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문제 정의
- 우선 피실험자들의 인지 반응 정도를 통해 문제가 있는 메뉴 쌍들을 대상으로 직무 시나리오를 구성하기 위하여 1차 SAT를 실시하였다. 그리고 1차 Eye-tracking 실험은 직무 시나리오에 따른 피실험자들의 시선 행위를 분석함으로 사용자들이 유발할 수 있는 에러를 찾아냄과 동시에 1차 SAT 결과와의 연관성을 확인하기 위한 목적으로 실시하였다. 1차 실험에서 결과를 종합하고, 피실험자 사후 면접을 실시하여 개선된 메뉴를 구성한 후 개선된 메뉴 구조에 따른 인지 반응을 파악하기 위하여 2차 SAT 및 Eye-Tracking 실험을 실시하였다.
- 따라서 본 연구는 SAT에서 도출된 결과가 실제 제품의 조작에서 인지적 과제를 수행하는 인간의 시선 움직임을 분석한 결과와 동일한가에 대하여 확인하고자 실시되었다. Eye-Tracking을 SAT의 검증 방법론으로 채택한 이유는, 메뉴 기반 인터페이스의 사용에서 시각적 정보가 가장 큰 비중을 차지하며 특히, 제품의 사용에서 발생하는 사용자의 인지 활동을 이해하기 위한 중요한 단서가 될 수 있기 때문이다.
- 인지 행동을 파악하기 위한 방법으로 Eye-Tracking을 이용하였는데, 이는 인간이 말로 표현하기 어려운 수준의 인지 과정까지 파악할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 본 연구는 메뉴 기반 인터페이스의 이론적인 방법론으로 제시된 활성화 확산 모델의 효율성을 Eye-Tracking 실험결과를 통하여 밝히고자 한다.
- 본 연구는 사용자의 연상 체계를 밝힘으로 사용자 정신 모형에 부합하는 정보 구조의 설계 및 평가 방법으로 제시된 SAT 결과가 실제 제품 사용자의 인지 행동과 일치하는지를 증명하기 위해 실시되었다. 인지 행동을 파악하기 위한 방법으로 Eye-Tracking을 이용하였는데, 이는 인간이 말로 표현하기 어려운 수준의 인지 과정까지 파악할 수 있다는 장점이 있다.
- 또한 2차 SAT와 Eye-Tracking 실험은 1차 Eye-Tracking 실험 종료 후 실시한 사후 인터뷰를 통하여얻어진 문제점과 해결 방안을 종합하여 메뉴 구조를 수정한 후 실시하였다. 이를 통하여 메뉴 기반 인터페이스의 평가를 위해 제시되었던 이론적 실험인 SAT를 실제 태스크를 하는 동안의 사용자 눈 움직임을 통해 검증하고자 한다.
제안 방법
- 1차 Eye-Tracking 실험 종료 후 보완적인 방법으로 문제의 원인 분석과 사용자의 심성 모형을 추출을 통해 개선된 메뉴 구조를 설계하기 위하여 사후 인터뷰를 실시하였다.
- 1차 SAT와 Eye-Tracking 실험 이후, 사후 인터뷰 결과를 종합하고 메뉴의 의미적 문제점 및 개선방향을 도출하여 메뉴에 적용하였다. 그 후 실시된 2차 SAT와 Eye-Tracking 실험은 1차 실험과 비교하여 얼마나 개선되었는지를 측정하기 위함이다.
- 그리고 1차 Eye-tracking 실험은 직무 시나리오에 따른 피실험자들의 시선 행위를 분석함으로 사용자들이 유발할 수 있는 에러를 찾아냄과 동시에 1차 SAT 결과와의 연관성을 확인하기 위한 목적으로 실시하였다. 1차 실험에서 결과를 종합하고, 피실험자 사후 면접을 실시하여 개선된 메뉴를 구성한 후 개선된 메뉴 구조에 따른 인지 반응을 파악하기 위하여 2차 SAT 및 Eye-Tracking 실험을 실시하였다. Eye-Tracking 실험은 동일한 시나리오를 통해 실시되었는데, 개선 전/후의 메뉴 구조를 독립 변수로 하고, 직무 시나리오를 수행하는 과정에서 측정되는 각 메뉴 단계에서의 총 Fixation 수와 Fixation Duration, 수행 시간을 종속 변수로 정의하였다.
