인터렉티브 아트는 관람객들과 상호 작용을 전제로 예술 작품을 구현하는 것으로 가상성, 몰입성, 상호작용성을 특징으로 한다. 그에 따라 관람객이 작품으로 몰입하게 하는 연구는 매우 중요하다. 현재까지 인터렉티브 아트분야에서, 몰입을 측정하기 위해서는 주로 설문지나 인터뷰, 정신 생리학적인 방법을 이용하였다. 그러나 이 방법들은 작품 관람 이후에 진행되어져서 정확한 몰입 측정이 어려우며 작품 관람에 방해를 줄 수 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해서 모바일 기기와 카메라를 이용하여 관람객들의 동선을 파악하고 관람시간을 중심으로 한 몰입 측정 방법을 제안한다. 본 논문은 작품의 몰입 정도를 파악하는데 도움을 제공한다.
가상현실 콘텐츠 산업의 성장 측면에서 반드시 해결해야 할 중요한 과제인 사이버 멀미의 감소는 산업계는 물론 학계에서도 많은 관심의 대상이다. 하지만 사이버 멀미 현상에 대한 오랜 관심과 연구에도 불구하고 해결책은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 사용자가 몰입형 가상현실을 체험할 때 사이버 멀미를 효과적으로 측정할 수 있는 도구를 개발하여 사이버 멀미를 감소시킬 수 있는 방안을 마련함을 목적으로 한다. 먼저 선행 연구에서 사용한 사이버 멀미 측정 방법에서 사이버 멀미에 관련된 공통적인 요인을 분석하여 각각 하위 요소들로 도출하였다. 이를 토대로 몰입형 가상현실에서 효과적인 사이버 멀미 측정 평가 도구 모델을 제시하고자한다. 해당 평가 도구 모델을 사이버 멀미 감소는 물론 연구에 참고 되었으면 한다.
서비스품질이 차지하는 서비스 마케팅에서의 중요성과 관련하여 마케팅 분야에서는 다양한 논의가 있어왔으며, 서비스품질에 따른 고객만족의 원인과 결과를 파악하는데 많은 노력을 기울여 왔다. 이러한 선행연구의 이론적, 실증적 결과를 토대로 본 연구는 다양한 서비스접점에서 불가피하게 발생하는 서비스가 고객만족 나아가 관계 확대의 기초가 될 수 있는 신뢰, 몰입에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 두었다. 연구 방법으로는 호텔서비스품질과 관련된 지금까지의 선행연구를 토대로 호텔서비스 품질에 관한 이론적 모델을 제안하였고, 구조방정식모델(structural equation model)을 이용하여 연구의 모델 및 설정된 가설을 실증적으로 검정하였다. 또한 제안모델과 가설검정에 앞서 선행연구에서 개발된 관련 측정척도를 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis), 확증적 요인분석(confirmatory factor analysis), 항목-척도 상관관계, Cronbach ${\alpha}$계수 등 다양한 계량심리학적 평가방법을 통해 신뢰성과 타당성을 평가하였다. 실증분석 결과, 본 연구에서 제안한 가설적 모델은 만족스러운 것으로 판명되었으며, 제시한 5개의 가설 가운데 4개가 유의한 것으로 검증되었다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 고객이 호텔서비스 전달과정에서 지각하는 품질이 고객만족과 신뢰에는 강력한 정(+)의 영향을 미치나 몰입에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 고객들이 서비스 경험과 관련하여 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 높아지고 그들의 호텔을 위한 관계형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명을 통하여 인공지능, AR/VR, 빅데이터 등의 다양한 분야에서 급속하게 발전하고 있고, 그 중심에는 소프트웨어가 있다. 교육 분야에서도 기술의 발전을 뒷받침하기 위한 융합교육의 중요성이 강조되고 있는 상황으로, 소프트웨어 기술의 경쟁을 위하여 국내에서는 소프트웨어 개발 인력의 확보가 우선 되어야 한다. 