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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
여기, 우리는 가상 손과 몸 관련 자기 인식 / -representation을 연구하는 데 사용할 수있는 가상 얼굴 환상의 패러다임을 설명합니다. 이들은 이미 특정 조건 하에서, 가상 손이나 얼굴 본체 표현 오히려가요임을 시사의 몸 표현으로 통합 될 수 있다는 것을 보여주기를 위해 다양한 연구에 사용되었다.
사람들은 자신과 자신의 몸을 표현하는 방법을 조사 연구는 종종 기존의 고무 손 환상 또는 더 최근에 발견 된 enfacement 환상으로 "소유권 환상"의 변형을 사용합니다. 그러나, 이러한 예는 참가자가 쓰다듬어를 통제하거나 실제 또는 인공 이펙터의 움직임이없는 한 인공 이펙터는 참가자들의 실제 손이나 얼굴-상황과 동시성에 쓰다해야하는 오히려 인공 실험 설정을 필요로 . 여기, 우리는 더 직관적, 현실, 그리고 아마도 더 높은 생태 유효하다 셋업에 소유권 환상을 설정하는 방법을 설명합니다. 그것은 참가자가 화면 또는 그들의 앞에 가상 공간에 제시된 가상 손의 움직임을 제어함으로써 가상 손 환상을 만들 수 있습니다. 가상 손 참가자 '자신의 실제 손으로 동시성으로 이동하는 경우, 그들은 t 인식하는 경향이자신의 몸의 한 부분으로 그는 가상의 손입니다. 이 기술은 또한, 참가자들은 그들의 실제 얼굴 동시성으로 이동하면 자신로서 얼굴을 인식하는 경향 효과 다시 그들 앞에 가상면의 움직임을 제어하는 데에 의해 가상면 환상을 생성한다. 이런 종류의 환상이 생성 증가, 또는 사람들이 만들고 자신의 표현을 유지하는 방법에 대한 중요한 정보를 제공 줄일 수있는 상황을 공부.
서양 철학에 따르면, 인간 자아는 두 가지 측면 1로 구성되어, 우리가 지금 여기, 놀라운 자기 표현을 생성하는 우리 자신의 몸과 우리의 활동을 감지 한은 (종종 최소한의 자기라고도 함). 또, 우리는 신흥 자기 개념에 대한 새로운 정보를 통합, 우리의 개인적인 역사에 대한 정보를 저장하여 자신의 더 지속적인 표현을 만들고, 소위 이야기 자체의 생성에 금액을 따라 우리의 사회 환경, 자신을 제시한다. 최소 또는 현상 자체는 정보의 두 소스에서 나오는 것을 주장하고있다. 하나는 우리가 소유하고있는 이펙터 또는 우리의 얼굴의 모양에 대한 정보와 같은 우리 몸의 이상 지속되는 측면에 대한 하향식 정보입니다. 다른 하나는 현재의 상황에 대한 인식 자체가 제공하는 상향식 정보이다.
후자의 조사는 stron했다의 Gly Botvinick와 코헨 (2)의 교묘 한 연구에서 영감을. 그러나보기에서 숨겨진 그들의 진짜 손 중 하나에 가까운 그들 앞의 거짓말 고무 손으로 인간의 참가자를 발표 이러한 저자. 실제 손과 고무 손이 너무 복합 동기 입력을 생성, 동시성에 쓰다 때, 참가자들은 자신의 몸 고무 손 환상의 일환으로 고무 손을 인식하는 경향이 있었다. 또한 연구는인지 소유권도 "상처"지금까지 참가자가 땀과 고무 손이되고, 그렇지 않으면 칼에 의해 공격이나되는 때 그들의 진짜 손을 인출하려고 시작할 것이라고 갔다 것으로 나타났다 3.
