부정교합 모델을 적용한 가상현실 시뮬레이션에 대한 인식조사

Perception Survey of Virtual Reality Simulation with Malocclusion Models

Article information

J Korean Acad Pediatr Dent. 2021;48(3):302-312

Publication date (electronic) : 2021 August 31

doi : https://doi.org/10.5933/JKAPD.2021.48.3.302

Boram Kim ¹, Jeeheon Ryu ², Seonmi Kim ¹, Namki Choi^,¹

¹Department of Pediatric Dentistry, School of Dentistry, Chonnam National University

²Department of Education, College of Education, Chonnam National University

김보람¹, 류지헌², 김선미¹, 최남기^,¹

¹전남대학교 치의학전문대학원 소아치과학교실

²전남대학교 교육학과

Corresponding author : Namki Choi Department of Pediatric Dentistry, School of Dentistry, Chonnam National University, 33 Yongbong-ro, Buk-gu, Gwangju, 61186, Korea Tel: +82-62-530-5660 / Fax: +82-62-530-5669 / E-mail: nkchoi@jnu.ac.kr

Received 2021 January 14; Revised 2021 April 6; Accepted 2021 March 16.

Abstract

이 연구의 목적은 부정교합 모델을 적용한 프로토타입 가상현실(Virtual Reality, VR) 시뮬레이션을 개발하고, 치과 전공의와 치과대 학생 간의 수행 결과 및 만족도 설문 비교를 통해 VR 시뮬레이션의 치의학 교육에의 응용 가능성을 평가하는 것이다.

참가자들은 가상 부정교합 모델을 관찰한 후 부정교합의 유형을 진단하고, 가상 부정교합 모델에 나타나는 임상 소견과 적절한 치 료계획을 결정하는 세 가지 과제를 수행하였고, 총 5문항으로 구성된 만족도에 관한 설문을 작성하였다.

전공의 집단의 부정교합 평가에 관한 수행능력은 학생 집단과 비교해 유의하게 높았으며(p < 0.01), 두 집단 모두에서 첫 번째 증례 를 수행하는 시간보다 두 번째 증례를 수행하는 시간이 유의하게 감소하였다(p < 0.01). 만족도 설문에서는 모든 문항에 대해 보통 이 상의 긍정적인 반응을 보였다. 추후 VR 시뮬레이션의 지속적인 개발이 이루어진다면 가치 있는 교육 도구로 응용될 수 있을 것이다.

Trans Abstract

The purpose of this study was to develop prototype of virtual reality(VR) simulation with malocclusion models and evaluate its applicability. Task abilities, task completion time, and a satisfaction survey were compared between dentist trainees and dental students.

Participants were instructed to observe virtual malocclusion models and then performed three tasks to diagnose the type of malocclusion, determine clinical findings and develop treatment plans. Their satisfaction with the simulation experience were evaluated using a questionnaire containing five questions.

Task abilities of trainees related to clinical features and treatment plans were significantly higher than that of students(p < 0.01). In both groups, the task completion time for the second case was significantly reduced compared to that for the first case(p < 0.01). The satisfaction survey showed high scores and positive responses for this simulation in both groups. If the prototype of VR simulation is continuously advanced, it will be applicable for orthodontic education in pediatric dentistry.

Keywords: Virtual Reality; Malocclusion; Pediatric dentistry; Dental education

Ⅰ. 서 론

가상현실(Virtual reality, VR) 기반의 시뮬레이션은 치의학 교육에서 가치 있는 도구로 인정되어 전 세계 치과대학들에서의 활용도가 높아지고 있다[1]. VR 시뮬레이션은 과거에 학습한 것을 새로운 상황에 활용하는 데 긴 시간이 소요되고, 개발 시 비용이 많이 들며, 평가 체계의 타당성이 부족하다는 단점이 있지만, 학습 결과와 더불어 학습 과정을 평가할 수 있고, 교육자에 대한 의존도를 줄이는 동시에 학습자에게 객관적인 피드백을 제공할 수 있다는 장점이 있다[2].

선행 연구들에 따르면 전통적인 실습방식과 비교해 VR 시뮬레이션을 이용한 실습방식에서 학습자에게 더 나은 학습 결과와 실습 만족도를 보인다고 하였다[3-5]. Buchanan[3]은 전통적인 실습방식에 비해 VR 시뮬레이션으로 실습한 학생들이 동일한 수행 수준에 더 빠르게 도달하고, 시간당 더 많은 실습 절차를 수행한다고 하였으며, LeBlanc 등[4]은 1년간의 치아 와동 형성 실습에서 VR 시뮬레이션에 배정된 학생들이 기존 방식으로 실습한 학생들에 비해 더 향상된 학습 결과를 보인다고 하였다. 또한, 국내 연구에서 Park 등[5]은 치아 발치에 관한 실습에서 치아 모형을 활용한 집단보다 VR 시뮬레이션을 활용한 집단의 수행능력과 실습 만족도가 유의하게 높았음을 보고하였다. 이처럼 VR 시뮬레이션은 전통적인 실습방식에 비해 많은 이점이 있으며, 향후 치의학 교육에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 갖는다고 할 수 있다[6].

