서론
선행연구
VR 철도 교육 시뮬레이션 연구
1. 연구 가설
2. 연구 설계
VR 철도 교육 시뮬레이션 활용도 검증
1. 표본 통계
2. 요인 분석
3. 회귀 분석을 통한 가설 검증
결론
서론
철도는 1899년 우리나라에 최초로 도입된 이후 우리나라의 국가 철도망으로써 산업 발전과 경제성장을 이끄는 견인차적인 역할을 해 왔다. 1974년 첫 지하철 개통 후 현재 전국 도시에 20여 개가 넘는 도시철도가 개통되어 대중교통으로서의 역할을 해내고 있다. 철도는 다른 교통수단에 비해 안전성과 정시성 측면에서 우수하고 대량 수송능력을 지니고 있다. 또한 ‘전기동차’는 배기가 적어 대기 질 개선 효과도 크다.
KTX를 비롯한 도시철도가 철도가 핵심 대중교통수단으로서 자리매김함에 따라 철도전문가에 대한 수요가 그 어느 때보다도 급증하고 있다. 이에 따라 코레일과 도시철도공사 등에서는 다양한 첨단 기술과 지식으로 무장된 우수한 철도전문가를 요구하고 있다. 이에 따라 철도 교육의 중요성도 커지고 있다. 전국의 각 대학교와 서울 교통공사, 부산교통공사 등에서 철도전문 인력 배양을 위하여 교육훈련 기관(아카데미)에서 이론과 실기교육을 실시하고 있다. 이러한 철도 교육의 중심은 이론과 실기를 바탕으로 기관사, 관제사, 정비사의 자격증 취득과 취업에 목표를 두고 있다.
기관사 자격증 취득의 경우 ‘철도 운전업무 종사자 신체검사 및 적성검사 합격’→‘면허 교육생 선발 시험 합격’→‘면허 교육 진행 및 수료’→‘필기시험 접수 및 합격’→‘기능 시험 접수 및 합격’→‘면허증 수령’의 단계를 거친다. 필기시험의 경우 그간 쌓아온 철도 관련 지식을 시험 문제를 통하여 검증하는 방법이라면, 기능 시험은 실제 열차로 정해진 구간을 운행하며 업무 중 발생할 수 있는 장애 및 비상상황 조치에 대응하는 방식이다.
그러나 실제 면허가 발급되지 않은 응시생을 위해 실제 열차의 시험운행을 하는 것은 현실적으로 무리가 있다. 또한 숙련되지 않은 응시생의 경우 사고가 빈번하게 생길 수 있으며, 실제 사고가 발생했을 때 재산 및 인명 피해가 발생할 수 있다. 따라서 기능 교육 및 기능 시험의 경우 실제 열차의 운전실을 모방한 시뮬레이터에서 비상상황, 사고 발생 조치 등의 교육을 진행하게 된다. 이러한 기능을 가진 시뮬레이터는 기본 기능만 탑재한 PTS(Part Type Simulator: 기본기능 모의운전연습기)와 FTS(Full Type Simulator: 전 기능 모의운전연습기)가 있다. 교육기관의 규정상 FTS는 1대 이상, PTS는 최소 5대 이상을 반드시 보유해야 한다. 현재 일부 대학의 현실을 살펴보면 재정상 규정에 맞는 모의운전연습기를 보유하지 못하는 곳이 있다. Table 1은 현재 PTS와 FTS 등 모의운전연습기를 보유하고 있는 교육 기관과 수량을 정리해 놓은 표로서 실기시험을 준비하고 있는 인원에 비하여 수량이 많이 부족한 것을 확인할 수 있다. 모의운전연습기를 보유하지 못하는 대학의 경우 파견이나 실습의 형태로 장비를 보유한 교육기관이나 대학에 위탁교육을 보내고 있는 것이 현재 실정이다.
Table 1.
Practical simulator operational status
본 연구에서 이러한 교육 현실을 개선하기 위한 방안으로 설문 조사를 통해 현재 시뮬레이션 교육의 현황을 살펴보는 한편 이제까지 시행 되 왔던 물리적 환경에서 VR 환경으로 대체하는 가능성을 확인하고자 하였다. VR을 통한 철도 시뮬레이션 교육의 가능성과 효과를 분석하기 위하여 교육생, VR 콘텐츠 개발자, 철도 관련 학과 교수와의 심층 인터뷰를 통해 연구 가설을 설정하고 VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정 도구의 활용도 및 타당성을 검증하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 또한, 심층 인터뷰를 바탕으로 도출된 주요 변수를 토대로 회귀분석을 실시하여 VR 시뮬레이션 교육의 활용도의 가설을 검증하였다. 검증된 가설을 바탕으로 모의운전연습기를 보유하지 못한 교육기관이나 코로나 팬데믹과 같은 상황에서도 VR 환경을 활용하여 대체 교육이 이루어질 수 있는 방안을 제언하였다.
선행연구
철도 교육용 시뮬레이션의 활성화 방안 연구에 앞서 선행 연구조사를 통해 이전의 연구를 살펴보았으나 모의운전연습기에 관련된 선행연구는 없었다. 철도 및 교통에 대한 시뮬레이션 연구는 주로 열차의 성능, 경제 주행, 운행 서비스 품질에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 아래와 같은 연구들이 진행되었다.
