New Map Application UI based on Cognitive Aid

Interface Design Theory
The evaluation of
Way-finding using Maps
2D Maps versus 3D Maps
디자인조형학과 석사과정
산업디자인전공
2015020893 김유진
2015.12.17
1The evaluation of Way-finding using Maps l 2D Maps versus 3D Maps

Project process
2
Project topic
• 주제
• 목표
Approach
• 2D Map의 기본 구성요소 분석
• 3D Map의 기본 구성요소 분석
Field study
• Participants
• Tasks
• Route, sites, targets
• Outcome
Analysis
• Qualitative data analysis
• Insight
• Ideation
• FGI
Step
1
Step
2
Development
• Final Design
• Conclusion
Step
5
Step
3
Step
4
The evaluation of Way-finding using Maps l 2D Maps versus 3D Maps

3
What is a goal?
기존 모바일에서 사용되고 있는 2D Map과 3D Map의 기본 구성요소를 관련 이론을 바탕으로 분석한다.
도보시에 목적지까지 찾아가는 way-finding 시나리오를 통해 사용자별 2D Map과 3D Map의 사용성을 직접 평가해보고,
문제점을 도출하여 정보 인지에 보다 유리한 디자인 솔루션을 제시하고자 한다.
Project topic
2D Map과 3D Map 인지의 차이
& 사용성 평가
Step
1

4
Step
2 2D Map의 기본요소 분석
Approach
도보를 포함한 이동수단의 최적 경로를 탐색.
출발지(Blue)와 목적지(Red)의 Pin color가 다름.
제안된 Route – 눈에 띄도록 Highlighting 됨.
• Daum Map
(1) 메인 메뉴
(2) 출발지/목적지 검색
(3) 경로 이동수단 선택
(4) 제안 경로 view
(5) I AM HERE(IAH) point
(6) 제안 시간 세부사항
(7) 보기 option – clutter 설정
• 인터페이스 요소
1
2,
3

4,
5

6
7

5
Step
2 2D Map의 기본요소 분석 –
way-finding
Approach
출발지와 목적지를 설정하여 경로를 검색하는 일은
지도에 표시된 경로를 따라가면서 순차적으로 익히게 되는 Bottom up 방식을
취하게 된다.
• Mapping on SEEV model
- 2D Map 위에 탐색된 경로를 보여주는 것은 유리하다.
- 높은 현시성을 가진 path line을 따라 상세정보를 볼 수 있도록 cue를 배치.
• Salience
- 표시된 실질적 정보는 cue 하단에 표시됨.
- 한 화면 안에서 이루어지는 정보이며 하단 표시는 예측가능하다.
• Effort
- 그러나 전체 경로 상세보기는 한번 더 depth를 주어 expectancy가 낮다.
• Expectancy

6
Step
way-finding
Approach
목적지까지 이동 경로를 전체탐색시, 스트리트 뷰를 사용.
(needs:전체 Route 뿐만 아니라, 목적지 근처를 함께 탐색하고 싶음)
- Divided attention : 요구되는 다중 element를 효과적으로 수행하기 위해,
몰입형 3D 관점을 가지는 스트리트 뷰와 평면도 2D를 나누어 제공.
Performance 향상됨.
• Proximity compatibility
Street View
2D Map
- Principle of Moving part : 하단의 2D Map에 표시된 카메라의 움직임과
스트리트 뷰의 움직임이 일치함. (전진, 후진, 좌-우)
- 스트리트 뷰의 디스플레이 운동과 동일하게 카메라 헤드가 돌아감.
그에 따라 시야 반경을 표시해줌으로써 사용자의 심적모형과 부합함.
• Compatibility of Display movement
&

