[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,69 +2,165 @@
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id: wiki-2026-0508-perceptual-motor-skills
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title: Perceptual Motor Skills
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-PMSKL-001]
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aliases: [Sensorimotor Skills, PM Skills, Eye-Hand Coordination]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, motor-learning, perception, kinesiology, coordination]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [psychology, motor-control, hci, vr, robotics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: theory
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framework: motor-learning
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# [[Perceptual-Motor-Skills|Perceptual-Motor-Skills]]
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# Perceptual Motor Skills
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "보고 듣는 것이 곧 움직임이 될 때: 감각 정보와 운동 조절이 빈틈없이 결합하여 형성되는 신체 지능의 정수."
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## 매 한 줄
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> **"매 perception and action are one closed loop, not two systems."**. 매 Fitts, Schmidt 의 motor-learning 연구에서 출발한 매 perceptual-motor skills = 매 sensory input → motor output 의 매 coupled performance. 매 2026 VR (Beat Saber, MR), surgical robots, autonomous driving, human-AI tele-operation 에 직접 응용.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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지각-운동 기능(Perceptual-Motor Skills)은 환경으로부터 들어오는 감각 자극과 그에 따른 신체적 반응을 유기적으로 통합하여 복잡한 동작을 수행하는 능력입니다.
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## 매 핵심
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1. **구성 요소**:
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* **Sensory Input**: 시각, 청각, 고유수용감각 등을 통해 외부 상황 인지.
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* **[[Processing|Processing]]**: 뇌에서의 감각 통합 및 실행 계획 수립.
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* **Motor Output**: 목표에 부합하는 정교한 근육 수축 및 이완.
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2. **핵심 기술 예시**:
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* **Hand-Eye Coordination**: 날아오는 공을 보고 방망이를 휘두르는 능력.
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* **Spatial Awareness**: 주변 사물과의 거리를 가늠하여 장애물을 피하는 능력.
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* **Balance & Posture**: 평형 감각을 통해 자세를 유지하며 역동적 동작 수행.
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3. **발달의 중요성**:
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* 아동기에는 학습 능력과 정서 발달의 기초가 되며, 성인기에는 스포츠 숙련도 및 특수 직무(파일럿, 외과의 등) 수행의 핵심 지표가 됨.
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### 매 components
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- **Perception**: 매 visual, vestibular, proprioceptive, tactile input integration.
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- **Decision**: 매 motor program selection (Schmidt's schema theory).
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- **Execution**: 매 muscle coordination + online correction.
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- **Feedback**: 매 KR (Knowledge of Results), KP (Knowledge of Performance).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 지각(Perception)과 운동(Motor)을 별개의 모듈로 보았으나, 현대 신경과학은 두 영역이 끊임없이 상호작용하는 '지각-운동 루프' 안에서 하나로 묶여 있음을 강조함.
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- **정책 변화(RL Update)**: 노인 인구 증가에 따라, 단순 근력 운동보다는 인지 게임과 운동을 결합한 '이중 과제(Dual-task) 훈련' 프로토콜이 치매 예방 및 낙상 방지를 위한 노인 보건 정책의 핵심으로 반영됨.
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### 매 laws
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- **Fitts' Law**: 매 MT = a + b·log₂(2D/W) — 매 difficulty ∝ distance/target-size.
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- **Hick's Law**: 매 RT = a + b·log₂(N) — 매 choice reaction time vs alternatives.
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- **Power Law of Practice**: 매 T(n) = T₁ · n^(-α) — 매 skill acquisition curve.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: Motor Learning, [[Neuromuscular-Control|Neuromuscular-Control]], [[Proprioception|Proprioception]], [[Cognitive Psychology|Cognitive Psychology]]
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- **Modern Tech/Tools**: VR-based motor training, Dynamic balance platforms.
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### 매 stages (Fitts & Posner)
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- **Cognitive**: 매 verbal rehearsal, slow, error-prone.
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- **Associative**: 매 refining; reduced explicit thought.
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- **Autonomous**: 매 fast, low-attention-cost, automatic.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. VR exergaming: 매 Beat Saber score = 매 PM skill metric.
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2. Surgical training: 매 da Vinci 의 PM skill calibration.
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3. Robotic teleoperation: 매 latency 가 PM loop 깨면 매 performance 폭락.