Botvinick와 코헨은 상향식 정보의 처리에서 그 자체 지각 발생을 입증하기 위해 자신의 연구 결과를 해석하고 있지만, 다른 저자는 주장이 복합 synchr 사이의 상호 작용에서 고무 손 환상 결과입력 정보의 상향식 소스 및 자신의 손에 저장된 표현 정보 (4)의 위에서 아래로 소스 ONY. 아이디어는 자극 동시성이 실제와 고무 손 하나 인상과 같은 일을 생성하고, 고무 손이 인상이 현실을 고려, 실제 손처럼 보이는 주어진 것입니다.
Kalckert 및 Ehrsson 5 나중에 조사 visuo 모터 모두 인식 소유권 (인공 이펙터는 자신의 신체에 속하는 노출)의 조사를 허용 고무 손 패러다임 요소 및 인식기구 (하나는 인상을 첨가 관찰 된 움직임 자신을) 생산. 참가자들은 자신의 검지 손가락을 이동하여 상하 고무 손의 집게 손가락을 움직일 수 있었고, 실제 고무 손의 손가락의 움직임 사이의 동시성 (액티브 모드 대 수동) 운동 모드와 positionin고무 손 g (참가자의 손에 관해서는 일치하는 대 부조리)을 조작 하였다. 운동의 동시성 소유권 및 기관, 운동 만 영향을받는 기관의 모드의 두 감각을 폐지하고, 고무 손 위치의 일치 성이 영향을에 있었을 때 : 연구 결과는 기관과 소유권이 기능적으로 별개의인지 적 현상이라는 개념에 대한 지원을 제공하기 위해 찍은 소유권 만. 후자의 두 가지 결과는 수직면에서 진짜 고무 손 사이의 거리가 6 변화하는 후속 연구에서 복제되었다 : 위치 점점 참가자의 실제 손 일치하지 같이 고무 손 소유 감소. 그러나 기관은 어떤 조건에서 고무 손의 오 배치에 의해 영향을받지 않았다.
그러나 인공 이펙터 위에 능동 제어와 참가자를 제공하는 가상 현실 기술을 이용한 최근의 연구 결과가 나왔다하는 하향식 역할부분 소유권 및 기관 사이의 구별은, 8 7 과대 평가되었을 수 있습니다. 이러한 기술은 그 앞의 화면 또는 가상 현실 유리 구에 의하여 참가자에게 표시 가상 손 고무 손을 대체하고있다. 참가자들은 일반적으로 (눈에 띄는 지연, 예를 들면) 중 동기 또는 비동기, 가상 손의 움직임에 참가자의 실제 손의 움직임을 변환하는 dataglove을 착용하십시오. 고무 손 환상과 유사하게, 동시 통역 용 강하게 가상의 손을 자신의 본체 (10)의 일부가되는 참가자의 인상을 증가시킨다.
고무 손 환상을 만드는 가상 현실 기술을 사용하면 기존의 고무 손 패러다임과 visuo 모터 componen와 고무 손 패러다임의 조합 모두에 비해 여러 가지 장점이 있습니다TS 11. 하나의 손을 이동하고 고무 손에 직면하고 실험자에 의해 쓰다 것보다 훨씬 더 자연스러운 상황을 만들어 함께 동시성 이동 이펙터를보고. 또한, 가상 조작은 훨씬 더 실험적인 유연성과 지각과 자신의 실제 손과 인공 이펙터에 의해 생성 된 이벤트 중 하나의 지각 이동과 지각의 관계를 통해 더 많은 제어 실험자를 제공합니다. 특히, 가상 기술을 이용하여 인식 소유권 기관에 영향을 미칠 가능성이 요소의 조작을 용이하게한다. 예를 들어, 가상의 손의 형상이 훨씬 쉽고 고무 손의 형상을보다 빠르게 변형 될 수 있고, 가상의 손의 움직임이 어떠한 수 있으며 예를 들어 생물학적 불가능한 움직임을 포함 할 수있다. 무엇보다도,이 인공 이펙터 손 같을 필요는없고 REPLAC 수있는 바와 같이, 환상의 한계를 탐구 용이정적 또는 동적 이벤트의 종류에 의해 에드. 모두 실용적이고 이론적 인 관심, 가상 이펙터는 많이 더 몰입 틀림이며, 현재의 상황을 이해하기 위해 하향식 해석을 호출 할 필요성을 줄일 가능성이 고무 손보다 훨씬 더 진짜 느낀다.
