Evaluation of Human Factors on Text Content Displayed in Mixed Reality

혼합현실에서 텍스트 콘텐츠 표시에 대한 휴먼팩터 평가

Abstract

In this study, the effect of text content on users in mixed reality was investigated and subjective evaluation was performed using a statistical approach. The position and size of the text were defined as independent variables, and eye comfort and visibility were analyzed as dependent variables. Twenty participants viewed the content for 96 seconds and then performed a related survey rating task. As a result of two-way ANOVA, the interaction between text position and size and the main effect on text size were not statistically significant. The main effect on text position was found to be statistically significant, and as a result of the analysis, the bottom middle was preferred for both eye comfort and visibility.

1. 서론

혼합현실(MR, Mixed Reality)은 가상현실(VR, Virtual Reality)과 증강현실(AR, Augmented Reality) 기술 각각의 장점을 살리고 단점을 보완하여 현실세계 속에서 디지털 콘텐츠와 상호작용하는 기술로 최근 코로나19 이후 산업이 급속도로 성장하고 있다. 가상현실이란, 현실 공간과 분리된 360도의 완전한 가상공간에서 디지털 콘텐츠를 체험하는 기술이다. 사용자의 시각을 차단하고 가상환경을 제공하기 위해 폐쇄형(see-closed)의 머리 탑재형 장치 (HMD, Head Mounted Display)를 사용하고, 디지털 콘텐츠와 상호작용을 하기 위해 관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit), 적외선 센서 등의 다양한 센서를 이용하여 동작 인식, 머리 트래킹, 사용자위치 트래킹 등을 수행한다. 대표적인 가상현실HMD는 META 사의 Quest와 HTC 사의 VIVE, 삼성 사의 기어(Gear) 등이 있다. 증강현실은 씨스루 (See-through) 타입의 AR 안경을 이용해 현실 세계에 디지털 콘텐츠를 증강하여 나타내는 기술로써 생활 속에 필요한 정보를 효과적으로 보여주는 실감형 기술이다. AR 안경은 LG사의 Real glass, Epson사의 Moverio가 대표적이고, 구글, 애플, 소니, 메타, 삼성 등에서 개발 중이다. 가상현실과 증강현실 기술은 현재 광고, 게임, 산업현장, 교육, 엔터테인먼트, 문화공연 등에서 다양하게 이용되고 있다. 혼합현실은 증강현실을 기반으로 상호작용을 더욱 강화한 기술이다. 현실 세계에 디지털 콘텐츠를 단순 증강하는 것이 아니라 콘텐츠와 상호작용 함으로써 현실 세계에서도 실제와 같은 가상 체험을 경험할 수 있다. 혼합현실을 구현하기 위해서는 다양한 상호작용이 가능한 혼합현실 HMD가 필요하다. 마이크로소프트(Microsoft)사의 홀로렌즈(Hololens)와 매직리프 (Magic Leap) 사의 매직리프 HMD가 대표적이다. Fig. 1에 (a) 가상현실(Meta, Quest 2)[1], (b) 증강현실(LG U PLUS, Real glass)[2], (c) 혼합현실 (Mircosoft, Hololens 2)[3]을 구현할 수 있는 대표적인 기기를 나타내었다. 혼합현실 기술은 기존 가상/ 증강현실이 활용되고 있는 분야에서 더욱 강화되어 활용되고 있다. 예를 들어 기존에는 의료 영상을 증강해서 보여주거나 가상환경에서 시뮬레이션했지만, 혼합현실을 이용하면 컴퓨터 단층촬영(CT, Computed Tomography)이나 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 등 실제로 볼 수 없는영역의 사진을 현실 속에서 자유롭게 현실 객체와 결합하여 직관적인 진단이 가능하다. 미국 항공우주 국(NASA, National Aeronautics and Space Admi- nistration)에서는 우주인 교육 프로젝트인 ‘프로젝트 사이드킥’에서 우주비행사들의 상황별 매뉴얼 숙지 교육에 활용하였다. 우주인들에게 우주정거장의 수리와 같은 기타 전문적인 지식이 필요할 때 지상 관제센터의 전문가들이 혼합현실을 이용해 효과적으로 보조하였다. 제조 산업 분야에서는 자동차 회사인 포드(Ford)가 자동차 디자인 프로세스 설계에 활용하여 수일에서 수주 걸리던 작업을 하루로 단축시킨 사례가 있다.

