Attention and Visual Memory in Visualization and Computer Graphics - (2)

📍 Attention and Visual Memory in Visualization and Computer Graphics

https://ieeexplore.ieee.org/document/5963660

✏️ 최근에 HCI 및 Information Visualization 분야에 대해 공부하고 있어서, 관련한 기본적인 개념이나 지식들을 정리하는 차원에서 종종 글을 써볼 예정입니다 !
✏️ 본 글에서는 앞선 "Attention and Visual Memory in Visualization and Computer Graphics - (1)" 의 내용이 이어집니다.

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💡 Ensemble Coding (집합 부호화)

돌아보자면 ..
Part 1에서의 전주의적 시각 (preattentive vision)에 대한 설명은,
1) 장면 전체에서 주의를 유도하는 데 저수준 시각 처리 과정을 사용하는 방식과
2) 관찰자의 목표가 해당 과정과 어떻게 상호작용하는지
에 관해 다루었다.

• 이에 못지 않게 중요한 저수준 시각의 특징은, 단순한 시각 특징들이 시야 전체에 어떻게 분포되어 있는지를 빠르게 요약하는 능력이다.

• Ariely[66]은, 관찰자가 디스플레이를 단 한번 본 것만으로도 다수의 점들에 대한 평균 크기를 추출할 수 있다는 것을 입증했다.
  → 인간은 장면을 단순한 특징의 관점에서 빠르고 병렬적으로 요약해 처리하는 능력을 가진다.

• 그러나, 같은 디스플레이를 두고 특정 크기의 점이 존재했는지를 물어보면 이를 보고하지는 못했다.

  요약을 생성한 구성 요소들에 대한 정보를 유지하지 않으면서,
  시각적 특징에 대한 요약적 통계를 기록하는 전주의적 메커니즘이 존재함을 시사한다.

• 이러한 능력에 대한 후속 연구들에서는 주변 시야에서만 보이는 단순한 에지들의 방향이나, 색상, 얼굴 집단에서 나타나는 감정 (예 : 행복 vs. 슬픔)과 같은 고수준의 속성들에 대해서도 빠르게 평균값이 계산된다는 사실을 보였다.
  ✅ 이때 집합 내 분포 형태가 크게 달라지더라도 추출한 평균값의 정밀도는 전혀 손상되지 않는다.

[Fig. 9.] 평균 크기 추정 과제 : (a) 초록색 그룹의 평균 크기가 더 크다; (b) 파란색 그룹의 평균 크기가 더 크다 [66]

• 평균 크기 추정 과제의 두 가지 예다. 이때 관찰자들은 파란색 그룹과 초록색 그룹 중 어느쪽이 평균 크기가 더 큰지를 보고해야 한다.

• 그림 9a에서는 각 그룹이 큰 요소 6개, 작은 요소 6개를 포함하지만, 초록색 요소들이 파란색 요소보다 전반적으로 더 크다.
  → 초록색 그룹의 평균 크기가 더 크다.

• 그림 9b에서는 두 그룹 모두 큰 요소와 작은 요소의 크기는 같지만, 큰 파란색 요소의 수가 큰 초록색 요소보다 많다.
  → 파란색 그룹의 평균 크기가 더 크다.

• 이 두 경우 모두에서, 관찰자들은 지름이 단지 8 - 12% 밖에 차이나지 않음에도 75% 이상의 정확도로 응답했다.

  시각 속성의 집합 부호화 (ensemble encoding)은 우리가 장면을 스치듯 볼 때도 풍부한 맥락 정보 (gist)를 경험하는 현상을 설명한다.

• 이러한 능력은 특정 시각화 환경에서 중요한 이점을 가진다.

  • 실시간 데이터 스트림이 주어질 때, 집합 부호화를 통해 고프레임 속도로 스트림을 관찰하면서도, 상대적으로 흥미로운 분포를 가진 속성 값을 식별해낼 수 있다.
  • 특정 데이터 속성의 전체 양을 추정하고자 할 때도 집합 부호화는 용이하게 활용된다.

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💡 Feature Hierarchy (특징 위계)

[Fig. 1.] (e) 결합 표적인 빨간 원이 존재하는 경우; (f) 표적이 존재하지 않는 경우

• 이는 앞서 Part 1에서 살펴본 결합 탐색의 예시다.

