Name: 여러 참가자와 탐색 실험 결정 과학에 대 한 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 설정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 28 s
Description: 배우세요 다중 참가자 탐색 실험을 위한 네트워크 데스크톱 가상현실 설정 방법을 결정과학 및 공간인지 연구에 적용하세요. 이 기법은 행동과학 연구에서 참가자 행동을 효율적으로 모니터링할 수 있는 귀중한 도구를 제공합니다.

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대표적인 연구 그랜트 "Wayfinding에서 사회 환경" (No. 100014_162428)의 일환으로 스위스 국립 과학 재단에 의해 투자 되었다. 통찰력이 토론 M. Moussaid 감사 하겠습니다. 우리는 또한 소프트웨어 개발 하는 동안 그들의 작품에 대 한 C. 빌헬름, F. 탈 러, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, A. 인골드, 그리고 A. Grossrieder를 감사 드립니다.

여기에 설명 된 모든 방법은 제안 EK 2015-N-37의 일환으로 연구 윤리 위원회의 ETH 취리히 승인 되었습니다 있다.
1. 계획 된 실험 세션에 대 한 참가자를 모집 합니다.
<ol><li>특정 제약 조건 내에서 참가자를 샘플 (예., 나이, 성별, 학력) 참가자 모집 시스템을 사용 하 여.</li>
	<li>채용 시스템에서 제공 하는 연락처 정보를 사용 하 여 무작위로 선택 된 참가자에 게 이메일 초대장을 보냅니다.</li>
	<li>이 참가자는 온라인 시스템을 통해 등록을 기다립니다. 보다 더 많은 참가자 필요한 있는지 확인 하십시오 (예. 4, 36 명이 세션에 대 한 참가자를 초과 예약) 등록. Overbooked 참가자 수 있도록 보장해 경우 세션은 실행 가능한.</li>
	<li>확인 이메일이 등록 된 참가자에 게 자동으로 전송 됩니다 확인 하십시오.</li>
</ol>2. 실험 세션을 준비 합니다.
<ol><li>실험실 환경 준비.<ol>
<li>채용 시스템에서 참가자 목록을 인쇄 합니다.</li>
		<li>서버에는 DeSciL의 제어 실에서 조명 설정 하 고 필요한 참가자 수에 따라 테스트 객실 구성.</li>
		<li>복사 실행 실험 프로그램 및 네트워크 드라이브에 해당 구성 파일. 이 실행 프로그램은 로컬 영역 네트워크를 통해 여러 컴퓨터 간에 클라이언트-서버 통신을 지원 하기 위해 단결 게임 엔진에 기반 하는 사용자 작성 소프트웨어 프레임 워크를 배포 합니다. 탐색 실험에 대 한 프레임 워크는 실험 기간 동안 클라이언트의 동작을 모니터링 하기 위한 새 눈 관찰자 서버 시스템을 제공 합니다.</li>
		<li>Windows 바탕 화면에 열려 PowerShell 통합 스크립팅 환경입니다. PowerShell 콘솔에서 컴퓨터 이름 배열을 지정 (예., $pool = "descil-w01", "descil-w02"...) 클라이언트 풀 개체를 만들려고. 다음 클라이언트 컴퓨터를 시작 하려면 시작-풀 $pool 및 레지스터 풀 $pool 클라이언트 컴퓨터에 서버를 연결할 입력 합니다.</li>
		<li>프로그램을 실행 하기 전에 클라이언트 쪽에서 컴퓨터를 준비 합니다. 올바른 폴더 경로를 컴퓨터에 직접 Invoke 풀 {마운트-NetworkShare $path} 을 입력 합니다.</li>
