※ 이 논문은 2013년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2013R1A1A2062911).
†교신저자：김주연(숭실대학교 건축학부 실내건축전공) E-mail：[email protected]
TEL：02-820-0994 FAX：02-816-3354
시각의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출방법
Method Extracting Observation Data by Spatial Factor for Analysis of Selective Attention of Vision
김종하*․김주연**†
Jong-Ha Kim*․Ju-Yeon Kim**†
*동양대학교 건축소방행정학과
*Department of Architecture & Fire Administration, Dongyang University
**숭실대학교 건축학부 실내건축전공
**Department of Interior Architectural Design, Soongsil University
Abstract
This study has extracted observation data by spatial factor for the analysis of subjects’ selective attention with the objects of public space at the entrance of subway stations. The methods extracting observation data can be summarized as the following. First, the frequency analysis by lattice was prevalent for those methods, but there is a limitation to the analysis of the observation data. On the contrary, the method extracting observation data by factor applied in this study can make it clear if any sight is concentrated on any particular factors in a space. Second, the results from the extracted data corresponding to the observation area can be objectified while the method setting up the observation area by applying the radius of fovea. Third, time-sequential trace of observation results of relevant factors was possible through hourly analysis of spatial factors. The consideration of the results of “corresponding spatial scope” which is the object of this study will reveal that the more the observation time, the less the degree of attention it receives. Fourth, the frequency of observation superiority was applied for the analysis of the sections with selective attention by time scope; this revealed that men and women had intensive observation in time scope I (52.4 %) and in time scope IV (24.0 %), respectively.
Key Words: Public Space, Eye-Tracking, Observation Features, Visual Attention
요 약
본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다.
주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해 당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는
Vol.18, No.4, pp.3-14, 2015 http://dx.doi.org/10.14695/KJSOS.2015.18.4.3
격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대 한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는 데, 본 연구에서 대상으로 삼은 ｢해당 공간범위｣의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 Ⅰ시간범위(52.4 %), 여자는 Ⅳ시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특 성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.
주제어: 공공공간, 시선추적, 주시특성, 추출방법, 시각적 주의
1. 서 론
1.1. 연구 배경
인간의 눈은 공간에 대한 정보의 대부분을 획득하 는 가장 중요한 감각기관인 동시에 공간의 질을 평가 할 수 있는 정보를 제공하는 기관이다. 눈을 통해 획 득된 정보를 근거로 우리는 공간을 선택하고, 길 찾 기를 하거나 구매활동 등을 하는데, 시각정보에는 다 양한 행태를 촉진하는 매개체 역할도 담겨있다. 이러 한 눈의 움직임은 가장 빠르게 일어나는 움직임인 동 시에 복잡한 안구 조절체계이다. 눈의 움직임을 유발 하는 원인과 결과에는 뇌에서 획득된 정보를 처리하 는 과정에서 사람마다의 기억과 재생과정이 개입되 면서 더욱 복잡하게 얽히게 된다. 이러한 관점에서 볼때, 공간을 대상으로 한 주시 행태 연구에서 가장 중요한 것은 시각을 통한 정보의 획득과정과 분석방 법의 체계화에 있다. 한편, 예전에는 시각 정보를 측 정하거나 분석하는 기술이 없었기 때문에 정성적이 며 습관적, 경험적 이론이 일반적이었다. 하지만 과 학기술의 발달은 시각정보를 체계적으로 측정할 수 있는 단계로 올려놓았으며, 다양한 측정기기가 개발 되고 있다. 그 중의 하나가 시선추적(eye tracking)장 치이다. 이 장치를 이용하면 사람의 시선 움직임을 추적할 수 있는데, 관심을 가지고 바라보는 대상이 곧 그 사람의 생각이나 관심 정보라고 볼 경우, 그동 안 추상적으로 측정하거나 판단했던 시지각 내용들
을 보다 정량적이면서 객관적인 방법으로 정확한 결 과를 도출할 수 있다는 특성을 가지고 있다.
시선 추적 장치를 사용하면, 사람이 어디를 먼저 보는지, 얼마나 빈번하게 보는지, 얼마나 오래 보는 지, 어떠한 감정을 가지고 보고 있는지, 어디를 건너 뛰어 보고 있는지 등을 측정할 수 있다. 이러한 측정 은 사후 설문조사와 같은 기존의 조사방법에서 발생 할 수 있는 기억의 변형이나 왜곡에 영향을 받지 않 기 때문에 더욱 신뢰할 수 있는 자료를 수집할 수 있 다. 눈은 어느 한 곳을 일정 시간 이상 주시하게 됨 으로써 공간에 대한 정보를 획득한 것이 되는데, 한 곳에 정지시킨 것을 시각고정이라 한다. 시각고정은 망막의 중심와(fovea, 中心窩)에 정지한 물체의 이미 지를 유지하는 것을 말하며, 중심와에 관심 물체(요 소)가 위치하도록 이전의 고정시점을 벗어나 목표 이 미지로 눈을 빠르게 움직이는 과정을 통해 정보획득 을 하게 된다(Park, 2009).