  결합 표적 : 두 가지 이상의 시각적 속성의 결합으로 정의된 표적
  ㄴ 표적은 "빨강"과 "원형"이라는 두 속성으로 구성된다.
  ㄴ 방해 요소들은 각각 이 두 속성 중 하나만 가진 빨간 사각형 혹은 파란 원이다.
  → 관찰자는 일일이 탐색하는 과정 (serial search)를 통해 표적의 존재 여부를 확인해야 한다.

• 또다른 간섭 유형 : 시각 시스템 내에 존재하는 것으로 보이는 특징 위계

  • 특정 태스크에서는 어떤 시각적 특징이 다른 것보다도 '더 도드라져 보일' (more salient) 수 있다.

  • 예를 들어 경계 탐지 태스크에서 Callaghan은 시각 시스템이 형태보다 색상을 우선시한다는 것을 보여주었다.[72]
    [Fig. 10.] Hue-on-form hierarchy: (a) 색상이 무작위로 변화할 때, 수평 방향의 형태 경계는 가려져 보인다; (b) 형태가 무작위로 변화하더라도, 수직 방향의 색상 경계는 전주의적으로 식별된다 [72]

  • 그림 10a에서 볼 수 있듯, 배경 색상의 변화는 관찰자가 서로 다른 형태로 구성된 공간 패턴의 존재를 전주의적으로 식별하는 능력을 느리게 만든다.

  • 반면, 그림 10b에서 볼 수 있듯, 디스플레이 전체에서 색상이 일정하게 유지될 경우, 동일한 형태 패턴은 즉시 식별 가능하다.
    → 비대칭적 (asymmetric) 간섭
    → 형태의 무작위 변화는 관찰자가 색상 패턴을 인식하는 능력에 영향을 주지 않는다. ( = 그림 10b)

  • 이외에도, 색상 (hue) 대비 휘도 (luminance), 질감 (texture) 대비 색상에 대한 선호 현상도 보고되었다.

❗️ 특징 위계는 중요한 데이터 속성을 가장 도드라진 시각적 특징으로 표현해야 함을 시사한다. 이는 보조적 데이터 값이 관찰자가 보고자 하는 정보를 가려버리는 상황을 피하기 위해서이다.

• 연구자들은 여러 시각적 속성들이 어떻게 주의를 끄는지에 대한 여러 이론을 제안해왔다. 이들은 다음과 같은 처리 순서 (processing order)가 대략적으로 존재한다고 본다 :

  1) 장면의 3차원 구조를 결정한다.
  2) 표면 구조와 부피를 결정한다.
  3) 물체의 움직임을 파악한다.
  4) 표면 위의 휘도 변화 (luminance gradients)를 해석한다.
  5) 이러한 해석을 미세 조정하는 데 색상을 사용한다.

  → 처리 수준 간 충돌이 발생할 경우, 일반적으로 앞선 단계에 우선권이 주어진다.
  

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💡 Visual Expectation and Memory (시각적 기대와 기억)

• "어떤 객체나 장면을 더이상 주시하지 않고 다른 것을 볼 때, 우리는 이에 대해 무엇을 기억하고 있을까 ?"

• 실제로 장면을 흘긋 볼 때, 우리가 기억하는 세부 정보는 매우 제한적이다.

  ✅ 관찰자의 현재 정신 상태는 지금 무엇을 보고 있는지, 무엇을 보지 못하고 있는지, 그리고 다음에 무엇을 보게 될지를 결정하는 데 매우 중요한 역할을 한다.

💡 시선 추적 (Eye Tracking)

• 하향식 (top-down)과 상향식 (bottom-up) 처리 간의 역동적인 상호작용은 이미 Yarbus[4]의 초기 시선 추적 연구에서도 드러났다.

• 그러나, 일부 현대 이론가들은 장면을 볼 때 오직 상향식 처리만으로 인간의 시선 이동을 예측하려고 시도해왔다.

  • Itti & Koch [6] : Treisman의 특징 통합 이론 (feature integration theory)을 기반으로 시선 이동의 현저성 이론 (saliency theory)를 개발했다.

    ❗️ 잠시 돌아가서 특징 통합 이론이란 ?
    Part 1에서 소개했던 개념으로, 여러 개의 특성 맵 (feature maps)과 하나의 위치 마스터 맵 (master map of locations)으로 구성된 모델이다.
    각 특성 맵은 하나의 시각적 특성에 대한 활동만을 기록하며, 어떤 이미지를 처음 인식하면 모든 특성들이 병렬적으로 각 특성 맵에 인코딩된다. 이후 관찰자는 특정 맵에 접근하여 활동 유무 혹은 활동 수준을 확인할 수 있다.