7
Step
2 3D Map의 기본요소 분석
Approach
- Frame of Reference Transformation(FOR)가 자동으로 이루어짐.
- North-up Map : 빠른 속도로 움직이는 주행 시, 자동으로 북쪽을 향하게
함으로써 2D mental rotation을 쉽게 해준다.
- 실제 공간의 3차원 디스플레이 : 실제 Route와 유사하게 지각할 수 있다.
지형, 건물의 크기 등 물리적인 양을 표현.
- 현시성이 뛰어난 시각적 요소들이 처음 길을 찾는 사람에게 유리한 Route
knowledge에 기초할 수 있다.
- 최대 확대시에도 같은 거리상의 건물이 비슷한 양적 데이터를 가지고
있으므로 visual search 시간이 길다.
• 맵피 Mappy

8
Step
way-finding
Approach
2D와 마찬가지로 경로 탐색시,
지도에 표시된 경로를 따라가면서 순차적으로 익히게 되는 Bottom up
방식을 취하게 된다.
자동차 네비게이션 특성 상, 교통정보/주변주유소 정보 등을 한눈에
파악할 수 있도록 설정할 수 있음 (Top down)
• Mapping on SEEV model
- 3D Map위에 경로를 표시하는 것은 현시성이 비교적 떨어짐.
- 주변 건물의 현시성이 더 뛰어나게 되면 혼란을 야기할 수 있다.
• Salience
- 표시하고자 하는 정보, 아이콘은 내가 가는 경로를 따라 알아서
뜨기 때문에 정보를 취할 때 Effort가 비교적 낮다.
• Effort

Step
2 2D/3D Map의 기본요소 분석 –
Frame of Reference Transformation 별
포지셔닝
Approach
Carnavigation`
Street view
Google map
Basic 2D Map
Multiple view

Participants Research information
informant
Who 주로
사용하는
지도 어플
Research date
(YY/MM/DD)
Research location
Research duration
(00:00’)
성별 나이 현재 거주지 원래 거주지 (지방 등)
1 유은채 F 24세
고양시 덕양구
동산동
울산광역시 남구 신정동 다음 지도 15/11/29 일
서울특별시
종로구 북촌로
AM 11:20-11:42
(00:22’)
2 서민주 F 29세 중랑구 면목동 중랑구 면목동 다음 지도 15/11/29 일
PM 16:00-16:35
(00:35’)
3 이영록 M 23세 성북구 안암동 부천시 오정구 여월동 네이버 지도 15/11/29 일
PM 16:00-16:35
(00:35’)
4 주태훈 M 25세 동대문구 용두동 거제시 장평동 다음 지도 15/12/2 수
AM 10:00-10:35
(00:35’)
10
Participants
Field study
Step
3

Training
A -> B : 2D Map을 사용하면서 이동
B -> A : 돌아올 때는 3D Map을 사용하면서 이동
(*왕복 사실, 간판을 순서대로 5개를 외워야 한다고 알려줌.)
A -> B : 2D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤, Map을
보지않고 이동
B -> A : 돌아올 때는 3D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤,
Map을 보지않고 이동
(*왕복 사실, 간판을 순서대로 5개를 외워야 한다고 알려줌.)
A -> B : 2D Map을 사용하면서 최단 이동
(*왕복해야 한다는 사실, 간판 숙지를 미리 알려주지 않음.)
A -> B : 2D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤, Map을
보지않고 이동
B -> A : 돌아올 때는 3D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤,
(*왕복해야 한다는 사실, 간판 숙지를 미리 알려주지 않음.)
11
Tasks 2 by 2
Tasks
Field study
Step
3
Predicted

12
Route
Route, sites,targets
Step
3
Targets
현대카드 라이브러리(A)에서온유헌스튜디오(B)까지도보로 이동.
(골목으로 거쳐가는루트)
1. A에서 B까지 이동하는동안외운랜드마크는몇개입니까?
(or 랜드마크라고생각했던 지점들을모두짚어주세요.)
2. B에서 A까지 이동하는동안 외운 랜드마크는 몇개입니까?
(or 랜드마크라고 생각했던지점들을 모두 짚어주세요.)
3. 목적지 B까지오는길에보았던 간판을체크해주세요.
4. 본인이 온 경로대로친구를 오게한다면어떻게 설명할지말씀해주세요.
Sites
중간지점(M1) : 백인제 가옥 / 중간지점(M2) : 락고재
Field study
실험 장면 사용된 APP

