한글 문자디자인을 위한 가독력 저항 모델 개발 및 연구 = Development and Research of Readability Resistance Model (RRM) for Korean Typeface Design

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since its creation, the Korean script has continuously evolved to meet the demands of each era. With the spread of digital environments, new readability measurement standards are required in the era of mobile devices, the internet, and variable fonts. However, existing research has primarily focused on analyzing static forms, failing to sufficiently address the dynamic visual perception process of readers. Therefore, this study integrates Rudolf Arnheim's theory of visual weight and direction with James J. Gibson's ecological perception theory to propose the “Readability Resistance Model (RRM)” to explain Korean readability.
The research proceeded in three stages.
First, I reclassified the grouping structures of 11,172 Korean characters (2,339 characters based on completed forms × 120 modern fonts) into six types using Arnheim's theory of visual weight and direction. Then, we quantitatively derived four indicators.
1) Visual pattern complexity (Arnheim's “form tension” as intensity),
2) Center of gravity deviation (Arnheim's "weight imbalance" as intentionality),
3) Gaze flow directionality (Gibson's optic flow guidance as contextuality);
4) recovery speed after resistance (Gibson's affordance recovery as recoverability).
Second, we used eye-tracking data from Yonsei University's VCC Lab (reanalyzed from Park et al., 2021; n = 52) to compare and validate metrics for Next Gothic (high resistance–fast recovery type) and Noto Sans CJK (low resistance–sustained type).
Third, I refined the RRM quantitative model for measuring readability by synthesizing the above results into the form VL = k·(VP/VR) · F. The research findings are as follows:
First, Daum Gothic exhibited high intensity and intentionality, resulting in a fixation duration of 248 ms (+42%) and a recognition rate of 87%. This quantitatively demonstrated the paradox that strong resistance enhances memory retention. Conversely, Noto Sans CJK exhibited low intensity and high recovery. It showed a total gaze duration of 1.18 seconds (28% less), confirming the superiority of the low resistance-sustained flow.
Second, principal component analysis (explaining 78.4% of the variance) applied to all 120 modern Korean typefaces consistently reproduced the same four indicators (intensity, intentionality, contextuality, and recovery) and six-type structure. This proves the generalizability of RRM.
Third, by synthesizing the measurement indicators and the results of the statistical analysis of the survey, the refined “Readability Resistance Model (RRM)”—quantified by the formula VL = k·(VP/VR)F—quantified the mechanism in Korean typography whereby intentional visual resistance simultaneously enhances attention and memory performance.
The conclusion of this study expands Korean character design research from static form analysis to dynamic perception and cognitive science. This was achieved by integrating Arnheim's and Gibson's approaches to visual and ecological perception with empirical indicators derived from Yonsei University's eye-tracking data. The four key findings are as follows:
1) Korean character forms are perceived as force structures.
2) Reading is a dynamic flow of visual energy.
3) The weight, direction, and balance of glyphs directly influence visual resistance.
4) RRM is a new analytical framework for interpreting legibility.
The proposed RRM can serve as a theoretical and practical standard for the design of next-generation typography, including digital displays and AI-based variable font generation. It is scalable for future comparative validation studies in multilingual and multimedia environments.

국문 초록 (Abstract)