Fig. 1. (a) VR HMD(Meta quest 2)1, (b) AR glass(Real glass)2, and (c) MR HMD(Hololens 2)3.

휴먼팩터는 인간의 능력이나 신체적 특징, 한계를 기반으로 시스템을 구현하여 사용자로부터 안정감, 편안함을 제공하는 것을 목적으로 하는 연구이다. 최신 기술들은 사용자에게 높은 현실감의 콘텐츠를 제공하기 위해 인간의 인지 메커니즘을 이용하는데, 이 때 어지러움, 두통, 눈의 피로, 메스꺼움, 현기증 등을 유발하기도 한다. 이러한 것을 사이버 멀미라고 하며 휴먼팩터 연구는 멀미를 유발하는 요소를 규명하고관련 파라미터들을 평가하는 것이다. 기존에는 3차원 디스플레이[4-8], 시각 자극에 의한 피로도 측정 [9], 시선 변화와 감성 강도에 대한 관계[10], 머리착용 디스플레이와 동공 리듬의 관계[11], 초다시점 디스플레이[12], 청각 자극을 이용한 3D 영상[13] 등다양한 콘텐츠와 관련하여 연구가 진행된 바 있다. 최근에는 가상/증강현실에 대한 휴먼팩터 연구[14, 15]가 활발히 진행되고 있지만, 활용할 수 있는 콘텐츠와 상황이 다양하기 때문에 많은 연구가 필요하다. 휴먼팩터를 평가하는 방법은 심전도, 근전도, 뇌파등 생체신호를 기반으로 분석하는 객관적 방법과 실험참가자에게 콘텐츠를 제공하고 설문을 받는 주관적 평가가 있다. 객관적 평가는 측정된 데이터를 기반으로 분석하므로 결과의 신뢰성이 보장되지만, 주관적 평가는 설문지의 구성과 분석 방법으로 신뢰성이 결정된다. 따라서 주관적 평가를 진행할 시에는 평가 요소를 정의하고, 논리적으로 설계된 설문 평가를 진행하고, 타당한 분석 방법을 통해 상관관계를 분석해야 한다. 요인을 설계하고 분석하는 대표적인 방법은 일원 분산 분석(one-way ANOVA)과 이원분산 분석(two-way ANOVA)이다. 일원 분산 분석은 1 개의 종속변수에 대해 1 개의 독립 변수가 미치는 영향에 대해 분석하는 방법이다. 이원 분산 분석은 1 개의 종속변수에 대해 2 개의 독립 변수가 집단간 차이가 유의하는지 검증할 때 사용하는 방법이다. 이때 독립 변수 간의 상호작용 효과가 유의하지 않다면 각각의 주효과에 대해 사후검정을 수행하고, 반대의 경우에는 주효과 분석을 수행할 수 없다. 본 연구팀에서는 증강현실 환경에서 자막이 미치는 영향에 대한 휴먼팩터 평가 방법을 소개하고 이원 분산 분석을 통해 분석한 결과[16]를 한국멀티미디어학회논문지에 발표한 바 있다.

기존 혼합현실 HMD를 활용한 콘텐츠는 사용자가 고정된 자리에서 손을 움직여 상호작용하는 것에 그쳤지만, 최근에는 Fig. 2에 보인 것과 같이 (a) 사용자에게 명령[17]을 내리거나, (b) 산업현장에서 작업 중에 필요한 정보[17]를 보여주거나, (c) 상황별로 매뉴얼[18]을 보여주는 등 사용자의 다른 동작과 상호작용이 동시에 이루어지는 형태로 활용되고 있다. 실제로 미국의 대테러부대(SWAT, Special Weapons Assault Team)와 육군에서는 홀로렌즈 2를 활용해 모의훈련을 진행하고 있다. 이러한 콘텐츠의 특징은 사용자가 보행과 동시에 텍스트를 시청한다는 것이 다. 사용자는 현실 움직임을 위해 현실 객체에 집중한 상태에서 생성된 텍스트 콘텐츠를 확인하게 되고, 텍스트가 표시되는 위치와 크기에 따라 움직이는 시야와 현실 객체의 초점 차이로 멀미가 유발될 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 보행 중인 상황에서 혼합현실 HMD를 통해 출력되는 텍스트 콘텐츠로부터 야기되는 어지럼증을 평가하는 방법을 소개하고 이원분산분석을 통해 결과를 분석한다. 텍스트 위치와크기를 독립 변수로 정의하였고, 각각 안구 편안함과 가시성을 조사하였다. 본 평가의 분석 결과를 혼합현실 콘텐츠에 적용하여 사용자의 어지럼증을 완화하고, 콘텐츠의 실감 효과를 극대화하는 것을 목적으로 한다.

