. 실제로, 상기 개인이 복수의 센스 입력들을 받는 상황에서는, 어떤 특별한 입력(들)이 상기 개인에게 가장 영향을 미치는지를 평가하는 것이 어려울 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 각 타입의 센스 입력과 관련된 측정값을 포함하는 데이터베이스를 활용함으로써, 상기 센스 입력(들)의 영향을 약화시키도록 구성되는 상기 처리 유닛은, 한 개 또는 두 개의 상이한 센스 입력들이 보통 다른 것들보다 높은 정도로 상기 개인에 영향을 미침에 따라, 이 고영향 센스 입력들의 효과를 약화시키는, 상기 데이터베이스를 평가함으로써 결론을 내릴 수도 있다.

바람직하게는, 본 발명의 일 실시예에서는, 상기 개인의 작업 메모리 부하의 변화가 감시되는 동안 개인에 대해 고의로 상이한 센스 입력들을 실행할 때 학습 위상을 활용하는 것이 가능하다. 또한, 각 센스 입력과 관련된 측정값은 이후 사용하기 위해 추정되어 데이터베이스에 저장된다.

상기 예들에서, 상기 개인의 작업 부하의 변화는 카메라로 촬영한 화상들을 분석하는 처리 유닛에 의해 검출된다. 그렇지만, 그 밖의 센서 장치들은, 이를테면 EEG센서들, 심전도(EKG) 센서들, 심박계 등이 예상된다.

또한, 위에서 종래기술에서 알려진 것을 참조하여 설명된 것처럼, 다수의 상이한 센스 입력 검출장치들이 예상될 수도 있다.

또한, 일 장치에 본 발명의 상기 제1 국면에 따른 방법의 단계를 실행시키기 위한 컴퓨터 실행 가능한 명령들이 이 장치에 구비된 처리 유닛상에서 실행될 때, 그 명령들로 이루어진 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

또한, 상기 장치의 상기 컴퓨터 프로그램을 구현한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.

일반적으로, 청구항들에 사용된 용어 전부는, 여기서 달리 명시적으로 규정되지 않으면, 본 기술분야에서의 통상의 의미에 따라 해석되어야 한다. "a/an/the 요소, 장치, 성분, 수단, 단계 등"에 대한 레퍼런스들 전부는, 달리 명시적으로 규정되지 않으면, 상기 요소, 장치, 성분, 수단, 단계 등의 적어도 하나의 경우를 참조하는 것으로서 공공연하게 해석되어야 한다. 여기서 개신된 어떠한 방법의 단계들도, 명시적으로 설명하지 않았으면, 상기 개시된 정확한 순서로 행해질 필요는 없다.

이제, 본 발명을 아래의 첨부도면들을 참조하여, 예로 설명한다:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 장치를 도시한 것이고;
도 2는 유저가 그 장치의 앞에 앉은 도 1의 장치의 평면도를 도시한 것이고;
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법의 흐름도를 도시한 것이고;
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법의 흐름도를 도시한 것이고;
도 5는 소음감소 능력을 갖는 한 쌍의 헤드폰이 장착된 상기 장치의 앞에 유저가 앉은 도 1의 상기 장치의 평면도를 도시한 것이고;
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법의 흐름도를 도시한 것이고;
도 7은 본 발명의 추가의 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법의 흐름도를 도시한 것이고;
도 8은 본 발명의 또 추가의 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법의 흐름도를 도시한 것이고;
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 장치를 도시한 것이다.

이하, 본 발명을, 본 발명의 특정한 실시예들이 도시된 첨부도면을 참조하여 보다 완전히 설명하겠다. 그렇지만, 본 발명은, 여러 가지의 상이한 형태로 구현되어도 되고, 여기서 기재된 실시예들에 한정되는 것이라고 해석되지 않아야 하고; 오히려, 이 실시예들은 본 개시내용이 빈틈없고 완전하며, 당업자에게 본 발명의 범위를 완전히 전달하는 예로 제공된다. 동일한 숫자들은 그 설명 전체에 걸쳐 동일한 요소들을 말한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 장치(10)를 도시한 것이다. 이 식별장치는, 정면에서, 화면(11), 카메라(12), 마이크(13) 및 스피커(14)를 갖는, 데스크탑 컴퓨터(10)의 형태로 예를 든 장치이고 그 장치를 도시한 것이다.

