[논문]가상현실 미디어 기술동향과 VR 멀미저감 방안

문성철; 황민철; 박상인; 이동원; 김홍익

doi:10.5909/jbe.2018.23.6.800

가상현실 미디어 기술동향과 VR 멀미저감 방안
Overview of VR Media Technology and Methods to Reduce Cybersickness 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.23 no.6, 2018년, pp.800 - 812

문성철 (CJ헬로 Future Engine Lab) , 황민철 (상명대학교 휴먼지능정보공학부) , 박상인 (상명대학교 산학협력단) , 이동원 (상명대학교 감성공학과) , 김홍익 (CJ헬로 기술담당)

초록
AI-Helper

본 논문은 최신 가상현실 미디어 기술동향과 다양한 분야에서 시도해 온 VR 멀미저감 방안을 리뷰하여, 가상현실 사용자의 인지적 수용성을 높이는 방안에 대해 논의하였다. 이를 통해 최신 미디어 기술의 사용자 가치제안 방식을 분석하고 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 개선하는 효율적 방안을 제안하였다. 생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 테스트 결과를 기술하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미 민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we reviewed recent trends for enhancing human cognitive accessibility to social VR platform. We also proposed a practical method to predict VR sickness and improve the cognitive accessibility. In doing so, we investigated subtle changes in human body sway unconsciously made before, during, and after being exposed to extreme VR experience. The scientific assumption that VR sickness would be correlated with the subtle changes in body sway was validated. We found that participants who showed sensitive changes in the body sway before VR experience, felt more severe VR sickness than others. The findings can be practically applied in predicting susceptibility to VR sickness prior to VR experiences.

주제어

표/그림 (11)

그림 그림 1. 오큘러스가 개발 중인 HMD ‘Half Dome’ 가변초점 기능 Fig. 1. Varifocal function of the Half Dome HMD Oculus has been developing
그림 그림 2. 페이스북 F8 2018에서 발표된 AI 포인트 클라우드 기반 VR 메모리즈 솔루션 Fig. 2. AI point cloud-based VR Memories announced at Facebook F8 2018
그림 그림3. 홀로렌즈용 MRTouch 인터랙션 기술 Fig. 3. MRTouch interaction developed for Microsoft Hololens
그림 그림 4. 가상현실 소셜 플랫폼 VRChat Fig. 4. VR social platform of VRChat
그림 그림 5. VR 멀미 저감 방법 Fig. 5. Methods to reduce VR sickness
그림 그림 6. 신체 동요 기반 멀미 측정 검증 실험 절차 Fig. 6. Experimental procedure to validate body sway correlates of VR sickness
그림 그림 7. 멀미 그룹 (FG)에 속한 피험자의 VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후에 따른 신체 동요(Center of Pressure, COP) 변화 정도 시각화(위), 페달을 통해 VR 체험 중 (15분간) 보고받은 주관 멀미도 시각화(아래) Fig. 7. Visualization of changes in COP data for a representative FG subject before, during, and after being exposed to VR roller coaster content (top) and that of the subjective data reported by putting a foot pedal during VR experience (15 min.) (bottom)
그림 그림 8. 비멀미 그룹 (UFG)에 속한 피험자의 VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후에 따른 신체 동요(Center of Pressure, COP) 변화 정도 시각화(위), 페달을 통해 VR 체험 중 (15분간) 보고받은 주관 멀미도 시각화(아래) Fig. 8. Visualization of changes in COP data for a representative UFG subject before, during, and after being exposed to VR roller coaster content (top) and that of the subjective data reported by putting a foot pedal during VR experience (15 min.) (bottom)
그림 그림 9. VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후에 따른 신체 동요(Center of Pressure, COP) 평균 변화 정도 비교: VR 멀미를 심하게 보고한 그룹 (Fatigued Group, FG)과 그렇지 않은 그룹(Unfatigued Group, UFG) Fig. 9. Change in COP data across subjects for each group as a function of task sections (before, during, and after being exposed to VR roller coaster content): Comparison between FG and UFG
그림 그림 10. 멀미 그룹(FG)과 비멀미 그룹(UFG)에 따른 VR 롤러코스터 체험 중 측정된 주관 멀미도 비교: 일시적으로 심한 멀미감을 보고한 최초 시점 비교(좌), 일시적으로 심한 멀미감이 보고된 상대비율 비교(우) Fig. 10. Comparison of subjective VR sickness level measured by putting a foot pedal during being exposed to VR rollercoaster for FG and UFG: First time to report strong VR sickness (left) and relative ratio of strong VR sickness (right)
그림 그림 11. 멀미 그룹 (FG)에 속한 피험자의 VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후에 따른 뇌파 시각화: 인지로드의 바이오마커인 전두엽(이마 부분) 세타파 증가와 두정엽(정수리 뒷부분) 알파파 감소 패턴이 나타남 Fig. 11. Visualization of changes in EEG spectrum data for a representative FG subject before, during, and after being exposed to VR roller coaster content: Note that theta power at frontal sites increases and alpha power decreases at parietal sites with increasing cognitive load caused by accumulated visual load and the same pattern was observed in our experiment

