사례 연구 · 공간 컴퓨팅
물리적 프로토타입을 대신할 실물 크기 AR을 평가하다
물리적 프로토타입은 제작에 시간이 오래 걸리고, 화면은 사물의 크기를 줄이고 움직임을 평면적으로 만듭니다. 이 iPhone 및 Apple Vision Pro 네이티브 애플리케이션은 실물 크기의 로봇 콘셉트를 참가자의 집 안에 배치합니다. 이어진 재택 연구에서는 AR만으로 이를 평가하기에 충분한지 검증했습니다.
개요
디자이너 겸 개발자. UNIST 석사 논문의 세 번째 단계
LiDAR 탑재 iPhone 및 Apple Vision Pro
Swift, SwiftUI, ARKit, RealityKit, Reality Composer Pro, USDZ
TestFlight(iOS 및 visionOS에서 Apple 심사 통과 후)
17~29세 참가자가 자신의 집에서 자신의 iPhone으로 참여
XR 실무자를 포함한 디자이너 및 엔지니어 7명
대부분의 제품은 작동하는 프로토타입이 나오기 훨씬 전에 디자인됩니다. 화면 속 렌더링으로는 사물이 복도에서 얼마나 크게 느껴지는지 전달할 수 없고, 소파에서 볼 때 그 움직임이 어떻게 읽히는지도 알 수 없습니다. AR은 디지털 트윈을 그것이 실제로 놓일 환경에 배치할 수 있습니다. 연구 질문은 사람들이 이를 디자인 결정에 도움이 될 만큼 잘 판단할 수 있는가입니다.
도달 범위와 충실도를 위한 두 가지 플랫폼
이 앱은 도달 범위와 충실도를 모두 겨냥합니다. iPhone은 연구를 참가자의 집 안으로 가져가고, Vision Pro는 손에 든 화면에 가로막히지 않은 채 같은 테스트를 보여 줍니다.
손안의 AR 뷰포트, iPhone
최신 iPhone의 LiDAR는 바닥을 빠르게 감지하고 크기를 정확하게 추정하며, 스마트폰은 헤드셋보다 훨씬 많은 참가자에게 닿을 수 있습니다. 대신 팔을 뻗어 든 작은 화면으로 로봇을 봐야 하기 때문에 현장감이 줄고 팔이 쉽게 피로해집니다.
고충실도 현장감을 위한 Apple Vision Pro
스테레오 패스스루와 고밀도 디스플레이 덕분에 미세한 자세 변화와 바퀴의 회전까지 또렷하게 보이며, 눈과 손 입력이 컨트롤러를 대신합니다. visionOS 버전은 메뉴 윈도우와 몰입형 공간을 함께 사용합니다.
물리적 환경을 앞세우는 인터페이스
인터페이스는 Apple의 Human Interface Guidelines를 따르기 때문에 처음부터 친숙하게 느껴집니다. 반투명한 Liquid Glass 스타일의 패널은 방이 계속 보이도록 합니다. 방 자체가 평가의 맥락이기 때문입니다.
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1
버전 1: 카메라 접근과 오버레이 규칙
내비게이션, 카메라 권한, 그리고 버튼과 오버레이를 현실 세계 위에 어떻게 배치할지에 대한 테스트.
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2
버전 2: 로봇 모델과 동작 라이브러리
완성된 3D 모델, 동작 페이지, 설정. “사용자에게 다가가기, 변형 1”과 같은 변형을 선택하면 해당 애니메이션이 AR로 열립니다.
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3
버전 3: 참가자용 릴리스
인터랙티브 3D 미리 보기와, 동작을 기본, 기능, 표현으로 묶어 AR 화면을 깔끔하게 유지하는 시트.
크기 지각을 위한 접지 단서
사람은 접촉과 조명의 단서로 크기를 판단합니다. 로봇은 카메라 앞에 떠 있는 것이 아니라 바닥에 서 있는 것처럼 보여야 합니다.
바닥 고정
ARKit이 바닥으로 분류된 수평면을 감지하고, 로봇의 좌표계는 카메라가 아닌 지면에 고정됩니다.
환경 조명
환경 조명 추정과 접지 그림자가 가상의 로봇을 실제 조명과 그 아래의 표면에 자연스럽게 연결합니다.
핀치로 일시 정지
핀치 한 번으로 어떤 애니메이션이든 일시 정지할 수 있어, 연구자는 움직임의 핵심 순간에 로봇을 멈추고 자세히 살펴볼 수 있습니다.