도 2는 상기 데스크탑 컴퓨터(10)의 앞에 유저(20)가 앉은 상태에 있는 상기 데스크탑 컴퓨터의 평면도를 도시한 것이다. 여기서 알 수 있듯이, 상기 카메라(12), 상기 마이크(13) 및 상기 스피커(14)는, 상기 마이크로프로세서(15)와 관련된 적절한 저장매체(17), 이를테면 랜덤 액세스 메모리(RAM), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브, 클라우드 서비스 또는 그 밖의 정보저장장치들에 다운로드된 컴퓨터 프로그램(16)을 실행시키도록 배치된 하나 이상의 마이크로프로세서들의 형태로 구현된 처리 유닛(15)에 작동적으로 연결되어 있다. 상기 처리 유닛(15)은, 컴퓨터 실행 가능한 명령들을 포함하는 상기 적절한 컴퓨터 프로그램(16)이 상기 저장매체(17)에 다운로드되어 상기 처리 유닛(15)에 의해 실행될 때, 상기 데스크탑 컴퓨터(10)의 동작을 제어하도록 배치된다. 또한, 상기 저장매체(17)는, 상기 컴퓨터 프로그램(16)을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이어도 된다. 또는, 상기 컴퓨터 프로그램(16)은, 적절한 컴퓨터 프로그램 제품, 이를테면 디지털 다기능 디스크(DVD)나 메모리 스틱에 의해 상기 저장매체에 전송되어도 된다. 추가의 대안으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 네트워크를 거쳐 상기 저장매체(17)에 다운로드되어도 된다. 또는, 상기 처리 유닛(15)은, 디지털 신호 처리기(DSP), 특정용도 지향 집적회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 복합 프로그래머블 논리 소자(CPLD) 등의 형태로 구현되어도 된다.

위에 설명한 것처럼, 일 실시예에서, 상기 컴퓨터(10)는, 예를 들면, 유저가인지적으로 요구하는 태스크를 수행하는 동안, 유저의 초점에 원하지 않는 영향을 미치는 이벤트들을 식별하도록 구성된다.

도 2에서 알 수 있듯이, 상기 컴퓨터(10)의 유저(20)는, 상기 화면(11)의 앞에 앉아 있을 때, 그 카메라(12)의 시야에 위치되어 있다. 개인-즉, 상기 유저(20)-의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법은, 그 방법의 흐름도를 도시하는 도 2와 아울러 도 3을 참조하여 아래에서 설명하겠다.

센서 장치는, 단계 S101에서 개인의 작업 메모리 부하를 감시하는데 사용된다. 이 특별한 예를 든 실시예에서, 상기 센서 장치는, 상기 유저(20)의 일안 또는 양안을 감시하는 상기 카메라(12)에 의해 구현된다. 이제, 상기 유저(20)가 센스 입력에 의해 주의가 산만해지면, 그 작업 메모리 부하가 증가하여, 그 유저의 눈들의 동공들이 증가하게 되는 것이 일반적이다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 유저의 눈들 중 한쪽의 동공의 지름이 역치, 예를 들어 0.5mm이상 증가하면, 상기 유저(20)의 상기 작업 메모리 부하는 증가되는 것으로 예상된다. 또한, 상이한 역치들이 사용되는 것으로 예상된다; 예를 들면, 0.2mm 증가는 제1 작업 메모리 부하값 A를 나타내고, 0.4mm 증가는 제2 작업 메모리 부하값 B를 나타내고, 0.6mm 증가는 제3 작업 메모리 부하값 C를 나타내는 등 한다.

단계 S102에서, 상기 카메라(12)(또는, 상기 카메라(12)에서 촬영한 화상들을 분석하는 상기 처리 유닛(15))는, 예를 들어 유저의 눈들의 동공들의 지름이 특정한 역치 이상 증가하였다고 결론을 내림으로써, 상기 유저(20)의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출한다.

상기 검출된 유저의 작업 메모리 부하의 증가에 응답하여, 단계 S103에서, 센스 입력 검출장치-상기 마이크(13)로부터 신호들을 수신하는 상기 처리 유닛(15)으로 예를 드는 본 특별한 실시예에서-는, 상기 유저(20)의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 하나 이상의 센스 입력들을 식별하는 것이 바람직하다. 본 예에서, 상기 컴퓨터(10)의 상기 내장 마이크(13)는, 상기 검출된 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하의 변화를 야기하는 상기 센스 입력이 될 가능성이 높은 소리를 등록한다.