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

는 기존의 전정기관을 자극하여 균형 감각을 제어하는 GVS(Galvanic Vestibular Stimulation) 방식을 확장하여(6DOF) 미세전류 기반의 멀미 저감 방안을 제안하였다. VR 멀미 주요 원인인 감각불일치(Sensory Conflict)현상을 전정기관과 대뇌피질의 운동영역(Motor Cortex)에 미세전류 자극을 주어 체성감각을 시각정보와 일치시키는 방식으로 최소화하고자 하였다. 손목밴드 착용 지점인 내관부위(Pericardium 6, P6)를 압력으로 자극^[21]하거나 미세전류를 흘려 정중신경(Median Nerve)을 통해 뇌의 멀미조절센터(Dorsal Vagal Complex, DVC)를 통제하여 위의 생리적 변화를 차단하는 방식^[22]도 소개되고 있다.
따라서 본고에서는 현재 사용자 잠재 니즈를 충족시킬수 있는 융합 가상현실 미디어 기술을 리뷰하고 인지 수용성 측면을 충족시키기 위해 필요한 VR 멀미 저감방안에 대해 논의하고자 한다. 가상현실 플랫폼의 인지 수용성을 높이기 위해 필수적인 VR 멀미 저감방식에 대한 관련 기술을 소개하고, 실제 산업현장에서 활용될 수 있는 가능성이 높은 방식에 가설을 수립하여 그 가능성을 검증하고자 한다.
그러나 최근 VR 소셜 플랫폼의 등장으로 (인적·물적 시스템에 의해 사용자가 모니터링 되지 못하는 상황에서) 장시간 HMD 착용에 대한 우려가 일각에서 대두되고 있다. 따라서 본 고에서는 그림 5에서 보는 바와 같이, 기존 선행연구 결과를 리뷰하여 현재 고려할 수 있는 VR 멀미 저감 방안에 대해 논의하고자 한다.
전술한 생체신호 측정기반 모니터링 방식, VR 콘텐츠 분석, 휴먼팩터 요인 분석, 전기자극 방식 등은 사용자 센서착용 불편감, 장시간의 측정과 분석시간, 실시간 현장 적용의 어려움 및 미세전류 방식에 대한 대중의 낮은 (인지적)수용도 등으로 인해 실제 VR 산업현장에서 적용되기 어려운 한계점이 존재한다. 따라서 본 실험에서는 실제 간단한 사전측정으로 멀미 정도를 예측할 수 있는 방식을 검증하고자 하였다. 실험 타당성에 근거가 되는 주요 연구 이론은 다음과 같다.
따라서 본고에서는 현재 사용자 잠재 니즈를 충족시킬수 있는 융합 가상현실 미디어 기술을 리뷰하고 인지 수용성 측면을 충족시키기 위해 필요한 VR 멀미 저감방안에 대해 논의하고자 한다. 가상현실 플랫폼의 인지 수용성을 높이기 위해 필수적인 VR 멀미 저감방식에 대한 관련 기술을 소개하고, 실제 산업현장에서 활용될 수 있는 가능성이 높은 방식에 가설을 수립하여 그 가능성을 검증하고자 한다.
인간의 시각체계와 뇌의 주요 감각/운동영역과 인지로드 관점에서 밀접한 뉴럴 메커니즘이 존재하여, 시각정보로 유발된 인지로드는 뇌의 감각/운동영역에서의 미세한 변화와 유의미한 상관이 있다는 것을 규명한 많은 실증 연구에 근거한다^[23-28]. 따라서, 뇌의 운동감각 영역과 깊은 연관이 있는 인간의 미세한 고유 신체동요(Body Sway) 정도와 시각정보에 의해 유발되는 인지로드의 한 종류인 VR 멀미간 상관성이 존재함을 실험적으로 규명하고자 하였다.
VR 체험 전, 중, 후의 미세움직임 변화를 최대한 정량적으로 비교하기 위해 VR 체험 중에도 몸을 움직이지 말라는 요청을 추가적으로 하였다. 또한 실험 중 멀미정도를 추가적으로 정량화하기 위해, 거리센서 (US-016, SMG China)와 아두이노 센서 (Arduino Uno R3, Arduino Italy)가 빌트인 된 페달 (T.Flight Rudder Pedal, Thrustmaster USA)을피험자 오른쪽 발 아래 설치하여 실시간으로 주관적 멀미감을 보고하게 하였다. VR 체험 중 멀미감을 느끼는 정도에 따라 (심하게 느낄수록) 오른쪽 페달을 앞으로 밀도록 요청하고, 페달을 움직인 정도를 실시간으로 측정하여 (피험자간 정량적 평가를 위해) 0에서 1점 사이로 정규화하였다.
본 고에서는 향후 차세대 미디어 플랫폼 구축에 기여할 수 있는 최신 가상현실 미디어 기술을 리뷰하고, 가상현실의 인지적 수용성을 높이기 위한 VR 멀미 저감방안에 대해 논의하였다. 본 연구에서 제안한 COP 변화와 VR 멀미간 매핑 방식은 사용자 VR 어트랙션에 적용할 수 있는 VR멀미 예측 모델링의 가능성을 확인한 것이며, 이러한 결과는 데이터 수를 조금 더 확보하여 다중회귀식 등의 예측모델로 확장하여 향후 다음과 같이 구체적으로 활용될 수있다.

