User Factor Analysis and Evaluation of Virtual Reality 3D Color Picker

가상현실 3차원 색상 선택기의 사용자 요인 분석 및 평가

Abstract

3D interaction between humans and computers has been possible with the popularization of virtual reality, and it is important to study natural and efficient virtual reality user interfaces. In user interface development, it is essential to analyze and evaluate user factors. In order to analyze the influence of factors on users who use the virtual reality color picker, this paper divides the user groups based on whether they major in art or design, whether they have experience in virtual reality, and whether they have prior knowledge about 3D color space. The color selection error and color selection time of all user groups were compared and analyzed. Although there were statistically significant differences according to the user groups, all user groups used the virtual reality color picker accurately and effectively without any difficulties.

1. 서론

물리적인 공간에서의 인간의 체험은 감각 기관에 의해 감지되며, 이를 뇌에서 인지하고 평가한 후 적절한 대응을 하는 과정을 거친다. 가상현실은 감각 기관에 의해 감지되는 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각 정보를 컴퓨터 기반 기술로 대체하고자 하며, 대응 단계에서 발생하는 외부 세계 및 외부 객체와의 상호작용도 3차원 물리 공간에서의 운동과 힘에 의한 상호작용이 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 현재는 시각과 청각, 촉각의 일부분만 상용화 수준에 도달하였고 실제 체험을 대체하기에는 많은 시간과 기술의 발전이 필요할 것으로 예상된다. 그러나 Oculus를 선두로 시야각이 100도를 넘는 헤드 마운티드 디스플레이(Head-mounted display; HMD)가 개발되고 HMD와 핸드 헬드 컨트롤러(Hand-held controller) 에 대해 상당히 정확한 트래킹이 가능해져 가상현실을 충분히 활용할 수 있는 시대가 되었다. 시장조사및 컨설팅 기관인 IDC(International data corpo- ration)에 따르면 2020년 10월에 출시된 Oculus Quest 2[1]는 2021년 판매량이 천만대를 돌파하면서 가상현실 헤드셋 시장 점유율 78%를 달성하였고, 이 영향으로 2021년 가상현실 헤드셋 출하량은 2020년대비 92%나 증가하였다. IDC는 2022년에도 VR 및 AR 헤드셋 출하량이 지속적으로 증가해 누적 판매량 5천만 개를 넘고, 2026년까지 두 자릿수 성장을 할 것으로 전망했다[2].

많은 수의 가상현실 애플리케이션이 오락이나 게임 콘텐츠이나, 교육, 학습, 훈련, 설계, 창작 등 생산적인 분야의 활용도 늘어나고 있다. 최근 가상현실 페인팅이나 디자인 애플리케이션이 인기를 끌고 있는데, 가상현실 페인팅은 2차원 회화나 물체의 표면을 칠했던 고전적인 행태에서 벗어나 3차원 빈 공간에 회화를 하는 독특한 작업이 되었고, 창작자들은 회화와 조소가 결합된 새로운 경험에 빠져들고 있다. 대표적으로 Google의 Tilt Brush, Lucid Layers의 Colory VR, Oisoi.studio의 Painting VR 등이 있다 [3-10].

가상현실에서 생산적이고 창의적인 활동을 하기 위해서는 색을 다루는 경우가 빈번히 발생한다. 가상현실 뿐만 아니라 모바일 환경이나 데스크톱 환경에서 작업을 할 때도 색을 선택하고 사용해야 하는 경우는 많다. 디자이너나 예술가가 아닌 일반 사용자들도 문서나 이미지를 편집할 때 글씨나 도형의 색을 변경하는 작업을 한다. 색은 팔레트 도구를 사용하여 미리 샘플링된 색 집합에서 골라서 사용할 수도 있지만, RGB 색 모델(Red, Green, Blue color model)과 HSV 색 모델(Hue, Saturation, Value color model) 에 대한 지식을 가진 사용자는 적(red), 녹(green), 청(blue)과 색상(hue), 채도(saturation), 명도(value) 값을 조정하여 원하는 색을 설정할 수 있다.

색을 적, 녹, 청의 세 가지 요소로 정의하는 RGB 색 모델과 색상, 채도, 명도의 세 가지 요소로 정의하는 HSV 색 모델은 색이 분포하는 색 공간(color space)을 고유의 3차원 형상으로 표시할 수 있는데, Kim 등은 이를 기반으로 입체적으로 표시되는 가상현실 색상 선택기를 개발하였다[11]. 색을 선택하기 위해서는 3차원 형상으로 표시된 색 공간 내부를 볼 수 있어야 하므로 색 공간의 일부분을 제거하거나, 색 공간의 단면을 보여주거나, 색 샘플을 색 공간에 표시하는 인터페이스를 제안하고 색 모델 간, 인터페이스 간 성능을 비교하여 분석하였다.

