걸어서 경로를 찾을 때 인간의 뇌가 선택하는 방법
- Business News / 편집국 기자 / 2021-10-20 21:21:30
3'30"읽기
- 보행자는 목적지까지 최단 경로를 따르지 않고 직선방햐에서 벗어나지 않으려고 선택
- 우리는 대부분의 동물과 공통적으로 경로를 선택하는 방법이 같다.
- 많은 사람이 오고 가는 길에 약간 다른 경로를 선택하는 이유 설명
학교 가는 길, 마트 가는 길, 다음 지하철역 가는 길:
방향 감각 덕분에 우리는 평소에 자주 들르는 곳을 마치 잠든 것처럼 편하게 찾아낸다.
오래 생각할 필요가 없다. 어떤 경로가 거기에 가장 좋은지. 길을 따라 있는 우리의 정신 지도와 랜드마크는 도시 정글을 통과할 때도 효과적으로 탐색하는 데 도움이 된다.
우리는 어떻게 우리의 경로를 선택할까?
도시의 목적지에서 어떤 경로를 선택할 때 어떤 기준을 사용할까?
도시 지도를 볼 때 일반적으로 몇 가지 가능한 경로 대안이 있다.
그러나 우리는 어느 것을 선택할까? 가장 짧은? 가장 편안한? 아니면 무작위로 결정할까?
이것이 바로 매사추세츠 공과대학(MIT)의 Christian Bongiorno와 그의 동료들이 더 자세히 조사한 내용이다.
이를 위해 팀은 1년 동안 보스턴과 케임브리지에서 1만4000명 이상 보행자의 이동을 기록한 GPS 휴대전화 데이터의 익명화된 세트를 평가했다. 전체적으로 데이터에는 약 55만 개의 경로가 포함됐다. 이를 통해 연구원은 정적 분석을 사용하여 목적지까지 가능한 최단 경로 측면에서 이러한 경로가 얼마나 최적인지 결정할 수 있었다.
Google Maps 과 유사 지도와 달리
대부분의 경우 보행자는 목적지까지 최단 경로를 따르지 않는 것으로 나타났다.
대신 그들은 이 최적의 경로에서 벗어났다. Bongiorno와 그의 팀은 "결과적으로 우리 데이터 세트에 있는 대부분의 인간 경로는 Google 지도가 이러한 경로에 대해 제안한 경로와 크게 달랐다"고 보고했다. 목적지가 멀수록 최단 경로와의 편차가 더 명확해졌다.
하지만 왜?
면밀한 분석에서 과학자들은 조사된 보행자 경로의 놀라운 공통점을 발견했다.
Bongiorno의 동료 Paolo Santi는 "경로가 최단 경로를 따르지 않고 목적지에서 방향 편차를 최소화한 경로를 따라가는 것"이라고 설명했다. 특히 이것이 의미하는 것은 도시를 탐색할 때 처음에 목적지까지 가능한 한 정확하게 조향하는 경로를 무의식적으로 선택하고 목적지 방향에서 가능한 가장 작은 각도 편차를 거쳐야 한다.
가장 뾰족한 경로 - 방향이 중요
우리의 뇌는 겉보기에 직접적이고 목표 지향적인 경로를 무의식적으로 선호하는 것 같다.
회전하여 목표 방향에서 일시적으로 더 큰 편차가 실제로 더 짧더라도 우리는 일반적으로 그러한 경로를 피한다. Bongiorno와 그의 팀은 "목표를 향한 방향은 분명히 우리 경로를 계획하는 주요 모티브다"고 설명했다. 따라서 그들은 이러한 유형의 탐색을 "가장 뾰족한 경로"라고 불렀다. 목적지를 가장 많이 가리키는 경로다.
연구원들은 구불구불한 보스턴의 구시가지에서 피실험자들의 방향에서 큰 편차를 피하려는 경향을 관찰할 수 있었을 뿐만 아니라. 사람들은 샌프란시스코의 보행자 경로를 추적한 두 번째 GPS 데이터 세트에서도 이 원칙을 따랐다. 이 데이터는 직각으로 배치되었다.
수석 저자인 MIT의 카를로 라티(Carlo Ratti)는 "수천 명의 보행자로부터 얻은 데이터를 기반으로 했을 때 인간이 최고의 길잡이가 아니라는 것이 분명해 보인다"고 말했다. Google 지도 및 기타 탐색 도구와 비교하여 상대적으로 짧은 경로를 선택하지만 목적지까지의 최단 경로는 아니다.
