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A study on full-package design to improve cognitive efficiency of OTC precautions : comparison of generative AI-based text, numbers, and pictograms = OTC 주의사항의 인지 효율 향상을 위한 패키지 전면 디자인 연구 : 생성형 AI 기반 텍스트⋅숫자⋅픽토그램 병기 비교
최근 글로벌 관광객이 증가하면서, 여행 중 일반의약품의 복용 오류 문제가 우려된다. 본 연구의 목적은첫째, 현행 경구용 OTC 패키지 전면 정보 구조의 한계를 파악하고, 둘째, 전면 표기 형식에 따른 복약 정보 인지 차이를 비교하며, 셋째, 이를 바탕으로 복약오류를 줄이기 위한 패키지 전면 디자인 기준을 제안하는 데 있다. 연구 방법은 첫째, 의약품 표기 규정과판매량 상위 10종 OTC 패키지를 분석하여 전면 정보구조의 특징을 정리한다. 둘째, 최근 6개월 이내 알레르기 완화제⋅해열진통제⋅지사제를 복용한 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 정보 탐색 과정의문제점을 도출한다. 셋째, 생성형 AI를 활용한 ‘텍스트’, ‘텍스트+기호’, ‘픽토그램’형 패키지를 제작해 사용자 비교 평가한다. 평가참여자는 각 시안을 보고 성인1회량, 1일 최대량, 주요 제한사항을 응답하였고, 정답비율과 응답 시간, 가독성⋅명료성⋅신뢰⋅선호도도함께 평가하였다. 숫자를 정확히 읽어야 하는 과제에서는 텍스트와 기호를 결합한 경우 가장 높은 정답률을 보였다. 경고 및 주의사항은 픽토그램을 활용하였을 때 가장 효율적이었다. 복용량 정보는 숫자를 그룹화 하여 용법⋅용량과 주의⋅금지 항목을 분리할 때인지 부담이 가장 낮았다. 본 연구는 전면 표기 형식별 인지 성과를 정량적으로 제시하고, 숫자⋅기호⋅텍스트 결합에 기반한 OTC 패키지 전면 설계 기준을제안함으로써 복약 오류 예방을 위한 실무적 근거를제공한다.