13
Navigation
(Divided attention)
Cue scan Visual search working memory
Transferof
training
Research를 통해 얻은 데이터
4명의 사용자가 직접 2D / 3D 모바일 지도를 사용하는데,
동일한 Route를 이동할 때에 다르게 요구되는 Task를 수행할 때의
performance를 요소별로 분석하여 데이터 수집, 분석
Step
3 Field research data –
Arrangement Data
Outcome

Step
3 Recoding video(screen shot)
Outcome

15
Step
3 Field research data – Arrangement Data
Outcome
Tracked Path 이동 거리(km) 이동 시간(00’:00”) 기억한 랜드마크 수
오류 횟수
(길을 잘못 듦)
1.39 26:30
갈 때(A->B) : 5개
올 때(B->A) : 6개
(3개 중복)
3
1.36 25:05
갈 때(A->B) : 6개
올 때(B->A) : 6개
(2개 중복)
1
1.52 22:58
갈 때(A->B) : 3개
올 때(B->A) : 3개
(3개 중복)
2
1.56 21:58
갈 때(A->B) : 4개
올 때(B->A) : 2개
(1개 중복)
1
User 1 A -> B : 2D Map을 사용하면서 이동
(*왕복 사실, 간판을 순서대로 5개를 외워야 한다고
알려줌.)
User 2 A -> B : 2D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤,
B -> A : 돌아올 때는 3D Map을 5분간 보고 경로를
숙지시킨 뒤, Map을 보지않고 이동
(*왕복 사실, 간판을 순서대로 5개를 외워야 한다고
알려줌.)
User 3 A -> B : 2D Map을 5분간 보고 경로를 숙지시킨 뒤,
B -> A : 돌아올 때는 3D Map을 5분간 보고 경로를
숙지시킨 뒤, Map을 보지않고 이동
(*왕복해야 한다는 사실, 간판 숙지를 미리 알려주지
않음.)
User 4 A -> B : 2D Map을 사용하면서 최단 이동
(*왕복해야 한다는 사실, 간판 숙지를 미리 알려주지
않음.)

16
Step
4 Qualitative Data Analysis
Analysis
Cue scan
Cue type 2D 3D
랜드마크 확인 4.75 4.5
빌딩 모양 확인 0 1
건물 세부요소 확인 0.25 0.5
길 이름 6.5 2
길 번호 8 0
횡단보도 2.25 2
블럭/구역 2 4
유사한 길 1.5 3
주요 표지판 4.5 2.25
가게/상호명 7 3
지도 탐색 시 사용된 visual cue와 빈도수 확인 (4명의 평균값)
지도 탐색 시 Visual search는 순차적인 Eye movement와 연관되며,
설정해 놓은 전체 경로의 주요한 랜드마크를 찾으면, 세부적인 사항을
확인하고 그 다음 랜드마크까지 이동할 때 까지 지도 탐색을 덜 하게 된다.
• Visual search
• Useful Field of view
UFOV의 사이즈는 search efficiency와 대응하는데, UFOV의 확대훈련을
통하면 search performance가 높아지고, efficiency 개선이 가능하다.
-> 실제환경과 가장 유사한 3D맵이 Cue scan의 종합적인 빈도수가 가장
작다는 것으로 확인할 수 있다.
가게/상호명>길 이름>랜드마크확인>주요 표지판
순으로 확인 빈도가 잦음.