이 과정에서 도발적이거나 흥미를 끄는 세부특징
이 탐지되면 그 대상이 중심와에 초점을 맺도록 눈이
나 머리를 움직임으로써 모든 주의를 그 대상에 기울
일 수 있다. 대상을 탐색하는 눈은 다른 세부특징으
로 이동하여 잠시 초점을 맞춘 후에 계속해서 이동하
는데, 앞에서 지각했던 세부특징을 다시 보기 위하여
재차 방문하기도 한다. 이러한 주의집중은 선택적으
로 하게 되는데, 선택적 주의란 주시한 대상 외의 다
른 것을 무시하려고 노력하는 것이며, 주의란 참여하
지 않는 사건을 걸러내는 과정에 해당한다. 따라서
선택적 주의집중을 분석 하게 되면 공간사용자의 관 심과 의도, 무의식적 동기나 맥락까지도 파악할 수 있다. 하지만, 기존 연구에서는 선택적 주의집중을 분석할 수 있는 분석기술이 개발되어 있지 않다.
1.2. 연구 목적
공간에 대한 디자인 평가는 시각적 평가가 주를 이루게 되는데, 시각정보의 획득과 결과는 중요한 열쇠가 된다. 즉, 눈의 움직임에 따른 시지각 특성을 공간디자인이나 평가에 반영할 필요가 있다. 눈이 한 곳을 집중한다는 것은 시각적으로 그 곳에 주의 집중을 일으킨 것으로 볼 수 있다. 주의집중은 사용 자의 의도, 흥미, 기존지식, 움직임, 무의식적 동기, 맥락 등에 의해서 주도된다. 한편 시각정보는 뇌의 반응과 밀접한 관계를 가지고 있다. 획득된 시각정보 가 뇌에서 어떤 반응을 일으키는지를 분석하기 위해 fMRI(기능성 자기공명단층 촬영장치; Functional magnetic resonance imaging)를 도입할 필요가 있다.
하지만 fMRI는 이미지에 대한 신경생리학적 반응 정 도와 시각세부 정보와의 관련성에 대한 정보를 제공 해주고 있지만, 눈을 통해 획득한 어떤 세부 정보와 관련성이 있는지에 대한 분석까지는 이르고 있지 못 하고 있다.
일반적으로 사용자의 감성은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법, 그리고 행위적인 반응을 측정하는 행위적 측정방법이 있는데, 공간을 처음 접 하는 순간에 무의식적으로 발생하는 감성은 매우 중 요하다. 하지만 설문이나 이미지평가 등을 통한 감성 측정에는 한계점들이 발생하게 된다.
사용자가 공간을 실제 접하는 환경에서의 감성을 측정할 수 있는 방법으로 시선추적과 fMRI를 이용한 뉴로 디자인(Neuro Design) 통합 모델이 필요하지만, 시선추적과 fMRI에서 획득된 데이터 상호의 어떤 특 성들을 연계시켜 분석할 것인가에 대한 개별 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 시 각의 선택적 주의집중 특성 분석을 위한 주시데이터 추출방법에 초점을 맞춰 연구를 진행하였다. 선택적 주의집중의 특성은 fMRI를 통한 뇌 자극과의 상호관
련성을 분석함에 있어 중요한 실마리를 제공할 수 있 으며, 향후 뉴로 디자인의 가능성을 확장시킴에 있어 유용한 분석기술로 자리 잡을 수 있을 것이다. 나아 가 선택적 주의집중 분석을 위한 중심와 적용방법과 영상 데이터의 편집과 공간요소별 주시데이터 추출 방법을 명확히 하고자 한다.
1.3. 연구 방법 및 범위
선택적 주의집중 분석을 위해 남녀 피험자를 대상 으로 Figure 1의 실험공간을 대상으로 실험을 실시하 고, 분석하였다. 구체적인 방법 및 순서는
① 기존의 주시특성 연구에서 분석에 사용되는 기법 과 선택적 주의집중의 분석 필요성과 가능성을 기술한다.
② 주시실험을 위한 공간을 선정하고, 남녀 피험자의 시선추적실험을 통해 주시데이터를 획득한다.
③ 선택적 주의집중 분석을 위한 이미지 편집과정과 중심와 적용 과정, 자체 개발한 프로그램의 특성에 대해 기술한다.
④ ③에서 편집한 이미지와 개발한 프로그램을 남녀 주시데이터부터 선택적 주의집중 사례를 분석한다.