제안 방법

사전 테스트 후 전 실험의 이월효과 방지를 위해 20분간 편안한 자세로 휴식을 취하게 하였다. VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후의 미세 움직임 변화를 측정하기 위해 사용자 의자에 Force Platform의 일종인 밸런스 보드 (Wii Balance Board, Nintendo, Japan)를 설치하여 사용자 신체동요 정도를 COP(Center of Pressure) 기준으로 기록하였다. 인간 고유의 미세한 움직임 변화와 VR 멀미간 상관관계를 규명하기 위해, VR 콘텐츠를 체험하기 직전과 직후의 신체 동요 정도를 눈을 감은 채로 움직이지 말라고 요청한 뒤 (평상시 미세움직임 측정) 5분간 측정하였다.
VR 체험 중 멀미감을 느끼는 정도에 따라 (심하게 느낄수록) 오른쪽 페달을 앞으로 밀도록 요청하고, 페달을 움직인 정도를 실시간으로 측정하여 (피험자간 정량적 평가를 위해) 0에서 1점 사이로 정규화하였다. VR 롤러코스터 체험은 멀미 전조증상이나 약한 정도의 멀미 발생 시 생리적/행동적 변화를 분석하기 위해 15분으로 설정하였다.
Flight Rudder Pedal, Thrustmaster USA)을피험자 오른쪽 발 아래 설치하여 실시간으로 주관적 멀미감을 보고하게 하였다. VR 체험 중 멀미감을 느끼는 정도에 따라 (심하게 느낄수록) 오른쪽 페달을 앞으로 밀도록 요청하고, 페달을 움직인 정도를 실시간으로 측정하여 (피험자간 정량적 평가를 위해) 0에서 1점 사이로 정규화하였다. VR 롤러코스터 체험은 멀미 전조증상이나 약한 정도의 멀미 발생 시 생리적/행동적 변화를 분석하기 위해 15분으로 설정하였다.
이 기술은 그림 1에서 보는 바와 같이, 기존 HMD의 FOV(Field of View)와 DOF(Depthof Focus) 한계로 가상현실 오브젝트를 픽업하여 시야로 가져왔을 때 실제와 다르게 사물의 세부 정보확인이 어려 웠던 점을 광학적 메커니즘 개선을 통해 해결하였다. 광학적으로 개선된 프레넬 렌즈 적용과 빌트인 아이트래킹 기술을 활용하여 내부 광학시스템의 초점을 물리적으로 변화시키는 방식을 적용하였다^[7]. 이와 더불어 듀얼카메라 스마트 폰으로 찍은 파노라마 영상이나 2D 비디오를 가상현실 공간으로 재구성해주는 AI Point Cloud Reconstruction 기반의 “VR memories” 기술도 함께 주목받고 있다 (그림 2).
그림 6에서 보는 바와 같이, 본 실험 시작 전 VR 멀미에 지나치게 민감한 피험자를 스크리닝하기 위해 사전 멀미 평가 실험을 수행하였다. 사전 실험에서는 학습효과와 자극에 대한 반복 노출 효과를 방지하기 위해 본 실험 VR 콘텐츠(NoLimits 2 Roller Coaster Simulation, Ole Lange 2014)와 다른 콘텐츠(Ultimate Booster Experience, Gexagon VR2016)를 사용하였다.
사전 실험에서는 학습효과와 자극에 대한 반복 노출 효과를 방지하기 위해 본 실험 VR 콘텐츠(NoLimits 2 Roller Coaster Simulation, Ole Lange 2014)와 다른 콘텐츠(Ultimate Booster Experience, Gexagon VR2016)를 사용하였다. 뇌인지 반응을 측정하기 위한 뇌파측정 캡(Mitsar-EEG 202, 31채널)과 HMD(Oculus Rift CV1)를 착용한 후 5분간 VR 콘텐츠를 체험하게 함으로써 사전멀미 민감도 테스트를 수행하게 하였다. 사전 테스트를 통해, 중도에 심한 멀미감을 보고하며 실험 중단을 희망하거나 생리적 멀미 증상의 전조가 나타나는 피험자가 없음을 확인하였다.