Fig. 2. Text contents on MR HMD: (a) Instruction17, (b) Scan information17, and (c) Manual18.

2. 관련 연구

대구보건대학교의 권순무 연구팀은 혼합현실 기반 방사선 안전교육 시뮬레이터 플랫폼을 개발[19] 하여 의료산업에 적용하였다. 홀로렌즈 2를 사용해 현장에서 근무하는 작업종사자에게 안전교육에 대해 효과적인 내용 전달과 능동적인 안전교육 훈련을 제공한다. 방사선과 재학생 20명을 대상으로 안전교육 콘텐츠에 대한 완성도를 평가 결과, 전반적인 만족도는 4.60/5.00점, 평균 완성도는 4.38점을 받았다. 혼합현실 기반의 협력지원 플랫폼 회사의 박성준 저자는 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축과 웨어러블 IOT 디바이스 연동에 대한 연구[20]를 통해 실제 산업에서 적용 가능한 혼합현실 협업 솔루션을 제안하였다. 홀로렌즈 2를 이용해 2인 이상이 가상 네트워크 환경에 접속하여 시각화된 2D, 3D 데이터를 공유하고 상호작용이 가능해 작업효율이 극대화되었다고 보고하고 있다. 서강대학교의 김신효 저자는 홀로렌즈 기반의 걸으며 경험하는 스토리텔링 디자인에 대한 연구[21]를 발표하였다. 상호작용이 가능한 실제 물리적 전시 공간을 만들고, 홀로렌즈를 착용한 체험자가 정해진 관람 동선을 걸으면 스토리텔링에 맞춰 가상 오브젝트가 증강되어 나타나는 시스템으로 기존 영화나 책을 앉아서 보던 방식에 비해 다양한 감각으로 느끼는 스토리텔링을 체험할 수 있다. 프로토타입으로 그리스 로마 신화를 만들어 사용자 평가한 결과, 매력성과 몰입도가 높게 평가되었다. 휴먼팩터 분야에서는 최근 한국멀티미디어학회논문지에 가상환경에서 사용자 머리 움직임 속도와 가상 카메라 움직임의 속도 차이로 인한 멀미에 대한연구[22]가 발표된 바 있다. 피험자는 오큘러스 리프 트(Oculus Rift) VR 장비를 사용하여 VR 3D 영상을 시청하는 환경에서 머리를 돌릴 때 가상환경의 이미지의 시점이 일치/불일치할 때의 멀미 정도를 설문을 통한 주관적 평가를 진행하였다. 총 11명의 피험자를 대상으로 한 실험 결과, 가상환경 내에서 콘텐츠의 시점이 빠르게 변하더라도 사용자의 머리 움직임과 이미지의 변화가 일치하면 멀미를 느끼지 않았고, 둘 간의 모션 차이가 클수록 멀미를 크게 느끼는 것으로 나타났다. 고려대학교 심리학과 김현택 연구팀은 가상현실에서의 사이버 멀미의 유발 원인을 콘텐츠, 하드웨어, 사용자 특성 측면으로 분류하고, 객관적/주관적 측정 방법에 대한 연구[23]를 발표하였다. 해당 연구에서는 가상현실에 사용되는 콘텐츠의 형태와 체험하는 방식에 따라 멀미의 발생 정도가 다르다는 것을 밝히고 있다. 이처럼 다양한 산업에서 혼합현실 기술을 활용하기 위한 연구가 진행되고 있고, 휴먼팩터 분야에서도 상호작용을 고려한 사이버멀미 측정 연구가 발표되고 있다. 하지만 휴먼팩터에 대한 국내 연구는 가상현실 기반의 연구가 주를 이루고 혼합현실에 대해서는 미흡한 실정이다. 가상/증강현실 관련 저명한 학술지인 Frontiers in Virtual Reality에서 미 육군, 해군, 특수부대, 해병대 및 공군에서 사용하는 전술 전투 사상자 교육 훈련(TCCC, Tactical Combat Casualty Care)에 MR HMD인 홀로렌즈 2와 AR 태블릿 사용시 나타나는 사이버 멀미차이에 대한 연구[24]를 발표하였다. 평가 결과 홀로렌즈 2 사용시 훨씬 더 나은 훈련 효과를 보였지만, 멀미 유발 증세도 큰 것으로 나타났다. 따라서 MR HMD의 몰입 효과를 극대화하기 위해서는 사이버멀미에 대한 연구가 필수적이라는 것을 밝히고 있다.

