This study has estimated the traits of conscious eye moving with the objects of the halls of subway stations. For that estimation, the observation data from eye-tracking were matched with the experiment images, while an independent program was produced and utilized for the analysis of the eye moving...
This study has estimated the traits of conscious eye moving with the objects of the halls of subway stations. For that estimation, the observation data from eye-tracking were matched with the experiment images, while an independent program was produced and utilized for the analysis of the eye moving in the selected sections, which could provide the ground for clarifying the traits of space-users' eye moving. The outcomes can be defines as the followings. First, The application of the independently produced program provides the method for coding the great amount of observation data, which cut down a lot of analysis time for finding out the traits of conscious eye moving. Accordingly, the inclusion of eye's intentionality in the method for extracting the characteristics of eye moving enabled the features of entrance and exit of particular objects with the course of observing time to be organized. Second, The examination of eye moving at each area surrounding the object factors showed that [out]${\rightarrow}$[in], which the line of sight is from the surround area to the objects, characteristically moved from the left-top (Area I) of the selected object to the object while [in]${\rightarrow}$[out], which is from the inside of the object to the outside, also moved to the left-top (Area I). Overall, there were much eye moving from the tops of right and left (Area I, II) to the object, but the eye moving to the outside was found to move to the left-top (Area I), the right-middle (Area IV) and the right-top (Area II). Third, In order to find if there was any intense eye-moving toward a particular factor, the dominant standards were presented for analysis, which showed that there was much eye-moving from the tops (Area I, II) to the sections of 1 and 2. While the eye-moving of [in] was [I $I{\rightarrow}A$](23.0%), [$I{\rightarrow}B$](16.1%) and [$II{\rightarrow}B$](13.8%), that of [out] was [$A{\rightarrow}I$](14.8%), [$B{\rightarrow}I$](13.6%), [$A{\rightarrow}II$](11.4%), [$B{\rightarrow}IV$](11.4%) and [$B{\rightarrow}II$](10.2%). Though the eye-moving toward objects took place in specific directions (areas), that (out) from the objects to the outside was found to be dispersed widely to different areas.
This study has estimated the traits of conscious eye moving with the objects of the halls of subway stations. For that estimation, the observation data from eye-tracking were matched with the experiment images, while an independent program was produced and utilized for the analysis of the eye moving in the selected sections, which could provide the ground for clarifying the traits of space-users' eye moving. The outcomes can be defines as the followings. First, The application of the independently produced program provides the method for coding the great amount of observation data, which cut down a lot of analysis time for finding out the traits of conscious eye moving. Accordingly, the inclusion of eye's intentionality in the method for extracting the characteristics of eye moving enabled the features of entrance and exit of particular objects with the course of observing time to be organized. Second, The examination of eye moving at each area surrounding the object factors showed that [out]${\rightarrow}$[in], which the line of sight is from the surround area to the objects, characteristically moved from the left-top (Area I) of the selected object to the object while [in]${\rightarrow}$[out], which is from the inside of the object to the outside, also moved to the left-top (Area I). Overall, there were much eye moving from the tops of right and left (Area I, II) to the object, but the eye moving to the outside was found to move to the left-top (Area I), the right-middle (Area IV) and the right-top (Area II). Third, In order to find if there was any intense eye-moving toward a particular factor, the dominant standards were presented for analysis, which showed that there was much eye-moving from the tops (Area I, II) to the sections of 1 and 2. While the eye-moving of [in] was [I $I{\rightarrow}A$](23.0%), [$I{\rightarrow}B$](16.1%) and [$II{\rightarrow}B$](13.8%), that of [out] was [$A{\rightarrow}I$](14.8%), [$B{\rightarrow}I$](13.6%), [$A{\rightarrow}II$](11.4%), [$B{\rightarrow}IV$](11.4%) and [$B{\rightarrow}II$](10.2%). Though the eye-moving toward objects took place in specific directions (areas), that (out) from the objects to the outside was found to be dispersed widely to different areas.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 시선 이동 특성 추출방법의 제시를 통해, 시선 이동을 도식화할 수 있었는데, 이를 통해 공간에서 시선 이동의 진․출입관계를 살필 수 있었다는 측면에서시선추적 연구의 새로운 방향성을 제시하였다. 이러한 연구방법의 제시는 시선추적을 응용한 연구를 확대시킴에 있어 중요한 촉매 역할이 기대된다.