본 논문은 [11]의 가상현실 색상 선택기를 사용하는 사용자의 요인에 대해 분석하기 위하여, 미술이나 디자인 전공 여부와 가상현실 경험 유무, 3차원 색공간에 대한 사전 지식 유무를 기준으로 사용자 그룹을 나누고 가상현실 색상 선택기를 사용한 결과에 대해 비교, 분석 하였다. 가상현실 기술은 3차원 공간에서 컴퓨터와 상호작용을 하는 새로운 환경을 제공 한다. 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user in- terface, GUI)가 인간-컴퓨터 간 상호작용을 문자 입출력에서 포인터를 이용한 2차원 위치 입출력으로 확장한 것과 같이, 가상현실은 인간-컴퓨터간 상호작용을 3차원으로 확장한다. 가상현실 환경에서 자연스럽고 효율적인 사용자 인터페이스를 개발하기 위해서는 가상현실 인터페이스 사용에 관한 사용자 요인을 관찰하고 반영하는 연구가 필수적이다. 본 연구는 새롭게 개발된 가상현실 색상 선택기의 인터페이스를 평가하고 개선하기 위하여 사용자 요인과 영향을 분석하고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 색 모델, 색 공간, 색상 선택기 인터페이스에 대한 이전 연구를 소개한다. 3장에서 본 논문의 분석과 평가 대상이 되는 가상현실 색상 선택기[11]를 소개한다. 4장에서 사용자 실험 방법과 결과를 제시한다. 실험 결과를 토대로 사용자 요인을 분석하고 가상현실 색상 선택기를 평가하며, 5장에서 결론을 맺는다.

2. 이전 연구

2.1 색 모델과 색 공간

인간의 눈의 망막에는 적(red), 녹(green), 청(blue) 색의 빛의 파장에 반응하는 세 가지 유형의 추상체 (cone cell)가 있으며, 이 파장의 빛의 세기로 색을 인지한다[12]. 이를 삼색 이론(trichromatic theory of color)라고 하며, 국제 조명 위원회(Commission Internationale de l’éclairage; CIE)는 이 이론을 바탕으로 CIE 1931 RGB 색 모델을 개발하였다[13, 14]. 그러나 색을 적, 녹, 청의 3 요소로 분해하거나 합성하는 것은 직관적이지 않기 때문에 Smith는 RGB 색모델의 색을 색상(hue), 채도(saturation), 명도(value or brightness)로 정의하는 HSV 색 모델을 개발하였다[15]. HSV 색 모델은 RGB 색 모델에 비해 인지적이며 이해하기 쉬워서 색상 선택기에 널리 사용되고있다.

RGB 색 모델의 적, 녹, 청 빛의 세기를 각각 r, g, b로 표기하고, 각 빛의 세기를 0에서 1사이의 범위로 정규화하면, 색은 (r, g, b) 튜플(tuple)로 표기할수 있으며 모든 색은 (0, 0, 0)에서 (1, 1, 1) 사이에 존재한다. (r, g, b) 튜플을 3차원 직교 좌표계의 점(x, y, z)로 간주하면 모든 색은 점 (0, 0, 0)과 점 (1, 1, 1)을 포함하는 단위 정육면체에 포함된다. 이 단위정육면체로 색 공간을 가시화할 수 있다 (Fig. 1. (a)). HSV 색 모델의 색 공간은 3차원 직교 좌표계에서 원뿔로 가시화된다. 원뿔의 기반 원(base circle)은 x-z 평면에 평행하게 놓고, 원뿔의 수직 축은 y 축에 평행하게 놓는다. 색상은 기반 원을 따라 회전하는각도로 표현되며, 0°는 적색, 60°는 황색, 120°는 녹색, 180°는 청녹색, 240°는 청색, 300°는 자주색, 360° 는 다시 적색이 된다. 기반 원의 중심에는 백색이 놓이고, 원뿔의 정점에는 흑색이 놓인다. 명도는 백색과 흑색을 연결하는 원뿔의 수직 축에 따라 변하며, 채도는 원뿔 수직 축에서 x-z 평면에 평행하게 원뿔의 표면으로 이동할수록 높아진다.

Fig. 1. RGB and HSV color spaces. (a) The RGB color space has the shape of a cube, and (b) the HSV color space has the shape of a cone in the 3D Cartesian coordinate system[11].

