Due to the COVID-19 pandemic, there has been a shift from in-person to remote education, with most students taking classes via video meetings. This change inhibits active class participation from students. In particular, video education has limitations in replacing practical classes, which require both theoretical and empirical knowledge. In this study, we propose a system that incorporates virtual reality and metaverse methods into the classroom to compensate for the shortcomings of the existing remote models of practical education. Based on the proposed system, we developed an aircraft maintenance simulation and conducted an experiment comparing our system to a video training method. To measure educational effectiveness, knowledge acquisition, and retention tests were conducted and presence was investigated via survey responses. The results of the experiment show that the group using the proposed system scored higher than the video training group on both knowledge tests. As the responses given to the presence questionnaire confirmed a sense of spatial presence felt by the participants, the usability of the proposed system was judged to be appropriate.

VR HMD 착용 시 사용자의 외부 시야를 차단하므로 사용자는 안전에 대하여 사전에 설정한 안전범위에 의존하게 된다. 또한, HMD 제조사에서 제공하는 사용자 안전 시스템은 안전범위를 벗어나는 경우에 실행된다. 그러나 지정한 안전범위 내에서 움직이는 물체로 인한 위험 상황에 대해서는 사용자의 보호가 미흡하다. 본 논문에서는 HMD 사용자가 지정한 안전범위 내에서 움직이는 물체로 인한 위험을 줄이기 위해 Vive Pro Eye 기기의 전면 카메라를 통하여 입력된 실시간 영상에 YOLOv4 알고리즘을 사용하여 COCO 데이터 셋의 학습된 ‘person’ 데이터를 검출한다. 실시간으로 검출된 ‘person’ 데이터는 사용자 화면에 팝업창으로 영상을 제공한다. 이를 통해 움직이는 물체로 인하여 발생되는 위험을 파악하고 대비함으로써 사고 위험을 줄이는 방법을 제시한다.

소비 트렌드 및 음주 문화가 개인 취향과 제품의 가치를 중시하는 추세로 변화하고, 전통주 온라인 판매가 허용됨에 따라 전통주에 대한 소비자의 관심은 계속 증가하고 있다. 그러나, 한국농수산식품유통공사의 2021년도 보고서에 따르면 전체 주류 시장에서의 전통주 점유율은 1% 미만으로 매우 낮은 수준이다. 이에 본 논문에서는 몰입도가 높은 증강현실 기술을 활용하여 지역 전통주와 양조장을 홍보하는 콘텐츠를 제안한다. 유니티(Unity) 엔진과 뷰포리아(Vuforia)의 이미지 추적 기술을 사용하며, 오프라인 전시 환경에서의 체험형 콘텐츠와 애플리케이션 형태로 제작하였다. 체험 후 시행한 설문 결과를 통해 전통주 분야 관심도와 인지도가 높아진 것을 확인했으며, 이를 통해 콘텐츠가 지역 전통주 및 양조장을 홍보하는 데 기여하였음을 알 수 있다.

본 논문은 가상현실(VR, Virtyal Reality) 드라이빙 시뮬레이션에서 사용자 인터페이스의 사용성과 몰입감을 평가하는 데 초점을 맞추었다. Unity 엔진으로 구축된 환경에 40명의 참가자가 참여하였으며, 이들은 모니터 환경과 VR HMD 환경으로 나뉘어 실험에 참여했다. 참가자들은 키보드, 드라이빙 휠, 조이스틱 세 가지 인터페이스를 사용하였고, 이에 대한 사용성 및 몰입감을 설문으로 평가하였다. 설문 분석 결과, 키보드는 두 환경에서 일관된 사용성을 제공하지만, VR 환경에서는 몰입감이 상대적으로 낮았다. 드라이빙 휠은 VR 환경에서 사용자의 만족도와 몰입감을 효과적으로 높였으며, 조이스틱은 두 환경 모두에서 평균적인 경험을 제공했다. 이러한 결과를 통해 가상현실 환경에서 인터페이스 선택이 사용성과 몰입감에 미치는 영향을 확인할 수 있다.

본 연구는 위성영상과 OSM으로부터 얻은 건물 외곽선을 Unity 기반 실시간 환경에 적용하기 위한 최적화 절차를 제안한다. 첫째, 면적가중 RDP·직교 스냅·멀티폴리곤 정상화와 실패/퇴화 감지 기반 LibTessDotNet to Poly2Tri 자동 전환으로 기하를 정제한다. 둘째, 벽체 하단 에지 샘플과 양선형 보간으로 지형에 정합하고, 기초 오프셋으로 z-fighting을 예방한다. 셋째, 1 km² 타일 스트리밍과 투영면적 LOD, GPU instancing/머티리얼 단일화·메시 결합을 중심으로 런타임을 최적화한다. SpaceNet·창원 패치 실험에서 꼭짓점 수와 슬리버 삼각형 비율이 감소하고 자가교차·틈새가 제거되었으며, 고도 RMSE/최대 편차가 낮아졌다. 90 Hz 충족률이 높아지고 드로우콜·VRAM·타일 로드 지연이 줄어, 데이터–기하–런타임 종단 최적화의 유효성을 확인하였다.

본 연구는 VR 시뮬레이션에 GPT 모델과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 접목해 무인 지상 차량 훈련의 정확성과 신뢰도를 높이는 방안을 제시한다. 유니티(Unity) 기반 VR 환경에 Whisper 음성 인식 및 TTS를 연동한 대화형 어시스턴트를 구현했으며, GPT 환각 문제를 줄이기 위해 외부 DB 스니펫을 참조하는 구조를 도입했다. 운전 경험이 있는 25명을 대상으로 한 실험에서, RAG 적용 모드의 SUS(System Usability Scale) 점수가 약 14% 높게 나타났고 환각도 유의미하게 감소했다. 문서 검색으로 인한 응답 지연이 평균 0.6초 발생했으나, 참가자들은 이를 수용 가능한 수준으로 평가했다. 본 연구는 VR 기반 군사훈련 분야에서 RAG를 적용한 GPT 시스템이 높은 활용 가능성을 지님을 시사한다. 향후에는 보안·성능 최적화와 더불어, 대규모 DB 관리 및 네트워크 환경에서 발생할 수 있는 추가 지연을 최소화하기 위한 후속 연구가 필수적이다.