[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,128 +1,188 @@
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id: wiki-2026-0508-안구-운동-기능-oculomotor-functions
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title: 안구 운동 기능(Oculomotor functions)
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title: 안구 운동 기능 (Oculomotor functions)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Oculomotor, Eye Tracking, Gaze, Foveated Rendering Input]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [hci, eye-tracking, vr-ar, accessibility, foveated-rendering]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: typescript
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framework: webxr
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# [[안구 운동 기능 (Oculomotor Functions)|안구 운동 기능 (Oculomotor Functions]]
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# 안구 운동 기능 (Oculomotor functions)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 안구 운동 기능(Oculomotor functions)은 수렴(vergence)과 조절(accommodation) 등을 포함하며, 인간이 깊이 단서(depth cues)를 정확하게 사용하고 대상에 명확한 초점을 맞추도록 돕는 필수적인 감각 메커니즘이다 [1, 2]. 가상현실(VR) 환경에서는 이러한 기능들이 자연스러운 피드백 루프에서 벗어나 분리(decoupled)될 수 있다 [2]. 이로 인해 발생하는 수렴-조절 불일치([[Vergence-Accommodation Conflicts|Vergence-Accommodation Conflicts]])는 눈의 피로, 두통, 복시 등 가상현실 멀미와 관련된 안구 운동 증상을 유발하는 주요 원인이 된다 [1, 2].
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## 매 한 줄
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> **"매 시선은 의도다"**. 사람의 안구 움직임 (saccade, smooth pursuit, fixation, vergence)은 attention과 intent의 신호 — HCI architecture에서 input modality, foveated rendering의 trigger, 그리고 accessibility의 핵심 channel. 2026 Apple Vision Pro·Quest 3·PSVR 2가 모두 eye tracking을 표준화하면서 architecture-level 시스템 component로 격상.
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## 매 핵심
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> 안구 운동 기능(Oculomotor functions)은 깊이 단서를 정확하게 사용하도록 돕는 이향운동(vergence) 및 조절(accommodation)과 같은 시각적 핵심 메커니즘을 포함한다 [1]. 또한, 사용자의 인지적 노력을 비침습적으로 평가하기 위해 측정되는 동공 반응, 시선 고정, 사카드(saccade) 등의 다양한 안구 움직임(oculometry)을 포괄하는 개념이다 [2-5].
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### 매 4 가지 안구 운동
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- **Saccade**: 빠른 도약 (200-300°/s), 도중에는 시각 정보 suppress (saccadic suppression).
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- **Smooth pursuit**: 움직이는 target 추적, 대상 없이 의식적으로 만들 수 없음.
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- **Fixation**: 한 점 응시 (200-300ms 평균), micro-tremor 포함.
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- **Vergence**: 양안의 거리 조절 — depth/3D UI에서 핵심.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **깊이 지각을 위한 필수 역할:** 수렴(Convergence/Vergence)과 조절(Accommodation)은 가까운 대상에 단일하고 명확한 초점을 맞추기 위해 필수적인 안구 운동 기능이다 [2]. 흐림(blur)과 양안 시차(disparity)와 같은 망막의 단서들이 이 두 가지 안구 운동 기능이 물체에 더 정확하게 고정되도록 돕는다 [2].
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- **자연적 환경과 VR 환경의 작동 방식 차이:** 일반적인 자연 시야 환경에서 수렴과 조절 기능은 피드백 루프 안에서 함께 작동하므로, 한 메커니즘이 변화하면 다른 메커니즘도 동시에 변화한다 [2]. 그러나 HMD를 착용한 가상현실 환경에서는 수렴과 조절 기능이 서로 분리될 수 있으며, 이는 깊이 지각을 위한 망막 단서 처리에 불확실성을 초래한다 [2].