일 실시예에서, 본 예에서는 소리인 상기 센스 입력은, 상기 검출된 상기 작업 메모리 부하의 증가와 시간상 일치하도록 상기 처리 유닛(15)에 의해 식별되어서, 그 증가를 야기하는 센스 입력이라고 생각되는 것이 바람직하다. 따라서, 그 소리가 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하기 직전에 레코딩되었으면, 그 소리는 상기 증가를 야기하는 상기 센스 입력이라고 생각된다.

일 실시예에서, 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력을 식별하였으면, 후술하듯이, 상기 센스 입력이 상기 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키는 액션들을 취한다.

도 4의 흐름도에 도시된 상기 실시예에서, 상기 마이크(13)가 단계 S103에서 상기 작업 메모리 부하의 증가를 야기하는 상기 센스 입력이라고 생각되는 소리를 레코딩한 후, 상기 컴퓨터(10)의 상기 처리 유닛(15)은, 유저(20) 자신이 그냥 상기 컴퓨터(10)의 오디오 플레이어를 시작하였다고 결론을 내리고, 바람직하게는, 단계 104a에서 상기 컴퓨터(10)의 상기 스피커(14)를 거쳐 상기 오디오 플레이어에 의해 출력되는 소리 레벨을 낮추는데, 그 이유는 상기 선택된 오디오 레벨이 너무 높아서 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치기 때문이다. 따라서, 이러한 특별한 실시예에서, 상기 식별된 센스 입력이 상기 유저의 상기 작업 메모리 부하에 미치는 상기 영향은, 상기 식별된 센스 입력의 상기 소스, 이 경우에는 상기 컴퓨터 스피커(14)를 제어하는 상기 처리 유닛(15)을 사용하여 약화된다.

도 5 및 도 6을 참조하여 설명한 다른 실시예에서, 상기 유저의 작업 메모리 부하에 관한 상기 센스 입력의 영향은, 상기 식별된 하나의 센스 입력에 대한 대책을 시작함으로써 약화된다.

도 5에서 알 수 있듯이, 상기 유저(20)는, 본 예에서는 소음감소 능력이 구비된 한 쌍의 헤드폰(21)을 착용한다. 이하, 상기 처리 유닛(15)과 연계하여 상기 컴퓨터(10)의 카메라(12)는 도 6에 설명된 것처럼 단계 S101 및 S102에서 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하의 증가를 감시하여 검출하고, 상기 헤드폰(21)의 처리 유닛과 마이크(미도시됨)는, 상기 식별된 소리(22)로 도시된 것처럼, 단계 S103에서 방해 배경 잡음을 등록하는 센스 입력 검출장치로서의 역할을 한다.

작업 메모리 부하의 증가가 단계 S102에서 검출되어 있는 것을 나타내는 무선 또는 유선 신호(23)를 상기 컴퓨터(10)로부터 수신한 후, 상기 소음감소 헤드폰(21)의 상기 처리 유닛은, 단계 S104b에서 상기 배경 잡음(23)의 반전 위상인 신호(24)를 상기 개인이 받게 하여서 상기 식별된 센스 입력에 대한 대책을 시작하는 것에 의해, 상기 배경 잡음을 효과적으로 상쇄시키는 것이 바람직하다.

상술한 실시예들에서, 상기 카메라(12)는, 상기 유저의 눈들의 동공 사이즈의 변화를 검출함으로써, 상기 처리 유닛(15)과 연계하여 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하의 증가를 감시하여 검출하기 위한 센서 장치로서 사용된다. 또한, 상기 카메라(12)는, 유저의 시각적 주의집중의 방향 및 그것의 지속기간을 추적할 수 있는 응시 탐지기로서 사용된다.

일반적으로, 사람들은 태스크를 위해 그것을 사용할 때 물체를 주시하는 경향이 있다-랩탑에서 작업하는 어떤 사람은 상기 랩탑을 주시하는 상기 태스크 시간의 대부분을 보낼 것이다. 사람들의 응시가 갑자기 이동되면, 이것은 그들이 주의가 산만해졌다는 표시이기도 하다. 응시가 센스 입력을 제공중인(예를 들면, 소리를 내는, 변경 화상들을 표시하는 등인) 다른 물체로 이동될 때, 이것은 그 물체가 주의산만을 야기하는 중인 것을 나타낼 수도 있다.