  • 해당 이론의 전제는 다음과 같다
    : "장면을 한 번 고정할 때마다, 휘도(luminance), 색상(color), 방향(orientation)과 같은 여러 기본적인 특징 대비가 시야 전반에 걸쳐 빠르게, 병렬적으로 처리되며, 이는 세밀한 스케일부터 거친 스케일까지 다양한 공간 규모에서 수행된다."
  • 분석 결과는 특징 독립적인 하나의 현저성 지도(conspicuity map)로 통합되어, 주의가 어디로 향할지 ( = 다음 시선 도약이 어디로 갈지)를 결정하게 된다.
  • 이는 Wolfe의 활성화 지도와도 유사하다.
    [Fig. 6.] Wolfe의 활성화 지도 (Part 1 참고)
  • 더불어, "귀환 억제" (inhibition of return) 메커니즘을 포함하여, 이미 주의를 기울였던 위치로의 반복적 주시를 방지한다.
  • 다만, 이 모델은 실제 시각 검사 과제에 적용했을 때 정확성 측면에서 좋은 결과를 내지 못했다.

    오히려 이 모델의 가장 큰 의의는,
    오로지 상향식 처리만으로는 시선과 주의의 이동을 설명할 수 없음을 명확히 보여준 것이다.

  • 이에 따라 오늘날 시선 추적과 관련한 문헌에서는 Itti & Koch의 모델이 상향식 현저성의 benchmark로 거의 표준처럼 사용되며, 이를 기준으로 하향식 인지 영향력을 평가한다.
    예) 일상 활동 중 시선 분석에서는, 관찰자의 시선이 객체의 독특함보다는 해당 객체를 찾고 조작하기 위한 목적에 따라 결정된다고 보았다.

• 또한, 시선 이동 패턴 자체가 인지적 영향력의 지표가 될 수 있다고 보았다.

  • Stark의 scanpath 이론에서는 ([5], [87]-[89]) 초기 관찰 중의 시선 도약과 고정 패턴이 장면에 대한 지속적인 기억 흔적의 일부가 된다고 주장한다.
    : 이에 따르면 처음 본 장면과 나중에 동일한 장면을 인식할 때의 시선 패턴은 유사해야 한다.

• 많은 연구는 초기와 이후의 스캔 패스 간에 상관 관계가 존재함을 보여주었지만, 스캔 패스가 달라도 장면 기억에는 부정적 영향은 없다는 연구도 존재한다.

  • 시선과 지각이 반드시 동일하지 않음을 보여주는 대표적인 사례로는 Grimes의 연구 [91]을 들 수 있다.
  • 본 실험에서 그는 시청자들이 사진을 관찰하는 동안 시선을 추적하고, 중간 중간 시선이 도약하는 20-40 ms의 짧은 시간동안 사진에 큰 변화를 주었다.
  • 이때 사진 속 인물의 옷이나 머리 등이 크게 바뀐 경우에도 관찰자들은 종종 이를 인지하지 못했다.
  • 이와 같이, 시선을 추적한다고 해서 반드시 관찰자의 인지 과정을 직접적으로 알 수는 없음이 증명되어왔다.
    → 지각에서의 하향식 (top-down) 영향력을 연구하는 연구자들은 기억과 기대의 역할을 간접적으로 측정할 수 있는 방법론을 개발해왔다.

    ✅ 본고는 이러한 목적을 위해 고안된 여러 실험 방법을 소개한다 :
    
    1) 전주의 이후 기억 상실 (Posattentive Amnesia)
    2) 기억 유도 검색 (Memory-guided Search)
    3) 변화 맹 (Change Blindness)
    4) 부주의 맹 (Inattentional Blindness)
    5) 주의 블링크 (Attentional Blink)
    
    → 이렇듯, 사람들이 시각화 결과를 바라볼 때 무엇을 생각하고, 기억하고, 기대하는지를 이해하는 것은 가장 중요한 정보를 쉽게 찾고 기억할 수 있는 시각화를 설계하는 데 핵심적이다.

💡 전주의 이후 기억 상실 (Postattentive Amnesia)

• Wolfe는 관찰자에게 장면을 사전에 보여주는 것이 목표 대상을 더 잘 찾도록 도와주는지를 알아보고자 하였다.