⑤ 분석 과정에서 시간범위별 분석과 우위빈도를 기준으로 한 분석사례를 제시한다.
2. 선행이론 및 주시데이터
2.1. 선행이론 정리
시선추적과 관련된 연구를 보면, 동공 움직임과 각 막 반사광 및 Kalman Filter 기반 시선추적을 통해 기 존 수법의 문제점을 개선하여 사용자의 시선 위치를 파악하거나(Ko, 2009), 이러한 기술들을 이용하여 마 케팅 분야에서 제품 사용 환경의 초기감적을 측정하 고 사용자의 무의식적으로 발생하는 초기 감성의 측 정을 통해 제품을 접하는 환경에서의 초기감성을 측 정하는 방법을 제시하고 있다(Lee & Lee, 2010).
건축․실내 분야에서 주시데이터 이용 방법을 보
면, 10×10 격자(Kim, 2009; Yeo, 2013)나 18×12 격자 (Yoo, 2011)를 이용하여 주시특성을 분석하고 있으며, 기존 격자의 기준을 제시하고자 주시구역을 12×12로 분할하는 것의 타당성을 제시한 연구도 있다(Kim &
Kim, 2012). 한편 주시집중정도를 이용한 연구도 보 이고 있는데, 주시의 물리량추출을 통해 분포를 조사 하거나(Kim, 2004), 시각적 이해과정을 분석하기 위해 주시데이터를 대상으로 주사경로를 분석하고 있다 (Kim, 2014). 시선추적에 의한 연구는 관찰자의 의도 와 목적을 측정하는 정교한 방법을 제공할 수 있다는 측면에서 유용한데, 시선의 의도성에 영향을 끼치는 디자인요소를 의식과 무의식 과정을 대비시켜 분석 함으로써 공간사용자와 이미지간의 상호작용 속에서 공간방문 의도성에 따라 지각되는 특성을 분석하는 사례도 보고되고 있다(Choi & Kim, 2013).
시각 활동은 목적과 방법에 따라 다양한 기법을 통 해 주시특성을 분석하는 것이 가능하지만, 시험적인 접근방법이 주를 이루고 있음을 알 수 있다. 첨단 측 정기기의 개발에 힘입어 주시데이터의 추출방법과 분석방법의 체계화가 필요한 이유가 여기에 있다.
2.2. 실험모형
2.2.1. 실험공간 설정
본 연구에서는 지하철 홀 공간을 대상으로 주시실 험을 실시하였다. 이 공간은 지하철에 출입하는 사람 들이 교차하는 공간으로, 방문자는 공간에 펼쳐진 각 종 정보와 상황 속에서 유용한 정보를 찾기 위한 시 각적 활동이 예상된다.
해당 지하철 홀을 방문한 적이 없는 피험자를 선정 하였으며, 주시과정에 의도성으로 “지하철 개찰구를 나온 후에 보이는 모습입니다. 지하철 홀 공간의 특 징이 어떻게 구성되어있는지를 살펴보세요”라는 문 구를 실험 전에 설명하고 참여하게 하였다.
① 사진촬영: 2013년 11월 10일, 19일 통행인이 적 은 한가한 시간대 촬영한 이미지를 선정 함
② 촬영 높이: 성인의 눈높이인 1.5m
③ 렌즈 화각: 28㎜(화각 75°)
2.2.2. 실험 환경
실험은 건축․실내디자인학과에 재학 중인 남녀학 생 각 30명(전체 60명)을 대상으로 하였다. 안경과 렌 즈는 실험과정에서 동공에 굴절이 일어나므로, 미착 용 상태 시력으로 0.8 이상의 피험자가 대상이며, 2013년 11월 19일에서 25일까지 실시하였다.
피험자는 모니터에 제시된 화상에만 집중할 수 있도 록 주변 환경은 어둡게 하고, 피험자는 시각장치를 착 용한 상태에서 30초간 암실 실험실에서 순응시간을 갖 게 하였다. 실험에 사용된 시각장치(ViewPoint Eye Tracker PC-60 scene Camera)는 턱과 이마를 고정시 켜 눈만 자유롭게 움직일 수 있는데, 눈과 모니터와 의 거리는 650㎜이며, 모니터의 크기는 509×286㎜이 다. 암실 순응 후 화상에 대해 측정점과 눈의 초점을 맞추는 교정(calibration)을 Figure 1의 좌측과 같이 16 개의 주시점에 대해 실시하였다.
