아이트래커 사용법 교육 진행 : 한림대학교동탄성심병원

2024년 6월 14일 한림대학교동탄성심병원 이비인후과 김진 교수님과 재활치료실 선생님들을 대상으로 아이트래킹 실험 및 분석 교육을 진행하였습니다.  약 1시간 30분 동안 진행된 본 교육에서는 정확하고 신뢰도 높은 측정을 위한 세팅 환경뿐만 아니라 아이트래킹의 기본원리, 실험 디자인 및  데이터 추출에 이르기까지 아이트래킹의 전반적인 프로세스를 설명드렸습니다.  연구에 도움이 되셨기를 바라며 바쁜 시간 내주셔서 참석해주신 선생님들께 감사 말씀드립니다.

교육 및 세미나 2024.06.18 0

얼굴 표정 분석에서 사용자 정의 표현(Custom Expression)

인간 감정의 복잡성을 탐구할 때, 연구자들은 자주 얼굴표정을 Action Unit(AU)이라고 하는 개별적인 구성 요소로 나누는 얼굴 행동 코딩 시스템(FACS-Facial Action Coding System)에 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 AU를 다른 지표와 결합하여 사용하면 연구를 위한 사용자 정의 표현을 만드는 것이 가능합니다. 다양한 연구 분야에서 이러한 사용자 정의 표현을 어떻게 사용할 수 있을까요? 그리고 FaceReader와 같은 얼굴 표정 소프트웨어에서는 어떻게 표정을 만들 수 있을까요?  사용자 정의표현(Custom Expression)의 이점얼굴표정분석에서 사용자 정의 표현을 사용하는 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 사용자 정의 표현은 다양한 분야의 연구자들에게 이점을 제공하는데..

리서치 사례 2024.05.16 0

유아의 감정을 자동 분석하기 위한 Baby FaceReader의 사용

얼굴표정분석은 인간의 감정과 사회적 상호작용을 이해하는데 매우 중요합니다. 아직 언어적 의사소통 기술이 발달하지 않은 유아를 연구할 때에 이는 더욱 가치가 있을 수 있습니다. 자신의 감정을 전달하기 위해 비언어적 신호에 의존해야 하는 유아들의 무언의 감정과 욕구를 이해할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요? 유아의 얼굴 표정을 분석하면 연구자와 보호자가 감정의 초기 발달과 사회적 상호 작용에 대해 더 많이 이해하는데 도움이 됩니다.  자동화된 표정 분석이 더 나은 이유전통적으로 전문가들은 감정을 연구하기 위해 수동 관찰에 의존했습니다. 이러한 작업 방식의 단점은 일관되지 않은 결과를 낼 수 있고 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 자동화된 얼굴 표정 분석의 발전은 감정 측정에 있어서 상당한 도약을 약속했습니다...

리서치 사례 2024.05.02 0

아이트래커의 정확도(Accuracy)와 정밀도(Precision) 측정 방법

아이트래커의 정확도(Accuracy)와 정밀도(Precision) 측정을 위한 테스트를 진행하였습니다. LogicOne 250Hz 주사율로 테스트를 진행하였고 테스트 과정은 다음과 같습니다. 피실험자가 Calibration & Validation을 진행합니다. Calibration & Validation을 진행 후 자극물을 응시합니다 잠깐의 휴식 시간을 갖습니다. 휴식 시간을 갖은 뒤 다시 동일한 자극물을 같은 시선 경로로 응시합니다. 테스트 종료 후 동일한 자극물에 대한 영상을 비교하여 시선 측정의 정도를 확인합니다. 이렇듯 Gaze Replay와 Scan Path 화면에서 높은 정확도와 정밀도를 확인할 수 있습니다. LogicOne 아이트래커는 데이터의 정확도와 정밀도가 매우 우수합니다.

기본개념 2023.10.16 0

아이트래킹 활용 예시

아이트래킹 리서치

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M Stick 제품 사용성평가 / 유브릿지

■ 의뢰 기관 / 업체 : 유브릿지 / 모트 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2021) ■ 리서치 배경 및 목적 M stick 신버전 제품을 대상으로 사용성 평가를 진행하여 제품 및 서비스의 품질 향상을 도모하고자 함 ■ 측정 대상 및 항목 - M stick 구버전/신버전에 대한 사용자들의 시선 양상 분석 - M stick 구버전/신버전에 대한 인터페이스 비교 분석 ■ 리서치 결과 - 구버전, 신버전 모두 ‘Media’를 가장 먼저 인지하였으며, 2번째로 ‘Android Auto’를 인지한 것으로 나타남 - 구버전, 신버전 모두 ‘Android Auto’를 주시한 시간이 가장 긴 것으로 나타남 - 구버전의 ‘Home’을 클릭하는 과정에서 ‘Home’과 ‘Recent’에 가장 많은 시선이 분포. 신버전의 ..

