「베리슨」의 블로그

■ 의뢰 기관 / 업체 : 유브릿지 / 모트 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2021) ■ 리서치 배경 및 목적 M stick 신버전 제품을 대상으로 사용성 평가를 진행하여 제품 및 서비스의 품질 향상을 도모하고자 함 ■ 측정 대상 및 항목 - M stick 구버전/신버전에 대한 사용자들의 시선 양상 분석 - M stick 구버전/신버전에 대한 인터페이스 비교 분석 ■ 리서치 결과 - 구버전, 신버전 모두 ‘Media’를 가장 먼저 인지하였으며, 2번째로 ‘Android Auto’를 인지한 것으로 나타남 - 구버전, 신버전 모두 ‘Android Auto’를 주시한 시간이 가장 긴 것으로 나타남 - 구버전의 ‘Home’을 클릭하는 과정에서 ‘Home’과 ‘Recent’에 가장 많은 시선이 분포. 신버전의 ..

■ 의뢰 기관 / 업체 : 국립과천과학관 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2022) ■ 리서치 배경 및 목적 관람객의 관람활동 중 시각적 관심을 계량화한 전시평가 체계 확립 ■ 측정 대상 및 항목 - 에너지 존(Energy Zone) 전시물의 전시연출 형태에 따른 시각적 흥미 - 항공 존(Aircraft Zone) 전시물의 전시연출 형태에 따른 시각적 흥미 ■ 리서치 결과 - 에너지 존(Energy Zone)의 12개 전시물 중 실제 물을 사용한 ‘조력발전소’의 시각적 흥미가 가장 높은 것으로 나타남. - 항공 존(Aircraft Zone)의 14개 전시물 중 항공기 실물을 가장 유사하게 재현한 ‘조종기는 어떻게 발전했을까요’의 시각적 흥미가 가장 높은 것으로 나타남

■ 의뢰 기관 / 업체 : 국립소방연구원 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2020) ■ 리서치 배경 및 목적 사건, 사고, 공사 현장에서 기존에 활용중인 안전유도장치의 시인성 도출 ■ 측정 대상 및 항목 - 안전유도장치의 색상 별 사인 유도등 시인성 측정 - 안전유도장치의 시선유도시설 종류별 시인성 측정 ■ 리서치 결과 ① 안전유도장치의 색상 별 사인 유도등 시인성 측정 - 65 미터 거리일 때 : ‘황색 > 녹색 > 청색 > 적색’ 순으로 시인성이 높음 - 100 미터 거리 일 때 : ‘적색 > 녹색 > 황색 > 청색’ 순으로 시인성이 높음 - 140 미터 거리 일 때 : ‘황색 > 청색 > 적색 > 녹색’ 순으로 시인성이 높음 ② 안전유도장치의 시선유도시설 종류별 시인성 측정 - 65 미터 거리일 때..

■ 의뢰 기관 / 업체 : 유브릿지 / 모트 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2020) ■ 리서치 배경 및 목적 oncar 2.0과 3.0 버전의 사용성평가를 진행하여 제품 및 서비스의 품질 향상을 도모하고자 함 ■ 측정 대상 및 항목 - oncar 2.0 및 3.0 버전의 인터페이스의 시인성 분석 - oncar 2.0 및 3.0 버전의 인터페이스의 초반 식별성 분석 ■ 리서치 결과 : (분석 사진 또는 동영상 1~2개 첨부) - oncar 2.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘지도’ 앱이 시인성 2 순위로 나타남 - oncar 2.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘지도’ 앱이 초반 식별성이 8 순위로 나타남 - oncar 3.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘T Map’ 앱이 시인성 4 순위로 나타남 - o..

농심 봉지 라면 및 과자(스낵) 패키지에 기재된 요소(조리법, 브랜드명, 로고, 영양성분 등)의 인지 여부를 아이트래킹 측정합니다.

우리는 어떤 작업은 쉽게 느껴지는 반면, 어떤 작업은 정신적으로 지치게 만드는데 이는 인지 부하(cognitive load) 때문입니다. 인지 부하는 우리가 정보를 처리하고, 감정을 다루며, 의사결정을 내리는 데 필요한 정신적 노력의 정도를 의미합니다. 연구자들은 이를 측정해 사람들이 언제 과부하 상태에 이르는지 분석할 수 있습니다.   동공 확장을 활용한 인지 부하 측정그렇다면 인지 부하는 어떻게 측정할 수 있을까요? 그중에서도 가장 신뢰할 수 있는 방법 중 하나가 **동공 확장(pupil dilation)**입니다. 동공 확장은 정신적 노력이 증가할 때 자동으로 커지는 현상으로, 이를 이용하면 비침습적(non-invasive) 방식으로 인지 부하를 실시간 측정할 수 있습니다. 아이 트래킹 장치는 적외..