17
Step
4 Qualitative Data Analysis
Analysis
Transfer of training
전이 측정 : 훈련 효율성(Training efficiency) 측정
전이 측정 : 2D Map과 3D Map을 보지않고 길을 찾아갈 수 있도록
Training시킴. 또한 경로 중 간판을 외우게 하는 task를 주어 attention을
분산시켰다. 그러나 간판을 외우는 목표 Task는 Training의 목표와
부합하여 긍정적인 전이를 일으켰다.
• Measuring transfer
• TER(Transfer effectiveness ratio)
5분
숙지
TER<1 이지만 2명
모두 시간을 절감할 수
있었으므로, 가치가
있다고 볼 수 있다.
전이율>0%
Positive!
TER =
transfer group time in training program
amount of savings

Step
4
18
issue
문제점 도출
1. 2D Map에서는 Mental rotation cost가 높다.
2. 상세한 길을 탐색할 때에는 verbal code가 지배적이다. –> solution : color coding
3. 3D Map에서는 잦은 FORT로 인해 visual search 시간이 증가하게 된다. -> visual + auditory modality / feedback(Haptic)
4. 모바일에서의 3D Map은 UFOV의 사이즈가 작아, search performance 가 낮다.
Insight
Analysis

Step
4
19
1. 2D Map에서는 Mental rotation cost가 높다.
2. 상세한 길을 탐색할 때에는 verbal code가 지배적이다. –> solution : color coding
3. 3D Map에서는 잦은 FORT로 인해 visual search 시간이 증가하게 된다. -> visual + auditory modality / feedback(Haptic)
4. 모바일에서의 3D Map은 UFOV의 사이즈가 작아, search performance 가 낮다.
Analysis
Strategy
• FORT가 전환될 때 visual momentum을 가져갈 수 있는가?
• Visual search의 시각적 요소를 어떻게 활용할 수 있는가?
• 2D Map과 3D Map은 각각 어떤 사용자에게 적합한가?
• 어떠한 다중 자극으로 사용자에게 Salience를 높일 수 있는가?
Insight

Step
4
20
Target segmentation
타겟 선정
Ideation
Analysis
2D/3D Map User
도보/대중교통의 이동수단으로 길을 탐색하며, 장거리보다는 단거리 위주로
탐색하는 사용자들. 상세한 정보를 길, 건물, 주변 정보를 필요로 하며 자신의 현재
위치를 계속적으로 알기를 원한다.
자전거를 이용하여 초행길을 탐색하고자 함. 서울 일대를 크게 벗어나지 않는
거리를 이동하며 구간별로 최고/저 스피드와 지형을 알기를 원한다. 주변 경로의
필요로 하는 정보가 보행자와 다를 것이다.
2D Map User
a walker
a rider
→ 2d 맵과 3d 맵의 이점이 되는 요소들을 지도에서 모두 사용하고자 하는 니즈가
있지 않을까? / 기존의 어플에서 간략히 제공하는 맵을 개선할 수 있을 것.

Step
4
FGI(FocusedGroup Interview)
Analysis
Interviewee Interview information
informant
Who 주로
사용하는
지도 어플
Interview date
(YY/MM/DD)
Interview location
Interview duration
(00:00’)
성별 나이 현재 거주지 자전거 이용 횟수
1
전현태
(User A)
M 33세 강북구 미아동 주 7회 이상 STRAVA 15/12/6 일
성북구 고려대학교
미디어관
PM 12:00-12:44
(00:44’)
2
정윤석
(User B)
M 29세 용산구 한남동 주 1-2회 네이버 지도 15/12/6 일