먼저 Hwang(1998)은 고속철도 차량의 경제 주행 시뮬레이션에 관한 연구를 진행하여 지하철 및 철도 시스템에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 체계적인 방안을 제시하고 시뮬레이션 운행을 통하여 검증하는 연구를 진행하였다. 그리고 Kang et al.(2009)은 교통 시뮬레이션과 공간 모델링 기법을 적용한 실시간 소음 시뮬레이션 통합 모델에 대한 연구에서 교통 소음예측을 위하여 실시간 소음 시뮬레이션 통하여 소음 저감 대책에 관한 연구를 진행하였다.
또한, Noh(2020)는 시뮬레이션 기반 철도 선로용량의 최적 활용 범위 설정에서 열차 시간표 시뮬레이션을 통하여 열차 당 평균 대기시간과 최대용량 자료를 이용하여 대기시간 함수의 파라미터를 추정하는 연구를 진행하였다. 위와 같이 철도와 관련된 시뮬레이션 기반의 연구를 살펴보았을 때 실제 체험하고 조작하는 형식이 아닌 이론적 설계와 수식을 통하여 예측 값을 검증하는 형태의 시뮬레이션 연구가 주를 이루고 있다는 것을 확인하였다.
실제 체험을 바탕으로 하는 시뮬레이션의 경우 철도 관련보다는 비행 시뮬레이션이나 자동차 운전 시뮬레이션에 집중되어 있었고, 다음과 같은 연구들이 진행되었다.
Yoo et al.(2009)은 블랙아웃과 레드아웃을 적용한 비행 시뮬레이션에서 연구를 통해 기존 비행 시뮬레이션의 비행기 조종에 관련된 시각적이고 물리적인 제어뿐만 아니라 조종사의 생리적 현상을 고려하여 적용하는 연구를 진행하였다.
그리고 Bae et al.(2015)의 가상현실 운전 시뮬레이션 게임의 사용자 경험과 운전 태도에 대한 실험연구에서 3D 가상현실에서의 운전 시뮬레이션 게임과 일반 모니터를 사용한 비디오 게임의 환경에서 실재감, 몰입, 각성의 사용자 경험이 어떠한 차이를 나타내는지를 비교 실험을 통해 운전 시뮬레이션 게임의 기능적 효과 측면에서 기능성 효과인 운전태도와 게임성 효과인 정서적 즐거움 그리고 복합적인 효과인 만족도를 비교 분석하는 연구를 진행하였다.
Bae et al.(2015) 가상현실 운전 시뮬레이션 게임의 사용자 경험과 운전 태도에 대한 실험연구는 본 연구 진행에 있어서 주목해 보아야 할 연구이다. 위 연구는 컴퓨터 및 그래픽 운용능력의 발전으로 인하여 3D 기반의 가상현실에서 보다 사실적인 의사소통을 할 수 있으며, 사용자와 가상 세계의 원활한 상호작용 환경을 제공하는 것을 이야기하였다.
이러한 3D 기반의 가상현실 환경은 Figure 1과 같이 HMD(Head Mounted Display) 장비를 통하여 수준 높은 영상과 음향 그리고 동작을 통한 상호작용으로 시뮬레이션의 효과를 극대화할 수 있다. 제2종 전기차량 기능 시험 평가항목을 살펴보면 1. 준비 점검, 2. 제동 취급, 3. 제동기 외의 기기 취급, 4. 신호 준수, 운전취급, 신호/선로 숙지, 5. 비상시 조치로 구성되어 있다. 실제 기능 시험에서는 “MCB 회로 차단기가 트립 되었어요. 조치를 취하세요”, “화재입니다 조치를 취하세요”, “계단 완해로 정거장에 정차하세요”와 같이 기능 시험 평가자가 수험생에게 구술 및 물리적인 조작을 제시하는 경우가 있으며 수험생은 이러한 조치를 적절히 수행할 수 있어야 한다. Figure 2는 FTS의 실제 조작 모습이고 Figure 3은 VR 핸드 트래킹(hand-tracking) 기술을 사용하여 가상의 공간에서 물리적 작동을 실습하는 예상도이다.
핸드 트레킹이란 HMD에 장착된 카메라로 사용자의 손가락 위치와 모양을 인식하는 것으로, 해당 기술이 적용되면. 실제 자신의 손으로 VR 속 물건과 상호작용하는 느낌이 극대화됐기 때문에 가상현실 속 물리적 기계조작은 물론 터치와 드래그 활용 등, 손으로 할 수 있는 다양한 조작이 가능하다. 이러한 기능을 통해 VR 시뮬레이터에서 재현될 수 있는 여러 가지 물리적인 상황에 대하여 대처가 가능하며 자막 출력과 음성인식을 통하여 주어진 상항에 맞추어 구술평가를 진행할 수 있다. Table 2는 핸드 트레킹을 지원하고 있는 오큘러스 퀘스트 2의 제원이다.
Table 2.