  • 저수준 지각 시스템에서 여러 객체가 동시에 인식된다면, 이는 그 객체들과 장기 기억 내 표상 사이의 연결을 찾는 과정을 포함해야 한다.
    ✅ 장기 기억은 거의 즉시 조회될 수 있으며, 장면을 탐색하거나 단기 기억에 접근하는 데 걸리는 객체당 40-50ms보다 훨씬 빠르다.

  • 전주의적 처리는 관심 대상을 빠르게 초점으로 끌어들이기 때문에, 탐색 과정이 거의 또는 전혀 필요하지 않다.
    → 이러한 전주의적 도움을 제거하기 위해 두가지 특성을 가진 표적을 설계하였다.
    [Fig. 11.] Search for color-and-shape conjunction targets:
    (a) 표적을 탐색하는 텍스트가 먼저 제시되고, 그 다음 장면이 나타난다.
    → 초록색 수직 표적이 존재한다;
    (b) 장면이 먼저 제시되고, 그 다음 표적을 설명하는 텍스트가 제시된다.
    → 흰색 경사진 표적은 존재하지 않는다

    1) 표적은 특징 결합 (conjunction of features)으로 이루어져 있어 전주의적으로 탐지할 수 없다.
    2) 표적은 임의의 색상과 형태 조합이므로, 의미 기반으로 인식하거나 기억할 수 없다.

  • 두 가지 유형의 탐색을 실험하였다.
    1) 전통적 탐색 (Traditional Search) : 빈 화면에 텍스트로 표적에 대한 설명이 제시된다. 이후 색상과 형태가 조합된 4-8개의 후보 항목이 3x3 배열로 나타난다. (그림 11a)
    2) 전주의 이후 탐색 (Postattentive search) : 디스플레이 전체가 최대 300ms동안 제시된다. 이후 표적을 설명하는 텍스트가 장면 안에 삽입된다. (그림 11b)
    → 그 결과, 사전 보기 (preview)는 아무런 이점을 제공하지 않았다. 전주의 이후 탐색 (조건 2)은 전통적인 탐색보다 느리거나 동일한 수준에서 이루어졌다.

  ❗️ 이 결과는 시각화 디자인에 매우 중요한 영향을 미칠 수 있다.
  만약 디스플레이를 미리 본다고 해서 특정 데이터 값을 찾는 데 큰 도움이 되지 않는다면 ..
  → 관심 영역으로 시선을 유도할 수 있는 전주의적 기법은 효율적인 데이터 탐색에 필수적인 요소가 된다.

💡 기억과 예측에 의해 유도되는 주의 (Attention Guided by Memory and Prediction)

• 최근의 연구 결과들은 탐색 중 기억이 중요한 이점을 제공한다는 관점을 보이기도 한다.
• 이러한 이점은 모두 관찰자의 의식적인 인식 외부에서 발생한다.

(1) 첫번째 연구 분야 : 문맥 단서 (contextual cuing) 분야

• 일부 디스플레이가 반복적으로 제시될 때 관찰자는 해당 디스플레이에서 목표를 더 빠르게 찾을 수 있음이 밝혀졌다.
• 그러나 관찰자들은 일부 장면이 반복되었다는 사실조차 인식하지 못했고, 탐색 속도가 빨라졌음을 자각하지 못했다.
  → 문맥 단서는 과거 경험 속의 미묘한 규칙성에 따라 주의를 유도하는 것으로 보인다.
  → 전체적인 맥락에 대한 우연적 지식, 특히 디스플레이 내 목표와 비목표 항목 간의 공간적 관계가 주의에 영향을 줄 수 있음을 의미한다.

  ❗️ 따라서 시각화 시스템은 사용자가 나중에 다시 살펴보는 이미지를 몇번 봤는지, 얼마나 오래 봤는지를 추적함으로써 이러한 우연적 공간 지식을 활용할 수 있다.

(2) 두번째 연구 분야

• 새로운 위치에서 목표를 찾으려는 무의식적 경향
  : 귀환 억제 (inhibition of return)
• 좌우 혹은 시계 방향으로 탐색하는 전략적 의도와는 구별되는 현상이다.

(2) 세번째 연구 분야

• 디스플레이가 일시적으로 가려지면서 중단된 시각 탐색을 다시 시작할 때의 이점에 주목한다.