그렇지만, 사람들은, 또한, 정신 집중하기 위해, 또는 영감을 위해, 이를테면 하늘을 향해 보기 위해, 응시를 이동하기도 한다.

유저의 응시를 추적함으로써, 특히 유저가 자신의 태스크를 위해 사용중인 장치로부터 또한 센스 입력을 제공하는 물체를 향해 응시를 변화시키는 횟수를 레코딩함으로써, 그 유저가 얼마나 자주 주의산만될 가능성이 높은가에 관해 측정할 수 있다. 시그니처 '영감' 또는 '정신 집중' 응시는, 주어진 유저를 위해 학습되고 상기 측정으로부터 무시될 수 있다.

또한, 카메라가 구비된 착용 장치는, 이 착용 장치, 이를테면 가상현실(VR) 헤드셋이나 구글 글래스(Google Glass) 타입 아이웨어(eyewear)의 처리 유닛과 연계하여 상기 유저의 작업 메모리 부하의 증가를 감시하여 검출하기 위한 센서 장치로서 사용되는 것으로 예상된다.

아울러, 유저가 참여하는 특정한 활동들과 이 활동들에서의 유저의 가능한 효율성을 식별할 수 있는 활동 추적 센서 장치가 예상된다.

응시와 유사한 사람의 움직임을 사용하여 그들이 주의 산만중일 가능성을 평가할 수 있다. 따라서, 상기 센서 장치가 움직임 추적 센서이면, 또한 유저가 자주, 특히 센스 입력을 제공하는 물체(예를 들면, 텔레비전)에 따라 위치를 이동하면, 그 센서의 출력은 물체가 주의 산만중이다는 표시를 제공할 수 있다. 이 때문에, 사람의 움직임을 감시함으로써, 이 사람의 움직임과 방안에 있는 물체들을 상관시키는 것이 가능하면, 그들이 주의 산만중인가와 무엇에 의한 것인가에 관해 측정을 할 수 있다.

활동 추적 센서 장치는, 태스크의 진척, 예를 들면 문서에 기록된 단어들의 수, 인출 파일의 파일의 사이즈의 증가, 엑셀 파일에서 조정된 셀들의 수 등도 추적하여도 된다.

카메라들 이외의 각종 센서 장치들, 예를 들면, EEG 센서들, EKG 센서들, 심박계 등이 예상될 수 있다.

상이한 특성들은, 예를 들어 동공 사이즈, 응시, 심박수, 활동, EEG 등의 2개 이상을 조합을 고려하여서 상기 유저의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하도록 한층 더 조합되어도 된다.

또한, 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 다수의 타입의 장치들, 이를테면, 랩탑들, 타블렛들, 스마트폰들, (예를 들어 작업 메모리 부하의 측정값으로서 심박수를 사용하는) 스마트 워치들, 텔레비전 세트들 등이 예상될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 상기 유저(20)에 대해, 상기 장치(10)의 학습 위상중에 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하의 변화들이 감시되는 동안에 고의로 상이한 센스 입력들이 행해진다. 또한, 각 특별한 센스 입력과 관련된 측정값이 이후의 사용을 위한 데이터베이스에 추정되어 저장된다.

예를 들어, 임의의 주어진 유저에 대해서, 공칭 작업 메모리 부하는, 유저에 대해, 실제로 자신의 작업 환경에서 어떠한(방해) 센스 입력도 행해지지 않을 때 레코딩되어도 된다. 이러한 최저의 작업 메모리 부하는 "Load_NOM"를 나타냈고, "PupilSize_NOM"를 나타낸 동공 사이즈에 해당한다.

이제, 여기서 아래의 표 1에 도시될 때처럼, 상기 유저에 대해, 상이한 센스 입력들이 행해지고, 상기 유저의 눈들의 동공 사이즈의 증가가 검출되고, 작업 메모리 부하의 대응한 증가가 검출된다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에서, 어떠한 식별된 센스 입력의 표현, 및 상기 어떠한 식별된 센스 입력도 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 대응한 측정값은, 표 1에 도시된 것과 같은 데이터베이스에 입력된다.