Oculus Quest 2 specification
현재 철도 시뮬레이션 교육에 있어서 PTS와 FTS의 최대의 문제점은 초기 설치비용이 높은데 있다. 기기의 운영을 위해서는 넓은 공간이 있어야 하며, 교육 기기의 업그레이드 및 정비가 어렵다는 점이다. 그러나 3D 기반의 가상현실과 HMD를 통하면 가격의 단가를 낮추면서도 양질의 시뮬레이션 교육이 가능하며, 공간의 활용과 업그레이드 및 기기의 관리도 수월해질 수 있다. 또한 최근 출시되고 있는 VR 기기의 경우 무선으로 연결이 가능하기 때문에 연결선이 사용자의 행동을 제약하거나 위험하게 하는 경우도 사라졌다.
VR 시뮬레이션을 통한 교육적 가치는 현재 시행되고 있는 물리적 시뮬레이션의 완벽한 대체재로서의 활용이 아닌 보조재의 역할이 크다. 기능 시험을 위해서는 철도안전 법상 410시간의 물리적 시뮬레이션 기기를 통한 필수 교육시간을 이수해야만 하고, 실제 기능 시험과 같은 환경에서의 연습은 반드시 필요하다. 이와 같은 환경에서 필수 교육시간을 검증이 되지 않은 VR 시뮬레이션으로 대체하는 것은 분명히 무리가 있다. 다만 현재와 같이 재정적인 문제로 인하여 PTS와 FTS 등의 물리적 시뮬레이터를 보유하지 못한 교육기관이나 학교에서 필수 교육시간 이외에도 충분한 자가 학습의 기회를 마련하고 코로나 팬데믹과 같은 특수한 사회적 환경에서의 비대면 교육이 가능한 데 교육적인 가치를 두고 있다.
또한, Park and Sohn(2020)의 가상현실 및 증강현실 기술을 기반으로 한 매체의 교육적 효과에 대한 국내 동향 연구에서도 가상현실 교육에 대한 학업성취, 학습태도, 학습의 만족도 및 수업에 대한 집중도에서 이들 매체를 활용한 교육이 상당히 효과가 있음을 입증한 만큼 VR 시뮬레이션 교육 환경이 안정적으로 자리를 잡는다면 물리적 시뮬레이션 교육과 병행하여 진행하는 것도 기대해볼 수 있다.
VR 철도 교육 시뮬레이션 연구
1. 연구 가설
시뮬레이션이란 복잡한 문제나 사회 현상 따위를 해석하고 해결하기 위하여 실제와 비슷한 모형을 만들어 모의적으로 실험하여 그 특성을 파악하는 일로서, 실제로 모형을 만들어 하는 물리적 시뮬레이션과 수학적 모델을 컴퓨터상에서 다루는 논리적 시뮬레이션이 있다. 현재 철도 연구에 활용되고 있는 시뮬레이션은 대부분 수학적 모델 기반의 논리적 시뮬레이션이고, Figure 4와 같이 교육에 활용되고 있는 PTS와 FTS의 경우가 물리적 시뮬레이션이다.
FTS는 교육생의 기본 운행 및 평가 목적의 훈련용 시뮬레이터로써, 실제 차량과 유사한 형태로 구성되어 있으며 이를 위하여 운전실 CAB 장치, 교수 제어시스템, 선로 영상 및 영사시스템, 음향 시스템, 고장 처치 시스템 등을 갖추고 있다. 시뮬레이션 S/W는 Windows 상에서 작동하는 모듈로 구성되었으며, 3D 입체 영상은 실사 Texture 맵핑 기술을 이용하여 실사와 유사한 형태로 구성하였다. 운전석에 설치되어 작동되는 차량 장비로는 운전대의 각종 제어기 및 스위치류, 열차종합 정보장치, 열차무선 장치, 방송시스템 및 각종 표시기 등이 설치되어 있다. 교수 제어시스템은 차량 운행 중 발생할 수 있는 차량 고장 및 이례상황에 대한 훈련이 가능하도록 교수의 지시 또는 임의로 설정된 시나리오에 의하여 이례 및 돌발 상황을 구현하고 교육생이 이를 대처할 수 있는 교육이 가능하도록 구성되며, 운전자의 운전 상황이 녹화되어 분석 평가 시에 활용된다.
PTS는 FTS에 비해 규모는 작지만, FTS의 대부분의 기능을 포함하고 있다. 열차의 기동, 입출고, 신호, 각종 계기류 및 스위치에 대한 운전실에서 실시하는 전반적인 교육이 가능하다. 훈련 상황은 모두 모니터링이 가능하고, 자료로 확보되며, 확보된 자료는 평가 자료로 활용된다. 운전석은 실제 전동차의 운전석과 유사한 규격으로 구성되어 있으며, 운전석에 취부되는 TCMS DU, ATP/ATO 장치용 MMI, PA/RADIO 및 계기류 등은 실제 차량과 유사한 제품으로 대체하여 구성되어 있다. 기본 구성은 운전실(운전 제어대), 선로 영상시스템, 음향 시스템, 고장 처치 시스템 등으로 구성되어 있다. PTS를 통하여 일반 운전 연습 취급기능과 고장 처치 및 이례사항 적응 훈련 등을 실시할 수 있다.