3. 본론

3.1 휴먼팩터 평가 조건 및 절차

실험참가자는 안구 질환에 병력이 없거나 안경 또는 렌즈 착용으로 교정되는 정상인을 대상으로 자율적 결정을 통해 모집하였다. 유해하거나 자극적인 도구를 사용하여 측정하는 것이 아니므로 위험성은 거의 없지만, 실험 도중 멀미나 어지러움 등 이상 증상이 있을 경우 즉각적으로 실험을 중단할 수 있도록 하고 연구목적을 제외한 연구 참여 도중 발생할 수 있는 절차나 관련 사항을 충분히 고지하였다. 실험참가자는 총 20 명(남 12, 여 8)이고 평균나이는 31.4였다. 코로나19로 인해 모든 실험은 실험진행자와 피험자 일대일로 진행하였다. 평가장에는 손소독제와 발열체크기를 필수로 구비하여 평가 전후에 사용하고, 실험진행자와 피험자는 마스크 착용을 의무화하였다. 평가는 22년 3월 14일 월요일부터 18일 금요일까지 5일간 11시부터 2시간씩 시차(11시, 13시, 15시, 17시)를 두고 매일 4명씩 진행하여 다른 피험자들과 대면하는 일이 없도록 했다. 모든 참가자에게는 서면으로 실험 참가 동의서를 수집하였다.

평가 절차는 Fig. 3(a)에 나타낸 것처럼 실험참가자가 혼합현실 HMD를 착용하고 전방으로 보행한다. 보행 중에 HMD에 텍스트가 출력되어 보행과 동시에 텍스트를 시청한다. 텍스트 콘텐츠는 총 96 초이고, 총 보행 거리는 약 40~60 m 정도이다. 보행하는 길에 장애물은 없으며 개인마다 보폭 차이 때문에 총 거리에 차이가 있다. 혼합현실 HMD로는 마이크로소프트사의 홀로렌즈 2를 사용하였다. 실험참가자에게 평가 직전 사전 설문조사를 통해 현재 몸 상태가 평가 진행에 문제가 없는지 확인 후에 평가를 진행하였다. Table 1에 표시한 것처럼 텍스트 위치는 왼쪽 위(top left), 중앙 위(top middle), 오른쪽 위(top right), 왼쪽 아래(bottom left), 중앙 아래(bottom middle), 오른쪽 아래(bottom right)로 총 6가지이고, 텍스트 크기는 12, 18, 24, 30 크기를 각각 A, B, C, D로 구분하였다. 텍스트 크기 1종에 대해 텍스트 위치가 랜덤하게 바뀌며, 하나의 위치당 3 초씩 출력(6 위치 * 4 크기 * 3 초 = 총 소요 시간 96 초)하였다. 글자 색상은 흰색이고, 서체는 홀로렌즈 2의 기본 글씨체를 사용했다. Fig. 3(b)는 실제 평가 중인 실험참가자 중 일부 사진이다.

Table 1. Parameter of text content for human factor evaluation.

Fig. 3. (a) Human factor evaluation setup for augmented reality texts content, and (b) participants.

3.2 결과 분석

주관적 평가를 위한 설문 구성은 Table 2에 나타낸 것과 같이 텍스트 위치는 6 수준, 텍스트 크기는 4 수준에 완전 요인 배치법을 적용해 총 24 개의 표본으로 안구 편안함과 가시성을 각각 평가하도록 설계되어 있다. 통계 분석은 SPSS 28.0.1.1 버전을 사용했으며 2 개의 독립 변수에 대해 이원 분산 분석을 수행하였고, 사후검정을 통해 실험 조건별 세부 차이의 유의성을 확인하였다. 본 평가에서는 2 개의 종속변수(안구 편안함, 가시성)를 동시에 고려하므로, 다중검정으로 인한 1 종 오류를 통제하기 위해 전통적인 슈도 본페로니(Pseudo-Bonferroni) 기법을 적용하여 유의 수준을 0.025(0.5/2)로 교정하여 검정하였다.

