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| wiki-2026-0508-eye-tracking | Eye Tracking | 10_Wiki/Topics | needs_review | self |
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none | A | 0.9 |
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2026-04-20 | pending | Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) |
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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.
- 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)
- 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 & Updates)
- 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, Affective Computing, Analysis, Cognitive Biases
- Modern Tech/Tools: Tobii, Gazepoint, Webcam-based eye trackers (Webgazer.js).
🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
언제 이 지식을 쓰는가:
- (TODO)
언제 쓰면 안 되는가:
- (TODO)
🧪 검증 상태 (Validation)
- 정보 상태: needs_review
- 출처 신뢰도: A
- 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)
🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
- 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
- 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|---|---|---|---|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
💻 코드 패턴 (Code Patterns)
패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)
# TODO
🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
선택 A를 써야 할 때:
- (TODO)
선택 B를 써야 할 때:
- (TODO)
기본값:
(TODO)
❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
- [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)