22
자전거 사용자를 선정한 이유는
2d 맵과 3d 맵의 이점이 되는 요소들을 지도에서 모두 사용하고자 하는 니즈가 있지 않을까 해서 선
정하게 되었다.
Q. 주로 사용하시는 모바일 어플은 무엇인가요?
현재 네이버지도에서는 자전거 경로를 탐색할 수 있는데, 자전거 전용 도로의 정보는 계속적으로
바뀌는데 지도의 업데이트는 느린 편.
나는 평소에 자전거를 타려고 지도를 검색하면 일단 루트를 크게 한번 보고 가는 편이다.
나는 가민을 사용하고 있다. 구글맵 기반으로 됨.
일반 생활용으로 자저거를 타려는 사람은 루트를 탐색하는 방식이 통상적으로 출발지와 목적지를
선택하여 탐색하곤 하는데, 정말 운동용으로 타는 사람은 사실상 그렇지 않다. 전체적인 그날의
코스를 한번 보고, 지형을 확인하거나 라이브 뷰로 확인하는 편이다.
Q. 모바일 지도앱을 잘 사용하지 않는 이유는 무엇인가요?
무엇보다 중요한것은 이러한 맵을 사용하는데 단점이 배터리가 빨리 닳는다는 것이 가장 큰
단점이다.
그리고 기존에 네이버맵이나 이런 자전거 전용 도로를 추천하는 사이트의 추천 경로는 대개
비효율적인 코스이거나 경유지가 제대로 나와있지 않고, 지형 또한 확인할 수 없으며, 자전거는
구간별 속도가 달라서 스피드를 낼 수 있는 구간을 알아보기 힘들다. 직접 한번은 가봐야만 그 코스의
정보를 알 수 있는 경우가 대부분이다.
네이버맵에서 산출한 시속 15킬로미터는 보통 초보자가 내는 평균속도라고 생각하면 된다.
사이클 같은 경우는 보통 20킬로미터 정도.
경로 탐색에서 구간별로 제공하는 정보는 헷갈리는 경우가 많다.
아까 말했듯 제공하는 정보가 더 비효율적이라던가, 자동차 전용 도로로 제공할 때도 많다.
Q. 보통 단거리보다는 장거리가 많은가요?
자전거도 자동차 네이게이션 처럼 경로 주행 위에 탐색되어야만 하는 필수 정보가 무엇이라고
생각하는지?
많이 필요하고 참조하는 정보는 이것이다.
언덕이 있는 경우 돌아가냐, 혹은 언덕을 지나가는가의 차이. 언덕은 보통 터널이 뚫려있으니까
터널로 지나가면 빠르지만 위험하기 때문에 그것을 선택해야하는 경우가 대부분 많다. 그러나
지도에서는 그런 위험성을 언급하지는 않는다. 또한 터널마다 자전거가 지나갈 수 있는 경우도 있고
없는 경우도 있는데 그러한 정보도 거의 없는 편.
Q. 자전거 경로와 함께 대중교통 정보가 함께 제공되어야 하는것이 좋은가?
사실 그것은 크게 의미가 없다.
Q. 국내의 자전거 경로 탐색 어플(T맵 바이크)같은 서비스가 왜 흥하지 못한다고 생각하시는지?
나도 T맵 바이크는 출시되고 한두번은 써보았는데, 저런 어플들의 주요 기능은 대부분 경로 탐색과
주행기록을 저장할 수 있는 기능으로 나뉜다. 주행 기록을 저장하는 이유는 나중에 같은 루트를
또다시 가고 기록을 계속 단축시키기 위함인데, 이때에는 웹사이트와 연동해서 3D 지도로 볼 수
있다. 그런 전체적인 루트를 보기 위하여 기록을 하는 것이다. 그런데 국내의 어플은 그러한 기능이
약하다.
스트라바는 총 구간이 나오고, 어디서부터 어디까지의 구간이 가장 나의 최단 기록이었는지 순위를
매길 수 있는데, 커뮤니티 기능도 많아서 이 앱이 흥하는 이유인 듯.
기본적으로 나오는게 속도, 페달을 밟는 회전 수, 파워미터(힘을 얼마나 쓰는지) 이런 것들로 나의
헬스도 관리할 수 있다.
또한 나의 위치와 함께 달리는 사람들의 위치도 뜨기 때문에 같이 달리기에도 좋다.
안녕하십니까. 고려대학교 대학원 산업디자인학과 김유진입니다.
지금부터 진행하는 인터뷰는 평소 일상생활 또는 운동용으로 자전거를 사용하실 때 지도의
사용성과 필요한 요소들에 대하여 이야기 해주시거나 그외의 자유로운 토론으로 진행하도록
하겠습니다.
INFORMANT
TABLE
INTERVIEW
SCRIPT
Step
4 FGI Script
Analysis