- Eye-Tracking 실험은 SAT를 통하여 나타난 메뉴 구조의 의미적 문제점이 실제 인간의 눈 움직임 데이터를 통한 결과에서도 나타나는지를 알아보기 위한 것이므로, SAT를 통하여 문제점들이 발생한 메뉴 쌍이 포함되도록 작업 시나리오를 구성하여 모든 타겟 아이템에 대한 Fixation 수와 Fixation Duration, 그리고 실제 작업 수행 시간을 측정하였다. 또한 2차 SAT와 Eye-Tracking 실험은 1차 Eye-Tracking 실험 종료 후 실시한 사후 인터뷰를 통하여얻어진 문제점과 해결 방안을 종합하여 메뉴 구조를 수정한 후 실시하였다.
- Eye-Tracking 실험은 각 작업 시나리오를 수행하는 피실험자에 대한 각 메뉴 아이템의 Fixation Duration 및 총 Fixation 수, 그리고 수행 시간을 산출하여 분석을 실시하였다. 표 3은 Eye-Tracking 실험 시 피실험자들이 실제로 작업 시나리오를 수행하기 위하여 거쳤던 경로를 나타내고 있다.
- 1차 실험에서 결과를 종합하고, 피실험자 사후 면접을 실시하여 개선된 메뉴를 구성한 후 개선된 메뉴 구조에 따른 인지 반응을 파악하기 위하여 2차 SAT 및 Eye-Tracking 실험을 실시하였다. Eye-Tracking 실험은 동일한 시나리오를 통해 실시되었는데, 개선 전/후의 메뉴 구조를 독립 변수로 하고, 직무 시나리오를 수행하는 과정에서 측정되는 각 메뉴 단계에서의 총 Fixation 수와 Fixation Duration, 수행 시간을 종속 변수로 정의하였다.
- Eye-Tracking 실험은 숙지, Calibration, 수행의 총 3단계 과정으로 실시되었다. 우선 숙지 단계에서는 태스크를 진행하기 이전에 실험에 대한 지시 및 주의 사항을 설명하고, 최대한 편안한 자세를 유지하도록 하였다.
- Eye-Trackinge 기존 메뉴 구조를 바탕으로 한 1차 실험 후에 개선된 메뉴 구조를 바탕으로 2차 실험을 실시하였다. Eye-Tracking 실험은 SAT를 통하여 나타난 메뉴 구조의 의미적 문제점이 실제 인간의 눈 움직임 데이터를 통한 결과에서도 나타나는지를 알아보기 위한 것이므로, SAT를 통하여 문제점들이 발생한 메뉴 쌍이 포함되도록 작업 시나리오를 구성하여 모든 타겟 아이템에 대한 Fixation 수와 Fixation Duration, 그리고 실제 작업 수행 시간을 측정하였다.
- SAT는 Power Builder로 제작된 도구를 이용하였으며, 반응 시간과 정확도를 측정할 수 있도록 하였고, 결과는 log 파일로 기록되었다.
- SAT의 인지 반응 정도를 토대로 발견된 문제 있는 메뉴 쌍들이 실제로 메뉴 기반 인터페이스를 사용함에 있어 일관된 결과가 나타나는지, 구체적으로 어떤 경로를 통하여 오류를 발생시키는지의 여부를 확인하기 위하여 Fixation Duration과 총 Fixation 수, 그리고 수행 시간을 측정하였다. 자료 분석을 위해서 SPSS 12.
- Sharifian and Samani (1997) 는 활성화 확산 모형을 통하여 인간의 기억 인출 시스템을 설명하기 위한 연구를 수행하였다. 계층적인 관계의 단어 쌍 (예를 들어, 식물-꽃-장미)을 추출한 후 상위 단어와 하위단어를 피실험자에게 일정한 간격으로 제시하고 그에 따른 반응 시간을 통하여 두 단어 간의 연상 정도를 측정하였다. 반응 시간이 짧을수록 연상 강도가 강하고, 단어 쌍간의 관계가 밀접함을 보여주었다.
