색각 이상자를 위한 의약품 패키지 라벨의 AR 사용 효율성 연구 -한⋅중 진통제를 중심으로-

Abstract

색각 이상자는 화면에 보조 문자 표현이 부족하거나, 배경이 부적절하게 배색 되면 정보를 습득하지 못한다. 특히, 의료 정보 관련 시각 디자인의 경우, 잘못된 정보 전달로 이용자의 생명에 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 2021년 미국 질병통제예방센터(CDC)의발표에 따르면, 미국에서 약물 과다복용으로 인한 사망자는 10만 7,000명으로 2020년 대비 15% 증가했다. 주요 원인은 코로나19(COVID-19) 관련 진통제의 과다복용이었다. 메타버스 환경은 시각 디자인에 새로운발전을 제공하였으며, 핵심 기술인 AR, VR, XR은 시각화 표현 방식의 응용과 확대를 가져왔다. 이러한 기술로 인해 시각 디자인은 정적인 것에 국한되지 않으며, 감각적 표현을 증대할 수 있는 다양한 방법이 생겼다. 본 논문에서는 한⋅중 시장의 진통제 의약품 패키지 라벨을 중심으로 색각 이상자와 개선 필요성에대한 설문조사를 진행하고, 이론적 개념을 바탕으로증강현실 기술을 부여한 패키지 라벨 디자인 방안을도출한다. 증강현실 기술을 기반으로 의약품 정보 판독 보조 시스템을 구현하고, 색각 이상자를 위한 효율적인 의약품 패키지 라벨 디자인을 연구하는 것은 전통적인 라벨 형태를 풍부하게 하기 위한 시도이자, 전통적인 패키지 디자인의 제한된 정보량과 단일 시각적 형태의 단점을 보완한다. 또한, 의약품 정보를 직관적으로 획득하고 기억하여 색각 이상자들이 제품패키지의 시각적 정보를 이용할 때 평등한 접근성을통한 존중감을 느낄 수 있다. 본 논문에서는 색각 이상자의 의약품 정보 보조 판독방법과 시스템을 디자인하였다. 의약품 패키지 라벨의 약품명의 전문적 용어를 보다 쉽게 변환하여 의약품의 효능을 명확하게인지할 수 있도록 하였으며, 라벨의 중요 정보와 색상으로 표시된 문제에 대한 정보 추출과 AR 모델링을구축하였다. 모델링은 적색, 녹색, 청색, 전색맹 4가지유형으로 구분할 수 있으며, 유형에 따른 주요 식별텍스트 정보를 보조 판독하여 의약품 정보를 표시하고 패키지 라벨에 한글과 한자 표시 기능도 부여하였다. 증강현실 기술을 이용한 패키지에 라벨 디자인은궁극적으로 색각 이상 보유자와 일반 소비자에게 모두 도움을 주므로, 매우 의미 있는 연구라 할 수 있다. 본 연구를 토대로 향후 복약 지원의 효율성을 극대화할 수 있는 다양한 디자인 구축이 기대된다.

Individuals with color vision deficiencies often struggle with information perception, particularly in medical visual design. This paper explores improvements for painkiller packaging labels in the Korean and Chinese markets using emerging technologies like AR, VR, and XR.We suggest an AR-integrated label design that not only enhances traditional labels but also compensates for their limitations. This approach is part of a system created to assist those with color deficiencies. By making professional medical terminologies on labels more accessible, we promote a clearer understanding of a drug’s effects. Our AR models can decode and display color-coded information tailored to different types of color blindness.This AR-enhanced label design benefits not only those with color deficiencies but also general consumers, marking it as an essential study. It paves the way for future designs aimed at optimizing the process of medication administration.