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문제 정의
- 실제상황을 대상으로 실험을 하면, 실험마다 주시상황이 달라지고, 동영상을 대상으로 실험하게 되면, 각 상황에 따른 3차원적인 시선이동을 모두 주사경로에 포함시켜 분석해야 하는데 데이터량이 방대해질뿐만 아니라 상황을 한정할 수 없게 됨으로써 실험 데이터의 객관성을 확보할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서 정지상으로 제한한 실험환경에 국한하여 공간탐색알고리즘을 파악하는 것을 목적으로 두고 주사경로를 분석하고 있다.
- 본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 탐색과정에서 나타나는 자연시 활동에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다.
- 본 연구에서는 눈 깜빡임과 공간에서 이탈한 시간을 해당 공간에 대한 탐색활동이 단절된 시간으로 보았다. 즉 해당 공간에 시선이 머문 시간과 단절된 시간으로 구분하고, 머문 시간대의 주시데이터를 연속적으로 연결한 주사경로가 가지는 특징을 분석대상으로 하였다.
- 시간구간에 따라 주사유형의 비율에 변화가 있었는데, 전체적인 경향을 살펴보기 위해 선형 추세선을 통한 변화특성을 살펴본 것이 이다.
- 공간탐색과정에서 사인과 공간정보와의 관계 속에서 시각탐색활동의 특성을 찾아낼 수 있다면 공간계획과정에서 효과적인 사인계획이 가능하며, 인간과 공간(사인을 포함)과의 상호작용 메커니즘 규명에 대한 실마리를 제공할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 공간사용자의 자연스러운 시각탐색활동에 나타난 주시데이터로부터 주사경로를 유형화시키고, 시각 활동 특성을 분석함으로써 공간탐색알고리즘에 대한 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다.
제안 방법
- <표 6>의 6개 시간구간에 나타난 주사유형을 분류하는 과정에서 주사유형이 시간구간의 경계에 걸쳐 출현하는 경우가 다수 발생하게 되었다. 2개의 시간구간에 걸쳐 주사가 출현하는 경우에는 주사의 시점이 된 것은 앞 시간구간에 속하므로, 앞 시간구간에 포함시켜 각 시간구간별 주사유형의 출현빈도와 유형특성을 분석하였다. <표 7>은 8번 피험자의 Ⅰ시간구간에 나타난 15개의 주사유형 사례와 판정이다.
- 6개 시간구간 중에서 시간구간 『Ⅰ』을 사례로 유형별 특징을 살펴보았다. 피험자별 주사빈도가 다르게 나타난 관계로, 시간구간의 출현빈도를 비율로 정리한 것이 <표 10, 그림 6>이다.
- ⑥ 시간구간별 주사유형을 분석하여 특징을 기술하고, 주사유형과 주사개수의 증감에 따른 공간탐색특성 정리를 통해 공간탐색과정에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석한다.
- 공간에 대한 주시실험은 정지상과 실제 상황을 대상으로 하는 실험이 있으나, 본 연구에서는 정지상을 통한 모니터 실험을 하였다. 실제상황을 대상으로 실험을 하면, 실험마다 주시상황이 달라지고, 동영상을 대상으로 실험하게 되면, 각 상황에 따른 3차원적인 시선이동을 모두 주사경로에 포함시켜 분석해야 하는데 데이터량이 방대해질뿐만 아니라 상황을 한정할 수 없게 됨으로써 실험 데이터의 객관성을 확보할 수 없는 문제점을 가지고 있다.
- 본 연구는 공간사용자의 자연스러운 공간탐색활동을 분석하기 위해 사람의 왕래가 빈번한 공공 공간 중에서 지하철 로비공간을 선택하였다. 지하철 홀 공간은 방문자가 개찰구를 나와 처음 접하는 공간인 동시에 길 찾기와 같은 사인정보에 대한 수요가 있는 공간이다.