최근 치과교정학 영역에서도 컴퓨터 기반 및 VR 시뮬레이션 기반의 학습에 관한 연구들이 시행되고 있다[7,8]. 학부생에게 온라인 교정 학습이 기존 강의만큼 효과적이라는 것이 증명되었으며[9], 대다수의 학생들이 이를 의미 있는 학습 자료이자 강의 및 교과서에 대한 좋은 보충자료라고 평가하였다[10]. 또한, Ireland 등[11]은 가상 학습 환경이 교수진의 감소 및 교육을 위한 원거리 이동 등의 문제를 해결할 수 있다고 하였다.

또한, 현재 교정 진단 및 치료계획 수립에 있어 대부분 석고 모형을 표준으로 사용하고 있지만, 최근에는 보관, 검색, 정보 공유의 장점으로 인해 디지털 모델이 석고 모형보다 인기를 얻고 있다[12-14]. 가상 연구 모형 시스템의 발전으로 디지털 모델의 유용성이 매우 확장되었고, 이는 교정 진단 및 치료계획 수립에 성공적으로 사용되고 있다[15,16]. 이처럼, 석고 모형을 대체할 수 있는 가상 부정교합 모델은 많은 이점을 가지며 치의학 교육에 다양한 방법으로 적용될 수 있다. 그럼에도 불구하고 부정교합 영역에서 VR 시뮬레이션에 관한 국내 연구는 드물었으며, 특히 소아치과 영역에서는 더욱 부정교합에 대한 시뮬레이션 연구가 부족한 실정이다.

따라서 이 연구는 부정교합 모델을 적용한 프로토타입 VR 시뮬레이션을 개발하고, 치과 전공의와 치과대학생 간의 수행능력과 수행시간, 만족도 설문 결과를 비교함으로써 VR 시뮬레이션의 치의학 교육에의 응용 가능성을 평가해보고자 시행하였다.

Ⅱ. 연구 재료 및 방법

이 연구는 전남대학교 치과병원의 생명윤리심의위원회(Institutional Review Board, IRB)의 심의를 통과한 후 시행되었다(CNUDH-2020-017).

1. 연구 대상

이 연구의 대상은 전남대학교 치과병원에 근무 중인 전공의 35명(인턴 16명, 레지던트 19명)과 전남대학교 치의학전문대학원에 재학 중인 본과 4학년 학생 35명으로 총 70명이었다. 연구 참가자는 전남대학교 치과병원 및 치의학전문대학원 게시판을 통해 모집하였다. 전공의 집단에서 남성은 11명(31.4%), 여성은 24명(68.6%)이었고, 학생 집단에서 남성은 21명(60.0%), 여성은 14명(40.0%)이었다. 전공의 집단의 평균연령은 31.74 ± 2.47세였으며, 학생 집단의 평균연령은 28.29 ± 3.69세였다.

2. 가상현실(VR) 시뮬레이션의 개발

1) 가상 부정교합 모델 및 가상현실 환경 개발 방법

이 연구에 사용된 VR 시뮬레이션은 전남대학교 교육학과와 협력하여 함께 개발하였다. 가상 부정교합 모델은 Kim 등[17]의 연구에서 사용된 유치열기 덴티폼인 MX-028(Dental World, INC, Seoul)의 3D 스캔 모델을 각 악궁 및 개개의 치아를 원하는 위치로 조정하여 사용하였다. 3D 스캐너인 Freedom HD^®(DOF, Inc., Republic of Korea)를 사용해 스캔한 덴티폼을 Exocad^®(Exocad America, USA)를 사용해 확장자를 변경한 후, 3DsMax^®(Autodesk, USA)를 통해 스캔이 미흡한 부분을 보완하였다. 또한, Blender^®(Blender foundation, Netherlands)와 Unity 3D^®(Unity Technologies, USA)를 사용해 치아와 치은의 색깔 및 광택을 표현하고, 치아의 위치와 각도를 조절하였다(Fig. 1). 최종적으로 Unity 3D^®를 사용하여 7.0 × 9.0 M의 직사각형 가상 공간에 테이블과 가상 부정교합 모델, 문제지를 배치하고, 단계별 시나리오를 구성하였다.

Fig 1.

Virtual malocclusion models. (A) Frontal view of Class II malocclusion model. (B) Right view of Class II malocclusion model. (C) Frontal view of Class III malocclusion model. (D) Right view of Class III malocclusion model.

2) 조작 방법

VR 장비로는 해상도 1280 × 1440 pixel, 시야각 110°의 Oculus Rift S(Facebook Technologies, USA)를 사용하였다. Oculus Rift S는 호환되는 PC 또는 노트북과 함께 이용할 수 있는 헤드셋과 오른쪽 및 왼쪽 터치 컨트롤러 2개로 구성된다(Fig. 2). 가상 공간의 중앙에 테이블이 있고, 테이블의 우측에 가상 부정교합 모델이 놓여있다(Fig. 3A). 참가자가 Oculus Rift S의 컨트롤러를 조작하여 모델을 손에 쥐고 원하는 방향에서 교합 관계를 확인할 수 있게 하였다. 또한, 모델의 상악과 하악을 분리하여 관찰할 수 있게 하였고(Fig. 3B), 어느 한 악궁의 모델을 손에서 놓으면 모델을 쥐고 있는 손으로 원래 상태의 교합이 완성되도록 하였다. 참가자는 정답지를 선택하는 동안에도 가상 부정교합 모델을 계속해서 관찰할 수 있었으며, 참가자가 선택한 결과와 소요된 총 시간은 시스템 내에서 자동으로 기록되었다.

Fig 2.

Oculus Rift S.

Fig 3.

