[논문 리뷰] Development of Biofeedback Mechanisms in a Procedural Environment Using Biometric Sensors

Vasco Torres|arXiv (Cornell University)|2013. 10. 08.

Artificial Intelligence in Games참고 문헌 36인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 심박수, 피부 도전도 등 생체 센서를 사용하여 프로시저럴 비디오 게임에서 간접 생체 피드백 메커니즘을 테스트하기 위한 게임 독립적 프레임워크를 제시한다. 심박수 변동성, 피부 도전도 수준 등의 생리적 신호를 게임 내 난이도나 환경 동적 요소와 같은 매개변수로 매핑함으로써 몰입도와 참여도를 향상시키며, 평가 결과 생물학적으로 정보를 반영한 적응형 게임 조정을 통해 사용자 경험 향상이 확인되었다.

ABSTRACT

Before the computer age, games were played in the physical world where players would have to interact with real objects and each other, triggering a series of emotions. Nowadays, the computer games have become one of the most popular forms of entertainment due to their high-level of attraction and accessibility. However, the game industry is always trying to find new ways of making games more interactive and exciting in order to attract new players, and one of the recent trends on the area of human-computer interaction is Biofeedback. The goal of this dissertation is to study different approaches on the use of indirect biofeedback within videogames, with the purpose of creating a better human-computer interaction, and provide a more appealing and immersive user experience. For this, we focused on the development of a framework capable of testing different indirect biofeedback models within a specified game, in order to assess the effect of each of these variations on the user experience. This framework is game independent, with the intention of being used on further studies.

연구 동기 및 목표

• 생체 센서에서 유도되는 간접 생체 피드백이 프로시저럴 비디오 게임에서 사용자 참여도와 몰입도에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 통제된 환경에서 다양한 생체 피드백 모델을 테스트할 수 있는 유연하고 게임에 종속되지 않는 프레임워크를 개발하는 것.
• 다양한 생체 피드백 매핑 방식이 플레이어 경험과 정서 반응에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 다양한 프로시저럴 게임 환경에서 다양한 생체 피드백 모델을 지원할 수 있도록 향후 적응형 게이밍 연구를 가능하게 하는 재사용 가능하고 확장 가능한 테스트 플랫폼을 제공하는 것.

제안 방법

• 생체 센서(예: 심전도, GSR)를 프로시저럴 게임 생성 시스템과 통합하는 모듈러 프레임워크 설계.
• 심박수 변동성 및 피부 도전도 수준 등의 특징을 추출하기 위한 실시간 생리적 신호 처리 구현.
• 적대자 출현 빈도, 환경 조명, 퍼즐 난이도와 같은 동적 게임 매개변수에 생체 데이터를 매핑하는 것.
• 각 사용자마다 고유한 게임 세션을 생성하는 프로시저럴 게임 엔진의 사용으로 테스트 조건의 다양성을 보장하는 것.
• 실시간 플레이어 생리 상태에 따라 게임 상태가 진화하는 피드백 루프 통합.
• 사용자 인지된 참여도, 정서적 각성도, 게임 만족도를 측정하는 통제된 사용자 연구를 통한 평가.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생체 신호 기반 간접 생체 피드백이 프로시저럴 게임에서 플레이어의 몰입도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 생리적 신호를 게임 매개변수로 매핑할 때 어떤 방식이 사용자 경험 향상에 가장 뚜렷한 영향을 미치는가?
• RQ3 게임에 종속되지 않는 프레임워크가 다양한 프로시저럴 게임 환경에서 다양한 생체 피드백 모델을 얼마나 잘 지원할 수 있는가?
• RQ4 신호 처리 방식과 피드백 타이밍의 변화가 플레이어의 참여도와 정서 반응에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 프레임워크는 생체 입력에 기반한 게임 매개변수 실시간 적응을 성공적으로 구현하여 기술적 타당성을 입증하였다.
• 생체 피드백이 적용된 조건에서는 기준 조건 대비 플레이어가 더 높은 몰입도와 정서적 참여도를 보고하였다.
• 심박수 변동성과 환경 조명을 연결하는 최적의 피드백 매핑 방식이 사용자 인지 게임 만족도 향상에 가장 큰 기여를 하였다.
• 시스템의 모듈러리티 덕분에 게임 재구현 없이도 다양한 생체 피드백 전략의 빠른 프로토타이핑과 테스트가 가능하였다.