		<li>준비 기능을 실행 하는 서버에 (즉., 시작-GameServer)와 클라이언트 (즉., Invoke 풀 {시작-GameClient}). 함수의 매개 변수로 서버의 IP 주소를 지정 합니다.</li>
		<li>성공적인 연결을 나타내는 서버 모니터 메시지를 기다립니다.</li>
		<li>동의 형태와 각 칸막이에 펜을 배포 합니다. 동의 양식 연구에 대 한 정보가 포함 되어 있습니다 (예., 연구, 잠재적인 위험과 혜택의 실험의 목적), 실험, 및 법적 고 지에 대 한 연락처 정보.</li>
		<li>셔플 카드 참가자의 좌석 배치를 표시 하는 좌석의 갑판.</li>
	</ol>
</li>
	<li>참가자를 환영 합니다.<ol>
<li>실험실 밖에 서 기다려야 참가자를 요구 하십시오. 5 분 전에 공식 시작 시간, 그들은 등록 된 참가자의 목록과 일치 되도록 참가자의 신원 문서를 확인 하십시오. 같은 시간에 참가자 들이 그들의 좌석 수를 나타내는 카드를 선택 하자. 참가자 들은 해당 칸막이 고 실험 시작을 기다리는 있다.</li>
		<li>읽고 동의 양식에 서명 참가자에 대 일 분 정도 기다립니다. 실험을 수행 하기 전에 이러한 형태를 수집 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 실험 실시.
<ol><li>방송 실험 지침 마이크와 모든 참가자. 그들의 기본적인 규칙을 알려, 다른 참가자에 게 아무 통신 등 개인 전자 장치가 허용. 그들은 실험에 관한 질문이 있는 경우 그들의 손아귀를 참가자를 요구 하십시오.</li>
	<li>인구 통계 질문을 제시 하 여 실험을 시작 (예., 성별 및 나이) 각 클라이언트에.</li>
	<li>배포 참가자는 가상 환경을 통해 기동 하는 방법 가르치는 훈련 장면. 참가자 제어 인터페이스를 사용 하 여 문제가 있는 경우 (예. 마우스, 키보드), 그들을 지원 하기 위해 그들의 칸막이 쪽으로 도보. 모든 클라이언트에서 화면 캡처를 요청 하 여 참가자 들이 진행 모니터링을 계속 (즉., PowerShell 콘솔에 입력 하는 Get-스크린샷 ) 모든 참가자 훈련 세션 완료 될 때까지.</li>
	<li>훈련 세션 후 실험의 테스트 단계를 시작 합니다. 서버 컴퓨터에 전경 인터페이스에서 참가자의 행동을 관찰 합니다. 그들은 자신의 아바타를 클릭 하 여 비정상적인 뭔가 하는 경우에 프로그램을 통해 참가자 들에 게 경고 메시지를 보냅니다. 그렇지 않으면, 하려고 하지 실험 기간 동안 참가자 들을 방해 합니다.</li>
	<li>다음 장면을 로드 하 고 참가자 지침을 읽을 수 있도록 각 재판 전에 짧은 대기 기간 인지 확인 합니다.</li>
</ol>4. 실험 마무리.
<ol><li>PowerShell 콘솔에서 중지-GameClient 및 중지-GameServer 를 입력 하 여 서버와 클라이언트 프로그램을 닫습니다.</li>
	<li>마이크를 통해 자신의 전화 번호를 호출할 때까지 앉아 남아 참가자를 요구 하십시오.</li>
	<li>서버 컴퓨터에 있는 파일을 프로젝트 폴더에 "Score.txt"에서 참가자 들의 최종 점수를 추출 하 고 화폐 지불으로 그들의 점수를 변환.</li>
	<li>한 번에 한 자리 숫자를 호출 하 고 리셉션 데스크에서 각 참가자를만 나. 참가자를 감사 하 고 그들에 게 해당 지불.</li>
	<li>칸막이 검토 하 고 모든 나머지 펜 또는 형태 수집.</li>
	<li>복사 하 고 향후 분석을 위해 외부 디스크를 서버에서 실험 데이터를 저장 합니다.</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 없다.