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4. UI design: 매 Fitts' Law → 매 button size & placement.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 1: Fitts' Law calculator (UI design)
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```python
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import math
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def fitts_mt(distance_px, width_px, a=0.05, b=0.1):
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"""매 movement time in seconds. a, b empirically calibrated."""
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return a + b * math.log2(2 * distance_px / width_px)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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# 매 example: button 40px wide at 300px away
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print(fitts_mt(300, 40)) # ~0.36s
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Pattern 2: Power-law learning curve fit
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```python
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import numpy as np
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from scipy.optimize import curve_fit
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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def power_law(n, T1, alpha):
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return T1 * n ** (-alpha)
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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trials = np.arange(1, 100)
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times = ... # 매 measured times per trial
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popt, _ = curve_fit(power_law, trials, times)
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T1, alpha = popt
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print(f"매 skill exponent α = {alpha:.3f}")
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Pattern 3: Online correction in robot teleop
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```python
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# 매 closed-loop with 100Hz feedback
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import time
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||||
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def teleop_loop(robot, target):
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||||
while not at_target(robot.pose, target, tol=0.005):
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||||
err = target - robot.pose
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||||
robot.send_velocity(0.5 * err) # 매 P-controller
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||||
time.sleep(0.01)
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```
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### Pattern 4: KR vs KP feedback in training app
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```python
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def feedback(trial_result):
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return {
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"KR": f"매 hit/miss: {trial_result.outcome}", # 매 result-only
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||||
"KP": { # 매 process info
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||||
"trajectory_smoothness": trial_result.jerk,
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||||
"reaction_time": trial_result.rt_ms,
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||||
"approach_angle": trial_result.angle,
|
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},
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||||
}
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||||
```
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### Pattern 5: VR PM skill scoring
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```python
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def beat_saber_pm_score(slices):
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||||
accuracy = sum(s.angle_error < 15 for s in slices) / len(slices)
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timing = sum(abs(s.t_offset_ms) < 50 for s in slices) / len(slices)
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||||
flow = streak_length(slices) / len(slices)
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||||
return 0.4*accuracy + 0.4*timing + 0.2*flow
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||||
```
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### Pattern 6: Latency budget for VR
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```python
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# 매 motion-to-photon < 20ms or 매 PM loop breaks (sim-sickness)
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def latency_audit(pipeline):
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||||
budget_ms = 20
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used = sum(pipeline.stage_latencies.values())
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||||
assert used < budget_ms, f"매 over budget: {used}ms"
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||||
```
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||||
### Pattern 7: Hick's Law menu design
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||||
```python
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||||
import math
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||||
def menu_rt(n_options, a=0.2, b=0.15):
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||||
return a + b * math.log2(n_options + 1)
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||||
# 매 8 options ≈ 0.67s, 16 options ≈ 0.81s — 매 sublinear
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 button placement | Fitts' Law optimization |
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| 매 menu structure | Hick's Law (depth vs breadth) |
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| 매 training app | KR for novice, KP for advanced |
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| 매 VR app | Latency budget < 20ms motion-to-photon |
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| 매 teleoperation | Closed-loop with predictive control |
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| 매 skill assessment | Power-law exponent α + asymptote |
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**기본값**: 매 close the perception-action loop with < 100ms latency.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cognitive Psychology]] · [[Motor Control]]
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- 변형: [[Fitts Law]] · [[Hicks Law]] · [[Schmidt Schema Theory]]
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||||
- 응용: [[VR Sickness]] · [[Beat Saber]] · [[Teleoperation]] · [[UI Design]]
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||||
- Adjacent: [[Reaction Time]] · [[Vestibular System]] · [[Proprioception]] · [[Power Law of Practice]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 designing UI/VR/robotics interfaces, 매 modeling skill acquisition, 매 latency budgeting.
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**언제 X**: 매 pure cognitive tasks (no motor component) — 매 different framework.
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## ❌ 안티패턴
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- **Ignoring Fitts**: 매 tiny buttons far away — 매 high MT, errors.
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- **Open-loop teleop**: 매 no feedback → 매 oscillation, drift.
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- **KR for experts**: 매 expert needs KP detail, not just hit/miss.
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- **Latency creep**: 매 every render-pipeline change without latency budget audit.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Fitts 1954, Schmidt 1975, Magill *Motor Learning*).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Fitts/Hicks/Schmidt + VR/teleop 응용 |
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Reference in New Issue
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