실험공간으로는 <그림 1>의 지하철 홀 공간 이미지를 선정하였다. 본 연구는 특정 공간요소를 향한 시선의 의식적 이동특성과 데이터를 추출하기 위한 방법을 제안하기 위해 기획된 연구이기 때문에, 선택대상 요소의 선정에 따른 의미보다 시선 이동 특성 추출 방법에 연구의 초점을 맞추었다.
본 연구에서는 시선추적을 이용한 분석방법의 가능성을 타진하기 위해, 시선의 움직임에 초점을 맞춰 공간을 주시하는 과정에서 발생하는 시선 이동 특성을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는, 지하철 홀 공간을 대상으로, 시선의 의식적 이동 특성 추출 방법을 제시하고 있다. 시선 이동분석을 위해, 이동 특성을 표시할 수 있는 프로그램을 자체 개발하고, 시선추적을 통해 획득한 주시데이터와 실험 이미지를 매칭시켜, 선택된 영역에 대한 시선이동을 분석하였다.
본 절에서는 4.3절의 각 구역에서 발생한 시선이동 비율을 대상으로 우세한 특징을 가진 시선이동을 종합적으로 살펴보았다. <표 8>에서 10% 이상을 보인 이동만을 우세 기준으로 삼고 정리한 것이 <표 12>이다.
제안 방법
① 시선추적실험을 위한 이미지를 촬영하고 시선추적 실험을 통해 획득한 주시데이터를 분석한다.
② 분석과정에서 시지각 이론과 기존 연구 성과를 바탕으로 획득한 주시데이터를 조정하고, 자체 개발한 프로그램을 통한 유효성 연산을 실시한다.
③ 주시시간의 흐름에 따른 분석을 위해 분석 시간범위를 10초 단위로 설정하고, 전체데이터와 10초 단위로 분할한 데이터를 비교하여 분할에 따른 적정성을 검토하였다.
③ 프로그램 판정 결과를 도식화시키기 위해 와 같이 해당 요소에 대한 주시영역을 6구역(Ⅰ-Ⅵ)과3부위(A-C)로 나누어 시선의 이동특성을 분석하였다.
④ 참가자별 18개 시간범위에 나타난 시선의 이동특성을 선택 영역의 입․출입 프로그램을 통해 산출하고, 그 과정을 과 같이 이미지로 저장하였다.
⑤ 대상을 와 같이 6개 구역과 3개 부위로 영역을 분할하여, 시선 이동 특성을 분석하였다.
⑤ 프로그램을 통한 세부 분석과정에서는 유효율 검증을 거친 참가자의 데이터를 기준으로 주시시간을 10초씩 분할하여 연속주시 6회에 나타난 시선이동경로를 파악하였다.
⑥ 주시는 방향이 존재하게 되는데,5) 선택대상 요소를 향한 시선의 진․출입([in]․[out])특성을 분석하고, 도식화를 통해 시선의 이동 특성을 분석하였다.
92초)로 크지 않은 것으로 판단되었다. 따라서 이후 데이터의 분석에서는 18개 시간범위로 분절한 데이터를 대상으로 시선의 이동특성을 분석하였다.
본 연구에서는, 지하철 홀 공간을 대상으로, 시선의 의식적 이동 특성 추출 방법을 제시하고 있다. 시선 이동분석을 위해, 이동 특성을 표시할 수 있는 프로그램을 자체 개발하고, 시선추적을 통해 획득한 주시데이터와 실험 이미지를 매칭시켜, 선택된 영역에 대한 시선이동을 분석하였다. 시선 이동 추출 방법의 적용을 통해, 공간사용자가 의도성을 가지고, 공간에서 어떤 시선이동을 했는지를 밝히는 근거를 마련하였다.
시선추적실험을 통해 획득한 주시데이터는 와 같이 자체 제작한 프로그램을 통해 판정과 중심점을 표시하고, [입(in)․출(out)입]분석을 통해 시선의 이동 경로 특성을 판정하였다.