Figure 1. Calibration (left) and Experiment (right)
3. 실험영상 편집 및 프로그램 적용
3.1. 선택적 주의집중 데이터 추출 과정
3.1.1. 주시 기록 데이터의 편집
실험에 앞서 실시하는 교정(calibration) 시간의 주
시데이터는 기록되지 않지만, 피험자에 의해 기록된
주시데이터에는 실험 영상 전에 보이는 ①빈 공간을
주시하는 데이터와 ②영상을 주시한 데이터가 함께
포함되어 있다. ①․②번의 데이터는 영상기록에서
단락 지어 나타나는 관계로, ②번 데이터가 분석대상
이다. 본 실험에서 목표시간은 3분이다. 주시데이터
는 (x, y)의 좌표데이터(X₋Gaze, Y₋Gaze)와 일렬번호
(Count)만을 남긴 데이터로 편집한다. 일반적으로 (x,
y)좌표에서 (0, 0)의 위치는 해당 그림의 좌측하단이 기본이지만, 본 프로그램을 이용한 실험에서 좌표 (0, 0)의 위치는 좌측상단이다.
3.1.2. 실험영상 편집
최초 실험영상에서 선택적 주의집중 분석 대상을 선정하고, 프로그램에 적용할 이미지를 제작해야하는 데, 과정은 다음과 같다.
① 실험용으로 촬영한 이미지(*.jpg)파일을 시선추 적실험에 이용되는 모니터 크기에 맞춰 Figure 2 와 같이 편집한다. 실험영상은 1920×1080 Pixels, 영상의 크기는 67.73×38.1㎝이다.
② ①에서 편집한 이미지 중에서 선택적 주의집중 분석 대상 요소로 선정한 핑크색 상의를 입은 여 자어린이의 외곽선을 CAD에서 작도하여 Figure 3과 같이 ｢해당 공간요소｣로 설정하였다.
Figure 2. Image
Figure 3. Spatial Object
③ 주시특성에서 주의집중을 분석하기 위해서는 해당 요소를 주시한 시선의 크기를 설정할 필 요가 있다. Figure 4와 같이 눈에서 모니터까지 의 시거리는 650㎜이며, 중심와 2〫 범위가 선명
하게 주시되는 대상의 영역으로 볼 경우, 직경 22.7㎜의 범위가 주시대상이 된다. 다만 여기서 문제되는 것은, 중심와의 초점이 맞춰진 곳에 대한 직경이 22.7㎜이므로, 초점이 분석대상으 로 설정한 ｢해당 공간요소｣의 경계선에서 중심 와의 반경에 해당하는 11.35㎜ 이상으로 멀어진 곳에 초점이 맺힌 경우이다. 즉, 중심와의 반경 이상 떨어진 곳에 주시데이터의 좌표가 생성된 경우, ｢해당 공간요소｣를 주시한 것으로 볼 수
｢있는가?｣ 혹은 ｢없는가?｣가 문제가 된다.
Figure 4. Fovea scope and observation distance for experimental image
Figure 5의 좌측 이미지와 같이 ｢해당 공간요소｣에 중심와의 경계가 만들어지려면 초점(실험좌표 데이 터)이 중심와 중심에 맺혀야하므로, <해당 공간요소>
에서 중심와의 중심까지가 유효한 범위로 볼 수 있 다. 따라서 주시빈도 추출을 위한 데이터의 범위는 Figure 5의 우측과 같이 ｢해당 공간요소｣에서 중심와 중심의 반경까지로 보는 것이 타당할 것이다. 여기서 는 이 범위를 ｢해당 공간범위｣로 정하였다.
Figure 5. Fovea diameter scope for spatial object
④ ｢해당 공간요소｣에 대한 주시빈도 추출 영역이
설정되면, CAD의 기능을 활용하여 중심와의 반
경 11.35㎜ 만큼 [Offset]시킨다. 이렇게 해서 생 성된 Figure 6과 같은 ｢해당 공간범위｣가 ｢해당 공간요소｣에 대한 최종 주시범위가 된다.
Figure 6. Spatial scope for spatial object by diameter offset
3.2. 영상 편집
피험자는 실험 장치를 낀 상태에서 모니터 영상을 주시하게 되는데, 화상의 크기는 모니터 화면에 나타 난 509×286㎜이다. 사진과 모니터의 특성상 가로축 이 긴 장방형 이미지이다. 하지만 실험 장치를 통해 기록된 데이터는 Figure 7과 같이 (x, y)가 (0~1. 0~1) 로 기록된다. 즉, Figure 8과 같이 가로축이 장방형으 로 길게 보였음에도 불구하고, 실험데이터로 저장되 는 과정에서는 가로축과 세로축과 동일한 (0~1. 0~1) 의 범위로 기록되는 특징이 있었다.
