탄소중립시대에서 수력발전과 같은 대규모 프로젝트를 진행하기 위해서는 대중의 동의가 필수적이다. 일반적으로 댐이나 하천시설과 같은 수공시설물을 설계할 때는 사전에 수치해석을 통해 시설물 자체 혹은 시설물로 인한 영향을 분석한다. 특히 국내 수공시설물은 홍수대응을 위해 건설되며 HEC-RAS와 같은 수치해석 프로그램을 사용한다. 이는 정확한 데이터 값을 제공하지만 데이터로만 대중을 설득하는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 및 침수대응 분야에서의 메타버스 활용성을 고찰하고자한다. 일종의 메타버스인 Cities: Skylines을 이용하여 시각적 효과를 강조하고 보기 쉬운 데이터를 제공함으로써 메타버스의 적용가능성을 확인하였다. Cities: Skylines의 기능과 한계점을 검토하였고 국내의 도시를 메타버스 상 구현한 후 가상의 홍수시나리오를 적용하였다. 국내에 기구축되어 있는 침수예상도와 Cities: Skylines의 시나리오 적용 결과를 비교하였다. 메타버스 상에서는 현실그대로의 도시와 인구를 구현함으로써 발생한 재난상황 뿐만 아니라 재난이후의 사회재난의 확산 상황을 확인할 수 있다. 이를 통해 대책방안 등을 가상으로 구현해 볼 수 있다. 향후 이러한 사회인문학적인 데이터도 함께 검증된다면 도시침수 대응을 위한 전반적인 과정을 모델화할 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업혁명의 기술발전과 환경의 변화로 메타버스 플랫폼을 활용한 활동이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 메타버스 플랫폼에서의 사용자 인터페이스 특성을 비교하여 혼합현실과 증강현실 등 다양하게 구현되고 있는 인터페이스를 서비스, 공간 이용행태의 분석을 통해 특성을 도출하여 유형화 하였다. 혼합, 확장된 공간으로서의 메타버스 개념을 이해하기 위해 공간의 변화 양상을 고찰하고 라이프스타일, 기술 변화를 관점으로 분석하였다. 세계적으로 가치 있는 기업으로 선정된 '빅테크'(Big Tech)사례를 중심으로 조사하여 메타버스 플랫폼의 인터페이스는 인간의 감각을 확장시켜 경험하게 하는 방식으로 다변화되고 있음을 알 수 있었다. 도출된 특성을 바탕으로 Simulatracing, Immersense, Tranconnect, Explorience interface의 네 가지 유형으로 재분류하였으며, 이러한 특성을 반영하여 메타버스에서의 확장된 공간 경험을 구현할 수 있는 디자인 분야의 활용 방향성을 제시하는 것에 목적이 있다.
본 논문에서는 현장학습 경험의 신뢰성 있는 수행내용을 보장하기 위해 블록체인 기반 NFT 보고서를 제안하였다, 확장현실(extended reality, XR)과 연계한 모바일 IP 기반의 메타버스에서 체험한 활동 내역의 검증으로 학생의 사용자 ID 인증을 위한 다중 생체정보에 의한 ID 식별(MFA)과 관리가 가능할 수 있다. 이때, 메타버스에서 가상의 확장현실 학습과 실제 현장학습 체험을 연계하여, 스마트 현장 학습용 체험시설에서 체험학습 학생들이 재미있는 실천적 경험을 유도할 수 있도록 다양한 퀘스트와 인센티브(지역 토큰 등)를 제공할 수 도 있게 된다.
가상의 세계인 메타버스를 구축하는 기술은 가상증강현실과 전자통신기술이 기반을 이루며, 하드웨어와 소프트웨어 등 여러 학문분야가 융합된 기술적 특성을 가지고 있고, 4차 산업혁명 발전에 주도적 역할을 할 기술이다. 메타버스는 아바타를 통해 사용자들이 놀이, 업무, 소비, 소통 등 각종 활동을 할 수 있는 플랫폼으로 비대면 사회에 새로운 산업으로 자리매김을 하고 있다. 본 논문에서는 메타버스에 대한 관심이 증가하면서 신 시장을 창출할 미래 유망 산업으로 발전이 기대되고 있는 가운데 메타버스의 활용분야를 살펴보고 미래 메타버스 산업에 대한 발전방향에 대한 고찰을 하고자한다.
