이전 연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야(field of view : 150˚)와 빠른 운행속도(70km/sec)가 사이버 멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다. 피험자의 90%가 좁은 시야(50˚)와 느린 운행속도(30km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용하여 사이버 멀미 감소 가상환경(cybersickness alleviating virtual environment ; CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초 혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력하는 인공 신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다 이 시스템들은 생리적 측정치들이 사이버 멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공하였다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ(simulator sickness questionnaire)와 자기보고를 이용하여 사이버 멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAW 조건과 non-CAYE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기 생리학적 특징들에 기반한 인공 신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버 멀미 증상들을 감소시켰다 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.

Our previous studies investigated that narrow field of view (FOV : 50˚) and slow navigation speed decreased the frequency of occurrence and severity of cybersickness during immersion in the virtual reality (VR). It would cause a significant reduction of cybersickness if it were provided cybersickness alleviating virtual environment (CAVE) using biofeedback method whenever subject underwent physiological agitation. For verifying the hypothesis, we constructed a real-time cybersickness detection and feedback system with artificial neural network whose inputs are electrophysiological parameters of blood pulse volume, skin conductance, eye blink, skin temperature, heart period, and EEG. The system temporary provided narrow FOV and decreased speed of navigation as feedback outputs whenever physiological measures signal the occurrence of cybersickness. We examined the frequency and severity of cybersickness from simulator sickness questionnaires and self-report in 36 subjects. All subjects experienced VR two times in CAVE and non-CAVE condition at one-month intervals. The frequency and severity of cybersickness were significantly reduced in CAVE than non-CAVE condition. Virtual environment of narrow FOV and slow navigation provided by electrophysiological features based artificial neural network caused a significant reduction of cybersickness symptoms. These results showed that efficiency of a cybersickness detection system we developed was relatively high and subjects expressed more comfortable in the virtual navigation environment.

• 김영윤
• 김은남
• 정찬용
• 고희동
• 김현택