Fig. 2. 2D color picker interface. (a) Windows and (b) Mac OS X.

2.2 2차원 환경의 색상 선택기

RGB 색 모델의 적, 녹, 청 3 요소나 HSV 색 모델의 색상, 채도, 명도 3 요소를 데스크톱 컴퓨터나 터치 시스템 등 2차원 상호작용 환경에서 설정하려면, 3차원 상호작용을 1차원이나 2차원 상호작용으로 변경해야 한다. RGB 색 모델의 경우 적, 녹, 청 요소의 세기를 조정하는 1차원 슬라이드 인터페이스가 채택되거나 적, 녹, 청 값을 숫자로 입력하는 텍스트 박스인터페이스가 주로 사용된다. HSV 색 모델의 경우 색상, 채도, 명도를 설정하기 위한 인터페이스는 일반적으로 ‘2차원+1차원’ 형태로 구성된다. 2차원 인터페이스는 사각형이나 원형 프레임에 색상과 채도변화를 표시하고 1차원 슬라이드 인터페이스는 명도 변화를 표시하며, 사용자는 인터페이스의 특정 지점을 포인팅하여 색상, 채도, 명도 값을 지정할 수 있다. Fig. 2는 Windows와 Mac OS X에서 사용되는 HSV 색상 선택기 인터페이스이며, 대부분의 데스크톱 애플리케이션과 터치 시스템 애플리케이션은 유사한 인터페이스를 채택하고 있다.

Wu와 Takatsuka는 RGB 색 모델을 기반으로 색공간을 3차원으로 표시하는 데스크톱 색상 선택기를 설계하였다[16]. RGB 색 공간은 3차원 정육면체로 표시되었으나 색 공간 내부를 3차원으로 포인팅하지 못하므로 색 공간을 가로지르는 절단면을 설정하도록 하고 이 절단면에서 2차원 포인팅을 통해 색을 지정하도록 하였다. Ebbinason과 Kanna은 터치 시스템에 적합한 멀티 터치 기반 색상 선택기를 개발하였다[17]. HSV 2차원 색상 선택기를 기반으로 하였으며 첫 번째 터치 위치를 변경하여 색상 선택기 위치를 변경할 수 있었고 두 번째 터치로 색상과 채도를 설정하였다. 명도는 첫 번째 터치를 유지하고 두번째 터치는 해제한 상태에서 색상 선택기를 위, 아래로 움직여 조정하게 하였다.

2.3 기존의 가상현실 색상 선택기

앞서 소개한 가상현실 페인팅 및 디자인 애플리케이션들[3-10]은 전통적인 2차원 HSV 컬러 픽커를채택하고 있다. Fig. 3은 Tilt Brush[5]에서 사용되는색상 선택기의 모습이다. 사용자는 색상환에서 색상과 채도를 지정할 수 있으며, 색상환 오른쪽에 표시된 슬라이드에서 명도를 설정할 수 있다. Keefe 등이 제안한 CavePainting에서는 3차원 색상 선택기가 이중 육각뿔(double hexagonal pyramid)의 형태로 개발되었다[18]. 적색, 녹색, 청색, 황색, 자주색, 청녹색, 백색, 흑색 등 8개의 대표 색상이 이중 육각뿔의 꼭지점에 배치되었으며, 사용자는 이중 육각뿔 내부에서 포인터를 움직여 색상을 설정할 수 있었다. 그러나 꼭지점에 배치된 대표색만 볼 수 있었기 때문에색의 변화에 대한 정보가 부족하였고 사용자는 자신이 가진 색 합성 지식에 의존하여 색상을 선택하였다. Alex 등은 가상현실에서 이산적인 색상 선택기와 연속적인 색상 선택기를 비교하는 실험을 하였다[19]. 연속적인 색상 선택기는 전통적인 2차원 HSV 색 모델을 기반으로 하였고, 이산적인 색상 선택기는 색샘플링과 색의 그룹핑을 통해 2차원 팔레트에 배치되었다. 사용자 실험을 통해 연속적인 색상 선택기와 이산적인 색상 선택기를 가상현실에서 사용하는데 큰 차이가 없음을 확인하였다.

