KR101929124B1 - 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치 및 분석 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치 및 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 제품을 광고하는 이미지를 대상으로 시선추적 실험을 통해 관찰자의 주의집중을 분석하도록 구현한 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법에 관한 것으로, 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지를 대상으로 선호도 조사를 실시하여 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계; 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치 및 분석 방법{Attention Analyzing Device Using Consumer Interest Areas and Analyzing Method Thereof}

본 발명은 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치 및 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 제품을 광고하는 이미지를 대상으로 시선추적 실험을 통해 관찰자의 주의집중을 분석하도록 구현한 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치 및 분석 방법에 관한 것이다.

소비자는 미디어를 통해 다양한 광고 홍수 속에서 생활하고 있다. 기업은 자사 제품을 홍보하기 위한 수단으로 모델과 함께 광고이미지를 제작하는 경우가 많은데 유명모델이나 일반인 혹은 동식물을 이용하는 경우도 있다. 광고의 목적 중에는 소비자가 광고를 보면서 해당 제품에 대한 시지각 정보를 통해 제품에 대한 이미지나 구매 효과 등을 얻는 것이므로 광고주나 제작자 입장에서는 그러한 효과가 극대화 되는 광고를 원하게 되지만, 광고효과에 대해서는 객관적인 확인이불가능한 경우가 많다. 그 이유 중의 하나가 객관적으로 소비자에게 전달된 광고 정보를 객관적이면서도 과학적으로 증명할 수 있는 방법이 없었기 때문이다. 또한 소비자가 기본적으로 가지고 있는 인지적인 용량의 제한이나 정보처리 능력의 한계(Parasuraman, 2000; Reed, 2007)도 있을 것이다. 광고를 받아들이는 과정에서는 소비자를 둘러싸고 있는 다양한 환경과 해당 광고를 접하기 전에 겪었던 다양한 경험 등이 해당 광고 이미지의 선입관으로 작용할 수 있으며 개인의 취향이나 해당 상품과 모델에 대한 선호 혹은 비선호 등도 작용할 것으로 예상된다. 이와 같이 다양한 시각적 환경이 존재하지만, 소비자의 시각적 탐색 특성은 광고효과를 결정하는 기본적인 자료가 될 수 있다는 측면에서 시선의 주의집중을 분석하는 것은 의미가 크다.

최근 IT기기의 발달로 시선의 움직임을 정밀하게 측정하고 기록하는 장비가 개발되고 있는데, 눈의 움직임 외에 동공의 크기가 기본적인 정보가 되고 있으며 이를 근거로 이동특성이나 집중현상 등의 분석이 가능하게 된다.

상술한 바와 같은 종래의 주의집중 분석 방법은, 소비자의 관심영역을 추출하는 과정에서 소비자가 주시하는 물품의 크기 차이를 고려하지 않은 대상체만을 선정함으로써, 데이터가 불확실하여 소비자들에게 신뢰도가 높은 주시특성을 제공할 수 없다는 단점을 가지고 있었다.

한국공개특허 제10-2013-0088645호 한국공개특허 제10-2014-0075266호

본 발명의 일측면은 제품을 광고하는 이미지를 대상으로 시선추적 실험을 통해 관찰자의 주의집중을 분석하는데, 제품광고에는 시너지 효과를 갖기 위해 모델과 같이 이미지를 제작하는 경우가 많으며 전문가에 의해 제작되고 선정된 광고가 소비자에게 제공되는 바, 제작된 광고가 소비자에게 어떻게 전달되는지를 밝히기 위해 ⅰ) 광고 이미지의 선정 ⅱ) 시선추적을 통한 광고 이미지 주시특성 실험 ⅲ) 광고 요소별 주의집중의 세 가지 단계를 이용하여 분석한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치는, 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지 중에서 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하기 위한 이미지선별부; 상기 이미지선별부에서 선별된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하기 위한 주시데이터생성부; 상기 주시데이터생성부에서 생성된 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행하기 위한 주의집중분석부; 및 상기 주의집중분석부에서 설정된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득하기 위한 시선이이동특성획득부를 포함한다.

일 실시 예에서, 상기 이미지선별부는, 선호도 조사를 실시할 다수 개의 광고 이미지를 선택하기 위한 이미지선택부; 선호도 조사에 참여시킬 참여자 집단을 선별하기 위한 집단선별부; 및 상기 참여자 집단에 의해 선호도 조사된 광고 이미지 중에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 선별하기 위한 광고이미지선별부를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 주시데이터생성부는, 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득하기 위한 기본데이터획득부; 및 상기 기본데이터획득부에서 획득된 상기 제1기본데이터 및 상기 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하기 위한 주시데이터생성부를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 주의집중분석부는, 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정하기 위한 상대적크기설정부; 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정하기 위한 관심영역설정부; 및 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 상기 관심영역설정부에서 설정된 관심영역별 주의집중 특성을 분석하기 위한 주의집중특성분석부를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 시선이동특성획득부는, 상기 주의집중분석부에서 설정된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 상기 제1주시데이터 및 상기 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출하기 위한 주시우세강도산출부; 및 구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 상기 주시우세강도산출부에서 산출된 상기 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득하기 위한 특성획득부를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법은, 이미지선별부에서 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지를 대상으로 선호도 조사를 실시하여 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계; 주시데이터생성부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계; 및 주의집중분석부에서 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행하는 단계를 포함하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 제공한다.

일 실시 예에서, 상기 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계는, 이미지선택부에서 선호도 조사를 실시하기 위한 다수 개의 광고 이미지를 선택하는 단계; 집단선별부에서 선호도 조사에 참여시키기 위한 참여자 집단을 선별하는 단계; 및 광고이미지선별부에서 참여자 집단에게 선호도 조사를 실시하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 선별하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계는, 기본데이터획득부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득하는 단계; 및 주시데이터생성부에서 상기 제1기본데이터 및 상기 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성시키는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 주의집중 분석을 수행하는 단계는, 상대적크기설정부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정하는 단계; 관심영역설정부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정하는 단계; 및 주의집중특성분석부에서 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 관심영역별 주의집중 특성을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 시선이동특성획득부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 상대적 시선이동특성을 분석하는 단계는, 주시우세강도산출부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 상기 제1주시데이터 및 상기 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출하는 단계; 및 특성획득부에서 구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 상기 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 광고 대상 이미지 간의 비교대상 이미지의 크기가 서로 다른 관계를 경우에도 면적의 상대적 크기를 기준으로 우세강도 분석을 통해 구성요소별로 우세특성을 정리하도록 할 수 있다.