도 7의 흐름도를 한층 더 참조한다.

제1 라운드에서, 상기 유저(20)에 대해, 유저의 재생목록들 중 하나로부터 선택되어 유저의 컴퓨터의 스피커(14)를 통해 재생된 3개의 상이한 소리 레벨의 음악(즉, 유저가 실제로 감상하는 음악)을 실행하고, 단계 S101에서 상기 카메라(12)는 유저의 눈들의 동공 사이즈를 감시하고, 단계 S102에서 상기 처리 유닛(15)은 상기 3개의(증가하는) 소리 레벨들 소리레벨 1, 소리레벨 2 및 소리레벨 3에 대해 각각 0.1mm 증가, 0.3mm 증가 및 0.5mm 증가를 검출하고, 단계 S105에서는 이것들이 Load_NOM에 대해 작업 메모리 부하의 10%, 30% 및 50% 증가에 해당한다고 생각된다. 단계 S103에서, 상기 상이한 소리들은, 상기 마이크(13)와 상기 처리 유닛(15)에 의해 식별된다.

따라서, 상기 유저(20)의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 상기 복수의 센스 입력들의 식별된 센스 입력마다, 각 식별된 센스 입력이 상기 유저(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 측정값이 결정되어 상기 데이터베이스에 입력된다. 이 평가는, 일반적으로, 상기 처리 유닛(15)에 의해 수행되지만, 이와는 달리 상기 카메라(12) 자체에 의해 수행될 수 있었다. 상기 3개의 레코딩된 소리들과 상기 작업 메모리 부하에 미치는 그들의 각각의 영향은, 표 1에서, 항목 1, 2, 3에 해당한다.

제2 라운드에서, 상기 유저(20)에 대해, 겨울날 동안에 사무실의 실내등에 해당하는 조명 상태들이 행해진다. 또, 상기 카메라(12)는 유저의 눈들의 동공 사이즈를 감시하고, 상기 처리 유닛(15)은 Load_NOM에 대해 작업 메모리 부하의 20% 증가에 해당한다고 생각되는, 0.2mm 증가를 검출한다. 이것은, 표 1에서 항목 4에 해당한다.

제3 라운드에서, 상기 유저(20)에 대해, 사무실 공기조절 시스템을 기동하는 소리가 행해진다. 상기 카메라(12)는 유저의 눈들의 동공 사이즈를 감시하고, 상기 처리 유닛(15)은 Load_NOM에 대해 작업 메모리 부하의 10% 증가에 해당한다고 생각되는, 0.1mm 증가를 검출한다. 이것은, 표 1에서 항목 5에 해당한다.

레코딩된 센스 입력들 대 작업 메모리 부하의 증가.

센스 입력	공칭 사이즈로부터 동공 사이즈 의 변화	공칭부하로부터 작업 메모리 부하의 증가
오디오 플레이어의 소리레벨1	PupilSizeNOM +0.1mm	LoadNOM + 10%
오디오 플레이어의 소리레벨2	PupilSizeNOM +0.3mm	LoadNOM + 30%
오디오 플레이어의 소리레벨3	PupilSizeNOM +0.5mm	LoadNOM + 50%
겨울철 실내등	PupilSizeNOM +0.2mm	LoadNOM + 20%
공기조절 소리	PupilSizeNOM +0.1mm	LoadNOM + 10%

표 1은, 실생활 시나리오에서, 수십의 상이한 센스 입력들이, 상기 유저의 작업 메모리 부하를 일으켜서 증가할 가능성이 있는 많은 상황들을 커버하도록 레코딩될 수도 있는 5개의 상이한 항목들을 예를 든 것이다.

표 1의 것과 같은 데이터베이스는, 상기 유저(20)에 대해 센스 입력들을 고의로 실행하면서 만들어질 수도 있지만, 유저(20)에 대해 상기 센스 입력들을 "자연적으로" 실행하는 동안 만들어질 수 있다는 것을 주목해야 한다. 또한, 상기 자연적으로 일어나는 센스 입력들은, 상기 유저(20)에 대해 고의로 실행해온 센스 입력들을 포함하는 데이터베이스에 추가될 수 있다.