Table 2. Full factorial design for text position and size.

평가 결과, 안구 편안함에 대해서는 두 독립 변수인 텍스트 위치와 텍스트 크기에 대한 상호작용 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되어(F(15, 456)=1.021, p=0.432) 주효과 검정을 수행하였다. 텍스트 크기에 대한 주효과는 유의하지 않았고(F(15, 456)=1.771, p=0.152), 텍스트 위치에 대한 주효과는 유의한 것으로 나타났다(F(15, 456)=106.660, p<0.001). 이것은 안구 편안함에 대한 주관적인 평가가 텍스트 위치에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있다는 뜻이다. 따라서 텍스트 크기에 한정하여 텍스트 위치에 대한 영향을 분석하고 집단 간의 차이를 비교하기 위해 사후검정을 수행하여 Fig. 4에 나타내었다. 텍스트 크기 A, B는 Fig. 4(a), 텍스트 크기 C, D에 대해서는 Fig. 4(b)에 나타내었다. 각 집단 간의 p-value 차이를 비교하기 위해 텍스트 위치별로 (1)～(24) 까지 표기하였다. 텍스트 크기 A일 때, (1):(2)의 p=0.02, (1):(5)의 p<0.001, (2):(3)의 p<0.001, (2):(4)의 p<0.001, (2):(5) 의 p=0.032, (3):(5)의 p<0.001, (4):(5)의 p<0.001, (4): (6)의 p=0.032, (5):(6)의 p<0.001이다. 텍스트 크기 B일 때는 (7):(12)의 p<0.001, (8):(9)의 p<0.001, (8): (10)의 p<0.001, (8):(11)의 p=0.04, (9):(11)의 p<0.001, (10):(11)의 p<0.001, (11):(12)의 p<0.001이다. 텍스트 크기 C일 때, (13):(17)의 p<0.001, (14):(15)의 p< 0.001, (14):(16)의 p<0.001, (14):(17)의 p<0.001, (15): (17)의 p<0.001, (15):(18)의 p=0.04, (16):(17)의 p< 0.001, (16):(18)의 p=0.011, (17):(18)의 p<0.001이다. 텍스트 크기 D일 때, (19):(23)의 p<0.001, (20):(21) 의 p=0.06, (20):(22)의 p<0.001, (20):(23)의 p<0.001, (21):(23)의 p<0.001, (21):(24)의 p=0.006, (22):(23)의 p<0.001, (22):(24)의p<0.001, (23):(24)의 p<0.001이 다. 텍스트 위치에 대한 안구 편안함에 대한 다중 비교 결과는 Table 3에 정리하였다.

Fig. 4. Result of evaluation in eye comfort with the text position and size. (a) text size A, B, and (B) text size C, D.

Table 3. Multiple comparisons of text positions in eye comfort.

가시성에 대한 텍스트 위치와 텍스트 크기에 대한 상호작용 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되어 (F(15, 456)=0.730,p=0.755) 주효과 검정을 수행하였다. 안구 편안함과 마찬가지로 텍스트 크기에 대한 주효과는 유의하지 않았고(F(15, 456)=1.470,p=0.222), 텍스트 위치에 대한 주효과는 유의하였다(F(15, 456)=93.849,p<0.001). 텍스트 위치에 대한 사후검정을 수행하여 텍스트 크기 A와 B는 Fig. 5 (a)에, 텍스트 크기 C와 D는 (b)에 나타내었다. 가시성의 경우 텍스트 크기 A일 때, (1):(5)의 p<0.001, (2):(3)의 p< 0.001, (2):(4)의 p<0.001, (2):(5)의 p=0.045, (3):(5)의 p<0.001, (3):(6)의 p=0.037, (4):(5)의 p<0.001, (4):(6) 의 p=0.045, (5):(6)의 p<0.001이다. 텍스트 크기 B일 때는, (7):(12)의 p<0.001, (8):(9)의 p=0.035, (8):(10) 의 p=0.06, (8):(11)의 p<0.001, (9):(14)의 p<0.001, (10):(11)의 p<0.001, (11):(12)의 p<0.001이다. 글자크기 C일 때, (13):(17)의 p<0.001, (14):(15)의 p< 0.001, (14):(16)의 p<0.001, (14):(17)의 p<0.001, (15): (17)의 p<0.001, (15):(18)의 p=0.019, (16):(17)의 p<0.001, (16):(18)의 p=0.011, (17):(18)의 p<0.001이다. 텍스트 크기 D일 때인 (19):(23)의 p<0.001, (20):(21) 의 p=0.015, (20):(22)의 p=0.024, (20):(23)의 p<0.001, (21):(23)의 p<0.001, (21):(24)의 p=0.024, (22):(23)의 p<0.001, (22):(24)의 p=0.039, (23):(24)의 p<0.001이 다. 텍스트 위치에 대한 가시성에 대한 다중 비교 결과는 Table 4에 정리하였다.