이러한 관점에서 본 발명은 광고를 바라보는 관찰자 입장에서 광고의 어떤 부분에 보다 많은 주의집중을 하고 있으며 광고 내용의 변화에 따라 주시특성이 어떻게 바뀌는지를 살펴보는 것으로, 광고제작과정에서 일어날 수 있는 모델의 행태이나 의상, 배경이나 제품의 위치, 상대적인 크기 등을 대상으로 보다 많은 소비자의 시선을 유도하기 위한 광고기법을 찾는데 도움이 될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치를 설명하는 제어블록도이다.
도 2은 본 발명의 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 실시하기 위해 선별된 광고 이미지들이다.
도 3은 도 2에서 선별된 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 구성요소별로 분류한 도면이다.
도 4은 도 2에서 선별된 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 구성요소별로 광심영역과 중첩시킨 도면이다.
도 5은 도 2에서 선별된 제1광고이미지 및 제2광고이미지별 우세주시특성을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
도 7은 도 6에 있는 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계를 설명하는 순서도이다.
도 8는 도 6에 있는 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계를 설명하는 순서도이다.
도 9은 도 6에 있는 주의집중 분석을 수행하는 단계를 설명하는 순서도이다.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
도 11는 도 10에 있는 상대적 시선이동특성을 분석하는 단계를 설명하는 순서도이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치를 설명하는 제어블록도이다.

도 1을 참조하면, 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치는, 이미지선별부(100), 주시데이터생성부(200), 주의집중분석부(300) 및 시선이이동특성획득부(400)를 포함한다.

이미지선별부(100)는, 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지 중에서 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별한다.

일 실시 예에서, 이미지선별부(100)는, 제품을 홍보하는 다수 개의 광고 이미지를 대상으로 선호도 조사를 실시하여 최선순위 선호도를 가지는 광고 이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 두 개의 광고이미지를 선별한다. 선호도의 높낮음에는 소비자의 무의식적인 선호특성이 반영될 수 있다. 하지만 기존의 사후설문방식에서는 기억의 변형이나 왜곡이 발생하기 때문에 어떤 이유에서 선호 혹은 비선호를 하는지를 알 수 없었던 바, 본 발명은 보다 객관적인 데이터를 산출하기 위해 선호도가 가장 높은 제1광고이미지와 가장 낮은 제2광고이미지를 선별하여 이하의 과정을 수행한다.

주시데이터생성부(200)는, 이미지선별부(100)에서 선별된 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록하며, 해당 기록한 시선추적에 대응하는 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성한다.

일 실시 예에서, 주시데이터생성부(200)는, 소비자의 무의식적인 시선의 움직임을 추적하여 기록한다. 이 과정을 통해 어디를 먼저 보고, 얼마나 혹은 빈번하게 보고 있으며, 특정 구성요소에 얼마나 오랫동안 보고 있으며, 어디를 건너뛰어 보고 있는지 등이 좌표 데이터로 기록할 수 있다. 시선추적 장치를 활용한 주시데이터생성부(200)의 시선추적 실험은 방대한 양의 데이터를 양산하게 되나 최근 프로그램의 개발로 인해 불필요한 데이터를 거르고 필요한 데이터를 추출하는 것이 가능해졌다.

주의집중분석부(300)는, 주시데이터생성부(200)에서 생성된 제1주시데이터와 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하며, 해당 비교한 관심영역별로 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행한다.

일 실시 예에서, 주의집중분석부(300)는, 해당 광고의 구성요소별 시선의 주의집중 분석을 통해 해당 광고의 어떤 부분을 주의 깊게 주시했는지를 분석한다. 다만 어떤 구성요소에 시선고정이 오래 머물렀다고 해서 반드시 주의를 기울였거나, 이해했음을 의미하지 않는다.

시선이이동특성획득부(400)는, 주의집중분석부(300)에서 설정된 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득한다.

일 실시 예에서, 시선이이동특성획득부(400)에서 주시 우세강도를 적용한 상대적 시선이동특성을 획득하는 대략적인 과정은 다음과 같다.

본 발명은 소비가자 광고를 보면서 해당 제품에 대해 어떤 주시특성을 갖는지를 분석하기 위해 기획된 것으로 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 대상으로 시선추적 실험을 실시한 것이다. 도 2의 ②(이하 ②라고 함) 및 도 2의 ③(이하 ③라 함)번 이미지에서 구성요소별 면적이 다른 것을 확인할 수 있는데, 구성요소의 면적 차이가 각 구성요소의 주시특성에 영향을 줄 수 있다.

이러한 측면에서 본 발명은 구성요소의 면적을 기준으로 제1주시데이터 및 제2주시데이터의 상대적 우세강도를 정리하는데, 전체 이미지의 면적을 기준으로 β영역(중심와 반경을 반영한 관심영역-후술하기로 함)의 Bo, Fa, Ea 또는 Bu요소 주시량을 살펴봄으로써 각 구성요소가 가지는 주시 우세강도를 산출할 수 있다. 이미지 면적에 대한 주시데이터 비율이므로, 유효데이터로 정리한 주시데이터의 양을 기준으로 각 구성요소별 주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산할 수 있다.

도 1을 참조하면, 이미지선별부(100)는, 이미지선택부(110), 집단선별부(120) 및 광고이미지선별부(130)을 포함한다.

눈에서 획득된 시각정보를 분석하기 위해서는 시선추적장치를 사용하게 되는데 최근 장비의 발달로 비침습적(Non-invasive) 상태에서 참가자의 시선추적정보를 획득하는 것이 가능하기에 이르렀다. 눈에 보이는 대상의 미묘한 차이는 선택과정에서 미묘한 차이로 나타나게 되는데 광고를 주시하는 과정에서 시각적 선택에 끼치는 요인을 알 수 있다면 해당 광고에 대한 관심이나 흥미 정도를 추출해 낼 수 있을 것이다.

눈은 고정과 이동을 반복하면서 정보탐색을 하게 되는데 관심이나 흥미가 있는 대상을 발견하게 되면 '시선고정=주의집중'을 통해 정보를 획득한다. 주의집중을 위해서는 필연적으로 시선고정을 필요로 하는데 이때 획득되는 정보는 눈의 중심와(fovea)에 포함된 1~2?? 범위에 불과하다. 이렇게 좁은 범위의 시각정보만이 선명하게 보이기 때문에 대상을 탐색하는 눈은 관심이 가는 세부특징에 잠시 초점을 맞춘 후에 계속해서 다른 정보를 찾기 위해 이동과 반복을 하는데, 앞에서 지각했던 세부특징을 다시 보기 위하여 재차 방문하기도 한다. 이러한 시선의 움직임에는 의식과 무의식이 포함되어 있으며 경우에 따라서는 과거의 경험이나 선입관이 시지각 활동에 영향을 끼친다. 과학적 측면에서 광고효과를 분석하기 위해서는 시선의 동선 및 고정점을 통해 소비자의 관심 요소를 확인하고, 소비자의 시지각 인지과정을 이해하기 위한 단서를 효과적으로 분석하는 과정이 필요하다.

