신현주

HMD기반 패스스루 환경에서 동영상 콘텐츠 시청 시 불편성 평가 실험 제안

서론

1-1. 시장조사 하드웨어 & 소프트웨어

1-2. 연구제안

연구배경

2-1. 디바이스에 대해서

2-2. 패스쓰루에 대해서

2-3. 마이크로 소프트 MRTK

2-4. 팔로우 클래스

2-5.동영상 시청 환경에 대해서

변수 설정
연구 방법

4-1. 예비 실험

4-2. 본 실험

실험 세팅 & 프리테스트
향후 방향

시장 조사

하드웨어

구글 "프로젝트 아이리스"

메타"프로젝트 캄브리아"

마이크로소프트" hololens2

많은 기업들은 AR(증강현실)을 기반으로 한 디바이스들을 개발하고있다. 대표적인 것중 하나로 마이크로 소프트에서 나온 홀로렌즈와 같은 HMD(Head Mounted Display)형 기기가 있다. 이것에 맞추어 AR환경에 맞는 어플리케이션들이 개발되고 있다.

소프트웨어

나이언틱"포켓몬 고"

마이크로소프트"MRTK"

어도비"Areo"

AR 환경 게임"Cubism in AR"

AR 환경에 맞는 애플리케이션들이 개발되고 있으나 아직 일반 소비자들을 위한 증강현실 애플리케이션들은 스마트 폰을 중심으로 만들어지고 있다. 스마트 폰을 기반으로 하는 AR 애플리케이션은 헤드마운트 기반의 애플리케이션과 분명한 차이를 가지고 있다.

연구 제안

HMD형 애플리케이션의 개발은 기존의 애플리케이션 설계방식과 달라 기존의 스마트폰 애플리케이션 설계 방식으로는 많은 시행착오가 있을 것이다.

특히 스마트폰에서 가장 많이 사용하는 콘텐츠 중 하나인 동영상 시청은 AR환경에서도 가장 중요한 요소라고 예측된다. AR환경에서 동영상을 시청할때 사용자에게 영향을 끼치는 여러가지 요인 중에 불편성에 대해서 집중적으로 평가하려고 한다.

연구 배경

메타 퀘스트 2

헤드 마운트 형 장치를 선정할 때 보급률이 가장 높은 메타의 퀘스트2를 기준으로 잡았다. 2022년 현재 전세계적으로 메타 퀘스트2의 판매 수는 약 460만대로 역대 헤드 마운트형 디바이스에서 가장 높은 판매량을 보유한 기기이다.

패스스루(Passthrough)

패스스루는 메타 퀘스트2에서 제공하는 AR 환경이다. 패스스루의 가장 큰 특징은 다른 AR 디바이스와 다르게 사용자의 시야를 완전히 차단한 상태에서 4대의 카메라를 통해 주변 환경을 인식한 후 스크린에 출력하여 사용자에게 보여주는 방식이다.

외부 카메라는 적외선 카메라로 사용자에게 흑백 화면을 보여준다. 그와 동시에 손 추적 기술을 이용한 손 제스처 상호작용이 가능하다. 이러한 방식의 장점으로는 다른 AR 디바이스에서 사용하고 있는 HUD (Head Up Display) 방식에 비하여 3D 오브젝트를 선명하게 볼 수 있다. 반면에 외부 카메라의 한계로 인해 주변 환경을 흑백으로 밖에 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다.

MRTK 환경

MRTK는 마이크로소프트가 홀로렌즈를 개발하면서 만든 핸드 제스쳐 기반의 오픈 API이다. HoloLens에서 뿐만 아니라 메타 퀘스트2 등 다양한 AR환경에 적용이 가능하여 실험 개발할 때 사용하기 적합하다고 판단하였다. 또한 가상 오브젝트를 조작하는 방법 또한 문서로 세분화 되어 있어 AR 환경에 대해 정의 할때 사용하였다.

팔로우 클래스 (Flow Class)

팔로우 클래스는 가상 오브젝트에 적용할 수 있는 설정 값이다. 이 설정이 적용된 가상 오브젝트는 추적대상으로 지정된 물체나 사람을 따라다니게 된다. 세부설정에 따라 추적 정도를 느슨하게 설정하는등 다양한 효과들을 낼 수 있다.

