2.1 메타버스의 특징

메타버스에서 사용자는 현실세계와 가상세계를 넘나들며 다양한 사회적·문화적·경제적 활동을 한다. 메타버스는 VR, AR, 인공지능(Artificial Intelligence), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 블록체인(Blockchain) 등의 기술로 구현되며, 메타버스의 특징은 연속성, 실재감, 상호운용성, 동시성, 경제흐름으로 요약할 수 있다^[7]. 메타버스에서 아바타의 존재와 아바타를 통한 다양한 활동 및 경험은 끊임없이 연결되어 연속성을 갖는다. 또한 메타버스는 물리적인 접촉이 없는 가상환경에서 사용자가 실제로 그 곳에 있는 듯한 실재감을 제공한다. 현실과 여러 메타버스 플랫폼에서 사용자의 데이터, 정보, 경험은 서로 연동되어 상호운용성을 가지며, 모든 콘텐츠가 실시간으로 작동하여 여러 명의 사용자가 동시간에 메타버스에 접속하여 동일하거나 서로 다른 경험을 할 수 있다. 이 밖에도 메타버스 플랫폼에서는 경제의 흐름이 존재하여 사용자가 가치를 창출하고, 재화와 서비스를 거래하는 등 경제활동이 이루어진다.

이러한 메타버스의 특징은 메타버스에서의 조명환경에도 적용될 수 있으며, 기존의 조명환경 평가방법과 차별화된 평가도구로서 메타버스의 활용 가능성을 보여준다. 메타버스 내 조명환경의 특징은 Table 1과 같다.

2.2 건축·건설 분야에서의 메타버스 활용

메타버스는 건축·건설 분야에서 설계, 시공 등에 도입되어 활용되고 있다. 삼우종합건축사사무소는 VR Mock-up을 개발하여 설계 시 활용하고 있다. 계획설계 단계에서 단위공간들을 실시간으로 VR화하여 시각화함으로써 설계자와 클라이언트 간의 신속한 의사소통을 가능하게 하고, 설계 결과물에 대한 클라이언트의 이해를 높여 효과적인 의사결정을 돕는다^[8]. 현대건설은 시공품질 검수 및 작업환경 관리의 효율성 향상을 위하여 BIM(Building Information Modeling)을 기반으로 한 AR 품질관리 기술을 활용하고 있다. HMD(Head Mounted Display)를 착용하거나, 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 건축물 위에 3D 모델을 증강시켜 시공위치를 확인하고, 시공품질을 예측할 수 있다^[9]. 한국토지주택공사(LH)는 3기 신도시 개발사업에서 도시계획 단계에 디지털트윈 플랫폼을 적용하였다. 실제 도시를 가상화하고, 도시데이터 분석을 토대로 건축물의 규모 및 배치의 적정성 판단, 건축물의 형태와 색채 검토, 조망권·일조권·스카이라인 분석 등 다양한 요소들을 검증하였다^[10]. 이 밖에도 메타버스 플랫폼을 활용한 견본주택 관람 서비스를 제공하거나, 건설현장의 안전교육에 VR 기기를 활용하기도 한다. Fig. 1은 현대건설의 BIM 기반 AR 품질관리 플랫폼과 LH의 디지털트윈 플랫폼의 이미지이다.

이처럼 건축·건설분야에서는 작업의 효율성 및 완성도 향상 등을 위하여 AR, VR, 디지털트윈 기술을 적용한 메타버스 플랫폼을 활용하고 있다. AR·VR 기기, 클라우드, 네트워크, 실감형 콘텐츠 등 메타버스 구현 기술의 지속적인 발전이 이루어지고 있고, 다양한 장점을 갖는 메타버스 기반 시뮬레이션이 건축물에서 도시까지 적용될 수 있으므로 앞으로 건축·건설분야에서의 메타버스 적용은 확대될 것으로 사료된다.

Fig. 1. Application of metaverse in architecture and construction, (a) Hyundai Engineering & Construction’s BIM-based AR platform (adapted from reference 9), (b) Digital twin platform developed by LH (adapted from reference 10)

2.3 메타버스에서의 조명환경 구현

메타버스 플랫폼 개발에는 유니티(Unity)와 언리얼(Unreal) 엔진이 주로 사용된다. 이들은 원래 3D 게임 개발용으로 만들어졌으나 현재는 자동차, 건축, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 메타버스 공간에서 실재감과 몰입감을 향상시키기 위해서는 사실적인 빛 연출이 중요하므로, 유니티와 언리얼에서는 디테일한 빛 환경 설정을 지원하여 현실적인 빛 표현을 가능하게 한다.