- 우선 숙지 단계에서는 태스크를 진행하기 이전에 실험에 대한 지시 및 주의 사항을 설명하고, 최대한 편안한 자세를 유지하도록 하였다. 그 후 피실험자의 Eye-Tracking을 위해 Head Model 생성과 Screen Calibration을 실시하였다. 마지막으로 수행 단계에서는 SAT를 통해 도출된 시나리오를 가지고 실시하였는데, 시나리오에 관한 충분한 이해가 선행된 후 실시되었다.
- 따라서 반응 시간 기준 상위 30%에서 정확도 50% 이내 메뉴 중 인터뷰를 통해 일상 생활에 유용하다고 답변한 기능을 추출하여 시나리오를 구성한 후 Eye-Tracking 실험을 실시하였다. 구성된 직무 시나리오는 표 2와 같다.
- Eye-Tracking 실험은 SAT를 통하여 나타난 메뉴 구조의 의미적 문제점이 실제 인간의 눈 움직임 데이터를 통한 결과에서도 나타나는지를 알아보기 위한 것이므로, SAT를 통하여 문제점들이 발생한 메뉴 쌍이 포함되도록 작업 시나리오를 구성하여 모든 타겟 아이템에 대한 Fixation 수와 Fixation Duration, 그리고 실제 작업 수행 시간을 측정하였다. 또한 2차 SAT와 Eye-Tracking 실험은 1차 Eye-Tracking 실험 종료 후 실시한 사후 인터뷰를 통하여얻어진 문제점과 해결 방안을 종합하여 메뉴 구조를 수정한 후 실시하였다. 이를 통하여 메뉴 기반 인터페이스의 평가를 위해 제시되었던 이론적 실험인 SAT를 실제 태스크를 하는 동안의 사용자 눈 움직임을 통해 검증하고자 한다.
- 그 후 피실험자의 Eye-Tracking을 위해 Head Model 생성과 Screen Calibration을 실시하였다. 마지막으로 수행 단계에서는 SAT를 통해 도출된 시나리오를 가지고 실시하였는데, 시나리오에 관한 충분한 이해가 선행된 후 실시되었다. 실험은 gazeTracker의 레코딩과 동시에 실시되었으며, 최종 타겟메뉴에 도달했을 때 확인 버튼을 클릭함으로 종료되었다.
- 본 연구에서는 계층적인 메뉴 구조를 가진 컨버전스 제품으로 이동전화 단말기(모델명: SPH-350)를 선정하여 SAT 및 Eye-Tracking 실험을 실시하였다. 대상 제품은 2~5단계의 깊이를 가지고 있으며, 각 단계는 1~9개의 너비를 가지고 있는 계층형 메뉴 구조다.
- 실험 계획은 SAT와 Eye-Tracking 실험 모두 1차와 2차 실험에서 다른 피실험자들이 동일한 시나리오를 수행하는 Between subject design으로 하였다.
- 5초로 설정하였다. 실험 중 피실험자의 피로 효과를 최소화하기 위해 총 136개의 메뉴 쌍을 34개씩 4번에 나누어 실시하였으며, 각 단계 사이에는 10분 간의 휴식 시간을 제공하였다. SAT는 단지 두 단어만을 제시하여 피실험자의 연상 체계 안에서의 두 단어 간의 연상 정도만을 알아보는 것이기 때문에 학습 효과가 발생하는 것을 방지할 수 있다(Park and Myung, 2004).
- 연구를 위한 실험 순서는 다음과 같다. 우선 피실험자들의 인지 반응 정도를 통해 문제가 있는 메뉴 쌍들을 대상으로 직무 시나리오를 구성하기 위하여 1차 SAT를 실시하였다. 그리고 1차 Eye-tracking 실험은 직무 시나리오에 따른 피실험자들의 시선 행위를 분석함으로 사용자들이 유발할 수 있는 에러를 찾아냄과 동시에 1차 SAT 결과와의 연관성을 확인하기 위한 목적으로 실시하였다.