Environment of virtual reality simulation. (A) Virtual malocclusion model and multiple choice questions that are shown to the participants. (B) Upper and lower arch of virtual malocclusion model.

3. 가상 부정교합 모델에 대한 수행과제

이 연구에서 VR 시뮬레이션은 2급 부정교합, 3급 부정교합 총 2가지 증례로 구성되었다. 먼저, 참가자는 2급 부정교합에서 ANB 7.7°, APDI 71.0, Wits appraisal 2.0 mm, 3급 부정교합에서 ANB 1.2°, APDI 86.0, Wits appraisal -5.0 mm의 측모두부방사선 계측치를 확인하고[18,19], 각 증례마다 가상 부정교합 모델을 관찰하였다. 그 후 부정교합의 유형을 진단하고, 가상 부정교합 모델에 나타나는 임상 소견과 적절한 치료계획을 결정하는 3가지 과제를 수행하였다(Fig. 4). 이 연구에서 사용된 가상 부정교합 모델과 문제지의 문항은 모두 “소아·청소년치과학 제 5판(대한소아치과학회 편저, Dental Wisdom)[20]”을 참고하였다.

Fig 4.

Multiple choice questions about diagnosis, clinical features, and appropriate treatment plans of malocclusion.

4. 연구절차

이 연구는 2단계로 진행되었다. 먼저, 진행요원의 시범을 통해 VR 장치의 조작법에 대한 간단한 설명을 제공하였고, 약 5분간 사용 방법을 숙달하게 하였다. 이후 참가자들은 2가지 증례에 대해 각각의 과제를 같은 순서로 수행하였다(Fig. 5). 모든 과제수행을 마친 후에 VR 시뮬레이션 경험 후 만족도에 대한 설문지를 작성하였다.

Fig 5.

Participants performing tasks in the virtual reality simulation. (A) Trainee. (B) Student.

5. 측정항목

1) 부정교합의 진단 및 평가에 대한 수행능력

수행능력은 수행점수와 오류수행 두 가지 항목으로 평가하였으며, 부정교합의 유형과 가상 부정교합 모델에 나타난 임상 소견을 얼마나 잘 파악하고 적절한 치료계획을 결정했는가를 확인하기 위한 것이었다. 증례에 따라 적절한 정답지의 개수가 다르기 때문에 수행점수는 모든 문항에 대해 적절한 정답지 중 참가자가 선택한 정답지를 백분율로 계산하였으며, 부정교합의 유형을 진단하는 문제 1의 점수와 임상 소견 및 치료계획을 결정하는 문제 2, 3의 평균 점수 두 항목으로 표시하였다. 오류수행은 문제 2, 3에 대해 잘못된 정답지를 선택한 개수의 평균으로 표시하였다.

2) 수행시간

수행시간은 각각의 증례에서 모든 과제를 수행하기까지 소요된 시간을 의미한다. 수행시간의 단위는 초(second)이다. 참가자가 “시작” 버튼을 눌러 시뮬레이션을 시작하면 자동으로 시간을 측정하도록 하였으며, “제출” 버튼을 누르면 시간 측정을 종료하고, 시스템에 측정된 시간을 저장하도록 하였다.

3) 만족도 설문

참가자들의 VR 시뮬레이션 만족도를 측정하기 위해 Clark 등[21]이 사용한 설문 문항을 참조하여 이 연구에 맞게 수정을 거친 후 사용하였다(Fig. 6). 참가자의 태도, 만족도, VR 시뮬레이션의 가치에 대한 인식 등을 포함해 총 5문항으로 구성하였고, 각 질문은 매우 그렇다 = 7점, 전혀 그렇지 않다 = 1점으로 연구 참가자의 반응 민감도를 고려해 Likert 7단계 평점 척도를 이용하였다[22,23].

Fig 6.

Questionnaire about virtual reality simulation.

6. 통계방법

통계 분석은 SPSS^® 20.0 (Statistical Package for Social Sciences, IBM Corp., USA)을 이용하였다. 수행점수와 오류수행 개수의 평균과 표준편차를 구하였고, 만족도 설문에서 문항별 응답 빈도를 조사하였다. 정규성 검정을 만족하지 않아 집단 간 수행능력, 수행시간 결과의 차이를 Mann-whitney U test를 사용하여 비교하였고, 집단 내에서 증례에 따른 수행시간의 차이를 알아보기 위해 Wilcoxon signed-rank test를 사용하여 비교하였다. 집단 간의 문항별 만족도 설문 결과를 비교하기 위해 카이제곱검정(Chi-squared test)을 사용하여 분석하였다. 설문지 문항의 신뢰도는 Cronbach’s α 값으로 확인하였다.

Ⅲ. 연구 성적

1. 부정교합의 진단 및 평가에 대한 수행능력

2급 부정교합과 3급 부정교합 증례에서 진단에 대한 전공의 집단의 평균 점수는 각각 100.0 ± 0.0점, 100.0 ± 0.0점, 학생 집단의 평균 점수는 각각 94.3 ± 23.6점, 97.1 ± 16.9점으로 두 집단 간에 유의한 차이가 없었다(Table 1). 또한, 2급 부정교합과 3급 부정교합 증례에서 임상 소견 및 치료계획 결정에 대한 전공의 집단의 평균 수행점수는 각각 69.2 ± 19.0점, 82.4 ± 15.7점, 학생 집단의 평균 수행점수는 각각 53.2 ± 18.8점, 67.9 ± 17.6점으로 학생 집단과 비교해 전공의 집단에서 더 높은 점수를 보였다(p = 0.000). 두 증례에서 전공의 집단의 평균 오류수행 개수는 각각 0.41 ± 0.46개, 0.66 ± 0.78개였고, 학생 집단의 평균 오류수행 개수는 각각 0.79 ± 0.56개, 1.27 ± 0.73개였다(p = 0.002, p = 0.000).

