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2026-05-02 23:33:34 +09:00

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

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 검증에 활용)
  2. 활용 분야:
    • UI/UX Research: 사용자가 중요한 버튼을 찾지 못하는지 확인.
    • Medical: 자폐증이나 치매 초기 진단.
    • Gaming/VR: 시선이 머무는 곳만 고해상도로 렌더링(Foveated Rendering)하여 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)