23
국내의 네비게이션 회사에서 자전거 네비게이션을 하지 않는 큰 이유는 아직까진 큰 시장이 아니라고
생각하기 때문인 것 같다.
사실 기본적으로 사용하는 기능은 지도보다는 기본적으로 나의 속도와 총 루트, 운동결과로 나오는
나의 체력소모 이런것이 가장 중요한 기능이다.
Q. 짧은 거리를 이동할 때와 긴 거리를 이동할 때의 차이점이 있다면?
지형이 가장 중요한데, 긴 거리를 이동하려면 일단 전체적인 뷰가 필요하기 때문에 등고선이 함께
나와있는 지도로 보는 편이다.
Q. 기존 자전거 맵을 틀어놓고 이동할 때에 자동 프레임 전환(FORT)가 편하신지?
아니다. 불편해서 그렇게 쓰지 않는다. 속도가 빨라질수록 내 방향이 수시로 바뀌면 오히려 현재
위치를 알기 힘들고 한 목적지를 정해놓고 가는 식이라 목적지까지의 내 위치가 중간중간 어디인지,
얼마만큼 남은건지 체크하면서 가야하기 때문이다.
Q. 기존의 자전거 맵을 사용하지 않는 이유는 무엇인가요?
지도자체는 네이버지도처럼 자세한 정보가 나와있으면서 자전거 경로의 위험성의 경중을
알려주거나, 아까 말한 듯 주변정보가 나오면 좋을 듯.
주변 건물이 좀 더 실제적이라면 좋을것 같나요?
지도를 보고 찾아가는 용도라면 좀 더 도움이 될 것 같다.
Q. 트래킹 기능을 사용하는 이유?
가장 중요한 것은 내가 운동한 것을 기록하고 남겨놓는 것이 가장 큰 이유이다. 그리고 나중에 또
같은 루트를 타기 위해서이다.
INFORMANT
TABLE
INTERVIEW
SCRIPT
Step
4 FGI Script
Analysis
Q. 자전거 전용 지도를 개선하기 위해서 필요한 점은 무엇이라고 생각하시나요?
우선 컬러 자체는 자전거전용 도로로 따로 뜨는게 좋고, 인도에 붙어있는건지 도로에 붙어있는건지
표시가 필요할 것 같다. 대중교통을 사용할 때는 자전거를 가지고 이동할 수 있느냐 없느냐의 문제가
가장 큰데, 들고다니기 위한 엘레베이터의 유무가 중요하다. 그런건 지도상에서 표현이 안되어
있으니까. (불편하다)
그리고 화장실같은 정보가 아주 중요한데 자전거족을 위한 이런 정보들이 거의 없다고 보면 된다.
실제로 다녀보면 편의점이나 작은 식당 같은 정보도 많이 필요한 편이고.
Q. 지도로 루트를 보면서 따라갈 때, 함께 꼭 떠야하는 정보가 있다면?
나중에 물론 트래킹 기록이 나오겠지만, 나의 평균 속도가 나와야 하고, 디스플레이를 나누어서
구간별로 낼 수 있는 최고 혹은 평균 속도가 나오면 좋을 것 같다.