- ⑤ 주사경로의 특성을 분석하기 위해서는 시간구간의 범위를 설정할 필요가 있다. 본 연구에서는 시간구간을 30초로 설정하여 실험시간 3분 동안 출현한 주사유형을 판정하고, 6개 유형화로 정리하였다.
- 시간구간별 전체 주사유형의 출현개수가 다른 관계로, 본 절에서는 전체 주사유형에 대한 비율로 주사유형의 분포 분석을 통해 공간 탐색과정에서 시간구간의 변화에 따른 주사경로의 특성을 분석하였다. 『집중』은 시간구간 Ⅱ에서 『순환』보다 낮아지지만, 그 이후 시간구간에서는 계속해서 높아져 Ⅴ～Ⅵ에서는 전체 주사유형의 40.
- 실제 상황에서는 실험시간마다 보행자의 움직임이 달라지는 문제가 있으므로, 보행환경을 고정하였다.
- 실험에 사용된 시각장치(ViewPoint Eye Tracker PC-60 scene Camera)는 턱과 이마를 고정시켜 진행하는데, 피험자의 눈과 모니터와의 거리는 650㎜이며, 모니터의 크기는 509×286㎜이다. 암실 순응 후 화상에 대해 측정점과 눈의 초점을 맞추는 캘리브레이션을 16개의 주시 포인트에 대해 실시하고, 다른 모니터를 통해 측정자가 실험상황을 통제하였다. 실험시간 1분이 경과한 시점에 피험자에게 실험장치의 정상작동여부를 표시하게 하고, 오류가 나타난 경우 2회까지 재실험을 실시하지만, 통과하지 못하면 제외하였다.
- 연구의 방법으로는 지하철 로비공간의 사진을 대상으로 피험자 시선추적실험을 통해 공간사용자의 탐색 활동의 특징을 분석하였다. 연구과정은 다음과 같다.
- 눈 깜빡임으로 인해 획득되던 공간정보의 단절이 발생하고, 따라서 다시 공간정보에 재 초점을 맞추는 과정을 반복하게 된다. 이러한 공간사용자의 자연스러운 시각 활동에 초점을 맞춰, 눈이 반복적으로 만들어 내는 고정과 이동을 주사경로의 특성으로 분석함으로써 주시특성과 주사경로 알고리즘을 정의하는 것이 가능하다. 한편, 실제 공간에서는 실험에 참여한 피험자가 공간을 주시하는 과정에서 눈 깜빡임 동작만이 정보획득을 단절시키는 요인으로 작용하지만, 실험공간에서의 주시활동에서는 주시대상이 되는 화상의 범위를 벗어난 주시이탈도 주사경로를 단절시키는 요인으로 작용한다.
- 왜냐하면 인간의 눈은 잔상효과를 가지고 있는데, 30회/1초 이상 반복해서 보여주어야 연속된 것으로 인식되고, 인간이 감지할 수 있는 가장 짧은 시간은 100분의 3초(=30㎳)이기 때문이다. 이러한 기존 시각과 지각에 대한 이론을 근거로 본 연구에서는 분석을 위한 주시데이터의 최소 시간을 0.03초로 설정할 수 있는데, 이러한 이유에서 60개/1초로 기록된 데이터를 30개/1초로 감량하여 주사경로 분석에 사용하였다.
- 주사경로 알고리즘을 분석하기 위해 본 연구에서는 과 같이 주시시간의 구간을 30초 간격으로 설정하여, 시간구간별 주사경로에 나타난 탐색특성을 분석하였다.
- 주사경로를 분석하기 위한 주시데이터의 연속성을 3회 이상으로 설정하여 기록된 주시데이터를 분석하였다. 최초 기록된 주시데이터에는 <표 2>와 같이 ① 분석포함 데이터와 ⑤분석제외 데이터로 나눌 수 있다.
