「베리슨」의 블로그

2022년 7월 29일 행동관찰 분석 소프트웨어 'The Observer XT'의 Lag Sequential Analysis와 Reliability Analysis의 기본 개념에 대한 교육을 진행하였습니다. 교육은 각각 2시간 동안 진행되었으며, 본 교육에서는 행동 분석의 심층 연구에 활용할 수 있도록 Lag Sequential Analysis의 기본 개념을 간단한 예시로 설명드렸습니다. 또한 Reliability Analysis 교육에서는 연구의 신뢰도 확보를 위해 분석 일치도와 다양한 신뢰도 통계지표를 확인하실 수 있는 기능에 대해 자세히 알려드렸습니다. 무더운 날씨에도 불구하고 해당 교육에 참석해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 교육 내용이 진행하시는 연구에 도움이 되었길 희망합니다. 감사합..

지난 포스트에서는 시선추적기 LogicOne 소개와 정확도 및 정밀도에 대한 글을 올렸는데요. (지난 포스트는 아래 링크를 통해 확인해 보시기 바라며) 본 포스트에서는 시선추적 주사율(Sampling Rate)에 대해 알아보고 데이터 안정성에 대해 생각해 보는 시간을 갖고자 합니다. 시선추적기 LogicOne 소개 및 특장점 : Accuracy & Precision 편 주사율(Sampling Rate)은 1초당 기록되는 데이터 개수로 단위는 Hz 를 사용합니다. 예를 들어 시선추적 리서치에서 주로 사용하는 주사율 60Hz 인 경우, 1초 동안 60개의 시선 데이터가 기록된다는 뜻입니다. 주사율이 중요한 이유는 시선추적 리서치에 있어서 ‘데이터의 밀집도’를 의미하기 때문인데요. 좀 더 설명하면 주사율 60..

2022년 6월 30일 고성능 포터블 아이트래커 LogicOne 및 자극제시 및 분석소프트웨어 Experiment Suite 사용법을 주제로 한국식품연구원 박사님 및 연구원분들을 대상으로 사용자 교육을 진행하였습니다. 약 4시간 동안 진행된 본 교육에서는 시선추적 연구를 수행하는데 필수적이고 기본적인 개념과 신뢰도 높은 시선 측정을 위한 세팅 방법 뿐만 아니라 실험 디자인 및 시선 데이터 의미와 해석 등을 자세히 설명 드렸으며 직접 시선추적기를 운영해 보고 질의응답을 통해 궁금한 내용에 대해 답변을 드렸습니다. 마침 한국식품연구원은 얼굴 표정 자동분석 소프트웨어인 FaceReader 구입, 사용하고 계셔서 Valence 지표에 대한 개념과 그 의미에 대해 설명드렸으며, LogicOne 시선 데이터와 Fa..

2022년 6월 24일 행동관찰 및 표정분석 시스템 도입을 위한 경북대 가정교육과 및 수학교육과 교수님과 미팅을 진행하였습니다. 영유아 얼굴 표정을 자동으로 분석하여 정서/감정을 분석하는 Baby FaceReader, 청소년 및 성인의 얼굴 표정 분석하는 FaceReader에 대한 특징과 차이점에 대한 설명과 시연을 진행하고, 미팅 현장에서 즉석으로 문의하신 보유하고 계신 모니터형 시선추적기 Tobii 제품의 시선 데이터를 (Baby) FaceReader 데이터와 연계분석 여부에 대해 저희가 진행한 파일럿 테스트 결과물을 직접 보여드리면서 어떠한 방식으로 결과 데이터를 확인하고 분석하는지 설명드렸습니다. 아울러 시선추적 연구를 수행하는데 있어서 유의점과 경험없이 알 수 없는 실무적인 팁에 대해서도 이야기..

■ 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 ..

■ 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

2021. 11. FaceReader 9가 릴리즈 되었습니다. 이에 기존 FaceReader 8.1 버전과 어떠한 차이가 있는지 주요 특성에 따라 비교하는 시간을 갖고자 합니다. 1. 얼굴영역 추적 기능 및 모델링 기술 향상 FaceReader 9에 적용된 얼굴 인식 및 모델링 기술은 이전 버전인 FaceReader 8.1에 비해 얼굴 영역 추적 가능 범위가 향상되었습니다. Analysis Visualization의 ‘Texture Model’도 보다 정밀해진 것을 알 수 있습니다. FaceReader 8.1에서 분석할 때 컵으로 음료를 마시거나, 음식을 입에 넣는 행동 등 코와 입 부분이 가려지면 얼굴 영역 추적이 되지 않는 경우가 있었습니다. FaceReader 9에서는 이 부분이 개선되어 코나 입 ..

FaceRader 9 릴리즈 소식 입니다. FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 2021년 11월 출시된 FaceReader 9는 기존보다 개선된 기술과 향상된 기능을 제공하고 있습니다. 새로운 얼굴 인식 및 모델링 기술 적용 FaceReader 9에서는 Deep Learning 기술을 채택하여 기본보다 개선된 방식의 ‘얼굴 인식(Face finding)’ 및 ‘..

2021년 10월, 부산테크노파크 연구원 분들 대상으로 행동 분석 시스템 사용자 교육 세미나를 진행하였습니다. 베리슨에서 제공하는 행동 분석 소프트웨어(The Observer XT)와 표정 분석 소프트웨어(FaceReader)의 사용법을 자세히 설명드리고, 실습 파일을 통해 직접 The Observer XT를 사용해보는 시간을 가졌습니다. 부산에서 서울까지 먼 거리임에도 불구하고 참석해주신 부산테크노파크 연구원 분들께 진심으로 감사드리며, 진행하시는 연구에 행동 분석 시스템이 도움이 될 수 있도록 지속적인 기술지원을 약속드립니다.

「베리슨과 연구하는 사람들」커뮤니티는 시선추적, 행동분석 리서치를 진행중이시거나 관심을 갖고 계신 분들의 온라인 커뮤니티 공간입니다. 기업체, 연구기관, 대학교 등 다양한 분야에서 행동연구와 관련된 정보를 공유하고, 궁금한 점에 대해 서로 질문하고 답변할 수 있는 소통의 공간이 되길 바랍니다. 관심있는 분들은 아래 버튼을 통해 커뮤니티로 이동하실 수 있으며, 모쪼록 커뮤니티를 통해 진행하시는 행동연구 관련 업무 및 연구에 도움이 되길 희망합니다. 커뮤니티 이동하기