승용차 운전자석 불편함 측정 평가 연구 방식 설명 그림

불편성(Irritate)

불편성(Irritate) 같은 경우 다양한 분야에서 측정하는 척도이지만 특히 자동차 운전자에 대한 불편성 연구가 활발하게 진행 되고 있는것으로 조사되었다. 그리고 실험에 방식 또한 가장 유사하게 진행 될것이라고 생각되는 논문들을 추려내어 레퍼런스로 잡았는데, 현대자동차에서 진행한 승용차 운전석 불편함의 객관적 평가 방법 제시(2021 김동현 외 3명)에서 불편함의 척도를 객관적이 파라미터 값과 설문지를 활용해서 측정하는 방식을 진행하였다. 이 중에서 설문지의 형태를 진행하는 방식을 차용하였다.

변수 설정

동영상 변수

다양한 변수값에서 동영상을 보여주는데 같은 영상을 보여주면 동영상이 학습되어서 원하는 실험값을 얻지 못할 것이고, 너무 다른 영상을 보여주는 것 또한 실험의 일괄성을 잃을 것이라고 판단했다. 따라서 동영상의 포멧이 일정하면서 내용이 다른 동영상을 찾았다.

선정한 동영상으로 유튜브에 '1분만'이라는 채널로 선정하였는데 그 이유로는 각 동영상 마다 영상 길이가 1분으로 일정하고 각 동영상 마다 주제가 달라서 실험을 의도하는데로 이끌 수 있다고 판단했다.

크기 변수

절대적인 크기가 아닌 메타 퀘스트2의 화면 크기의 비례로 설정하였다.

위치 변수

오브젝트의 위치는 우상단, 좌 상단, 우 하단, 좌 하단에 배치하였다.

팔로우 클래스 각도 변수

오브젝트가 시선에 맞춰 움직임이 활성화되는 각도로 고개 움직임의 임계치 이전에는 팔로우 클래스가 활성화 되지 않고, 임계치를 초과하는 사용자의 움직임이 있어야만 오브젝트의 팔로우 클래스가 활성화 된다.

연구 방법

연구 모형

각 3가지 변수들에 대하여 위치변수 (우 상단, 우 하단, 좌 상단, 좌 하단), 크기 변수 (10%, 5%, 1% 메타 퀘스트2 화면의 비율), 각도 변수(10°, 1° 시선의 움직임)를 하나씩 적용시킨다. 그외 적용 되지 않는 변수는 중앙 값으로 판단된 값으로 설정한다.

피험자에게 메타 퀘스트 2를 씌우고 각 변수 별로 약 30m 원형 코스를 걷게 한다. 피험자가 걷는 도중 연구자는 피험자에게 설문을 진행한다.

설문에 대한 응답들을 종합하여 각각의 변수에 대해서 F테스트와 사후 테스트(Duncan test)를 진행한다. 가장 상위에 있는 결과값에 해당하는 변수들을 다시 조합하여 위와 같은 실험을 재 진행한다. 이를 통해 변수의 조합중 가장 불편함이 적은 변수값을 찾는다.

연구 질문 설정

동영상의 위치에 따라 사용자의 불편함의 차이가 있는가?

h0: 동영상의 위치에 따라 사용자의 불편함의 차이는 없다.

h1:동영상의 위치에 따라 사용자의 불편함의 차이가 있다.

동영상의 크기에 따라 사용자의 불편함의 차이가 있는가?

h0: 동영상의 크기는 사용자의 불편함의 차이는 없다.

h1: 동영상의 크기는 사용자의 불편함의 차이가 있다.

동영상 움직임 활성화 임계 각도에 따라 불편함의 차이가 있는가?

h0:동영상 움직임 활성화 임계 각도에 따라 사용자 불편함의 차이는 없다.

h1: 동영상 움직임 활성화 임계 각도에 따라 사용자 불편함의 차이가 있다.

설문지 제작

실험의 특성 상 사용자가 시연중에 질문을 해야 되서 질문을 많이 할 수없는 단점을 가지고있다. 이를 극복하기 위해 문항의 스케일을 4점으로 진행하여 중앙 값을 삭제하였다.

