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.
육군은 교육훈련 효과를 향상시키기 위해 노력을 경주하고 있다. 그러나 실제 훈련 시 많은 제한사항으로 인해 실전적인 교육훈련이 제한된다. 이러한 제한사항을 극복하기 위해 가상현실 기술을 활용하고 있다. 가상현실 기술은 다양한 유형으로 발전하고 있으며, 육군은 비용 대 교육효과를 고려하여 가상현실 훈련체계를 도입할 필요가 있다. 육군은 실제 장비와 유사하게 제작된 고비용의 시뮬레이터형을 주로 사용하고 있다. 최근에는 HMD(Head Mounted Display, 이하 HMD)를 착용한 저비용의 몰입형 가상현실 훈련체계도 사용 중이다. 본 연구는 육군 방공학교에서 운영중인 시뮬레이터형과 몰입형 가상현실 훈련체계에 대한 비용 대 교육효과를 분석한다. 연구 방법은 첫 번째, 계층적 분석기법(AHP : Analytic Hierarchy Process, 이하 AHP)으로 교육효과를 분석한다. 두 번째, 비용은 가상현실 훈련체계의 제작 비용을 적용하여 비용 대 교육효과를 분석한다. 분석결과, 비용 대 교육효과는 몰입형이 시뮬레이터형보다 3.4배 높은 것으로 확인되었다. 이번 연구결과를 통해 가상현실 훈련체계의 비용 대 교육효과 분석을 위한 기초자료로 활용이 가능 할 것이다.
기후변화, 도시화 등 다양한 요인에 의하여 도시 침수 위험성은 더욱 커지고 있다. 높은 인구밀도와 더불어 학교, 병원 등 인프라가 집중된 도시지역의 경우 대규모 홍수가 발생할 경우 수많은 인적, 경제적 피해로 이어지게 된다. 도시지역 내 침수 위험성을 최소화하기 위해 정확하고 빠른 도시침수모형의 개발과 더불어 사전에 이를 최소화하기 위한 방재교육의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 가상현실 (Virtual Reality, VR) 기술은 높은 몰입감을 통해 사용자의 자발적 참여를 유도하여 기존의 교육매체 대비 높은 교육적 효과를 보이고 있다. 특히 침수 등 인명피해 위험성을 내재한 재해에의 VR 적용은 위험성을 동반하지 않아 더욱 효과적이다. 종래의 VR 기반 침수 방재교육은 침수의 동수역학적 거동과 대상 지역의 지리적 특성을 적절히 고려하지 못하여 방재교육에는 효과적이나 방재시스템으로의 활용엔 한계가 있다. 본 연구는 몰입형 파랑해석모형인 Celeris Base를 토대로 몰입형 도시 침수 수치모형을 개발하였다. Unity3D로 개발된 Celeris Base는 가상현실 장비인 HMD (Head Mounted Display) 기술을 이용하여 실시간 모의결과를 360도 가상현실 공간 내에 가시화할 수 있다. 도시지역 내 강우에 의한 침수를 모의하기 위해 연속방정식 내에 강우, 침투 항을 고려하였다. 침투모형으로는 도시지역 내 침수모의에 일반적으로 사용되는 NRCS-CN 방법을 사용하였다. 본 연구는 개발모형을 이용하여 2022년 8월 발생한 집중호우에 의한 강남역 일대 침수 사상을 수치적으로 재현하고, 이를 가상현실 모의환경 내에 가시화하였다. 모의결과는 집중호우 발생 시 지형적 특성에 따라 강남역과 역삼역 인근에서 집중적으로 침수피해가 발생하였음을 확인하였다.
가상현실은 오큘러스로 대표되는 웨어러블 장치의 도입과 함께 새로운 국면을 맞이하였다. 이에 본 연구에서는 영어학습을 위해 1인칭 시점으로 가상현실에 직접 몰입을 가능하게 하는 오큘러스 리프트(Oculus Rift) 기반의 몰입형 가상현실을 제안한다. 학습자 시점 기반의 몰입형 가상현실에 대한 전반적이고 통합적인 고찰을 통해, 언어학습을 위한 교수설계 시 고려할 사항을 제공하는 것은 의미 있는 일이다. 따라서 본 연구는 몰입형 가상현실의 언어교육 적용의 극대화 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구 목적을 위하여 그간의 몰입형 가상현실의 교육적 활용 사례들을 살펴보았다. 그리고 몰입형 가상현실 기반 영어학습을 위한 설계 요소의 적용을 목적으로 학습이론의 설정, 학습의 차이 고려, 학습과제 선정, 교사의 영향력 규정, 적용 감각의 종류 결정, 설계의 융통성, 사용환경을 제안하였다. 그 결과들을 통합하여 교수설계에 대한 다양한 논의와 방향성을 제시하였다.
최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.