Fig. 3. Color picker of Tilt Brush [5]. Image from https:// arstechnica.com/gaming/2016/04/learning- how-to-vr-with-tilt-brush-htc-vives-killer- app/

3. 3차원 상호작용을 지원하는 가상현실 색상 선 택기

3.1 색상 선택기 인터페이스 설계

Kim 등은 3차원 가시화와 3차원 상호작용이 가능한 가상현실 색상 선택기를 제안하였다[11]. RGB 색모델과 HSV 색 모델을 기반으로 개발된 가상현실색상 선택기는 RGB 정육면체 색 공간과 HSV 원뿔색 공간을 3차원에 가시화하였다. 가상현실에서는 3 차원 공간의 위치를 지정하는 3차원 포인터가 존재하기 때문에 색 공간 내부에서 포인터를 움직여 색공간 내부의 색을 선택할 수 있었다. 다만 색을 선택하기 위해서는 색 공간에 포함된 색들을 사용자가 관찰할 수 있어야 하는데, 정육면체와 원뿔의 표면만 가시화하면 내부를 볼 수 없으므로, 색 공간 내부를 보여주는 세 가지 인터페이스를 제안하였다. 첫 번째 인터페이스는 포인터의 위치를 기준으로 색 공간 일부를 제거하는 방식이다. Fig. 4의 (a)에 보인 것과같이 적, 녹, 청, 색상, 채도, 명도 값을 기준으로 색공간의 단면을 계산하고, 단면을 기준으로 부분 공간을 제거한다. 포인터가 움직임에 따라 부분 공간은 실시간으로 계산되어 제거된다. 두 번째 인터페이스는 적,녹, 청, 색상,채도,명도 값을 기준으로 색 공간의 단면을 계산하고, 단면을 보여주는 방식이다(Fig. 4. (b) 참조). RGB 정육면체와 HSV 원뿔의 표면이내부 단면을 가리지 않도록 표면은 반투명하게 렌더링 하였으며 내부에 보이는 단면은 불투명하게 렌더링 하였다. 포인터의 위치가 변경됨에 따라 단면들은 실시간으로 변경되며 사용자는 단면에서 변하는 색상을 관찰하여 더 정확하게 색상을 선택할 수 있다. 세 번째 인터페이스는 이산적인 색상 선택기이다. Fig. 4. (c)와 같이 적, 녹, 청, 색상, 채도, 명도 값을 양자화하여 색 샘플을 획득하고 샘플을 색 공간 내부의 고유 위치에 배치한다. 모든 색은 고유의 적, 녹, 청, 혹은 색상, 채도, 명도 값을 가지므로 이를 2.1에 기술된 방법으로 3차원 직교 좌표로 해석하면 색 공간에서의 고유 위치가 결정된다. 이산적인 색상 선택기에서는 색 샘플들을 반투명한 구(sphere)로 렌더링 하여 색 공간에 배치하고 사용자의 포인터와 충돌된 구는 불투명하게 렌더링 하여 어떤 색이 선택되었는지 관찰할 수 있도록 하였다.

Fig. 4. The VR color picker. Three user interfaces are proposed for the RGB and HSV color models [11]. (a) An interface cutting off a portion of the color space of RGB cube (top) and HSV cone (bottom), (b) an interface showing cross-sections of the color space of RGB cube (top) and HSV cone (bottom), and (c) an interface showing discrete samples placed in the color space of RGB cube (top) and HSV cone (bottom).

3.2 사용자 실험 및 분석

Kim 등은 3.1에 소개된 가상현실 색상 선택기의 성능을 사용자 실험을 통하여 분석하였다[11]. 제안된 색상 선택기는 RGB 색 모델과 HSV 색 모델에 대해 3.1에서 설명한 세 가지 사용자 인터페이스를 적용하여 총 여섯 가지가 구현되었으며, 기존에 사용된 2차원 HSV 색 모델 기반 가상현실 색상 선택기와 비교되었다. 사용자는 임의로 주어진 색상을 최대한유사하게 선택하는 실험을 일곱 가지 색상 선택기에 대해 수행하였다. 색상 선택 후 사용자가 선택한 색상과 임의로 주어진 색상과의 색상 오차와 색상 선택에 걸린 시간을 측정하였다. 또한 실험 참가자를 대상으로 색상 선택기의 사용성을 조사하기 위해 SUS 설문(System Usability Scale)[20] 조사를 하였다. 색상 선택 오차와 색상 선택 시간 및 사용성 설문 조사결과를 분석하여 새로 제안된 3차원 가상현실 색상 선택기가 기존의 2차원 가상현실 색상 선택기와 유사한 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 이를 통해 가상현실에서 3차원 색상 선택기가 2차원 색상 선택기를 대체할 수 있다고 결론 내렸다.

