Qavatar MA Standard + yahoo_tropix_tm5-3 다운로드, Proceedings of HCIK 2019 Point light 아바타와 시점 변화를 활용한 Embodiment 의 요소 제어에 관한 예비 연구

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Proceedings of HCIK 2019 Point light 아바타와 시점 변화를 활용한 Embodiment 의 요소 제어에 관한 예비 연구

요약문 Embodiment 는 어떤 몸에 대해 자신의 것처럼 느끼는 감각이며, 자기 자신의 정체성과 경험에 매우 중요하다. Embodiment 는 agency, self-location, ownership 의 세가지 요소로 구성되어 있는데, 이 요소들은 서로 의존적이기 때문에 이 것을 각각 제어하는 것은 쉽지 않다. 이 이슈를 다루기 위하여 point light 로 된 아바타인 Point Light Avatar 와, 이 것을 몸 밖에서 볼 수 있는 Out of Body Point Light Avatar 를 제안하고 일반적인 인간의 모습을 한 Human Avatar 와 전신 모션 캡쳐 환경에서 비교하였다. 본 연구의 결과에 따르면 Human Avatar 는 embodiment 의 세가지 요소가 모두 높게 나타났고, Point Light Avatar 는 agency 와 self-location 이 높게, ownership 이 낮게 나타났다. Out of Body Point Light Avatar 는 agency 는 높게 나타났으나, self-location 과 ownership 은 낮게 나타났다. 본 예비 연구 결과는 전신 모션 캡쳐 환경에서 제안된 아바타를 사용하는 것으로 embodiment 의 요소들을 효과적으로 제어할 수 있음을 시사하며, 향후의 embodiment 의 요소들에 대한 본 연구에 도움을 줄 것으로 보인다. wjdausrjf@naver.com 주제어 김광욱* Kwanguk (Kenny) Kim 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 Dept. of Computer Science, Hanyang Univ. kenny@hanyang.ac.kr Embodiment, 가상 현실, 전신 모션 캡쳐, Human Avatar, Point Light Avatar, Out of Body Point Light Avatar 1. 서 론 Embodiment 는 어떤 몸을 내 몸처럼 느끼는 감각이며, 개인의 물리적인 정체성을 형성하고 자기 자신의 경험을 정의하므로 매우 중요하다 [3]. 하지만 우리는 항상 몸을 가지고 살아가기 때문에 embodiment 를 우리가 의식하거나 정의하기 쉽지 않으며, 연구자들이 실험적으로 제어하는 것 또한 쉽지 않았다. 그러나 Botvinick et al.은 Rubber Hand Illusion 을 통해 피험자가 고무 손을 자신의 몸처럼 느끼게 할 수 있도록 하여 embodiment 에 영향을 미칠 수 있음을 보였다 [2]. 최근에는 가상 현실의 유연성과 쉬운 통제라는 특성을 이용하여, 가상현실에서 embodiment 에 대한 실험이 진행되고 있다. Slater et al.은 가상 현실의 팔에 embodiment 를 형성할 수 있음을 보였고 [11], Jun et al.은 전신 모션 캡쳐를 통해 형성한 embodiment 가 감정에 영향을 미칠 수 있음을 보였다 [6]. 그림 1 실험에 사용된 세가지 조건과 실험 환경 Note: (A) Human Avatar 조건; (B) Point Light Avatar 조건; (C) Out of Body Point Light Avatar 조건; (D) 실험 환경과 모션 캡쳐 수트를 입은 모습 - 65 - (C) 2019 The HCI Society of Korea Proceedings of HCIK 2019 Embodiment 의 요소는 agency, self-location, 그리고 ownership 으로 구분된다 [7]. Agency 는 자신이 어떤 몸의 행동의 주체라고 느끼는 감각이다. Agency 는 내 의도에 의해 유발된 움직임과 움직임에 대한 예측이 일치할 경우 발생하지만, 불일치할 경우 발생하지 않는다고 알려져 있다 [4]. Self-location 은 자신이 어떤 몸 안에 위치해 있다고 느끼는 감각이다. Selflocation 은 자기 중심적인 관점에 의해 결정되며, 시점 등에 영향을 받는다고 알려져 있다 [8]. Ownership 은 자신이 어떤 몸의 경험의 주체라고 느끼는 감각이다. 내가 어떤 몸에 대해 행동을 유발하지 않더라도 ownership 을 느낄 수 있으므로 agency 와 구분되며, 몸의 시각적 특징 등에 영향을 받는다고 알려졌다 [1]. 이러한 embodiment 의 요소들은 서로 의존적인 관계에 있기 때문에 [7], 각각의 요소들을 독립적으로 제어하여 연구하는 것은 어려운 일이다. Petkova et al.