본 논문에서는 문화유산 현장에서의 몰입형 교육을 위한 VST(Video See-through) 방식의 HMD(Head Mounted Display) 기반 XR(eXtended Reality) 체험 프레임워크를 제안한다. 매장문화재적 요소가 강한 문화유산 현장의 경우 실물이 남아있지 않아 교육 및 체험 측면에서 흥미로운 정보 전달이 어렵다. 최근 모바일 기기의 대중적인 확산에 따라 이를 이용해 문화유산 현장에 소실된 문화유산을 AR(Augmented Reality)로 복원 및 시각화하거나 관련 정보를 제공하는 연구들이 이루어졌으며, 나아가 OST(Optical See-through) 방식의 안경형 AR 디스플레이를 활용하는 사례들도 등장했다. 그러나 이러한 연구들은 기기의 특성으로 인해 몰입감과 사용성 측면에서 한계점을 보였으며, 단순히 소실된 문화유산의 복원된 모습을 정적으로 시각화하는 것에 그쳐 문화유산 현장에 내재된 동적인 역사 스토리를 재현한다는 측면에서 부족한 점이 있었다. 본 논문에서는 문화유산 현장에서 VST-HMD를 이용하여 AR 기반의 정적 문화유산 시각화뿐만 아니라 VR(Virtual Reality) 기반의 동적 역사 스토리 애니메이션을 제공하는 XR 체험 프레임워크를 제안하여 더욱 몰입감 있고 만족스러운 문화유산 교육을 제공하는 방안에 대해 검토한다.
three degree of freedom (3DoF), three degree of freedom plus (3DoF+), six degree of freedom(6DoF) 등 몰입형 비디오의 높은 몰입감을 제공하기 위해 다중 비디오 영상을 효율적으로 처리하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 이를 위해 원본의 몰입형 비디오가 입력되면 기본 시점 영상과 추가 시점 영상에서의 중복을 제거하고 기본 시점(basic view)에서는 보이지 않지만 추가 시점(additional view)에서는 보이는 영역을 추출하는 프루닝 과정이 이뤄지는 부호기에서의 부호화 모드 결정은 매우 중요하다. 본 논문은 test model for immersive video (TMIV)의 모드 중 하나인 MPEG immersive video (MIV) view mode 를 통해 만들어진 프루닝 (pruning) 그래프에서 선택된 시점들을 활용하여 뷰 간 중복성을 제거할 수 있는 효율적인 부호화 구조로 클러스터를 기반으로 병렬적으로 부호화하는 클러스터 기반 정렬 기법을 제안한다. 선택된 시점들을 인덱스 순서에 따라 부호화하는 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 peak signal-to-noise ratio (Y-PSNR)에서 평균 3.9%의 BD-rate 절감을 보여주었다. 본 연구는 또한 더 객관적인 품질 측정을 위해 immersive video peak signal-to-noise ratio (IV-PSNR)에 의한 비교 결과도 함께 제공하며, 참조 순서에 맞게 정렬한 프루닝 기반 정렬 기법과의 비교도 함께 제공한다.
가상현실을 활용한 실감형 교육은 전통적 학습에 비하여 몰입과 상호작용을 통해 학생들의 지식 이해도를 높일 수 있다. 기존의 연구에서 가상현실 교육은 주로 경험에 중점을 두었고, 환경 교육을 위한 가상현실 콘텐츠는 많이 개발되지 않았다. 환경 문제는 전 세계적인 문제로 환경 교육은 미래를 위해 필수적이다. 본 연구에서는 환경교육의 중요성을 인식하고 환경 친화적인 행동에 참여할 수 있도록 설계된 몰입형 가상현실 기반의 환경교육 시뮬레이션을 개발했다. 이 시뮬레이션은 가상생태계 모델을 기반으로 하여 환경 요인간의 인과관계와 시공간적 연계와 지속적인 상태를 유지하고 있다. 사용자는 가상에서 환경 요인에 관련된 인터랙션에 따른 결과를 경험하면서 환경 문제를 직관적으로 인식하고 해결 방법에 대한 동기부여를 받는다.
실사 및 컴퓨터 그래픽을 표현하는 다수의 몰입형 영상을 효율적으로 부호화하는 표준으로 moving picture experts group (MPEG)에서는 MPEG immersive video (MIV) 표준을 개발하였다. MIV 표준은 다수의 몰입형 영상을 압축하여 다수의 출력 영상인 아틀라스를 생성하나, 다수의 아틀라스를 부호화 후 복호화 시 저사양 장비에서 복호기 간 동기화 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 저사양 및 고사양 장비에 모두 대응하여 적응적 복호기 개수 조절을 위한 geometry packing 기법을 제안하고 구현한다. 제안하는 방법은 MIV의 최신 참조 소프트웨어에서 문제없이 동작함을 확인하였다.
본 연구는 몰입형 가상환경에서의 가상현실 사용자의 사회적 현존감을 높이고 다양한 경험을 제공하기 위하여 강체 추적 기반의 가상 아바타 응용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커를 사용한 모션 캡처 기반의 실시간 강체 추적을 기반으로 역운동학을 통해 가상 아바타의 동작을 추정한다. 이를 통해 현실 세계에서의 간단한 객체 조작으로 몰입감 높은 가상환경을 설계함을 목적으로 한다. 가상 아바타를 통한 몰입형 가상환경에 관한 응용을 실험 및 분석하기 위하여 과학실험 교육 콘텐츠를 제작하고 시청각 교육, 전신 추적, 그리고 제안하는 강체 추적 방법과의 설문을 통해 비교 분석하였다. 제안한 가상환경에서 참가자들은 가상현실 HMD를 착용하고 추정된 동작으로부터 실험 교육 행동을 수행하는 가상 아바타로부터 몰입과 교육 효과를 확인하기 위한 설문을 진행하였다. 결과적으로 강체 추적 기반의 가상 아바타를 활용하는 방법을 통해 전통적인 시청각 교육보다 높은 몰입과 교육 효과를 유도할 수 있었으며, 전신 추적을 위한 많은 작업 없이도 충분히 긍정적인 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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