베리슨 블로그

Viso 랩 시스템이 여러분의 행동 관찰 연구 및 디브리핑 리서치 연구에 생산성을 향상시킬 수 있는  5가지 이유에 대해  설명하고자 합니다.  1.     멀티 룸2.     스케줄링 기능3.     주석(annotation)과 빠른 피드백4.     올인원 시스템5.     데이터의 안전 보관 이번 글에서는 5가지 이유 중『1. 멀티 룸』에 대해 말씀드리겠습니다.  여러분이 각각 다른 공간에서 동시에 관찰 실험 레코딩을 진행하고 한 곳에서 컨트롤하고 싶다면 어떤 방법이 있을까요? 여기 그 해답인 Viso 랩 시스템이 있습니다. 각각의 Room1, Room2, Room3 (이하 R1, R2, R3)에서 관찰 실험을 진행 시 기존의 Portable Observation Lab(MediaRecorder)를..

감정은 우리의 일상생활에 깊은 영향을 미치고 우리의 기분과 행동을 형성합니다. 사람은 행복감을 느끼면 직장에서 생산적인 하루를 보내고 하는 일들을 즐길 가능성이 더 커지며 출근길에 보게 된 광고판의 광고를 더 잘 받아들이게 만들 수도 있습니다. 다른 한편으로는 만약 여러분이 광고를 보다가 기분이 상하거나 지루해진다면 당신은 그 제품에 그다지 관심이 없을 가능성이 있습니다. 물론 그것을 사는 것은 말할 것도 없구요.  감정이 공부에 중요한 이유는 무엇일까?연구원, 광고주 및 마케팅 담당자가 이러한 감정을 연구하는데 관심이 있는 것은 당연합니다. 감정은 비언어적 의사소통과 의사결정에서 핵심적인 역할을 하고 인간의 행동을 이해하는데 필수적입니다. 이러한 이유로 많은 마케팅 컨퍼런스들은 광고 효과에 대한 이야기..

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..

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...

Viso는 오디오 & 비디오 레코딩 시스템으로 한 공간 및 여러 공간에서 발생하는 사람들의 행동 양상 혹은 상호 작용을 레코딩 하기 위한 솔루션입니다. 1개의 공간에 최대 4대까지의 IP 카메라를 연결할 수 있고, 이와 같은 공간의 개수는 제한 없이 세팅할 수 있으며 단순히 비디오 및 오디오 레코딩만 하는 것이 아닌 레코딩이 진행되는 동안, 특정 행동이 발생하는 시점에 마커(marker event) 및 주석(annotation)을 입력하여 마킹/주석된 지점을 선택 시, 해당 비디오(오디포 포함)를 즉시 재생하고 확인할 수 있는 것이 가장 큰 특징입니다. 비디오(오디오 포함) 레코딩, 이벤트 마커 & 주석 입력, 레코딩 비디오(오디오 포함) 재생 과정을 모두 Viso 자체 플랫폼에서 All-in-One 방..

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..

“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..

“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..

응답자의 감정을 측정하는 방법 응답자의 감정을 어떻게 측정할 것인가?라는 질문을 고객들로부터 자주 받습니다. 이 시점에서 응답자의 감정 반응을 잘 파악하기 위해서는 The ObserverXT를 이용하여 그들의 행동을 모니터링 하고 FaceReader를 사용하여 얼굴 표정을 측정하고, 정신 생리학적 측정을 통해 그 안에서 어떤 일이 일어나는지 파악할 수 있습니다. 이러한 도구 중 하나를 사용하여 데이터를 획득한 후에 종종 "왜 FaceReader는 이렇게 많은 분노를 측정할까요? 우리의 제품/웹사이트는 분노를 이끌어 내도록 디자인되지 않았는데요?!"라는 질문이 나오기도 합니다. 감정이 어떻게 형성되는지 처음에 이 질문을 받았을 때 정말 혼란스러웠습니다. 응답자들이 진짜로 화가 났을 리가 없는데 왜 화난 표..

얼굴 표정은 인간과 일부 동물들이 사용하는 비언어적 의사소통의 중요한 형태입니다. 얼굴표정은 개인적인 감정을 전달하고 종종 인간의 행동을 연구하는 연구원들에 의해 분석됩니다. 하지만 어떻게 얼굴 표정을 측정할까요? 표정이란 무엇일까요? 우선, 여러분 얼굴 표정이란 무엇일까요? 표정이란 얼굴 피부 밑의 근육 움직임에 의해 만들어진 비언어적 행동입니다. 인간의 행동을 연구하는 연구자들에게 감정은 사람들이 왜 그런 일을 하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 얼굴표정은 여러 가지 방법으로 측정하고 분석할 수 있습니다. 그중 한 가지 방법은 사람을 관찰하고 얼굴 표정을 수동으로 코딩하는 것이고 또 다른 방법으로는 FaceReader와 같은 과학적인 소프트웨어 도구를 사용하여 자동으로 얼굴을 분석하는..