본 연구에서는 시각적 동요를 기반으로 하는 선박운항 시뮬레이터(ship handling simulator)에서 시뮬레이터 멀미 설문(SSQ, simulator sickness questionnaire)과 압력 중심(COP, Center Of Pressure)을 이용하여 시뮬레이터 멀미(simulator sickness)를 계측할 수 있는 기법을 제안한다. 실험을 위하여 선박운항시뮬레이터에서 피실험자가 시각적 동요에 노출되도록 하였고 해상상태(sea state)를 3단계로 바꾸어 가며 실험을 수행하였다. 시각적 동요 노출의 직후에 피실험자는 SSQ를 통하여 실험동안의 자각증상에 대한 설문을 작성하였고, 시각적 노출중에는 지면반발력계를 이용하여 피실험자의 COP를 측정하였다. 시각적 동요, SSQ, 그리고 COP의 데이터 분석을 통하여 시뮬레이터 멀미와 피실험자의 COP 사이의 연관성을 고찰하였다. 실험 및 분석을 통하여 해상상태에 따른 SSQ 점수와 피실험자 COP에 대한 각각 관계식을 제시하였고, 피실험자의 종방향 COP가 시뮬레이터 멀미 계측을 위한 지수로 활용될 수 있음을 보였다.
메타버스의 시대가 다가옴에 따라 해결해야 하는 난제가 있다. 그 중 '사이버 멀미'는 VR 기술이 주목받기 시작한 2016년부터 현재까지 VR의 대표적인 문제점이다. 감각 갈등이론에 따르면 멀미는 지각되는 운동 방향 정보와 기댓값이 같지 않을 때 유발한다. 본 논문은 뇌인지와 사이버 멀미의 상관관계에 대해 이론적으로 탐구하고, 이를 바탕으로 사용자의 몰입도가 멀미 증상에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. SSQ 실험을 통해 카메라의 회전 값이 시청자의 사이버 멀미 증상을 악화시킨다는 점과 시청자가 해결해야 할 시각적·변속적 미션을 줌으로써 게임의 몰입도를 높여 사이버 멀미를 완화할 수 있다는 사실을 입증하였다. 본 연구는 VR 리듬 게임인 "beatale"을 개발하는 과정 중 사이버 멀미 문제를 해결하고자 진행되었으며, 해당 프로젝트 개발뿐만 아니라 향후 VR 콘텐츠 제작 시 사이버멀미를 개선하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.
Cyber Sickness, which occurs when using Virtual Reality contents, is the most serious problem in immersive Virtual Reality contents. The purpose of this study is to identify the effects and causes of graphic environmental factors on Cyber Sickness in Virtual Reality contents. To this end, cyber sickness experiments were conducted according to the light source and material settings, which are most commonly used in graphical environmental elements. Cyber Sickness measurements were based on the Simulator Sickness Question(SSQ) tool to derive an index that causes Cyber Sickness As a result of the analysis, the smaller the surface roughness, the higher the degree of Cyber Sickness, and the smaller the surface roughness, the smoother the surface of the 3D object, and many specular reflections from the light source occurred, which was confirmed to be the cause of great Cyber Sickness.
소집단 실험활동에서 학생간 질문의 유형과 빈도를 파악하기 위하여, 서울소재 여자중학교 1학년 학생 5명의 실험수업을 관찰하고 관찰학생을 면담하였다. 소집단 실험활동에서 학생간 질문을 분석한 결과, 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높았다. 정보형 질문의 대부분은 실험과정이나 결과를 묻는 절차질문이었다. 사고형 질문의 대부분은 결과를 해석하면서 잘 이해되지 않은 부분에 대하여 설명을 요구하는 이해질문이었다. 드물게 변칙발견질문이 제기되었으나 학습을 위한 토론으로 이어지지 않았다. 그리고 2인1조로 활동을 한 경우에 5인1조의 경우보다 응답률이 높았고, 도움을 받는 질문의 비율도 높았다. 2인1조 활동에서는 성취도가 상대적으로 낮은 학생이 질문하고 성취도가 높은 학생이 응답하는 경향이 두드러졌다. 또 구성원의 성취도 차이가 큰 조에서는 질문의 빈도가 낮게 나타났으며, 구성원의 성취도 차이가 적은 조에서는 성취도에 따라 질문 유형의 차이가 나타났다. 결론적으로 소집단 실험활동에서 제기되는 학생간 질문은 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높으며, 구성원의 수가 적을 때 응답을 통해 도움 받는 질문의 비율이 높았다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.
본 논문은 자동차 핸들과 가속 페달로부터의 온라인 사용자 입력에 따라 Virtual Reality (VR) 환경에서 인공적인 바람을 생성하는 상호작용형 윈드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 레이싱 자동차 VR 응용 콘텐츠에서 세 방향으로부터 불어오는 바람으로부터 촉감을 느끼도록 하기 위해 머리장착형 디스플레이(Head-Mounted Display: HMD)와 세개의 선풍기로 구성된다. VR 멀미를 개선하는 것에 대한 바람의 효과성을 평가하기 위해, 본 논문은 멀미에 대한 가장 기본적인 척도 중의 하나인 SSQ (simulator sickness questionnaire)를 도입한다. 13명의 피험자들을 대상으로 바람이 있는 경우와 그 다음 그렇지 않은 경우 또는 그 역으로 레이싱 자동차 콘텐츠에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과는 인공적인 바람을 사용하는 경우 긍정적인 사용자 경험을 제공하면서 명확하게 멀미를 개선하는 것을 보여주었다.
가상현실 시장의 규모는 해마다 성장하고 있으나 가상현실에서 일어나는 사이버 멀미는 아직까지 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 가상현실 콘텐츠에서 일어나는 사이버 멀미와 시선 유도와의 관계에 대해 실험을 통해 결과를 도출하였다. 시선추적기법을 활용하여 시선의 움직임이 사이버 멀미와의 관계를 파악하였다. 시선 유도가 사이버 멀미에 영향을 미치는지 알아보기 위해 두 그룹으로 나누어 실험하였다. 또한 사이버 멀미가 성별에 따라 다른 결과를 보이는지 확인하기 위해 두 그룹을 나누어서 결과를 분석하였다. 사이버 멀미를 측정하기 위해 SSQ설문을 사용하여 분석하였다. 두 가지 방법을 통해 시선 유도와 사이버 멀미와의 관계를 파악하고자 하였다. 실험의 결과 명확한 시선의 유도가 시선의 집중이 일어나게 하였으며 카메라의 회전을 통한 사이버 멀미에 효과가 있는 것으로 나타났다. 사이버 멀미를 완화하기 위해서는 시선 유도연출을 통해 시선의 집중을 하게 하는 것이 사이버 멀미에 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이 결과가 가상현실을 이용해서 제작하려는 제작자들에게 사이버 멀미를 완화할 수 있는 하나의 방법으로 사용되어 콘텐츠 제작에 도움이 되기를 기대한다.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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