VR 할로윈 시즌, 내 약시 훈련은 '내가 고른 영상'으로 돌아왔습니다
할로윈 특집 이벤트가 열리던 날, 나는 헤드셋을 쓰고 거실 한구석에 앉아 있었다. 평소처럼 정해진 훈련 영상만 반복하던 루틴이 지겨워지자, 플랫폼에서 제공하는 ‘사용자 지정 콘텐츠’ 기능을 떠올렸다. 개발자 문서를 뒤적이며 API 엔드포인트(/v1/training/custom)를 호출해 내가 좋아하는 호러 단편 클립을 업로드했고, 프레임 레이트와 해상도를 90 fps·4K로 맞춰 렌더링 파이프라인을 조정했다.
첫 실행 때 프레임 드롭이 3 % 정도 발생해 눈의 피로도가 올라갔다. 프로파일러로 GPU 메모리 사용량을 확인하니 텍스처 스트리밍 버퍼가 1.2 GB를 초과하고 있었다. vram_limit_mb=1024 옵션을 추가하고, 텍스처 압축 포맷을 ASTC 4x4로 변경하자 드롭이 0.4 %로 떨어졌다. 이제 눈 추적 데이터(gaze_x, gaze_y)가 0.5 ms 간격으로 안정적으로 들어오고, 시선 고정 시간이 1.8 초에서 2.4 초로 늘었다.
훈련 2주 차, 시력 검사에서 양안 시력 차이가 0.15 logMAR 줄어든 것을 확인했다. 내가 고른 영상이 단순한 즐거움을 넘어, 신경가소성을 자극하는 자극 패턴으로 작용했다는 생각이 든다. 코드 한 줄, 설정 한 줄이 내 일상의 작은 변화를 만든 셈이다.
만약 당신도 지루한 루틴에서 벗어나고 싶다면, 직접 콘텐츠를 골라 넣어보세요. 작은 실험이 큰 차이를 만듭니다.
— 당신의 다음 훈련이 더 즐겁기를.