• 관찰자는 새로운 탐색을 시작할 때보다, 중단된 탐색을 재개할 때 훨씬 빠르게 탐색을 진행할 수 있다.

• 처음 디스플레이를 잠깐 본 동안 얻은 부분 정보를 바탕으로 무의식적인 지각적 예측을 수행함으로써 이득을 얻는다.
  [Fig. 12.] 빠른 반응이 나타나는 재디스플레이 실험 : 관찰자들은 T 표적의 색상을 보고하도록 요청받으며, 두 개의 분리된 디스플레이를 탐색해야 한다. [97]

• 빠른 탐색 재개 (rapid resumption) 현상은 <관찰자가 L 모양 사이에서 T자 표적을 찾도록 요청받는 실험>에서 발견되었다.

• 관찰자는 짧게 장면을 본 후 빈 화면을 오래 보여주는 방식으로 실험에 참여했으며, 몇 번의 시도만에 목표를 쉽게 찾았다.

• 놀라운 점은, 디스플레이가 재제시되었을 때 매우 빠른 반응이 나타났다는 점이다.

• 분석 결과 두가지 유형의 응답이 나타났다. :
  
  1) 디스플레이가 다시 제시될 때만 발생하며, 100-250ms 안에 응답이 이루어졌다.
  2) 더 느린 반응으로, 600ms 근방에서 반응이 집중되어 나타났다.
  

• 추가로, 두 개의 디스플레이 (빨간 요소와 파란 요소)를 교대로 보여주는 실험을 진행하였다. (그림 12)

  • 관찰자는 T의 색상을 식별해야 했다. 즉, 두 디스플레이 중 어느 것에 T가 포함되어 있는지를 판단해야 했다. 이 실험에서도, 재제시된 디스플레이에 대해 매우 빠른 반응이 나타났다.
    → 이러한 빠른 반응이 단순한 기억 회상 때문이 아니라, 지각적 예측 (perceptual predictions)을 반영한다는 해석이 가능하다.

    ❗️ 이는 두가지 핵심 발견으로 정리할 수 있다.
    1) 응답 속도 자체가 기존의 시각 점화 (priming)이나 단기 기억 효과 (500ms 이상 소요되는 작업)보다 빠르다.
    이는 단순 기억 이상의 설명을 필요로 한다.
    2) 빠른 반응은 참가자가 특정 위치에서 무엇이 다시 나타날지에 대해 형성한 지각적 기대에 의존한다는 점을 입증한다.

💡 변화 맹 (Change Blindness)

• 우리의 시각 시스템은 수동적인 과정이 아니며, 이는 역동적이며 계속 진행되는 일종의 건설 작업으로 보는 것이 합리적이다.
  : 여기서 우리가 구축하는 것은 짧은 수명의 외부 세계에 대한 모델이며, 이는 관찰자가 현재 시각적으로 유도된 과업을 위해 특별히 설계된 것이다. [100] - [103]
  → 우리가 새로운 장면을 마주했을 때 '보게 되는 것'은 우리의 목표와 기대에 따라 달라진다.

• 최근의 전주의적 시각 연구에서는, 표적과 주변 항목 간의 시각적 차이, 관찰자의 목표, 이미지의 제시 방식 등이 탐색 성능에 영향을 줄 수 있음이 밝혀졌다.

  • 예) Wolfe의 유도 탐색 이론 (guided search theory)은 상향식 (전주의적) 및 하향식 (주의 기반) 속성 활성화를 모두 포함한다고 본다. (Part 1 참고)
  • Wolfe의 전주의 이후 기억상실 논의에 따르면, 관찰자가 주의를 기울인 영역 외에는 장면 사이에서 이미지의 세부 정보를 기억할 수 없다.

• 변화 맹 (Change Blindness) : 보고 있는 장면이 깜빡임, 안구 도약, 또는 빈 화면 등에 의해 일시적으로 중단될 경우, 장면 내에서 중요한 변화들을 인지하지 못하게 되는 현상
  [Fig. 13.] 각 쌍의 사진에는 모두 차이 존재한다;
  (a-b) 물체 추가 및 제거;
  (c-d) 색상 변화;
  (e-f) 휘도 변화

• 각 이미지 쌍에는 중대한 차이점이 존재하지만, 많은 관찰자들은 이러한 차이를 보기 어려워한다. (주의 깊게 보라는 지시를 별도로 받을 때에만 이를 발견한다)

• 변화 맹은 시각 분해능 부족 때문이 아니라, 부적절한 주의 유도로 인해 발생한다.