CAI 시스템은 교수에 의한 전달 교육과 스스로 학습할 수 있는 E-Leaning에 의한 Self-Study 기능 교육시스템이다. 모든 교육 과정 및 결과는 서버 시스템에 의하여 교수가 관리하며, 애니메이션 및 가상 동작은 실제 동작 조건과 유사한 화면 동작으로 구현되어 있다. CAI 주요 콘텐츠 내용은 제2종 전기차량 필기 및 기능 시험 출제기준에 따라 철도안전 법, 도시철도시스템 일반, 기초 전기이론, 운전 이론 일반, 전기동차 구조와 기능, 차량 고장 시 조치, 화재 등 이례상황 발생 시 조치, 역대 주요 사고 사례 등으로 구성되어 교육 중에 있다.
본 연구에서는 이제까지 물리적 환경에서 시행되었던 철도 교육을 3D VR 환경으로 치환하여 교육하는 시스템의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. VR 이란 컴퓨터를 통해서 가상현실을 체험하게 해주는 최첨단 기술을 말한다. 가상현실이라는 개념은 1970년 중반에 비디오 플레이스(Videoplace) 개념을 창안한 크루거(Myron Krueger) 박사에 의해 처음으로 탄생되었는데, 인공 현실(Artificial Reality) 또는 인조 두뇌 공간이라고도 한다. 가상현실에서는 모든 것들을 사용자가 원하는 방향대로 조작하거나 실행할 수 있다. 또한 실시간으로 사용자가 스스로의 판단과 선택으로 3차원의 가상공간에서 이동과 사물의 작동 등을 제어할 수 있다는 것이다. 이러한 특이점은 PTS와 FTS의 물리적 공간을 가상 세계에서 구현하여 교육에 활용할 수 있다는 점이다.
이와 같은 점에 착안하여 철도 시뮬레이션의 VR 교육 환경 구축을 위하여 VR 소프트웨어 개발 전문가 4명, 현 철도경영과 교수 2명, 철도경영과 학생 4명, 총 10명을 대상으로 3개의 그룹으로 나누어 심층 인터뷰를 진행하였다. 심층 인터뷰는 2021년 1월 11일부터 2021년 1월 29일까지 3주간 진행되었으며 사회적 거리두기에 따라 대면 인터뷰와 E-Mail 인터뷰 및 인터넷 메신저를 통하여 이루어졌으며 인터뷰의 내용은 다음과 같다.
1) 심층 인터뷰 대상
Ⓐ 이＊＊, 권＊＊, NC소프트, E-Mail 인터뷰 및 인터넷 메신저 / 김＊＊, 안＊＊, 스마일게이트, 대면 인터뷰
ⓑ 서＊＊, 원＊＊, 철도경영과 교수, 대면 인터뷰
ⓒ 김＊＊, 박＊＊, 김＊＊, 조＊＊, 철도경영과 학생, E-Mail 인터뷰 및 인터넷 메신저
2) 심층 인터뷰 질문 A그룹
① VR 시뮬레이션의 교육 환경 구축과 소프트웨어의 개발은 실현이 가능한가?
② VR 시뮬레이션 교육에서 물리적 조작을 가능하게 할 수 있는가?
③ 1시간 이상 HMD 착용을 해도 부작용은 없는가?
④ 음성 인식과 자막의 출력은 가능한가?
⑤ 가상 시뮬레이터의 내부와 외부의 동시 구현이 가능한가?
3) 심층 인터뷰 질문 B, C그룹
① FTS, PTS를 통한 교육의 문제점은 무엇인가?
② FTS, PTS를 통한 교육 시간은 충분한가?
③ VR 콘텐츠를 체험해 본 적이 있는가?
④ VR 시뮬레이터를 통한 교육으로 충분한 학습효과를 얻을 수 있다고 생각되는가?
⑤ VR 시뮬레이터의 활용은 비대면 교육의 질을 높일 수 있다고 생각되는가?
위와 같이 심층 인터뷰를 진행한 결과 A그룹의 경우 철도 VR 시뮬레이션의 구현은 현재의 기술과 하드웨어로 가능하다 답변하였다. 또한 물리적 조작은 핸드 트래킹을 이용하여 구현이 가능하며 음성인식과 자막의 출력, 시뮬레이터의 내부 및 외부 재현도 가능한 것으로 답변하였다. 안정성 또한 지속적으로 개선되고 있어 교육용 철도 VR 시뮬레이션의 구현에 있어 기술적인 문제는 없는 것으로 확인되었다.
B, C그룹의 인터뷰 결과 현재 FTS, PTS를 통한 교육의 최대 문제점으로 부족한 기기의 수량을 먼저 꼽았다. 기기를 보유하지 못한 학교는 파견교육을 통해 교육이 이루어지고 있다. 그러나 그 시간이 충분하지 못한 경우가 많고 장거리를 이동해야 하는 불편함도 같이 겪고 있다고 답변하였다. 인터뷰 대상 중 VR 콘텐츠를 체험해보지 못한 경우는 없었으며 응답자들은 VR 콘텐츠에 대하여 호의적인 반응을 나타냈다. VR 시뮬레이터가 보급되면 정규 교육 이외의 시간에도 지속적으로 자가 학습이 가능한 면에서 충분한 학습효과를 기대하고 있었다. 또한 최근 코로나 팬데믹과 같은 상황에서 비대면 교육이 잦은 시기에 장소에 구분 없이 학습할 수 있는 VR 시뮬레이터는 활용도가 높을 것이라고 인터뷰를 통하여 확인하였다.