Fig. 5. Result of evaluation in visibility with the text position and size. (a) text size A, B, and (B) text size C, D.

Table 4. Multiple comparisons of text positions in visibility.

4. 결론

최근 코로나19 이후 비대면의 실감형 서비스에 대한 수요가 증가하면서 증강/가상 현실 기술을 활용한 메타버스가 다양한 분야에 활용되고 있다. 메타버스는 현실 세계의 정보를 디지털 세계로 확장하고, 디지털 세계 정보를 현실 세계로 확장하는 기술로 혼합현실 기술이 근간이 된다. 혼합현실은 비대면 콘서트, 뮤지컬, 게임, 문화예술, 박물관, 광고, 교육 등많은 분야에 적용되어 생활 속에 활용되고 있다. 증강/가상/혼합현실 기술은 인간의 인지 원리를 이용해 실감 효과를 극대화하는 기술이기 때문에 사이버멀미를 유발할 수 있다. 따라서 기술의 발전과 더불어 사용자의 인체 안정성 측면에서 멀미를 유발하는 요소를 정의하고 분석하여 콘텐츠를 개발하는 데 활용되어야 한다. 본 논문에서는 혼합현실 HMD를 이용한 텍스트 콘텐츠에서 사용자에게 멀미를 유발하는 요소를 텍스트 위치와 텍스트 크기로 정의하였고, 주관적 평가를 통해 안구 편안함과 가시성을 분석하였다. 평가 결과, 안구 편안함과 가시성 모두 텍스트크기에 대해서는 유의하지 않는 결과가 도출되어 텍스트 위치에 대한 주효과를 분석하였다. 안구 편안함에서는 모든 텍스트 크기에 대해 텍스트 위치가 중앙 아래에 있을 때 가장 선호하는 것으로 나타났다. 가시성의 경우에도 모든 텍스트 크기에서 중앙 아래일 때 가장 높은 평가를 받은 것으로 나타났다. 한 가지 흥미로운 점은 텍스트 크기에 대한 주효과는 유의하지 않았지만, 안구 편안함과 가시성 모두 텍스트 크기가 커질수록 중앙 위와 오른쪽 아래의 선호도가 감소하고, 중앙 아래의 비중이 증가하는 것을 볼 수 있다. 결론적으로 텍스트 콘텐츠가 혼합현실 콘텐츠를 이용할 때 부가적인 정보를 제공하는 용도로 사용되기 때문에 텍스트 크기보다는 위치에 더욱 민감하게 반응하고, 중앙 아래일 때 가장 편하고 가시성이 높은 것으로 평가 결과 나타났다. 이 결과는 혼합현실의 다양한 콘텐츠 중에서도 텍스트 콘텐츠에 관한 결과이며 상황과 콘텐츠에 따라 결과가 달라질 수 있다. 본 연구를 통해 사용자 보행시 혼합현실 텍스트 콘텐츠에 대한 안구 편안함과 가시성에 미치는 영향을 분석할 수 있었다. 향후 텍스트 색상, 밝기, 서체 등 텍스트에 대한 다른 요소뿐만 아니라, 다양한 콘텐츠 형태로부터 야기되는 어지럼증에 대한 연구가 진행 될 것으로 예상한다. 그리고 혼합현실 콘텐츠가 다양한 상호작용이 기반이므로 콘텐츠와 사용자 움직임의 감각불일치에 대한 어지럼증을 분석한다면 향후 콘텐츠를 제작할 때 인체 안정성을 확보 하고, 실감도 증대시키는 데 활용할 수 있을 것이다.