While modeling user performance in human-computer interaction has been actively conducted, the user input in a temporally constrained task has not been sufficiently studied. However, for tasks such as games where real-time human-computer interaction is crucial, it is essential to understand the impact of time constraints. Therefore, this paper proposed a cognitive model that understands the effects of input latency -- as a kind of temporal variable -- on user input, and predicts user input behavior in the moving-target acquisition (MTA) task. Then, as an application of the proposed model, a latency compensation method was developed to maintain players' performance regardless of input latency. This dissertation also verified the accuracy of the proposed model by analyzing play data of various games designed for the experiments and a game in actual service. Finally, a number of artificial players were created using the model's free parameters extracted from the actual game data. The virtual players and the model were used to develop a game design assisting tool that predicts the difficulty of MTA games. The proposed model was able to simulate user behavior with the presence of input delay with high accuracy, and it is expected to be applicable to interface design where temporal factors matter.
인간-컴퓨터 상호작용에서의 사용자 입력 모델 연구는 지속되고 있으나, 시간 제한이 주어지는 경우의 사용자 입력에 대해서는 충분히 연구되지 않았다. 하지만 인간과 컴퓨터의 실시간적 상호작용이 주요한 게임과 같은 과업에 있어서는 시간 제한의 영향을 이해하는 것이 중요하다. 이에 이 논문은 움직이는 타겟 선택 과업에서 시간적 변수의 일종인 입력 지연시간이 사용자의 입력에 미치는 영향을 이해하고, 이 때의 사용자 행동을 예측하는 인지 모델을 제시하였다. 이후, 제안한 모델을 통하여 입력 지연시간의 양만큼 게임 디자인 요소를 변경하여 게임 환경에 발생한 지연시간과는 무관하게 플레이 실력을 유지할 수 있는 보정 방법을 고안하였다. 이 논문은 실험환경을 위하여 설계된 다양한 게임과 실제 서비스 중인 게임의 플레이 데이터를 확보하여 제안한 모델의 정확도를 검증하였다.
마지막으로, 실제 게임 데이터에서 추출한 모델의 자유매개변수를 토대로 다수의 인공 플레이어를 생성하였으며, 이를 활용하여 움직이는 타겟 선택 과업이 포함된 게임의 난이도를 예측하는 게임 디자인 보조 도구를 개발하였다. 제안한 모델을 활용하면, 지연시간이 있는 경우의 사용자 행동을 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있는데, 이는 추후 시간이 중요한 인터페이스 설계 등에 활용 가능할 것으로 보인다.
