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전상빈(Sang-Bin Jeon),김병철(Byung-Cheol Kim) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
가상현실 서비스를 이용하는 일부 사용자들이 겪고 있는 사이버멀미는 멀미와 유사한 증상으로서 현기증, 구토감 등을 유발한다. 가상현실 모션 트래킹 과정에서 발생하는 오차는 실제 및 가상현실 간의 간극을 유발시킨다. 이는 사이버멀미의 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 이 간극을 외이(外耳) 전정기관을 이용한 오차 측정 및 보정 과정을 통해 해소하는 방법을 제안한다. 이를 통해 가상현실 충실도를 향상시켜 사이버멀미를 저감시키는 기술을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 사이버멀미 저감연구 외 다양한 운동 행위 보정 기술에도 활용될 수 있음을 기대하고 있다.
다중 사용자 방향전환보행을 위한 강화학습 기반 리셋 컨트롤러
이호정(HoJeong Lee),전상빈(Sang-Bin Jeon),조용훈(Yong-Hun Cho),이인권(In-Kwon Lee) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
방향전환보행 (Redirected Walking: RDW) 기술의 리셋 (reset) 컨트롤러는 사용자의 보행 방향을 명시적으로 강제 전환시키는 기술이다. 리셋은 물리공간의 경계 혹은 다른 사용자와의 충돌을 막고 가상공간을 계속 보행할 수 있게 해준다. 그러나 너무 잦은 리셋은 사용자의 몰입감과 현존감을 저하시킨다. 따라서 이러한 현상을 줄이고자 리셋에 의해 전환된 보행 방향은 미리 정해진 규칙에 따르거나, 주어진 환경에 최적화된 방향이 선택될 수 있다. 리셋 컨트롤러에 대한 기존의 최적화 연구는 오직 단일 사용자에 대해 이루어졌다. 본 연구는 다양한 장애물이 있는 환경에서 최적의 리셋방향을 결정하는 다중 사용자 리셋 컨트롤러(Multi-user Reset Controller: MRC)를 제안한다. MRC는 주어진 환경에서 사용자 수 및 장애물 수가 변동되더라도 개별 에이전트 (agent) 가 최적의 리셋 방향을 선택하도록 다중 에이전트 강화학습(Multi-Agent Reinforcement Learning: MARL)으로 학습된다. 시뮬레이션 실험을 통해 우리의 방법은 기존 리셋 컨트롤러와 비교하여 주어진 환경에서 향상된 성능을 보였다.
미래 위치 예측을 이용한 향상된 MPCRed 방향전환보행
정재호(Jaeho Jung),전상빈(Sang-Bin Jeon),이인권(In-Kwon Lee) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
본 연구는 가상공간에서 아바타의 미래 위치데이터를 머신러닝으로 예측하고 이를 기존에 제안된 예측형 방향전환보행 (Redirected Walking: RDW) 기술인 MPCRed 에 적용하는 방법을 제안한다. 우리는 HMD 사용자의 보행 데이터와 시선 데이터로 구성된 시계열 데이터를 수집하였고 LSTM 기반의 인공신경망을 학습시켰다. 우리의 방법은 미래정보를 단순한 확률로 예측하는 기존의 RDW 방법에 우리 모델의 예측값을 적용하는 새로운 전략을 통해 방향전환 성능을 향상시킨다. 기존의 MPCRed 알고리즘에 우리의 방법을 적용한 결과 reset 발생 횟수가 감소한 것을 확인하였다.