심층 인터뷰를 바탕으로 VR을 통한 시뮬레이션 교육이 현재 철도 시뮬레이션 교육 환경에 미치는 영향에 대하여 다음과 같이 연구 가설 세 가지를 세웠다.
∙ 연구 가설 1. VR 환경은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
∙ 연구 가설 2. 편의성은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
∙ 연구 가설 3. 비대면 교육은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
본 연구에서는 위와 같이 세 가지 측면에서 가설을 세웠다. 이제껏 물리적 환경에서 많은 비용과 정해진 시간을 통해서만 교육이 가능했으나, VR 환경에서의 교육은 실제 체험과 마찬가지로 정교하게 구성되어 있고 가상현실 안에서 사용자가 시각적, 청각적, 물리적으로 체험이 가능하기 때문에 기존의 시뮬레이션 교육을 대체할 수 있다. 또한, 고정형 장치가 아니기에 PC 또는 모바일 기기와 연동하여 장소의 구분이 없이 접근성과 편의성을 높일 수 있으며 장시간 교육도 가능하다. 현재 시뮬레이션 기기와 분리되어 교육되고 있는 CAI 시스템 또한 소프트웨어에 탑재가 가능하며 이러한 장점은 최근 강조되고 있는 비대면 교육이나 원격 강의에 있어 큰 장점으로 다가올 수 있다.
VR 환경에 대한 안정성도 많이 개선되고 있다. Seok et al.(2019)의 가상현실(VR) 기기에 대한 광 생물학적 안정성 평가에서 국내에 유통되고 있는 대표적인 VR 기기들을 대상으로 IEC 62471 표준에 근간하여 광 생물학적 안전성을 시험한 결과 청색광의 위해 수준은 Exempt 즉, 면제 그룹에 해당되는 것으로 나타났다.
VR 멀미(Simulator Sickness)에 대해서도 개선이 이루어지고 있다. HMD 착용으로 인한 VR 멀미의 원인은 사람의 시각과 전정감각(직진, 회전 운동의 가속도에 대한 감각)의 불균형으로 인해 발생한다. 즉, VR 콘텐츠가 만든 가상환경은 실제와 경험 값이 다르기 때문에 두 감각의 불균형이 발생하기 쉽다는 단점을 지닌다. 그러나 한국전자통신연구원(ETRI)은 VR 멀미 정도를 정확히 예측할 수 있는 소프트웨어 기술의 개발에 성공했다. 학습 엔진 ‘VR 휴먼팩터 기반 VR 멀미 분석 및 모니터링 도구’는 사용자로부터 생체신호 정보를 얻고, 기계학습을 적용하여 VR 멀미를 예측할 수 있다. 이 기술은 개인별 VR 멀미 유발 유형을 바이오마커(Bio-Marker, 단백질이나 DNA, RNA, 대사 물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표) 패턴 관찰로 분석하는 기술이다. 또 다른 기술인 ‘VR 휴먼팩터 기반 모션 데이터 편집 도구’는 VR 영상과 사용자 행동 간 정보량 차이를 엔트로피로 해석, 활용하여 콘텐츠를 자동 조정하거나 편집하여 멀미를 저감 시키는 기술이다. 이미 2019년부터 국내외 시장에 서비스 중에 있으며 레벨 1-5 까지 정량적 지표를 바탕으로 콘텐츠를 조정할 수 있어 보다 안정적인 환경에서 VR 시뮬레이션 교육이 가능하다. 그 외에 VR 기기 작동 중 물리적인 충돌에 의한 부상이나 기기 파손을 방지하기 위한 실리콘 케이스 등도 보급이 되고 있다.
2. 연구 설계
앞서 제시한 세 가지 가설을 검증하기 위하여 본 연구에서는 VR과 HMD을 통한 시뮬레이션 교육 환경의 측정 도구를 다음과 같이 설계하였다.
Table 3은 VR 시뮬레이션 교육의 활용도를 측정하기 위한 도구로서 크게 네 부분으로 나누고, 총 16문항에 걸쳐 현재 물리적 시뮬레이션 교육 환경과 VR 시뮬레이션 교육에 대한 관심도, 편의성, 접근성, 비대면 수업 및 원격 강의의 가능성에 대하여 확인할 목적으로 구성하였다.
본 연구에 활용한 분석 도구는 IBM에서 개발한 <IBM SPSS Statistics 25>를 사용하였다. 앞서 제시한 세 가지 가설을 검증하기 위하여 다중회귀 분석의 기법을 실시하였다. 다중회귀 분석은 독립변수(영향을 주는 변수)가 종속변수(영향을 받는 변수)에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위해 실사하는 분석으로, 본 연구에서는 철도 VR 시뮬레이션 교육이 철도 시뮬레이션 교육에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 확인하기 위하여 다중회귀 분석 방법을 선택하였다. 다중회귀 분석은 사회과학적 연구와 통계학에서 널리 사용되고 있는 분석법으로 본 연구의 가설을 확인하기에 알맞은 분석 방법이다.
