360도 영상 사용자 군집화를 위한 구면 클리크 기반 클러스터링

본 논문은 가상현실(VR) 환경에서 360° 영상 시청자가 머리 움직임에 의해 선택하는 시야(viewport)의 실제 겹침을 정량화하고, 이를 기반으로 사용자들을 의미 있게 군집화하는 새로운 방법을 제안한다. 기존 연구들은 주로 시야 중심점의 유클리드 거리나 각도 시계열을 클러스터링했으며, 이러한 접근법은 구면 형태의 콘텐츠 특성을 반영하지 못해 사용자가 실제로 보는 화면 영역이 겹치는지를 정확히 판단하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. **1. 시야 겹침 근사 지표 정의** 시야는 구면 표면에 투사된 평면(시야 평면)의 중심점과 시야의 수평·수직 시야각(FOV)으로 정의된다. 두 사용자의 시야 겹침을 정확히 계산하려면 각 사용자의 회전(roll, pitch, yaw)과 FOV를 모두 고려해야 하지만, 이는 복잡하고 계산 비용이 크다. 따라서 저자들은 **지오데식 거리**(구면상의 두 중심점 사이의 최단 거리)를 시야 겹침의 근사 지표로 채택한다. 공개 데이터셋(