Table 1.

Task abilities for diagnoses and evaluations of malocclusion

2. 수행시간

2급 부정교합과 3급 부정교합 증례에서 주어진 과제를 수행하는 데 걸리는 시간은 전공의 집단에서 각각 132.37 ± 53.12초, 102.31 ± 36.47초, 학생 집단에서 각각 143.71 ± 45.08초, 113.97 ± 31.66초였다. 전공의 집단에서 수행시간이 더 짧았지만, 두 집단 간에 유의한 차이는 없었다(Table 2). 그러나, 전공의 집단과 학생 집단 모두에서 첫 번째와 두 번째 증례에 따른 수행시간에 유의한 차이가 나타났으며, 전공의 집단에서는 평균 30.06초, 학생 집단에서는 평균 29.74초가 감소하였다(p = 0.009, p = 0.000).

Table 2.

Task completion time for diagnoses and evaluations of malocclusion

3. 만족도 설문

설문지 문항의 신뢰도는 Cronbach’s α 값으로 확인하였고, 전체 5개의 항목에서 α = 0.864이었다. 오직 ‘문항 3. 이 가상현실 시뮬레이션이 치과대학 및 치의학전문대학원 학생들을 교육하는 데 효과적인 학습 활동이라고 생각한다.’에서만 전공의 집단과 학생 집단 간에 유의한 차이를 보였고, 5점 이상의 긍정적인 평가를 한 참가자의 비율이 전공의 집단에서 94.3%, 학생 집단에서 65.7%로 전공의 집단에서 더 높았다(p = 0.032, Table 3). 문항 3을 제외한 모든 문항에서는 두 집단 간에 유의한 차이가 없었다. 학생 집단에서 ‘문항 1. 나는 가상 부정교합 모델을 통해 진단 및 치료계획을 수립하는 것에 흥미를 느꼈다.’에 대한 5점 이상의 긍정적인 반응은 97.1%로 모든 문항 중 가장 높은 비율을 보였으며, 전공의 집단에서도 85.8%로 높은 비율을 보였다. ‘문항 2. 가상현실(VR) 시뮬레이션의 내용이 합리적이고, 현실적이라고 느꼈다.’와 ‘문항 4. 나는 가상 부정교합 모델 사례를 추가로 시도해 보고 싶다.’에서는 두 집단 모두 5점 이상의 긍정적인 평가를 한 참가자의 비율이 70% 이상으로 높은 만족도를 보였으며, ‘문항 5. 학생들에게 이 가상현실 시뮬레이션 경험이 외래 진료를 관찰하는 것만큼 가치 있다고 생각한다.’에 대해서도 60% 이상이 긍정적인 반응을 보였다.

Table 3.

Satisfaction survey results based on the Likert’s 7 scales

Ⅳ. 총괄 및 고찰

최근 치의학 교육 영역에서 3D 멀티미디어와 가상현실(VR) 기술을 적용한 임상 실습 교육 시뮬레이션의 개발과 그에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. Roy 등[24]은 보편적으로 사용되는 5가지 가상 치의학 시뮬레이터(Dentsim™, IDEA, Simodont^®, PerioSim^®, Voxel-Man)의 장점과 한계점을 고찰함으로써 전통적인 교수법을 보완하기 위한 가상 치의학 시뮬레이터의 필요성에 대해 언급하였다. 따라서, 현재 치의학 교육 영역에서 VR 시뮬레이션은 치아 와동 형성, 치주 치료, 근관 치료, 우식 진단, 치아 발치, 임플란트 수술, 영상 판독 등 다양한 분야에 적용되고 있다[1,25,26].

이에 발맞춰 국내 치과대학 및 치의학전문대학원에서 VR 시뮬레이터를 이용한 교육이 활발히 진행되고 있다. 부산대학교 치의학전문대학원은 2018년 국내 첫 ‘가상치의학실습실’을 개소해 Simodont^®를 이용한 과제수행 및 자율주도학습을 시행하고 있으며, 서울대학교 치의학전문대학원 또한 동일한 시뮬레이터를 이용해 치아 삭제 교육 등을 실시하고 있다. 단국대학교와 원광대학교 치과대학 영상치의학교실에서는 학습자의 방사선 피폭을 차단하고 학습의 흥미를 유발하기 위해 구내 및 구외 방사선사진 촬영 교육에 VR 시뮬레이션을 이용하고 있다. 그러나 아직까지 부정교합 영역에서 VR 기반의 시뮬레이션에 관한 연구는 드물었으며, 특히 소아치과 영역에서 부정교합에 관한 시뮬레이션 연구는 이루어지지 않은 실정이다. Shah와 Cunningham[27]은 강사와 대학원생 대상의 연구를 통해 치과 교정학에서 가상 학습 환경이 교육과 학습을 제공할 뿐만 아니라 개인 특성을 통합한 더 큰 환경을 조성하는 데 잠재적으로 강력한 도구임을 밝혔다. 따라서, 이 연구에서는 부정교합 모델을 적용한 VR 시뮬레이션을 개발하고 평가하여 소아치과학 영역에서 부정교합에 대한 디지털 교육의 첫걸음이 되고자 하였다.