24
전체 루트 확인, 지형 확인
현재 네이버 지도에서는 자전거 경로를 탐색할 수 있는데, 자전거 전용
도로의 정보는 계속적으로 바뀌는데 지도의 업데이트는 느린 편.
나는 평소에 자전거를 타려고 지도를 검색하면 일단 루트를 크게 한번
보고 가는 편이다.
일반 생활용으로 자전거를 타려는 사람은 루트를 탐색하는 방식이
통상적으로 출발지와 목적지를 선택하여 탐색하곤 하는데, 정말
운동용으로 타는 사람은 사실상 그렇지 않다.
전체적인 그날의 코스를 한번 보고, 지형을 확인하거나 라이브 뷰로
확인하는 편이다.
그리고 기존에 네이버맵이나 이런 자전거 전용 도로를 추천하는
사이트의 추천 경로는 대개 비효율적인 코스이거나 경유지가 제대로
나와있지 않고, 지형 또한 확인할 수 없으며, 자전거는 구간별 속도가
달라서 스피드를 낼 수 있는 구간을 알아보기 힘들다. 직접 한번은
가봐야만 그 코스의 정보를 알 수 있는 경우가 대부분이다.
자전거 경로와 대중교통 정보가 함께 제공되는 것은 크게 의미가
없지만, 자전거를 들고 타기 위해서는 엘레베이터 표시가 필요하면
좋을 것 같다. 화장실, 편의점. 이런 것들의 표시가 경로 중에
나와있다면 많은 도움이 될 것 같다.
Step
4 FGI - Insight
지도에서는 그런 위험성을 언급하지는 않는다. 또한 터널마다
자전거가 지나갈 수 있는 경우도 있고 없는 경우도 있는데 그러한
정보도 거의 없는 편.
속도가 빨라질수록 내 방향이 수시로 바뀌면 오히려 현재 위치를 알기
힘들고 한 목적지를 정해놓고 가는 식이라 목적지까지의 내 위치가
중간중간 어디인지, 얼마만큼 남은건지 체크하면서 가야하기
때문이다.
우선 컬러 자체는 자전거전용 도로로 따로 뜨는게 좋고, 인도에
붙어있는건지 도로에 붙어있는건지 표시가 필요할 것 같다.
대중교통을 사용할 때는 자전거를 가지고 이동할 수 있느냐 없느냐의
문제가 가장 큰데, 들고다니기 위한 엘레베이터의 유무가 중요하다.
그런건 지도상에서 표현이 안되어 있으니까. (불편하다)
그리고 화장실같은 정보가 아주 중요한데 자전거족을 위한 이런
정보들이 거의 없다고 보면 된다. 실제로 다녀보면 편의점이나 작은
식당 같은 정보도 많이 필요한 편이고.
주변 건물이 구체화 되면 더 좋은가?
대중교통 정보의 의미성
경로 주변 부가정보 표현이 필요 -
decluttering
구간별 평균 속도를 확인할 수 있게
지도의 방향이 수시로 바뀌는게 좋은가?
효율적 코스의 제공이 부재함
코스의 위험성의 경중을 확인하고 싶다
Analysis

25
Step
4 FGI outcomes
0
1
2
3
4
5
User
A User
B
The order of Priority
Script Analysis와 사후인터뷰를 한번 더 거쳐 우선순위를 매김.
Analysis

26
Step
4 Ideation
Analysis
기존의 자전거용
지도를 개선
v FORT가 자동 변환 – 선택 제공
v visual momentum – divided display로 제공
v 일정영역 이상 확대 - building scale 3D로 제공
v 위험 구간 – color로 위험도 제공
v 구간의 성격 – 자전거 전용, 보행 겸용 등
v 기타 factors – 지형(등고선), 대중교통 정보 연계,
편의점, 화장실 정보 제공
NAVER Map.
-> Survey knowledge 위주로 구성되어 있음.
나열식으로 보여주는 것 보다는 Highlighting하여 보여줘야 효과적!

27
Step
4 Ideation
Analysis
기존의 자전거용
지도를 개선
다중 그래프 :
지형 정보 제공
Divided display
(High Effort 듬)
clutter-옵션 제공
(경로 주변에만)
memory span에
의거하여 아이템 수 조절
v FORT가 자동 변환 – 선택 제공
v visual momentum – divided display로 제공
v 일정영역 이상 확대 - building scale 3D로 제공
v 위험 구간 – color로 위험도 제공
v 구간의 성격 – 자전거 전용, 보행 겸용 등
v 기타 factors – 지형(등고선), 대중교통 정보 연계,
편의점, 화장실 정보 제공

Step
4 Ideation
Analysis
Project Ideation
• Evaluation : 2D Map과 3D Map의 사용성을 평가, 분석
• Development : 기존의 자전거 맵에서 제공하는 취약부분을 개선하자.
-> 서로 다른 knowledge 에서 최적의 Spatial 정보를 주는 Map으로 제안.