파이프라인
엔지니어링 CAD에서 AR까지, 하나의 에셋 파이프라인
모든 애니메이션은 로봇의 엔지니어링 CAD에서 출발해 Blender에서 최적화와 애니메이션 작업을 거치고, 직접 만든 True RoboAnimator 애드온으로 검증한 뒤 USDZ로 내보냅니다. 머티리얼은 Reality Composer Pro에서 조정한 다음, 에셋을 앱에 번들로 포함합니다.
Vision Pro에서 모델은 거실 장면 속 가구 옆에 무릎 높이, 약 0.5미터 크기로 서 있었으며, 이는 의도한 하드웨어의 크기와 일치합니다.
TestFlight로 배포한 재택 연구
참가자들은 TestFlight로 앱을 설치하고 자신의 방에서 로봇을 관찰했습니다. 젊은 성인을 의도적으로 모집한 이유는 모바일 인터페이스에 익숙한 사람일수록 매체 자체에 대해 더 날카로운 피드백을 주기 때문입니다.
움직임 선호도
서로 다른 움직임 요소로 구성한 동일한 동작을 10점 척도로 평가.
움직임을 통한 감정 인식
번호로만 구분한 7가지 표현 동작. 참가자는 자신이 느낀 감정을 적었습니다.
AR 애플리케이션의 사용성
사용 편의성, 조작의 명확성, 안정성, 그리고 AR이 로봇을 이해하는 데 얼마나 도움이 되었는지.
AR이 전달한 크기와 경로, 전달하지 못한 감정
AR 경험에 대한 참가자 평가
10점 만점 평균 점수. 참가자가 집에서 자신의 iPhone으로 평가.
크기, 방향, 경로는 분명하게 읽혔습니다. 참가자들은 자신의 가구를 기준으로 로봇의 크기, 로봇이 향한 방향, 그리고 나아가는 곳을 판단할 수 있었습니다.
움직임만으로는 감정이 전달되지 않았습니다. 참가자 6명은 “기쁨”을 신남이나 활기로 읽었지만, “두려움”은 효율적이거나 무언가를 지키는 모습으로 읽히는 경우가 많았고, 빠른 동작은 경계심으로 받아들여졌습니다. 많은 참가자가 “신난 강아지”처럼 반려동물에 빗대어 표현했습니다.
AR에서 젊은 참가자들은 예측 가능한 움직임을 선호했습니다. 가장 높은 평가를 받은 버전은 정적인 자세, 직선 경로, 보통 속도를 결합한 것이었습니다(10점 만점에 8.0점). 앞선 연구에서 고령층은 더 표현적이고 역동적인 자세를 선호했습니다.
전문가 검토
전문가들의 AR 테스트 지지, 분명한 한계와 함께
디자이너와 엔지니어 7명이 프레임워크 전체를 검토했습니다. 이들은 “AR 테스트는 유효한 인사이트를 제공한다”는 문항에 10점 만점에 8.6점을 주었으며, 이는 가장 높은 평가를 받은 문항이었습니다. 동시에 AR이 전달할 수 없는 것, 즉 모터 소음과 로봇의 무게도 짚었습니다.
디자인, 로보틱스, XR 분야 전문가 7명의 평균 동의 점수.
XR 디자인 실무를 위한 시사점
실제 사용 환경에서 테스트하기
거실은 어떤 렌더링도 답할 수 없는 크기와 경로에 관한 질문에 답해 주며, AR은 하드웨어가 존재하기 전에 그 테스트를 가능하게 합니다.
움직임만으로는 부족한 표현
공간적 존재감은 전달되었지만, 미묘한 감정은 그렇지 못했습니다. 표현에는 움직임만이 아니라 소리, 얼굴, 타이밍이 필요합니다.
연구 질문에 맞는 기기 선택하기
도달 범위와 정량 데이터에는 스마트폰, 섬세한 움직임과 현장감에는 헤드셋. 하나의 네이티브 빌드로 둘 다 지원할 수 있습니다.
한계. 이 연구는 소규모의 탐색적 연구였으며, 참가자는 모두 젊은 층이었습니다. 연구는 iPhone에서 진행했고, Vision Pro는 연구가 아닌 경험의 개발과 검증에 사용했습니다. 앞으로는 앞선 선호도 연구를 AR로 옮기고, AR과 화면 기반 테스트를 직접 비교할 계획입니다.