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- **수렴-조절 불일치로 인한 부작용:** HMD 기기 사용 시 발생하는 수렴-조절 불일치는 사용자에게 두통, 안구 통증(sore eyes), 피로, 복시(double vision)를 포함한 다양한 동반 증상을 유발할 수 있다 [2]. 이를 측정하기 위해 시뮬레이터 멀미 설문지(SSQ)의 '안구 운동(Oculomotor)' 하위 클러스터는 눈의 피로(eyestrain), 전반적 피로감, 초점 저하 등과 관련된 7가지 증상 척도를 포함한다 [3].
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- **단기적 후유증으로서의 안구 운동 변화:** 가상현실 노출 직후에는 수렴과 조절 같은 안구 운동 기능에 유의미한 수치 변화가 발생하지만, VR 종료 후 40분이 지난 지연 평가 시점에서는 다시 기준치(baseline) 수준으로 회복되는 경향을 보인다 [2, 4, 5]. 이는 VR 환경에서의 깊이 지각 불일치로 인한 안구 운동의 변화가 비교적 단기적인 후유증임을 시사한다 [2].
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### 매 architecture 역할
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- **Input**: gaze + dwell, gaze + pinch (Vision Pro 모델). 정확도 ~1°.
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- **Foveated rendering**: gaze 주변 high-res, 주변부 low-res → GPU 50-70% 절약.
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- **Attention metric**: heatmap 기반 UX 검증, A/B test의 implicit signal.
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- **Accessibility**: ALS 등 운동 장애 사용자의 통신 channel.
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### 매 응용
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1. **VR/AR**: foveated rendering, 자연스러운 selection.
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2. **Web analytics**: heatmap (Hotjar, Microsoft Clarity).
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3. **자동차 HMI**: 운전자 attention 모니터링 (Tesla driver-facing camera, Cadillac Super Cruise).
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4. **의료**: 신경학적 진단 (saccade latency = Parkinson 지표).
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- **이향운동과 조절 (Vergence and Accommodation)**
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이향운동과 조절은 깊이 단서를 정확하게 파악하고 사용하도록 촉진하는 필수적인 안구 운동 기능이다 [1]. 가상현실(VR) 기기인 헤드마운트 디스플레이(HMD)를 사용할 때 이 두 기능 간의 불일치([[Vergence-Accommodation Conflicts|Vergence-Accommodation Conflicts]])가 발생할 수 있으며, 이로 인해 눈의 피로, 집중력 저하, 시각적 장애 등 안구 운동 관련 증상(oculomotor symptoms)이 유발될 수 있다 [1, 6, 7].
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## 💻 패턴
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- **안구 운동 행동 지표 (Eye Movement [[Behavior|Behavior]])**
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사용자의 인지 부하 및 시각적 처리 과정을 파악하기 위해 시선 고정(Fixations), 사카드(Saccades), 미세 사카드(Microsaccades), 스캔 경로 엔트로피 등이 측정된다 [5, 8].
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* **시선 고정 시간(Fixation Duration):** 시각 정보 처리의 복잡성이 높아지거나 요구되는 작업량이 증가할 때 길어지는 경향을 보인다 [5, 8].
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||||
* **사카드 비율(Saccade Rate):** 시각적 탐색이 비효율적이거나 사용자에게 혼란과 무질서 상태가 유발되었을 때 증가한다 [5, 8].
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### WebXR로 gaze ray 얻기 (Vision Pro Safari)
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||||
```typescript
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||||
// XRSession with eye-tracking feature
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||||
const session = await navigator.xr!.requestSession('immersive-vr', {
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||||
requiredFeatures: ['hand-tracking', 'eye-tracking'],
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||||
});
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||||
- **동공 측정 지표 (Pupillometry)**
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동공 확장은 뇌의 청반-노르에피네프린(locus coeruleus-norepinephrine) 시스템 활성화와 밀접하게 연결되어 있어 사용자의 인지적 노력(cognitive effort)을 신뢰성 있게 반영한다 [2].
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||||
* 작업 요구 발생 후 1~2초 이내에 동공이 확장되며, 메모리 부하와 실시간 인지적 노력이 증가함에 따라 동공 크기도 커진다 [2, 5].