각 엔진이 제공하는 광원의 형태에는 차이가 있으나 두 가지 엔진 모두 광원의 형태를 선택할 수 있고, 광원의 크기와 각도, 위치도 조절할 수 있다. 광원의 색온도 조절과 색상 선택도 가능하며, 광원의 형태에 따라 조도(lux), 광도(cd), 광속(lm) 값을 입력하여 광원의 밝기를 선택할 수도 있다. 또한 두 엔진 모두 IES 파일을 지원하므로 조명기구의 광학적 특성을 반영하여 사실적인 조명 효과를 제공할 수 있다.

이 밖에도 유니티와 언리얼에서는 다양한 형태의 조명기구 리소스를 제공한다. 따라서 제공되는 리소스를 활용하거나 자체 제작한 조명기구 리소스를 이용하여 조명환경을 구현할 수 있다. 조명기구의 형태, 위치, 개수 등을 변화시키면 그에 따라 조명환경이 실시간으로 구현되므로, 다양한 조명환경을 비교하고 평가할 수 있다.

3.1 조명환경 평가 관련 선행연구 고찰

메타버스에서 조명환경을 평가하기 위해서는 평가 시 적용할 평가항목과 평가방법이 정의되어야 한다. 따라서 조명환경 평가 관련 선행연구를 고찰하여, 평가 시 적용된 평가항목과 평가방법을 분석하였다.

기존에는 주로 사진 또는 조명 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하거나 목업실험으로 조명환경을 평가하였다. HMD의 보급이 증가하면서 최근에는 VR을 이용한 조명환경 평가도 수행되고 있다. Table 2에 조명환경 평가도구별로 선행연구의 내용을 정리하여 제시하였다.

사진을 이용한 연구에서는 조명환경의 분위기 또는 조명환경에서의 기대행위에 대한 선호도, 느낌을 주관평가를 통하여 분석하였다^{[11, 12]}. 시뮬레이션을 이용한 평가는 렌더링 이미지를 이용한 평가와 시뮬레이션 평가로 구분된다. 렌더링 이미지를 이용한 평가는 광원의 종류·개수·밝기·색온도 또는 조명방식을 변화

시킨 조명환경에 대하여 피험자가 느끼는 감성, 안전감을 주관평가 또는 뇌파측정을 통하여 평가하였다^{[13, 15, 17]}. Fig. 2는 피험자의 안전감 측정에 사용된 서로 다른 색온도의 렌더링 이미지이다^[17].

광원의 종류, 점·소등에 따른 실내 조도분포 및 에너지 사용량은 시뮬레이션 평가를 통하여 분석되었다^{[14, 16]}. 주거공간, 사무공간, 회의실 등을 목업으로 구축하여 조도, 색온도, 조명색, 조명방식을 변화시키거나 조명환경에서의 시간 경과에 차이를 둔 후, 피험자의 반응을 평가한 연구도 수행되었다. 감성, 피로도, 선호도, 만족도, 눈부심, 밝기감은 주관평가로 측정되었다^[18-21,,^23]. 소비전력을 측정하여 에너지 소비량을 평가하고, 업무효율성 평가를 위하여 피험자에게 지정된 태스크를 수행하게 하여 정확도 및 소요시간을 측정하였다^[22]. 시인성은 주관평가 또는 시력평가를 통하여 측정되었다^{[23, 24]}.

VR을 이용한 평가에서는 피험자가 HMD를 착용하고 몰입형 가상환경에 대한 평가를 수행하였다. 가상환경은 1인칭 시점을 지원하므로, 피험자가 공간을 돌아다니면서 몰입감 있게 조명환경을 경험하고 평가할 수 있다. 개구부의 형태 및 차양장치의 개폐에 따라 유입되는 직사광선 패턴의 변화에 대한 피험자의 반응 평가방법으로 주관평가와 심박수(HR: heart rate)·피부전도반응(SCR: skin conductance response) 측정이 적용되었다^[26]. 주관평가를 통하여 공원 야간 환경에서 광원의 밝기와 조명기구의 개수를 조절하여 균제도의 변화에 따른 시각적 인상을 평가하거나^[28], 뇌파(EEG: electroencephalography)를 측정하여 조명환경의 피로도 완화 효과를 분석하였다^[29]. 이 밖에도 가상환경에서는 피험자가 직접 조명환경을 조절할 수 있으므로 조명기구를 점·소등하거나 광원의 밝기, 차양장치의 개폐 정도를 조절하여 선호하는 조명환경을 선택하게 한 후, 지정된 태스크를 수행하여 업무 수행능력을 평가하고, 주관평가를 통하여 만족도를 측정하였다^{[25, 27]}. Fig. 3은 피험자가 HMD를 착용하고 가상환경에서 지정된 태스크를 수행하는 모습이다^[27].