4. 가상현실 색상 선택기의 사용자 요인 분석

4.1 사용자 실험 개요

본 논문의 사용자 실험에 사용된 가상현실 색상선택기는 Unity 3D Engine[21] 2020.3.13.f1과 Steam VR plugin[22]로 구현되었다. 실험 참가자는 머리와 양 손의 움직임을 추적하기 위해 HMD와 두 개의컨트롤러로 구성된 HTC Vive Pro[23] 가상현실 장비를 착용하고 실험에 임하였다. 가상현실 색상 선택기는 룸 스케일 VR(room-scale VR)[24] 방식으로 구현되어, 사용자는 일정 크기의 공간을 자유롭게 움직이며 편한 위치와 방향에서 색상 선택기를 조작할 수 있다. 본 논문은 3절에 소개된 가상현실 색상 선택기를 사용하는 사용자의 요인에 대해 분석하기 위하여, 미술이나 디자인 전공 여부와 가상현실 경험 유무, 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무를 기준으로 사용자 그룹을 나누고 가상현실 색상 선택기를 사용한 결과에 대해 비교, 분석 하였다. 실험에 참가한 사람은 20세에서 36세 사이의 남자 11명과 여자 24명으로 총 35명이다. 35명 모두 정상 시각을 가졌거나 안경으로 교정된 정상 시각을 가졌다. 실험 참가자는 여섯 가지 가상현실 색상 선택기를 사용하여 임의로주어진 색상과 최대한 유사하게 색상을 선택하는 작업을 수행하도록 하였다. 색상 선택기를 연습하는 시간을 60초 부여하였고 연습이 끝나면 색상 선택 작업을 10회 수행하도록 하였다. 여섯 가지 색상 선택기에 대해 각 10회씩 색상을 선택하므로 1명당 총 60회의 색상 선택이 이루어졌고, 35명 전체에 대해 2100 회의 색상 선택이 수행되었다. 1회의 색상 선택마다 임의로 주어진 색상과 사용자가 선택한 색상과의 색상 오차(color selection error)를 측정하고 색상 선택에 걸린 시간(color selection time)을 측정하였다.

색상 선택 오차는 RGB 색 모델로 변환된 색상을 기준으로 유클리드 거리를 이용하여 계산되었다. HSV 색상을 RGB 색상으로 변환하는 것은 Smith의 식을 사용하였다[15]. RGB 색상의 적, 녹, 청 값은 0에서 1 사이의 범위를 가지므로 유클리드 거리로 계산된색상 오차의 최대 값은 3의 제곱근인 약 1.732와 같다. 색상 선택 오차가 0.5를 넘는 경우 이상치(outlier) 으로 판단하여 통계에서 제외하였다. 이렇게 제외된 값은 총 22개로 전체 실험의 1.05%에 해당하며, 색상선택 데이터는 이상치 22개를 제외하여 2078개가 되었다. 2078개의 색상 선택 시행의 평균 색상 선택 오차는 0.16으로 이상치 기준인 0.5는 매우 큰 오차임을 알 수 있다.

4.2 사용자 요인 조사

가상현실 색상 선택기의 사용에 대한 사용자 요인을 분석하기 위해서 사용자 실험 전 사용자 요인을 조사하였다. Table 1은 분석에 사용된 사용자 요인에 대한 응답 결과이다. 사용자 요인을 분석하기 위해 디자인 및 미술 분야 전공자인지를 조사하고 색상선택기 사용 결과에 차이가 있는지 분석하였다. 본실험 이전에 가상현실 장치를 이용하여 가상현실을 경험한 적이 있는지 조사하고 이에 따라 색상 선택기사용 결과가 달라지는지 분석하였다. 마지막으로 RGB 정육면체와 HSV 원뿔 등 3차원 색 공간에 대한 사전 지식이 있었는지를 조사하고 색상 선택기 사용결과에 차이가 있는지 분석하였다. 35명의 실험 참가자 중 전공자는 14명, 비전공자는 21명이었다. 가상현실 경험과 3차원 색 공간에 대한 사전 지식을 묻는 설문에는 35명중 27명만 응답하였고, 27명중 14명이 가상현실 경험이 있었으며, 27명 중 14명이 3차원 색공간에 대해 알고 있었다.

Table 1. Survey questions and answers of the user factors.

전공자와 비전공자의 가상현실 경험 유무와 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무에 대한 조사 결과는 Table 2에 제시되었다. 전공자 14명 중에서는 8명이 가상현실 경험이 있었고 9명이 3차원 색 공간에 대해 알고 있었으며, 비전공자 중에서 가상현실 경험 유무와 사전 지식 유무에 대해 응답한 13명 중에서6명이 가상현실 경험이 있었고 5명이 3차원 색 공간에 대해 알고 있었다.