소유권 환상은, 그러나, 손에 한정되지 않았다. TSAKIRIS 12 그들 앞에 표시 화상의 정적 얼굴 자신임을 참가자의 노출을 만들 스트로 킹 기법을 사용하는 첫번째이었다. 스포르차 등. 13은 또한 그들은 enfacement로 참조하는 데,이 현상에 대한 증거를 발견 : 파트너의 얼굴 특징 통합 참가자들은 자신과 파트너의 얼굴은 동시성에 접촉했을 때. enfacement 환상의 기초가되는 신경 메커니즘은 최근 여러 연구자들에 의해 연구되었다; 포괄적 인 해설과 인터넷 용결과의 erpretation는 Bufalari 등의 알을 참조하십시오. 14. 최근 참가자들이 자신의 헤드 (15)를 이동하여 그 앞의 가상면의 움직임을 제어하는 가상 현실 버전 (가상면 환상)로 정규 enfacement 환상 설계되어있다.
여기서는 자기 표현을 조사하기 위해, 각각의 가상 손 환상 (7)와 환상 가상면 (15) 패러다임을 사용하는 두 가지 실험을 설명한다. 가상 손 실험은 세 완전히 넘어 실험적인 요소를 포함한다 : (a) (펠트) 실제 손과 같은 소유권 및 기관 또는 3 초 유도하거나 가까운 제로로 하였다 (본) 가상 이펙터의 움직임 사이의 동시성 제어 조건; (b) 인간의 손처럼 또는 직사각형과 같은 하나 보면서 가상 이펙터의 외관 (그래서 실제 가상 EFF의 효과를 테스트소유권 환상에 엑터 유사성); 및 (c) 활성화 된 상태에서 수동 상태에 존재하거나 또는 직접 있던 가상 이펙터의 동작을 제어 할 수있는 기회. 가상면 실험이 완전히 교차 실험 인자를 포함한다 : (a) 소유권 기관이나 제어 조건으로 3 초 유도 제로에 가까운 하나였다 실제 얼굴 가상 얼굴 움직임 간의 동시성; 및 (b) 중립 또는 미소를 보여주는 하나였다 가상 얼굴의 표정은 긍정적 인 분위기가 참가자의 분위기를 들어 올려 분위기에 맞는 창의성 작업에서 자신의 성능을 향상시킬 것입니다 여부를 테스트합니다.
모든 연구는 헬싱키 선언의 윤리 기준을 따른다과 프로토콜은 라이덴 대학 인간 연구 윤리위원회에 의해 승인되었다. 각 조건은 약 20 참가자를 테스트했다.
1. 가상 손 환상

그림 1 : (A) 참가자가 자신의 왼쪽에 방향 추적과 오른쪽에 dataglove 및 SCR 원격 송신기를 착용했다. 가상 손 환상 실험 (B) 설치. 가상 얼굴 환상 실험의 (C) 설정. (D) 컴퓨터 화면의 스크린 샷.이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
2. 가상 얼굴 환상
가상 손 환상
우리는 사람들이이 경우 그들의 손에 자신의 몸을 표현하는 방법을 조사하기 위해, 가상 손 환상 패러다임을 사용하여 여러 가지 실험을 달렸다. 시험 참가자들의 수는 일반적으로 각각의 조건에 대해 20 참가자 주위 조건의 양에 의존한다. 여기에서 우리는 우리가 우리의 실험실에서 수행 된 가장 정교한 연구 중 하나에 대한 관련성이 높은 결과를 제공합니다. 우리는 주관적 데이터에 대한 우리의 논의를 제한 할 것, 네 소유권 문제 (O1-O4) 및 기관 문제 (A1)에 대한 리 커트 스케일의 응답에 대한 리 커트 스케일 응답의 평균.