유사한 형태의 생체신호 측정 기술로 Park^[13]이 제안한 비접촉식 심박 측정기술을 들 수 있다. 동공 크기의 미세한 변화를 실시간으로 심박 변화와 매핑하여, 간단한 카메라 기반 영상처리만으로 심박을 추정하는 기술을 개발하였다. 이러한 방식들은 HMD 사용 시 실시간으로 뇌파 및 심박의 변화를 모델링하여 사용자가 느끼는 VR 멀미나 몰입감을 정량화할 수 있다.
Xiao^[9] 등은 홀로렌즈 내부에 빌트인 방식으로 MRTouch 인터랙션 기술을 구현하였다. 별도의 부가적인 트래킹 시스템 설치 없이 RANSAC(Random Sample Con- sensus) 알고리즘^[10]을 개선하여 자연스러운 손가락 움직임까지 센싱하는 공간터치 인터랙션(In-Air Interaction)을 가능케 하였다 (그림 3). 혼합현실의 이러한 (정확도가 크게 개선된) 인에어 인터랙션 방식은 현재 다양한 VR, MR HMD 인터페이스 방식에 시사하는 바가 크다.
또한 그 변화량 차이의 정도도 비피로 그룹(UFG)과 비교하여 훨씬 더 큰 것 (실질적 유의성이 큰 것)으로 나타났다. 비피로 그룹의 경우 일원 반복측정 분산분석을 수행하기 위해 충족되어야 하는 Mauchly의 구형성 조건이 충족되지 않아 GreenhouseGeisser 입실런 값을 자유도에 곱해 모델을 보정하였다. 태스크 전과 태스크 중의 COP 정도는 유의미한 차이가 없었으나 태스크 전과 태스크 후, 태스크 중과 태스크 후에 (실질적 유의성은 미미하나) 통계적으로 유의한 차이가 관측되었다 (F[1.
최근 페이스북 개발자 컨퍼런스인 ‘F8 2018’에서 발표된“Half Dome”이라 불리는 프로토타입 HMD의 Flexible 포커스 기술이 주목받고 있다. 이 기술은 그림 1에서 보는 바와 같이, 기존 HMD의 FOV(Field of View)와 DOF(Depthof Focus) 한계로 가상현실 오브젝트를 픽업하여 시야로 가져왔을 때 실제와 다르게 사물의 세부 정보확인이 어려 웠던 점을 광학적 메커니즘 개선을 통해 해결하였다. 광학적으로 개선된 프레넬 렌즈 적용과 빌트인 아이트래킹 기술을 활용하여 내부 광학시스템의 초점을 물리적으로 변화시키는 방식을 적용하였다^[7].
이러한 COP 변화와 주관멀미도 변화가 VR 멀미에 의한 것인지를 객관적으로 추가 검증하기 위해 VR 체험 전, 중, 후의 뇌파 변화를 분석하였다. 그 결과 그림 11에서 보는 바와 같이, 인지적으로 피로할 때 전형적으로 나타나는 배경 뇌파의 변화 (전두엽 세타파 증가와 두정엽 알파파 감소)가 관측되었다.
과 시각기능 분석을 복합적으로 모델링하여 VR 사용자의 감성 상태나 멀미를 진단할 수 있는 Portable 시스템을 개발하였다. 이를 모듈화 방식으로 HMD에 Built-in하고 뇌파 측정 편의성을 개선하여 VR 체험 시의 사용자 감성평가를 가능케 하였다. 유사한 형태의 생체신호 측정 기술로 Park^[13]이 제안한 비접촉식 심박 측정기술을 들 수 있다.
VR 롤러코스터 체험 전, 중, 후의 미세 움직임 변화를 측정하기 위해 사용자 의자에 Force Platform의 일종인 밸런스 보드 (Wii Balance Board, Nintendo, Japan)를 설치하여 사용자 신체동요 정도를 COP(Center of Pressure) 기준으로 기록하였다. 인간 고유의 미세한 움직임 변화와 VR 멀미간 상관관계를 규명하기 위해, VR 콘텐츠를 체험하기 직전과 직후의 신체 동요 정도를 눈을 감은 채로 움직이지 말라고 요청한 뒤 (평상시 미세움직임 측정) 5분간 측정하였다. VR 체험 전, 중, 후의 미세움직임 변화를 최대한 정량적으로 비교하기 위해 VR 체험 중에도 몸을 움직이지 말라는 요청을 추가적으로 하였다.
96)을 대상으로 그림 6과 같은 절차를 따르는 검증실험을 진행하였다. 인간의 고유 생체바이오리듬의 변화가 잠재변인으로 결과에 미치는 영향을 방지하기 위해, 피험자 모두 평일 오후 동일한 시간에 정해진 장소에서 실험을 수행하게 하였다.