Table 3.
Utilization measurement tools for VR simulation training
VR 철도 교육 시뮬레이션 활용도 검증
1. 표본 통계
앞서 제시한 측정도구를 바탕으로 2021년 01월 04일부터 2021년 01월 15일까지 Table 4와 같이 김포대학교 철도경영과에 재학 중인 140명을 대상으로 설문조사를 진행하였다.
설문 내용은 위 측정 도구와 같이 현재 운용되고 있는 철도 시뮬레이션 교육 환경과 관련된 질문 4문항, VR 시뮬레이션 교육 환경에 대한 질문 4문항, 교육의 편의성과 접근성에 대한 질문 4문항, 비대면 교육과 관련된 질문 4문항, 인구 통계학적 특성 4문항으로 총 20개의 문항으로 구성하였다. 평균 응답 시간은 5-15분 내외였으며, 설문에 불성실하게 응답하거나 내용을 확인하기 힘든 설문 답안은 확인되지 않아 140명 모두의 답안을 채택하여 활용하였다.
표본의 특성은 남성이 80%로 대다수를 차지했다. 연령은 20대가 98.5%로 높은 분포도를 보였으며, 거주 지역은 수도권 거주자가 88.5%를 차지했다. 거주 환경의 경우 가족과 함께 생활하고 있다는 응답이 76.5%로 나타나 연령은 20대 남성, 수도권 거주, 가족과 함께 생활하는 응답자들이 표본의 중심을 이루고 있었다.
Table 4.
Demographic characteristics
2. 요인 분석
VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정도구의 타당도를 검증하기 위하여 Table 5와 같이 탐색적 요인분석을 채택하여 실시하였고, 측정변수는 크기별 내림차순으로 정리하였다. 구성 요인을 추출하기 위해 주성분 분석(principle component analysis)을 사용하였으며, 요인 적재치의 단순화를 위하여 직교 회전 방식(Varimax)을 채택하였다.
Table 5.
Utilization measurement tools for VR simulation training
본 연구에서는 문항의 선택 기준은 고유 값(Eigen-value)은 1.0 이상, 요인 적재치는 0.4 이상의 항목을 기준으로 하였다. VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정도구의 항목에서 교육 환경 4문항, VR 환경 4문항, 편의성 4문항, 비대면 교육 4문항 모두 요인 적재치가 0.6 이상으로 제거된 문항 없이 분석에 이용하였다. 또한 Kaiser-Meyer-Olkin 측도는 0.9 이상으로 변수들의 설정이 매우 좋다는 것을 알 수 있다.
Table 6과 같이 VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정도구에 사용된 각 요인의 신뢰도는 0.9 이상으로 매우 높게 나타났다. 각 요인의 Alpha if Deleted 값은 Cronbach α 값보다 모두 낮 게 나타나 각 항목을 제거하면 신뢰 수준이 낮아진다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정도구에 사용된 모든 문항은 신뢰도가 매우 높다는 것을 확인할 수 있다.
Table 6.
Verification of reliability of utilization measurement tools for VR simulation training
Table 7에 분석된 VR 시뮬레이션 교육의 활용도 측정도구의 기초 통계량에 따르면 교육 환경에서 3번 문항에 대한 평균값이 5점 척도 기준에서 3.83%로 제일 높게 나타나 학교나 기관에서 제공하는 시뮬레이션 기기의 수량이 충분하지 않은 것을 확인할 수 있었다. 또한 VR 교육의 흥미를 느낀다고 응답한 이들이 평균 3.15%, 편의성 및 접근성 면에서도 기관이나 학교 외 개인적으로도 시뮬레이션 교육을 받고 싶어 하는 이들 또한 3.61%나 되었다. 최근 강조되고 있는 비대면 및 원격 교육에 대해서도 교육 장소를 직접 방문하지 않고도 시뮬레이션 교육을 받기 원하는 이들이 3.44%로 높게 나타나 현재 물리적 시뮬레이션 교육의 한계를 나타내고 있음을 확인하였다.
Table 7.
Basic statistics of utilization measurement tools for VR simulation training
3. 회귀 분석을 통한 가설 검증
상관관계란 변수들 간의 관계를 말하는 것으로서, 두 개 이상의 변수에 있어서 한 변수가 변화함에 따라 다른 변수가 어떻게 변화하는지를 살펴보는 것이다. 일반적으로 상관관계 계수가 ±0.9 이상이면 매우 높은 상관관계가 ±0.7-±0.9 미만은 높은 상관관계, ±0.4-±0.7 미만은 다소 높은 상관관계, ±0.2-±0.4 미만은 낮은 상관관계, ±0.2 미만은 상관관계가 거의 없음으로 해석된다. Table 8은 각 요인들의 상관관계를 분석한 표이다.
Table 8.
