Earticle

가상환경을 활용한 시뮬레이션과 같은 교육, 훈련 등이 다양한 분야에 적용되고 있는 만큼 그 활용성은 무궁무 진하다. 하지만 가상환경에서 훈련을 함에 있어 깊이지각의 과소추정이 존재하며, 이는 향후 훈련의 타당도에 문제가 될 수 있다. 관련 연구에서는 이를 해결하기 위해 하향식 보정방안을 적용하여 문제를 해결하려 하였으나 그 결과가 학습에 의한 효과인지 실제 지각의 변화인지에 대한 구분이 어렵다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 실험결과를 통하여 공간 구성요수 중 비례가 깊이지각에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였으며, 비례와 깊이지각 단서를 함께 보정하여 실험할 경우 깊이지각 중 크기지각이 매우 정확해진다는 것을 확인하였다

As the education and training is such a virtual environment is applied to various fields, its usability is endless. However, there is an underestimation of the depth of perception in the training environment. In order to solve this problem, we tried to solve the problem by applying the top-down correction method. However, it is difficult to classify the result as a learning effect or perception change. In this study, it was confirmed that the proportion of spatial components of urine had a significant effect on the depth perception, and it was confirmed that the size perception were corrected together. In this study, we propose a correction method using spatial component and depth perception to improve the accuracy of depth perception.