- 연상 강도에 따라 'Yes' 또는 'No'로 판단한다. 이 때 첫 단어가 제시된 시간부터 결정을 내려 마우스를 클릭할 때까지의 반응 시간과 결과에 따른 정확도를 측정하였으며, 메뉴 쌍 간의 제시 간격은 1.5초로 설정하였다. 실험 중 피실험자의 피로 효과를 최소화하기 위해 총 136개의 메뉴 쌍을 34개씩 4번에 나누어 실시하였으며, 각 단계 사이에는 10분 간의 휴식 시간을 제공하였다.
- 측정된 평균 반응 시간과 정답자 수를 바탕으로 기존 메뉴 구조 체계에 대한 의미적 문제점을 도출하였다. 자료 분석을 위해 SPSS 12.
대상 데이터
- 1차 Eye-Tracking 실험은 이동전화 단말기를 최소 3년 이상 사용한 20~30대 대학원생 8명을 대상으로 실시하였다. 평균 연령은 26.
- 1차 SAT는 이동전화 사용 경험이 5년 이상인 10명을 대상으로 실시하였다. 평균 연령은 29.
- 2차 Eye-Tracking 실험은 1차 Eye-Tracking 의 피실험자와 동일한 조건의 20~30대 대학원생 8명을 대상으로 실시하였다. 평균 연령은 28.
- 2차 SAT는 1차 피실험자와 동일한 조건을 가진 10명을 대상으로 실시하였다. 평균 연령은 28.
- 및 Eye-Tracking 실험을 실시하였다. 대상 제품은 2~5단계의 깊이를 가지고 있으며, 각 단계는 1~9개의 너비를 가지고 있는 계층형 메뉴 구조다.
- 시선 데이터를 측정하기 위한 장비로는 20인치 CRT 모니터와 faceLab Eye-Tracking(Version 4.2.2) 소프트웨어, 그리고 시선을 분석하기 위해 gazeTracker 소프트웨어가 사용되었다. 피실험자의 눈으로부터 화면까지의 시 거리는 약 80~90cm를 유지하도록 하였으며, 태스크 수행을 위한 이동전화 단말기 에뮬레이터는 Flash 8.
데이터처리
- 또한 SAT를 통하여 얻어진 각 작업 시나리오의 반응 시간과 Eye-Tracking 실험에서 도출된 Fixation 및 수행 시간과의 관련성을 알아보기 위하여 상관 분석을 실시하였다. 반응 시간과 Fixation 수 간의 상관 분석(a=0.
- 또한 SAT와 Eye-Tracking 결과 간의 관련성을 파악하기 위해 상관 분석(a=0.05, 양측 검정)을 실시하였다. SAT의 반응 시간과 Fixation 수는 0.
성능/효과
- 1차 SAT를 수행한 결과, 피실험자들의 반응 시간과 정확도를 기준으로 대상 메뉴의 상/하위 메뉴 쌍 간의 의미적인 문제점이 도출되었다. 이를 토대로 사용자의 인지 구조와 제품 메뉴 구조 간의 일치 여부를 확인할 수 있었는데, 실험 결과, 평균 정확도는 79.
- 878로 두 변수, 즉 SAT의 반응시간과 실제 기기를 사용하는 사용자의 Fixation 횟수 간에 매우 강한 상관 관계가 있다는 것을 알 수 있다. SAT의 반응 시간과 Fixation Duration의 상관 계수도 0.881(a = 0.05, 양측 검정)로 매우 강한 상관 관계를 보여 SAT의 반응 시간이 높을수록 Fixation Duration 이 증가함을 알 수 있었다. 정확도와 수행 시간은 상관 계수가 -0.
- 05, 양측 검정)을 실시하였다. SAT의 반응 시간과 Fixation 수는 0.878로 매우 높은 상관관계를 보였으며, SAT의 반응 시간과 Fixation Duration 또한 0.881로 매우 높은 상관 관계를 보였다. 그리고 SAT 의 정확도와 수행 시간 간의 상관 계수는 -0.