대상 데이터

수립된 가설을 검증하기 위해 심혈관계, 중추신경계, 시각 및 전정계 병력이 없고 안경을 착용하지 않는 시력 0.8 이상의 상명대학교 재학생 15명(남 7, 여 8, 평균나이 25±1.96)을 대상으로 그림 6과 같은 절차를 따르는 검증실험을 진행하였다.

데이터처리

그림 10에서 보는 바와 같이, 두 그룹 간 페달을 통해 보고 받은 주관 멀미 정도를 정량적으로 비교하기 위해, 0에서 1 사이로 정규화한 값 중 0.5 이상을 (일시적으로 심한 멀미감으로 정의) 기준으로 0.5 이상의 멀미감을 최초로 보고한 시점과 15분간 그러한 심한 멀미감이 보고된 상대비율을 산출하여 Mann-Whitney U test를 수행하였다. 분석 결과, 최초 멀미감 보고 시점은 비멀미 그룹이 멀미 그룹보다 오히려 조금 빠른 것으로 나타났으나 두 그룹 간 유의미한 차이는 없었다.
유의미한 차이가 존재하는 세션을 상세하게 분석하기 위해 Tukey’s HSD test 사후 검정을 수행하였다 (태스크 전-태스크 중, p = 0.034), (태스크 중-태스크 후, p = 0.011), (태스크 전-태스크 후, p < 0.001).
그림 7, 8에서 보는 바와 같이, COP 변화 정도는 WiiBalance Board가 제공하는 정량적 수치를 2차원 평면상에 표시한 후 그 전체 면적을 계산하였다. 태스크 수행 전, 중, 후의 COP 데이터 변화 정도를 통계적으로 검정하기 위해 일원 반복측정 분산분석을 수행하였다.