훈련 세션 후 디브리핑(debriefing) 방법을 구글에서 검색해 보며 다양한 분야에서 디브리핑이 사용된다는 것을 알 수 있습니다.  디브리핑은 원래 군사적 목적으로 엄격하게 사용되어 왔으나 요즘은 의료, 교육, 심리학 등 여러 분야에서도 매우 일반적으로 사용되고 있습니다.  디브리핑(debriefing)이란?시뮬레이션 세션이나 모의 인터뷰, 또는 훈련 연습 등과 같은 특정 활동이 끝난 후에 활동 중에 발생한 모든 이벤트를 탐구하고 배운 것을 정리하며 추가 정보를 제공하는 회의를 말합니다. 디브리핑은 참가자들이 세션 중에 무슨 이벤트가 일어났는지, 왜 그런 일이 일어났는지를 생각해 볼 수 있게 해주는 간단하지만 강력한 도구입니다. 디브리핑은 활동 직후에 바로 진행이 되므로 세션에서 사용된 지식, 기술,..

감정은 우리의 일상생활에 깊은 영향을 미치고 우리의 기분과 행동을 형성합니다. 사람은 행복감을 느끼면 직장에서 생산적인 하루를 보내고 하는 일들을 즐길 가능성이 더 커지며 출근길에 보게 된 광고판의 광고를 더 잘 받아들이게 만들 수도 있습니다. 다른 한편으로는 만약 여러분이 광고를 보다가 기분이 상하거나 지루해진다면 당신은 그 제품에 그다지 관심이 없을 가능성이 있습니다. 물론 그것을 사는 것은 말할 것도 없구요.  감정이 공부에 중요한 이유는 무엇일까?연구원, 광고주 및 마케팅 담당자가 이러한 감정을 연구하는데 관심이 있는 것은 당연합니다. 감정은 비언어적 의사소통과 의사결정에서 핵심적인 역할을 하고 인간의 행동을 이해하는데 필수적입니다. 이러한 이유로 많은 마케팅 컨퍼런스들은 광고 효과에 대한 이야기..

인간 감정의 복잡성을 탐구할 때, 연구자들은 자주 얼굴표정을 Action Unit(AU)이라고 하는 개별적인 구성 요소로 나누는 얼굴 행동 코딩 시스템(FACS-Facial Action Coding System)에 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 AU를 다른 지표와 결합하여 사용하면 연구를 위한 사용자 정의 표현을 만드는 것이 가능합니다. 다양한 연구 분야에서 이러한 사용자 정의 표현을 어떻게 사용할 수 있을까요? 그리고 FaceReader와 같은 얼굴 표정 소프트웨어에서는 어떻게 표정을 만들 수 있을까요?  사용자 정의표현(Custom Expression)의 이점얼굴표정분석에서 사용자 정의 표현을 사용하는 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 사용자 정의 표현은 다양한 분야의 연구자들에게 이점을 제공하는데..

얼굴표정분석은 인간의 감정과 사회적 상호작용을 이해하는데 매우 중요합니다. 아직 언어적 의사소통 기술이 발달하지 않은 유아를 연구할 때에 이는 더욱 가치가 있을 수 있습니다. 자신의 감정을 전달하기 위해 비언어적 신호에 의존해야 하는 유아들의 무언의 감정과 욕구를 이해할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요? 유아의 얼굴 표정을 분석하면 연구자와 보호자가 감정의 초기 발달과 사회적 상호 작용에 대해 더 많이 이해하는데 도움이 됩니다.  자동화된 표정 분석이 더 나은 이유전통적으로 전문가들은 감정을 연구하기 위해 수동 관찰에 의존했습니다. 이러한 작업 방식의 단점은 일관되지 않은 결과를 낼 수 있고 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 자동화된 얼굴 표정 분석의 발전은 감정 측정에 있어서 상당한 도약을 약속했습니다...