Information Types and Display Methods according to the Relation between Frequency of Exposure and Degree of Cognition

노출빈도와 인지도 관계에 따른 정보의 유형과 표현기법

Information types and display methods according to the relation between frequency of exposure and degree of cognition was suggested by this study as a way to enhance effective communication by information in aspect of user cognition. First of all, we ascertained the relation between frequency of exposure and degree of cognition by literature research for cognitive psychology and cognitive engineering psychology, results are as follows based in it. First, we suggested information types and attributes for visualization as 'Framework' which helps designers understand cognitive demands of users. Specifically, there are 4 types(STM, STA, LTM, LTA) of information according to the relation between frequency of exposure and degree of cognition, cognitive characteristics for each types and 'attributes matrix for visualization' which is consisted of 14 attributes of high -quality information and resorted by the types. Second, we suggested a guideline for display methods according to depth of information in the design process of information contents. For display methods of STM, STA information as primary information, we suggested "Attribution theory of Distinctiveness", "Advance Organizer", "Progress Closure", "Affordance", for display methods of LTM information as multidimensional information, we suggested "Modularity", "Consistency", "Mimicry", "Mnemonic Device". We had found from this study that there are distinction of status for attributes of information visualization according to information types or depth, and various display methods by them.

본 연구는 사용자의 인지적 측면에서 정보의 효율성을 높이기 위한 고찰로써, 정보의 노출빈도와 인지도의 관계에 따른 정보의 유형과 속성에 따른 표현 기법을 제안하였다. 인지공학과 인지심리학 분야의 문헌연구를 통해 노출빈도와 인지도의 상관관계를 규명하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 사용자의 인지적 요구를 파악 할 수 있도록 하는 '프레임웍'으로써의 정보유형과 유형별 시각화 속성을 제안하였다. 세부적으로 정보 노출 빈도와 정보의 인지도에 따른 STM, STA, LTM, LTA 4가지 정보 유형과 각 유형에 관한 인지적 특성, 14가지 고품질 정보의 시각화 속성을 유형별로 재분류한 '시각화 속성 매트릭스'를 제안하였다. 둘째, 정보 콘텐츠 제작에 있어서 필요한 정보 깊이에 따른 표상방식에 대한 가이드라인을 제안하였다. 1차적 정보로서 STM, STA 정보의 표현기법으로 "독특속성", "선행 조직자(Advance Organizer)", "단계적 정보공개(Progress Closure)", "행위유발단서(Affordance)"를 제안하였으며, 다차원 정보로서 LTM 정보 표현기법으로 "모듈방식(Modularity)", "일관성(Consistency)", "모방(Mimicry)", "기억술(Mnemonic Device)"를 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견점으로 정보의 유형과 깊이에 따라 정보의 시각화 속성의 중요도에 차이가 나타나며, 이에 따라 정보 표현기법이 달라 질 수 있음을 발견하였다.