코로나(COVD-19)로 인해 비대면 수업이 장기화하고 있는 시점에서 비대면 교수학습 방법에 관한 연구가 필요한 실정이다. 기존에 제시된 교수학습방법은 대면 형태의 실습 및 체험형 교수법을 제시하고 있어 비대면 수업에 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 대학교육혁신원에서 선정된 교수학습 방법인 5AL(5Activity Learning) 교수법을 대상으로 확장현실(XR:eXtended Reality) 기술을 활용하는 방법을 제시한다. 5AL교수법은 문제중심학습(PBL Learning), 하브루타학습(Havruta Learning), 플립드학습(Flipped Learning), 스마트엑티비티학습(Smart Activity Learning) 및 게이미피케이션학습(Gamification Learning)으로 구성된다. 본 연구에서는 출시된 확장현실 콘텐츠를 5AL과 접목하는 방법을 제시했다. 또한, 5AL의 5가지 학습법을 통합한 콘텐츠를 개발하고 시험을 통해서 학습 효과를 확인했다.
핸드트래킹이 주된 조작이 되는 기기가 출시됨에 따라 현재 확장현실 분야의 관심사 중 하나는 핸드트래킹이다. 핸드트래킹은 사용자에게 몰입감 및 현실감 측면에서 장점이 있으며 그에 따라 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 활쏘는 동작은 양손을 동시에 써야하는 동시에 표적을 맞추기 위해서는 정교함을 요하는 과거 문화적 스포츠적 의의를 가지는 동작이다. 본 연구는 이러한 활쏘는 동작을 구현하는 것을 목표로 했다. 따라서 본 논문은 유니티가 제공하는 XR Hands 패키지를 활용하여 손동작을 인식하도록 했으며 기반이 되는 OpenXR 에 대한 탐구했다. 최종적으로는 활 쏘는 동작을 구현했고 메타 퀘스트 2 에서 테스트했다.
스마트공장의 디지털 트윈에 대한 도입은 이미 CPS(Cyber Physics System)을 통하여 제조산업에 생산성을 높이고자 제안되었던 개념으로 특정한 산업 공정의 단계에 적용되거나 시뮬레이션이 필요한 단계에서 부분적으로 도입되고 있었다. 그러나 최근 4차산업혁명기술 발전을 통해서 XR(Extended Reality) 기술과 함께 다시 주목을 받고 있다. 하지만 실효성 있는 사례가 많지 않기 때문에 본 연구에서는 제조공정을 장치와 장비 그리고 기술을 분석하여 디지털 쓰레드를 적용한 디지털 트윈을 구축하였고 신호와 정보의 동기화하며 이를 통해서 지능형 공정자동화 장비의 관제와 원격제어와 생산정보의 분석이 가능할 수 있는 플랫폼을 제안하고 이를 개발하였다. 이로써 기존에 제조업에서 활용되어지고 있는 자동화 설비공정 및 장비들에 대한 고장 발생 시 원활한 대처의 어려움과 정확한 고장 발생지점에 대한 확인의 어려움, 그리고 생산설비장비의 고장시점 관리의 어려움, 불량에 대한 원인 및 문제 분석과 대처의 어려움을 해결하는데 도움을 줄 수 있는 제안 내용을 다루었다. 향후 본 연구를 통해서 많은 사례들의 선행 연구에 도움이 되길 기대하고 향후에는 지능형 모델을 통해서 공정 및 생산의 부분별 생산성 증가에 대한 확장 연구가 필요하다.
본 연구는 제작공정 훈련을 위한 확장 현실 콘텐츠의 사용성을 탐색하고, 사용자 경험을 분석하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 공정교육용 확장 현실사용성 평가 보고서에 제시된 사용자 하드웨어, 사용자인터페이스, 콘텐츠 만족도에 대한 인터뷰 내용을 키워드 추출 및 워드 클라우드 시각화를 위한 파이선 패키지를 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 하드웨어의 착용감은 만족스러웠지만, 중량과 열 문제는 개선이 필요하다는 피드백이 나타났다. 사용자인터페이스 측면에서는 가독성에는 긍정적 응답이 많았으나, 핸드트래킹 기반 상호작용 방식의 인식률이 낮아 개선이 요구되었다. 또한, 사용자는 확장 현실 기술을 의료 및 교육 분야에 적용할 가능성을 인식하고 긍정적인 미래 기대감을 표현하였다. 본 연구는 산업용 확장 현실 콘텐츠의 사용성 및 품질 개선을 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 실질적인 산업 현장 적용을 위한 발전 방향을 수립하는 데 활용될 수 있다.