진화적 타협
이 경로 계획은 벡터 기반 탐색을 사용하는 모델에서 가장 잘 재구성될 수 있다. 이것은 우리가 대부분의 동물과 공통적으로 경로를 선택하는 방법이 있음을 의미한다. 개미에서 유인원에 이르기까지 종도 이 벡터 기반 경로 계획을 사용하는 경향이 있다. 그리고 우리의 친척 동물과 유사하게, 그 이유는 언뜻 보기에 최적의 탐색이 아닌 신경 손상이다.
수석 저자인 MIT의 카를로 래티(Carlo Ratti)는 "벡터 기반 탐색은 최단 경로를 표시하지 않지만 충분히 가깝고 쉽게 결정할 수 있다"고 설명한다. 따라서 진화 과정에서 신경학적으로 더 경제적인 방법으로 입증된 것 같다. Ratti는 "이러한 타협으로 우리 뇌는 절약된 컴퓨팅 성능을 다른 일에 사용할 수 있다. 예를 들어 3만 년 전에는 사자로부터 탈출하는 것이, 오늘날에는 SUV를 피할 수 있는 방법이 더 중요하다"고 말했다.
돌아가는 길이 종종 다른 이유
흥미로운 점:
연구원들이 발견한 탐색 유형은 우리 중 많은 사람이 오고 가는 길에 약간 다른 경로를 선택하는 이유를 설명한다. 경로 시작 시 목표 방향에서 벗어나고 싶지 않기 때문에 그에 따라 경로를 수정한다.
(Nature Computational Science, 2021; doi: 10.1038 / s43588-021-00130-y)
출처: 매사추세츠 공과대학
- 보행자는 목적지까지 최단 경로를 따르지 않고 직선방햐에서 벗어나지 않으려고 선택
- 우리는 대부분의 동물과 공통적으로 경로를 선택하는 방법이 같다.
- 많은 사람이 오고 가는 길에 약간 다른 경로를 선택하는 이유 설명
도시를 통과하는 경로는 어떻게 선택할까?
우리의 뇌는 최단 경로를 결정하지 않고 목표 경로를 선호한다.
놀랍게도 다른 점:
우리가 보행자로서 도시를 탐색할 때 예상과 다른 기준에 따라 경로를 선택한다. 연구에 따르면, 우리는 최단 경로를 선호하지 않고 목적지까지 직진 방향에서 최대한 이탈하지 않는 경로를 선호했다. 인간은 대부분 동물과 유사한 타협 솔루션을 사용한다. 이 전략은 또한 우리가 가는 길과 돌아오는 길을 종종 다르게 걷는 이유를 설명한다.
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| ▲ 그림 3: 모델 설계. 출처: 관련논문 Vector-based pedestrian navigation in cities 도시의 벡터 기반 보행자 탐색. 근사화된 벡터 기반 비용의 계산을 보여주는 예. a, 인간의 경로는 빨간색으로 표시되고 최단 경로는 파란색으로 표시된다. 방정식 (1)과 (2)에 나타나는 양 li 및 θi는 파란색 경로의 첫 번째 거리 세그먼트에 대해 표시된다. b, Google 지도에서 생성한 대체 경로. (Google은 두 경로 길이를 모두 950 m로 보고한다.) 지도 데이터 © OpenStreetMap 기고자. |
학교 가는 길, 마트 가는 길, 다음 지하철역 가는 길:
방향 감각 덕분에 우리는 평소에 자주 들르는 곳을 마치 잠든 것처럼 편하게 찾아낸다.
오래 생각할 필요가 없다. 어떤 경로가 거기에 가장 좋은지. 길을 따라 있는 우리의 정신 지도와 랜드마크는 도시 정글을 통과할 때도 효과적으로 탐색하는 데 도움이 된다.
우리는 어떻게 우리의 경로를 선택할까?
도시의 목적지에서 어떤 경로를 선택할 때 어떤 기준을 사용할까?
도시 지도를 볼 때 일반적으로 몇 가지 가능한 경로 대안이 있다.
그러나 우리는 어느 것을 선택할까? 가장 짧은? 가장 편안한? 아니면 무작위로 결정할까?
이것이 바로 매사추세츠 공과대학(MIT)의 Christian Bongiorno와 그의 동료들이 더 자세히 조사한 내용이다.
이를 위해 팀은 1년 동안 보스턴과 케임브리지에서 1만4000명 이상 보행자의 이동을 기록한 GPS 휴대전화 데이터의 익명화된 세트를 평가했다. 전체적으로 데이터에는 약 55만 개의 경로가 포함됐다. 이를 통해 연구원은 정적 분석을 사용하여 목적지까지 가능한 최단 경로 측면에서 이러한 경로가 얼마나 최적인지 결정할 수 있었다.
Google Maps 과 유사 지도와 달리
대부분의 경우 보행자는 목적지까지 최단 경로를 따르지 않는 것으로 나타났다.