8 이상인 참가자를 대상으로 2013년 11월 19, 25일 실시하였다. 실험방법은 참가자 개별실험을 원칙으로 하였다. 참가자는 모니터에 제시된 화상에만 집중할 수 있도록, 주변 환경을 어둡게 하고, 시각장치를 착용한 상태에서 30초간 순응시간을 갖게 한 후, 3분 동안 실시하였다.
는 턱과 이마를 고정시켜 사용하는데, 참가자의 눈과 모니터와의 거리는 650 ㎜이며, 모니터의 크기는 509×286 ㎜이다. 암실 순응 후, 화상에 대해 측정점과 눈의 초점을 맞추기 위해, 16개 주시 포인트에 대해 교정(calibration)을 실시하고, 다른 모니터를 통해 측정자가 실험상황을 통제하였다. 한편, 시선추적 실험에서는 오류가 빈번히 일어나는데, 이러한 오류를 검증하기 위해 실험시간 1분이 경과한 시점에 참가자에게 실험장치의 정상작동 여부를 표시하게 하였으며, 만약 오류가 나타난 경우에는 2회까지 재실험을 실시하지만 통과하지 못하면 제외하였다.
이렇게 시선 이동 추출 프로그램을 통해 연산하고, 좌표 데이터와 이미지가 같이 저장된 데이터를 근거로 시선 이동 특성을 분석하였다.
첫째, 자체 프로그램을 이용하여 방대한 량의 주시데이터를 코딩하는 방법을 제시함으로써, 시선의 의식적 이동특성을 밝히기 위한, 분석시간을 획기적으로 단축시켰다. 이를 통해, 시선의 이동특성을 추출하는 방법에 시선의 의도성을 포함시켜, 주시시간의 흐름에 따라 특정대상에 대한 진․출입특성을 정리할 수 있었다.
주시데이터에서 어떤 특정 지점을 연속적으로 고정해서 주시하는 결과와 특정 공간 요소에 대한 주시의 [입(in)·출(out)입]을 판정하는 프로그램을 제작하여 시선의 의식적 이동특성을 살펴보았다.
한편, 시간범위를 10초로 분할하는 과정에서 연속주시6회 데이터의 일부가 분절될 가능성이 있다. 주시데이터의 분절에 따른 감소율이 높으면 주시특성에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있다는 측면에서, 참가자별 전체와 시간분할에 따른 유효개수를 산출하고 감소율을 살펴보았다.
실험방법은 참가자 개별실험을 원칙으로 하였다. 참가자는 모니터에 제시된 화상에만 집중할 수 있도록, 주변 환경을 어둡게 하고, 시각장치를 착용한 상태에서 30초간 순응시간을 갖게 한 후, 3분 동안 실시하였다.
첫째, 자체 프로그램을 이용하여 방대한 량의 주시데이터를 코딩하는 방법을 제시함으로써, 시선의 의식적 이동특성을 밝히기 위한, 분석시간을 획기적으로 단축시켰다. 이를 통해, 시선의 이동특성을 추출하는 방법에 시선의 의도성을 포함시켜, 주시시간의 흐름에 따라 특정대상에 대한 진․출입특성을 정리할 수 있었다.
대상 데이터
최초 획득한 데이터를 대상으로 유효율을 검증한 결과90% 미만의 참가자가 5명되었다. 5명을 제외한 25명을 최종 분석대상으로 하였다.
① 시선추적 실험을 통해 획득한 주시데이터는 60개/1초로 저장되는데, 이것을 30개/1초로 감량하여 평균10,800개의 데이터를 5,400개로 조정하였다.
사진촬영은 2013년 11월 10ㆍ19일 1.5 m 높이에서 촬영하였으며, 28 ㎜(화각 75°) 초점거리 렌즈를 사용하였다.
시선의 의식적 이동 특성 분석을 위한 분석대상으로 의 실험이미지 중심에 위치한 소녀를 설정하였다.
실험공간으로는 의 지하철 홀 공간 이미지를 선정하였다.
실험에 사용된 시각장치15)는 턱과 이마를 고정시켜 사용하는데, 참가자의 눈과 모니터와의 거리는 650 ㎜이며, 모니터의 크기는 509×286 ㎜이다.