- 표 8은 2차 Eye-Tracking 실험 결과이다. 개선된 메뉴 구조를 사용한 Eye-tracking 실험 결과는 2차 SAT와 마찬가지 결과를 보였는데, 각 Task별로 총 Fixation 수, 총 Fixation Duration, 그리고 수행 시간이 현저히 감소함을 알 수 있었다.
- 881로 매우 높은 상관 관계를 보였다. 그리고 SAT 의 정확도와 수행 시간 간의 상관 계수는 -0.993으로 인지적 연상 정도가 낮은 메뉴 쌍을 포함한 직무를 수행할 수록수행 시간이 오래 걸림을 알 수 있었다. 이와 같이 SAT 결과는 과제 수행 시 발생하는 인간의 눈 움직임 결과와 일치함을 알 수 있으므로, 인터페이스의 평가 및 설계를 함에 있어 비용적/시간적으로 효율적일 뿐만 아니라 간단한 SAT 실험만으로도 인터페이스에 대한 사용자의 인지적 반응 및 그에 따른 결과의 예상이 가능하다.
- 88회, Fixation duratione 5, 190msec로 나타났다. 그리고 타겟이 아닌 메뉴를 응시하고 선택하는 일이 빈번히 발생 함으로 다수의 Fixation뿐만 아니라 수행 시간(84.99sec) 또한 증가함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 볼 때, 피실험자에게 [취침 모드]는 [알람] 혹은 [모닝콜과 같이 일정 시간을 지정하여 해당 기능을 설정하는 개념으로 받아들여졌다고 판단되며, 표 5의 사후 인터뷰를 통해서도 확인할 수 있었다.
- 경로로의 눈 움직임을 최소화하면서 원하는 정보를 빠른 시간 내에 찾을 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, 메뉴 기반 인터페이스의 평가 및 설계를 위한 이론적 방법론으로 제시되었던 SAT가 제품을 사용하는 사용자의 인지 모델에 따른 Eye-Tracking 결과와 일치함으로 사용자 중심 인터페이스의 평가 및 설계를 위한 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.
- Task 2와 관련해서는 [소리]의 하위 아이템인 [취침 모드]를 [전자 다이어리]에 재배치하였다. 마지막으로 Task 3에서 수행된 자동응답 설정은 [애니콜 세상]이라는 하위 아이템으로 포함되어 있었으나, [환경 설정]의 하위 아이템으로 재배치시켰으며 어휘 일관성을 유지하기 위하여 [자동응답 설정]으로명칭을 변경하였다. 표 6은 개선된 메뉴의 2차 SAT 결과이다.
- 실시하였다. 반응 시간과 Fixation 수 간의 상관 분석(a=0.05, 양측 검정) 결과 상관 계수가 0.878로 두 변수, 즉 SAT의 반응시간과 실제 기기를 사용하는 사용자의 Fixation 횟수 간에 매우 강한 상관 관계가 있다는 것을 알 수 있다. SAT의 반응 시간과 Fixation Duration의 상관 계수도 0.
- 계층적인 관계의 단어 쌍 (예를 들어, 식물-꽃-장미)을 추출한 후 상위 단어와 하위단어를 피실험자에게 일정한 간격으로 제시하고 그에 따른 반응 시간을 통하여 두 단어 간의 연상 정도를 측정하였다. 반응 시간이 짧을수록 연상 강도가 강하고, 단어 쌍간의 관계가 밀접함을 보여주었다. 또한 Park and Myung(2004) 은 웹사이트 메뉴 구조를 평가하기 위한 방법으로 활성화 확산 모형을 적용하였으며, 사용자의 인지 구조와 메뉴 구조 간의 일치하지 않는 부분을 도출하여 개선함으로 사용자 중심 인터페이스의 개선 및 평가를 위한 이론적 배경으로서의 가능성을 제시하였다.
- 마지막으로 수행 단계에서는 SAT를 통해 도출된 시나리오를 가지고 실시하였는데, 시나리오에 관한 충분한 이해가 선행된 후 실시되었다. 실험은 gazeTracker의 레코딩과 동시에 실시되었으며, 최종 타겟메뉴에 도달했을 때 확인 버튼을 클릭함으로 종료되었다.