이미지선택부(110)는, 선호도 조사를 실시할 다수 개의 광고 이미지를 선택한다.

본 출원 발명에서는, 이미지선택부(110)에 의해 선택된 L사 블루투스 제품을 홍보하는 도 2의 4개 이미지를 대상으로 제품과 광고 전체에 대한 선호도 조사가 실시되었으며, 해당 선호도의 조사 결과는 표 1에 나타나있다.

해당 선호도 조사는, 모바일과 PC의 온라인 설문을 통해 자유롭게 참여하여 평가되었다. 매체별 참가자는 모바일 참여자가 131명(76.3%)이며 PC는 남자가 18.3%로 여자(5.4%)에 비해 많았으며, 모바일은 여자가 47.0%로 남자(29.4%)보다 많았다. 블루투스 제품에 대한 구매경력을 보면 남자는 경력 있음(59.8%)이 많았으며, 여자는 없음(59.6%)이 많았으며, 남자는 구매경력이 있을수록 시인성을 제외한 전체 항목에서 높은 빈도를 나타내고 있었다. 이에 비해 여자는 구매경력이 없을수록 구매의 향 항목을 제외한 모든 항목에서 평가가 높게 나타났다. 남자의 시인성이나 여자의 구매의형의 차이는 다른 항목에 비해서는 가장 차이 값이 적은 것이 특징이다. 이러한 내용을 볼 때, 남자는 구매경력이 있을수록 블루투스 제품에 대한 광고이미지와 제품의 적합성을 높게 평가한데 비해, 여자는 구매경력이 없을수록 높게 평가했다. 이러한 점을 반영해서 본 발명의 시선추적 실험은 구매경력이 높은 남자 피험자를 대상으로 하였다.

설문에 나타난 이미지별 선정률인 표 1을 보면 ③번 이미지가 39.9%로 매우 높았으며, ②번 이미지가 10.1%로 가장 낮았다. 도 2을 보면 ②번, ③번 이미지 모두 남성을 모델로 하고 있다. 본 발명에서는 선호도 차이가 가장 큰 ②를 제1광고이미지로 선정하고, ③번 이미지를 제2광고이미지를 선정하여 시선추적을 실시하였다.

집단선별부(120)는, 선호도 조사에 참여시킬 참여자 집단을 선별한다.

일 실시 예에서, 집단선별부(120)는, 각각이 다수의 소비자로 이루어진 복수의 소비자 집단 중에서 광고 이미지의 대상 물품의 구매경력이 최선순위인 소비자 집단을 참여자 집단으로 선별하는데, 본 발명에서는 표 1에 나타난 바와 같이, 남성이 구매경력이 높다는 설문 결과를 근거로 남성을 시선추적 실험의 참여자 집단으로 선정하였다.

광고이미지선별부(130)는, 참여자 집단으로부터 조사된 광고 이미지 중에서 선호도가 가장 높은 제1광고이미지 및 선호도가 가장 낮은 제2광고이미지를 선별한다.

도 1을 참조하면, 주시데이터생성부(200)는, 기본데이터획득부(210) 및 주시데이터생성부(220)를 포함한다.

제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하기 위한 실험 환경은 다음과 같다.

실험실에서 참여자 집단과 조정자가 입실하여 실험을 실시하며, 실험 모니터(51.0ㅧ28.7㎝)보다 이미지(40.3ㅧ28.7㎝, 1920ㅧ1080 pixel)가 작은 관계로 이미지 양측에 회색의 여백을 두었다. 실험할 때, 눈높이와 광고 이미지의 높이를 같게 조정하고 모니터와 참여자 집단과의 눈과의 거리를 65.0㎝로 조정하여 교정을 실시하였다. 보정 타당도는 양안 모두 목표점 5곳에 대해 실시하고, 동공 편차가 X, Y 축에 대하여 모두 0.5ㅀ 이하로 하였다. 본 발명의 실험 장비는 SensoMotoric Instruments GmbH(SMI)의 REDn Scientific를 사용하였으며, 분석은 BeGaze 3.7을 사용하고 주시데이터는 (X, Y) 좌표로 초당 30Hz로 저장하였다.

실험내용에 대한 설명 후 「소비자 1명=1개의 광고 이미지」로 실시하고 참가자 집단의 인원수는 ②번 이미지가 25명, ③번 이미지가28명로 하였다. 실험은 남자 참가자를 대상으로 하고, 안경 및 콘택트렌즈 착용 여부는 상관없으나 난시인 경우는 제외하였다. 실험 전반에 대한 내용으로 다음과 같은 설명하였다. "실험과정에서 눈은 자연스럽게 깜빡여도 되며, 보고 싶은 곳을 보세요. 본 실험에 들어가게 되면 블루투스를 광고하는 이미지를 보게 되는데, 해당 광고의 내용을 자연스럽게 주시하세요." 5개 주시점을 대상으로 교정을 실시한 후 실험을 실시하였다. 실험 시간은 준비와 교정 시간을 제외한 상태에서 도 3과 같이 2분 5초 동안 실시하였다.

기본데이터획득부(210)는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득한다.

일 실시 예에서, 기본데이터획득부(210)에서 시선추적 실험을 통해 획득되는 제1기본데이터 및 제2기본데이터는, 눈의 움직임(X, Y좌표)과 동공의 크기이며 주시시간의 경과에 따라 고정과 도약 활동에 대한 기록이 저장된다. 이때, 주의집중 분석은 1초에 30개로 기록된 (X, Y)좌표가 대상이 된다.

주시데이터생성부(220)는, 기본데이터획득부(210)에서 획득된 제1기본데이터 및 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성한다.

일 실시 예에서, 주시데이터생성부(220)에서 생성한 제1주시데이터 및 제2주시데이터의 구성은, 시간의 흐름에 따라 나타나는 고정과 도약 데이터이며, 눈 깜빡임이나 시선이 화상 범위를 벗어나는 경우는 불량 데이터로서 제외된다.

제1주시데이터 및 제2주시데이터의 분석은 유효율이 확보된 상태에서 분석하는 것이 바람직한데, 본 발명에서는 전체 데이터인 제1기본데이터 및 제2기본데이터에서 유효율을 85% 이상으로 설정하고 그 미만 참여자 집단의 실험데이터는 제외하였다. ②번 이미지는 25명 중 5명, ③번 이미지는 28명 중에서 5명이 제외되었다.

본 발명에서는 실험 「시작 ~ 3초미만」까지의 데이터를 제외하였다. 최종 분석시간은 「3초 이상 ~ 2분 3초미만」까지 총 2분으로 하였으며, 표 2는 분석 대상이 된 2분 동안의 주시데이터 3,600개를 정리한 것으로, 유효 데이터는 ②번 이미지에서 높게 나타났으며, 조정 후 ② 및 ③번 데이터의 유효율이 1.0%의 범위에서 차이를 보이고 있다.