Figure 7. Recording coordinate image
Figure 8. experimental image
실험영상을 구역 분할하여 주시빈도를 이용한 연 구에서는 격자로 분할된 구역에 대한 데이터의 빈도 를 추출하는 것이므로, 가로․세로축의 길이가 다른 것과 무관하게 구역별 데이터의 분포만을 산출하면 되었다. 하지만, 중심와에 포함된 데이터의 추출을 위 한 연구에서는 화면에서 중심와는 원으로 주시했는 데 비해, 데이터는 세로축이 긴 원형으로 좌표가 형 성되므로, Figure 8과 같이 길이방향의 x축에 실험화 상의 길이비율을 가중해서 중심와 영역을 구하는 작 업이 필요했다.
선택적 주의집중을 분석하기 위해 3.1절 (2)항 ④ 와 같이 ｢해당 공간요소｣의 주변 영역을 설정하는 과 정에 중심와의 반경으로 영역확장이 필요하다. 따라 서 영역확장과정에서 실험화상에 대한 중심와 반경 의 크기를 ｢해당 공간범위｣로 설정하고, Figure 9와 같이 이미지의 흑백처리를 거쳐 선택적 주의집중에 사용될 영상을 제작하는 과정을 설정하였다.
Figure 9. Image of applied to the program
3.3. 프로그램 및 선택적 주의집중
3.3.1. 프로그램 적용
공간의 특정 요소에 대한 선택적 주의집중을 분석 하기 위해서는 실험 이미지가 프로그램을 통해 주시 빈도가 추출되는 과정이 필요하다.
Figure 10. Experimental image
Figure 11. example of experimental result
프로그램에 적용되는 연산용 데이터는 [Count, X_Gaze, Y_Gaze]와 같이 데이터의 일렬번호와 좌표 데이터이다. 연산용 데이터를 프로그램을 거쳐 기록 된 사례가 Table 1의 우측이다. 판정 결과를 [유효, 외곽, 불량]으로 나누어 정리하였다.｢해당 공간범위｣
에 포함된 주시데이터를 [유효]로 볼 경우, 실험 화상 안에는 있으나 ｢해당 공간범위｣의 밖에 위치한 것을 [외곽]으로 정의하고, 화상 범위를 벗어난 데이터를 [불량]데이터로 구분하여 판정하였다. [불량]데이터는 좌표에서 (x, y)의 어느 쪽 혹은 모두가 (0~1. 0~1)의 범위를 벗어난 [음수] 혹은 [1]을 초과한 데이터이다.
이러한 판정을 거치면, ｢해당 공간범위｣에 [유효, 외 곽, 불량]된 데이터를 구하는 것이 가능하다.
Data Determination
Count X_Gaze Y_Gaze Effective Outer Noisy
: : :
320 0.554 0.5155 ￮
321 0.5396 0.5407 ● 322 0.5395 0.5121 ● 323 0.5424 0.5221 ●
324 0.5355 0.5106 ￮
325 0.5296 0.5332 ●
326 0.547 0.5329 ●
327 -0.6878 1.065 ×
328 0.4896 0.4231 ￮
: : :
Table 1. Program for calculation data and determined case
3.3.2. 선택적 주의집중 분석
본 항에서는 주시실험에서 획득한 ｢원 데이터｣를 대상으로 상기 (1)항에서 기술한 영상 제작과 프로그 램에 의한 데이터 판정을 통해, 피험자 사례를 대상 으로 데이터의 추출에 따른 주시특성을 기술하였다.
시선추적실험을 통해 저장된 ｢원 데이터｣는 60개/1 초이며, 실험시간이 3분이므로 약 10,800개의 데이터 가 생성되는데, Table 2와 같이 1번 피험자의 경우에 는 10,777개가 생성되었다.
Data
Contents Raw Effective Corresponding spatial scope No.1
subject(number) 10,777 9858 188
Ratio (%) - 91.5 1.9*
* Ratio of corresponding data for effective data Table 2. Feature for subjects of analysis cases
Figure 12. Example of selective attention frequency by one subject
피험자의 원 데이터를 대상으로 프로그램을 작동 한 결과 Table 2, Figure 9와 같이 유효데이터 9,858개 중에서 ｢해당 공간범위｣에 188개의 주시데이터가 포 함된 것을 알 수 있다. 유효율은 91.5%이며, 이 중에 서 ｢해당 공간범위｣에 포함된 데이터는 약 1.9%이다.
｢해당 공간범위｣의 데이터에는 원 데이터의 시간기록 이 같이 남아있으므로 선택적 주의집중을 통해 얻어 진 데이터를 분석하게 되면, ｢해당 공간범위｣에 대한 주의집중 정도와 더불어 주시시간의 변화에 따른 주 시정도도 분석이 가능하다.