대신 그들은 이 최적의 경로에서 벗어났다. Bongiorno와 그의 팀은 "결과적으로 우리 데이터 세트에 있는 대부분의 인간 경로는 Google 지도가 이러한 경로에 대해 제안한 경로와 크게 달랐다"고 보고했다. 목적지가 멀수록 최단 경로와의 편차가 더 명확해졌다.
하지만 왜?
면밀한 분석에서 과학자들은 조사된 보행자 경로의 놀라운 공통점을 발견했다.
Bongiorno의 동료 Paolo Santi는 "경로가 최단 경로를 따르지 않고 목적지에서 방향 편차를 최소화한 경로를 따라가는 것"이라고 설명했다. 특히 이것이 의미하는 것은 도시를 탐색할 때 처음에 목적지까지 가능한 한 정확하게 조향하는 경로를 무의식적으로 선택하고 목적지 방향에서 가능한 가장 작은 각도 편차를 거쳐야 한다.
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| ▲ a, 거리 네트워크의 비대칭 인간 경로의 예. 빨간색 경로는 빨간색 마커에서 시작하고 파란색 경로는 파란색 마커에서 시작. b, 보스턴과 샌프란시스코의 비대칭 테스트에 대한 단측 P 값의 누적 분포 함수(CDF)(방법). 대각선 점선 위에 일관되게 P 값은 대칭 경로에서 통계적으로 유의미한 편차를 나타낸다. 실선은 개별 수준 테스트를 나타내고 점선은 집계 수준 테스트를 나타낸다. 테스트에 사용된 최단 거리 경로는 확률적 거리 최소화 모델을 시뮬레이션하여 얻는다. 지도 데이터 © OpenStreetMap |
가장 뾰족한 경로 - 방향이 중요
우리의 뇌는 겉보기에 직접적이고 목표 지향적인 경로를 무의식적으로 선호하는 것 같다.
회전하여 목표 방향에서 일시적으로 더 큰 편차가 실제로 더 짧더라도 우리는 일반적으로 그러한 경로를 피한다. Bongiorno와 그의 팀은 "목표를 향한 방향은 분명히 우리 경로를 계획하는 주요 모티브다"고 설명했다. 따라서 그들은 이러한 유형의 탐색을 "가장 뾰족한 경로"라고 불렀다. 목적지를 가장 많이 가리키는 경로다.
연구원들은 구불구불한 보스턴의 구시가지에서 피실험자들의 방향에서 큰 편차를 피하려는 경향을 관찰할 수 있었을 뿐만 아니라. 사람들은 샌프란시스코의 보행자 경로를 추적한 두 번째 GPS 데이터 세트에서도 이 원칙을 따랐다. 이 데이터는 직각으로 배치되었다.
수석 저자인 MIT의 카를로 라티(Carlo Ratti)는 "수천 명의 보행자로부터 얻은 데이터를 기반으로 했을 때 인간이 최고의 길잡이가 아니라는 것이 분명해 보인다"고 말했다. Google 지도 및 기타 탐색 도구와 비교하여 상대적으로 짧은 경로를 선택하지만 목적지까지의 최단 경로는 아니다.
진화적 타협
이 경로 계획은 벡터 기반 탐색을 사용하는 모델에서 가장 잘 재구성될 수 있다. 이것은 우리가 대부분의 동물과 공통적으로 경로를 선택하는 방법이 있음을 의미한다. 개미에서 유인원에 이르기까지 종도 이 벡터 기반 경로 계획을 사용하는 경향이 있다. 그리고 우리의 친척 동물과 유사하게, 그 이유는 언뜻 보기에 최적의 탐색이 아닌 신경 손상이다.
수석 저자인 MIT의 카를로 래티(Carlo Ratti)는 "벡터 기반 탐색은 최단 경로를 표시하지 않지만 충분히 가깝고 쉽게 결정할 수 있다"고 설명한다. 따라서 진화 과정에서 신경학적으로 더 경제적인 방법으로 입증된 것 같다. Ratti는 "이러한 타협으로 우리 뇌는 절약된 컴퓨팅 성능을 다른 일에 사용할 수 있다. 예를 들어 3만 년 전에는 사자로부터 탈출하는 것이, 오늘날에는 SUV를 피할 수 있는 방법이 더 중요하다"고 말했다.
돌아가는 길이 종종 다른 이유
흥미로운 점:
연구원들이 발견한 탐색 유형은 우리 중 많은 사람이 오고 가는 길에 약간 다른 경로를 선택하는 이유를 설명한다. 경로 시작 시 목표 방향에서 벗어나고 싶지 않기 때문에 그에 따라 경로를 수정한다.
(Nature Computational Science, 2021; doi: 10.1038 / s43588-021-00130-y)
출처: 매사추세츠 공과대학
<더사이언스플러스=편집국>
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