이 연구에서 임상 소견 및 치료계획 결정에 대한 전공의 집단의 과제 수행능력은 학생 집단과 비교해 유의하게 높았다(Table 1). 2급 부정교합과 3급 부정교합 증례 모두에서 전공의 집단의 수행점수가 더 높게 나타났으며, 오류수행은 더 낮은 경향을 보였다. 이는 전문가 집단이 초보자 집단보다 더 높은 수행결과를 보이는 기존의 연구들과 일치하는 결과이다[21,28-30].

Clark 등[21]은 구강악안면통증 영역에서 가상 환자 시스템의 정확도 확인을 위해 진단과 치료계획 선택에 있어 전문가와 초보자의 수행능력을 비교하였고, 전문가 집단에서 최종 점수가 유의하게 높았음을 발견하였다. Wierinck 등[28]과 Eve 등[29] 또한 VR 시뮬레이션을 통한 전문가의 수행능력이 초보자와 비교해 유의하게 높았고, 그러므로 VR 시뮬레이션이 전문가와 초보자를 구별할 수 있는 유효성을 가진 도구라고 하였다. Suebnukarn 등[30]은 햅틱 가상현실 시뮬레이션에서 전문가와 비전문가의 수행능력을 비교함으로써 시뮬레이션의 구조적 유효성을 증명하기도 하였다. 비록 이 연구에 사용된 VR 시뮬레이션은 프로토타입으로 제작되어 앞선 연구들에 사용된 시뮬레이션과의 완성도 차이가 존재하지만, 추후 지속적인 개발이 이루어진다면 학습자의 수행능력을 구분하는 학습 평가 도구로써 응용 가능성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.

그러나 앞선 연구들과 달리 이 연구에서는 전공의 집단의 참가자를 세분화하지 않았으며, 학생 집단의 개인 학업 편차를 고려하지 않았다. 전공의 집단에서 레지던트는 소아치과, 교정과, 구강외과, 치주과, 보철과 레지던트가 모두 포함되었으나, 부정교합을 진료 분야로 다루는 소아치과와 교정과 전공의를 분리하고, 학생 집단의 개인 학업 편차를 고려한 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한, 자발적인 참가자 모집으로 인해 평소 VR에 흥미를 가진 참가자 위주로 선정되어 만족도 설문에 긍정적인 태도를 보였을 가능성이 높다. 또한, Clark 등[21]의 연구에서는 참가자들이 8가지의 증례 중 임의로 4가지 증례를 선택한 반면, 이 연구에서는 모든 참가자에게 2가지 부정교합 증례가 같은 순서로 제시되었다. 후속 연구에서는 연구 대상자의 선정 기준을 세분화할 필요가 있으며, 시나리오 구성에 있어 언급한 점들을 보완한다면 더욱 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.

두 집단 모두에서 첫 번째 증례를 수행하는 시간보다 두 번째 증례를 수행하는 시간이 유의하게 감소하였다(Table 2). 이는 전체적인 학습 과정 동안 점차 수행시간이 감소한 다른 연구와 유사한 결과이다[28,29]. 그러나 전공의 집단과 학생 집단 간에는 수행시간에 따른 유의한 차이를 보이지 않았는데, 이는 초보자와 숙련자의 수행시간 사이에 유의한 차이가 없었다고 보고한 Eve 등[29]의 연구 결과와 일치한다. 수행 횟수에 따른 수행시간 감소의 결과는 증례를 반복함에 따라 VR 시뮬레이션 사용 경험이 늘어나면서 훈련 효과가 나타나고 있음을 보여주는 것으로 사료된다.

Mirghani 등[31]은 치과대학 학생들 간의 과제수행 결과를 비교했을 때, 예과 1학년이 가장 짧은 시간이 걸리지만 정확도가 떨어지고, 본과 1학년이 가장 오랜 시간이 걸리며, 본과 2, 3학년이 될수록 수행시간은 감소하고 정확도는 증가한다고 하였다. 따라서 수행시간은 학습자의 수행능력을 구분하는 단독 지표로 사용하는 데 제한점이 있지만, VR 시뮬레이션 실습 경험에 따른 학습자의 단계별 학습 성향을 파악하는 데 의미 있는 자료가 될 수 있다. 그러나 이 연구에서는 학습자의 VR 사용 경험 여부를 사전에 조사하지 않았고, 이는 VR 기기에 대한 적응 속도에 따른 수행시간에 영향을 미칠 수 있다. 추후 사용자의 VR 경험 여부를 고려한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

이 연구에서는 VR 시뮬레이션에 대한 참가자의 만족도 및 가치 인식에 대한 설문조사를 시행하였다. 총 5문항을 포함하였으며, 설문지 문항의 신뢰도 확인을 위한 Cronbach’s α 값은 α = 0.864로 신뢰성이 있음을 확인하였다. 전체 설문 항목 중 ‘문항 3. 이 가상현실 시뮬레이션이 치과대학 및 치의학전문대학원 학생들을 교육하는 데 효과적인 학습 활동이라고 생각한다.’에서만 그룹 간 유의한 차이를 보였다(Table 3). 문항 3에 대해 5점 이상의 긍정적인 평가를 한 참가자의 비율이 전공의 집단에서 94.3%, 학생 집단에서 65.7%로 전공의 집단에서 더 높았다(p = 0.032). 이는 전공의 집단이 학생 집단에 비해 보다 광범위한 교육적 배경과 경험을 가지고 있고, 그로 인해 비관습적인 교육적 접근을 더 친숙하게 받아들이는 것으로 보인다[32].