4. 선택적 주의집중 분석
4.1. 선택적 주의집중 빈도 특성
4.1.1. 주시 기록 데이터의 편집
남녀 피험자 30명 씩에 대한 데이터를 정리한 것이
Table 3이다. ｢해당 공간범위｣에 대한 데이터를 보면
Data Subject
Raw Data
Effec tive
Corresp onding spatial scope
Data Subject
Raw Data
Effec tive
Corresp onding spatial scope
N1 10776 10423 111 W4 10777 9858 188
N2 10785 9895 17 W14 10791 9079 11
N3 10782 10363 246 W15 10783 10306 200 N5 10783 10483 57 W19 10785 10149 154
N6 10781 10134 56 W20 10782 10114 77
N7 10782 10280 125 W32 10779 9727 335 N8 10789 10494 261 W33 10778 10407 71 N9 10157 9727 168 W34 10784 10055 344 N10 10779 10275 224 W35 10781 10084 120 N11 10786 10664 69 W36 10782 10321 315 N12 10789 10199 128 W37 10787 9853 96 N13 10780 10627 78 W38 10783 10298 376 N16 10787 9821 122 W39 10782 9994 150 N17 10785 10462 163 W40 10777 9965 30 N18 10766 10682 200 W41 10786 9721 43 N21 10780 10271 113 W42 10785 10305 249 N22 10781 10719 378 W43 10782 9538 314 N23 10783 10201 193 W44 10783 10373 475 N24 10785 10340 603 W45 10774 8539 115 N25 10787 10183 277 W46 10782 10475 130 N26 10782 10656 291 W47 10782 10404 76
N27 10779 9914 14 W48 10777 9364 178
N28 10786 10647 39 W49 10784 10455 197 N29 10787 10338 47 W50 10786 9992 151 N30 10785 10212 138 W51 10785 10726 214 N31 10778 10565 245 W56 10781 10091 35 N52 10784 9941 158 W57 10783 10231 56 N53 10786 10486 4 W58 10783 10669 179 N54 10784 9595 122 W59 10783 9035 191 N55 10781 10406 45 W60 10790 9955 290 Mean 10,761 10,300 156.4 Mean 10,782 10,002 156.4
Table 3. Male and female subject
Male Female unit : number
Figure 13. Gender Frequency of corresponding space scope
남자는 4~603개, 여자는 11~475개로 남자의 데이터 폭이 더 넓었다.
Figure 13을 보면 전체적인 주시 평균 빈도는 남자 는 158.4회(2.64초), 여자는 178.7회(2.98초)로 여자가 더 높았다. 주의집중 빈도는 ｢해당 공간범위｣를 주시
한 횟수이며, 이것을 시간으로 환산하면 성별 혹은 시 간변화에 따른 주시특성으로 분석하는 것도 가능하다.
4.2. 시간범위 변화에 따른 선택적 주의집중
4.2.1. 시간범위 설정을 위한 데이터의 조정
주시특성 분석을 ｢해당 공간범위｣로 한정할 경우, Figure 13과 같이 피험자에 따라 주시데이터의 차이가 큰 것을 확인할 수 있었는데, 특정 피험자의 과소․과 대 주시빈도가 전체를 대상으로 한 주시경향의 분석결 과에 영향을 끼칠 수 있다.
이러한 관점에서 본 절에서는 일부 피험자가 전체 경향에 큰 영향을 끼치는 것을 배제하고, 전체경향을 파악하기 위한 방법으로 과소․과대하게 나타난 주시 빈도를 가진 피험자를 제외하였다. 남자 피험자에서는 원 데이터가 과소한 N9 피험자를 일단 제외하고, 유효 데이터에 대해 ｢해당 공간범위｣의 비율이 0.5% 미만 과 3% 초과 데이터를 제외하였다. 여자 피험자에서 0.5% 미만을 제외한 것은 남자 피험자와 동일했으나, 과대 데이터에서는 4% 초과를 제외하였다.
그 결과 Table 4와 같이 남자 21명, 여자 25명의 데이터가 최종 선정되었다. 남녀 모두 제외 전에 비해
｢해당 공간범위｣에 대한 데이터 빈도가 상승했으며, 유효 데이터에 대한 비율은 남․여자가 1.56%․
1.90%가 되었다.
Data
Gender Total Raw
data Effective Corresponding spatial object Ratio*
Male 21 10782.3 10311.0 160.8 1.56 Female 25 10782.4 10034.2 190.6 1.90
* Ratio = (Effective / Corresponding spatial object)/100 Table 4. Attention data
4.2.2. 시간범위의 선정과 주시특성
｢해당 공간범위｣로 설정한 대상에 대한 주시시간 변화에 따른 주시특성을 분석하기 위해, 전체 주시시 간을 30초 단위, 6개 시간범위(Ⅰ∼Ⅵ)로 설정하였다.
1초에 60개의 데이터가 기록되므로, 각 시간범위별 데이터 개수는 1,800개이다.