도 8의 흐름도를 참조하여 설명한 또 다른 실시예에서는, 표 1의 상기 데이터베이스를 활용하여, 유저(20)에 대해 실행되는 다수의 센스 입력들 중 어느 것이 약화되어야 하는지를 선택하여 상기 유저(20)의 상기 작업 메모리 부하를 효율적으로 저하시킨다.

상기 유저(20)의 작업 메모리 부하의 증가가 검출되면, 일부 센스 입력들(즉, 소리들, 시각적 입력들, 및 잠재적으로는 습도 변화, 심지어 악취들)은 유저의 작업 메모리의 부하를 저감시키기 위해서 제거되거나 모호하게 되어도 된다.

달리 말하면, 유저 인근내에서(즉, 그 활동들이 유저의 센스에 영향을 미칠 수 있는 거리내에서) 일어나는 주의산만들이 유저의 태스크의 실행에 기여하지 않는 센스 입력들을 제공하므로, 이 센스 입력들의 존재는 경감시키거나 심지어 제거될 수도 있다.

도 2의 유저(20)에 대해 복수의 센스 입력들, 예를 들어, 가청 센스 입력들에 관하여 마이크(13)와, 단계 S102에서 부하의 증가가 상기 처리 유닛(15)에 의해 검출된 후 단계 S103에서의 실내등을 식별하는 광도계(미도시됨)에 의해 식별된 것처럼, 표 1에 열거된 것들이 행해진다고 가정한다. 이러한 시나리오에서, 생길 수도 있는 문제는, 상기 센스 입력들 중 어느 것이 가장 상기 유저(20)에 영향을 미치는지를 구별하는 것에 관련된다.

단계 S103a에서는 표 1의 데이터베이스로 가서-상기 컴퓨터(10)의 오디오 플레이어가 소리 레벨 2로 음악을 출력한다고 가정하면- 상기 처리 유닛(15)은, 소리 레벨 2로 재생하는 상기 오디오 플레이어가 상기 실내등과 상기 공기조절의 소리가 공동으로 출력하는 정도까지 많이 유저(20)에 영향을 미친다는 결론을 내린다.

따라서, 상기 컴퓨터(10)의 상기 처리 유닛(15)은, 단계 S104a에서 상기 오디오 플레이어를 꺼야 하거나, 적어도 그 오디오 플레이어의 출력 소리 레벨을 감소시키는 것에 의해, 유저(20)의 작업 메모리 부하를 저하시킨다고 판정할 수도 있다.

도 9는 개인의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 식별 센스 입력들을 식별하는 장치(10)를 도시한 것이다. 이 식별장치(10)는, 상기 개인의 작업 메모리 부하를 감시하도록 구성된 감시수단(30)과, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하의 증가를 검출하도록 구성된 검출수단(31)과, 상기 증가를 검출하는 것에 응답하여, 상기 개인의 상기 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 적어도 하나의 센스 입력을 식별하도록 구성된 식별수단(32)을 구비한다.

상기 감시수단(30), 검출수단(31) 및 식별수단(32)은, 정보를 수신 및 제공하는 통신 인터페이스(들)와, 데이터를 저장하는 또 다른 로컬 스토리지를 구비하여도 되고, 또한, (이전에 설명된 것과 유사하게) 하나 이상의 마이크로프로세서들과 관련된 적절한 기억매체, 이를테면 RAM, 플래시 메모리 또는 하드 디스크 드라이브에 다운로드된 컴퓨터 프로그램을 실행시키도록 구성된 상기 마이크로프로세서들의 형태로 구체화된 프로세서에 의해 구현되어도 된다.

위에서는 본 발명을 주로 일부의 실시예들을 참조하여 설명하엿다. 그러나, 당업자라면 쉽게 알 수 있듯이, 상기 개시된 실시예들 이외의 실시예들도 첨부된 특허 청구항들에 의해 기재된 것처럼, 동등하게 본 발명의 범위내에 있을 가능성이 있다.

