인쇄 매체 디자인에서 고밀도 정보의 특성에 따른 레이아웃 방향

전은경; 한지애

doi:10.47294/KSBDA.25.6.37

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 전은경 (조선대학교) 한지애 (조선대학교)

저널정보: 한국기초조형학회 기초조형학연구 기초조형학연구 제25권 제6호

발행연도: 2024.12

수록면: 539 - 550 (12page)

DOI: 10.47294/KSBDA.25.6.37

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 ‘고밀도 정보(High-density Information: 정해진 공간 안에 표현된 다양하고 복잡하고 많은 양의 정보)’의 특성과 구성요소를 파악하고 레이아웃의 디자인 방향성을 제시하는 것이다. 본 연구는 인쇄매체 디자인으로 연구범위를 제한하고, 레이아웃 디자인과 시지각 관련 인지심리학 분야의 문헌과 선행연구를 바탕으로 진행되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인쇄매체 분야의 레이아웃 주요 구성요소와 레이아웃 목적을 정리하였다. 각 분야의 공통되는 구성요소는 그리드, 여백, 타이포그래피, 사진·일러스트레이션, 색상, 괘선/플로우라인, 아이콘, 픽토그램이다. 레이아웃의 목적은 11가지로, 시선유도, 심리적 효과, 통일감형성, 리듬형성, 숨 쉬는 공간, 정보의 구분·위계·강조·변화, 이해력 증진, 기억의 확립이다. 둘째, 고밀도 정보의 세 가지 특성과 그에 대한 중요 레이아웃 구성요소 제안이다. 고밀도 정보는 ‘지면대비 많은 텍스트 양’, ‘응축된 두 가지 이상의 정보 유형’, ‘다양한 위계’라는 특성을 지니며, ‘작은 덩어리의 정보’, ‘패턴인식’, ‘선택적 주의’, ‘네 덩어리 법칙’등의 인지적 특성에 근거해 각 특성에 대한 우선순위를 제안하였다. ‘지면대비 많은 텍스트 양의 정보’는 그리드, 타이포그래피, 여백이, ‘응축된 두 가지 이상의 정보 유형’에는 여백, 색상, 타이포그래피가, ‘다양한 위계 정보’는 색상, 타이포그래피가 상대적으로 더 중요하다. 마지막으로 고밀도 정보 특성에 따른 주요 레이아웃 구성요소와 그에 따른 디자인 방향을 제시하고, 사례를 통한 디자인 주안점을 제안하였다.

The purpose of this study is to identify the characteristics and components of ‘high-density-information (various, complex, and large amounts of information expressed in a given space)’ and to suggest directions for layout design. This study limited the research scope to print media design and was conducted based on literature and previous research in the field of cognitive psychology related to layout design and visual perception. The research results are as follows. First, the main components of layout and the purpose of layout in the print media field were summarized. Common components in each field are grid, margin, typography, photography /illustration, color, ruled/flow line, icon, and pictogram. There are 11 purposes for layout: directing gaze, psychological effect, creating a sense of unity, forming rhythm, breathing space, division/hierarchy/emphasis/change of information, improvement of understanding, and establishment of memory. Second, we propose three characteristics of high-density information and important layout components for them. High-density information has the characteristics of ‘a large amount compared to the space’, ‘two or more types of condensed information’, and ‘various hierarchies’, and includes ‘small chunks of information’, ‘pattern recognition’, ‘selective attention’, and ‘four chunks’. Priorities for each characteristic were proposed based on cognitive characteristics such as ‘laws’. Grid, typography, and margins are relatively more important for ‘a large amount of information relative to the space’, margins, color, and typography are relatively more important for ‘two or more types of condensed information’, and colors and typography are relatively more important for ‘various hierarchical information’. Lastly, major layout components and corresponding design directions according to the characteristics of high-density information were presented, and design points were suggested through examples.

#고밀도 정보 #레이아웃 #구성요소 #표현법 #High-density Information #Layout #Components #Expression Methods

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

〈2024 언론수용자 조사〉 결과_늘어난 매체 이용, 줄어든 뉴스 이용

이나연 신문과방송 2025 .01

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092194529

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)