이론/모형

그림 6에서 보는 바와 같이, 본 실험 시작 전 VR 멀미에 지나치게 민감한 피험자를 스크리닝하기 위해 사전 멀미 평가 실험을 수행하였다. 사전 실험에서는 학습효과와 자극에 대한 반복 노출 효과를 방지하기 위해 본 실험 VR 콘텐츠(NoLimits 2 Roller Coaster Simulation, Ole Lange 2014)와 다른 콘텐츠(Ultimate Booster Experience, Gexagon VR2016)를 사용하였다. 뇌인지 반응을 측정하기 위한 뇌파측정 캡(Mitsar-EEG 202, 31채널)과 HMD(Oculus Rift CV1)를 착용한 후 5분간 VR 콘텐츠를 체험하게 함으로써 사전멀미 민감도 테스트를 수행하게 하였다.

성능/효과

분석 결과, 최초 멀미감 보고 시점은 비멀미 그룹이 멀미 그룹보다 오히려 조금 빠른 것으로 나타났으나 두 그룹 간 유의미한 차이는 없었다. 그러나 심한 멀미감을 보고한 빈도는 멀미 그룹이 비멀미 그룹보다 월등하게 많았으며, 그 차이에서도 통계적인 유의성이 확인되었다.
001). 또한 그 변화량 차이의 정도도 비피로 그룹(UFG)과 비교하여 훨씬 더 큰 것 (실질적 유의성이 큰 것)으로 나타났다. 비피로 그룹의 경우 일원 반복측정 분산분석을 수행하기 위해 충족되어야 하는 Mauchly의 구형성 조건이 충족되지 않아 GreenhouseGeisser 입실런 값을 자유도에 곱해 모델을 보정하였다.
5 이상의 멀미감을 최초로 보고한 시점과 15분간 그러한 심한 멀미감이 보고된 상대비율을 산출하여 Mann-Whitney U test를 수행하였다. 분석 결과, 최초 멀미감 보고 시점은 비멀미 그룹이 멀미 그룹보다 오히려 조금 빠른 것으로 나타났으나 두 그룹 간 유의미한 차이는 없었다. 그러나 심한 멀미감을 보고한 빈도는 멀미 그룹이 비멀미 그룹보다 월등하게 많았으며, 그 차이에서도 통계적인 유의성이 확인되었다.
뇌인지 반응을 측정하기 위한 뇌파측정 캡(Mitsar-EEG 202, 31채널)과 HMD(Oculus Rift CV1)를 착용한 후 5분간 VR 콘텐츠를 체험하게 함으로써 사전멀미 민감도 테스트를 수행하게 하였다. 사전 테스트를 통해, 중도에 심한 멀미감을 보고하며 실험 중단을 희망하거나 생리적 멀미 증상의 전조가 나타나는 피험자가 없음을 확인하였다. 사전 테스트 후 전 실험의 이월효과 방지를 위해 20분간 편안한 자세로 휴식을 취하게 하였다.
그림 11은 낮은 차원의 인지적 기능을 반영하는 배경 뇌파의 활성화 정도를 파란색(활성화 정도 낮음)에서 분홍색(활성화 정도 높음)으로 구분하여 시각화하였다. 세타파 변화를 예로 들면(두 번째 열), VR 콘텐츠체험 전(진한 남색), 체험 중(파란색-하늘색-연두색), 체험 후(다시 진한 남색)에 따라 전술한 전두엽 세타파 증가 패턴을 확인할 수 있다.