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* 그러나 단기적인 인지 부하가 아닌 장시간의 게임 플레이나 작업 등으로 인해 인지적 피로(Cognitive fatigue)가 누적될 경우에는 오히려 동공 크기가 감소(수축)하는 현상이 나타난다 [4, 9].
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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||||
- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** 수렴과 조절(Vergence and Accommodation), 수렴-조절 불일치(Vergence-Accommodation Conflicts), [[VR 멀미 (VR Sickness)|VR 멀미(VR Sickness]], [[시뮬레이터 멀미 설문지(SSQ)|시뮬레이터 멀미 설문지(SSQ]]
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- **Projects/Contexts:** 가상현실(VR) 엑서게임 후유증(Aftereffects) 연구
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- **Contradictions/Notes:** 소스는 가상현실 노출이 즉각적으로 안구 운동 기능에 상당한 부하와 변화를 일으킨다는 점을 지적하지만, 이러한 안구 운동 변화는 노출 시간(10분 또는 50분)의 길이에 의해 통계적으로 유의미한 차이가 발생하지 않았으며 노출 후 40분이 지나면 정상으로 돌아온다고 설명합니다 [2, 4, 5].
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*Last updated: 2026-04-19*
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- **Related Topics:** 가상현실 멀미([[VR Sickness|VR Sickness]]), 인지 부하(Cognitive Load), [[시뮬레이터 멀미 설문지(SSQ)|시뮬레이터 멀미 설문지(SSQ]]
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- **Projects/Contexts:** UX 리서치에서의 생체 신호 정량화, e스포츠 선수의 인지 상태 및 피로도 모니터링
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- **Contradictions/Notes:** 급성 인지 부하나 정신적 노력(Mental workload)이 가해지는 상황에서는 동공이 확장되지만, 작업이 2시간 이상 지속되는 등 인지적 피로(Cognitive fatigue)가 발생하면 반대로 동공이 수축(Pupil constriction)하여 인지 성과 저하와 상관관계를 보인다 [2, 4, 9].
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||||
*Last updated: 2026-04-19*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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session.requestAnimationFrame(function frame(_t, xrFrame) {
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||||
const referenceSpace = /* … */;
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||||
for (const source of xrFrame.session.inputSources) {
|
||||
if (source.targetRayMode === 'gaze') {
|
||||
const pose = xrFrame.getPose(source.targetRaySpace, referenceSpace);
|
||||
if (pose) handleGazeRay(pose.transform);
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||||
}
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||||
}
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||||
session.requestAnimationFrame(frame);
|
||||
});
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||||
```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### Dwell-time selection
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||||
```typescript
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||||
class GazeDwellSelector {
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||||
private hovered: Element | null = null;
|
||||
private since = 0;
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||||
constructor(private readonly thresholdMs = 800) {}
|
||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
update(target: Element | null, now: number) {
|
||||
if (target !== this.hovered) {
|
||||
this.hovered = target; this.since = now;
|
||||
target?.dispatchEvent(new CustomEvent('gazeenter'));
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
if (target && now - this.since >= this.thresholdMs) {
|
||||
target.dispatchEvent(new CustomEvent('gazeselect'));
|
||||
this.since = Number.POSITIVE_INFINITY; // 한 번만 fire
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Fixation detection (I-DT algorithm)
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||||
```typescript
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||||
// I-DT: dispersion-threshold identification
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||||
type Sample = { x: number; y: number; t: number };
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||||
|
||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
export function detectFixations(
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||||
samples: Sample[],
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||||
windowMs = 100,
|
||||
dispersionDeg = 1.0,
|
||||
): Array<{ start: number; end: number; cx: number; cy: number }> {
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||||
const out: any[] = [];
|
||||
let i = 0;
|
||||
while (i < samples.length) {
|
||||
let j = i + 1;
|
||||
while (j < samples.length && samples[j].t - samples[i].t < windowMs) j++;