본 연구는 8에서는 체계적 partic에 동시성 (동기 대 비동기), 가상 이펙터 모양 (직사각형 대 가상 손) 및 활성 (활성 대 수동)의 효과를 조사소유권 및 기관의 감각 ipants '의미 (모든 조건이 참가자 내에서 시험 하였다). 결과는 소유권 및 기관에 대한 동일 하였다. 그림 2에 나타낸 바와 같이 현실과 가상 손 동시성의 [F (1,43) = 48.35 이동 한 경우, 인식 소유권 및 기관은 강했다; p <0.001; 및 F는 (1,43)는 54.64가 =; p <0.001; 소유권 및 기관, 각각, 가상 이펙터는 사각형이었던 것보다 손 있다면 [F (1,43) = 14.85에 대한; p <0.001; 및 F는 (1,43)가 6.94를 =; P <0.02], 그리고 참가자가 오히려 수동 [F (1,43) = 9.32보다 활성화 된 경우; P <0.005; 및 F는 (1,43)는 79.60가 =; P <0.001]. 동시성 효과는 표준 가상 손 환상을 복제합니다.

그림 2 : 부분의 동시성의 기능, 가상 이펙터의 모양 및 활동 등의 소유권 및 기관 평가icipant. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3 : 참가자의 동시성 및 활동의 함수로서 소유권 및 기관 평가. 동시성 효과가 활성화 참가자들에게 더 두드러 있음을 유의하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
더욱 흥미롭게도, 소유권과 기관 모두 활동과 동시성 [F (1,43) = 13.68 사이에 상당한 상호 작용을 보여 주었다; P = 0.001; 및 F는 (1,43)는 23.36가 =; p <0.001; ],하지만 모양과 동시성 사이의 그림 3을 참조하십시오. 이 패턴그 활동이 소유권에 대한 보이면서 역할을하고 외관보다 환상, 그것은 심지어 환상 소유권 인식이 전통적인 고무 손 환상 패러다임보다 가상의 강한 것으로 나타났다 않습니다 제안합니다. HOMMEL (22), 목적 기관 (즉, 정도가 외부 이벤트가 객관적으로 제어 할 수있는)을 설명하는 주관적 소유권 및 주관 기관에 모두 기여에 따르면이 실험에서, 가상 이펙터를 통해 활성, 동기 제어는 주관적 소유권을 모두 증가하는 이유 및 주관 기관입니다.
외관 소유권 환상 외관에 의존하지 않는다는 것을 시사 동시성과 상호 작용하는 데 실패 동안, 주요 효과를 생성했다. 이 모양이 소유인지에 영향을 가지고 있음을 나타낸다. 그것은 사람들이 와줘 외부 개체 또는하지 않을 수 있습니다에 대한 일반적인 기대를 가지고 있다고 가정하는 것이 합리적이다일반적으로 소유권 인식을 지원하지만 동시성의 영향을 완화하지 않습니다 자신의 신체의 ausible 부분. 일반적으로 하향식 기대와 상향식 동시성 정보 : 우리는 따라서 주관적 주인 의식에 기여하는 정보의 여러 소스를 결론 지었다. 이들 두 개의 정보 소스 사이의 관계는 일반적으로 기대 반대 동시성의 부재 지배하고 수 있도록 상호 작용하지만 보상 것으로 보이지 않는다.
가상 얼굴 환상
또 다른 연구에서, 우리는 사람들이 자신의 얼굴을 표현하는 방법을 연구 하였다. 우리는 우리가 가상 얼굴 환상 (12)로 참조 가상 환경에서 기존의 enfacement 환상을 복제 할 수 있었다. 우리는 또한 사람들이 함께 식별 가상 얼굴로 표현 분위기를 채택 여부를 조사 하였다. 내-참가자 하나가 있었다인자 동시성 (동기 대 비동기)과 1 사이-참가자 인자 표정 (중립 대 행복). 유도 단계 전에 IOS 등급은 유도 단계는 유도 단계 이후에 영향을주는 그리드 등급에서 제외되기 전에 또한 그리드 등급에 영향을 미치는, 유도 단계 후 IOS 등급에서 차감하고, 이러한 평가의 변화는 IOS로 사용에 영향을 하였다 그리드 결과.