’라는 목적성 문구를 제시하고 실험을 실시하였다. 주시 실험은 건축 및 실내디자인학과에 재학 중인 30명의 여학생 중에서, 안경이나 렌즈를 미착용한 시력 0.8 이상인 참가자를 대상으로 2013년 11월 19, 25일 실시하였다. 실험방법은 참가자 개별실험을 원칙으로 하였다.
성능/효과
3개 부위에 대한 시선의 진․출입 이동을 보면, 부위별로 1.9~5.2% 범위에서 차이가 나타났다. 구체적으로[A]부위는 [out]→[in]에 비해 [in]→[out]이 1.
4.1절 (1)항의 구역별 이동에서는 Ⅰ․Ⅳ에서 [in]․[out]의 차이가 크게 발생했지만, 부위의 이동에서 큰 차이가 없는 것에서부터 대상요소에 대한 시선의 이동에 특색이 없다는 것을 확인할 수 있었다.
그 결과 에 정리한 바와 같이, 감소율이 평균1.36%로 27.7개(0.92초)로 크지 않은 것으로 판단되었다.
넷째, 분석 대상이 된 3개 부위에 대한 시선의 이동을 보면, [A]부위는 [out]→[in]에 비해 [in]→[out]이 1.9%높게 일어났으며, [B]부위에서는 [out]→[in]이 5.2%, [3]분위에서는 [in]→[out]가 3.3% 높게 나타났다.
다섯째, 어떤 요소를 향해 시선 이동이 강하게 나타났는지를 밝히기 위해 우세 기준을 제시하고 분석한 결과,Ⅰ․Ⅱ구역에서 [A․B]부위로 향하는 시선이동이 많았음을 확인할 수 있다. [out]→[in]은 [Ⅰ→A]에서 23.
셋째, 주변 구역에서 대상으로 향하는 [out]→[in]은 선택대상의 Ⅰ구역에서 대상으로 이동하는 특징이 있으며, 대상 내부에서 밖으로 향하는 [in]→[out]도 Ⅰ구역으로 이동한 것을 확인할 수 있었다.
이러한 내용으로 볼 때, [out]→[in]은 선택대상의 좌측상부(Ⅰ구역)에서 선택대상 요소로 이동하는 특징이 있었으며, [in]→[out]도 좌측상부(Ⅰ구역)로 이동한 것을 확인할 수 있었다.
2%로 시선이 이동했다. 이러한 내용을 통해, 구역에서 대상으로의 [in] 시선이동은 특정 방향(구역)으로 일어난데 비해, 대상요소에서 밖으로의 [out] 시선이동은 다양한 구역으로 폭넓게 분산되었다는 것을 확인할 수 있었다.
셋째, 주변 구역에서 대상으로 향하는 [out]→[in]은 선택대상의 Ⅰ구역에서 대상으로 이동하는 특징이 있으며, 대상 내부에서 밖으로 향하는 [in]→[out]도 Ⅰ구역으로 이동한 것을 확인할 수 있었다. 전체적으로는 Ⅰ․Ⅱ구역에서 대상으로 향하는 시선이동이 많았으나, 밖으로 향하는 시선이동은 Ⅰ구역과 Ⅳ구역․Ⅱ구역으로 이동한 것을 알 수 있었다.
즉, Ⅱ구역에 비해 Ⅰ구역에서의 [in]·[out]을 통한 시선이동이 높았던 것을 확인할 수 있었다.
최초 획득한 데이터를 대상으로 유효율을 검증한 결과90% 미만의 참가자가 5명되었다. 5명을 제외한 25명을 최종 분석대상으로 하였다.
후속연구
연구 영역의 확장은 시선추적을 이용한 연구에도 적용되고 있다. 실험을 통해 획득된 주시데이터와 실험이미지를 매칭 시켜 분석하는 기술의 개발과 적용을 통한 시선 이동 특성의 추출방법은 사용자의 시선의 움직임을 이해하고, 쾌적한 공간을 제공함에 있어 좋은 계기를 만들어 줄 것이다.
하지만 연구목적이나 의도에 따라서는 디자인요소나 공간의 디자인에 영향을 끼칠 수 있는 요소를 대상으로 시선의 이동을 분석하는 것이 가능하다는 것을 제시하였다. 이러한 방법을 통한다면, 디자인에 영향을 끼치거나 저해하는 요소를 추출하는 것도 가능할 것으로 사료된다. 향후 연구에서는 공간감에 영향을 끼치는 요소를 대상으로 디자인요소가 시지각 차이에 끼치는 영향으로 확대시키는 후속연구가 필요하다고 하겠다.