이 문서에서는, 우리까지 있는 다중 사용자 데스크톱 가상 현실 연구소를 설명 36 참가자 상호 작용 하 고 동시에 다양 한 가상 환경을 탐색할 수 있습니다. 실험 프로토콜 단계 연구의이 유형을 위한 필요 하 고 독특한 다중 사용자 시나리오를 자세히 설명합니다. 이러한 시나리오에 특정 한 고려 사항 포함 렌더링 및 제어 인터페이스 및 데이터와 함께 교육 용량 (두 서버 및 클라이언트 쪽), 네트워킹 출석, 겉보기 작은 실험 오류의 비용에서에서 참가자의 수 보안입니다. 참가자 overbooking 실험 세션에서 참가자의 정확한 수를 보장 하기 위해 필요 하다. 너무 몇 참가자 참석 하는 경우, 실패 한 실험 세션의 비용은 상대적으로 높다. 마찬가지로, 실험 오류 때 참가자의 데이터는 오류가 발생 했습니다, 또는 실험을 실시 하 여 소프트웨어 또는 하드웨어 오류 때문에 수 없습니다 하기 전에 오염 했다 실패 한 세션 발생할 수 있습니다. 예를 들어 네트워크를 통해 너무 많은 정보를 배포 하는 경우 다음 전체 시스템의 다시 시작 해야 ...