- 주시데이터에서 어떤 특정 지점을 연속적으로 고정해서 주시했다는 것을 증명하기 위해 프로그램을 자체 제작하여 연속주시를 판정하였다. 시선의 집중을 나타내는 중심와는 원형으로 해당 공간을 주시했는데 비해, 실험에서 얻어진 주시데이터는 [x, y]축으로[0～1]의 동일한 범위로 기록되었다.
- 즉 실험에 사용된 화상의 『가로×세로』의 크기가 다른 관계로, 주시 데이터에 대한 가로방향의 크기를 보정하여 [x, y]축이 같은 비례를 가진 데이터로 조정하였다.
- 본 연구에서는 눈 깜빡임과 공간에서 이탈한 시간을 해당 공간에 대한 탐색활동이 단절된 시간으로 보았다. 즉 해당 공간에 시선이 머문 시간과 단절된 시간으로 구분하고, 머문 시간대의 주시데이터를 연속적으로 연결한 주사경로가 가지는 특징을 분석대상으로 하였다. <표 5>의 내용을 보면, 전체 시간에서 주사를 위해 사용된 시간은 약 99.
- 8 이상에 학생을 대상으로, 2013년 11월 19일 · 25일에 피험자 개별 실시하였다. 피험자가 모니터에 제시된 화상에만 집중할 수 있도록 주변 환경을 어둡게 하고, 시각장치를 착용한 상태에서 30초간 순응시간을 갖게 하였다. 실험에 사용된 시각장치(ViewPoint Eye Tracker PC-60 scene Camera)는 턱과 이마를 고정시켜 진행하는데, 피험자의 눈과 모니터와의 거리는 650㎜이며, 모니터의 크기는 509×286㎜이다.
대상 데이터
- ④ 피험자별 주시데이터로부터 주사빈도를 추출하고, 분석 대상 유효 주시데이터의 범위로부터 분석 대상 피험자의 데이터를 선정하였다.
- 공간 촬영에는 사람의 눈이 보는 각도와 비슷한 35㎜~50㎜의 렌즈의 초점거리 카메라를 사용하는 것이 일반적이지만, 본 실험에서 사용되는 시선추적 기기의 모니터가 광폭인 점을 고려하여 넓게 조망되는 28㎜(화각 75°) 초점거리 렌즈를 사용하였다.
- 사진촬영은 2013년 11월 10 · 19일 출퇴근 시간대와 한가한 시간대에 1.5m 높이에서 촬영하였다.
- 연속주시 3회의 판정에 따른 <표 3>의 데이터를 대상으로 한 분석과정을 선형화 모식도로 나타낸 것이 <그림 4>이다. 수평선을 중심으로 하단에 표기된 번호가 주사분석을 위한 프로그램을 통해 최종 선정된 데이터이다.
- ② 주시실험을 위한 공간을 선정하고, 시선추적실험을 통해 주시데이터를 추출한다. 실험대상은 성별에 따른 공간지각에 차이가 있다는 기존연구를 바탕으로 피험자 그룹 『여성』으로 한정하였다.
- 실험에 사용된 시각장치(ViewPoint Eye Tracker PC-60 scene Camera)는 턱과 이마를 고정시켜 진행하는데, 피험자의 눈과 모니터와의 거리는 650㎜이며, 모니터의 크기는 509×286㎜이다.
- 안경이나 렌즈를 미착용한 상태에서 시력 0.8 이상에 학생을 대상으로, 2013년 11월 19일 · 25일에 피험자 개별 실시하였다.
- 주시 실험은 건축 및 실내디자인학과에 재학 중인 30명의 여학생을 대상으로 실시하였다. 안경이나 렌즈를 미착용한 상태에서 시력 0.
