안경 없이 3D 입체 영상을 시청할 때, 융합 조절 충돌로 인해 시청자는 현기증, 구토 등의 시각 피로 증상을 겪게 됩니다. 특히 의료, A/VR 등의 환경에서는 3D 영상 시청이 주로 과제 중심으로 이루어지며, 눈 움직임 행동이 주관적 제어를 받기 때문에 단일 눈 움직임 특성만으로 시각 피로를 정확히 평가하기 어렵고, 시각 피로 등급을 획득할 수도 없습니다. 이로 인해 시각 피로가 제때 발견되지 않아 예측 불가능한 손실이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다양한 눈 움직임 행동을 기반으로 한 3D 시각 피로 등급 평가 모델을 제안합니다. 3D 콘텐츠 시청 시 응시, 주시, 눈 깜박임 등의 눈 움직임 행동을 모델링하여 실시간 시각 피로 등급을 얻는 것을 목표로 합니다. 본 논문은 주관적·객관적 방법을 결합하여 실험을 수행하였으며: 피실험자는 3D 콘텐츠를 시청하고, 실험자는 피실험자의 주관적 점수를 기록하며 안구 추적기를 사용해 객관적 눈 움직임 행동을 추출합니다; 상관 분석을 통해 과제 중심에서 3D 시각 피로를 나타낼 수 있는 다양한 객관적 눈 움직임 행동을 탐구하였습니다; 신경망을 이용해 16가지 눈 움직임 행동 기반의 4단계 시각 피로 평가 모델을 구축하였습니다. 모델의 3D 시각 피로 등급 예측 정확도는 82%에 달하여 모델의 유효성을 입증하였습니다.

안경 없는 3D 디스플레이; 시각 피로; 눈 움직임 행동; 과제 중심; 신경망