리서치 사례 2022.05.02 0

시선추적기법 기반의 전시평가 / 국립과천과학관

■ 의뢰 기관 / 업체 : 국립과천과학관 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2022) ■ 리서치 배경 및 목적 관람객의 관람활동 중 시각적 관심을 계량화한 전시평가 체계 확립 ■ 측정 대상 및 항목 - 에너지 존(Energy Zone) 전시물의 전시연출 형태에 따른 시각적 흥미 - 항공 존(Aircraft Zone) 전시물의 전시연출 형태에 따른 시각적 흥미 ■ 리서치 결과 - 에너지 존(Energy Zone)의 12개 전시물 중 실제 물을 사용한 ‘조력발전소’의 시각적 흥미가 가장 높은 것으로 나타남. - 항공 존(Aircraft Zone)의 14개 전시물 중 항공기 실물을 가장 유사하게 재현한 ‘조종기는 어떻게 발전했을까요’의 시각적 흥미가 가장 높은 것으로 나타남

리서치 사례 2022.03.28 0

안전유도장치 효과성 도출 / 국립소방연구원

■ 의뢰 기관 / 업체 : 국립소방연구원 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2020) ■ 리서치 배경 및 목적 사건, 사고, 공사 현장에서 기존에 활용중인 안전유도장치의 시인성 도출 ■ 측정 대상 및 항목 - 안전유도장치의 색상 별 사인 유도등 시인성 측정 - 안전유도장치의 시선유도시설 종류별 시인성 측정 ■ 리서치 결과 ① 안전유도장치의 색상 별 사인 유도등 시인성 측정 - 65 미터 거리일 때 : ‘황색 > 녹색 > 청색 > 적색’ 순으로 시인성이 높음 - 100 미터 거리 일 때 : ‘적색 > 녹색 > 황색 > 청색’ 순으로 시인성이 높음 - 140 미터 거리 일 때 : ‘황색 > 청색 > 적색 > 녹색’ 순으로 시인성이 높음 ② 안전유도장치의 시선유도시설 종류별 시인성 측정 - 65 미터 거리일 때..

리서치 사례 2021.02.09 0

oncar 2.0 vs. 3.0 사용성평가 / 유브릿지

■ 의뢰 기관 / 업체 : 유브릿지 / 모트 ■ 리서치 수행 업체 : 베리슨(2020) ■ 리서치 배경 및 목적 oncar 2.0과 3.0 버전의 사용성평가를 진행하여 제품 및 서비스의 품질 향상을 도모하고자 함 ■ 측정 대상 및 항목 - oncar 2.0 및 3.0 버전의 인터페이스의 시인성 분석 - oncar 2.0 및 3.0 버전의 인터페이스의 초반 식별성 분석 ■ 리서치 결과 : (분석 사진 또는 동영상 1~2개 첨부) - oncar 2.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘지도’ 앱이 시인성 2 순위로 나타남 - oncar 2.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘지도’ 앱이 초반 식별성이 8 순위로 나타남 - oncar 3.0 대시보드의 8개 앱 중에서 ‘T Map’ 앱이 시인성 4 순위로 나타남 - o..

리서치 사례 2021.02.08 0

행동 리서치 적용분야

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얼굴 표정 분석에서 사용자 정의 표현(Custom Expression)

인간 감정의 복잡성을 탐구할 때, 연구자들은 자주 얼굴표정을 Action Unit(AU)이라고 하는 개별적인 구성 요소로 나누는 얼굴 행동 코딩 시스템(FACS-Facial Action Coding System)에 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 AU를 다른 지표와 결합하여 사용하면 연구를 위한 사용자 정의 표현을 만드는 것이 가능합니다. 다양한 연구 분야에서 이러한 사용자 정의 표현을 어떻게 사용할 수 있을까요? 그리고 FaceReader와 같은 얼굴 표정 소프트웨어에서는 어떻게 표정을 만들 수 있을까요?  사용자 정의표현(Custom Expression)의 이점얼굴표정분석에서 사용자 정의 표현을 사용하는 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 사용자 정의 표현은 다양한 분야의 연구자들에게 이점을 제공하는데..

