깊이맵 기반의 인터랙티브 사진을 이용한 긍정적인 인상 형성과 사용 경험에 대한 비교 연구

초록

현재의 사진 매체는 AI를 기반으로 사실적인 Generated photos를 생성할 수 있게 되었다. 이러한 Generated photos는 사용자의 개인 선호(.e.g..성별, 연령, 인종)에 따라 호감, 친밀감, 신뢰감 있는 얼굴을 디자인할 수 있으며, Deepfake를 활용한 움직임과 표정 등의 애니메이션을 통해 웹에서 인터랙티브 한 사진 경험을 제공하게 된 시점에 이르렀다. 본 연구에서는 여성 및 남성 인물로 구성된 2D 디지털 사진을 기반으로 ML를 이용한 깊이 추정을 통해 깊이맵을 생성하고 이를 웹에서 병합하여 마우스 포인터의 x, y 축 방향과 이동 속도를 통해 직접 조정하여 입체감과 깊이감의 변화를 경험할 수 있는 깊이맵 기반의 인터랙티브 사진을 디자인하였다. 이를 통해 깊이맵 기반의 인터랙티브 사진이 적용된 웹 페이지를 웹 프로토타입 A로 구성하고, 2D 디지털 사진이 적용된 웹 페이지를 웹 프로토타입 B로 구성하여 이를 비교 실험하였다. 총 45명을 대상으로 진행된 실험 결과로는 깊이맵 기반의 인터랙티브 사진이 적용된 웹 프로토타입 A가 구성 인물에 대해 긍정적인 인상으로서 호감도, 친밀도를 경험할 수 있었으며, 긍정적인 사용 경험으로서 사용 효율성, 매력성에 대해 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

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