스마트폰 여행앱 인터페이스의 패턴이 사용자주의력에 끼치는 영향에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

현대 관광산업에서 관광객에게 필요한 정보는 산재되어 있으나, 여행자들은 관광정보를 스마트폰 앱에서 찾는 경우가 많다. 여행회사의 스마트폰 앱은 회사의 관광정보를 중요도에 따라 스마트폰 화면에 배치할 필요가 있다. 또한 인터페이스의 사용성이 사용자한테 매우 중요한다. 분 논문에서는 스마트폰 여행 앱 인터페이스의 패턴과 도형이 사용자 주의력에 끼치는 영향에 대한 연구했다. 실험은 두 가지 방법으로 실행되었으며, 50명의 피험자가 참여했고. 20개의 여행 앱 UI를 실험을 위한 자극으로 선정하였다. Tobi 아이트래킹을 이용해 눈동자의 움직임을 기록하였으며, 비매개변수 테스트(Non-parametric test)와 분산분석(ANOVA)등 통계 분석방법을 적용하였다.
[실험1]결과, 그림자극(위치 정보 포함) 및 AOI (Area of Interest) 등의 요인은 관찰변수에 영향을 미친다. 여러 요인 분산분석을 통해 결과가 도출했다. 다른 자극유형은 AOI (1) ~ (3)에 영향을 미치며, 단 AOI (4)에 영향을 미치지 않아서 AOI (4)에는 주의력에 영향을 잘 미칠 수 있고 중요한 정보 설계가 적용되지 않았다.
[실험2] 결과, 다양한 도형(원형, 정사각형, 직사각형) 요인은 주의력에 영향을 미친다. AOI (1) ~ (4)에서 다른 자극은 관찰변수에 영향을 미치며, AOI (2)에 있는 도형이 큰 영향을 미친다. 그래서 주요 도형 요소를 AOI (2)에서 배치하면 좋다.
또한 Wilcoxon rank sum test를 통해 두 실험이 독립적으로 다른 인구 집단에 속한다는 것을 인식 한 통계적 테스트가 적용되었다. 그리고 The classifier 알고리즘을 통해 피험자의 행동 상태를 구분했다. [실험1] 결과로 피험자의 주시행위가 4 가지로 나누어지고, [실험2] 결과로 total fixation duration을 토대로 피험자의 행동이 6개 클래스로 나누어질 수 있고, fixation percentage에 6개의 카테고리로 나눌 수 있다. 그리고 fixation count에 기반 행동이 2 가지로 나누어졌다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the popularity development of smart phones and the big arising adults’ interest in tourism, the tour app is promoted largely in recent years. Moreover, user interface of tour app is very important to user experience. The aim of my thesis is to explore how the factors such as layout positions and shapes have effect on human’s attention in tour app user interface design. Two experiments have been proposed and 50 subjects participated in the study. Twenty pictures of tour-app user interface (UI) were chosen as the stimulus. Eyes movement tracking, measuring attention, were recorded by Tobi as subjects saw the mobile phone user interfaces. Statistics methods were applied into such data analysis including non-parameter test and analysis of variance (ANOVA).
The first experiment was designed to find out the factors such as picture-stimulus (including position information) and AOIs (area of interest) effects on observed variables. Through the multi-factor analysis of variance, the result is that different stimulus type was affected by AOI(1)-(3) while no effect was caused by AOI(4) which could be applied into tour app design without key information in AOI(4).
For the experiment 2, we focused on the different shapes (circle, square and rectangle) effect on human’s attention. Different stimulus type had effect on observed variables based on AOI(1)-AOI(4) and then the shapes in AOI(2) could arouse higher effect. So it was better to put key shape resources into position AOI(2).
Furthermore, through the Wilcoxon rank sum test, the result showed that the two experiments were significant difference from each other. In addition, the classifier algorithm was applied to find out the subjects’ behavior modes in the proposed experiments. There were four classifications in experiment 1. The subjects’ behaviors could be classified into 6 categories based on total fixation duration, 6 categories based on percentage fixation and 2 categories for fixation count in experiment 2.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ.서론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위와 방법 4
• 1.3 논문의 구성 7
• Ⅱ.관련연구 8
• 2.1 인지과학 및 주의 연구 8
• 2.1.1 주의의 개념 8
• 2.1.2 시각주의의 분류 8
• 2.1.3 주의와 안구운동의 관계 10
• 2.2 인체공학과 공간위치 영향 11
• 2.2.1 주의와 안구운동의 관계시각의 특징 11
• 2.2.2 시각정보 가공에서의 시야위치의 작용 11
• 2.2.3 닐슨 (Nielsen) 의 시각 궤적에 관한 연구 13
• 2.2.4 구텐베르크 차트 14
• 2.2.5 중앙무대 16
• 2.3 스마트폰 UI 17
• 2.3.1 UI의 정의 17
• 2.3.2 UI 설계의 개념 및 중용성 18
• 2.3.3 도형 속성 및 게슈탈트 심리학(Gestalt) 19
• 2.3.4 도형의 시각 경로 및 정보처리 20
• 2.4 스마트폰 인터페이스 사용성 평가 22
• 2.4.1 사용성의 정의 22
• 2.4.2 사용성 가이드라인 23
• 2.4.3 스마트폰 인터 페이스 사용성 평가방법 24
• 2.4.4 시선추적기술의 측정지표 26
• 2.4.5 시선추적기술의 측정지표 26
• 2.5 연구방법 29
• 2.5.1 Heat Map 29
• 2.5.2 Gaze Plot 29
• 2.5.3 Cluster 30
• 2.5.4 Wilcoxon Rank Sum Test 31
• 2.5.5 Analysis of Variance 32
• 2.5.6 Classification Model Training 33
• Ⅲ.실험설계 35
• 3.1 연구목적 및 대상 35
• 3.2 실험내용 및 평가표준 35
• 3.3 실험장치 39
• 3.4 실험과정 40
• Ⅳ. 실험결과 및 고찰 46
• 4.1. 실험 통계 데이터 설명 및 테스트 46
• 4.1.1 통계 데이터 설명 46
• 4.1.2 Wilcoxon Rank Sum Test 47
• 4.2 [실험1] 연구결과 49
• 4.2.1 Heat Map 분석결과 49
• 4.2.2 Gaze Plot 분석결과 50
• 4.2.3 Cluster 분석결과 54
• 4.2.4 Analysis of Variance 분석결과 55
• 4.2.5 Classification Model Training 분석결과 57
• 4.3 [실험2] 연구결과 59
• 4.3.1 Heat Map 분석결과 59
• 4.3.2 Gaze Plot 분석결과 60
• 4.3.3 Cluster 분석결과 62
• 4.3.4 Analysis of Variance 분석결과 63
• 4.3.5 Classification Model Training 분석결과 66
• Ⅴ.결론 및 향후 연구과제 70
• 참고문헌 72
• 국문초록 76
• ABSTRACT 78