은 self-location 과 ownership 사이에 높은 의존성이 있음을 밝혔고 [9], Tsakiris et al.은 agency 와 ownership 사이에 높은 의존성이 있음을 밝혔다 [12]. 이러한 의존성 때문에 embodiment 의 요소들을 각각 제어하는 것은 매우 어려운 일로 알려졌다. 본 연구는 embodiment 의 요소들을 독립적으로 제어하는 방법론으로, 전신 모션 캡쳐 기술과 가상현실 기술을 제안하려고 한다. 보다 구체적으로, embodiment 의 세 요소를 서로 독립적으로 제어하는 세 가지 아바타를 제안하고 실험을 통해 이를 검증하려고 한다. 첫번째 아바타는 agency, selflocation, 그리고 ownership 을 모두 높게 유지할 것으로 예상되는 아바타로, 인간 모양의 아바타(Human Avatar; HA)이다. 두번째는 agency 와 self-location 은 높게 유지하지만, ownership 은 낮게 나타날 것으로 예상되는 아바타로 Point Light (PL) 방법론을 응용한 아바타 (Point Light Avatar; PLA)이다 [5]. PLA 는 인간의 움직임을 반영하지만, 시각적 형태가 인간과 다른 아바타이다. 세번째는 agency 는 높게 유지하지만, ownership 과 selflocation 은 낮게 나타날 것으로 예상되는 아바타로, 사용자의 시점을 PLA 의 뒤에 위치시키는 아바타 (Out of Body Point Light Avatar; OBPLA)이다. OBPLA 방법에서는 사용자가 거울 없이도 자신의 아바타를 볼 수 있다. 2. 실험 방법 피험자는 총 12 명을 모집하였으며 (50.0% 여성; N = 6), 평균 나이는 24.33 세 (SD = 3.68) 이다. 본 연구에서는 피험자들이 가상 환경을 체험하도록 Oculus rift CV1 (Oculus VR) 머리 부착형 디스플레이를 사용하였다. 전신 모션 캡쳐를 위하여 Motive 2.0.2 (NaturalPoint) 모션 캡쳐 시스템과 14 개의 Flex13 (NaturalPoint) 카메라를 사용하였다. 이를 통해 모션 캡쳐 수트 위에 붙은 37 개의 마커를 추적하였다. 실험은 윈도우 10 운영체제를 포함한 High-end Graphic Card (Nvidia Geforce 1080)를 장착한 데스크톱 PC에서 수행되었다. 본 연구를 위해 HA 조건, PLA 조건, OBPLA 조건이 개발되었다. HA 조건은 인간 형태의 아바타를 움직이는 조건이다. 모션 캡쳐 시스템은 피험자의 몸 위에 붙은 37 개의 마커를 인식하여 21 개의 스켈레톤을 형성한다. 모션 캡쳐 시스템으로부터 가상 실험 환경으로 스켈레톤을 스트리밍 받아서 아바타로 전달하였으며, 피험자는 이를 통해 몸을 움직여 아바타를 움직일 수 있었다. 피험자의 키와 어깨, 허리, 골반 사이즈를 이용하여 아바타의 크기를 피험자의 몸 사이즈에 맞추었다. PLA 조건은 HA 조건에서 인간 형태의 아바타 대신, point light avatar 를 움직이는 조건이다. PLA 는 지름 5cm의 구 15 개로 구성되었으며, 15 개의 구는 발목, 무릎, 고관절, 손목, 팔꿈치, 어깨, 골반의 중심, 흉골, 머리의 중심 위치에 놓였다. 모든 구는 흰색으로 그림자 없이 구현되었다. OBPLA 조건은 PLA 조건에서 시점을 뒤로 120cm, 위로 30cm 만큼 이동시킨 조건이다. 이를 통해 피험자는 자신이 움직이고 있는 point light avatar 를 뒤에서 관찰할 수 있었다. 실험은 모션 캡쳐 카메라가 설치된 방 안에서 진행되었으며, 피험자는 가로 6m, 세로 4m 크기의 공간을 자유롭게 움직일 수 있었다. 가상 실험 환경으로 가상의 방이 준비되었으며, 피험자가 자신의 신체 사이즈를 가늠할 수 있도록 집기류들이 배치되었다. 피험자가 자신의 아바타를 관찰할 수 있도록 정면에 거울이 배치되었으며, 이를 통해 피험자는 거울에 비친 자신의 몸을 볼 수 있었다. Embodiment 를 측정하기 위하여 Embodiment Questionnaire (EQ)를 사용하였다. EQ는 Piryankova et al.이 사용한 Embodiment Questionnaire 에서 이 실험에 적합한 문항을 선별하여 사용하였다 [10]. - 66 - (C) 2019 The HCI Society of Korea Proceedings of HCIK 2019 EQ 는 총 9 문항, 7 단계 리커트 척도로 구성되었다. Ownership, self-location, 그리고 agency 를 나누어 측정할 수 있으며, ownership 5 문항, self-location 2 문항, agency 2 문항으로 구성되었다. 각 요소에 대한 점수는 요소에 포함되는 문항들의 평균으로 분석되었다. EQ 는 “때때로 나는 가상의 몸을 내 몸처럼 경험했다.”, “때때로 가상의 몸과 같은 위치에 서 있는 것처럼 느꼈다.” 등의 문항을 포함한다. 