서비스 뇌반응 평가 — 양형AI 모바일

첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈) 점검 — 등급은 2개 회사 AI(gemini·openai)가 매기고, 다른 회사 AI는 등급에 반영하지 않는 교차확인만 합니다. 어림 등급(화면 하나만 보고 매긴 값 — 화면끼리 비교 계산은 하지 않습니다. 이 도구가 매긴 등급끼리만 견줄 수 있어요) · 게시 전 자문용. 전체 등급 B

B
전체 등급 B (A 좋음 → F 약함) · 6판정 중앙값 · 교차검증(다른 회사 모델) gemini·gemini-2.5-flash 3표 + openai·gpt-4o 3표
읽는 법: 표 1개 = 모델의 반복 판정 1회 · 합의 n/m = m표 중 중앙값과 같은 표 n개 · 6판정 = 청중 2 × 관문 3
가장 큰 이탈위험 — 일반 사용자가 "양형인자", "유사 판례", "죄종 통계" 등 전문 용어와 하단 '가상 마을'의 복잡한 설명으로 인해 서비스의 목적과 사용법을 이해하지 못하고 이탈할 위험.
↳ 처방 — 일반 사용자를 위해 메인 헤드라인 아래에 "이 서비스는 [간단한 목적]을 위한 [무엇]입니다."와 같이 서비스의 핵심 가치와 목적을 비전문적인 언어로 1~2문장으로 명확히 설명하는 문구를 추가하고, 전문 용어는 툴팁 등으로 숨기거나 쉬운 말로 대체한다. 특히 '가상 마을' 설명은 핵심만 요약하여 시각적으로 단순화해야 한다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (모바일 390px, 첫 화면)
평가 대상 화면
AI가 눈에 띈다고 본 요소 — 현저성 순위 (서로 다른 회사 AI 3곳 claude·gemini·openai이 각각 판정, 총 5번 판정을 모아 합의 · 그중 5/5판정이 같은 곳을 1위로 꼽음). ※ 아래 항목의 "n/m사"는 회사 수, 위 "n/m판정"은 판정 횟수 — 분모가 다릅니다. 사람 시선·눈추적 아님(화살표 없음 = 이동경로 아님)
AI가 본 현저성 순위
①큰 제목 3/3사 · ②재범 위험 2/3사 · ③가상 마을 입장 3/3사 · ④사례 정보 2/3사
⚠ 사람 대조(UEyes 웹화면 15개 · 사람 309명분 관측, 소표본): 이 순위의 1위는 실제 사람 첫 시선을 "중앙 찍기"(25%)보다 낮게 맞힘(16%) — 그래서 "시선 예측"이 아니라 모델이 본 의미적 현저성으로 표기한다(헤드라인·로고 등 뜻 강한 요소). 다른 회사 AI들(codex·gemini)에게 따로 검토받은 방향과도 이 소표본이 일치합니다.
👁 눈이 먼저 간 곳 — "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"비전 판정 원문 인용(각색 없음)
🕐 1초에 읽힌 것 — "어떤 사람의 재범 위험을 보고, 그 사람에게 어떤 조치를 취할지 선택하는 화면"비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문시선(3초)이해(1초)이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)AA~B · 합의 4/6
이 화면의 시선 쏠림 평균=0.158로 시선 쏠림이 뚜렷하며, 가장 큰 글씨인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"와 법률 아이콘, 그리고 "재범 위험 44%" 및 "직업훈련" 버튼으로 시선이 집중되어 핵심 가치인 '재범 방지'와 '처분 선택'에 쏠린다. 하단의 "가상 마을 입장 →" 버튼도 시선을 강하게 끈다.
AA~B · 합의 4/6
메인 헤드라인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"와 "사례 03 · 절도 · 30세 · 재범 위험 44%", 그리고 "처분을 골라 선고해보세요 →" 문구를 통해 이 서비스가 단순히 형량을 제시하는 것을 넘어 재범 방지를 위한 처분을 시뮬레이션하고 선택하는 도구임을 1초 안에 파악할 수 있다. '양형인자', '유사 판례' 등 전문 용어도 익숙하다.
BA~C · 합의 2/6
법률 전문 용어("형량", "양형인자", "재범", "처분" 등)가 많고 정보 밀도가 높지만, 이는 전문가에게 익숙한 개념이며 서비스의 전문성과 깊이를 전달하는 요소로 작용한다. '가상 마을' 시뮬레이션 부분은 다소 복잡해 보일 수 있으나, 전체적인 흐름이 '사례 검토 및 처분 선택'으로 명확하여 인지 부하로 인한 이탈 지점은 적다.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
일반(배경지식 0)BA~C · 합의 2/6
이 화면의 시선 쏠림 평균=0.158로 시선 쏠림이 뚜렷하며, 가장 큰 글씨인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"와 "재범 위험 44%", 그리고 "직업훈련" 버튼으로 시선이 집중된다. 하단의 "가상 마을 입장 →" 버튼도 시선을 강하게 끈다. 하지만 '형량'이라는 단어의 의미는 명확히 와닿지 않을 수 있다.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
CC~D · 합의 3/6
메인 헤드라인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"와 "사례 03 · 절도 · 30세 · 재범 위험 44%", "처분을 골라 선고해보세요 →" 문구를 통해 '어떤 사례에 대해 재범 위험을 보고 처분을 선택하는 것'이라는 대략적인 활동은 파악할 수 있다. 그러나 '형량', '양형인자', '유사 판례' 등 법률 전문 용어는 일반인에게 낯설고, 이 서비스가 정확히 무엇을 위한 것인지(게임인지, 학습 도구인지 등)는 1초 안에 명확히 꽂히지 않는다. "10초 체험 · 가상 사례(실제 인물 아님)" 문구는 작아서 놓치기 쉽다.
CC~F · 합의 3/6
전문용어와 정보 밀도가 높아 일반 사용자가 쉽게 지칠 수 있음.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
🧷 판정이 갈린 지점 — 모델들이 여기서 엇갈렸다. 중앙값만 믿지 말라는 신호라 숨기지 않고 전시한다.
🔬 다른 방식으로 교차 확인 — DeepGaze IIE (인간 사람 시선 데이터 학습): 색·대비가 가장 센 곳 (x72%, y49%) · 우리 AI가 본 첫 요소("큰 제목")와 상이(≈34%p) — 표시: 뜻(AI 판단) vs 색·대비(다른 방식) 갈림, 사람 확인 요망. 사람 시선 데이터(SALICON)로 학습한 딴 방식의 공개 모델입니다 — 다만 우리 화면에서 사람 시선과 직접 대조한 적은 없고, 화면 중앙을 후하게 보는 성질(중앙편향)이 있어요. 우리 AI들이 사이좋게 함께 틀릴 때 반대표를 낼 수 있는 독립 축이라 붙였습니다 — 같은 곳을 지목했다고 사람 시선을 맞혔다는 뜻은 아닙니다.

