Users can experience cybersickness when interacting with virtual reality (VR). The symptoms of cybersickness are similar to those of motion sickness which include eye fatigue, disorientation, and nausea. Despite the longstanding interest of user's discomfort, inconsistent results have been drawn on the underlying mechanisms and solutions of cybersickness. In this study, we propose an integrated view of cybersickness connecting causes of the symptoms, human perception model, and measurements of cybersickness. Cybersickness-related factors of previous research are reorganized into content, hardware, and human factors as well as analyzed in terms of VR fidelity. Also, pros and cons that measure the degree of cybersickness are discussed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.167-173
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2022
The size of the virtual reality market is growing every year, but cybersickness that occurs in virtual reality has not been resolved yet. In this paper, results were derived through experiments on the relationship between cybersickness and gaze guidance occurring in virtual reality contents. Using eye tracking technique, the relationship of gaze movement with cybersickness was identified. The experiment was divided into two groups to find out whether visual induction affects cyber sickness. In addition, the results were analyzed by dividing the two groups to check whether cyber sickness showed different results according to gender. We also analyzed using the SSQ questionnaire to measure cybersickness. We tried to understand the relationship between gaze guidance and cybersickness through two methods. As a result of the experiment, it was found that the induction of a clear gaze caused the concentration of the gaze, and it was effective in cybersickness through the rotation of the camera. In order to alleviate cyber sickness, it has been confirmed that concentrating one's eyes through gaze-guided production is effective for cyber sickness. It is hoped that this result will be used as a way to alleviate cyber sickness for producers who want to use virtual reality to produce content.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.90-94
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2002
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150$^{\circ}$)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50$^{\circ}$)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.24-27
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2018
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 사전테스트 결과를 소개하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.
Cybersickness is a symptom of dizziness that occurs while experiencing Virtual Reality (VR) technology and it is presumed to occur mainly by crosstalk between the sensory and cognitive systems. However, since the sensory and cognitive systems cannot be measured objectively, it is difficult to measure cybersickness. Therefore, methodologies for measuring cybersickness have been studied in various ways. Traditional studies have collected answers to questionnaires or analyzed EEG data using machine learning algorithms. However, the system relying on the questionnaires lacks objectivity, and it is difficult to obtain highly accurate measurements with the machine learning algorithms. In this work, we apply Deep Neural Network (DNN) deep learning algorithm for objective cybersickness measurement from EEG data. We also propose a data preprocessing for learning and network structures allowing us to achieve high performance when learning EEG data with the deep learning algorithms. Our approach provides cybersickness measurement with an accuracy up to 98.88%. Besides, we analyze video characteristics where cybersickness occurs by examining the video segments causing cybersickness in the experiments. We discover that cybersickness happens even in unusually persistent changes in the darkness such as the light in a room keeps switching on and off.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.959-960
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2016
HMD(Head Mountain Display)을 이용한 가상환경 내에서 발생하는 멀미는 일상에서 느끼는 멀미와 흡사하다. 멀미는 평형감각을 담당하는 시각계와 전정계 및 체성감각계와 관련이 있으며, 그 기관계 간의 충돌로 인해 발생한다. 즉, 시각정보와 전정정보의 괴리에 의해 발생한다. 안구는 이러한 멀미감을 감소하기 위해 반사적으로 안구운동이 이루어지는데, 이것을 전정 안구 반사 라고한다. 머리가 움직이는 방향과 반대 방향으로 시야를 움직여 시야의 혼란 장애를 방지하는 운동으로, 주시 고정을 위해 시야 주변의 물체에 따라 표적을 원하는 물체에 시야를 고정시켜 안정적인 안구운동을 유지한다. 본 연구에서는 이러한 안구운동을 기반으로 안정적인 시각정보를 제공하여 사이버멀미를 줄이기 위한 콘텐츠 개발 방법론을 제시 하고자 한다.
최근 가상현실(VR)기기와 콘텐츠가 전 세계적으로 주목을 받고 있고 많이 대중화되는 추세이다. 하지만 VR콘첸츠 체험 후 많은 이들이 사이버멀미를 호소한다. 사이버멀미는 머지않은 4차산업 발전에 도래하기 위해선 반드시 해결해야 할 불가피한 문제이다. 본 논문은 사이버멀미의 원인을 분석하고 원인에 상응한 기술적 요소에 접근하여 사이버멀미 개선 프로세스를 제안하였다.
In this research, SSQ is used to validate and explore effective indices for VR sickness and to diagnose the severity of each symptom. Therefore, this research used first, third person game and $360^{\circ}$ actual content which are mainly used in existing VR contents, and measured various sickness symptoms using SSQ. Also, according to the result of statistical analysis, increased the power and contribute to identify virtual reality sickness measurement method. In addition, this research examined the difference of gender, age and the experience of virtual reality using statistical methodology, and improved diagnostic capability.
Park, Geun-Hong;Lee, Gyoung-Woo;Cho, Dae-Hwan;Seo, Gwang-Cheol;Han, Seung-Jae
Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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2017.04a
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pp.255-255
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2017
본 연구에서는 고속으로 활주하는 선박의 승선감 향상 및 운항성능 특성 연구를 위해 30ton급 세관감시정의 측정위치에 따른 멀미도 해석을 수행하였다. 특히, 관공선내의 선원들은 유사시에 신속 정확한 판단이 요구되므로 측정위치에 따른 멀미도의 영향에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하였다. 멀미도 평가는 ISO 2631-3(1985)을 기준으로 하였다. 평가 기준은 30분, 2시간, 8시간 이후 성인 100명 중 10명이 멀미를 한다는 국제표준 지표이며 조우주파수와 수직가속도 성분으로 나타난다. 멀미도 해석은 Maxsurf Motion 모듈을 이용하였다. 30ton급 세관감시정은 고속활주형 선박의 특성을 갖기 때문에 선속에 따른 트림변화를 고려하였다. 입사각은 선체 전 방향에서의 영향을 고려한 범위로 선정하였다. 선속의 경우 선박 운용상태(정박, 저속, 고속)을 고려하여 적용하였다. 측정위치의 경우 선원들의 주 활동 구역을 고려하여 선정하였다. 해석결과 멀미도의 영향은 30knot, $180^{\circ}$의 경우에 가장 크게 분석되었다.
A psychological disturbance caused by letters in double image was termed as'letter sickness'.The effects of stimulus exposure time and letter familiarity on the letter sickness were measured to test a hypothesis that disturbances in eye movement and recognition stages is the cause of letter sickness.Letter sickness incteased significantly as stimulus exposure time lengthened from 50ms,100ms,to 3000ms.It was also significantly higher with familiar Hangul letters as compared with less familiar foreign letters and meaningless words as compared with meaningful words,respectively.These experimental findings imply that letter sickness is caused by the failure of adjusting eye movements to dismiss the double images.that the more familiar the letters.the more strongly the letter-identification process is commotted,resulting in the increased effect of disturbance from double image.and that the disturbance effect of double image is amplified when it is hard to extract the meaning from familiar letters.An experiment where subjects were made to learn Braille-like symbols consisting of 6 dots to test the hypothesis that the stronger the tendency to process the meaning of a symbol,the stronger becomes letter sickness due to double image,also showed that letter sickness significantly increased as a function of learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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