Correlation analysis of utilization measurement tools for VR simulation education
상관관계 분석 결과 모든 변수들 간에는 0.01하에서 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 교육 환경은 VR 시뮬레이션과 0.783, 편의성 및 접근성과, 0.684, 비대면 및 원격교육 0.794의 높은 상관계수 값을 보이고 있다. 또한 VR 시뮬레이션의 경우 비대면 및 원격 교육과의 상관관계가 0.816으로 매우 높게 나타나고 있으며. 편의성 및 접근성 또한 비대면 및 원격교육과 0.726의 상관계수를 보여 높은 상관관계를 보이고 있다.
본 연구에서는 앞서 설정한 가설을 검증하기 위해 VR 환경, 편의성, 비대면 교육을 독립변수로 지정하고 교육 환경을 종속변수로 삼아 Table 9과 같이 다중회귀분석을 실행하였다.
Table 9.
Regression analysis of utilization measurement tools for VR simulation training
회귀분석 결과 독립변수와 종속변수 간의 상관관계는 0.828로 높은 상관관계를 보이고 있다. 그리고 R2=.685으로 나타났는데 이는 독립변수인 VR 환경, 편의성, 비대면 교육이 종속변수인 교육 환경에 대한 전체 설명력을 나타내는 것이다. Durbin-Watson은 1.778의 수치로 나타났는데, 그 수치가 2에 가깝고, 0또는 4와 가깝지 않으므로 잔차들 간에 상관관계가 없다는 것이 증명되었다. 또한 F값은 98.729, 유의 확률은 0.000(<.05)으로 회귀 모형에 적합하다. 그리고 공차한계(Tolerance) 값이 모두 0.1 이상으로 다중공선성에도 문제가 없음을 확인하였다. 위 회귀분석 결과를 바탕으로 VR 시뮬레이션 교육의 활용도의 가설을 검증했을 때 다음과 같이 나타났다.
∙ 연구 가설 1. VR 환경은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.가설 1의 경우 t값이 4.391로 ±1.96 이상이고, 유의확률(p값)이 p<0.05으로 나타나 가설 1은 채택 되었다.
∙ 연구 가설 2. 편의성은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.가설 2의 경우 t값이 0.599로 ±1.96 이하이고, 유의확률(p값)이 p<0.05보다 높기 때문에 조건을 충족하지 못하여 가설 2는 기각되었다.
∙ 연구 가설 3. 비대면 교육은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.가설 3의 경우 t값이 5.039로 ±1.96 이상이고, 유의확률(p값)이 p<0.05으로 나타나 가설 3은 채택되었다.
가설 검증을 통해 살펴본 결과 현재 물리적 기반의 시뮬레이션 운용체계에서 가상현실 기반의 시뮬레이션 환경으로 변화의 가능성을 확인하였다. 이와 같은 결과의 중심에는 현재 물리적 기반의 시뮬레이터 보급 부족 현상에 기인하고 있다. 현재 운용되고 있는 시뮬레이터는 성능이 우수하고 물리적 장치의 구현이 현실과 똑같이 구성되어 있는 만큼 고 비용을 들이지 않으면 운용이 불가능하다. 재정적으로 열악한 환경의 철도 관련 학과들이나 교육 기관들은 파견교육의 형태로 장거리를 이동하여 교육을 보내고 있으며 그 기간도 대다수 방학 중에 이루어지고 있다. 또한, 파견 교육을 통해 필수 교육시간을 이수해도 기능 시험을 위해서 충분한 연습을 거쳤다고 자신할 수 없는 것이 현실이다. 교육 환경의 3번 문항에 대한 평균값이 5점 척도 기준에서 3.83%로 제일 높게 나타나 학교나 기관에서 제공하는 시뮬레이션 기기의 수량이 충분하지 않다는 의견이 이 가능성을 뒷받침 해 주고 있다.
본 연구에서 제시하고 있는 VR 시뮬레이터를 통한 교육은 이와 같은 고충을 상당 부분 덜어줄 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 상대적으로 낮은 비용과 시간과 물리적인 장소에 구애받지 않고 원하는 만큼 학습할 수 있기 때문이다. 최근 코로나 팬데믹과 각종 자연재해로 인해 비대면 교육의 중요성이 높아진 만큼 VR을 통한 시뮬레이션 교육은 기존 물리적 기반 시뮬레이션의 대체재로 활용될 수 있다는 기대감이 본 연구 결과에 적용되었다고 볼 수 있다.
결론
본 연구의 목적은 최근 급속도로 성장한 VR 기술을 활용한 시뮬레이터를 구현하여 지속적으로 성장을 꾀하고 있는 철도산업에 있어서 양질의 신규 인력이 유입될 수 있도록 철도 교육의 질을 높이고, 우수한 교육을 받을 수 있도록 철도 교육 환경의 변화를 모색하고자 하는 데 있다.
현재 철도 교육에 있어 제일 중요한 핵심은 기능 교육 및 기능 시험에 있다. 이러한 교육은 현재 물리적 기반의 시뮬레이터에 의존하고 있다. 교육기관은 FTS는 1대 이상, PTS는 최소 5대 이상을 반드시 보유해야만 하는 규정을 지정해 두었다. 그러나 대다수의 철도 관련 학과나 교육기관에서는 재정적인 이유로 인해 시뮬레이터를 보유하지 못하고 있는 것이 현실이며 이와 같은 이유로 많은 인력들이 시뮬레이션을 통한 교육에 어려움을 겪고 있다.