리서치 사례 2024.05.16 0

유아의 감정을 자동 분석하기 위한 Baby FaceReader의 사용

얼굴표정분석은 인간의 감정과 사회적 상호작용을 이해하는데 매우 중요합니다. 아직 언어적 의사소통 기술이 발달하지 않은 유아를 연구할 때에 이는 더욱 가치가 있을 수 있습니다. 자신의 감정을 전달하기 위해 비언어적 신호에 의존해야 하는 유아들의 무언의 감정과 욕구를 이해할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요? 유아의 얼굴 표정을 분석하면 연구자와 보호자가 감정의 초기 발달과 사회적 상호 작용에 대해 더 많이 이해하는데 도움이 됩니다.  자동화된 표정 분석이 더 나은 이유전통적으로 전문가들은 감정을 연구하기 위해 수동 관찰에 의존했습니다. 이러한 작업 방식의 단점은 일관되지 않은 결과를 낼 수 있고 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 자동화된 얼굴 표정 분석의 발전은 감정 측정에 있어서 상당한 도약을 약속했습니다...

리서치 사례 2024.05.02 0

FaceReader와 감정에 관한 다양한 과학 이론

감정은 수십 년 동안 인기 있는 연구 주제였습니다. 이것은 해당 주제에 관한 방대한 양의 논문과 이를 둘러싼 여러 과학적 논쟁을 보면 알 수 있습니다. 예를 들어, 잘 알려진 논의는 기본적인 감정 표현의 세트의 존재와 감정이 보편적으로 유사한지 또는 문화적으로 다양한지에 관한 것입니다. (1) 현재 감정에 관해 널리 받아들여지는 단일 이론은 아직 없습니다. 또한 일부 비평가들은 얼굴 표정을 기반으로 감정을 분류한다는 일반적인 아이디어에 의문을 제기합니다. (2) 우리는 이것이 FaceReader의 과학적 기반에 대한 질문으로 이어진다는 것을 이해합니다. 이 게시물에서 우리는 FaceReader가 과학적 엄격함과 책임 있는 AI원칙에 따라 어떻게 설계되었는지 간략하게 설명하며, 이를 통해 모든 연구자는 자..

리서치 사례 2024.02.22 0

감정을 측정하는 방법

“감정은 어떻게 만들어지나”라는 제목의 이전 게시물에서 지난 수십 년간 신경과학 연구를 통해 우리의 뇌가 감정과 같은 개념을 통해 우리의 경험/감각에 의미를 부여한다는 사실을 어떻게 보여줬는지 설명하였습니다. 감정은 특정 자극에 반응하여 고정된 뇌 회로에 의해 촉발되는 것이 아니라 뇌에서 생성됩니다. 또한 “왜 그렇게 화가 났나요? 얼굴 표정 분석에서 문맥과 기능의 역할”이라는 게시물에서는 표정을 분석할 때 맥락이 얼마나 중요한지에 대해 설명했습니다. 감정을 측정하는 방법 이번엔 감정을 측정하는 방법에 관한 것입니다. 감정은 어떻게 측정할까요? 예를 들어, 상업 제품이나 또는 다른 제품에 대한 소비자의 감정적 반응을 측정하기 위해 우리가 사용할 수 있는 도구는 무엇일까요? 자체 보고에만 의존할 수 있을까..

리서치 사례 2024.02.15 0

왜 그렇게 화가 났나요? 얼굴 표정 분석에서 문맥과 기능의 역할

“감정은 어떻게 만들어지는가?”라는 제목의 일전 블로그 게시물에서 지난 수십 년간의 신경과학 연구를 통해 우리의 뇌가 감정과 같은 개념을 통해 경험/감각에 의미를 부여한다는 사실이 어떻게 밝혀졌는지에 대해 설명했습니다. 감정은 특정 자극에 대한 반응으로 고정된 뇌 회로에 의해 촉발되는 것이 아니라 뇌에서 생성됩니다. 힌트: 문맥과 기능 얼굴표정은 사회적 의사소통에서 기능을 가지고 있습니다. 인간은 동료 인간의 얼굴을 ‘읽어’서 상대방의 정신상태를 추론할 수 있으며 이로 인해 수신자는 발신자와 같은 감정 상태를 경험하고 공유하게 될 수 있습니다. 결과적으로 이것은 감정 상태와 상황이 요구하는 것에 따라 수신자에게 일종의 행동을 불러일으킬 수 있습니다. 찰스 다윈의 ‘감정의 표현’ 찰스 다윈이 1872년 자..