제3사 교차 청중 확인 (등급 결정엔 미반영)

cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 화면 설명 기반(직접 안 봄) — 부분 서로 영향 덜 주는 교차확인 · 비전 판정과 ±1등급 일치 6/6 — 이 회사 모델은 화면을 직접 보지 못하고 위 설명으로만 판단하므로, 위 A~F 등급은 화면을 실제로 본 2개 비전 패밀리(Google·OpenAI)가 결정하고 이 칸은 교차 참고용입니다.
청중 \ 관문시선이해이탈
전문가(심사·판사)AAA
일반(배경지식 0)BCD

색 정합성 (C1 면적 60-30-10 · C2 웜/쿨 · C3 톤 · C4 명도앵커 — 청중 무관)

BB~D · 합의 2/4 · ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review
C1 면적비는 적절하나, C2 온도에서 약간의 충돌이 있음. C3 톤 스킴은 일관되며, C4 명도 앵커도 적절함.
색 계산 신호(AI 아닌 픽셀 계산 보조): 배경 최빈색 66% · 웜 27%/쿨 72% · hue 계열 3 · 어두운픽셀 23.25% · 경보 없음
색 등급은 화면을 본 AI들의 판정입니다. 아래 신호는 픽셀 계산 보조(자동 대비판정 없음 — 거짓 경보 이력). 인테리어 색조합 공식에서 이식한 도메인 무관 색 정합성 루브릭.
캡처한 화면: https://sentencing.gogumalab.co.kr · 로그아웃 상태
눈에 띄는 힘(밝기·색 대비 계산 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.158
채점 AI(화면 보는 AI·등급): gemini-2.5-flash×3 + gpt-4o×3 · 총 6번 반복 판정(설정 바꿔가며)
cross-check: cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 비전과 ±1등급 일치 6/6
scorer: 5217cda · 2026-07-11T23:51:30+09:00
등급=상대 어림 판단(측정 아님)·순서 편향 완화·판정 갈릴 땐 보류. 계산으로 실제 잰 값은 둘뿐 — ①눈에 띄는 힘(밝기·색 대비) ②색 신호(배경 최빈색·따뜻함/차가움·어두운 픽셀). 등급·판정문은 전부 AI 어림값입니다. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.