제1주시데이터 및 제2주시데이터는, 고정(Fixation)과 도약(Saccades)으로 구성되는데, ③번 이미지에서 많은 도약이 일어나고 있어 도약 횟수에서 큰 차이를 보이고 있었다. ②번 이미지는 1회 고정에 14회(0.46초)인데 비해 ③번 이미지는 11.8회(0.4초)로 나타났다. 즉 ②번 이미지에 비해 ③번 이미지가 전체적인 고정시간은 비슷했지만 많은 도약을 통해 해당 광고이미지의 정보를 획득한 것으로 볼 수 있다. 고정은 시선이 오랫동안 한 곳에 머문 것으로 고정 횟수가 적다는 것은 불용 데이터가 많거나 활발한 탐색활동을 했다는 것으로 볼 수 있다. 따라서, ③번 이미지를 보면 불용 데이터도 많았지만 도약운동이 많았는데, 많은 탐색활동을 하는 과정에서 불용 요인이 되는 눈 깜빡임이나 제외 데이터가 발생한 것으로 볼 수 있다. 또한 상대적으로 ②번 이미지에 비해 ③번 이미지가 시선을 오랫동안 고정시킬 만한 요소가 적었다는 것으로 볼 수도 있다.

일 실시 예에서, 제1기본데이터 및 제2기본데이터에는, 상술한 바와 같이 참여자 집단의 눈 움직임 또는 동공의 크기가 데이터화되어 저장되며, 참여자 집단의 주시시간 경과에 따른 시선의 고정 또는 도약 활동에 관한 데이터가 저장될 수 있다.

일 실시 예에서, 제1주시데이터 및 제2주시데이터는, 상술한 바와 같이 제1기본데이터 및 제2기본데이터에서 참여자 집단이 눈을 깜빡인 경우 또는 참여자 집단의 시선이 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 화상 범위를 벗어난 경우가 제외되며, 주시시간의 초기 3초를 제외한 3초 이상 2분 30초 미만의 3,600개의 주시좌표로 저장될 수 있다.

도 1을 참조하면, 주의집중분석부(300)는, 상대적크기설정부(310), 관심영역설정부(320) 및 주의집중특성분석부(330)를 포함한다.

상대적크기설정부(310)는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정한다.

일 실시 예에서, 상대적크기설정부(310)는, 각 이미지별 분석대상의 상대적인 면적을 추출하고, 해당 추출한 면적에 대한 상대적인 데이터의 빈도를 분석함으로써 해당 모델에서 광고 요소가 갖는 주의집중 특성을 분석하는 것이다.

우선, 상대적크기설정부(310)는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지에서 공통되는 요소를 도 3과 같이 추출한다. 이때, 공통된 요소를 추출하는 이유는, 광고에서는 모든 구성요소가 인위적인 것으로 볼 수 있기 때문에 각 구성요소별 주시특성을 분석하게 된다면 이미지별 선호도 차이를 불러일으킨 주의집중 특성을 분석할 수 있기 때문이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 전체 이미지를 틀로 설정하고, 배경과 상체, 얼굴, 이어폰과 귀, 블루투스로 구분하는 것이 가능하다. 분석 대상 2개 이미지에서 공통되게 일부 구성요소가 중첩되고 있는데 귀는 얼굴에 이어폰과 귀, 상체에 블루투스이다. 이러한 중첩은 동일하게 일어나고 있기 때문에 일부 주시데이터가 중복되더라도 별개의 구성요소로 구획하여 분류될 수 있다.

도 3의 틀 면적을 기준으로 구성요소의 면적비를 정리한 것이 표 3이다. 도 3의 ③번 이미지는 ②번 이미지에 비해 배경이 큰 관계로 나머지 구성요소는 상대적으로 면적비가 작았다. 도 3의 ② 및 ③번 이미지를 비교하면 블루투스(Bu)는 0.8% 및 0.5%이며, 이어폰과 귀(Ea)는 1.8% 및 1.2%로 전체 틀에서 제품이 차지하는 면적이 2.6% 및 1.7%에 불과한 것이 특징이다. 특정 구성요소를 보다 관심 있게 주시했는지를 밝힘으로써 호감 정도나 시선의 끌림 정도를 분석할 수 있다.

상대적크기설정부(310)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정된 후, 관심영역설정부(320)는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정한다.

시선추적을 위한 실험환경으로 참가자 집단은 눈을 통해 모니터의 광고 이미지를 주시하게 되는데, 시각고정이 일어나기 위해서는 눈의 망막이 중심와 크기에 이미지를 정지한 채 유지하는 과정이 필요하다. 중심와의 크기는 1∼2ㅀ정도로 보지만 본 발명에서는 2ㅀ로 설정하였다. 참가자 집단은 광고 이미지를 보면서 도 3의 구성요소별 주시특성을 갖게 되는데, 이때 주시지점이 좌표로 저장된다.

여기서 제기하고자 하는 것은, 상대적크기설정부(310)의해 특정 영역의 외곽에서 어디까지 본 것까지를 주시한 것으로 볼 것인가이다. 얼굴을 대상으로 설명하면 얼굴의 외곽 경계선에서 약간 떨어진 위치에 주시지점이 형성된 경우 이 주시점은 얼굴을 본 것으로 볼 것인가이다. 중심와 이론을 반영한다면 중심와에 포함된 영역은 선명하게 인식되는 것이므로, 중심와 반경 지점에 시선이 멈춘 경우에는 대상(얼굴)의 외곽을 주시한 것으로 볼 수 있다. 따라서 분석하고자 하는 대상의 관심영역은 해당 영역에서 중심와 반경의 크기만큼 외곽으로 확대된 크기만큼으로 보는 것이 적절할 것이다.

따라서, 본 발명에서 관심영역설정부(320)는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별로 설정된 상대적 크기에서 중심와(中心窩) 반경의 크기만큼 외곽으로 확대된 크기를 관심영역으로 설정한다.

이에 따라, 도 3의 ② 및 ③번 이미지를 대상으로 관심영역을 설정하였다. 본 발명은 시선추적 장치로 참가자 집단의 시선 움직임을 추적하고, 분석프로그램으로 BeGaze 3.7을 이용해서 각 관심영역별 주시특성을 분석하고 있다. 해당 프로그램의 특성상 수작업에 의해 관심영역을 설정해야 하는데, 어느 범위까지 설정할 것인가는 제1주시데이터 및 제2주시데이터의 신뢰도와 밀접한 연관이 있다.