리서치 사례 2024.02.05 0

교육 & 세미나

아이트래커 사용법 교육 진행 : 한림대학교동탄성심병원

2024년 6월 14일 한림대학교동탄성심병원 이비인후과 김진 교수님과 재활치료실 선생님들을 대상으로 아이트래킹 실험 및 분석 교육을 진행하였습니다.  약 1시간 30분 동안 진행된 본 교육에서는 정확하고 신뢰도 높은 측정을 위한 세팅 환경뿐만 아니라 아이트래킹의 기본원리, 실험 디자인 및  데이터 추출에 이르기까지 아이트래킹의 전반적인 프로세스를 설명드렸습니다.  연구에 도움이 되셨기를 바라며 바쁜 시간 내주셔서 참석해주신 선생님들께 감사 말씀드립니다.

교육 및 세미나 2024.06.18 0
아이트래커(LogicOne, Lite) & 감정분석 소프트웨어(FaceReader) 데모 데이

베리슨에서는 아래 일정으로 Screen-based 아이트래커 LogicOne, Lite (EyeLogic社, 독일)와 얼굴 표정으로부터 감정을 분석할 수 있는 소프트웨어인 FaceReader (Noldus社, 네덜란드)를 소개하고 체험해 볼 수 있는 데모 데이를 진행합니다. 세션 1 : Screen-based 아이트래커 소개 및 참가 시연 (약 50분) LogicOne / Lite 인터페이스 및 정확도, 정밀도 테스트 아이트래킹 분석 플러그인 의미 설명 (ex. Scan Path, Heat Map, AOI Sequence Chart 등..) 참가 시연 : 아이트래킹 실험 진행 및 결과 데이터 설명 세션 2 : 감정분석 소프트웨어 FaceReader 소개 및 참가 시연 (약 50분) FaceReader 인..

교육 및 세미나 2024.01.10 0
시선 추적(Eyetracking) 연구를 위한 아이트래커(LogicOne & Lite) 데모 데이

시선추적(Eyetracking) 연구를 위한 아이트래커(LogicOne & Lite) 데모데이 베리슨에서는 시선 추적(eyetracking) 연구에 관심 있는 분들을 위한 아이트래커(LogicOne & Lite) 데모데이를 진행하고자 합니다. 일시: 2023년 12월 15일(금) PM14:00~16:00 장소: 신내데시앙플렉스 지식산업센터 세미나실 (서울 중랑구 신내동 소재, 참석자 별도 안내 예정) 참가인원: 15명(한정된 좌석으로 선착순 등록 마감) 참가비: 무료 신청 마감일: 2023년 12월 11일(월) 18:00까지 주관: 베리슨(독일 EyeLogic社 한국 총판) 문의: 베리슨 Tel.02-336-6769, Email: marcom@varison.co.kr *건물 지하 주차장(B3~B4)에 주..

교육 및 세미나 2023.11.30 0
멀티모달 연구를 위한 NoldusHub & Viso 세미나 행사 소식 - 2023년 11월 7일 14:00 ~ 16:00

멀티모달(Multimodal) 연구를 위한 NoldusHub & Viso 세미나 일 시 : 2023년 11월 7일 화요일 14:00~16:00 장 소 : 신내데시앙플랙스 지식산업센터 세미나실 (서울 중랑구 신내동 소재, 참석자 별도 안내 예정) 발표자 : Tom Pudil Channel Manager & Sales Consultant (Noldus Information Technology社) 참석인원 : 12명 (한정된 좌석으로 선착순 등록 마감) 참가비 : 무료 주 관 : 베리슨 (Noldus사 한국 Distributor) 문 의 : 베리슨 Tel. 02-336-6769, Email : marcom@varison.co.kr ※ 건물 지하 주차장 (B3~B4)에 주차 가능하며, 1시간 무료 주차 지원 세..

교육 및 세미나 2023.10.30 0
아이트래킹 & 행동연구 세미나: 한국철도기술연구원

2022년 8월 26일, 한국철도연구원 박찬우 박사님의 요청으로 아이트래킹 & 행동연구 사례 세미나를 진행하였습니다. 세션 I 아이트래킹에서는 Eye Tracking 기본 원리, 활용 분야, 해외에서의 철도 관련 리서치 사례, 베리슨에서 진행한 시선추적 리서치 사례인 "청계천 안심안전디자인 효과성 검증"과 "서울역 역사 안내 사인 디자인 효과"에 대한 내용으로 진행하였으며, 세션 II 행동연구에서는 행동분석 툴인 The Observer XT 소개, 행동 이벤트에 대한 분류 체계, 행동분석의 전반적인 프로세스를 중심으로 설명드렸습니다. 본 세미나를 통해 계획하고 계신 연구 과제에 조금이나마 도움이 되었길 희망하며 모쪼록 귀한 시간 내어 주신 박찬우 박사님 및 연구원 분들에게 감사 말씀 드립니다.

교육 및 세미나 2022.12.09 0