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효과적인 데이터판독을 위한 야구중계스코어의 명도차 분석

효과적인 데이터판독을 위한 야구중계스코어의 명도차 분석
Other Titles
A study on Baseball Brightness Difference Analysis for Effective Data Reading
Issue Date
디자인대학원 컬러디자인테크놀로지전공
이화여자대학교 디자인대학원
스포츠에 대한 관심이 높아짐에 따라 시청자들에게 정보데이터를 명확하고 적절한 형태로 제공해야 하는 중요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 짧은 시간 수많은 정보를 전달하는 야구중계스코어에서의 판독이 좋은 구성과 값을 밝혀내고자 한다. 인간이 받아들일 수 있는 정보의 양이 한정되어 있으므로 시각적 위계질서를 수립하는 것에 의의가 있다. 먼저, 목표 자극을 제시하여 반응시간을 측정한 결과, 피험자들 시선의 흐름이 명도가 지정된 부분부터 순차적으로 이루어졌다. 0개 혹은 5개의 명도를 가진 영역의 경우 응시의 분산이 크며 판독 시간이 지연되었다. 이에 반해 2-3개의 명도를 가진 영역의 경우 빠른 시각탐색으로 판독 시간이 단축되었다. 이는 유효시야 범위 안에서의 적절한 목표 자극 설정의 중요성을 상기시켜준다. Type A,B,C 모형의 데이터간의 명도차를 측정한 결과, 2개의 영역의 경우 Data1(저명도), Data2(고명도)의 값이 5를 기준으로 ±1,2차이의 값이 높은 평균으로 분석되었다. Data1(고명도), Data2(고명도)의 값이 1을 기준으로 ±0~2차이의 값은 낮은 평균으로 분석되었다. 3개의 영역의 경우, Data1(저명도), Data2(중명도), Data3(고명도)의 값이 3:4를 기준으로 ±0~2차이의 결과 값이 높은 평균으로 분석되었으며, Data1(고명도), Data2(중명도,고명도)의 값이 1을 기준으로 ±0~5차이의 결과 값이 낮은 평균으로 분석되었다. 또한 중요 정보는 저명도를 선호하였으며, 중요하지 않은 정보의 경우 고명도를 선택하는 경향이 드러났다. 이러한 통계적 결과는 야구 전문가와 비전문가의 평균에 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 판독에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 그 특성을 규명하였다. 이에 스포츠의 다양한 종목에서 정보의 판독을 높이기 위한 기초자료로 활용되길 기대한다.;The purpose of the study is to find out the best configuration value of a baseball box score, which transmits a lot of information in a short time. Since the amount of information that can be accepted by the humans is limited, it is significant to measure the difference in clarity between the variable areas in order to establish a visual hierarchy to transmit the data clearly and appropriately. As a result of measuring the response time by presenting the objective stimulus, showed that the flow of the subjects' gaze was sequentially performed from the point where the degree of clarity was specified. In areas with 0 or 5 value, the variations of looks was prolonged and the reading time was delayed. On the other hand, in areas with 2-3 value, the reading time was shorter due to a fast visual exploration. This reminds us of the importance of setting an effective and appropriate target stimulus within the visual field. Through measuring the differences of luminosity between data, Type A, B and C models, the values of Data1 (low value) and Data2 (high value) in the two areas were analyzed as the average with the result values of ±1 and 2 differences based on 5. The resultant values of ±0 to 2 difference were analyzed as low averages based on the values of Data1 (high value) and Data2 (high value). For the three areas, the values of Data1 (low value), Data2 (middle value), and Data3 (high value) were analyzed as the average with the result values of ±0~2 based on 3:4, while the values of Data1 (high value) and Data2 (middle value, high value) were analyzed as the lower result values of ±0~5 based on 1. It was found that these statistical results are not a difference between the average amateur and baseball experts. This study analyzed the factors that influence reading and identified its characteristics. Therefore, it is expected to be used as a basic data to improve the reading of information in sports.
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