에임 트레이너 무료: 온라인 에임 테스트

과녁을 최대한 빠르고 정확하게 맞히고, 내 에임이 피츠의 법칙을 어떻게 따르는지 확인해 보세요. 무료이고 회원가입도 필요 없어요. 비교 자료를 만들기 위해 점수를 IP 주소, 국가와 함께 저장해요.

글: Helibrain 팀검토: Robert(생물물리학 박사 후보생)게시일: 2026년 11월 4일마지막 검토: 2026년 11월 4일

점수 보는 법

과녁 하나당 평균 시간: 전체 시간을 과녁 수로 나눈 값으로, 단위는 밀리초(ms)예요. 낮을수록 좋아요. 빗나간 클릭도 시간을 쓰기 때문에 여기에 반영돼요.
정확도: 게임 영역에서 한 모든 클릭 중 명중한 비율이에요.
가장 빠른 명중: 가장 빨리 맞힌 과녁 하나의 시간이에요.
처리량: 속도와 난이도를 숫자 하나로 합친 것으로, 단위는 초당 비트예요(아래 설명). 높을수록 좋아요.
그래프: 점 하나가 과녁 하나로, 그 과녁의 시간을 난이도에 따라 나타내요. 점선은 나만의 피츠의 법칙 직선이에요.

피츠의 법칙이란?

피츠의 법칙에 따르면 과녁이 멀고 작을수록 맞히는 데 시간이 더 걸려요. 폴 피츠는 1954년에 이 시간이 과녁의 '난이도 지수'(비트 단위)에 따라 직선으로 늘어난다는 것을 보여 줬어요 [1]. 요즘은 보통 log2(거리 / 너비 + 1)로 써요 [2]. 디자이너들은 버튼을 누르기 쉽게 만들 때 이 법칙을 써요.

한눈에 보기

재는 것: 과녁을 얼마나 빠르고 정확하게 가리키는지예요. 과녁이 어디 있는지 보고, 그쪽으로 움직여서, 그 위에 멈추는 과정이에요.
마우스의 처리량: 표준 방법을 쓴 실험실 연구에서는 초당 약 3.7~4.9비트예요 [3].
손가락의 처리량: 한 휴대폰 연구에서 16명이 손가락으로 과녁을 탭해서 초당 약 7비트를 기록했어요 [4]. 저희 숫자는 더 간단한 방법(아래)으로 계산해서 직접 비교할 수는 없어요.
터치스크린의 작은 과녁: 손가락 터치는 그 자체로 약 1~1.5mm 빗나가고, 약 7mm보다 작은 과녁에서는 빗나가는 경우가 많아요 [5].
마우스와 터치는 따로: 기록은 입력 방식마다 따로 저장해요.

에임 트레이너는 이렇게 진행돼요

게임 영역 가운데의 시작을 누르세요. 이때 시간이 흐르기 시작해요.
과녁을 맞히세요. 동그란 과녁 30개가 세 가지 크기로 하나씩 나타나고, 각 과녁은 앞의 과녁과 충분히 떨어져 있어요. 빗나간 클릭은 정확도를 낮추고, 과녁은 맞힐 때까지 그대로 있어요.
결과를 보세요. 나의 피츠의 법칙 직선도 함께 나와요.

과녁은 무작위 숫자(시드)로 저희 서버에서 만들어요. 점수를 공유하면 친구도 같은 시드를 받아서 똑같은 과녁으로 플레이해요. 클릭은 저희 서버에서 채점하며, 과녁에 대해 다시 재생해서 판정해요.

처리량은 화면에 나온 과녁의 거리와 크기로 계산하며, 실험실 표준처럼 클릭이 실제로 떨어진 위치로 보정하지는 않아요 [3]. 그래서 내 이전 기록과 비교하라고 권해요.

