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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 122 - 125 (4page)
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Objective: This study aims to measure motion sickness in dynamic VR environments using a polynomial regression model based on electrodermal activity (EDA) and to evaluate the impact of data extraction timing. Background: Establishing a consistent methodology for analyzing the factors contributing to discomfort is essential for effectively assessing and mitigating VR motion sickness. Method: Twenty participants engaged in a VR game while data were collected using EDA sensors and subjective questionnaires. The entire experiment lasted for 10 minutes, divided into rest and game sections, and three different cases of modeling were designed for each interval. A total of 15 independent variables and 8 dependent variables were extracted, with a stepwise method employed to identify significant variables. Results: The findings revealed that the FMS variable exhibited the best performance during the first rest section. Both the SSQ and VRSQ showed high performance across all variables during the 6-minute section of the first game, with total of VRSQ achieving the highest adjusted R² of 0.919. Conclusion: This study developed a motion sickness tracking model based on data extraction timing while users were immersed in the VR environment. The findings suggest that utilizing EDA signals is particularly effective for tracking motion sickness when users are most engaged. Therefore, it is crucial to consider data extraction timing and specific symptoms when constructing models for measuring motion sickness using physiological signals in dynamic virtual environments. Application: The model cannot definitively diagnose the presence of motion sickness, it can serve as an auxiliary tool for assessing the likelihood and severity of motion sickness.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
References
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