본 연구는 시선 이동 특성 추출방법의 제시를 통해, 시선 이동을 도식화할 수 있었는데, 이를 통해 공간에서 시선 이동의 진․출입관계를 살필 수 있었다는 측면에서시선추적 연구의 새로운 방향성을 제시하였다. 이러한 연구방법의 제시는 시선추적을 응용한 연구를 확대시킴에 있어 중요한 촉매 역할이 기대된다. 이번 분석과정에서는 선택대상으로 실험공간의 중간에 위치한 요소를 선정하였다.
이러한 방법을 통한다면, 디자인에 영향을 끼치거나 저해하는 요소를 추출하는 것도 가능할 것으로 사료된다. 향후 연구에서는 공간감에 영향을 끼치는 요소를 대상으로 디자인요소가 시지각 차이에 끼치는 영향으로 확대시키는 후속연구가 필요하다고 하겠다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
시선추적 장치를 통해 측정할 수 있는 것은 무엇인가?
한편 심리학자 엘리자베스 처칠은 "무엇이 사람들의 관심을 끄는지를 알아내는 것은 점점 중요해지고 있다”1)고 했는데, 시선추적 장치를 이용하면 사람들이 어디를 먼저 보는지, 얼마나 빈번하게, 얼마나 오래 보는지, 어떠한 감정을 가지고 보고 있는지, 어디를 건너뛰어 보고 있는지 등을 측정할 수 있다. 이러한 측정은 사후 설문조사와 같은 방법에서 발생할 수 있는 기억의 변형이나 왜곡에 영향을 받지 않기 때문에, 시선추적을 이용한 시각적 주의 측정은 데이터 측정 상에 개입할 수 있는 가외 변인을 효과적으로 통제하여 신뢰할 수 있는 자료를 수집할 수 있다.
시선추적 장치를 통해 수집된 데이터는 어떤 장점이 있는가?
한편 심리학자 엘리자베스 처칠은 "무엇이 사람들의 관심을 끄는지를 알아내는 것은 점점 중요해지고 있다”1)고 했는데, 시선추적 장치를 이용하면 사람들이 어디를 먼저 보는지, 얼마나 빈번하게, 얼마나 오래 보는지, 어떠한 감정을 가지고 보고 있는지, 어디를 건너뛰어 보고 있는지 등을 측정할 수 있다. 이러한 측정은 사후 설문조사와 같은 방법에서 발생할 수 있는 기억의 변형이나 왜곡에 영향을 받지 않기 때문에, 시선추적을 이용한 시각적 주의 측정은 데이터 측정 상에 개입할 수 있는 가외 변인을 효과적으로 통제하여 신뢰할 수 있는 자료를 수집할 수 있다. 실제로, 많은 연구 결과들이 시각적 주의와 기억과의 관련성을 밝히고 있으며, 어떤 요소에 시각적 주의를 할당할수록 주의 집중한 요소를 더 잘 회상하거나 재인할 수 있다고 보고하고 있다.
Eye Tracker는 무엇인가?
시각의 특성을 연구하기 위해서는 특수한 측정 장치와 정교한 분석기술이 필요하다.Eye Tracker는 시선추적 참가자의 눈동자 위치를 측정하고, 대위법(對位法) 계산을 통해, 실시간으로 시선운동을 추적하고 저장하기 위해 개발된 첨단 장비이다.1960년대 이후 다양한 장치가 개발되었고, 인간의 시선의 움직임에 대한 연구가 사진, 신문, TV 등의 이미지를 대상으로 많은 성과가 보고되고 있다.
참고문헌 (15)
다케우치 가로우, 박정용 역, 시간론, 초판, 전나무숲, 서울, 2011
Robert L.Solso, 신현정.유상욱 옮김, 시각심리학, 초판, 시그마프레스, 서울, 2000
김종하, 실내공간 주시 데이터의 보정과 분석과정 타당성에 관한 연구, 한국실내디자인학회논문집 20권3호, 2011.6
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.