Human Factor Research to Enhance
User Experiences in XR
Embedded Files
Research Goal
Development of XR Eye-Tracked VR Sickness Reduction Technology
Development of Quantitative Methods for Measuring Dominant Eye in Both VR and Real-World Environments
Development of Real-Time Visual Fatigue Prediction Models Based on Objective and Subjective Features
We are working on the following projects
프로젝트 1: 시선 추적 기반 3D 멀미 저감 기술 개발
연구 목표: 생체 신호 기반 3D 멀미 예측 및 시선 추적 데이터 기반
시선 주변부 밝기/해상도 저감을 통한 3D 멀미 저감 기술 개발
프로젝트 2: 현실과 가상현실의 주시안 정량적 도출
(A) 주시안 측정 메커니즘 (B) VR에서의 주시안 측정 데모 이미지
연구 목표: 현실과 가상 현실의 주시안이 동일하게 측정되는지, 주시안 사용 정도가 한쪽 눈에 얼마나 치우쳐 있는지 정량적으로 도출할 수 있는지 연구
프로젝트 3: 시선 추적 및 컨텐츠 특성 기반
실시간 피로 예측 연구
Sanghyun Kim, Uijong Ju, (2024). Dynamic Assessments of Visual Fatigue During Video Watching: Validation of Dynamic Rating from Post-task Rating and Video Features. Displays
연구 목표: 실시간으로 변화하는 시각 피로를 시선 추적 데이터와 컨텐츠의 특성에 기반해 실시간으로 예측하는 모델 개발
프로젝트 4: 가림 상황 오류를 최소화하는 인간 공학 기반 제자리걸음 속도 추정 알고리즘 개발
Sanghyun Kim, Uijong Ju, (2024). Dynamic Assessments of Visual Fatigue During Video Watching: Validation of Dynamic Rating from Post-task Rating and Video Features. Displays
연구 목표: CPU 기반 실시간 3D 포즈 추정 모델을 활용하여 VR 환경에서 인간공학적 제자리걸음을 기반으로, 가림(occlusion) 상황에서의 노이즈로 인한 속도 오류를 최소화하는 정확한 보행 속도 추정 알고리즘 개발
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