한글 문자는 창제 이후 시대적 요구에 따라 지속적으로 변화해 왔으며, 특히 디지털 환경의 확산으로 모바일·웹·가변 폰트 시대에 새로운 가독 측정 기준이 요구되고 있다. 그러나 기존 연구는 주로 정태적 형태 분석에 치중하여 독자의 동적 시지각 과정을 충분히 다루지 못하였다. 이에 본 연 구는 아른하임(Rudolf Arnheim)의 시각적 무게·방향 이론과 깁슨(James J. Gibson)의 생태적 지각 이론을 통합하여, 한글 가독을 설명하는 ‘가독력 저 항 모델(Readability Resistance Model, RRM)’을 제안하였다. 연구는 세 단 계로 진행되었다. 첫째, 아른하임의 시각적 무게·방향 이론을 적용하여 한글 총 11,172자 중(완성형 서체기준 2,339자 × 현대 서체 120종)를 대상으로 모아쓰기 구조 를 6유형으로 재분류하고, 4가지 지표를 정량적으로 도출하였다. 1) 시각적 패턴 복잡도(아른하임의 ‘형태 긴장’은 강도), 2) 무게 중심 편차(아른하임의 ‘무게 불균형’은 의도성), 3) 시선 흐름 방향성(깁슨의 optic flow 유도력 은 맥락성), 4) 저항 후 회복 속도(깁슨의 affordance 회복성 은 회복성) 둘째, 연세대 인지과학부 VCC Lab의 아이트레킹 데이터(Park et al., 2021 재분석, n=52)를 활용하여 다음고딕(강한 저항-빠른 회복형)과 Noto sans CJK(저저항-지속형)의 지표를 비교 검증하였다. 셋째, 위 결과를 종합하여 가독력 측정을 VL = k·(VP/VR)·F 형태의 RRM 정량 모델을 정교화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 다음고딕은 높은 강도·의도성으로 시선 정지시간 248 ms(+42%0, 재인율 87%를 기록하여 강한 저항이 오히려 기억 잔류를 강화하는 역설을 정량적으로 입증하였으며, Noto sans CJK는 낮은 강도·높은 회복성으로 총 주시시간 1.18초(-28%)를 보여 저저항-지속형 흐름의 우수성을 확인하였다. 둘째, 120개 현대 한글 서체 전체를 대상으로 한 주성분 분석(설명분산 78.4%)에서 강도·의도성·맥락성·회복성의 4지표와 6유형 구조가 동일하 게 재현되어 RRM의 일반화 가능성을 입증하였다. 셋째, 위 측정지표와 설문 통계분석 결과를 종합하여 VL = k·(VP/VR)·F 정량 수식으로 정교화된 ‘가독력 저항 모델 RRM’ 은 한글 타이포그래피에서 의도적 시선 저항이 주목도와 기억 성능을 동시에 높이는 메커니즘을 정량화하였다. 본 연구의 결론은 아른하임의 시지각 이론과 깁슨의 생태적 지각이론의 접근으로 출발하여 연세대 아이트레킹 데이터로 실증 지표로 통합함으로써, 한글 문자디자인 연구를 정태적 조형 분석에서 동적 지각·인지 과학의 영 역으로 확장하였다. 최종 4가지의 핵심 결과는 다음과 같다. 1) 한글 자형은 힘의 구조로 읽힌다 2) 읽기는 동적 시선 에너지 흐름이다 3) 자형의 무게·방향·균형은 시선 저항에 직접적 영향을 미친다 4) RRM은 가독력 해석의 새로운 분석 프레임워크이다. 제안된 RRM은 디지털 디스플레이, AI 기반 가변 폰트생성 등 차세대 타이 포그래피 설계의 이론적·실무적 기준으로 활용 가능하며, 향후 다국어·다 매체 환경에서의 비교 검증 연구로 이어질 수 있는 확장성을 갖는다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성· 1
• 1.2 연구 목적 및 방법 4
• 1.3 연구 논문의 구성 6
• 1.4 인용 방식 및 주석 사용 원칙 8
• 2. 이론적 배경 및 선행 연구 10
• 2.1 시지각 이론의 이해· 10
• 2.1.1 게슈탈트 이론과 시지각 이론 12
• 2.1.2 아른하임의 시지각적 무게·방향과 시선 저항 23
• 2.1.3 깁슨의 생태학적 시지각과 지각체계 27
• 2.1.4 깁슨과 아른하임의 접점과 기대되는 분석 효과 33
• 2.2 한글 문자의 조형 특성과 가독· 35
• 2.2.1 한글의 자음과 모음의 구조 36
• 2.2.2 한글의 균형 구조와 가독력 41
• 2.2.3 한글의 친가독 가능성 46
• 2.3 선행 연구 분석 및 한계 48
• 3. 연구 방법론 53
• 3.1 아른하임 기반 자형 분석· 53
• 3.2 깁슨 기반 시선 흐름 분석 59
• 3.3 시선 저항 인자 분석 및 가독력 측정 모델 60
• 3.3.1 오옴 비유 + 아른하임 무게 + 깁슨 유도 연결 60
• 3.3.2 시선 흐름 시뮬레이션 66
• 3.4 연구 환경 제약 및 방법론 68
• 3.4.1 연구 환경 제약· 68
• 3.4.2 방법론적 선택· 69
• 3.5 연구 설계 및 절차 76
• 4. 한글 자형의 시지각적 분석과 관점 전환· 78
• 4.1 힘의 구조로 본 한글 낱글자의 프로파일링 82
• 4.1.1 초성+수직 모음 중성형 85
• 4.1.2 초성+수평 모음 중성형 87
• 4.1.3 초성+복합 모음 중성형 88
• 4.1.4 초성+수직 모음 중성+단일 복합 종성형· 90
• 4.1.5 초성+수평 모음 중성+단일 복합 종성형· 92
• 4.1.6 초성+복합 모음 중성+단일 종성형· 93
• 4.2 시지각 프로파일 기반 동적 시선 흐름 분석 96
• 4.2.1 낱글자의 시선 흐름(아이트레킹 실증 기반) 97
• 4.2.2 문장 단위 시선 흐름 패턴의 시뮬레이션· 104
• 4.2.3 시선 흐름과 저항 분석 105
• 5. 실험 설계 및 통계 분석 111
• 5.1 실험 목적 및 설계 개요 111
• 5.1.1 대표 비교 서체: 다음고딕과 Noto sans CJK 111
• 5.1.2 서체 선정의 4가지 타당성· 113
• 5.2 설문 문항 구성 및 척도 체계 116
• 5.3 통계 분석 방법 및 실험 결과 121
• 5.3.1 서브스케일 기반 통계 분석 방법 121
• 5.3.2 서브스케일 1~10번 문항 분석 결과· 127
• 5.3.3 서브스케일 11~15번 문항 분석 결과 131
• 5.4 결과 해석: 가독력 저항의 모델 RRM 검증 134
• 6. 결론 및 제언 137
• 6.1 한글 문자디자인의 새로운 시각 137
• 6.1.1 시선의 흐름과 저항의 디자인· 139
• 6.1.2 유형별 한글 디자인 전략 141
• 6.2 RRM의 정량적 결과 요약· 146
• 6.3 RRM의 실무적 기여· 146
• 6.3.1 디지털 디스플레이 및 가변 폰트 설계 적용 148
• 6.3.2 브랜딩·광고 타이포그래피 전략 149
• 6.3.3 AI 기반 서체 생성 모델 활용· 150
• 6.4 후속 연구 방향 151
• 6.5 연구의 한계 152
• 6.6 맺음말 154
• 참고문헌 156
• Abstract 161