관심영역설정부(320)에 의한 중심와 2ㅀ의 특성을 반영하여 AutaCAD2015에서 중심와 크기를 설정하는 과정을 표 4에 정리하였다. 최종 관심영역은 표 4의 3단계와 같이 공간구성요소의 외곽 경계선에서 중심와 크기의 반경 범위까지 유효시선데이터로 설정되었다.

상술한 내용에 의거 관심영역설정부(320)에 의해 설정된 각 이미지별 「구성 요소의 관심영역(이하에서는 α영역이라 함)」에 「중심와 반경을 반영한 관심영역(이하에서는 β영역이라 함)」이 표 5이다. 배경의 경우에는 모델안쪽으로 β영역이 설정되지만, 그 외의 요소에는 외곽까지 관심영역이 확대된다. 구성요소별 면적비를 보면 배경은 도 3의 ②번 이미지가 46.2%→53.5%, 도 3의 ③번 이미지는 59.9→69.3%로 확대된 것을 알 수 있다. 도 3의 ③번 이미지에서 배경이 차지하는 면적이 큰 것을 알 수 있다. 실험 광고 이미지에서 배경이 작다는 것은 상대적으로 모델과 상품의 이미지가 커질 가능성이 높은데 배경을 제외한 모든 요소에서 도 3의 ②번 이미지의 구성요소가 크게 나타나고 있다.

표 5에서, 비율은, 전체 광고 이미지 크기에서 각 구성요소의 면적 비율을 나타낸다.

주의집중특성분석부(330)는, 제1주시데이터와 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 관심영역설정부(320)에서 설정된 관심영역별 주의집중 특성을 분석한다.

일 실시 예에서, 주의집중특성분석부(330)에서 분석한 관심영역에 대한 주의집중은, BeGaze 3.7을 사용하여 추출하게 되는데 수작업을 통해 해당 프로그램에서 구성요소의 크기를 설정하는 과정이 필요하다. 도 4은 제1광고이미지 및 제2광고이미지와 관심영역을 중첩시킨 것으로 분석 프로그램에서 자동 지정될 수 없는 부분이어서 표 5와 동일하도록 수작업으로 요소의 크기가 설정되었다.

본 발명에서의 시선추적 실험데이터는, 참가자의 주시 기록이 좌표로 저장되는데 분석 대상 시간은 초기 3초를 제외한 3초 이상 ~ 2분 3초미만의 3,600개 주시데이터이다. 관심영역의 범위는, 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 범위로 한정하였는데, 실험환경 특성상 제1광고이미지 및 제2광고이미지보다 실험 모니터가 큰 관계로 제1주시데이터 및 제2주시데이터는 모니터 전체에 대한 데이터로 기록된다. 따라서 분석과정에서는 제1광고이미지 및 제2광고이미지 주변의 여백 부분의 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 제외한 부분을 전체 영역으로 설정하여 분석하였다.

그 결과 불용데이터를 없앤 표 2의 유효율 정리 후에도 다시 분석 대상 유효 참가자에 변화가 발생하였다. 유효율 85%로 설정할 경우 추가로 ②번 이미지는 3명이 제외되어 17명, 7의 ③번 이미지는 5명이 제외되어 18명이 분석 대상이 되었다.

표 6을 보면 고정에 ②번 이미지는 103.2초, ③번 이미지는 101.5초를 사용한 것을 알 수 있다. ②번 이미지는 고정(+1.8초)이, ③번 이미지는 도약(+0.7초)이 많은 것이 특징이다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 주의집중분석부(300)에 의할 경우 구성요소별 주의집중 특성은 다음과 같이 나타났다.

먼저, Bo요소의 주의집중 특성은, Bo는 모델의 상체부분으로 전체 이미지에서 차지하는 면적은 ②번 이미지(37.0%)가 ③번 이미지(30.8%)에 비해 큰 것을 알 수 있다. 표 7를 참고하여 해당 요소에 주시된 데이터를 살펴보면 ②번 이미지(38.5%)에 비해 ③번 이미지(43.0%)의 주시 비율이 높았다. 세부적으로 보면 ②번 이미지는 40.3초로 고정에 3.2초 도약했는데 ③번 이미지는 47.9초 고정에 3.7초 도약하고 있다. ②번 이미지에 비해 상대적으로 면적이 작은 ③번 이미지의 주시 비율이 높은 이유를 시선추적 데이터 분석에서는 알 수 없으나 ②번 이미지는 정자세에 검정 옷을, ③번 이미지는 와이셔츠 차림에 좌측면을 보여주면서 우측 손으로 뭔가를 터치하는 자세이다. ③번 이미지의 Bo요소가 가지는 형태적 특성과 질감이 주시에 반영되었을 것으로 추정된다.

다음으로, Fa요소에 대한 주의집중 증성은, ②번 이미지(67.2%)가 ③번 이미지(61.0%)에 비해 큰 것을 알 수 있다. 표 8을 참고하여 주시특성을 보면 ②번 이미지는 고정과 도약을 76.0초, 4.7초 한데 비해, ③번 이미지는 68.5로, 4.7초 한 것을 알 수 있다. 도약이 동일한데 비해 고정이 ②번 이미지에서 많이 일어난 것을 확인할 수 있다. 면적이 크기 때문에 ②번 이미지에 주시가 많았던 것으로 볼 수 있지만, ③번 이미지에 비해 도약은 동일한데 고정이 많다는 것에서부터 ②번 이미지의 모델이 상대적으로 시선을 오랫동안 고정시키게 했다는 것을 알 수 있다.

다음으로, Ea요소의 주의집중 특성은, Ea와 Bu는 하나의 제품으로 구성되었지만 선으로 연결되고 서로 분리된 관계로 별도의 구성요소로 설정하여 주시특성을 살펴보았다. 표 9에 나타난 바와 같이 Ea도 ②번 이미지의 면적이 상대적으로 컸는데 주시비율은 17.96%와 16.0%로 7의 ②번 이미지가 큰 것을 알 수 있다.

마지막으로, Bu요소의 주의집중 특성의 경우, Bu는 제품 모델의 Fa와 Bo의 목 양쪽으로 노출되고 있는데 면적으로도 ②번 이미지가 크게 나타나고 있다. 주시특성을 보면 31.2%와 29.2%로 ②번 이미지에 보다 많은 주시가 집중된 것을 알 수 있다. 세부적으로 고정과 도약을 보면 ②번 이미지는 36.0초 및 1.4초, ③번 이미지는 33.0초 및 2.1초이다. 특이한 것은 전체 주시량이 많으면 고정과 도약 모두 높은 것이 일반적인데 Bu에서는 ②번 이미지의 주시량이 많았지만 고정이 많았고 도약은 오히려 ③번 이미지가 높았다. 즉 ②번 이미지는 고정을 불러일으키는 요인이 있었고, ③번 이미지는 상대적으로 도약이 많이 일어나는 이미지 구성으로 볼 수 있다.