Table 2. Survey questions and answers of the user factors between major and non-major.

4.3 가상현실 색상 선택기의 사용자 요인에 대한 평균 분석

여섯 가지 색상 선택기를 세 가지 사용자 요인에 대해 색상 선택 오차와 색상 선택 시간의 평균값으로 분석하였다. 색상 선택기는 색 모델에 따라 RGB, HSV의 두 가지로 분류되며 인터페이스에 따라 세가지로 분류되어 총 여섯 가지이다. 색 공간의 일부를 제거하는 인터페이스는 cut-off (CO)로 표기하고, 색 공간의 단면을 표시하는 인터페이스는 cross section (CS)으로 표기하였다. 색 샘플을 보여주는 이산적인 색상 선택기 인터페이스는 discrete (DS) 으로 표기하였다. 색상 선택기와 사용자 요인에 대한 색상 선택 오차와 색상 선택 시간의 평균값을 Table 3에 나열하였다. Fig. 5는 Table 3의 결과를 그래프로 표시한 것이다. 전공자와 비전공자의 경우 전공자가 색상 선택 오차의 평균값이 더 작았고, 색상 선택 시간의 평균값이 더 컸다. 가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 오차와 색상 선택 시간은 가상현실 경험이없는 사용자가 색상 선택 오차의 평균값이 작았으며 색상 선택 시간의 평균값이 더 작았다. 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무는 색상 선택 오차의 평균값에서는 사용자 그룹간 차이가 크게 나타나지 않았으며 색상 선택 시간은 사전 지식이 없는 사용자의 색상 선택 시간의 평균값이 더 작았다. 사용자 요인을 기준으로 색상 선택 오차와 색상 선택 시간의 치이가 평균값에서는 관찰되나, 통계적으로 유의미한 차이인지를 확인하기 위해서는 분산 분석이 필요하다. 다음 절에서 분산 분석에 따른 사용자 요인의 차이를 제시하였다.

Table 3. Comparison of average color selection errors and average color selection times for six VR color pickers and three user factors.

Fig. 5. Comparison of color selection errors and color selection times for six VR color pickers and three user factors. (a) average color selection errors between major and non-major, (b) average color selection times between major and non-major, (c) average color selection errors for VR experience, (d) average color selection times for VR experience, (e) average color selection errors for the prior knowledge of 3D color space, and (f) average color selection times for the prior knowledge of 3D color space.

Table 4. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection error for the major.

4.4 전공자와 비전공자 간의 가상현실 색상 선택기 사 용에 관한 차이 분석

전공자와 비전공자의 색상 선택 오차를 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 분석하였으며 결과를 Table 4에 나열하였다. 전공 여부에 따른 분산 분석의 p 값은 0.00234로 유의 수준을 판별하는 일반적인 기준인 0.05보다 작았다. 즉, 전공 여부에 따른 색상선택 오차는 두 그룹간 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되며, 전공자가 비전공자에 비해 유의미하게 색상 선택 오차가 작았다. 전공자와 비전공자의 색상선택 오차에 대한 그룹별 평균 값은 Table 5에 제시되었다.

Table 5. Grouping information of the color selection error for the major using Tukey’s method and 95% confidence.

전공자와 비전공자의 색상 선택 시간을 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 분석하였으며 결과를 Table 6에 나열하였다. 전공 여부에 따른 분산 분석의 p 값은 0.0149로 전공 여부에 따른 색상 선택 시간은 두 그룹간 유의미한 차이가 있었으며, 전공자가 비전공자에 비해 유의미하게 색상 선택 시간이 길었다. 전공자와 비전공자의 색상 선택 시간에 대한 그룹별 평균 값은 Table 7에 제시되었다.

Table 6. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection time for the major.

Table 7. Grouping information of the color selection time for the major using Tukey’s method and 95% confidence.

4.5 가상현실 경험 유무와 가상현실 색상 선택기 사용 에 관한 차이 분석

가상현실 사용 경험이 있는 사용자와 사용 경험이 없는 사용자의 색상 선택 오차를 일원 분산 분석 (one-way ANOVA)으로 분석하였으며 결과를 Table 8에 나열하였다. 가상현실 경험 여부에 따른 분산 분석의 p 값은 0.000638으로 가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 오차는 두 그룹간 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되며, 가상현실 경험이 없는 사용자가 가상현실 경험이 있는 사용자에 비해 유의미하게 색상 선택 오차가 작았다. 가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 오차에 대한 그룹별 평균 값은 Table 9에 제시되었다.

