Core Concepts
본 연구는 가상현실 기반 전체 규모 조립 작업 데이터셋을 제공하여 다양한 기계학습 연구를 지원한다.
Abstract
본 연구에서는 전체 규모 조립 시뮬레이션 테스트베드(FAST)라는 가상현실 기반 애플리케이션을 개발하고, 이를 활용하여 108명의 참여자들이 두 가지 다른 전체 규모 구조물을 조립하는 과정을 관찰하였다. 수집된 데이터셋에는 가상현실 추적 기능, 객관적 과제 측정치, 주관적 설문 응답 등이 포함되어 있다. 이 데이터셋은 사용자 식별, 사이버 멀미 예측, 학습 효과 추정 등 다양한 기계학습 연구에 활용될 수 있다.
Stats
참여자 108명(여성 50명, 남성 56명, 비이진 2명)이 두 가지 전체 규모 구조물을 조립하는 과정에서 수집된 데이터
가상현실 추적 데이터(위치, 방향, 버튼 상태 등)가 90Hz로 기록됨
조립 단계별 이벤트 및 관찰된 물체 정보도 기록됨
참여자의 착용감, 사이버 멀미, 작업 부하, 공간감 등을 측정하는 설문 데이터도 포함됨
Quotes
"FAST는 전체 규모의 조립 작업을 수행할 수 있어 기존 연구와 차별화된다."
"본 데이터셋은 다양한 기계학습 연구에 활용될 수 있는 새로운 자원이 될 것이다."