에임에 영향을 주는 것

거리와 크기. 멀고 작은 과녁이 가장 오래 걸려요. 이것이 피츠의 법칙이에요 [1, 2].
기기. 마우스, 터치패드, 손가락은 결과가 서로 달라요. 실험실 연구에서 터치패드는 마우스보다 훨씬 느렸어요 [3].
속도냐 신중함이냐. 서두르면 빗나감이 늘고, 빗나갈 때마다 시간이 들어요. 가장 좋은 점수는 일정한 속도에서 나와요.
나이. 한 연구에서 어른은 12~14세 아이들보다 실수가 적었고, 61~69세보다 빨랐어요 [6].
연습. 처음 몇 번은 게임에 익숙해지면서 시간이 줄어요.

이 테스트로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것

에임 트레이너는 오늘 이 기기에서 가리키는 속도와 정확도를 재요. 지능이나 뇌 건강을 보는 테스트가 아니고, 짧은 점수로 게임 실력을 예측할 수도 없어요.

같은 기기에서 내 이전 기록과 비교해 보세요. 마우스나 화면 크기가 바뀌면 숫자도 달라져요.

자주 묻는 질문

에임 트레이너 점수는 어느 정도면 좋나요?

같은 기기에서 내 기록과 비교해 보세요. 이런 게임에서는 지난번 기록을 넘는 점수가 좋은 점수예요. 플레이한 사람이 충분히 많아지면, 같은 입력 방식을 쓴 다른 플레이어들의 첫 기록과 내 첫 기록을 비교한 결과도 나와요.

초당 비트로 나타내는 처리량이 뭔가요?

처리량은 과녁이 얼마나 어려웠는지와 얼마나 빨리 맞혔는지를 합친 거예요. 난이도는 비트로 세며 log2(거리 / 너비 + 1)로 구해요 [2]. 이것을 각 명중에 걸린 시간으로 나누고 평균을 내면 초당 비트가 돼요. 마우스를 쓴 실험실 연구에서는 더 엄격한 방법으로 초당 약 4~5비트가 나와요 [3].

마우스와 터치를 비교하는 건 공정한가요?

아니요, 그래서 비교하지 않아요. 손가락과 마우스는 움직이는 방식이 달라서, 결과는 같은 입력 방식을 쓴 사람하고만 비교해요.

왜 친구와 과녁이 똑같나요?

공유한 점수 링크에는 그 판의 시드가 들어 있어서 과녁이 똑같이 나와요. 그래야 공정한 대결이 돼요.

Helibrain 에임 트레이너는 무료인가요?

네. 게임과 전체 결과는 무료예요. 회원가입, 이메일, 결제가 필요 없어요. 공정한 비교를 만들기 위해 결과를 저장하며, 자세한 내용은 개인정보 처리방침(영어)에서 볼 수 있어요.

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매일 꾸준히 해 보고 싶나요? Helibrain 앱(지금은 영어로만 제공)에는 무료 플랜과 유료 플랜이 있어요.

참고 문헌

Fitts PM (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6):381–391. doi.org/10.1037/h0055392
MacKenzie IS (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human–Computer Interaction 7(1):91–139. doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3
Soukoreff RW, MacKenzie IS (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies 61(6):751–789. doi.org/10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
MacKenzie IS (2015). Fitts' throughput and the remarkable case of touch-based target selection. Human-Computer Interaction: Interaction Technologies (HCII 2015), LNCS 9170, 238–249. doi.org/10.1007/978-3-319-20916-6_23
Bi X, Li Y, Zhai S (2013). FFitts law: modeling finger touch with Fitts' law. Proceedings of CHI 2013, 1363–1372. doi.org/10.1145/2470654.2466180
Hertzum M, Hornbæk K (2010). How age affects pointing with mouse and touchpad: a comparison of young, adult, and elderly users. International Journal of Human-Computer Interaction 26(7):703–734. doi.org/10.1080/10447318.2010.487198

이 페이지를 만든 방법: 위에 적은 연구를 바탕으로 Helibrain 팀이 쓰고, 2026년 11월 4일에 Robert(생물물리학 박사 후보생)가 검토했어요. 출처 내용이 바뀌면 이 페이지도 고쳐요.

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