Fig. 2. Rendered images by color temperature used to evaluate perceived safety (adapted from reference 17)

Fig. 3. User interface for adjusting the lighting level in the immersive virtual environment(IVE) and a participant during the experiment with the IVE (adapted from reference 27)

3.2 메타버스 내 조명환경 평가시스템

앞 절에서 살펴본 선행연구의 고찰 결과와 메타버스의 특징을 토대로 메타버스 내 조명환경 평가시스템의 평가항목과 평가방법을 도출하였다. Table 3은 선행연구에 적용된 조명환경 설정을 위한 변인 및 평가 항목, 평가방법을 종합한 결과이다.

선행연구에서는 조명환경 설정을 위하여 광원의 밝기·색온도, 조명기구의 외형, 조명방식, 점·소등, 광원의 종류, 조명기구의 개수, 광원의 색상과 같은 조명기구 관련 변인과 함께 차양장치의 개폐, 개구부의 형태 변화, 조명환경에서의 경과시간과 같은 조명기구 외 변인도 적용하였다.

평가항목으로는 조명환경에 대한 선호도(만족도), 감성, 피로도, 눈부심, 밝기감, 에너지 사용량, 조도 분포, 업무효율성, 시인성, 안전감이 있었고, 평가방법은 주관평가, 태스크 수행, 시뮬레이션 평가, 소비전력 측정, 생체신호 측정, 시력평가, 선호하는 조명환경 설정이 적용되었다.

메타버스 내 조명환경 평가시스템은 선행연구에서 도출된 항목을 토대로 하되, 추가로 적용 가능한 항목은 포함하고, 메타버스에 적용이 어려운 항목은 제외하였다. Fig.4에 제시되어 있듯이, 조명환경 설정을 위한 변인은 선행연구에서 도출된 항목이 모두 적용된다. 또한 메타버스에서는 실시간으로 광원의 크기와 각도, 조명기구의 위치 변화가 가능하므로 조명환경 설정을 위한 변인으로 추가될 수 있다. 메타버스 내 조명환경 평가시스템의 평가항목도 선행연구에서의 평가항목이 모두 적용될 수 있다. 평가항목 중 에너지사용량과 조도 분포는 BIM 소프트웨어와 연계하여 분석결과를 메타버스에서 시각화할 수 있다^[30]. 평가방법으로는 주관평가, 태스크 수행, 생체신호 측정, 시력평가로 피험자의 반응을 평가하거나 피험자가 여러 변인을 직접 변화시키면서 선호하는 조명환경을 설정할 수 있다. 에너지 사용량 평가 시 전력 측정장치를 이용한 소비전력 측정은 메타버스에서 적용되기 어렵지만, 시뮬레이션 평가를 통하여 소비전력 분석이 가능하다.

Fig. 5는 메타버스 내 조명환경 평가시스템을 보여준다. 조명환경 평가 시 변인을 선택하여 조명환경을 설정한 후 평가대상을 결정한다. 평가대상은 설정된 조명환경 자체에 대한 평가와 기대행위에 대한 조명환경 평가로 구분된다. 기대행위에에 대한 조명환경 평가는 공간 종류별(주거·사무공간 등) 기대행위(작업·휴식·오락행위 등)에 대해 설정된 조명환경을 평가하는 것이다. 평가항목은 정성적 또는 정량적 평가항목으로 구분된다. 정성적 평가항목으로는 평가대상에 대해 피험자가 느끼는 심리적 측면을 평가하고, 정량적 평가항목을 통해서는 조명기구의 광학적 특성이나 피험자의 업무효율성에 대한 수치화된 데이터를 얻는다. 각각의 평가항목에 대해서는 적합한 평가방법이 적용되어 평가가 이루어진다. 모든 정성적 평가항목에 대해서는 주관평가가 적용되며, 선호도(만족도)의 경우에는 피험자가 직접 조명환경을 설정하는 방법도 적용 가능하다. 감성, 피로도, 안전감에 대해서는 뇌파, 심박수, 피부전도반응 등과 같은 생체신호 측정 방법이, 시인성에는 시력평가가 추가적으로 적용될 수 있다. 업무효율성은 지정된 태스크를 수행하여 소요시간, 정확도 등을 측정하여 평가하고, 에너지 사용량과 조도 분포는 시뮬레이션을 통해 평가할 수 있다. 시뮬레이션으로 도출된 조명기구의 전력소비량, 조도 분포는 시각화하여 메타버스 상에 제공함으로써 피험자가 조명환경 평가 시 참고자료로 활용할 수 있다.

Fig. 4. Variables, evaluation items, and evaluation methods applicable to the evaluation of luminous environment in metaverse

Fig. 5. Evaluation system for luminous environment in metaverse