서비스 뇌반응 평가 — KRX 개정영향 흐름(데모)

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 C

C
전체 등급 C (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 사용자의 경우, 'XBRL 택사노미', 'Entry Point (EP)', '별지' 등 전문용어가 너무 많아 화면의 목적과 가치를 1초 안에 파악하기 어렵고, 이로 인해 즉시 이탈할 가능성이 매우 높습니다.
↳ 처방 — 일반 사용자를 위해 '쉽게 말하면' 섹션을 화면 상단에 더 크게, 더 직관적인 언어로 배치하고, 핵심 가치(예: '기업 공시 변경이 미치는 영향을 한눈에 파악하세요')를 명확히 제시하여 이 화면이 무엇을 하는 곳인지 즉시 이해할 수 있도록 해야 합니다. 전문용어는 툴팁이나 별도 설명으로 제공하고, 핵심 지표 카드도 일반인이 이해할 수 있는 용어로 재구성해야 합니다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (데스크톱 1440px, 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 4/5판정이 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
①필터 버튼 3/3사 · ②메인 제목 1/3사 · ③파란 버튼 2/3사 · ④쓰임새·중요도 1/3사
⚠ 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 — "메인 제목 '금융감독원 기업공시서식 개정 영향도'"비전 판정 원문 인용(각색 없음)
🕐 1초에 읽힌 것 — "화면 상단의 '금융감독원 기업공시서식 개정 영향도' 제목과 '개정 1건이 어디로 흘러 무엇을 흔드나' 부제목, 그리고 그 아래에 숫자와 전문용어가 포함된 카드들이 나열되어 있다는 것을 파악합니다. 하지만 그 의미는 파악하기 어렵습니다."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문시선(3초)이해(1초)이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)BA~C · 합의 4/6
실측 시선 쏠림 평균이 0.094로, 0.10에 근접하여 특정 영역으로 시선이 쏠릴 가능성이 높다. 전문가의 경우 "금융감독원 기업공시서식 개정 영향도"라는 제목과 "개정 1건이 어디로 흘러 무엇을 흔드나"라는 핵심 질문에 먼저 시선이 갈 것이다. 이어서 "쉽게 말하면" 요약과 "영향 개정", "심각도", "XBRL 수정부담" 등 핵심 지표 박스들로 시선이 이동하며 화면의 목적과 주요 정보를 빠르게 파악할 수 있다. 시선이 흩어지기보다는, 전문가에게 중요한 정보 블록들 사이로 효율적으로 이동할 것으로 예상된다.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
BA~B · 합의 4/6
"KRX Taxonomy Research", "금융감독원 기업공시서식 개정 영향도" 제목과 "개정 1건이 어디로 흘러 무엇을 흔드나"라는 질문을 통해 대략적으로 '금융 공시 서식 개정이 XBRL 택사노미에 미치는 영향'을 분석하는 도구임을 1초 내에 파악할 수 있다. "XBRL", "EP", "벌지", "concept" 등은 전문가에게 익숙한 용어이므로, 이 화면이 특정 개정 사항의 파급 효과를 시각화하고 추적하는 도구임을 빠르게 인지할 수 있다.
AA~B · 합의 4/6
화면 상단의 "KRX Taxonomy Research", "개정 1건이 어디로 흘러 무엇을 흔드나", "쉽게 말하면" 등의 설명과 "영향 개정", "심각도", "영향 EP", "XBRL 수정부담" 같은 지표들은 법조/전문 배경이 있는 사용자에게 서비스의 신뢰도와 깊이를 느끼게 하며, 전문용어 "XBRL 택사노미", "EP", "concept", "벌지" 등은 익숙하거나 학습 가능한 범위로 인지부하를 높이지 않는다. 오히려 상세한 정보 제공으로 '전문가로서 신뢰·깊이가 느껴'진다. 복잡한 흐름을 시각화하려는 시도도 긍정적이다.
일반(배경지식 0)CC~D · 합의 3/6
눈은 메인 제목 '금융감독원 기업공시서식 개정 영향도'와 부제목 '개정 1건이 어디로 흘러 무엇을 흔드나'로 향하지만, 이 문구들이 일반 사용자에게는 즉각적인 가치를 전달하기 어렵습니다. '쉽게 말하면' 섹션이 있지만, 시선이 가장 먼저 쏠리는 지점은 아닙니다. '영향 개정', '심각도', 'XBRL 수정부담' 등의 카드도 전문용어로 인해 시선이 흩어질 수 있습니다. 실측 시선 쏠림 평균 0.094는 시선이 완전히 흩어지지는 않지만, 핵심 가치에 명확히 쏠린다고 보기는 어렵습니다.
DD~F · 합의 3/6
전문 용어가 많아 '개정 12건이 EP를 최대 9개까지 동시에 흔든다'라는 문구도 일반 사용자가 빠르게 이해하기 어려움.
보류표가 갈림: F · F · F · C · C · CC~F · 합의 0/6
화면은 'XBRL 택사노미', 'Entry Point (EP)', '별지', '유상증자결정', '자기주식취득결정', 'A102011001' 등 일반인에게 생소한 전문용어로 가득 차 있습니다. '개정 1건이 EP를 최대 9개까지 동시에 흔든다'와 같은 문구는 의미를 파악하기 어렵습니다. 상세한 개정 내용과 복잡한 데이터 관계('별지 12개 수정 → EP 7개 영향 · XBRL 변경점 상 2-중 1-하 7')는 정보 밀도를 극도로 높여 인지 부하를 유발하고, 일반 사용자는 빠르게 지쳐 이탈할 가능성이 매우 높습니다.
⚠ 판정 보류 — 표가 양 끝으로 갈려(F·F·F·C·C·C) 중앙값이 아무도 주지 않은 등급으로 떨어졌습니다. 등급 대신 원표를 보세요.
🧷 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 (x53%, y0%) · 우리 AI가 본 첫 요소("필터 버튼")와 상이(≈38%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)DDD

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 앵커는 적절함.
색 계산 신호(AI 아닌 픽셀 계산 보조): 배경 최빈색 97% · 웜 48%/쿨 52% · hue 계열 4 · 어두운픽셀 0.0% · 경보: C2 웜쿨 혼재(웜48%·쿨52%) / C3 다색 무작위(유효 hue 계열 4) / C4 명도 앵커 없음(어두운 픽셀 0.0% — 화면이 떠 보임)
⚠ 교차 불일치 — 판정 보류: 화면을 본 AI는 "괜찮다"고 했는데 픽셀 계산은 위 항목을 문제로 봅니다. 둘 중 어느 쪽이 맞는지 이 도구는 판정하지 못합니다 — 사람이 눈으로 확인해 주세요.
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.
눈에 띄는 힘(밝기·색 대비 계산 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.094
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 · 2026-07-11T23:53:03+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.