• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.23-32
• /
• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.709-714
• /
• 2018

가상현실(Visual Reality) 기술은 사람들의 흥미를 유발하며 그 관심으로 점점 발전하고 있다. VR 기술은 게임, 애니메이션, 교육 등 다양한 시장에서 활용되고 있다. 하지만 VR영상을 체험한 후 영상을 보내는 기기와 영상을 재생하는 HMD 등의 하드웨어 간의 지연시간 때문에 어지러움, 두통 등 멀미현상을 겪는 사람들이 많았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 어트랙션의 이동보다는 환경에 주목하여 경로에 존재하는 구분선을 근접센서로 검출하여 사용자의 운동에 따른 경로 위의 위치를 정확히 계산한다. VR 영상과 사용자의 위치를 동기화하므로 사용자의 위치오차가 0.2%로 개선되었다.

• 감성과학
• /
• 제18권1호
• /
• pp.27-38
• /
• 2015

전정안구반사(VOR; vestibulo-ocular reflex)는 머리가 움직이는 동안 안정된 망막상을 얻기 위해 일어나는 안구의 보상적 움직임이다. 망막정보와 전정신호가 감각갈등(sensory conflict)을 일으키면 멀미가 일어나며, VOR 이득(gain)이 변한다는 것이 알려져 있다. 본 보고에서는 VOR을 측정할 수 있는 실용적이고 저렴한 시스템을 LabVIEW와 Arduino를 이용하여 구현하였다. 그리고 이 시스템을 사용하여 VOR의 특징적 변화를 두 가지 실험을 통해서 측정하였다. 실험 1에서는 자기회전검사법을 이용하여 실험참가자(n = 4)의 수평 및 수직 전정안구반사의 특성을 살펴보았다. 실험 2에서는 가상환경 하에서 실험참가자(n = 8)가 정지된 화면을 볼 때와 사이버멀미(cybersickness)를 경험하는 3D 가상주행 영상에 노출되었을 때의 머리 움직임과 안구 운동을 측정하였다. 그 결과, 가상주행을 경험할 때 특징적인 머리 움직임과 안구 운동이 측정되었다. 본 보고에서 소개한 전정안구반사 측정 시스템은 가상환경에서의 사이버멀미 경감을 위한 심리생리학적 연구에 기여할 수 있을 것이다.