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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-EYTR-001
category: Unified
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced, eye-tracking, hci, [[Biometrics|Biometrics]], attention, usability]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Eye-Tracking|Eye-Tracking]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "시선의 목격자: 사용자의 눈이 어디를 보고, 어디에 머물며, 어떤 경로로 움직이는지 정밀하게 추적하여 인간의 관심도와 인지 부하를 데이터로 읽어내는 사용자 경험 분석의 끝판왕 도구."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
시선 추적(Eye-Tracking)은 눈의 위치와 움직임을 측정하여 시선의 방향을 파악하는 기술입니다.

1.  **주요 지표**:
    *   **Fixation (고정)**: 특정 지점에 시선이 머무는 것. (관심/처리 중)
    *   **Saccade (도약)**: 한 지점에서 다른 지점으로 빠르게 움직이는 것.
    *   **Heatmap**: 시선이 집중된 영역을 색상으로 시각화. ([[Design-System|Design-System]] 검증에 활용)
2.  **활용 분야**:
    *   **UI/UX [[Research|Research]]**: 사용자가 중요한 버튼을 찾지 못하는지 확인.
    *   **Medical**: 자폐증이나 치매 초기 진단.
    *   **Gaming/VR**: 시선이 머무는 곳만 고해상도로 렌더링(Foveated Rendering)하여 [[Efficiency|Efficiency]] 극대화.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 전용 안경이나 수천만 원대 장비 정책이 필수였으나, 현대 정책은 딥러닝과 웹캠만으로 시선을 추적하는 '범용 카메라 기반 소프트웨어 정책'으로 대중화됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 광고나 마케팅 정책에서 시선을 강제로 빼앗는 '다크 패턴 정책'에 대한 규제와, 시선 데이터가 개인의 무의식을 드러낸다는 점에서 발생하는 '생체 정보 시선 프라이버시 정책'이 강화되고 있음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- User Experience (UX), [[Design-System|Design-System]], [[Affective Computing|Affective Computing]], [[Analysis|Analysis]], [[Cognitive Biases|Cognitive Biases]]
- **Modern Tech/Tools**: Tobii, Gazepoint, Webcam-based eye trackers (Webgazer.js).
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