나머지 설문 항목 중 문항 1에 대해 학생 집단과 전공의 집단에서 5점 이상의 긍정적인 반응은 각각 97.1%, 85.8%로 매우 높은 비율을 보였다. 문항 2와 문항 4에서는 두 집단 모두 5점 이상의 긍정적인 평가를 한 참가자의 비율이 70% 이상으로 높은 만족도를 보였으며, 문항 5에 대해서도 60% 이상이 긍정적인 반응을 보였다. 이는 VR 시뮬레이션에 대해 전반적으로 높은 만족도를 보인 다른 연구들과 유사한 결과이다. Park 등[5] 과 Lee[33]는 VR 실습 교육을 받은 학생들이 높은 참여도와 흥미도 및 실습 만족도를 보인다고 하였고, Moon 등[25]의 연구에서 치과 전공의들은 VR 시뮬레이션이 치과대학생들에게 교육도구로써 활용 가능성이 높다고 평가하였다. 따라서, 이 연구에 사용된 VR 시뮬레이션 또한 학습자에게 교육의 다양성을 제공하는 흥미로운 영역이 될 수 있고, 치과대학생들의 실습 만족도를 높일 수 있는 유용한 도구임을 시사하였다.

그러나 VR 시뮬레이션을 사용하는 것에 학습자가 어려움을 겪는다는 보고도 있다. VR 기기를 사용해 콘텐츠를 보는 사용자는 불편감, 메스꺼움, 현기증이나 어지러움, 방향감각상실, 창백해짐, 발한, 심하게는 두통이나 구토 등과 같은 증상인 ‘사이버 멀미(cybersickness)’를 경험하게 된다[34]. Jung 등[35]에 따르면, VR 영상의 움직임과 머리의 움직임 사이의 시차로 인한 지연시간이 사이버 멀미를 유발하며, VR을 처음 접할 때 60% 이상의 사용자들이 사이버 멀미를 느낀다고 하였다. 또한, VR 기반의 학습이 초보 학생들에게 피드백 및 평가를 제공하기 위한 유일한 방법으로 사용하기에는 적합하지 않으며, 학습 초기 단계에서는 경험이 많은 강사의 존재가 필요하다는 연구 결과도 있다[36]. VR 콘텐츠를 활용한 교수 방법은 주도적 학습 환경을 조성한다는 차원에서 학생 중심 교육을 가능하게 하지만, VR 콘텐츠의 내용 충실성 및 3D 구현 정확도에 따라 학습자에게 수용되는 정도의 차가 클 수 있다[5]. 이는 앞으로 VR 기반의 학습이 해결해나가야 할 문제일 것이다.

이 연구는 몇 가지 제한점이 존재한다. 먼저, 시뮬레이션 개발에 대한 기술적, 시간적 제약으로 인해 가상 부정교합 모델의 다양성이 부족하고 유치열기에 국한된 모델을 사용하였다는 점이다. 문제지 문항 또한 부정교합 유형에 따른 단순 질문 항목으로 구성되어 VR 시뮬레이션의 효용성을 평가하기에 부족함이 있다. 추후 혼합치열기 및 영구치열기 부정교합, 치성 부정교합 등 다양한 증례의 가상 부정교합 모델을 개발하고 그에 맞는 추가적인 진단 자료를 제공하여 문제지 문항을 개발한다면 더욱 효율적인 교육 효과를 제공할 수 있을 것이다. 또한, 즉각적인 피드백을 제공하는 기존의 여러 치의학용 VR 시뮬레이션과 달리 학습자에게 피드백을 제공하지 않았다[11,29,32,37,38]. 시뮬레이션 수행에 대한 피드백은 학습자의 실력 향상에 도움이 되며, 시간을 효율적으로 활용할 수 있고, 교수진에 대한 수요를 감소시킬 수 있다[37,38]. 따라서, 학습자의 수행에 대한 평가만이 아니라 적절한 피드백을 함께 제공한다면 더욱 가치 있는 시뮬레이션이 될 것으로 사료된다. 마지막으로, 이 연구에서는 만족도를 평가함에 있어 학습자 변수를 반영하지 않았으며, 설문 문항이 다소 연구자의 바람과 기대로 구성되었고, 특히 문항 2에는 ‘합리적’이라는 내용과 ‘현실적’이라는 두 가지 표현이 혼재되어 있어 응답자 간 이해의 차이 및 답변의 해석 오류가 있을 수 있다. 학습자의 태도는 몇 가지 요인에 의해 영향을 받으며, 사전 지식, 동기부여 수준, 학습 스타일, 자료에 대한 접근성, 시간 제약, 정서 상태, 재정적 압박 등이 포함된다[39]. 추후 학습자 태도에 영향을 주는 요인들을 고려하고, 설문 문항에 객관성을 더해 만족도 조사를 진행한다면 더욱 의미 있는 자료가 될 것이다.

이 연구의 한계점들을 보완하여 지속적인 VR 시뮬레이션 개발이 이루어진다면, 소아치과학 영역에서 부정교합 진단 및 치료계획 수립 등에 대한 학습 평가 도구 및 교육 도구로의 광범위한 활용을 기대할 수 있으며, 나아가 디지털 시대에 적합한 교육 환경 조성에 이바지할 수 있을 것이다.