Haein Lee;Hae Sun Jung;Seon Hong Lee;Jang Hyun Kim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2334-2347
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2023
Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.
Purpose This study aims to identify the factors that form the social identity of metaverse community users and to investigate the processes that influence engagement behavior. Specifically, this study is to verify the structural relationship between socio-technical factors and social identity of metaverse community. Furthermore, we would figure out the role of psychological ownership and virtual assets in engagement of metaverse community members. Design/methodology/approach Hypotheses were derived through literature research and a survey was conducted for users of the metaverse community. 357 collected responses were analyzed for the structural equitation modeling(SEM) with AMOS 24.0. Findings As a result of the study, all of the proposed hypotheses were supported. As a result, it was found that technical and social perceptions of the metaverse community platform had a positive effect on social identity. Social identity affects the intention to engage in the metaverse community through psychological ownership, and its influence is reinforced by the perceived value of virtual assets.
This study aims to analyze consumer perceptions of the metaverse platform and luxury fashion brands in relation to consumer lifestyles, thereby providing foundational data for future marketing strategies of fashion brands using the metaverse. A survey on the lifestyle and perceptions of the metaverse, as well as on luxury fashion brands, was conducted among 300 men and women between their 20s and 40s. Statistical analyses included frequency analysis, cross-tabulation, chi-square (χ2) analysis, factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and Duncan's post-hoc test. Factor analysis of the participants' lifestyles revealed five distinct types: "Indifferent," "Social, individual, and leisure-oriented," "Trend-leading and brand-oriented," "Appearance and fashion-oriented," and "Self-improvement-focused and individualistic" types. The analysis of luxury fashion brand perceptions based on lifestyle types showed that the "Trend-leading and brand-oriented" type had higher awareness and preference for brands such as Gucci, Burberry, and Balenciaga, while the "Indifferent" type showed lower levels of awareness and preference. Regarding brand perception related to luxury fashion brand content experiences within the metaverse, Gucci, Burberry, and Balenciaga showed consistent results across all types. Specifically individuals classified under the "Trend-leading and brand-oriented" category exhibited higher awareness and preference for these brands within metaverse experiences, while those categorized as "Indifferent" displayed comparatively lower levels. Therefore, digital marketing strategies targeting consumers under the "Trend-leading and brand-oriented" category are expected to be highly effective for luxury fashion brands. This study is poised to contribute to the expansion of the marketing landscape within the metaverse virtual world for fashion.
Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.119-126
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2023
This study explores the convergence of metaverse and short-form content, proposing a new approach for viewing short-form content with a vertical aspect ratio on a metaverse platform and within a virtual museum. Short-form content has gained popularity due to the snack culture and is proving to be advantageous in e-commerce. By studying the relationship between vertical ratio screens and gaze, we confirm the effectiveness of vertical ratio short-form content in providing immersive experiences and fostering sharing and communication. The proposed virtual museum offers opportunities for innovative businesses to market through fandom. This research highlights the value of vertical proportion short-form content and its significance in the convergence of metaverse and short-form content. It aims to contribute to industry development, provide new creative directions, enhance personal visual experiences, and expand applicability in related fields.
The recent development of metaverse-related technology has led to efforts to overcome the limitations of time and space in education by creating a virtual educational environment. To make use of this platform efficiently, applying learning analytics has been proposed as an optimal instructional and learning decision support approach to address these issues by identifying specific rules and patterns generated from learning data, and providing a systematic framework as a guideline to instructors. To achieve this, we employed an inductive, bottom-up approach for framework modeling. During the modeling process, based on the activity system model, we specifically derived the fundamental components of the learning analytics framework centered on learning activities and their contexts. We developed a prototype of the framework through deduplication, categorization, and proceduralization from the components, and refined the learning analytics framework into a 7-stage framework suitable for application in the metaverse through 3 steps of Delphi surveys. Lastly, through a framework model evaluation consisting of seven items, we validated the metaverse learning analytics framework, ensuring its validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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