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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
황태훈 (서경대학교) 김진헌 (서경대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
7 - 13 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.1.7

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가상현실 콘텐츠는 그 용도와 목적을 달성하기 위해 콘텐츠에 몰입해야만 한다. 하지만 잘못 제작된 콘텐츠는 멀미를 유발하기 때문에 시청자의 몰입을 방해하고 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있다. 이는 시청자의 뇌파를 측정하고 메스꺼움을 유발하는 장면을 분석하고 개선함으로써 몰입감을 증대시킬 수 있다. 그러나 이 방법의 가장 큰 문제는 뇌파 센서가 가상현실을 경험할 때 발생하는 움직임에 너무 민감하다는 데 있다. 이러한 데이터를 기반으로 도출된 결과는 신뢰할 수 없으므로 본 논문에서는 뇌파 신호를 분석할 때 사용되는 신뢰성 그래프의 개념을 소개한다. 신뢰성 그래프는 움직임 데이터를 기반으로 생성된다. 이 값은 그룹 평균을 계산할 때 가중치로 사용할 수 있다. 결과적으로 그룹 평균 그래프는 신뢰할 수 있는 영역의 고품질 데이터만 포함되어 있어서 신뢰성 있는 분석이 가능하다. 이러한 접근 방식을 통해 기존의 가상현실 콘텐츠를 정확하게 분석함으로써 콘텐츠를 개선할 수 있다.
#가상현실 미디어 콘텐츠 #뇌파 신호 #데이터 분석 #데이터 신뢰도 #콘텐츠 평가 #VR Media Content #EEG Data #Data Analysis #Data Reliability #Contents Evaluation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

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김영광 / 2017 / VR기반 모션인식을 이용한 실시간 전략 체스 게임 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(1):1~7 dbpia I. S. Ahn / 2017 / Production of educational video contents in online market using VR / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference 25(2):375~376 google schola P. R. Pierre / 2017 / Virtually Perfect: Factors Affecting the Quality of a VR Experience and the need for a VR Content Quality Standard / Proceeding of SMPTE 2016 Annual Technical Conference and Exhibition google schola R. Picard / 1997 / Affective Computing / MIT press google schola 황태훈 / 2018 / VR 미디어 콘텐츠의 정량적 분석을 위한 감성 진단 플랫폼 개발 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(10):1887~1892 dbpia

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