Ⅴ. 결 론

이 연구에서는 2급과 3급 부정교합 모델을 적용한 프로토타입 가상현실(VR) 시뮬레이션을 개발하여 치의학 교육에의 응용 가능성을 평가하기 위해 치과 전공의와 치과대학생 간의 부정교합 진단 및 평가에 대한 수행능력과 수행시간, 만족도 설문 결과를 비교 평가하였다.

연구 결과, 부정교합의 평가에 관한 수행능력에 있어 전공의 집단에서 더 높은 수행점수를 보였다. 수행시간에서는 두 그룹 간에 유의한 차이가 없었지만, 두 그룹 모두 첫 번째 증례를 수행할 때보다 두 번째 증례를 수행할 때 수행시간이 유의하게 감소하였다. 총 5문항을 포함하는 만족도 설문에서는 두 그룹 모두에서 긍정적인 반응을 나타내었다.

이 연구의 결과를 종합해 볼 때, 가상 부정교합 모델의 다양성을 확보하고 지속적인 시뮬레이션의 개발이 이루어진다면 부정교합 모델을 적용한 VR 시뮬레이션은 소아치과 영역에서 부정교합 진단 및 치료계획 수립 등에 가치 있는 교육 도구로 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

References

1. Towers A, Field J, Martin N, et al. A scoping review of the use and application of virtual reality in pre-clinical dental education. Br Dent J 226:358–366. 2019;

2. Gal GB, Weiss EI, Ziv A, et al. Preliminary assessment of faculty and student perception of a haptic virtual reality simulator for training dental manual dexterity. J Dent Educ 75:496–504. 2011;

3. Buchanan JA. Experience with virtual reality-based technology in teaching restorative dental procedures. J Dent Educ 68:1258–1265. 2004;

4. LeBlanc VR, Urbankova A, Lichtenthal RM, et al. A preliminary study in using virtual reality to train dental students. J Dent Educ 68:378–383. 2004;

5. Park JT, Kim JH, Lee JH, et al. Effect of educational content for dental extraction using virtual reality technology on dental extraction knowledge, skill and class satisfaction. J Korean Cont Assoc 19:650–660. 2019;

6. Buchanan JA. Use of simulation technology in dental education. J Dent Educ 65:1225–1231. 2001;

7. Rosenberg H, Sander M, Posluns J. The effectiveness of computer-aided learning in teaching orthodontics: a review of the literature. Am J Orthod Dentofac 127:599–605. 2005;

8. AlJewair TS, Azarpazhooh A, Suri S, Shah PS. Computer-assisted learning in orthodontic education: a systematic review and meta-analysis. J Dent Educ 73:730–739. 2009;

9. Aly M, Elen J, Willems G. Instructional multimedia program versus standard lecture: a comparison of two methods for teaching the undergraduate orthodontic curriculum. Eur J Dent Educ 8:43–46. 2004;

10. Linjawi AL, Hamdan AM, Hill KB, et al. Students’ attitudes towards an on-line orthodontic learning resource. Eur J Dent Educ 13:87–92. 2009;

11. Ireland AJ, Smith ASA, Alder DM, Sandy JR. Building a learning community on-line the first step towards a national virtual learning environment in orthodontics. J Orthod 32:214–219. 2005;

12. Dalstra M, Melsen B. From alginate impressions to digital virtual models: accuracy and reproducibility. J Orthod 36:36–41. 2009;

13. Peluso MJ, Josell SD, Levine SW, Lorei BJ. Digital models: an introduction. Semin Orthod 10:226–238. 2004;

14. Bell A, Ayoub AF, Siebert P. Assessment of the accuracy of a three-dimensional imaging system for archiving dental study models. J Orthod 30:219–223. 2003;

15. Rheude B, Lionel Sadowsky P, Ferriera A, Jacobson A. An evaluation of the use of digital study models in orthodontic diagnosis and treatment planning. Angle Orthod 75:300–304. 2005;

16. Whetten JL, Williamson PC, Major PW, et al. Variations in orthodontic treatment planning decisions of Class II patients between virtual 3-dimensional models and traditional plaster study models. Am J Orthod Dentofac 130:485–491. 2006;

17. Kim BK, Ryu JH, Choi NK, et al. Evaluation of Virtual Reality Simulation of Dental Caries through Student Questionnaire. J Korean Acad Pediatr Dent 47:293–302. 2020;

18. Suh MS, Son HK, Baik HS, Choi HJ. Cephalometric analysis for children with normal occlusion in the primary dentition. J Korean Acad Pediatr Dent 32:109–118. 2005;

19. Park KT. Practical approaches in early orthodontic treatment 2nd edth ed. DaehanNarae Publishing. Seoul: p. 51–65. 2016.

20. Korean academy of pediatric dentistry. Textbook of pediatric dentistry 5th edth ed. Dental wisdom. Seoul: p. 661–687. 2017.

