본 논문에서는 VR/AR 환경에서 사진과 동영상의 한계점을 이해하고 새로운 대안을 모색하고자 Virtualgraph 라는 미디어 타입을 제안하였다. Virtualgrpah 는 VR/AR 산업이 발전하면서 2 차원 데스크톱 상호작용 환경에서 사용되던 사진과 동영상이 3 차원 공간 상호작용 환경에서 사용되면서 발생하는 제한점들을 개선하고자 만든 개념이다. Virtualgraph 의 자세 한 논의를 위해 순차적으로 연결된 3 개의 스터디로 구성하여 연구를 진행하였다.
첫 번째 스터디에서는, Virtualgraph 에 대한 필요성이 논의된다. 그리고 Virtualgraph 에 대한 사용자 반응에 대해서도 알아보았다. 이를 위해 사진, 동영상, Virtualgraph 로 제작된 상품을 피험자들에게 보여주고 상품 대한 태도가 어떻게 다른지 시간 차이를 두고 실험하였다. 실험은 크게 즉시 태도 실험과 실험 후 4 주 후에 진행되는 지연된 태도 실험으로 구성되었다. 실험 결과, 즉시 태도 실험에서는 Virtualgraph 가 사진, 동영상보다 가장 높은 상품 태도를 보여주었다.
그리고 지연된 태도 실험에서는 Virtuaglraph 가 사진, 동영상보다 가장 낮은 상품에 대한 태도를 보여주었다. 지연된 태도 실험에서 즉시 태도 실험 결과와 역전된 이유는 수면자 효과가 발생한 것으로 해석 할 수 있었다. 그러나 즉시 태도 실험 결과와 지연된 태도 실험 결과 점수의 격차 분석 결과, Virtualgraph 가 사진, 동영상보다 가장 적은 격차를 보여주어 Virtualgraph 가 사진, 동영상보다 태도가 일관적으로 유지되는 것으로 분석되었다. 또한 사진, 동영상, Virtualgraph 간 Telepresence 관점에서 비교한 결과,Virtualgraph 의 평균 점수가 가장 높았고, 동영상, 사진순으로 분석되었으며 유의미한 차이점이 있었다.
두 번째 스터디에서는,Virtualgraph 이론적 근거가 제시되었다. 첫 번째 스터디에서 발견한 Virtualgraph 의 높은 Telepresence 를 보다 심도 있게 연구한 결과, Virtualgraph 에 는 사용자들의 상상을 끌어 낼 수 있는 Evocativeness 효과가 있는 것으로 나타났다. 논문에서는 Virtualgraph 의 Evocativeness 효과를 구체적으로 알아보기 위해 Evocativeness 척 도를 개발하였다. 그리고 구매 의도, 지각된 가격 가치, 지각된 식품 퀄리티에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 이때 피험자들의 개인차를 고려하여 VVIQ(Vividness of Visual Imagery Questionnaire)를 통제변수로 사용하여 구조방정식 모형 분석을 진행하였다. 분석 결과, Virtualgraph 에서 Evocativeness 효과가 존재하는 것으로 증명되었으며 Evocativeness 는 지각된 가격 가치, 지각된 식품 퀄리티에 직접적인 영향을 미치지만 구매 의도에는 지각된 식품 퀄리티를 매개하여 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
세 번째 스터디에서는 Virtualgraph 가 사람들에게 시각적으로 어떻게 받아들여지는지 아이트래킹 연구를 진행하였다. 실험을 위해 정지 사진 그룹과 Virtualgraph 그룹으로 나누고, 모바일 쇼핑몰 화면을 샘플로 제작하여 상품이 보여지는 이미지 영역과 상품 설명이 보이는 상품 설명 영역을 AOI(Area of Interest)로 각각 설정하였다. 그리고 TD(Total of Duration)와 NF(Number of Fixations) 분석을 진행했다. 아이트래킹 분석 결과, 이미지 영역의 TD 는 Virtualgraph 본 실험그룹이 대조그룹 보다 약 8% 높았으며, NF는 Virtu&lgraph 본 실험그룹이 대조그룹보다 약 15% 더 높은 것으로 분석되었다• 상품 설명 영역의 TD 는 실험그룹이 대조그룹보다 128% 더 낮았으며 상표도 34% 낮은 것으로 분석되었다. 이 결과를 통해 Virtualgraph가 이미지 자체로 정지 사진 보다 시각적인 주의를 더 끄는 것으로 분석이 되었다. 하지만 이미지 영역에 시선을 너무 집중한 나머지 상품 설명 부분에는 시선이 가지 않는 점도 발견이 되었다.
3 개 스터디에서 결론을 얻은 결과, 상호작용 가능한 미디어인 Virtualgraph 를 통해 미래 VR/AR 환경에서 활동하는 사용자들의 행동들을 예측하고 이해할 수 있었다. 더 나아가 Virtualgraph 개념을 활용하면 VR/AR 환경에서 사용자들에게 보다 몰입감 높은 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있었다.