Table 8. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection error for the VR experience.

Table 9. Grouping information of the color selection error for the VR experience using Tukey’s method and 95% confidence.

가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 시간을 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 분석하였으며 결과를 Table 10에 나열하였다. 가상현실 경험 유무에 따른 분산 분석의 p 값은 4.21e-05로 가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 시간은 두 그룹간 유의미한 차이가 있었으며, 가상현실 사용 경험이 없는 사용자가 가상현실 사용 경험이 있는 사용자에 비해 유의미하게 색상 선택 시간이 길었다. 가상현실 경험유무에 따른 색상 선택 시간에 대한 그룹별 평균 값은 Table 11에 제시되었다.

Table 10. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection time for the VR experience.

Table 11. Grouping information of the color selection time for the VR experience using Tukey’s method and 95% confidence.

4.6 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무와 가상현실 색상 선택기 사용에 관한 차이 분석

3차원 색 공간에 대한 사전 지식을 가지고 있었던 사용자와 사전 지식을 가지고 있지 않았던 사용자의색상 선택 오차를 일원 분산 분석(one-way ANOVA) 으로 분석하였으며 결과를 Table 12에 나열하였다. 사전 지식 유무에 따른 분산 분석의 p 값은 0.928으로 사전 지식 유무에 따른 색상 선택 오차는 두 그룹간 유의미한 차이가 없는 것으로 분석되었다. 사전 지식유무에 따른 색상 선택 오차에 대한 그룹별 평균 값은 Table 13에 제시되었다.

Table 12. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection error for the prior knowledge of 3D color space.

Table 13. Grouping information of the color selection error for the prior knowledge of 3D color space using Tukey’s method and 95% confidence.

3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무에 따른 색상 선택 시간을 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 분석하였으며 결과를 Table 14에 나열하였다. 사전 지식 유무에 따른 분산 분석의 p 값은 0.00645로 사전 지식 유무에 따른 색상 선택 시간은 두 그룹간 유의미한 차이가 있었으며, 사전 지식이 없는 사용자가 사전 지식이 있는 사용자에 비해 유의미하게 색상선택 시간이 길었다. 사전 지식 유무에 따른 색상 선택 시간에 대한 그룹별 평균 값은 Table 15에 제시되었다.

Table 14. One-way ANOVA analysis of variance for the color selection time for the prior knowledge of 3D color space.

Table 15. Grouping information of the color selection time for the prior knowledge of 3D color space using Tukey’s method and 95% confidence.

4.7 논의 및 평가

전공자와 비전공자 간의 색상 선택 정확도는 유의미한 차이를 가지며 전공자의 색상 선택이 더 정확하였다. 전공자의 색상 선택 오차의 평균값이 0.153이고 비전공자의 오차 평균값이 0.166으로 전공자의 색상 선택 오차가 더 작았는데, 이를 눈으로 볼 때 어느정도의 차이가 인지되는지 판단할 수 있도록 Table 16에 색으로 표시하였다. 눈으로 볼 때 색상 오차는 구분하기 어려울 정도이며, 색상 선택 정확도에 있어 통계적으로는 차이가 있으나 두 그룹 모두 평균적으로 정확하게 색을 선택하였다고 볼 수 있다. 전공자와 비전공자 간의 색상 선택 시간은 유의미한 차이를 가지며 전공자의 색상 선택 시간이 더 길었다. 전공자의 색상 선택 시간의 평균값은 15.8 초이고 비전공자의 색상 선택 시간의 평균값이 14.7 초로 전공자가 약 1 초를 더 사용한 것으로 나타났으나 이 역시 가상현실 색상 선택기의 사용성에 차이를 부여할 정도의 큰 차이는 아니다. 색상 선택 정확도와 색상 선택 시간에 대한 전공별 사용자 분석을 통해, 개발된 가상현실 색상 선택기가 전공자 뿐 아니라 비전공자도 잘 사용할 수 있음을 알 수 있다.

Table 16. Color difference for the color error from 0.1 to 0.5.