|
||||
const win = samples.slice(i, j);
|
||||
const xs = win.map(s => s.x), ys = win.map(s => s.y);
|
||||
const disp = (Math.max(...xs) - Math.min(...xs))
|
||||
+ (Math.max(...ys) - Math.min(...ys));
|
||||
if (disp < dispersionDeg) {
|
||||
// extend
|
||||
while (j < samples.length) {
|
||||
const x2 = [...xs, samples[j].x], y2 = [...ys, samples[j].y];
|
||||
const d = (Math.max(...x2) - Math.min(...x2))
|
||||
+ (Math.max(...y2) - Math.min(...y2));
|
||||
if (d >= dispersionDeg) break;
|
||||
xs.push(samples[j].x); ys.push(samples[j].y); j++;
|
||||
}
|
||||
out.push({
|
||||
start: samples[i].t, end: samples[j - 1].t,
|
||||
cx: avg(xs), cy: avg(ys),
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
i = j;
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
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||||
const avg = (xs: number[]) => xs.reduce((a, b) => a + b, 0) / xs.length;
|
||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Foveated rendering hint (WebGPU)
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||||
```typescript
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||||
// 2026 WebGPU에서 variable rate shading via gaze
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||||
const gaze = getGazeNDC(); // [-1,1]^2
|
||||
device.queue.writeBuffer(uniformBuffer, 0, new Float32Array([
|
||||
gaze.x, gaze.y, /*innerRadius*/ 0.15, /*outerRadius*/ 0.45,
|
||||
]));
|
||||
// fragment shader: distance(uv, gaze) > outer ⇒ discard 75% samples
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
### Saccade 중 UI 변화 (change blindness 활용)
|
||||
```typescript
|
||||
// saccade 검출 시 다음 frame에 layout 변경 → 사용자가 인지 못함
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||||
function onSaccadeStart(cb: () => void) {
|
||||
// velocity > 200 deg/s 임계
|
||||
let last: Sample | null = null;
|
||||
return (s: Sample) => {
|
||||
if (last) {
|
||||
const v = Math.hypot(s.x - last.x, s.y - last.y) / (s.t - last.t) * 1000;
|
||||
if (v > 200) cb();
|
||||
}
|
||||
last = s;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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||||
| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| VR/AR primary input | gaze + pinch (Vision Pro 패턴) |
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||||
| Desktop accessibility | dwell selection (800-1500ms) |
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||||
| Analytics only | heatmap aggregation, real-time 처리 X |
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||||
| 의료 진단 | 120Hz+ 정밀 tracker, raw sample 저장 |
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||||
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||||
**기본값**: 정확도 1° / 60Hz / dwell 800ms — 일반 UX의 baseline.
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||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Human-Computer Interaction]] · [[Input Modalities]]
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||||
- 변형: [[Eye Tracking]] · [[Gaze-based Interaction]]
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||||
- 응용: [[Foveated Rendering]] · [[Accessibility]] · [[VR UX]]
|
||||
- Adjacent: [[Attention Modeling]] · [[Vision Pro Architecture]] · [[WebXR]]
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||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: VR/AR 입력 설계, gaze heatmap 분석 결과 해석.
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||||
**언제 X**: gaze data 정확도가 낮은 환경 (일반 webcam 기반 1° 이상 오차)에서 critical input으로 사용 — false trigger 폭주.
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **Midas touch**: 보는 것을 모두 click으로 해석 → 의도하지 않은 trigger. dwell·confirmation 필수.
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||||
- **고정 dwell time**: 사용자별 적응 필요 — 노약자는 길게.
|
||||
- **Saccade 중 UI 깜빡임**: 사용자에 멀미·혼란.
|
||||
- **Calibration 없이 시작**: 정확도 5° 이상 → 사실상 무용.
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||||
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Apple visionOS HIG 2026; Tobii eye-tracking research; Salvucci & Goldberg I-DT 2000).
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- 신뢰도 B (HCI 분야 표준이지만 architecture wiki에서는 보조 주제).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — saccade/fixation/vergence·WebXR·I-DT 알고리즘 |
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