- ①은 실험화상의 범위에 들어 온 데이터를 의미하는데, 이것은 다시 ②③④의 3가지 데이터로 분리된다. 최종적으로 주사경로 판정을 위해 사용된 데이터는 ③번이며, ②번 데이터는 연속3회를 만들어 주기 위해 앞에 존재하는 2개의 데이터이며, ④번 데이터는 중심와 범위에 벗어난 경우이다. 연속주시 3회의 판정에 따른 <표 3>의 데이터를 대상으로 한 분석과정을 선형화 모식도로 나타낸 것이 <그림 4>이다.
성능/효과
- 에서 정의한 연속주시에 따른 판정을 통해 최종 분석에 활용하는 주사 데이터는 의 평균 2,998.2개로, 55.6%가 유효한 것으로 나타났다.
- 『수직』은 빈도가 매우 낮았으며, 『수평 · 대각』은 평균 13.5%․5.7%의 빈도로 매우 낮게 나타났다.
- 그 결과 40회 미만이 6명, 130회 이상이 3명의 피험자가 대상이 되었으며, 이를 제척한 결과, 의 [후]와 같이 71.9회의 주사빈도에 평균 2.7초로 나타났다.
- 넷째, 오랫동안 공간을 주시하게 되면, 눈 깜빡임이나 화상범위를 벗어나는 주시단절이 많아지면서 주사 유형 개수가 증가하게 되는데, 주사유형으로 『순환 · 혼합』은 조금씩 감소하지만, 『집중』주사가 크게 증가하는 경향이 있다.
- 둘째, 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 길어질수록 주사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 긴 시간 동안 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따른 피로나 활발한 탐색이 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다.
- 피험자의 주시데이터는 『0～1』 범위에 좌표(x, y)로 저장되는데, 해당공간을 벗어난 곳을 주시하어나 눈을 깜빡이면, [0]미만 혹은 [1]을 초과한 데이터로 저장된다. 본 실험에서 사용한 기기는 1초에 60개의 데이터로 기록되는데, 기록횟수가 높을수록 주시점이 연속적으로 기록되어 연속된 주사경로를 가지는 것으로 볼 수 있으나, 기록된 시각 데이터 모두를 유효한 정보로 볼 수는 없다. 왜냐하면 인간의 눈은 잔상효과를 가지고 있는데, 30회/1초 이상 반복해서 보여주어야 연속된 것으로 인식되고, 인간이 감지할 수 있는 가장 짧은 시간은 100분의 3초(=30㎳)이기 때문이다.
- 셋째, 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, 『집중』은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, 『대각 · 수직』은 완만한 증가를 보이는 반면, 『순환 · 혼합 · 수평』은 감소 경향을 보이고 있다.
- 9초8)이다. 연속3회에서 주사개수가 평균 71.9개이므로, 약 45.7회 주사가 일어나며, 1회 주사에 평균 1.5초로 나타났다.
- 9초8)이다. 연속3회에서 주사개수가 평균 71.9개이므로, 약 45.7회 주사가 일어나며, 1회 주사에 평균 1.5초로 나타났다.
- 전체 피험자의 주사 횟수의 분포를 살펴본 결과, 와 같이 40회와 130회 전후에서 큰 변화가 있는 것으로 나타나고 있다.
- 즉 시간구간의 증가에 따라 『집중 · 대각 · 수직』주사유형은 증가했으며, 『순환 · 혼합 · 수평』은 감소했다.
- 첫째, 전체 시간에서 주사를 위해 사용된 시간은 99.9초이다. 연속 3회에서 주사개수가 평균 71.
후속연구
- 따라서 시선고정에 필요한 시간을 얼마로 설정할 것인가에 따라 주시특성을 해석하는 내용이 달라질 수 있는데, 본 연구에서는 시각정보가 뇌에 기억되기 위해서는 지각을 필요로 하며, 지각되기 위해서는 대상에 『주의가 집중』이 필요하다. 따라서 0.
- 본 연구에서 분석된 알고리즘특성은 향후 인간의 감성과 감각이 융합되어 접목 가능한 뉴로 디자인 분야에 DB를 제공하는 단초가 될 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.