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Poster Session III
Multimodal, Deep Learning-based Cybersickness Prediction in Virtual Reality
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.316-319
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A448083
원문정보
초록
- 영어
- Cybersickness is one of the factors that deteriorates user experience in virtual reality (VR). To understand how cybersickness is presented through human reactions and responses, we conducted a user study with 13 participants and built a ResNet-BiLSTM-based model that learns visual factors, eye movement, head movement, and physiological signals. The study results show that the model using all modalities yielded a performance of 0.88 F1-score. In particular, the model using the data that can be collected by HMD (Head Mounted Display) showed 0.87 F1-score, comparable to the model using all modalities, which indicates that cybersickness can be sufficiently well predicted through basic VR equipment (HMD). Finally, we present the importance of individual characteristics in cybersickness modeling.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. STUDY PROCEDURE
A. VR 360 video selection
B. Data collection
C. Data pre-processing
D. Model development
III. RESULTS
A. Performance of models by modality
B. Performance of models by user
IV. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
키워드
Virtual reality Cybersickness Machine learning User characteristics저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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