이 연구 주제는 가상현실 시스템에서 사용자가 어떤 경험을 하며, 그 경험이 몰입감·편의성·인지부하·어지럼증·수행도와 어떻게 연결되는지를 인간공학 관점에서 분석하는 데 초점을 둔다. 연구실의 관련 논문들은 가상현실 기술이 단순한 시각적 체험을 넘어 복합적인 상호작용 환경이라는 점에 주목하며, 사용자의 감각적 반응과 행동 특성을 함께 고려한 평가 체계의 필요성을 제시한다. 특히 다양한 VR 기기와 상호작용 방식이 빠르게 등장하는 상황에서, 사용자경험의 핵심 영향 요인을 구조적으로 분류하고 해석하는 것이 중요한 연구 목표가 된다. 연구 방법 측면에서는 체계적 문헌고찰과 실험 기반 성능평가가 함께 활용된다. 가상현실 UX 관련 선행연구를 분류하여 기기 특성, 인터랙션 방식, 평가 지표, 실험 맥락을 체계화하고, 이를 통해 현재 연구 동향과 향후 설계 방향을 도출한다. 또한 VR 내비게이션 환경에서 조이스틱, 텔레포트 등 이동 방식에 따른 비자발적 위치 이동, 작업 정확도, 시간 효율성 등을 비교함으로써 사용자가 실제로 더 안정적이고 자연스럽게 느끼는 인터페이스가 무엇인지 규명한다. 이러한 접근은 기술 성능 자체보다 인간이 체감하는 경험 품질을 설계 기준으로 삼는다는 점에서 의미가 크다. 이 연구는 게임·교육·훈련·의료·전시 등 다양한 VR 응용 분야에 직접적인 설계 지침을 제공할 수 있다. 사용자의 불편과 피로를 줄이고, 작업 목적에 적합한 이동 및 상호작용 방식을 선택하게 함으로써 시스템 수용성과 활용도를 높일 수 있기 때문이다. 장기적으로는 사용자 특성에 따라 적응적으로 반응하는 개인화 VR 인터페이스, 안전성과 몰입을 동시에 보장하는 평가 프레임워크, 그리고 차세대 혼합현실 환경까지 확장 가능한 인간 중심 설계 원칙으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 스마트폰과 같은 지능형 디바이스의 사용자경험을 실제 사용자 데이터에 기반해 파악하고, 제품의 특성과 경험의 관계를 정교하게 해석하는 데 목적이 있다. 연구실은 스마트 기기의 사용자경험이 단순한 만족·불만족 수준을 넘어 자율성, 적응성, 연결성, 다기능성, 개인화와 같은 제품 스마트성 요소와 긴밀하게 연결된다고 본다. 따라서 사용자의 일상적 발화와 행동 데이터에서 경험의 패턴을 포착하는 것이 중요하며, 이는 전통적 설문 중심 UX 연구를 보완하는 새로운 접근으로 이해할 수 있다. 구체적으로는 트위터와 같은 소셜미디어 데이터를 수집·정제·분류하여 스마트폰 관련 경험을 분석하는 혼합방법론이 활용된다. 대규모 비정형 텍스트 데이터에서 사용자의 자연스러운 표현을 추출하고, 이를 제품 속성과 연결하여 만족 요인과 불만 요인을 체계적으로 분류한다. 이러한 방식은 실험실 환경에서 드러나지 않는 잠재적 요구와 실제 사용 맥락을 포착할 수 있다는 장점이 있다. 동시에 데이터 기반 UX 연구와 인간공학적 해석을 결합함으로써, 기술 기능과 인간의 기대 사이의 간극을 보다 정밀하게 이해할 수 있다. 이 연구는 스마트 디바이스 설계, 서비스 기획, 디지털 제품 개선에 실질적인 통찰을 제공한다. 특히 사용자들이 불편을 느끼는 연결성 문제나 다기능성의 복잡성은 제품 개발 단계에서 우선적으로 개선해야 할 요소로 이어질 수 있다. 향후에는 소셜미디어뿐 아니라 로그 데이터, 센서 데이터, 인터뷰 자료를 통합한 다원적 UX 분석으로 확장하여, 개인화 추천, 감성 반응 예측, 장기 사용성 평가 등 더 정교한 인간 중심 디지털 서비스 설계에 기여할 수 있다.