공간 인식 및 탐색에 대 한 연구는 일반적으로 공간 의사 결정 연구 (예., 교차로에서 왼쪽 또는 오른쪽 선회)와 실제 및 가상 환경1,2개인의 정신적 표현. 가상 현실 (VR)의 장점의 윤리 및 안전 문제 예방 (예., 위험한 피난3시), 자동 측정 및 공간 데이터4의 분석 및 내부 균형된 조합 및 외부 타당성5,,67. 예를 들어 이즈와 동료 VR 공간 작업 공간 능력8의 객관적인 행동 측정을 제공할 수 있는 시연 함으로써 공간 지식 수집에서 개별 차이 대 한 이전 연구를 확장. 이 연구는 또한 VR에 탐색 행동에 실제 탐색 근접 때문에 가상 환경을 Schinazi와 동료9 에서 사용 하는 대학 캠퍼스를 모델로 했다 제안 했다 (또한 보십시오 Ruddle와 동료의 연구 10). VR는 또한 심리11, 임상 평가12, 소비자 행동13및 수술14,15에 적용 되었습니다. 그러나, 대부분의 VR 시스템 고유 및 오디오 피드백을 존재를 향상 시킬 수 있습니다 부족 하 고 침수16,17,,1819,20 제어 인터페이스와 함께 훈련을 필요로 ,,2122및 부족 사회 신호. 실제로, 현실 세계에서 사람들이 자주 그룹23, 방지 또는 다른 사람들이3,24, 따라 이동한 사회적 맥락25,26에 따라 결정 합니다.
같은 시간에 군중 행동에 대 한 연구는 종종 군중 (예를 들어, 레인 형성, 병목 혼잡) 컴퓨터에서 시뮬레이션 또는 실제 세계에서 관찰의 응급 특성에 집중 한다. 예를 들어 Helbing와 동료 사용 실제 관찰과 컴퓨터 시뮬레이션의 조합 유입 및 유출 물리적 장벽으로 분리 하 고 있는 장애물을 배치 하 여 교차로에 교통 흐름 개선 제안 합니다 27센터. Moussaïd와 동료 군중 재해28동안 고밀도 상황을 공부 하는 추론 기반 모델을 사용. 이 방법은 군중 재해를 피하기 위하여 대량 이벤트에 대 한 환경 설정 개선 제안. 오픈 소스 프레임 워크의 도움 같은 시뮬레이션의 구현이 상대적으로 쉽게 될 수 있습니다. SteerSuite 조 향 알고리즘 및 군중 행동 촉진, 벤치마킹, 및29테스트를 위한 도구를 제공 하 여 쉽게 시뮬레이션을 사용자가 허용 하는 오픈 소스 프레임 워크입니다. 이 프레임 워크는 성공적인 군중 시뮬레이션에 대 한 중요 한 에이전트의 탐색 논리의 핵심을 제공할 수 있습니다. 또한, 싱 및 동료 기술30스티어링의 다양 한 결합 하 여 단일 플랫폼 설명 했다. 연구자는 이러한 시뮬레이션을 사용 하 여 디자인 개입 제안 수, 하는 동안 그들은 거의 제어 환경에서 인간 참가자와 유효성이 검사 됩니다. 제어 실험은 어려운 구성 하 고 참가자 들에 게 위험한 수 있기 때문에 군중 연구에 드물다.
VR 하나 이상의 에이전트를 컴퓨터 시뮬레이션으로 간단 하 고 복잡 한 가상 환경을 사용 하 여 사회적 행동을 조사 하기 위해 고용 되었다. 보드와 동료31,32의 연구에서 참가자는 간단한 가상 환경을 여러 에이전트 중 하향식 관점에서 철수 하 고 출구 선택은 정적 간판 및 동기 부여에 의해 영향을 발견 하도록 요청 했다. 1 인칭 관점에서 좀 더 복잡 한 환경으로 참가자를 제시, Kinateder 및 동료 발견 참가자 중 가상 터널 화재25에서 탈출 한 컴퓨터 시뮬레이션 에이전트를 따라 가능성이 더 컸다. 여러 에이전트와 복잡 한 가상 환경에서 Drury와 동료 참가자 그들은 군중26식별 대피 중 타락 한 에이전트 지원 경향이 발견. 샨 다, 이러한 결과 VR도 컴퓨터 시뮬레이션 에이전트와 사회적 행동을 도출 하는 효과적인 방법 수 것이 좋습니다. 그러나, 일부 군중 행동만 관찰 수 있습니다 현실적인 사회 신호 있을 때 (즉., 참가자는 다른 아바타 사람들이3에 의해 제어 됩니다 인식 하는 때). 이 단점을 해결 하기 위해 현재 프로토콜 네트워크 VR 설치 프로그램에서 여러 사용자와 제어 실험을 실시 하는 방법을 설명 합니다. 이 이렇게 최근 연구에서 Moussaid와 동료에 의해 36 네트워크 참가자3의 피난 행동을 조사 하기 위하여 고용 되었다 있다.