소유권 점수의 분석 (O1-4), 기관 점수 (A1-2) 및 IOS 스케일 (18)의 변화는 모두 동시성의 주 효과 [F (1,58) = 38.24 보였다; p <0.001; F (1,58) = 77.33; p <0.001; 및 F는 (1,58)는 43.63가 =; p <0.001; 각각, 자기 헤드의 움직임을 가상면의 움직임 사이의 동시성을 나타내는 것은 소유권 기관 인식하고 자기 자신으로의 다른 쪽면의 통합을 용이하게 증가 (FI 참조gure 4). 영향을 그리드 (19)의 변화 [F (1,58) = 7.99에 동시성의 효과에 의해 표시된 바와 같이 동시성 또한, 분위기 개량; P <0.01].

그림 4 : 동시성의 함수로서 소유권 및 기관 평가뿐만 아니라 IOS 변경됩니다. 긍정적 인 IOS의 변화는 자기 자신에 다른 통합의 증가를 의미합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5 : 영향을 그리드 변경 동시성의 기능과 가상 얼굴의 표현으로하고 AUT의 유연성 점수, (양의 값은 영향을 긍정적 지속적인을 의미). 동시성과 표현 사이의 상호 작용이 동시성과 행복 가상면의 조합에 대해 더 긍정적 인 진행 분위기와 특히 좋은 유연성 성능에 의해 구동되어 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
IOS 변경에 얼굴 표정의 유의 한 주 효과가,의 동시성 [F (1 상호 작용 점수 그리드 변화와 유연성에 영향을 미친다는 사실이었다 그리드 변경에 영향을하고, 유연성 AUT 20, 21, 23하지만, 더 중요한에 58) 4.40 =; p <0.05; F는 (1,58)는 4.98을 =; p <0.05; 각기]. 도 5에 도시 된 바와 같이, 참가자 향상된 기분보고 enfacing (즉, 동기 후 창의적인 동작을 보여LY는 행복한 얼굴로 또는 동 기적으로 중성 얼굴 비동기 이동 조건에 비해)와 함께 행복한 얼굴을 이동.
| F / P / PES | EFF | 행위 | SYN | EFF * ACT | EFF * SYN | ACT * SYN | EFF * ACT * SYN |
| O1 | 11.66 | 10.11 | 45.38 | 10.08 | |||
| 0.001 | 0.003 | <0.001 | 0.003 | ||||
| 0.21 | 0.19 | 0.51 | 0.19 | ||||
| O2 | 5.37 | 47.65 | |||||
| 0.025 | <0.001 | ||||||
| 0.11 | 0.53 | ||||||
| O3 | 10.75 | 41.30 | 9.81 | ||||
| 0.002 | <0.001 | 0.003 | |||||
| 0.20 | 0.49 | 0.19 | |||||
| O4 | 12.86 | 17.17 | 15.12 | 10.60 | |||
| 0.001 | <0.001 | <0.001 | 0.002 | ||||
| 0.23 | 0.29 | 0.26 | 0.20 | ||||
| O1-4 | 14.85 | 9.32 | 48.35 | 13.68 | |||
| 0 0.001 | 0.004 | <0.001 | 0.001 | ||||
| 0.26 | 0.18 | 0.53 | 0.24 | ||||
| A1 | 6.94 | 79.60 | 54.64 | 23.36 | |||
| 0.012 | <0.001 | <0.001 | <0.001 | ||||
| 0.14 | 0.65 | 0.56 | 0.37 |
표 1 : F, P 및 부분 에타는 DF = 43 요인 EFF 있습니다로, 설문 항목 평가의 효과 (PES) 값을 제곱 : 가상 이펙터 (사각형 대 가상 손) ACT : (대 수동 자극 활성 탐색) 활동; 및 SYN : 동시성 (동기 대 비동기). 심각한 영향에 대한 결과 만이 표시됩니다.