성별 피험자의 시간범위별 ｢해당 공간범위｣에 선택
Time scope
Subject Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Total
W4 40 27 51 28 40 2 188
W15 23 12 7 24 3 131 200
W19 13 2 52 12 51 24 154
W20 23 25 0 0 12 17 77
W32 10 16 32 34 48 195 335
W33 23 35 6 7 0 0 71
W34 10 52 102 58 53 69 344
W35 23 32 33 0 24 8 120
W36 131 25 0 156 2 1 315
W37 27 10 27 30 1 1 96
Table 6. Attention feature by time scope for Female unit: number
Time scope
Subject Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Total
W38 55 37 10 92 137 45 376
W39 36 26 2 50 36 0 150
W42 130 9 0 35 1 74 249
W43 41 168 11 33 59 2 314
W45 54 0 27 3 28 3 115
W46 40 1 38 8 43 0 130
W47 22 26 8 4 16 0 76
W48 14 10 25 101 13 15 178
W49 51 10 45 28 24 39 197
W50 40 16 10 17 35 33 151
W51 84 21 74 0 9 26 214
W57 15 26 8 4 1 2 56
W58 44 14 15 49 27 30 179
W59 48 48 1 15 38 41 191
W60 55 11 25 180 0 19 290
Mean 42.1 26.4 24.4 38.7 28.0 31.1 190.6
first rank 6 6 4 6 2 2 -
second rank 11 1 4 2 5 4 -
: first rank : second rank
적 주의집중이 일어난 주시빈도를 정리한 것이 Table 5, 6이다. 시간범위에 따라 ｢해당 공간범위｣를 주시한 주의집중 데이터의 차이가 큰 것을 알 수 있다.
Time scope
Subject Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Total
N1 34 15 1 58 1 2 111
N3 96 17 3 65 50 15 246
N5 26 27 0 3 1 0 57
N6 5 33 14 0 0 4 56
N7 9 94 4 3 8 7 125
N8 28 65 70 19 28 51 261
N10 162 2 29 14 13 4 224
N11 33 0 1 35 0 0 69
N12 24 5 69 1 21 8 128
N13 64 0 0 0 0 14 78
N16 39 22 12 21 7 21 122
N17 88 14 4 28 3 26 163
N18 91 29 0 60 19 1 200
N21 15 10 10 32 22 24 113
N23 68 57 7 34 16 11 193
N25 153 72 0 37 14 1 277
N26 134 63 20 12 41 21 291
N30 62 1 42 33 0 0 138
N31 51 43 4 68 79 0 245
N52 16 56 9 6 5 66 158
N54 95 18 0 0 8 1 122
Mean 61.6 30.6 14.2 25.2 16.0 13.2 160.8
first rank 11 3 2 3 1 1 -
second rank 5 7 3 4 0 2 -
: first rank : second rank Table 5. Attention feature by time scope for Male
unit: number
주의집중 데이터가 피험자간에 차이가 발생한 이유 로는, ① ｢해당 공간범위｣의 크기 ② 주시시간의 변화
③ 선택적 주의집중을 일으킨 ｢해당 공간범위｣의 특 성 등의 이유를 생각해 볼 수 있다. 어떤 요인에 의해 주의집중 정도가 다르게 나타났는지에 대해서는 보다 복합적인 분석이 필요하다.
Figure 14의 성별에 따른 평균 분포를 보면, Ⅰ․Ⅱ 시간범위에서는 남자가 높았으나, 그 이후 시간범위 에서는 여자가 높게 ｢해당 공간범위｣를 주시한 것을 알 수 있다. 즉, 시간범위별 주시빈도의 분포를 통해 주의집중이 일어난 정도를 분석하는 것이 가능하다.
한편, 어떤 시간대에 집중적으로 ｢해당 공간범위｣를 주시했는지를 파악하기 위해 피험자별 주시빈도가 높은 1․2순위를 분석하였다. 그 결과, Table 5, 6과 같이 주시시간범위의 어느 부분에 집중적으로 분포 된 것을 알 수 있다. 빈도 1 순위를 볼 경우, 남자는
Ⅰ시간 범위에 11개로 앞부분에 높게 집중되고 있었
다. 본 항에서는 빈도가 높은 순위를 기준으로 분석
하였으나, 분석방향에 따라서는 비율이나 주시시간,
주시정도를 기준으로 분석하는 것도 가능하다.
Figure 14. Gender Mean value of time scope distribution
4.2.3. 성별 우위 주의집중 특성
선택적 주의집중이 일어났다고 하는 것은 대상 공 간에 관심을 가지고 주시한 것으로 볼 수 있다.
Figure 5, 6에서 분석 대상이 된 피험자 수가 성별로 다른 관계로, Figure 7에서는 시간범위별 우세정도를 비율로 정리하여 상호 비교가 가능하도록 하였다.
