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  1. 2008.12.12 인터페이스 사용성 정량화 (4)
The Humane Interface 3장에 이어 4장 스터디를 끝냈습니다. 4장의 주제는 정량화(quantification) 입니다. 키워드는 GOMS, 인터페이스 효율성, Fitts' Law, Hick's Law 입니다.


1. GOMS

GOMS는 Goals, Operators, Methods, and Selection rules의 약자로 사용자와 컴퓨터 사이에서 일어나는 인터랙션을 작은 단위들로 환원하기 위한 모델입니다. 이 책에서 저자는 단순화된 키보드입력 수준의 GOMS를 소개하고 있는데, 예를 들면:
마우스를 잡고 있던 손을 키보드 위로 옮기고(homing), 세자리 숫자를 입력한 후(keying, keying, keying), 엔터(keying)를 친다.
라는 일련의 동작은
HKKKK
로 표현됩니다. 근데 키보드 위로 옮긴 다음 숫자를 입력하기 전에 사용자가 "뭘 입력할지" 떠올리는 시간(mentally preparing)이 잠깐 필요하다면
HMKKKK
가 되겠죠.

이런 설명을 듣고 나면 전 항상 이런 궁금증이 생깁니다. 이렇게 환원해서 뭘 어쩔건데? 이거 왜 하지?

뭐 다양한 응용을 할 수 있겠지만 인터페이스의 효율성을 측정하고 개선하는 일에 응용할 수 있겠습니다. 예를 들어 keying은 0.2초, homing은 0.4초, m은 1.35초라고 하면, 위 인터페이스를 이용하여 작업을 완수하는데 걸리는 시간은
0.4 + 1.35 + 0.2 + 0.2 + 0.2 + 0.2
가 됩니다. 이런 식의 측정을 통해 화씨/섭씨 변환 UI의 효율성을 개선하는 사례를 소개하고 있습니다.


2. 인터페이스 효율성

저자는 인터페이스 효율성이라는 재미난 개념을 소개하고 있는데요, 쉽게 말하면 사용자가 인터페이스를 통해 컴퓨터에게 실제로 제공한 정보의 양이 컴퓨터가 과업을 수행하기 위해 필요한 정보의 양에 가까울수록 인터페이스의 효율성이 높다고 보겠다는 개념입니다. 전자가 후자에 비해 낮을 수는 없으므로 효율성은 0 에서 1 사이의 값을 갖습니다.

뭐 열역상에서의 효율성이나 정보이론에서의 효율성과 다르지 않은 개념입니다만, 이걸 인터페이스에 이렇게 적용한다는 시각이 재미난거죠. 정보이론의 전통을 따라 인터페이스가 필요로하는 정보량은 비트(bit) 단위로 계산합니다. n가지 선택사항 중 한가지를 고르는 문제가 요구하는 정보량은
log2n
이 됩니다. 설명을 읽어보니 사용자가 화면을 보며 이진검색(binary search)을 한다고 가정한 모양입니다. 그 가정이 맞건 안맞건 이 모델이 예측하는 바가 실제 실험 결과와 유사하다고 하니 저 같은 사람은 그냥 그런갑다 하고 넘어가면 되겠습니다. ㅎㅎ

여기까지 읽으면 또 아까랑 비슷한 의문이 생기죠. 인터페이스의 정보량 왜 측정하는데?

이게 인터페이스가 달성할 수 있는 효율성의 이론적 하한선을 규정해주기 때문입니다. 즉, 언제 디자인에 대한 투자를 멈춰도 좋은지에 대한 쓸만한 판단 기준이 된다는 얘기죠. 이렇게 써놓고 보니, 저자의 아들이 2년 전에 썼던 글 "Know when to stop designing, quantitatively"이 생각납니다. 아버지와 달리 그림도 좀 넣어주고 설명도 좀 친절하단 말이죠 ㅎㅎㅎ


3. Fitts' Law

Fitts' Law는 쉽게 말해서 클릭하기 좋게 만들려면
  • 버튼 크기를 키우던가,
  • 버튼을 화면 구석(변이나 모서리)에 놓던가,
  • 마우스 이동 거리를 짧게 만들던가.
하라는 얘기입니다.

버튼 크기를 키우자는 얘기는 뻔한거라 생략하고, 버튼을 화면 구석에 놓은 사례는 MacOS의 메뉴(항상 화면 상단에 있습니다), MacOS의 Dock(항상 화면 하단 혹은 측면에 있습니다) 등을 떠올리시면 됩니다. 윈도XP의 시작메뉴는 예전 글에서 설명한 이유로 인해 매우 부적절한 사례입니다.

마우스 이동 거리를 짧게 만든 사례는 마우스 우클릭을 하면 버튼 바로 옆에 나타나는 컨텍스트 메뉴, 오피스 2007에 추가된 미니툴바 등을 들 수 있겠습니다:

참고로, Fitts' Law는 수식으로 쓰자면 아래와 같습니다:
a + b log2(D/S + 1)
a,b는 대상 환경에 따라 실험적으로 정해야하는 변수이고 D는 이동거리, S는 버튼의 크기입니다. 여기에도 log가 나오는군요.


4. Hick's Law

Hick's Law는 화면에서 뭘 고르려고 할 때 요소가 많아지만 많이질수록 시간이 늘어난다는 법칙입니다. 에 근데, 그냥 늘어나는게 아니라 base를 2로 하는 log 함수에 따른다는 얘기. 식으로 만들면 Fitt's Law랑 똑같다죠:
a + b log2(n + 1)
이렇게 적어놓고 보면 재미난 함의들이 몇 가지 보입니다. 그 중 하나를 책에서 인용하자면:
하나의 메뉴에서 8개의 선택 항목 중 하나를 선택하는 것이 2개의 메뉴에서 4개의 항목 중 하나를 선택하는 것 보다 빠르다.
라는 것입니다. 과연 그럴까 싶지만 통제된 상황에서 측정해보면 그렇다고 합니다.


5. 결론 혹은 저자가 강조하고자 하는 바

결론은 1) UI의 많은 요소가 정량화 가능하다. 2) 실제로 정량화/측정을 하건 안하건 각 법칙이 갖는 함의들을 체화하여 모든 디자인 과정에서 적절히 녹여내는 것이 중요하다. 입니다. (재미난 점 하나. 이 글 2, 3, 4번 섹션에 각각 수식이 하나씩 나오는데 전부 똑같이 생겼습니다. --; 세상은 로그라능 ㅋ)

PS: 아니 그러고보니, 오늘은 대머리장군님이랑 규하횽아랑 시비가 붙었던 시비시비로군요.

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