Claims (24)

1. 개인(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하는 방법으로서, 방법은, 컴퓨터에 의해서 수행되고,
   센서 장치(12)를 사용하여 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하를 감시하는 단계(S101)와,
   상기 개인(20)의 상기 감시된 작업 메모리 부하의 증가를 검출하는 단계(S102)를 포함하고,
   방법은,
   마이크를 사용하여 소리를 등록하는 단계와;
   상기 개인(20)의 상기 감시된 작업 메모리 부하의 증가를 검출하는 것에 응답하여, 감시된 작업 메모리 부하의 검출된 증가와 시간상 일치하는 등록된 소리를 식별함으로써, 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력으로서 상기 등록된 소리를 식별하는 단계(S103)를 더 포함하는, 식별 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   소리는 컴퓨터의 내장 마이크를 사용하여 등록되고, 방법은,
   상기 개인이 상기 컴퓨터(10)의 오디오 플레이어를 시작했다고 결론을 내리는 단계와;
   상기 컴퓨터(10)의 스피커를 거쳐 상기 오디오 플레이어에 의해 출력되는 소리 레벨을 낮춤으로써, 상기 소리가 상기 개인(20)의 상기 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키는 단계(S104a, S104b)를 더 포함하는, 식별 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   소리는 개인이 착용한 소음감소 헤드폰의 마이크를 사용하여 등록되고, 방법은,
   상기 등록된 소리의 반전 위상 표현을 상기 개인이 받게 함으로써 상기 소음감소 헤드폰이 대책을 시작하는 것에 응답하여, 상기 개인의 작업 메모리 부하의 증가가 검출된 것을 소음감소 헤드폰에 나타냄으로써 소리가 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키는 단계(S104a, S104b)를 더 포함하는, 식별 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 개인(20)의 작업 메모리 부하를 감시하도록 구성된 상기 센서 장치(12)는, 촬영 센서, 심박계, 뇌파도(EEG) 센서, 심전도(EKG) 센서로 이루어진 그룹으로부터 선택되는, 식별 방법.
5. 컴퓨터 실행 가능한 명령들이 컴퓨터 내에 포함된 처리 유닛(15) 상에서 실행될 때 청구항 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에서 인용된 상기 단계들을 상기 컴퓨터(10)가 수행하게 하기 위한 상기 컴퓨터 실행 가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램(16)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
6. 개인(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력들을 식별하기 위한 컴퓨터(10)로서, 컴퓨터는 처리 유닛(15)을 포함하고, 처리 유닛은,
   센서 장치(12)를 사용하여 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하를 감시하고,
   상기 개인(20)의 상기 감시된 작업 메모리 부하의 증가를 검출하도록 구성되고,
   처리 유닛은, 마이크를 사용하여 소리를 등록하고;
   상기 개인(20)의 상기 감시된 작업 메모리 부하의 증가를 검출하는 것에 응답하여, 감시된 작업 메모리 부하의 검출된 증가와 시간상 일치하는 등록된 소리를 식별함으로써, 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하에 영향을 미치는 센스 입력으로서 상기 등록된 소리를 식별하도록 더 구성되는, 컴퓨터.
7. 제 6 항에 있어서,
   소리는 컴퓨터의 내장 마이크를 사용하여 등록되고, 처리 유닛(15)은,
   상기 개인이 상기 컴퓨터(10)의 오디오 플레이어를 시작했다고 결론을 내리고;
   상기 컴퓨터(10)의 스피커를 거쳐 상기 오디오 플레이어에 의해 출력되는 소리 레벨을 낮춤으로써, 상기 소리가 상기 개인(20)의 상기 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키도록(S104a, S104b) 구성되는, 컴퓨터.
8. 제 6 항에 있어서,
   소리는 개인이 착용한 소음감소 헤드폰의 마이크를 사용하여 등록되고, 처리 유닛(15)은,
   상기 등록된 소리의 반전 위상 표현을 상기 개인이 받게 함으로써 상기 소음감소 헤드폰이 대책을 시작하는 것에 응답하여, 상기 개인의 작업 메모리 부하의 증가가 검출된 것을 소음감소 헤드폰에 나타냄으로써 소리가 상기 개인(20)의 작업 메모리 부하에 미치는 영향을 약화시키도록(S104a, S104b) 구성되는, 컴퓨터.
9. 제 6 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 개인(20)의 작업 메모리 부하를 감시하도록 구성된 상기 센서 장치(12)는, 촬영 센서, 심박계, 뇌파도(EEG) 센서, 심전도(EKG) 센서로 이루어진 그룹으로부터 선택되는, 컴퓨터.
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