29
Final design
Bike+Points
• 서로 다른 위상의 spatial information을 주는 Map
• 2D Map은 Survey knowledge view, 3D Map은 Landmark
knowledge view를 제공하기에 적합한 것을 고려
2D Maps 3D Maps
서로 다른
spatial
Step
5 Development

일반적으로 라이더들은 움직이면서 지도를 보아야하는 Divided attention을
가지기 때문에 IAE가 높다고 할 수 있다.
또한 Salience, Effort, Expectancy, Value가 모두 높다. 띠리서 기존의 Route
축약보다 더 현시성이 높도록 디자인함.
• Selective visual attention
• Terrain : Data base overlay
자전거 주행에는 지형이 무엇보다 중요하다. 이를 표시해주기 위해서는
지형을 음영처리하여 보여주지만, 이것으로 높낮이를 알기 어렵다. 따라서
하단에 따로 컬러링을 하여 보여주고 땅의 높낮이의 멘탈모델과 부합하는
형태의 그래프로 시각화.
Final design
Step
5 Development

사용자가 3d 뷰로 전체 루트를 확인할 때에는 랜드마크가 될
수 있는 건물을 하이라이팅 해주어 쉽게 턴을 할 수 있도록
해준다.
• 3D Map에서의 landmark view
• Visual search:(Top-down)
탐색된 경로 주변에 원하는 정보만 지정하여 cllutter요소로 볼
수 있다. 표시되는 정보는 합산하여 7개를 넘지않는 Masgic
number를 준수하여 제공한다.
Final design
Step
5 Development

시속 30km의 속도로 주행 중 지속적인 주의가 어렵고,
중요한 랜드마크 지점에서 지도를 참조하기 쉽다. 따라서
시각 뿐만 아니라 촉각(Haptic)을 이용하여 방향전환을
도와주고, 오류를 알려준다. 그러나 진동을 통한 인지는
Indirect perception에 가까우므로 3가지 이상이 넘어가는
정보를 즉각적으로 알기위해서는 이 어플에 대한 학습이
필요하다는 단점이 있다.
• Divided attention + Multi modality
• Multiple visualization
하나의 디스플레이에 다중 정보를 표시하는데, 현재 주행을
방해하지 않기 위해 랜드마크 뷰로 보여지는 3D 맵을
제외하고는 음영처리. 사용자는 현재 자신이 얼마만큼
진행중인지 알고싶어 하므로 전체 루트와 함께 하단에
하이라이팅하여 전체 퍼센테이지와 함께 보여줌. 또한 이것은
깜빡이는 움직임을 주어 salience를 높였다.
-> Haptic alert
Final design
Step
5 Development

33
Step
5 Prototyping made of Principle
Development
Set a destination
Task Flow
View summary of route
View visual options
Start riding
Multiple view
Feedback to Multi stimulation

맵에서 제안하는 구간별 평균 속도와 개인이 기록하고 있는
속도를 시각화하여 보여줌. 속도가 평균을 넘어가면 긍정의 컬러로
보여줌. – Optimum Multiple graph를 사용
• Visualization personal speed view
• Exploring routes of category
자전거 경로, 보행 겸용, 경로의 위험성, 이전에 갔던 길 등을 컬러코딩으로
시각화하여 제시. - 하나의 Route에 Multi color code를 사용
Step
5
• 2D Map 과 3D Map의 사용이 폭넓고 다양한 목적으로 되고 있으며, 이것을 하나로
통합하는 것이 오히려 편협한 방향으로 갈 수 있다.
• Way-finding의 Dominant Task들에 부합하는 Salience를 가지고 갈 수 있는지는 더
개발해 나가야 한다.
Conclusion
Following issues

• Wickens, Christopher D. Engineering psychology and human performance . HarperCollins Publishers, 1992.
• Reddy, Sasank, et al. "Biketastic: sensing and mapping for better biking." Proceedings of the SIGCHI Conference
on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2010.
• https://support.google.com/gmm/answer/3273406?hl=en
• https://www.google.com/intl/en/maps/about/
• http://www.androidcentral.com/finding-your-way-around-google-maps-android
+ References
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Thank you.

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