후속연구

접속시 PC 모드와 VR 모드 중 선택이 가능해 HMD를 보유하지 못한 유저들의 접근성도 고려하고 있다. 데이터 전송망의 한계로 다른 가상현실 공간으로 이동 시 지연 로딩과 공간 랜더링 지연 현상 등이 5G 상용화로 해결되고, 2019 상반기 발매가 예정되어있는 6DOF 오큘러스 퀘스트 HMD가 출시된다면 Social VR 플랫폼 기술과 관련 시장은 크게 성장할 것으로 예상된다. 실제 하이엔드 PC급의 스탠드얼론 HMD를 구현한 것은 아니지만 오큘러스 퀘스트가 VR에 대한 대중의 인식 확장과 기기 보급률 확대에는 어느 정도 기여를 할 것으로 추정된다.
이러한 접근 방식은 차세대 미디어 플랫폼으로 각광받고 있는 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 크게 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 향후 연구에서는 본 실험에서 확인된 사전 신체 동요 반응과 VR 멀미간 상관성을 실제 다양한 가상현실 사용환경에서 테스트하고 통계적 유의성과 실질적 타당성이 있는 멀미 예측 학습 데이터 베이스를 구축하여, 현장에서 적용될 수 있는 실질적인 VR 멀미 예측솔루션개발 연구를 수행할 예정이다.
본 고에서는 향후 차세대 미디어 플랫폼 구축에 기여할 수 있는 최신 가상현실 미디어 기술을 리뷰하고, 가상현실의 인지적 수용성을 높이기 위한 VR 멀미 저감방안에 대해 논의하였다. 본 연구에서 제안한 COP 변화와 VR 멀미간 매핑 방식은 사용자 VR 어트랙션에 적용할 수 있는 VR멀미 예측 모델링의 가능성을 확인한 것이며, 이러한 결과는 데이터 수를 조금 더 확보하여 다중회귀식 등의 예측모델로 확장하여 향후 다음과 같이 구체적으로 활용될 수있다. VR 테마파크에서 VR 어트랙션을 체험하거나 가정 내 Social VR 체험 전에 1분 정도 인간의 미세한 신체 동요 반응을 밸런스 보드나 카메라 기반(또는 HMD 내부에 COP를 측정할 수 있는 장치 Built-in)으로 퀵하게 측정하고 이미 확보된 휴먼팩터 학습데이터에서 멀미 가능성이 높은 COP 면적 및 이동패턴의 Feature를 Classifier화 하여, 하나 이상의 룰 베이스로 설정할 수 있다.
이와 더불어 듀얼카메라 스마트 폰으로 찍은 파노라마 영상이나 2D 비디오를 가상현실 공간으로 재구성해주는 AI Point Cloud Reconstruction 기반의 “VR memories” 기술도 함께 주목받고 있다 (그림 2). 이 기술이 실제 상용화된다면, 과거 어린 시절 거주공간, 결혼식, 기념일 등의 특별한 날에 촬영한 비디오를 VR 공간에서 재구성하고 지인과 함께 탐색할 수 있게 되어 다양한 사용자 가치 모델을 창출할 수 있을 것으로 기대된다^[8]. Xiao^[9] 등은 홀로렌즈 내부에 빌트인 방식으로 MRTouch 인터랙션 기술을 구현하였다.
이는 평소에 멀미를 많이 느끼는 경우나 혹은 VR 체험 시 불쾌감이 심한 경우, 자신의 멀미 정도를 사전에 셀프측정하고 자신에게 적합한 체험시간이나 콘텐츠 종류에 대한 큐레이션이 제공되는 VR 서비스로 발전시킬 수 있음을 시사한다. 이러한 접근 방식은 차세대 미디어 플랫폼으로 각광받고 있는 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 크게 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 향후 연구에서는 본 실험에서 확인된 사전 신체 동요 반응과 VR 멀미간 상관성을 실제 다양한 가상현실 사용환경에서 테스트하고 통계적 유의성과 실질적 타당성이 있는 멀미 예측 학습 데이터 베이스를 구축하여, 현장에서 적용될 수 있는 실질적인 VR 멀미 예측솔루션개발 연구를 수행할 예정이다.
현재까지 사용자 IT 플랫폼은 크게 세 번의 변화가 있었으며, 각 변화의 주기는 점점 짧아지고 사용자 라이프 스타일에 혁신적 변화를 주는 정도가 점차 확대되고 있다. 이러한 플랫폼 변화 트랜드와 빠르게 진화하는 글로벌 ICT 생태계를 고려할 때, 향후 네 번째 사용자 IT플랫폼 변화는 현재의 모바일 사용환경이 IoT (Input), 5G(Networking), AI(Processing) 기술과 융합되어 점진적으로 VR/AR/MR/XR(Output) 플랫폼 형태로 진화될 것으로 예상된다.
