사용자 시선 기반 자동 밝기 조절 시스템
팀명 : 눈빛조절단

1. 제안 목적
기존 게임의 밝기 설정 시스템에서 게임의 밝기는 특정 로고 혹은 글씨가 보일 때까지 슬라이더와 같은 UI를 조절하며 설정한다. 이러한 시스템은 사용자로 하여금 직관적이지 못하고 모호한 정보를 제공하며, 사용자는 밝기 설정 이후에도 변인이 발생할 시 다시 설정해야 하는 번거로움을 갖는다. 이에 시선 정보를 활용해 실시간 환경 반응형 밝기 조절 기능을 구현하여, 사용자에게 자동적이고 편안한 UX를 제공하고자 한다.

2. 개요
본 시스템에서는 unity환경 내 tobbi 아이트래커의 사용자 시선 추적 기능을 연결하여, 사용자의 주의가 집중된 영역을 분석하고 화면과 오브젝트의 밝기를 자동으로 조절하는 기능을 제공한다.

3. 핵심 기술
TOBII EYE TRACKER : 사용자의 시선을 실시간으로 감지하여 Unity에 연동
UNITY ENGINE : 실시간 3D 그래픽 및 시선 정보를 활용한 UI/오브젝트 조작
UNITY - URP : Unity에서 제공하는 스크립터블 렌더 파이프라인(SRP)
시선 유지 시간 계산 : 사용자가 특정 오브젝트를 얼마나 응시하는지 시간 기반 분석

4. 시스템 작동 흐름도
1. Tobii Eye Tracker → 실시간 시선 데이터 수집
2. Unity 내 Raycast → 시선이 향하는 오브젝트 탐지
3. 일정 시간 이상 응시 판단 → 밝기 변화 트리거
4. 밝기 조절 → 오브젝트/화면의 Exposure 조절
5. 밝기 단계를 조절하여 사용자의 인식 한계점을 파악한다.
6. 시선 이탈 시 → 사용자의 한계값으로 보고 이를 통해 밝기 값을 계산 후 적용

5. 활용 가능 분야
• 게임 UX
• VR/AR 환경

6. 기대 효과
• 자동적으로 맞춤 설정 되는 시스템을 통한 UX 개선
• 사용자의 피로도 감소 및 자연스러운 몰입 환경 제공
 

테스트 환경 구성
(실험 환경 기본 구성)
• Unity 기반 실험 씬
• 밝기 단계에 따른 오브젝트 시인성 테스트
• Tobii Eye Tracker 연동 (시선 추적, 응시 시간, 인식 여부 판단)
• 실험 대상자 직접 조작 vs 시선 기반 자동 조정 비교


[실험 1] 밝기 감도 테스트 (시인성 기반)
목적
사용자가 설정한 밝기를 기준으로 시각 인지 가능한 밝기 한계 값을 확인한다.
구성
• 밝기가 점진적으로 감소하는 큐브 4개 배치
• 마지막 큐브는 시야에서 거의 보이지 않도록 설계
• 플레이어가 밝기 설정 후, 보이는 큐브의 개수를 설문으로 응답
절차
1. 플레이어가 원하는 밝기를 수동 조정
2. 4개의 큐브 중 몇 개가 보이는지 체크
3. 응답 수집 → 수동 설정의 한계 및 정확도 분석



[실험 2] 시인성 기반 시선 추적 테스트 (동적)
목적
무작위로 움직이는 오브젝트를 시선으로 따라가는 실험을 통해, 시인 가능 밝기 한계 추출 및 자동 조정 기준을 설정한다.
구성
• 트랙을 따라 움직이는 오브젝트 (점진적 밝기 감소)
• 시선이 해당 오브젝트를 얼마나 정확히 따라가는지 correlation 측정
• correlation 값이 임계값 이하가 되는 순간 → 인지 실패 판단
절차
1. 초기 밝기에서 오브젝트 이동 시작
2. Tobii로 시선 경로와 오브젝트 경로의 correlation 계산
3. 인식 실패 시점 밝기를 기록 → 최적 밝기 추출
4. 이 데이터를 기반으로 사용자 맞춤 밝기 자동 보정값 설정



[실험 3] 시인성 기반 시선 추적 테스트 (정적)
목적
깜빡이는 정적 오브젝트 인식 테스트를 통해 시인 가능 밝기 한계 추출 및 자동 조정 기준을 설정한다.
구성
• 화면을 6구역으로 분할, 각 섹션에 무작위로 깜빡이는 오브젝트 배치
• 사용자가 해당 오브젝트를 정확히 응시한 횟수 카운트
• 오브젝트를 3회 이상 연속 인식 시 → 다음 사이클로 넘어가며 밝기 1단계 감소
절차
1. 초기 밝기 설정 후, 인식 사이클 시작
2. 각 사이클(3회 인식 성공)마다 밝기 감소
3. 인식 실패 발생 시 → 해당 밝기를 인지 한계로 판단, 설정 종료
4. 이 때의 밝기를 자동 조정 기준값으로 저장



[실험 4] 기존 밝기 조정 UX 대비 실험
목적
기존 수동 밝기 조절 UX와 시선 기반 자동 조절 방식을 동일 조건에서 비교
구성
• 회색 바탕에 검정, 회색, 흰색 구형 오브젝트 배치
• 중앙의 회색 오브젝트 인식 가능 시점까지 exposure 수동 조정
• 같은 실험을 시선 기반 방식으로도 반복 수행
절차
1. 수동 조정: 사용자가 Exposure 수치 직접 설정
2. 자동 조정: 시선 인식 결과에 따라 exposure 자동 보정
3. 두 방식의 정확도, 시간, 만족도 비교 → 설문 수집 및 분석



향후 발전 방향
머신러닝 기반 개인별 밝기 패턴 학습
사용자 환경(조명, 모니터 등)에 따른 보정 계수 자동화