게임 사용성 평가 감정 측정 센서 비교 연구

초록

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본 논문은 게임 사용성 테스트에서 전기피부반응(EDA) 센서를 활용한 흥미 측정이 관찰자 평가와 자기보고 데이터와 어떻게 일치·차이 나는지를 실험적으로 검증한다. 세 가지 데이터 유형을 통계적으로 비교한 결과, EDA가 객관적 생리적 지표로서 일정 부분 사용성 평가에 기여함을 확인했으며, 주관적 평가와의 상관관계는 제한적이었다.

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상세 분석

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이 연구는 사용성 공학 분야에서 감정·흥미를 정량화하기 위한 방법론적 대안을 제시한다는 점에서 의미가 크다. 먼저, 실험 설계는 동일한 게임 시나리오에 대해 세 종류의 데이터를 동시에 수집하도록 구성하였다. 관찰자는 사전 정의된 행동 코드와 표정 변화를 기반으로 흥미 수준을 5점 척도로 기록했으며, 피험자는 게임 종료 후 설문지를 통해 주관적 흥미와 만족도를 평가하였다. 동시에 착용형 EDA 센서는 피부 전도도 변화를 실시간으로 기록했고, 이 데이터는 전처리 과정을 거쳐 평균 상승폭, 피크 빈도, 회복 시간 등 여러 파라미터로 정량화되었다.

통계 분석에서는 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검증을 통해 세 데이터 간 평균 차이를 검증했으며, 피어슨 상관계수를 이용해 상관관계를 탐색하였다. 결과는 관찰자 평가와 자기보고 데이터가 높은 상관(r≈0.68)을 보인 반면, EDA 파라미터와는 낮은 상관(r≈0.32)만을 나타냈다. 특히, 게임 난이도가 급격히 상승하는 구간에서 EDA 피크 빈도가 증가했지만, 관찰자와 피험자는 그 구간을 ‘흥미 감소’로 코딩하는 경우가 있었다. 이는 EDA가 스트레스·불안과 같은 부정적 각성도 함께 포착하기 때문에 발생한 현상으로 해석된다.

또한, 연구자는 EDA 데이터의 시간적 해상도가 높은 점을 강조하며, 실시간 피드백을 통한 동적 사용성 개선 가능성을 제시한다. 그러나 센서 착용 불편감, 환경 노이즈, 개인별 피부 전도도 차이 등 외적 변인 통제가 미흡했으며, 표본 크기가 제한적이어서 일반화에 한계가 있다.

결론적으로, EDA는 객관적 생리적 지표로서 사용성 테스트에 보완적 가치를 제공하지만, 단독으로 흥미를 판단하기엔 주관적 평가와의 통합 해석이 필요하다. 향후 연구에서는 멀티모달 센서(심박변이도, 안구추적)와 머신러닝 기반 데이터 융합을 통해 감정 상태를 보다 정밀히 구분하고, 다양한 게임 장르와 인구통계학적 변인을 포함한 대규모 실험이 요구된다.

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