도 1을 참조하면, 시선이동특성획득부(400)는, 주시우세강도산출부(410) 및 특성획득부(420)를 포함한다.

주시우세강도산출부(410)는, 주의집중분석부(300)에서 설정된 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 제1주시데이터 및 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출한다.

특성획득부(420)는, 구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 주시우세강도산출부(410)에서 산출된 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득한다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 시선이동특성획득부(400)에 의한 각각의 구성요소별 우세강도를 고려한 주의집중 특성을 정리하면 다음과 같다.

먼저, Bo요소의 주의집중 특성의 경우, 우세강도는 각 구성요소의 면적과 주시데이터의 비율이 동일하면 1로 산출하였는데, 표 11을 참고하며 ②번 이미지(17명)와 도 2의③번 이미지(18명)의 우세강도를 보면 1.1과 1.5의 강도를 가지고 있었다. ②번 이미지는 17명 중에 11명(64.7%), ③번 이미지는 18명 중에 15명(83.3%)이 우세하게 주시한 것을 확인할 수 있다. 즉 ③번 이미지의 Bo요소가 우세강도도 강할 뿐만 아니라 보다 많은 참가자 집단의 시선의 주의집중을 불러일으킨 것으로 볼 수 있지만 다른 구성요소에 비해 가장 낮은 우세강도를 가지고 있었다.

표 11에 있어서, "참가자 특성"의 경우 "/" 좌측은 ②번, 우측은 ③번 이미지의 유효 데이터를 가진 참가자의 고유번호를 나타낸다.

다음으로, Fa요소의 주의집중 특성의 경우, 표 12를 참고할 경우 Fa는 모델의 얼굴 부분으로 ② 및 ③번 이미지에서 모든 참가자 집단의 우세강도가 「1」을 넘고 있었다. 이러한 우세강도는 Ea와 Bu에서도 보이고 있다. ②번 이미지에 비해 ③번 이미지의 우세강도가 강함과 동시에 Bo에 비해 ②번 이미지는 2.5배, ③번 이미지는 2.1배 강한 것이 특징이다. 즉 광고이미지에서 구성요소의 면적으로는 Bo가 가장 넓었지만 Fa에 보다 많은 주의집중이 일어난 것을 확인할 수 있었다. ③번 이미지에서 높은 우세강도가 일어난 것은 Ea가 Fa에 포함되어 있었기 때문으로 보인다. 상술한 바와 같이 4가지 구성요소 중에 가장 높은 우세강도를 보인 요소는 Ea이며 매우 높은 것이 특징이다. Fa에서 Ea를 제외한 상태에서의 주의집중을 비교한 것이 표 13이다. 도 도7의 ② 및 ③번 이미지에서 우세강도가 2.1 및 2.5로 나타났다. Fa에서 Ea를 제외하더라도 도 도 도7의 ③번 이미지의 우세강도가 높은 것에는 변함이 없었다. 이러한 의미에서 볼 때 모델의 Fa가 갖는 영향력은 존재한다는 것을 알 수 있다. 특징적인 것으로는 「Fa」와 「Fa-Ea」의 우세강도 차이 값이 0.5로 동일하게 나타난 것에서부터, Fa에서 Ea의 제품이 갖는 시선의 주의집중 영향력이 데이터 량의 0.5정도로 볼 수 있다.

다음으로 Ea요소의 주의집중 특성의 경우, 표 14를 참고할 경우 도7의 ② 및 ③번 이미지에서 Ea의 면적은 2.3% 및 1.8%에 불과하지만 우세강도는 4개의 구성요소 중에 가장 강한 것이 특징이다. 다른 구성요소와 마찬가지로 ③번 이미지에서 보다 강한 우세주시를 보이고 있다. 하지만 편차로 본다면 ②번 이미지에서는 2.7~17.5, ③번 이미지에서는 2.7~16.5로 이미지마다 6.5~6.1배의 편차가 나타나고 있었다. 제품의 크기가 작기 때문에 주의집중에 대한 가부가 극명하게 나타난 것으로 볼 수 있다.

마지막으로, Bu요소의 주의집중 특성의 경우, Bu는 모델의 목 양쪽으로 노출된 상품으로 다른 구성요소와 마찬가지로 ②번 이미지의 면적비가 크다. 하지만 표 15에 나타난 바와 같이 우세강도를 보면 4.9와 6.4로 ③번 이미지의 우세강도가 매우 높은 것이 특징이다.

표 16에서 「Ea+Bu」의 우세강도를 정리하였는데, ③번 이미지가 7.1로 높게 나타났는데, 본 발명은 실험환경 설정과정에서 각 참가자에게 실험이미지가 「블루투스를 광고하는 이미지」라는 문구를 제시한 후에 실시한 시선추적 실험이다. 따라서 실험 참가자 집단은 해당 실험이 광고이미지에 「블루투스」를 찾게 될 것이며, 따라서 해당 요소에 대한 주의집중이 높아진 것으로 볼 수 있다.

마지막으로, 관심영역의 면적을 기준으로 각 구성요소별 우세강도를 정리한 것이 표 17이며 도 5은 도 2에서 선별된 제1광고이미지 및 제2광고이미지별 우세주시특성을 나타낸 그래프이다. ③번 이미지의 구성요소의 면적이 작았음에도 불구하고 모든 요소에서 우세강도가 높은 것이 특징이다. 시선추적 실험 대상이 된 2개의 이미지만을 놓고 본다면 광고 이미지에서 모델과 제품이 차지하는 면적 비율이 낮을수록 주의집중을 불러일으키는 우세강도는 더 강했다는 결론을 내릴 수 있다. 각 요소의 우세특성을 세부적으로 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 4개 구성요소 중에 가장 면적이 큰 것은 Bo이지만 높은 주의집중을 불러일으키지 못하고 있다. 그럼에도 불구하고 ②에 비해 ③번 이미지의 주의집중이 더 높게 나타난 것은 ③번 이미지의 어떤 행태를 가지려는 듯한 자세가 주시에 영향을 끼친 것으로 보인다.

다음으로, Fa요소는 면적으로는 Bo보다 작지만 모델의 얼굴 부분으로 소비자의 이목을 끌기에 충분한 요소이다. 우세강도는 Bo보다 2배 이상 높지만, ② 및 ③번 이미지의 주의집중에는 차이가 낮았다. 즉 모델 얼굴의 차이가 제품 광고의 주시특성에 끼친 영향이 크지 않은 것으로 볼 수 있다.

다음으로, Ea는 면적비율에서 가장 작았음에도 불구하고 우세강도는 가장 높았다. 면적대비 가장 많은 주시가 일어난 요소로 볼 수 있다. 한편 Ea는 Fa와 함께 주시되는 요소라는 점에서 Fa의 높은 주의집중이 Ea로의 주의집중으로 연결될 가능성이 높다. ②번 이미지의 면적비율이 2.3%, ③번 이미지가 1.8%로 ③번 이미지가 작았는데 ③번 이미지의 Fa에 대한 높은 주의집중이 Ea에 대한 높은 주의집중으로 연결된 것으로 추론이 가능하다.