| M / SE | HP-SY | HP-AS | HA-SY | HA-AS | RP-SY | RP-AS | RA-SY | RA-AS |
| O1-4 | 4.37 | 3.44 | 5.09 | 3.50 | 3.79 | 3.14 | 4.68 | 3.05 |
| 0.20 | 0.23 | 0.19 | 0.25 | 0.23 | 0.23 | 0.20 | 0.21 | |
| A1 | 3.59 | 3.11 | 6.36 | 4.36 | 3.07 | 2.57 | 6.09 | 3.80 |
| 0.30 | 0.32 | 0.15 | 0.33 | 0.28 | 0.27 | 0.24 | 0.33 |
표 2 : 수단 (M)와 모든 팔 조건에서 소유권 및 기관 평가에 대한 표준 오차 (SE). H : 손; R : 사각형; A : 활성; P : 수동; SY : 동기; AS : 비동기.
| F / P / PES | 얼굴 표정 | 동시성 | 표정 *의의 Synchrony |
| 소유권 (O1-4) | 38.24 | ||
| <0.001 | |||
| 0.40 | |||
| 기구 (A1-2) | 77.33 | ||
| <0.001 | |||
| 0.57 | |||
| IOS 변경 | 4.03 | 43.63 | |
| 0.049 | 0.001 | ||
| 0.07 | 0.43 | ||
| 그리드 발랑 변경에 영향을 미치는 | 6.06 | 7.99 | 4.40 |
| 0.017 | 0.007 | 0.041 | |
| 0.10 | 0.13 | 0.07 | |
| AUT-유연성 | 5.42 | 4.98 | |
| 0.024 | 0.03 | ||
| 0.09 | 0.08 | ||
| AUT-유창성 | 7.89 | ||
| 0.007 | |||
| 0.12 |
표 3 : F, P 및 부분 에타는 및 DF = 56에 영향을 격자 무의 원자가 차원에 대한, 설문 조사 및 IOS 결과에 대한 DF = 58, 관련 의존 대책 (PES) 값을 제곱D와 AUT 결과. 심각한 영향에 대한 결과 만이 표시됩니다.
| M / SE | 중립-SY | 중립-AS | 행복-SY | 행복-AS |
| 소유권 (O1-4) | 2.88 | 2.03 | 3.38 | 2.36 |
| 0.27 | 0.16 | 0.23 | 0.22 | |
| 기구 (A1-2) | 5.90 | 4.25 | 6.16 | 4.08 |
| 0.20 | 0.25 | 0.13 | 0.32 | |
| IOS 변경 | 0.37 | -0.80 | 1.00 | -0.40 |
| 0.21 | 0.25 | 0.20 | 0.24 | |
| 그리드 발랑 변경에 영향을 미치는 | -1.07 | -1.33 | 0.60 | -1.20 |
| 0.42 | 0.33 | 0.39 | 0.31 | |
| AUT-유연성 | 5.87 | 6.07 | 7.43 | 6.10 |
| 0.31 | 0.37 | 0.29 | 0.39 | |
| AUT-유창성 | 7.27 | 8.27 | 9.73 | 7.37 |
| 0.51 | 0.68 | 0.68 | 0.49 |
표 4 : 수단 (M)과 네 가지 조건에 해당 따라 조치에 대한 표준 오차 (SE). 중립 : 중립 표정; 행복 : 행복한 표정; SY : 동기; AS : 비동기.
저자는 공개할 것이 없습니다.
여기, 우리는 가상 손과 몸 관련 자기 인식 / -representation을 연구하는 데 사용할 수있는 가상 얼굴 환상의 패러다임을 설명합니다. 이들은 이미 특정 조건 하에서, 가상 손이나 얼굴 본체 표현 오히려가요임을 시사의 몸 표현으로 통합 될 수 있다는 것을 보여주기를 위해 다양한 연구에 사용되었다.
