インダストリー 4.0 シナリオにおける没入型分析のための複合現実ソリューションのユーザビリティの側面の評価

Summary

このプロトコルは、イマーシブ分析に使用される開発された Mixed Reality アプリケーションの技術設定を示します。これに基づいて、開発された技術ソリューションのユーザビリティの側面についての洞察を得るために研究で使用された対策が提示されます。

Abstract

医学や産業では、高次元データセットの分析がますます必要とされています。ただし、利用可能な技術的ソリューションは、多くの場合、使用するのが複雑です。したがって、没入型分析のような新しいアプローチは大歓迎です。没入型分析は、さまざまなユーザーグループやデータセットにとって便利な方法で高次元データセットを体験することを約束します。技術的には、仮想現実デバイスは没入型分析を可能にするために使用されます。たとえば、インダストリー4.0では、高次元データセットの外れ値や異常の特定などのシナリオが、没入型分析の目標として追求されています。この文脈では、没入型分析に関する開発された技術ソリューションについて、2つの重要な質問に取り組む必要があります:まず、技術的ソリューションが役立つかどうか?第二に、技術的解決策の身体的経験はポジティブですか、それともネガティブですか?最初の質問は技術的解決策の一般的な実現可能性を目的とし、2番目の質問は着用の快適さを目的としています。これらの質問に体系的に対処する現存する研究とプロトコルはまだまれです。この作業では、主にインダストリー4.0シナリオでの没入型分析の使いやすさを調査する調査プロトコルが提示されます。具体的には、プロトコルは4つの柱に基づいています。まず、以前のエクスペリエンスに基づいてユーザーを分類します。次に、技術的解決策の実現可能性を評価するために使用できるタスクが提示されます。第三に、ユーザーの学習効果を定量化する測定値が提示されます。第四に、アンケートはタスクを実行する際のストレスレベルを評価します。これらの柱に基づいて、複合現実スマートグラスを使用して研究プロトコルを適用する技術設定が実装されました。実施された調査の結果は、一方ではプロトコルの適用可能性を示し、他方ではインダストリー4.0シナリオにおける没入型分析の実現可能性を示しています。提示されたプロトコルには、発見された制限の説明が含まれています。

Introduction

バーチャルリアリティソリューション(VRソリューション)は、さまざまな分野でますます重要になっています。多くの場合、VRソリューション(仮想現実、複合現実、拡張現実を含む)を使用すると、多くの日常のタスクと手順の達成が容易になります。例えば、自動車領域では、自動車の構成手順は、バーチャルリアリティ¹ (VR)の使用によってサポートすることができる。研究者と実務家は、この文脈で多数のアプローチと解決策を調査し、開発してきました。ただし、ユーザビリティの側面を調査する研究はまだまれです。一般に、側面は2つの主要な質問に照らして考慮されるべきです。まず、VRソリューションがVR技術を使用しないアプローチよりも実際に優れているかどうかを評価する必要があります。第二に、VRソリューションは主に重くて複雑なハードウェアデバイスに依存しているため、着用の快適さや精神的な努力などのパラメーターをより詳細に調査する必要があります。さらに、言及された側面は、問題のアプリケーション分野に関して常に調査する必要があります。多くの現存するアプローチは、これらの質問を調査する必要があると考えています^が2、結果を提示した研究は少ないです。

現在重要なVR分野の研究トピックは、没入型分析で示されます。これは、人間の知覚を分析タスクに含めようとするビジュアル分析の研究分野に由来します。このプロセスは、ビジュアル デ....

Protocol

すべての材料と方法はウルム大学の倫理委員会によって承認され、承認されたガイドラインに従って実施されました。すべての参加者は、書面によるインフォームドコンセントを与えました。

1. 適切な学習環境の整備

注:この調査は、複雑なハードウェア設定に対処するために、制御された環境で実施されました。使用された複合現実スマートグラス( 材料表を参照)と2Dアプリケーション用のラップトップが研究参加者に説明されました。

1. 各参加者の前に技術的な解決策を確認してください。デフォルトモードに設定します。アンケートを準備し、参加者の隣に配置します。
2. 参加者がユースケースの外れ値検出とクラスター認識のタスクを1回のセッションで解決できるようにします(つまり、平均時間は43分でした)。
3. 参加者を歓迎し、研究の目標と全体的な手順を紹介することから研究を開始します。
4. 皮膚コンダクタンス測定装置( 材料表を参照)を使用する参加者は、ベースライン測定を受けるために、短い休止段階を順守する必要があります。参加者の半数だけがこのデバイスを使用しました。
5. すべての参加者は、実験の開始前に、状態特性不安インベントリ(STAI)アンケート³¹に記入する....

Results

実験のメジャーの設定
外れ値検出タスクでは、時間、パス、角度のパフォーマンス指標が定義されました。測定値については 、図6 を参照してください。

赤でマークされたポイント(つまり、外れ値)が見つかるまでの時間を記録しました。このパフォーマンス指標は、参加者が赤でマークされたポイントを見つけるのに要した時間を示します。時間は、結果では変数 "time" (ミリ秒単位) として示されます。

参加者が赤印のポイントを見つけようとしている間、彼らの歩行経路の長さは決定されました。この計算の基礎は、使用されている複合現実スマートグラス (「 材料表」を参照) が、開始位置に対して相対的な 3D ベクトルとして現在の位置を 60 フレーム/秒のフレーム レートで収集することでした。これに基づいて、参加者が歩いた経路の長さを計算することができます。このパフォーマンス指標は、参加者がたくさん歩いたかどうかを示し.......

Discussion

開発された複合現実スマートグラス( 材料表を参照)アプリケーションに関しては、2つの側面が特に有益でした。外れ値の検出タスクに空間音を使用することは、一方では肯定的に認識されました(RQ3の結果を参照)。一方、音声コマンドの使用も肯定的に認識されていました ( 図 10 を参照)。

研究参加者に関しては、募集された参加者の数は実証研究としてはかなり少なかったが、その数は他の多くの研究と比較して競争的である。それにもかかわらず、示されたプロトコルに基づいて、より大規模な研究が計画されています。しかし、60人の参加者の実現可能性を示したため、より多くの参加者がそれ以上の課題を明らかにしないことが期待されています。参加者の選択は(参加者が来ている分野の意味で)より広く、パフォーマーの高い人と低い人を区別するためのベースライン変数の数が多くなる可能性があることが議論されました。一方、これらの側面がより大きな数値に変更された場合、プロトコル自体を大幅に変更する必要はありません。

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
edaMove	movisens
HoloLens	Microsoft
Matlab R2017a	MathWorks
RPY2	GNU General Public License v2以降 (GPLv2+) (GPLv2+)
https://pypi.org/project/rpy2/ SPSS 25.0	IBM