Time scope Subject
Ran
king Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Total
Male 1 52.4 14.3 9.5 14.3 4.8 4.8 100 2 23.8 33.3 14.3 19.0 0.0 9.5 100
Female 1 22.0 22.0 16.0 24.0 8.0 8.0 100 2 38.0 4.0 14.0 8.0 20.0 16.0 100
Highest ranking Table 7. Attention frequency and ranking
unit:%
1순위가 가장 많았던 것은 남자의 경우 Ⅰ시간범 위(52.4%)인데 비해, 여자는 Ⅳ시간범위(24.0%)였다.
I순위는 남자의 경우가 2배 이상 높게 나타나고 있 어, 성별에 따른 주시구역의 특성이 명확하게 나타 난 것을 확인할 수 있었다.
2순위는 남자가 Ⅱ(33.3%), 여자가 Ⅰ(38.0%)로 1 순위에 비하면 성별 차이가 적게 나타나고 있으며, 전반적으로 앞 시간범위에 집중된 것을 알 수 있다.
나아가 Figure 15에서 알 수 있듯이 주시시간이 길어 질수록 ｢해당 공간범위｣에 대한 선택적 주의집중을 알 수 있는 1․2순위 모두 낮아지고 있었다.
Figure 15. Selective attention frequency for the first and the second ranking
이러한 내용으로 볼 때, 주시시간의 경과에 따라 주의집중도가 낮아지고 있는 것을 확인할 수 있었는 데, 상대적으로 남자가 급격하게 낮아지고, 성별에 따 라 집중되는 시간대가 다른 것을 확인할 수 있었다.
본 연구가 특정 ｢해당 공간범위｣에 대한 주시특성을 대상으로 한정했다는 것과 공간주시는 성별에 따라 관심 요소가 다를 수 있으므로, 향후, 선택적 주의집 중 분석을 공간의 다양한 요소를 대상으로 실시한다 면, 분석기법의 유효성과 성별 주시대상의 차이 특성 등을 분석해 낼 수 있다.
5. 결 론
본 연구에서는 지하철 출입구 공간을 대상으로 피 험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주 시데이터 추출방법을 정리하였다. 공간의 특성에 따 라 선택적 주의집중 요소는 달라질 수 있으며, 경우 에 따라서는 선택을 받기 위한 요소가 의도적으로 공 간에 배치되는 경우도 있는데, 선택적 주시데이터의 추출방법을 정리한 결과는 다음과 같이 몇 가지로 요 약할 수 있다.
첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석
하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를
설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면
서 선택적 주의집중에 해당하는 주시데이터의 추출
결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다는 점에
서 의미가 있다.
둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비 해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있다는 점에서 공간주시 특성 분석과정에 있어 매우 중요한 실마리를 제공할 수 있다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시 특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출 이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용 하여 성과를 검증하는 것도 가능하다.
셋째, 공간요소에 대한 시간범위별 분석을 통해 특 정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는데, 본 연구에서 대 상으로 삼은 ｢해당 공간범위｣의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다.
넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일 어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따 라 남자는 Ⅰ시간범위(52.4 %), 여자는 Ⅳ시간범위 (24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특성이 있어, 성 별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성 으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.
이상의 연구에서 실시한 데이터 추출방법은 사례 로 선정한 ｢해당 공간범위｣가 가지는 의미보다는 주 시데이터의 추출방법과 그에 따른 분석방법에 의미 가 있다. ｢해당 공간범위｣에 대한 주시는 주시데이터 의 점유빈도를 나타낸 것으로, ｢해당 공간범위｣를 시 선이 지나가는 과정에 남겨진 주시흔적의 단속적 운 동 데이터와 해당 공간범위를 오랫동안 주시한 시각 고정 데이터가 공존하고 있다. 따라서 해당 공간범위 를 주시한 데이터 중에서 어떤 데이터가 주시특성 분 석에 있어 유효한 데이터인지를 확인하고 그것을 분 석에 활용할 필요가 있다. 한편 이러한 주시데이터 추출방법을 응용하면 주시정도의 차이에 따른 주시 특성분석도 가능할 것으로 보이지만, 여러 개의 복합 요소를 분석할 경우 요소간의 상호 거리 등에서 해결 해야 할 문제가 발생할 것으로 보인다. 본 연구는 특
정 요소를 선택적으로 주시특성을 분석할 수 있는 효 과적인 분석방법을 제공했다는 측면에서 연구의 의 미가 크다.
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![Figure 11. example of experimental result 프로그램에 적용되는 연산용 데이터는 [Count, X_Gaze, Y_Gaze]와 같이 데이터의 일렬번호와 좌표 데이터이다](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dokinfo/5132389.337124/7.892.113.402.149.315/experimental-프로그램에-적용되는-연산용-데이터는-데이터의-일렬번호와-데이터이다.webp)