이 연구는 중국장학위원회(CSC)가 K. M.에게 자금을 지원했고, 네덜란드 연구 기구(NWO)가 B. H.에게 인프라 보조금을 지원했다.
| Vizard (가상 현실 환경을 제어하는 소프트웨어) | Worldviz | Vizard를 사용하면 손 모델을 가져오고 자체 작성된 명령 스크립트를 통해 손, 데이터 장갑 및 방향 추적기 모듈을 통합할 수 있습니다. 이러한 스크립트를 실행하여 가상 환경에서 가상 손의 표시, 손의 모양 및 이동 방식을 제어할 수 있습니다. 그들은 또한 바이브레이터 활동을 제어합니다. | |
| 사이버 터치 (Dataglove) | 사이버 장갑 시스템 | 사이버 터치 | 참가자는 이 데이터 장갑을 착용하여 가상 환경에서 가상 손의 움직임을 제어합니다. 측정 주파수 = 100Hz; 진동기 진동 주파수 = 0-125Hz. |
| Intersense (방향 추적기) | Thales | InertiaCube3 | 참가자는 Intersense 추적기를 착용하여 실제 손의 방향을 모니터링 할 수 있습니다 (사용 된 데이터 장갑이 제공하지 않는 데이터). 업데이트 속도 = 180Hz. |
| Biopac 시스템 (생리측정장치) | Biopac | MP100 | 피부 전도도 반응을 기록하는 하드웨어. |
| Acquisition unit (생리측정장치) | Biopac | BN-PPGED | 피부 전도도 반응을 기록하는 하드웨어. |
| 원격 송신기 (생리학적 측정 장치) | Biopac | BN-PPGED-T | 참가자는 원격 송신기를 왼쪽 손목에 착용하여 Biopac 수집 장치로 신호를 보냅니다. |
| 전극 (생리학적 측정 장치) | Biopac | EL507 | 참가자들은 전극을 손가락에 착용하고 피부 전도 신호를 포착합니다. |
| AcqKnowledge (생리학적 데이터 수집을 제어하는 소프트웨어) | Biopac | ACK100W, ACK100M | 피부 전도도 반응을 기록하는 소프트웨어입니다. |
| 상자 | 맞춤형 | 참가자는 오른손을 상자에 넣습니다 | |
| 컴퓨터 | 모든 표준 PC + 화면(VR 안경/장치로 대체 가능) | 가상 손을 포함한 가상 현실 환경을 제시하는 데 필요합니다. | |
| 케이프 | 커스텀 메이드 | 참가자는 오른손과 팔이 보이지 않도록 오른쪽 어깨에 이 망토를 착용합니다. | |
| Kinect(머리 위치 추적기) | Microsoft | Kinect는 참가자 머리의 X-Y 위치를 추적합니다. 레코딩 프레임 속도 = 30Hz. | |
| FAAST (Head Position Tracker Software) | MXR | FAAST 1.0 | 소프트웨어는 Kinect를 제어하고 참가자의 머리 위치를 추적하는 데 사용됩니다. |
| Intersense (머리 방향 추적기) | Thales | InertiaCube3 | Intersense는 참가자 머리의 회전 방향 변화를 추적합니다. 업데이트 속도 = 180Hz. |
| Facegen (얼굴 모델 생성 소프트웨어) | Singular Inversions | FaceGen 모델러 | Facegen을 사용하면 남성/여성성 또는 피부색과 같은 다양한 매개변수를 변경하여 다양한 가상 얼굴을 만들 |
| Cap | 모든 캡(예: 야구 모자 | ) | 모자에는 Intersense 방향 추적기가 있습니다. |
| 컴퓨터 | 가상 헤드를 포함하여 가상 현실 환경을 표시하는 데 필요한 | 모든 표준 PC + 화면 | . |