본 연구의 목적은 메타버스 기반 비대면 수업에서 학습만족도와 지속이용의도에 영향을 미치는 요인을 찾아내는데 있다. 이를 위해 기술수용모형과 정보시스템 성공모형을 토대로 가설을 세우고, 메타버스 플랫폼 중 게더타운을 이용한 수업 경험이 있는 학생을 대상으로 2021년 11월 22일에서 2022년 1월 3일까지 온라인과 오프라인을 기반으로 설문조사를 실시하여 불성실한 응답을 한 설문지를 제외하고 122부를 대상으로 PLS 구조방정식을 이용하여 분석 하였다. 분석결과 플랫폼 품질요인 모두 용이성에 영향을 미치지만, 유용성에서는 콘텐츠 품질만 영향을 가지고 있었다. 용이성은 유용성에 영향을 미치고, 유용성과 용이성이 학습만족도에, 유용성과 학습만족도가 지속이 용의도에 정(+)의 영향을 가지고 있었다. 본 연구의 의의는 메타버스 기반 비대면 수업에서 학습만족도와 지속이용의도에 영향을 미치는 변수를 실증적으로 분석하였다는 점에 있다. 후속 연구에서는 게더타운을 비롯한 다양한 메타버스 기반 플랫폼을 대상으로 학습만족도와 지속이용의도에 영향을 미치는 변수들에 대한 추가 연구가 필요하다.
메타버스 내의 가상현실 공간 형성을 위해서는 정확한 트래킹 센서와 구현이 필요하다. 대부분 국가 기관 및 기업들은 바이브와 같은 자체 트래킹 센서와 베이스 스테이션을 사용하여 트래킹을 수행한다. 바이브 방식은 공간적 제약, 주변에 장애물이나 구조물이 있을 경우 트래킹에 문제가 발생할 수 있고, 공간 내에서 수용 가능한 인원도 제한된다. 본 논문에서는 공간 가상현실 메타버스를 자유롭게 트래킹 할 수 있도록 IR센서 트래킹 시스템을 이용하여 메타버스를 구성하고, 필요에 따라 바닥과 천장에 IR센서를 추가 배치하여 메타버스 공간을 유연하게 구성하여 컨텐츠를 실험하였다. 실험한 결과 바이브 방식에 비해 IR-트래킹 시스템 방식이 바이브 방식보다 약 12% 정도 추적 안정성이 높았다. 또한 바닥추적 센서를 더 추가면 추적 안정성이 더 높아 안정적으로 가상공간을 표현할 수 있다.
최근 공인인증서가 폐지되고 보다 발급이 간편하고 유효기간이 긴 사설인증서가 부상했다. 더불어 탈중앙화를 핵심 개념으로 하는 블록체인 기반 분산 신원 증명(Decentralized Identity, DID)기술이 대두되고 있다. 서비스 환경의 변화에 따라 사용자 인증 기술도 변화가 요구된다. 더욱이 메타버스라는 새로운 인터넷 환경이 조성되고 있는 바 현재 사용자 인증 기술의 동향을 살펴보고 미래에 사용자 인증이 나아갈 방향성을 제시하는 것은 의미가 있어 보인다. 본 논문에서는 사용자 인증 기술의 개요와 사용자 인증 기술의 변천과정을 시작으로 공개키 기반 구조(Public Key Infrastructure, PKI)와 분산 신원 증명을 중심으로 시장에서의 사용자 인증 기술의 동향을 살펴본다. 나아가 메타버스가 상용화되었을 시기에 사용자 인증 기술이 나아가야할 세가지 방향성(분산화, 플랫폼 초월, 생체 기반 인증 중심)을 제시한다.
본 논문에서는 현대사회의 복잡성으로 인해 각자 흩어져 살고 있는 가족 구성원들을 메타버스 기반의 가상공간을 통해 서로 연결시켜주어 가족애를 증진시켜주고 특히 안전에 취약한 타지에 살고 있는 노부모를 가상공간을 통해 모니터링하여 신속한 대응을 할 수 있도록 홈가상화 서비스를 위한 물리홈 안전센서와 제어장치를 제안한다. 홈가상화를 통한 홈안전시스템은 메타버스 서버와 클라이언트, 홈가상 플랫폼 게이트웨이와 물리홈 센서와 제어장치로 구성되며, 본 논문에서는 하부구조인 홈가상 플랫폼 게이트웨이와 센서 및 제어장치간의 프로토콜 및 이의 프로토타입을 구성하도록 한다. 이를 통해 가상 공간에서 실공간의 홈센서 및 제어장치와 교신할 수 있어 가상공간을 통한 홈안전서비스를 구현할 수 있다.
디지털 트윈, 메타버스 등의 시대적 흐름에 대응하기 위해, 1)실사와 같은 실감성을 갖추고, 2)데이터 취득이 용이하며, 3)가벼운 데이터 저장 및 활용이 가능한 실내 공간 모델링의 필요성이 증대되고 있다. 본 기고에서는 상기 세 가지 조건을 만족하는 TeeVR이라는 기술에 대해 소개하고, 기술의 혁신을 가능하게 한 "구조 기반 접근법"에 대해 소개한다. 마지막으로 아파트에서 전시홀에 이르는 scalable한 적용 예시와 웹(web)이나 스마트 폰과 같은 제한된 환경에서도 사용자 만족도가 높은 다양한 응용 예시를 설명한다.
Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
본 논문에서는 마이크로소프트(Microsoft, MS) 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 기반 애니메이션은 유체와 로프를 제어할 수 있는 새로운 방법에 대해 소개한다. 물리 기반 시뮬레이션 혼합현실, 메타버스, 게임 등 다양한 콘텐츠에서 몰입감을 개선하기 위해 활용되고 있는 기술이다. 하지만, 계산양이 크고 사용자가로 인한 직관적인 제어 시스템의 부재로 많은 시장에 활용되기에는 어려운 구조이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 혼합현실 환경에서 무선으로 사용자 인터페이스를 구현한 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 애니메이션을 제어하고자 한다. 이러한 도전은 혼합현실에서도 사용자의 손동작, 음성, 눈 추적 등 다양한 인터페이스를 통해 시뮬레이션을 제어할 수 있다는 가능성을 열어줌으로써, 관련시장도 확장 될 수 있다. 본 논문에서는 대표적으로 유체와 로프 시뮬레이션을 홀로렌즈를 통해 제어하는 결과를 보여준다.
파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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