가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 정확도는 유의미한 차이를 가지며 가상현실 경험이 없는 사용자의 색상 선택 오차의 평균값이 0.154이고 가상현실경험이 있는 사용자의 오차 평균값이 0.170으로 가상현실 경험이 없는 사용자의 색상 선택이 더 정확하였다. 이를 눈으로 볼 때 어느 정도의 차이가 인지되는지 판단할 수 있도록 Table 16에 색으로 표시하였으며, 눈으로 구분하기 어려운 차이이다. 가상현실 경험 유무에 따른 색상 선택 시간은 유의미한 차이를 가지며 가상현실 경험이 있는 사용자의 색상 선택시간이 더 짧았다. 가상현실 경험이 있는 사용자의 색상 선택 시간의 평균값은 14.2 초이고, 가상현실경험이 없는 사용자의 색상 선택 시간의 평균값이 16.4 초로 두 그룹 간 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 가상현실 경험이 없는 사용자는 색상 선택에더 많은 시간이 걸렸는데, 익숙하지 않는 환경에서의 작업 수행을 위해 더 주의를 기울였다고 볼 수 있으며, 결과적으로 더 정확한 색상을 선택할 수 있었다고 추측된다. 가상현실 경험이 있는 사용자의 색상선택 시간이 짧고 색상 선택 오차가 큰 것에 대해, 리듬 게임, 1인칭 슈팅 게임 등 동적인 가상현실 경험이 색상 선택 작업과 같은 정적이고 정교한 작업에부정적인 영향을 주었다는 가설을 세울 수 있으며 후속 연구를 통한 확인이 필요하다. 색상 선택 정확도와 색상 선택 시간에 대한 가상현실 경험 유무에따른 사용자 분석을 통해, 가상현실 경험이 없는 사용자도 가상현실 색상 선택기를 잘 사용할 수 있음을 알 수 있다.

3차원 색 공간에 대한 사전 지식의 유무에 따른색상 선택 정확도는 유의미한 차이가 없었으며, 두그룹 모두 색상 선택 오차의 평균값이 0.162였다. 3차원 색 공간에 대한 사전 지식의 유무에 따른 색상선택 시간은 유의미한 차이를 가지며 사전 지식이없는 사용자의 색상 선택 시간이 더 짧았다. 사전 지식이 없는 사용자의 색상 선택 시간의 평균값은 14.5 초이고, 사전 지식이 있는 사용자의 색상 선택 시간의 평균값이 15.9 초로 두 그룹 간 약 1.4초의 차이가있는 것으로 나타났으나 이 역시 가상현실 색상 선택기의 사용성에 차이를 부여할 정도의 큰 차이는 아니다. 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무에 대한 색상 선택 정확도와 색상 선택 시간 분석을 통해 개발된 가상현실 색상 선택기가 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 없이도 잘 사용할 수 있음을 알 수 있다.

5. 결론

가상현실은 사용자와 시스템 간 3차원 상호작용을 지원하는 새로운 환경으로 그간 GUI 환경에서 개발되었던 2차원 사용자 상호작용 및 인터페이스와 다른 새로운 접근이 필요하며, 자연스럽고 효율적인 3차원 인터페이스를 개발하기 위해서는 다양한 사용자 요인을 고려해야 한다. 본 논문에서는 이전 연구[11]에서 제안된 가상현실 색상 선택기의 사용에 대한 사용자 요인의 영향을 분석하였다. 미술이나 디자인 전공 여부, 가상현실 경험 유무, 3차원 색 공간에 대한 사전 지식 유무를 구분하여 사용자 그룹을 나누어 가상현실 색상 선택기를 사용하도록 하고 색상선택 정확도 및 색상 선택 시간을 비교하였다. 평균분석과 분산 분석을 통해 사용자 요인과 가상 현실색상 선택기 사용에 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 그러나 각 사용자 그룹의 색상 선택 오차가 0.153에서 0.170으로 매우 작고, 각 사용자 그룹의 색상 선택 시간도 약 14초에서 16초에 분포하여 사용성에 차이를 부여할 정도는 아니었다. 결론적으로 가상현실 색상 선택기가 색을 자주 다루지 않은 비전공자나 가상현실 경험이 없는 사용자, 3차원 색 공간에 대한 사전 지식이 없는 사용자들도 쉽게 이해하고 정확하게 사용할 수 있는 색상 선택기임을 알 수 있었다.

향후 색 공간에서 색상을 선택하는 기본 기능 이외에 색을 다루는 전문가들에서 필요한 기능을 파악하여 가상현실 색상 선택기를 향상시킬 계획이다. 예를 들어 기존 2차원 환경에서는 사용한 색을 다시 사용하기 위해 팔렛트(palette) 도구와 피펫(pipette) 도구를 사용하는데, 이러한 기능들을 가상현실에서 효율적으로 사용할 수 있도록 적합한 3차원 인터페이스를 연구할 계획이다.