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사람의 주의 메커니즘은 암시적 과정으로 이 메커니즘을 이해하기 위해서는 명시적 단서를 필요로 한다. 시선 행동 연구들에서는 주로 사람의 눈 움직임과 시각적 주의에 대한 통계적 분석을 보여준다. 눈 움직임 데이터는 사물을 돋 보이게 하고 시선을 끄는 시각적 돌출성을 조사하는데 활용된다. 또한, AoI는 실험과 연구 가설 검증을 위한 자극의 관심 영역이다. AoI 기반 시각화는 시퀀스, 히트, 시간과 같은 주의 이동 패턴을 보여준다. 이외에도 시선이 머무른 오브젝트는 시선 행동의 시각적 탐색 대상을 유추하는 단서로 사용된다. 하지만 시각적 자극이 시선 움직임에 미치는 영향을 이해하고 AoI 내에서 시선 ...

사람의 주의 메커니즘은 암시적 과정으로 이 메커니즘을 이해하기 위해서는 명시적 단서를 필요로 한다. 시선 행동 연구들에서는 주로 사람의 눈 움직임과 시각적 주의에 대한 통계적 분석을 보여준다. 눈 움직임 데이터는 사물을 돋 보이게 하고 시선을 끄는 시각적 돌출성을 조사하는데 활용된다. 또한, AoI는 실험과 연구 가설 검증을 위한 자극의 관심 영역이다. AoI 기반 시각화는 시퀀스, 히트, 시간과 같은 주의 이동 패턴을 보여준다. 이외에도 시선이 머무른 오브젝트는 시선 행동의 시각적 탐색 대상을 유추하는 단서로 사용된다. 하지만 시각적 자극이 시선 움직임에 미치는 영향을 이해하고 AoI 내에서 시선 행동 패턴을 분석하는 것은 쉽지 않다. 따라서 시각적 돌출과 시선이 머무른 오브젝트는 시선 행동을 추론하는 단서로 사용된다.
이 학위 논문에서는 사람의시각적 주의 프로세스를 이해하기 위해 연속적인 눈 움직임에 의한 특성을 발견하고 새로운 시선 시각화를 제안한다. 발견한 눈 움직임 특성은 시선 행동 분류를 위한 데이터 프로세싱과 시각화 디자인에 활용된다. 우리는 시각적 주의의 흐름을 이해하기 위해 얼룩 효과를 반영한 추상적인 시선 시각화와 시각적 돌출성을 명백한 근거로 시선 행동 분석에 제공하기 위한 돌출성 기반 시선 시각화를 제안한다. 또한, 이 학위 논문에서는 사람의 시각적 주의의 이해에 시선이 머무른 오브젝트가 어떤 영향을 미치는지 토론하고 향후 연구의 방향을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since the mechanism of visual attention is an covoert process, overt evidence is crucial to explain this mechanism. Gaze behavior studies mainly show statistical analysis of eye movements and human visual attention. Eye movement data are utilized to investigate visual saliency that makes objects sta...

Since the mechanism of visual attention is an covoert process, overt evidence is crucial to explain this mechanism. Gaze behavior studies mainly show statistical analysis of eye movements and human visual attention. Eye movement data are utilized to investigate visual saliency that makes objects stand out and draw attention. Also, AoIs refers to meaningful areas in visual stimuli for experiment and verification of research hypotheses. AoI-based visualization shows patterns in attention moving such as AoI sequence, AoI hit, and dwell time. However, it is not easy to understand how visual stimuli affect gaze movements and analyze gaze behavior patterns within the AoI. Therefore, visual saliency and the gazed object are used as a clue to infer gaze behavior.
This thesis studies continuous eye movement characteristics and proposes novel gaze data visualizations to understand human visual attention. The discovered eye movement characteristics are utilized in data processing for identification gaze behavior and gaze data visualization design. We propose abstract gaze data visualization using the smudge effect to understand the flow of visual attention and saliency-based gaze data visualization to provide visual saliency as overt clues on gaze behavior analysis. Also, this thesis discusses gazed objects, the context meaning of stimulus, on the understanding of human visual attention and suggests directions for future research.

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