Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR) stoßen als innovative Technologien inzwischen auf breites öffentliches Interesse. Unter dem neuen Oberbegriff Cross Reality (XR) erreichen Anwendungen von VR, AR als auch MR dabei zusehends eine größere Zielgruppe – sowohl im B2B als auch im B2C-Segment. XR-Technologie ist nicht mehr nur Spezialisten vorbehalten, sondern hält Einzug in Industrie, Kreation und Entertainment: mit 360-Grad-Videos und VR-Games, beim Produktdesign, als Hilfe bei Orientierung im Raum, für Trainingssimulationen und virtuelle Konferenzen. Die Struktur und Entwicklung dieser noch jungen, sich dynamisch entwickelnden Branche untersucht diese Studie. Die XR-Branche in NRW besteht aus 134 Akteuren. Die meisten Unternehmen haben Ihren Sitz in Köln und die wichtigsten Zielbranchen sind Medien/Information/Kommunikation und das Verarbeitende Gewerbe. In der Branche herrscht eine positive Stimmung und eine schnelle Internetverbindung sowie die Verfügbarkeit von technischen Mitarbeitern sind die wichtigsten Standortfaktoren.
This is the fifth time that TH Köln has conducted this study to examine the local XR industry´on behalf of Mediencluster NRW GmbH, a subsidiary of Film- und Medienstiftung NRW. Aside from the two surveys on the North Rhine-Westphalian sector, there have now been three studies on the nationwide XR (extended or cross reality) sector in Germany. By this we mean all companies that create products and services in the field of virtual, mixed or augmented reality (but not firms that employ XR as users).
Brain–computer interfaces (BCIs) enable direct communication between the brain and external devices using electroencephalography (EEG) signals. BCIs based on code-modulated visual evoked potentials (cVEPs) are based on visual stimuli, thus appropriate visual feedback on the interface is crucial for an effective BCI system. Many previous studies have demonstrated that implementing visual feedback can improve information transfer rate (ITR) and reduce fatigue. This research compares a dynamic interface, where target boxes change their sizes based on detection certainty, with a threshold bar interface in a three-step cVEP speller. In this study, we found that both interfaces perform well, with slight variations in accuracy, ITR, and output characters per minute (OCM). Notably, some participants showed significant performance improvements with the dynamic interface and found it less distracting compared to the threshold bars. These results suggest that while average performance metrics are similar, the dynamic interface can provide significant benefits for certain users. This study underscores the potential for personalized interface choices to enhance BCI user experience and performance. By improving user friendliness, performance, and reducing distraction, dynamic visual feedback could optimize BCI technology for a broader range of users.