  • 우리의 눈과 뇌의 일부는 두 이미지에 다르게 반응하고 있음에도, 주의가 변화한 객체에 직접 집중되지 않는 이상, 이러한 반응은 시각적 경험으로 인식되지 않는다.

    ❗️ 변화 맹의 존재는 시각화 설계에 중대한 시사점을 제공한다.
    우리가 만드는 시각화 이미지는 대부분 관찰자에게 새로운 것이며, 따라서 기존 지식을 활용해 분석을 유도할 수 없다.
    대신, 우리는 관심 영역이나 중요한 부분에 관찰자의 시선과 인지를 유도하는 데 집중해야 한다.

• Simons & Rensink : 최근 변화 맹 영역을 재조명하였다. [107]
  • 변화 맹 실험을 통해 현재 활발히 연구되고 있는 주요 주제들을 설명하였다.
  • 주의가 집중된 객체에 생긴 변화조차도, 그 변화가 예상 밖일 경우 감지되지 않을 수 있다.
  • 의미적으로 중요한 객체에 생긴 변화는 다른 영역보다 더 빠르게 감지된다.
  • 같은 유형의 저수준 시각 속성 (색상, 크기 등)은 시각 단기 기억 내에서 서로 인식 경쟁을 벌이지만, 서로 다른 유형의 속성들은 병렬적이며, 별도로 인코딩되는 경향이 있다.
  • 관찰자의 응시 지점 (fixation point)을 중심으로 주의의 초점이 대칭적으로 분포되어 있다.
  • 나아가, 변화 맹이 발생함에도 불구하고 장면에 대한 상세한 표현이 존재할 수 있는 4가지 가설적 모델을 제시하였다 :
    
    1) 상세한 표현이 빠르게 소멸하여, 이후 비교 작업에 사용할 수 없게 되는 경우
    2) 표현이 존재하되, 비교 작업에 접근할 수 없는 경로에 저장되어 있는 경우
    3) 표현이 존재하고 접근도 가능하지만, 비교 작업을 수행할 수 없는 형식으로 저장되어 있는 경우
    4) 적절한 표현과 비교 작업 능력 모두 존재하지만, 비교 작업 자체가 적용되지 않은 경우
    

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💭 MY THOUGHTS

• 본 논문을 정리해가면서, 시각화 설계에 있어 관찰자 (혹은 사용자)의 인지 메커니즘을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 실감하였습니다. 다만 이론적인 내용과 실험 결과를 위주로 정리하다보니, 이 모든 원리들이 시각화 및 인터페이스 구성 과정에 어떻게 적용될 수 있는지를 고려해볼 기회가 부족했던 것 같습니다. 논문에서도 본 이론들이 시각화 설계 과정에서 가지는 '의의' 정도를 기술하는 것에 그쳐, 이 부분이 다소 아쉬웠던 것 같습니다.
• 정보 시각화 및 분석 과정이 익숙하지 않아 구체적인 설계 방식이 그려지진 않았지만, 제시된 이론들을 어떤식으로 현실화할 수 있을지를 조금이나마 고민해볼 수 있었습니다. 예를 들어 Wolfe의 이론을 기반으로 시각적 속성의 상향식 현저성과 하향식 목표 기반 주의의 상호작용을 어떻게 유도할 수 있을지, 혹은 변화 맹을 고려한 상태 전이를 사용자의 fixation point 근처에서 일어나도록 구성하기 위해선 어떤 시각적 강조 도구를 활용할 수 있을지 등을 생각해볼 수 있었습니다.
• 시각화는 단순 '정보 표현'을 넘어서 사용자의 주의 흐름을 제어하는 인터페이스로써 기능해야 함을 알게 되었고, 이를 위해서는 색상, 위치, 크기, 움직임 등 다양한 시각적 변수들을 조합한 인지적 경로의 설계가 필수적임을 실감하였습니다. 더불어, 사용자의 perceptual prediction 등 사전 지식에 기반한 인지 과정을 반영하기 위해서는 타겟층에 대한 심도 있는 이해와 이에 따른 최적화 과정을 거쳐야 함을 알게 되어, 사용자 기반의 시스템을 구축할 때에도 참고하기 용이할 것이라 생각하였습니다 :)