. 이에 더불어 나와 사회적 성향이 비슷한 (80년대 레트로 바를 선호하거나 VR 버스킹 등의 공연을 선호하는) 타인과의 사회적 관계가 형성되어 오프라인에서 경험하는 사회적 현존감이 온라인으로 전이되는 가치까지 제공된다면 소셜 VR 플랫폼은 현실과는 다른 강력한 경험의 가치를 창출할 것으로 기대된다. 현재 다양한 소셜 VR 플랫폼들이 사용자가 직접 만든 온라인 동영상이나 여행, 스포츠 실황, 공연, 영화, 뷰티 관련 콘텐츠를 (HMD속에서 대형화면으로) 아는 지인, 친구와 함께 보며 보이스 채팅을 통해 실시간으로 그 경험에 대한 가치를 공유하는 형태로 발전하고 있다^[4-6].
실제 하이엔드 PC급의 스탠드얼론 HMD를 구현한 것은 아니지만 오큘러스 퀘스트가 VR에 대한 대중의 인식 확장과 기기 보급률 확대에는 어느 정도 기여를 할 것으로 추정된다. 향후 가상현실 소셜 VR 플랫폼이 대중화되는 시기가 오면, 아바타간 감성전이(Emotional Contagion) 이슈나 가상 아바타를 인간과 유사하게 구현하는 과정에서 너무 인간과 다르게 구현하면 몰입이 저하되고 지나치게 유사하게 구현하여 기계 인간처럼 만들 경우, 사용자가 급격하게 호감도를 잃는 현상인 언캐니 효과(Uncanny Effect) 등도 고려할 필요가 있다. 이는 현재 VR 소셜 플랫폼마다 다른 아바타 형태(카툰랜더링 타입-페이스북 스페이스, 캐쥬얼 CG 타입-마이크로소프트 알트스페이스, Sansar, vTIME-포토리얼리스틱타입, VRChat-자유로운 (형이상학적) 캐릭터 커스터마이징)를 도입하고 있어 적절한 몰입도와 호감도를 유지하는 아바타 타입에 대한 구체적인 사용자 경험 모델링이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	어떤 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는가?	생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 테스트 결과를 기술하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미 민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.
	테마파크 특성상 어떤 콘텐츠가 주를 이루는가?	현재 가상현실 시장은 장소기반(Location Based Entertainment, LBE) VR 산업의 확장으로 인터랙션 기술, 콘텐츠, 공간이 융합되어 역동하는 시장으로 빠르게 진화하고 있다. 비교적 짧은 시간 안에 사용자에게 강렬한 쾌감과 체험을 제공해야 하는 테마파크 특성상 익스트림 라이드 어트랙션과 고실감형 프리로밍(Free-roaming) 멀티플레이 콘텐츠가 주를 이루고 있다. 그러나 최근 무선 Standalone HMD기기, Social VR Platform(VRChat, High Fidelity, Sansar, Sinespace, vTIME 등)의 등장과 산업전반(교육, 의료, 엔터테인먼트, 광고, 쇼핑, 부동산, 건설, 제조, 군사, 관광 등)에서 가상현실 활용도가 높아짐에 따라 장시간 사용할 수 있는 실감형 미디어 가상현실 플랫폼과 인터랙션 방식에 대한 중요성이 다시 강조되고 있다[1,2].
	Flexible 포커스 기술은 어떤 문제점을 어떻게 해결하였는가?	최근 페이스북 개발자 컨퍼런스인 ‘F8 2018’에서 발표된“Half Dome”이라 불리는 프로토타입 HMD의 Flexible 포커스 기술이 주목받고 있다. 이 기술은 그림 1에서 보는 바와 같이, 기존 HMD의 FOV(Field of View)와 DOF(Depthof Focus) 한계로 가상현실 오브젝트를 픽업하여 시야로 가져왔을 때 실제와 다르게 사물의 세부 정보확인이 어려 웠던 점을 광학적 메커니즘 개선을 통해 해결하였다. 광학적으로 개선된 프레넬 렌즈 적용과 빌트인 아이트래킹 기술을 활용하여 내부 광학시스템의 초점을 물리적으로 변화시키는 방식을 적용하였다[7].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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