피험자는 실험에 대한 충분한 설명을 듣고 동의서를 작성하였으며 동의서 작성 후 피험자의 나이, 성별 등 신상정보를 포함한 설문지를 작성하였다. 피험자들은 5 분동안 움직임을 참고할 수 있는 비디오 클립을 시청하고 모션 캡쳐 수트를 착용하였다. 연습으로, 피험자를 3 분 동안 HA 조건을 경험하게 하여 가상 현실과 전신 모션 캡쳐 환경에 익숙해지도록 하였다. 본 실험은 피험자가 가상 환경을 체험하며 5 분동안 자유롭게 움직이도록 요구하였고, 가상환경을 체험한 후에 EQ를 작성하였다. HA 조건, PLA 조건, OBPLA 조건을 비교하기 위하여 가상 환경 체험과 설문지 작성이 세번 반복되었고, 각 조건은 상쇄균형화 (Counter balanced) 되었다. 연습과 각 실험 사이에는 5 분의 휴식 시간이 주어졌다. 3. 실험 결과 3.1 Ownership HA, PLA, 그리고 OBPLA 조건의 ownership 차이를 비교하기 위하여 repeated measures ANOVA를 통해 분석한 결과, 세 조건은 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (F (2,12) = 10.556, p < 0.001, η² = 0.490). 사후 검정을 진행한 결과 HA 조건의 ownership 이 PLA 조건보다 높게 나타났고 (t (11) = 3.302, p < 0.01), OBPLA 조건보다 높게 나타났다 (t (11) = 4.031, p < 0.005). PLA 조건과 OBPLA 조건의 ownership 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다 (p > 0.208). 세 조건의 ownership 평균은 그림 2 와 같다. 3.2 Self-Location 세 조건 사이의 self-location 차이를 비교하기 위하여 repeated measures ANOVA를 통해 분석한 결과, 세 조건은 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (F (2,11) = 20.781, p < 0.001, η² = 0.654). 사후 검정을 진행한 결과 HA 조건의 self-location 이 OBPLA 조건보다 높게 나타났고 (t (12) = 5.608, p < 0.001), PLA 조건의 self-location 이 OBPLA 조건보다 높게 나타났다 (t (12) = 4.371, p < 0.005). HA 조건과 그림 2 Ownership, Self-Location, Agency 의 평균 점수 Note: HA, Human Avatar; PLA, Point Light Avatar; OBPLA, Out of Body Point Light Avatar; * p < 0.01; ** p < 0.005; *** p < 0.001 4. 논 의 본 실험은 embodiment 의 요소들을 제어하는 방법론으로 세가지 아바타 방법론을 제안하고 비교하였다. 실험 결과, HA 조건과 PLA 조건을 비교하여 ownership 을, PLA 조건과 OBPLA 조건을 - 67 - (C) 2019 The HCI Society of Korea PLA 조건의 self-location 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다 (p > 0.059). 세 조건의 self-location 평균은 그림 2 와 같다 3.3 Agency 세 조건 사이의 agency 차이를 비교하기 위하여 repeated measures ANOVA를 통해 분석한 결과, 세 조건은 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다 (p > 0.117). 세 조건의 agency 평균은 그림 2 와 같다. Proceedings of HCIK 2019 비교하여 self-location 을 조절할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한 모든 조건에서 agency 가 유지되는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 embodiment 요소들의 의존성에도 불구하고, 본 연구가 제안하는 방법론을 통해 embodiment 요소들 각각의 특성을 효과적으로 연구할 가능성이 있음을 시사한다. 본 예비 연구는 피험자 수가 비교적 적고, 피험자군이 젊고 건강한 사람들에 한정되었다는 한계가 있으며, 이 것은 이후의 연구에서 보강되어야 할 필요가 있다. 본 연구는 이러한 한계에도 불구하고, embodiment 의 요소들을 제어할 수 있는 아바타와 방법론을 제안하여 embodiment 의 요소들에 대한 이후의 연구에 도움을 줄 수 있는데 의의가 있다. 사사의 글 이 논문은 2017 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임. *Correspondence to K. Kim (Kenny@hanyang.ac.kr)