이 연구 주제는 스마트 차량과 자동화 기술이 발전하는 환경에서 운전자, 특히 고령 운전자의 안전성과 수용성을 높이기 위한 인간-차량 상호작용을 다룬다. 연구실의 관련 문헌고찰은 차량 자동화, 운전자 상태 인식, 주변 환경 모니터링, 행동 인식, 인포테인먼트 등 다양한 기술이 실제 운전자 경험과 어떻게 연결되는지 검토한다. 여기서 중요한 문제는 기술의 고도화 자체가 아니라, 사용자가 얼마나 이해하고 신뢰하며 적절히 사용할 수 있는가이다. 연구 방법은 스마트카 기술 동향 분석과 HCI·인간공학 관점의 체계적 리뷰를 중심으로 구성된다. 특히 고령 운전자는 새로운 기술 수용에서 취약한 집단이 될 수 있기 때문에, 자동화 수준에 대한 적정 수용 범위, 인터페이스 복잡도, 경고 방식, 맞춤형 정보 제공 방식 등을 세밀하게 살펴본다. 또한 생리적·정신적 상태 인식, 행동 예측, 위치 및 센서 기술과 같은 요소들이 실제 주행 보조 서비스와 어떻게 결합되어야 하는지 탐색한다. 이는 단순한 기능 추가가 아니라 운전자 특성에 적합한 지원 시스템 설계를 지향한다는 점에서 중요하다. 이 연구는 미래 모빌리티 환경에서 포용적이고 안전한 차량 인터페이스 설계에 큰 기여를 할 수 있다. 고령 운전자뿐 아니라 초보 운전자, 인지적 부담이 큰 사용자, 다양한 신체적 특성을 지닌 사용자에게도 적용 가능한 설계 원칙을 제공하기 때문이다. 장기적으로는 개인별 운전 특성을 반영한 적응형 차량 인터페이스, 신뢰 가능한 자동화 수준 조정, 사용자 중심 인포테인먼트 설계 등으로 발전하여 스마트 모빌리티의 사회적 수용성을 높이는 기반이 될 수 있다.

이 연구 주제는 눈의 움직임을 활용하는 시선 입력 인터페이스의 사용성, 효율성, 정확성을 평가하고, 이를 통해 보다 접근성 높은 인터페이스 설계 지침을 만드는 데 초점을 둔다. 특히 eye mouse와 같은 입력 장치는 손 사용이 어려운 사용자에게 중요한 대안이 될 수 있기 때문에, 클릭 방식과 자극 배치가 실제 성능에 어떤 영향을 미치는지 정량적으로 이해하는 것이 필수적이다. 연구실은 이러한 문제를 인간공학적 실험을 통해 분석하여 보조기술과 일반 인터페이스 설계 모두에 적용 가능한 근거를 축적하고 있다. 대표적으로 깜빡임 방식과 응시 유지 방식의 클릭 수행을 비교하고, 자극의 크기·위치·이동 거리와 같은 변수에 따른 작업 성능 변화를 분석한다. 이를 통해 어떤 조건에서 사용자가 더 빠르고 정확하게 선택 작업을 수행하는지, 화면 상단과 하단의 차이, 자극 크기 증가가 효율성에 미치는 영향 등을 구체적으로 제시한다. 이 연구는 단순히 기술이 동작하는지를 넘어서 사용자의 인지 부담, 피로, 조작성 차이를 세밀하게 평가한다는 점에서 HCI와 인간공학의 강점을 보여준다. 이러한 성과는 장애인 보조기기, 무접촉 인터페이스, 의료·재활 시스템, 공공 키오스크 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 사용자의 신체적 제약을 고려한 인터페이스 설계 원칙을 제공함으로써 기술 접근성을 높이고 디지털 포용성을 강화할 수 있기 때문이다. 향후에는 시선 추적과 인공지능 기반 의도 예측을 결합하여 더 자연스럽고 적응적인 입력 시스템을 구현하고, 다양한 연령과 능력 수준을 포괄하는 범용 인터페이스 설계로 확장될 수 있다.