마지막으로, Bu는 모델의 목 양측에 걸려있는 제품으로 ②번 이미지는 검은색의 상의로 인해 선명하게 보이고, ③번 이미지에서는 넥타이와 같이 약간 혼잡한 이미지를 주고 있음에도 불구하고 ③번 이미지의 주의집중이 높았다. 우세강도는 다른 구성요소에 비해 차이가 가장 컸는데 면적으로는 Fa의 23.4%·25.4%이지만 우세강도는 1.8·2.1배 높으며, Ea보다 면적은 3.0·2.8배 크기만 우세강도는 58%·65%로 낮았다.

표 17에서, 데이터 비율은 유효데이터를 기준으로 한 각 구성요소의 주시데이터 비율이며, 면적 비율은 전체 이미지 크기에서 각 구성요소의 면적 비율을 나타낸다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치에 의해 분석된 결과는 다음과 같이 정의될 수 있다.

첫째, 유효율 85%를 기준으로 참여자 집단의 데이터를 선정했는데 고정시간에 비해 도약횟수에서 차이가 크게 나타났다. 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 전체적인 주의집중 시간은 103.4초 및 101.1초로 비슷했으나 제1광고이미지인 ③번 이미지가 더 많은 도약(+33.8회)을 통해 해당 광고이미지의 정보를 획득한 것을 알 수 있다.

둘째, 기존 발명에서는 관심영역을 추출하는 과정에서 대상체만을 선정한 사례가 많았는데 시선의 중심와 특성을 반영하여 관심영역을 추출하는 과정을 정리함으로써 보다 객관적이면서도 신되도 높은 주의집중 영역의 주시특성을 분석하는 것이 가능하였다.

셋째, 관심영역의 면적의 상대적인 크기를 기준으로 한 주의집중 특성 분석과정을 정리함으로써 구역의 면적 기준이 아닌 우세강도를 기준으로 주시특성을 분석하는 것을 정리하였다.

넷째, 시선의 움직임은 개인의 의도성에 의해 주도되며 개인차가 많이 발생하기 때문에 집단의 평균데이터를 어떻게 설정하는가 하는 것은 중요하다. 구성요소별 상대적 주의집중을 분석하는 과정에서 이미지 범위 내의 유효율 85% 기준으로 참가자 집단의 데이터를 재정리하는 과정을 통해 보다 객관성을 가진 분석 대상을 선별하였다. 이러한 과정을 통해 보다 신뢰성 높은 유효 데이터를 확보하는 것이 가능하였다.

다섯째, 우세강도 주의집중 분석을 통해 구성요소별 주의집중 특성을 정리할 수 있었는데, 이를 통해 이미지의 차이가 주의집중에 끼친 영향을 분석할 수 있었다. ②번 이미지에 비해 ③번 이미지의 크기가 작았는데 크기에 국한하여 우세주시 특성을 정리할 수는 없었지만, ③번 이미지의 작은 이미지에서 높은 주의집중이 나타났다. 세부적으로 보면 모델(Bo, Fa)이 주의집중에 끼친 영향이 적다는 점에서 제품광고에서 모델이 차지하는 비중이 크지 않음을 알 수 있다. Ea와 Bu는 모델이나 배경에 무관한 제품의 이미지인데 이들 이미지에서 높은 주의집중이 나타난 것이 본 발명의 특징이다.

상술한 바와 같은 단계를 가지는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법에 의할 경우, 첫째, 도약을 더 많이 했다는 것은 시선을 오랫동안 고정시켜서 주시할 정보보다는 활발한 탐색을 유도하는 정보가 더 많았던 것으로 볼 수 있으며 해당 광고의 이미지의 차이가 이러한 주의집중 특성을 만든 것으로 보인다.

둘째, 시선이 어느 대상에 얼마만큼 집중해서 탐색활동을 하고 있는지를 보다 명확히 할 수 있다는 측면에서 유의미한 분석기법을 활용하였다.

셋째, 이미지에서 면적이 큰 Bo나 Fa에 1차적으로 시선이 고정되는 과정을 통해 선호도가 좋게 나타난 상태에서 제품(Ea, Bu)에 높은 주의집중을 순차적으로 불러일으킨 것으로 볼 수 있다. 즉 동일제품인 경우 모델(Bo, Fa)의 선호도가 제품의 높은 주의집중으로 이어진 것으로 보인다.

본 발명은 블루투스 광고를 대상으로 선호도 평가에서 선정된 이미지에 대한 시선추적 실험을 통해 관심영역의 주의집중에 따른 주시특성을 분석하였다. 비교대상 이미지의 크기가 다른 관계로 면적의 상대적 크기를 기준으로 우세강도로 분석을 통해 구성요소별 우세특성을 정리하는 것이 가능했다. 한편 주의집중의 분석과정에서 특정 구성요소에 시선의 고정과 도약이 일어난 정도를 알 수 있었지만, 많은 시선의 고정이 해당 이미지에 대한 선호나 관심 정도를 나타낸다고는 볼 수 없었기 때문에 사전 혹은 사후설문기법을 병행하는 과정을 통해 광고를 보는 소비자의 심리와 눈의 움직임과의 관련성을 살펴볼 필요가 있다. 본 발명에서 제시된 분석기법을 통해 향후 기존연구방법과 병행함으로써 보다 발전적인 주의집중 분석기법으로 발전시키는 것이 가능할 것이다.

또한, 상술한 바와 같은 구성을 가지는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치에 의하면, 관심영역을 중심와 특성을 반영하여 반경의 크기만큼 확대시킨 영역까지 관심영역의 범위를 설정하며, 서로 다른 복수의 이미지에 대한 비교법을 제시하며, 고정과 도약에 대한 상대적인 면적비를 통해 우세강도 개념을 도출시키는 과정을 제안하는 것을 특징으로 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 설명하는 순서도이다.

구체적으로, 도 6을 참조하면, 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법은, 우선 이미지선별부(100)에서 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지를 대상으로 선호도 조사를 실시하여 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별한다(S100).

상술한 단계 S100에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 선별한 후, 주시데이터생성부(200)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성한다(S200).

상술한 단계 S200에서 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성한 후, 주의집중분석부(300)에서 제1주시데이터와 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행한다(S300).

도 7은 도 6에 있는 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계를 설명하는 순서도이다.

도 7을 참조하면, 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계(S100)는, 우선 이미지선택부(110)에서 선호도 조사를 실시하기 위한 다수 개의 광고 이미지를 선택한다(S110).