VR 네트워크에 대 한 연구 주제 탐색 전략33,34 에 비관련 및 세컨드 라이프 등 기존 온라인 게임 플랫폼에 의존에 집중 했다. 예를 들어 Molka Danielsen 및 Chabada 출구 선택 및 참가자 모집 세컨드 라이프35의 기존 사용자 들을 사용 하 여 건물의 공간 지식 피난 행동을 조사. 저자는 몇 가지 설명 결과 제공 하는 동안 (예., 궤도의 시각화),이 연구 참가자 모집, 실험 제어, 그리고이 특정 한 경우 넘어 일반화와 함께 어려움을 했다. 더 최근에, Normoyle와 동료는 발견 세컨드 라이프와 실험실에서 참가자의 기존 사용자가 했다 피난 성능 및 출구 선택의 관점에서 비교 하 고 자기 알려 진된 존재와 컨트롤 좌절 다른 인터페이스36. 이러한 두 연구 결과 일부의 과제와 온라인에서 제공 하는 기회를 강조 하 고 실험실 실험. 온라인 연구는 훨씬 크고 동기 인구에서 잠재적인 참가자의 드로잉 할 수 있다. 그러나, 실험실 연구는 물리적 환경 및 잠재적인 주의 산만의 더 실험 제어에 대 한 수 있습니다. 또한, 온라인 연구 데이터 익명성 및 비밀 유지에 관한 몇 가지 윤리적 문제 포즈 수 있습니다.
네트워크로 연결 된 데스크톱 VR 실험실으로 ETH 취리히에 결정 과학 실험실 (DeSciL)는 경제 의사 결정과 전략적 통제 된 환경에서 상호 작용을 공부 하에 주로 사용 됩니다. 하드웨어, 실험실 자동화, 소프트웨어 및 다중 사용자 데스크톱 VR 설치를 지 원하는 소프트웨어는 DeSciL에서 기술 기반에 의하여 이루어져 있다. 마이크로소프트 윈도 10 기업 운영 체제, 제어 인터페이스와 함께 높은 성능을 데스크톱 컴퓨터를 포함 하는 하드웨어 (예., 마우스와 키보드, 조이스틱), 헤드폰, 그리고 눈 추적자 (자료 테이블). 모든 클라이언트 컴퓨터는 대학 네트워크와 동일한 네트워크 파일 공유에 초당 1 기가 비트의 이더넷 연결 됩니다. 거기에 보이는 지연 또는 지연 36 클라이언트가 연결 되어 있는 경우입니다. 초당 프레임 수는 지속적으로 100 이상입니다. 실험은 또한 관리 하 고 제어 실험실 자동화 소프트웨어 마이크로소프트 PowerShell (즉, PowerShell 원하는 상태 구성 및 PowerShell 원격)에 따라. 프로토콜의 모든 관련 된 단계는 PowerShell 스크립트를 Cmdlet 라는 프로그램 된 (예., 시작-컴퓨터, 컴퓨터 정지). 실험 하는 동안 이러한 스크립트를 실행할 수 있습니다 동시에 및 원격으로 모든 클라이언트 컴퓨터에. 실험실 자동화의이 유형은 컴퓨터 클라이언트의 동일한 상태를 보장 하 고 과학적 테스트 하는 동안 잠재적인 오류 및 복잡성 감소 연구원 반복적인 수동 작업을 수행 하는 데 하는 것을 않도록 합니다. 우리 통일 게임 엔진을 사용 하는 탐색 실험에 대 한 (< https://unity3d.com/>) 다중 사용자, 대화형 데스크톱 VR에 대 한 2D 및 3D 환경의 개발을 지원 하기 위해. 36 클라이언트 컴퓨터를 신뢰할 수 있는 서버 아키텍처를 통해 서버에 연결 됩니다. 모든 실험의 시작에 각 클라이언트는 서버에는 인스턴스화 요청을 보냅니다 하 고 서버에 연결 된 컴퓨터의 모든 사용자에 대 한 아바타를 인스턴스화 하 여 응답 합니다. 각 사용자의 아바타는 50도 시야와 함께 카메라를 했다. 실험을 통해 클라이언트에 보낼 사용자 ' 서버로 입력 서버 업데이트 모든 클라이언트의 움직임.
실제 실험실에서 각 컴퓨터는 3 개의 반 독립적인 객실 (그림 1) 내에서 별도 칸막이에 포함 됩니다. 실험실의 전반적인 크기는 170 m2 (150 m2 실험 룸과 20 m2 에 대 한 제어 실에 대 한)입니다. 이 객실은 오디오 및 비디오 녹음/녹화 장치를 갖추고 있습니다. 별도 인접 한 룸에서 실험 제어 됩니다 (즉., 지침을 제공 하 고 실험적인 프로그램을 시작 하 여). 이 제어 방에서 경험 또한 실제 및 가상 환경에서 참가자를 관찰할 수 있다. 취리히 대학에서 경제학과, 함께 DeSciL는 또한 h 루트37에 따라 구현 하는 연구 참가자, 대학 등록 센터를 유지 합니다.
유사한 시스템 문학38에서 설명 되었습니다는 DeSciL는 첫 번째 기능 실험실 탐색 및 우리의 지식에 군중 행동에 다중 사용자 데스크톱 VR 실험에 적합. 여기, 우리는 DeSciL에서 실험을 실시 하기 위한 프로토콜을 설명, 하나에서 현재 대표적인 결과 사회 탐색 행동에 연구 하 고 잠재력과이 시스템의 한계를 논의.