- 연구 결과, 1차 SAT(개선 전 메뉴 구조)의 반응 시간과 정확도를 기준으로 의미적인 문제점을 도출할 수 있었다. 이는 1차 Eye-Tracking 실험의 Fixation 수와 Fixation Duration을 통해서도 확인할 수 있었으며, 개선 후의 메뉴를 이용한 SAT와 Eye-Tracking 실험 결과에서도 동일하였다.
- 99sec) 또한 증가함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 볼 때, 피실험자에게 [취침 모드]는 [알람] 혹은 [모닝콜과 같이 일정 시간을 지정하여 해당 기능을 설정하는 개념으로 받아들여졌다고 판단되며, 표 5의 사후 인터뷰를 통해서도 확인할 수 있었다.
- 도출되었다. 이를 토대로 사용자의 인지 구조와 제품 메뉴 구조 간의 일치 여부를 확인할 수 있었는데, 실험 결과, 평균 정확도는 79.4%, 평균 반응 시간은 1.13(± 0.29)초로 나타났다. 표 1은 SAT 결과에 대한 일부분이다.
- 이와 같이 복잡한 정보 구조의 문제점을 개선함으로 시선의 움직임이 보다 계획적인 패턴을 보였으며, 불필요한 Fixation이 감소하고 모호한 메뉴인 경우 발생하는 Fixation Duration의 지연이 감소함에 따라, 전반적인 수행도가 향상되어 사용자의 정신 모형과 일치하는 사용자 중심 메뉴 구조로 개선되었음을 알 수 있었다.
- 이와 같이 하위 메뉴로의 연상 불일치는 작업 수행도 저하 및 인지적 과부하로 연결됨을 알 수 있었으며, 이론적 방법론으로 제시되었던 SAT 결과가 실제 태스크를 수행하는 피실험자의 Eye-Tracking 결과를 통해서도 유사하게 나타남을 알 수 있었다.
- 05, 양측 검정)로 매우 강한 상관 관계를 보여 SAT의 반응 시간이 높을수록 Fixation Duration 이 증가함을 알 수 있었다. 정확도와 수행 시간은 상관 계수가 -0.933(a = 0.05, 양측 검정)으로 나타나 SAT에서 정확도가 높을수록 실제 태스크 수행 시간은 현저히 감소함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 실제 태스크 수행 실험을 하지 않고도 SAT 를 통하여 메뉴의 의미 구조 평가에 대한 결과를 예상할 수 있음을 의미한다.
- 즉 SAT 결과를 바탕으로 메뉴 구조를 수정할 경우 불필요한 경로로의 눈 움직임을 최소화하면서 원하는 정보를 빠른 시간 내에 찾을 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, 메뉴 기반 인터페이스의 평가 및 설계를 위한 이론적 방법론으로 제시되었던 SAT가 제품을 사용하는 사용자의 인지 모델에 따른 Eye-Tracking 결과와 일치함으로 사용자 중심 인터페이스의 평가 및 설계를 위한 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.
- 이는 표 5의 사후 인터뷰 결과를 통해서도 알 수 있었다. 총 Fixation 수는 108.88회, Fixation Duratione 7, 875msec로 태스크의 높은 난이도로 인해 Fixation 수와 Fixation Duration이 현저히 증가함을 알 수 있었으며, 총 수행 시간은 151.92sec로 높게 나타났다.
- 그러나 대부분 피실험자들의 수행에서는 [SKT 서비스] 또는 [환경 설정]의 [메모리 관리자]를 선택하였다(표 3). 총 Fixation 수는 159.13회, Fixation duratione 7, 755msec로 나타났으며 수행 시간이 193.05sec로 비교적 길게 나타났다.
후속연구
- 않았다. 추후에는 활성화 확산의 비대칭 전이 현상이 제품을 사용하는 사용자의 기억 인출 정도에 어떠한 결과를 가져오는지, 그에 따른 영향은 무엇인지에 관한 연구가 필요할 것으로 보인다.
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