인구통계학적 & HMD(핸드제스쳐)숙련도에 대한 질문 (1회)
불편함 특성 구분 (각 케이스별 질문)

실험 프로그램 제작

왼손 인터페이스

왼손에 메뉴는 실험의 케이스들을 선택할 수 있는 창이 나오도록 설정하였다.

오른손 인터페이스

오른손 같은 경우 동영상 플레이, 정지, 창 종류같은 조절 기능의 인터페이스로 설정하였다.

실험 레퍼런스 영상

프리 테스트

해당 설문지와 프로그램을 통해 프리테스트를 3명에 대해서 진행 하였다. 그리고 실험 설계에 대해서 인터뷰를 통해 이슈들을 정리 후 목록화를 진행하였다.

기기 세팅에 대한 이슈

오큘러스 장비의 특성상 두상에 따라 끈을 조절해야되고, 눈 사이의 거리(ipd)를 3단계에 맞출 필요가 있다. 보완점으로 좀더 편안한 착용 방식을 가진 악세서리를 진행하고, 피험자들이 장비를 착용하기전에 눈동자 사이 거리를 측정하여 세팅해주는 방식이 필요할 것이다.

핸드 트래킹에 대한 이슈

핸드 트래킹 같은 경우 처음 익숙해지는 시간이 필요한것으로 나타났다. 경우에 따라선 시간을 따로 준비해 코칭 시간이 필요 한것으로 나타난다.

실험 시간에 대한 이슈

원래 목표로 했던 케이스는 9개로 각 동영상을 시청하면서 설문을 진행한다면 헤드셋을 낀 상태로 각 문제당 3분 이상으로 약 30분의 시간이 걸린다. 그에 따라 피로감을 호소하는 피험자가 있었다. 따라서 실험 케이스의 숫자를 조절하거나 케이스를 나누어서 진행해야 될 것이다.

케이스에 대한 이슈

여러가지 케이스중에 특히 위치 케이스에 대해서 상단과, 하단 위치의 차이가 크지 않다는 의견이 많았다. 추가적인 리서치를 통해 케이스를 수정하는 방향으로 진행 할 것이다.

향후 방향

우선, 프리테스트에서 나온 이슈들을 정리해서 수정을 거칠 것이다.

또한 메타 퀘스트2의 한계점으로 증강현실에서 가장 큰 특징인 다양한 외부 환경에 대한 변수를 연구 계획에 적용하지 못하였지만, 더 나은 디바이스가 나온다면 외부환경에 대응할 수 있는 변수 계획을 추가해 나가는것을 목표로 할것이다.

다양한 AR 환경에 맞는 깊고 포괄적인 연구가 필요하다고 판단했다. 덧붙여 이미 연구가 활발한 VR인터페이스의 불편성 평가를 AR 인터페이스 불편성 평가에 응용하는것도 필요하다고 생각된다.

또한 MRTK의 팔로우 클래스 뿐만 아니라 다른 오브젝트 속성에 대한 평가도 필요하다. 이러한 평가 값은 AR 애플리케이션 디자인을 진행할 때 인터페이스의 속성에 따라 데이터의 위치, 종류, 세부설정의 가이드라인 역할을 할것이라고 기대된다.

감사합니다!

참고 문헌
• Andrew, M(2022, Jan 12). 10 Augmented Reality Trends of 2022.https://mobidev.biz/blog/augmented-reality-trends-future-ar-technologies

• Cdiaz-MS, Kurtis, RogPodge, Polar-kev(2022, April 08). Microsoft MRTK 2.7 UX building blocks Solver overview. https://docs.microsoft.com/en-us/windows/mixed-reality/mrtk-unity/features/ux-building-blocks/solvers/solver

• Jie Ren, Chun Yu, Yueting Weng, Yuanchun Shi, Chengchi Zhou (2020). Understanding Window Management Interactions in AR Headset + Smartphone Interface. Tsinghua University, Beijing, China.

• Nielsen, J. (1994, April). Usability inspection methods. In Conference companion on Human factors in computing systems (pp. 413-414) doi:259963.260531

• 김동현, 박승원, 최준원, 김한성 An Objective Evaluation Biomechanical Method of Seat Discomfort to Sedan Driver's Seat During Long-term Driving 2021, vol.40, no.4, pp. 221-233 (13 pages)

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