그러나 과거 하드웨어 중심 사회와는 다르게 소프트웨어 기술 인력의 역할은 매우 중요한 사안이나, 기업이 필요한 인재상과는 거리가 있는 인력을 배출하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 증강현실 소프트웨어 전문가 양성을 위한 몰입형 교육 모델을 제시하고, 이를 기반으로 몰입형 증강현실 교육 모델의 프로그램과 관련된 질을 파악할 수 있는 평가지표를 제안한다. 제안 모델을 통하여 모델의 장단점을 파악하고, 교육 프로그램의 개선 방향 설정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 자아이미지 일치성과 대안 매력도와 같은 다양한 서비스 평가준거가 감정적 몰입과 지속적 몰입에 미치는 영향력을 살펴보고 이에 따라 고객충성도와 관련된 행동의도에 미치는 영향력의 차이를 파악하고자 하였다. 본 연구모델의 실증분석을 위해 설문조사를 실시한 결과, 자아이미지 일치성은 감정적 몰입과 지속적 몰입에 유의한 영향을 미쳤으며 지속적 몰입보다는 감정적 몰입에 더 큰 영향을 미쳤다. 하지만 대안 매력도는 두 가지 몰입에 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 감정적 몰입과 지속적 몰입은 모두 재구매의도, 구전의도, 고가지불의도의 세 가지 점포충성도 행동의도에 유의한 영향을 미쳤다. 특히, 감정적 몰입은 지속적 몰입보다 구전의도와 고가지불의도에 대해 더 큰 영향력을 미친 반면, 지속적 몰입의 경우에는 감정적 몰입보다 재구매의도에 더 큰 영향력을 미침을 알 수 있었다.
게임이 기획, 그래픽, 프로그램의 복합적 기능을 가진 콘텐츠이지만 특별히 수준 높은 그래픽 데이터는 이용자의 만족도, 몰입 등에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 영역이다. 그러나 아직 국내외에 게임 그래픽 데이터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 마련되어 있지 않다. 이에 따라 본 논문에서는 게임 그래픽 데이터의 품질 평가를 위한 지표를 개발하는 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스는 그래픽 데이터의 품질 평가 영역 추출을 위한 방법과 세부 평가 지표 마련을 위한 평가 항목 추출방법들로 구성된다. 본 연구 결과는 고품질 게임 개발을 위한 품질평가 지표 개발에 적용될 것이며 관련 분야의 품질평가 모델 개발의 참조 모델이 될 것이다. 향후 본 연구는 국내외 게임 그래픽 데이터의 품질평가 표준안 설계 개발로 진행될 예정이다.
지속적인 성장을 거듭하고 있는 온라인 게임은 사회적 상호작용과 집단 경쟁 등 스탠드 얼론(stand alone) 게임에서는 느낄 수 없는 새로운 재미를 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 온라인 게임 플레이의 경험 중가장 핵심적인 주제인 재미에 대한 연구는 휴리스틱한(heuristic) 연구에 머물고 있다. 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하고, 게임플레이의 재미에 대한 과학적인 평가를 위해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제시하고, 그 유용성을 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구는 동기이론, 몰입(Flow) 이론, 기존의 문헌연구와 설문조사를 통하여 온라인 게임의 핵심적인 재미 요소를 도출하였다. 도출된 20여개 의 요인들을 매트릭스 분석을 통해 범주화하고, Ermi & Mayra(2005)의 게임플레이 경험 모델에 통합하였다. 다양하고 정성적인 평가기준을 체계화하기 위해 AHP(Analytical Hierarchy Process) 이론에 입각하여 감각적 재미, 도전적 재미, 상상적 재미, 사회적 상호작용의 재미의 4개 측면을 포함하는 계층분석도를 구성하였고, 게임업계 전문가들의 검토와 중요도 평가를 통해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 의해 구성된 설문문항을 3개 MMORPG를 즐기고 있는 이용자 87명을 대상으로 평가한 결과, WOW, Aion, Lineage2순으로 각각 75.247점, 68.649점, 62.205점을 얻어냈다. 