본 연구에서는 이러한 교육 현실을 개선하여 교육기관이나 학교에서 불편함 없이 시뮬레이션 교육을 받을 수 있는 환경을 조성하기 위한 초석으로 VR 기술을 활용한 시뮬레이터 교육 환경을 제시하였다. 심층 인터뷰를 통해 VR 시뮬레이터의 구현 가능성을 살펴보고 현재 물리 기반의 시뮬레이터 교육의 문제점과 VR 시뮬레이터 교육의 활용도를 확인해 보았다. 그 결과를 바탕으로 연구 가설 세 가지를 설정하고 가설을 검증하기 위하여 설문 조사를 진행하였다. 설문 조사는 현재 철도 관련 교육을 받고 있는 김포대학교 철도경영과 재학생 140명을 대상으로 진행하였으며, 다중회귀분석을 통해 그 결과를 다음과 같이 확인할 수 있었다.
연구 가설 1번의 경우 VR 환경은 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 물리적 기반의 시뮬레이션 운용체계에서 가상현실 기반의 시뮬레이션 환경으로 변화의 가능성을 나타낸다. 이러한 변화의 장점은 가상현실 기반을 통한 시뮬레이션에서 VR 기기만 제공된다면 물리적 기반의 시스템이 필요하지 않다는 점이다. 즉, 시뮬레이션 교육에 있어서 공간, 설치비용, 유지 보수 비용을 감소시킬 수 있으며, 시간과 장소에 대한 제약도 적어 교육기관이나 학교가 아니더라도 각 가정에서 충분한 교육 시간을 가질 수 있게 될 것이다.
연구 가설 3번의 경우도 가상현실을 통한 비대면 교육 역시 철도 시뮬레이션 교육 환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최근 교육 환경에 있어서 교육자 또는 피교육자에게도 비대면 교육이 중요하게 생각되고 있다. 이와 같은 이유로 각 기관이나 학교에서 많은 재원을 투입하여 비대면 교육 환경 구축에 박차를 가하고 있는 중이다. VR 환경의 시뮬레이션 교육이 진행된다면 원하는 장소에서 안전하게 교육을 받을 수 있게 될 것이다. 또한 최근 대두되고 있는 메타버스(Metaverse)를 통해 가상세계가 진화하고 있는 만큼 기존의 시뮬레이터에서는 체험하기 힘들었던 여러 가지 상황들을 재현해 낼 수 있을 것으로 예견된다.
이러한 장점들을 적극 수용하여 소프트웨어의 개발과 교육 환경의 변화가 이루어진다면 현실적인 이유로 모의운전연습기를 보유하지 못한 교육기관이나 학교에서도 충분한 시뮬레이션 교육이 이루어질 수 있을 것이다. 또한, 자가 학습을 통해 부족한 부분을 지속적으로 보충해 나갈 수 있으며 코로나 팬데믹과 같은 비대면 교육 상황에서도 교육 시간의 손실 없이 자기 주도적으로 학습해 나갈 수 있을 것이다. 이와 같은 관점에서 VR 환경의 시뮬레이션 교육에 대해 국토교통부 등 철도 관련 정부 부서와 대학의 철도 관련 학과가 관심을 가지고 VR 환경의 시뮬레이션 교육 활성화 전략을 수립하여 실천해 나아가야 한다는 시사점을 도출할 수 있다.
본 연구의 방법 측면에서 한계점은 설문조사 대상의 범위가 비교적 작고 철도 관련 학과 학생을 대상으로 설문을 진행하였기에 VR에 익숙하지 않은 고 연령대에서의 반응 및 특성에 대한 연구가 미흡하다는 점이다. 본 연구에서 VR 교육 환경 구축에 있어서 하드웨어적인 환경의 구현 가능성을 확인한 만큼, 현재 물리적 시뮬레이터에 탑재되어 있는 전 기능을 소프트웨어로 구현할 수 있는 방안과 고 연령대의 VR 시뮬레이션 적응 방안 제시가 추후 연구 과제이다. 본 연구의 VR 시뮬레이션 관련된 한계점은 VR 시뮬레이션의 소프트웨어가 아직 개발 초기 단계라 교육용으로 활용하기에는 한계가 있다는 점이다. 이처럼 VR 시뮬레이션의 이론과 현재의 기술 수준은 초기 단계로써 다양하고 수많은 변수를 고려해야 하는 VR 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 필요하다고 본다. 이에 따라 공공성이 강한 철도 모의 운전 교육을 대체하기 위한 VR 시뮬레이션 교육은 관 주도에 의해 실시되어야 할 당위성이 존재한다. 이와 같은 맥락에서 실제로 완벽한 시뮬레이션 환경을 조성하기 위해서는 정부(국토교통부 및 교육부 등)가 관심을 가지고 공공주도의 VR 시뮬레이터 개발에 대한 연구와 예산 지원체계 구축이 요구된다.
