가상현실 콘텐츠는 ICT 기술의 발전과 5G의 고용량 전송, 빠른 속도의 네트워크 서비스가 상용화로 2019년 빠른 성장을 하고 있다. 하지만 가상현실 콘텐츠의 사용성 평가에 대한 기준과 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 사용하는 사용자의 반응과 상태를 측정 할 수 있는 객관성이 있는 데이터에 관한 연구를 진행한다. 연구의 방법으로는 가상현실 게임 콘텐츠 사용자의 실시간 인체정보 수집 프로세스를 설계하고의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 인체정보 측정에 아이트래킹을 통한 시선 정보와 심박수 데이터를 수집하고 분석하여 시각화 솔루션을 설계하고 프로토타입을 구현하였다. 가상현실 게임 콘텐츠 사용자 인체정보 데이터를 기반으로 한 사용성 평가에 대한 가이드를 제안한다. 향후연구로는 다양한 인체정보 측정 및 프로토타입의 고도화에 있다.

구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.