이러한 평가 결과는 현재 MMORPG 중에서 가장 높은 시장점유율과 매출 실적이 좋은 WOW를 가장 재미있는 게임으로 선정하였고, Aion과 Lineage2도 현재의 시장 점유율과 매출 실적과도 정확하게 일치하고 있다. 이러한 결과로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델의 유효성이 검증되었다. 본 연구의 결과는 가장 재미있는 게임의 선정뿐만 아니라 각 게임의 재미 요소별 강약점을 분석하여, 왜 어떤 게임은 성공적이며, 다른 게임들은 그렇지 않은가에 대한 이해를 제공할 수 있다. 결론적으로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델은 어떤 게임이 가장 재미있는 게임인지를 선정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 보다 구체적인 재미 요소별 분석을 가능하게 하여 보다 재미있는 온라인 게임을 개발하는데 기여할 것이다. 그러나 다른 장르까지 확장하여 활용하기 위해서는 후속 연구가 뒷받침되어야 한다.
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
VR 기술의 발전은 다양한 분야에서 사용자에게 몰입감 있는 가상 현실 경험을 제공하지만, VR기기 내부에 사용자의 생체 데이터 및 금융정보와 같은 민감한 정보들이 저장되어 새로운 보안 문제를 야기하고 있다. 이에 따라 PIN, 패스워드 등과 같은 기존의 인증 방식이 VR 기기에 적용되고 있지만 이들은 shoulder-surfing attack 공격 취약하며 VR 환경에서 사용하기에 불편한 인터페이스를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이상 탐지 모델을 활용하여 외부 추론 공격에 강인하며 VR 환경에 적합한 사용자 행위 기반의 VR기기 사용자 인증 모델을 구현한다. 특정 task를 수행하는 동안 사용자의 행위 데이터를 수집 및 feature 데이터를 추출하고, 정상으로 라벨링 된 사용자의 데이터로 이상 탐지 머신러닝 모델들을 학습 후 정상 데이터와 비정상 데이터를 이용하여 인증 모델의 성능을 평가하였다. OC-SVM이 87.72%의 F1-score로 세 모델 중 가장 높은 성능을 보임을 확인하였으며, 향후 인증 모델 성능 향상을 위한 계획을 제시하였다.
정치캠페인에서 유권자들의 표심(share of mind)을 읽는 중요성이 증가함에도 불구하고 인게이지먼트(engagement)를 정치캠페인 관점에서 분석한 연구가 없다. 따라서 본 연구의 목적은 인게이지먼트적 관점에서 정치캠페인의 후보자 몰입(immersion)에 대한 질적지표인 정치인게이지먼트 지수(Political Engagement Index : PEI)산출을 통해 정치광고홍보 전략을 위한 과학적 자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 2012년 12월 19일 제 18대 대통령선거에 출마했던 A, B 두 후보자를 대상으로 삼았다. 설문지 응답 대상은 이번 대선에서 이외로 투표 참여율 낮은 젊은 층에게 설문하였다. 본 연구는 광고, 홍보, 정치여론과 시청률 등의 정량적 평가를 뛰어 넘어 질적 내용분석이 갖는 제한점을 보완하고자 하는 정성적 평가이다. 평가속성은 8개 유목에 PEI는 0~100점 사이에 분포하도록 설계하여 PEI 가 50 이상이면 보통 이상의 몰입, 50 이하면 보통 이하의 몰입도 의미하도록 했다. 본 연구의 모형은 정치캠페인전략의 방법론적 연구발전에 기여하게 될 것이다. 또한 향후 각 정치캠페인의 선거전략에서 이를 마이크로 타깃팅으로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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