21. Clark GT, Suri A, Enciso R. Autonomous virtual patients in dentistry: system accuracy and expert versus novice comparison. J Dent Educ 76:1365–1370. 2012;

22. Jamieson S. Likert scales: how to (ab)use them. Med Educ 38:1217–1218. 2004;

23. Norman G. Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Adv Health Sci Educ 15:625–632. 2010;

24. Roy E, Bakr MM, George R. The need for virtual reality simulators in dental education: A review. Saudi Dent J 29:41–47. 2017;

25. Moon SY, Choi BD, Moon YL. Virtual reality for dental implant surgical education. J IEIE 53:169–174. 2016;

26. Soltanimehr E, Bahrampour E, Moattari M, et al. Effect of virtual versus traditional education on theoretical knowledge and reporting skills of dental students in radiographic interpretation of bony lesions of the jaw. BMC Med Educ 19:233. 2019;

27. Shah R, Cunningham SJ. Implementation of the virtual learning environment into a UK orthodontic training programme: the postgraduate and lecturer perspective. Eur J Dent Educ 13:223–232. 2009;

28. Wierinck ER, Puttemans V, Swinnen SP, van Steenberghe D. Expert performance on a virtual reality simulation system. J Dent Educ 71:759–766. 2007;

29. Eve EJ, Koo S, Karimbux NY, et al. Performance of dental students versus prosthodontics residents on a 3D immersive haptic simulator. J Dent Educ 78:630–637. 2014;

30. Suebnukarn S, Chaisombat M, Kongpunwijit T, Rhienmora P. Construct validity and expert benchmarking of the haptic virtual reality dental simulator. J Dent Educ 78:1442–1450. 2014;

31. Mirghani I, Mushtaq F, Manogue M, et al. Capturing differences in dental training using a virtual reality simulator. Eur J Dent Educ 22:67–71. 2018;

32. Aly M, Willems G, Carels C, Elen J. Instructional multimedia programs for self-directed learning in undergraduate and postgraduate training in orthodontics. Eur J Dent Educ 7:20–26. 2003;

33. Lee MY. A study on the satisfaction of basic medical class applying virtual reality (VR). JKEIA 13:531–537. 2019;

34. Kim YJ. A study on dramaturgy for reducing motion sickness inducer of VR contents. Korean J Animation 12:27–45. 2016;

35. Jung JY, Cho KS, Choi JH, Choi JH. Causes of cyber sickness of VR contents: an experimental study on the viewpoint and movement. Korean Cont Assoc 17:200–208. 2017;

36. Quinn F, Keogh P, McDonald A, Hussey D. A study comparing the effectiveness of conventional training and virtual reality simulation in the skills acquisition of junior dental students. Eur J Dent Educ 7:164–169. 2003;

37. Ria S, Cox MJ, Woolford MJ, et al. A scoring system for assessing learning progression of dental students’ clinical skills using haptic virtual workstations. J Dent Educ 82:277–285. 2018;

38. Sadid Zadeh R, Guha U, Arany H. Use of virtual comparison software for preparation depth assessment in a dental technique skills course. J Dent Educ 82:891–897. 2018;

39. Lechner SK. Evaluation of teaching and learning strategies. Med Educ Online 6:4529. 2001;

Article information Continued

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

		Trainees (n = 35)	Students (n = 35)	p value
		Mean ± SD (median)		p value
Class II malocclusion	Diagnosis ability (score)	100.0 ± 0.0 (100.0)	94.3 ± 23.6 (100.0)	0.154
	Correct answers (score)	69.2 ± 19.0 (69.2)	53.2 ± 18.8 (54.2)	0.000
	Wrong answers (number)	0.41 ± 0.46 (0.50)	0.79 ± 0.56 (1.00)	0.002
Class III malocclusion	Diagnosis ability (score)	100.0 ± 0.0 (100.0)	97.1 ± 16.9 (100.0)	0.317
	Correct answers (score)	82.4 ± 15.66 (87.5)	67.9 ± 17.6 (67.5)	0.000
	Wrong answers (number)	0.66 ± 0.78 (0.50)	1.27 ± 0.73 (1.00)	0.000

		Trainees (n = 35)	Students (n = 35)	p value¹⁾
		Mean ± SD (median)		p value¹⁾
Class II malocclusion	Time (second)	132.37 ± 53.12 (121)	143.71 ± 45.08 (154)	0.290
Class III malocclusion	Time (second)	102.31 ± 36.47 (94)	113.97 ± 31.66 (115)	0.121
p value²⁾		0.009	0.000

		Q1	Q2	Q3	Q4	Q5
		n (%)	n (%)	n (%)	n (%)	n (%)
Trainees (n = 35)	1	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	1 (2.9)	0 (0.0)
	2	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	3 (8.6)
	3	0 (0.0)	2 (5.7)	2 (5.7)	4 (11.4)	3 (8.6)
	4	5 (14.3)	6 (17.1)	0 (0.0)	4 (11.4)	8 (22.9)
	5	12 (34.3)	15 (42.9)	12 (34.3)	11 (31.4)	9 (25.7)
	6	10 (28.6)	8 (22.9)	11 (31.4)	9 (25.7)	5 (14.3)
	7	8 (22.9)	4 (11.4)	10 (28.6)	6 (17.1)	7 (20.0)
Students (n = 35)	1	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)
	2	0 (0.0)	1 (2.9)	2 (5.7)	0 (0.0)	2 (5.7)
	3	1 (2.9)	4 (11.4)	3 (8.6)	2 (5.7)	4 (11.4)
	4	0 (0.0)	4 (11.4)	7 (20.0)	7 (20.0)	8 (22.9)
	5	13 (37.1)	14 (40.0)	9 (25.7)	12 (34.3)	8 (22.9)
	6	14 (40.0)	8 (22.9)	10 (28.6)	8 (22.9)	10 (28.6)
	7	7 (20.0)	4 (11.4)	4 (11.4)	6 (17.1)	3 (8.6)
p value		0.148	0.835	0.032	0.763	0.598