본 연구에서는 확장현실(XR)의 개념을 정의하고 산업별로 어떻게 응용되고 있으며 향후 어떻게 발전할지 살펴보고 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)과 혁신저항을 기반으로 사용자의 수용·저항 행동에 영향을 미치는 변수들이 어떠한 영향을 미치는지를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 본 연구에서 제안된 가설들을 검증하기 위해 PLS 구조방정식을 사용하여 각 잠재변수의 영향력을 확인하였다. 첫째, 개인 혁신성이 XR 기기에 대한 UTAUT2의 수용변수(성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, 가격 효용성)에 유의한 영향을 미치고 이러한 수용변수들은 XR에 대한 태도와 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, XR의 기술변화속도가 기능적, 경제적 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 소비자들이 인지하는 지각된 위험은 기술변화속도와 혁신저항을 매개하고 혁신저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, XR 기기에 대한 혁신저항은 수용에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 XR의 수용·저항에 관한 연구를 기반으로 개인 혁신성과 UTAUT2의 주요 변수들과 지각된 위험요인들이 기술변화속도와 혁신저항을 매개하고 어떠한 영향을 미치는지를 확장적·통합적으로 다루었다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다. 또한, XR과 같은 혁신기술이 시장확산단계로 나아가기 위해서는 새로운 기술·서비스에 대한 저항을 감소시키기 위한 전략을 소비자에게 제공하고자 하는 가치만큼 제시하는 것이 중요하다는 점을 시사하고 있다.
Optimizing text entry in extended reality (XR) is important. However, most studies have focused on inputting alphabetic characters, so there is still insufficient research on inputting Korean characters. As a follow-up to our previous research, this paper deals with the effects of keyboard layout and augmented position on Korean text entry in the XR environment. For this purpose, we developed a virtual keyboard environment using the representative Korean keyboard layout "Du-Beol-Sik" across three augmented positions: mid-air, physical planar surface, and palmar surface. After conducting an experiment, we analyzed the effects of keyboard layout and augmented position on text entry by comparing the results of our previous research (the effect of augmented position on text entry based on the international standard Korean keyboard layout 'Chon-Ji-In'). The analysis results confirmed that the virtual keyboard performed the best overall when augmented in mid-air regardless of the keyboard layout. It was also confirmed that the keyboard layout had little effect on text entry. Based on detailed analyses, we suggest directions for providing a virtual keyboard for Korean text entries in the future.
메타버스는 빠르게 발전하고 있는 현대적인 기술이다. 본 연구의 목적은 일반적인 관점뿐만 아니라 컴퓨터 비전의 관점에서 메타버스 기술을 조사하는 것이다. 제안 방법에서는 메타버스 주제와 연관된 컴퓨터 비전에 대한 철저한 분석이 수행되었다. 메타버스의 역사, 방식, 아키텍처, 이점과 결점 모두 포함되어 있다. 또한 메타버스의 미래와 이 기술의 적응하기 위해 해야 하는 단계들을 설명하고 있으며, 혼합 현실(MR), 증강 현실(AR), 확장 현실(XR) 및 가상 현실(VR)의 개념들을 간략하게 소개한다. 특히 본 연구에서는 컴퓨터 비전의 역할과 적용, 장단점, 그리고 미래 연구 분야에 대해 논의한다.
최근 확장현실(XR) 기술의 비약적인 발전으로 확장현실(XR) 기술을 활용한 교육훈련체계 개발 및 활용이 크게 늘고 있다. 특히 군사훈련 및 대테러 훈련과 같이 큰 위험성을 동반하고 많은 비용이 발생하는 분야에서는 확장현실(XR) 기술을 활용해 실제 훈련과 유사한 훈련환경을 조성함으로써 훈련성과는 높이고, 훈련에 소요되는 비용은 줄이며, 실제훈련에서 발생할 수 있는 안전사고의 위험을 최소화할 수 있는 확장현실(XR) 기반 모의훈련체계가 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 육군사관학교 주관의 콘소시움에서 기(旣)개발한 5G 기반 증강현실(AR) 통합 지휘통제플랫폼을 기반으로 대한민국 경찰의 테러상황 대응 능력을 향상시키기 위한 확장현실(XR) 기반 초실감 대테러 교육훈련체계 구축방안 및 효과 검증방안을 제안한다. 제안하는 체계는 초실감 콘텐츠 및 훈련 시나리오를 바탕으로 대테러 능력향상을 위한 개인 및 팀 단위 가상훈련이 가능하고, 나아가 모의훈련장 및 실제 작전현장과 연계하여 현장 지휘통제소로도 즉시 활용이 가능하다.
The educational benefits and potential of XR as a new medium are well recognized. However, there are still limitations in understanding the specific effects of XR compared to the more widely utilized representation of images on computer monitors. This study therefore aims to demonstrate the differences in effectiveness between the two technologies and to draw implications from a cognitive comparison of three-dimensional objects represented on a flat surface and virtually. The study was conducted a quantitative research method with an experiment involving two independent groups, and the results were tested using regression analysis. The results showed that for low-level, two-dimensional objects, the computer monitor method may be more effective, but above a certain level of complexity, the effectiveness of learning through the monitor tends to decrease rapidly. On the other hand, the group that used extended reality technology showed relatively high comprehension compared to the monitor group even as the complexity increased, and in particular, unlike the monitor group's rapidly decreasing comprehension level, the extended reality technology group showed a trend of decreasing comprehension with the level of complexity, suggesting the potential for compatibility and predictability in the use of technology.
본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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