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이미지복잡도 측정 기술을 활용한 사용자 인터페이스의 시각복잡도 평가

Evaluating Visual Complexity of User Interfaces based on Image Complexity Measures
김헌식별저자, 임종혁, 권재용, 심현순, 이지수, 조화영, 민나례, 손지택
HCI 2013, 2013.1, 372-375 (4 pages)
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초록
운전 중 자동차 AVN (Audio, Video, Navigation)을 눈으로 보고 손으로 조작하는 것은 운전자의 시선을 뺐고 주의력을 도로에서 벗어나게 하여 교통사고를 유발하는 주요한 요인 중의 하나이다. 특히 최근에는 많은 기능들이 들어가면서 AVN 화면의 복잡도는 더욱 증가하고 있다. 일반적으로 AVN 의 시각복잡도가 증가할수록 그 속에서 정보를 탐색하거나 조작하는데 걸리는 시간은 더 길어질 것으로 예측할 수 있다. 따라서 화면의 시각복잡도를 정량적으로 측정하여 운전에 위협이 되지 않는 수준의 적정 복잡도를 정의하는 것은 AVN 인터페이스 설계에 있어 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 다양한 연구에서 유용한 것으로 밝혀진 이미지 (예. 사진, 웹 사이트) 복잡도 측정 모델이나 척도들을 AVN 의 시각복잡도 평가에 활용 가능한지를 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 또한 시각복잡도에 영향을 미치는 인터페이스 설계요소들이 무엇인지를 조사하였다. 실험 결과, 엔트로피 기반의 복잡도 모델들과 화면밀도를 반영한 척도 등이 AVN 의 시각복잡도 점수와 높은 상관관계를 보였다. 하지만 이들 모델들은 익숙한 요소들 (예. 키패드)에 대한 지각의 하향식 처리를 반영하지 못한다는 한계가 있었다.

Watching and operating in-vehicle AVN (Audio, Video, Navigation) during driving is one of main causes of car accidents. Recently, complexity of AVN is more increasing as many functions are being included. In general, it is expected that the time to find information and operate a function may be increasing as AVN becomes visually more complex. Therefore, measuring visual complexity quantitatively and determining its proper levels are one of important issues in designing user interfaces of AVN. In this study, an experiment was performed to investigate the applicability of existing models or measures for evaluating image complexity (e.g., pictures) in the visual complexity of AVN. Through the experiment, user interfaces’ elements affecting the complexity were also probed. The experimental results showed that entropy- and density-based models could closely predict subjective visual complexity of AVN. However, those models had the limitation that they did not consider perceptual top-down processing on familiar elements (e.g., keypads).

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 결과
4. 결론
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