상술한 단계 S110에서 다수 개의 광고 이미지를 선택한 후, 집단선별부(120)에서 선호도 조사에 참여시키기 위한 참여자 집단을 선별한다(S120).

상술한 단계 S120에서 참여자 집단을 선별한 후, 광고이미지선별부(130)에서 참여자 집단에게 선호도 조사를 실시하여 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 선별한다(S130).

도 8는 도 6에 있는 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계를 설명하는 순서도이다.

도 8를 참조하면, 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계(S200)는, 우선 기본데이터획득부(210)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득한다(S210).

상술한 단계 S210에서 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득한 후, 주시데이터생성부(220)에서 제1기본데이터 및 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성시킨다(S220).

도 9은 도 6에 있는 주의집중 분석을 수행하는 단계를 설명하는 순서도이다.

도 9을 참조하면, 주의집중 분석을 수행하는 단계(S300)는, 우선 상대적크기설정부(310)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정한다(S310).

상술한 단계 S310에서 구성요소별 상대적 크기를 설정한 후, 관심영역설정부(320)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정한다(S320).

상술한 단계 S320에서 구성요소별로 관심영역을 설정한 후, 주의집중특성분석부(330)에서 제1주시데이터와 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 관심영역별 주의집중 특성을 분석한다(S330).

도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법을 설명하는 순서도이다.

도 10를 참조하면, 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법은, 상술한 단계 S300 후에, 시선이동특성획득부(400)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득하는 단계(S400)를 더 포함한다.

도 11는 도 10에 있는 상대적 시선이동특성을 분석하는 단계를 설명하는 순서도이다.

도 11를 참조하면, 우선 주시우세강도산출부(410)에서 제1광고이미지 및 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 제1주시데이터 및 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출한다(S410).

상술한 단계 S410에서 주시 우세강도를 산출한 후, 특성획득부(420)에서 구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득한다(S420).

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100: 이미지선별부
110: 이미지선택부
120: 집단선별부
130: 광고이미지선별부
200: 주시데이터생성부
210: 기본데이터획득부
220: 주시데이터생성부
300: 주의집중분석부
310: 상대적크기설정부
320: 관심영역설정부
330: 주의집중특성분석부
400: 시선이이동특성획득부
410: 주시우세강도산출부
420: 특성획득부

Claims (11)

1. 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지 중에서 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하기 위한 이미지선별부;
   상기 이미지선별부에서 선별된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하기 위한 주시데이터생성부;
   상기 주시데이터생성부에서 생성된 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행하기 위한 주의집중분석부; 및
   상기 주의집중분석부에서 설정된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득하기 위한 시선이동특성획득부를 포함하되,
   상기 이미지선별부는, 선호도 조사를 실시할 다수 개의 광고 이미지를 선택하기 위한 이미지선택부; 각각이 다수의 소비자로 이루어진 복수의 소비자 집단 중에서 광고 이미지의 대상 물품의 구매경력이 최선순위인 소비자 집단을 선호도 조사에 참여시킬 참여자 집단으로 선별하는 집단선별부; 및 상기 참여자 집단에 의해 선호도 조사된 광고 이미지 중에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 선별하기 위한 광고이미지선별부를 포함하는, 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 주시데이터생성부는,
   상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득하기 위한 기본데이터획득부; 및
   상기 기본데이터획득부에서 획득된 상기 제1기본데이터 및 상기 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하기 위한 주시데이터생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치.
   
4. 제1항에 있어서, 상기 주의집중분석부는,
   상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정하기 위한 상대적크기설정부;
   상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정하기 위한 관심영역설정부; 및
   상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 상기 관심영역설정부에서 설정된 관심영역별 주의집중 특성을 분석하기 위한 주의집중특성분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 시선이동특성획득부는,
   상기 주의집중분석부에서 설정된 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 상기 제1주시데이터 및 상기 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출하기 위한 주시우세강도산출부; 및
   구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 상기 주시우세강도산출부에서 산출된 상기 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득하기 위한 특성획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 장치.
   
6. 이미지선별부에서 선호도 조사를 위해 선택된 다수 개의 광고 이미지를 대상으로 선호도 조사를 실시하여 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계;
   주시데이터생성부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계; 및
   주의집중분석부에서 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 관심영역별로 비교하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 주의집중 분석을 수행하는 단계를 포함하되,
   상기 최선순위 선호도를 가지는 제1광고이미지 및 최후순위 선호도를 가지는 제2광고이미지를 선별하는 단계는, 이미지선택부에서 선호도 조사를 실시하기 위한 다수 개의 광고 이미지를 선택하는 단계; 집단선별부에서 각각이 다수의 소비자로 이루어진 복수의 소비자 집단 중에서 광고 이미지의 대상 물품의 구매경력이 최선순위인 소비자 집단을 선호도 조사에 참여시키기 위한 참여자 집단으로 선별하는 단계; 및 광고이미지선별부에서 참여자 집단에게 선호도 조사를 실시하여 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 선별하는 단계를 포함하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법.
   
7. 삭제
8. 제6항에 있어서, 상기 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성하는 단계는,
   기본데이터획득부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지를 주시하는 참여자 집단의 시선추적을 기록한 제1기본데이터 및 제2기본데이터를 획득하는 단계; 및
   주시데이터생성부에서 상기 제1기본데이터 및 상기 제2기본데이터 중에서 기 설정된 유효율 이상의 값을 가지는 데이터만을 선별하여 제1주시데이터 및 제2주시데이터를 생성시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법.
   
9. 제6항에 있어서, 상기 주의집중 분석을 수행하는 단계는,
   상대적크기설정부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 상대적 크기를 설정하는 단계;
   관심영역설정부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별로 관심영역을 설정하는 단계; 및
   주의집중특성분석부에서 상기 제1주시데이터와 상기 제2주시데이터의 시선 고정 또는 도약 활동을 비교하여 관심영역별 주의집중 특성을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법.
   
10. 제6항에 있어서,
    시선이동특성획득부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 구성요소별 면적을 기준으로 하여 주시 우세강도에 따른 상대적 시선이동특성을 획득하는 단계를 더 포함하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법.
    
11. 제10항에 있어서, 상기 상대적 시선이동특성을 분석하는 단계는,
    주시우세강도산출부에서 상기 제1광고이미지 및 상기 제2광고이미지의 각 구성요소별 면적을 기준으로 참여자 집단이 각 구성요소를 주시하는 주시량을 상기 제1주시데이터 및 상기 제2주시데이터가 가지는 강도 값으로 환산하여 주시 우세강도를 산출하는 단계; 및
    특성획득부에서 구성요소를 주시하는 참여자 집단의 시선 이동을 상기 주시 우세강도에 따라 분석한 상대적 시선이동특성을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비자의 관심영역을 이용한 주의집중 분석 방법.

Images