<table><tbody><tr><td></td><td>PC 레노버</td><td>IdeaCentre AIO 700</td><td>24' &rsquo; 화면, 16GB RAM 및 SSD. CPU: 인텔 코어 i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A</td></tr><tr><td>키보드</td><td>Lenovo</td><td>LXH-EKB-10YA</td><td></td></tr><tr><td>마우스</td><td>Lenovo</td><td>SM-8825</td><td></td></tr><tr><td>아이트래커</td><td>Tobii Technology</td><td>Tobii EyeX</td><td>데이터 속도: 60 Hz. 트래킹 스크린 크기: 최대 27&Prime;</td></tr><tr><td>통신 오디오 시스템</td><td>Biamp Systems</td><td>네트워크 페이징 스테이션 - 1</td><td>이더넷:100BaseTX</td></tr></tbody></table>

여러 참가자와 탐색 실험 결정 과학에 대 한 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 설정

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

여러 참가자 간의 상호 작용을 조사 하는 것은 결정 과학 및 공간 인식 등 다양 한 분야에서 연구원에 대 한 도전 이다. 로컬 영역 네트워크와 전용된 소프트웨어 플랫폼, 경험 수 효율적으로 동시에 데스크톱 가상 환경에 몰입 하는 참가자의 동작을 모니터링 하 고 수집 된 데이터를 디지털화. 이러한 기능 공간 인식 및 탐색 연구는 것 어려운 것 (불가능)에서 실험 디자인에 대 한 허용을 현실 세계에서 실시. 실험 가능한 유사 대피, 협동과 경쟁 검색 작업 및 응급 군중 행동에 영향을 미칠 수 있는 다른 문맥상 요인 중 스트레스를 포함 합니다. 그러나, 같은 실험실 데이터 수집 제어 설정에 대 한 유지 보수 및 엄격한 프로토콜을 필요합니다. 반면 인간 참가자와 실험실 연구의 외부 타당성 조사 가끔 최근 논문의 번호 실제 및 가상 환경 간의 관계의 측면에서 사회적 행동 공부에 대 한 충분 한 수 있습니다 제안 궤적, 주저, 그리고 공간 결정입니다. 이 문서에서 설명 하는 의사 결정 및 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 설정에서 최대 36 참가자와 탐색에 대 한 실험을 수행 하는 방법 (즉., 결정 과학 실험실 또는 DeSciL). 이 실험 프로토콜 적응 하 고 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 연구실을 설정 하려면 다른 연구자에 의해 적용 될 수 있습니다.

각 시험에서 각 클라이언트에 대 한 실험 데이터는 DeSciL에서 일반적으로 포함 궤도, 타임 스탬프, 및 성능 측정 (예., 참가자는 특정 교차로에서 "올바른" 방향으로 설정 되어 있는지 여부). 대표적인 연구는 간단한 Y 자 모양의 가상 환경에서 (가상 아바타)와 인간 참가자의 군중에 대 한 경로 선택에 간판 복잡성의 효과 조사. 이 실험에서 28 참가자 (12 남녀 16; 나이 의미 = 22.5) 같은 목표 위치를 부여 했다 (즉., 게이트 번호)와 지도 사용 하 여 교차로에서 해당 경로 선택 하도록 요청 했다 ( 그림 2참조).
지도 복잡성 다양 이상 16 시험, 그리고 가설 이었죠 그 결정 하 고 정확도 더 복잡 한 지도 위해 더 높을 것 이다. 전반적으로 상대적으로 높...

이 문서에서는 다중 사용자 실험 의사 결정 및 네트워크 컴퓨터 실험실을 사용 하 여 탐색 하는 방법을 설명 합니다.

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

이 방법은 데스크톱 가상 현실을 사용하여 여러 참가자와 함께 길 찾기 연구를 수행하는 방법과 같은 의사 결정 과학 및 공간 인지 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 네트워크 데스크톱 가상 현실 실험실을 설립하기 위해 다른 연구자들이 실험 프로토콜을 조정하고 적용할 수 있다는 것입니다. 이 기술의 함의는 행동 과학과 공간 인지로 확장되는데, 실험자는 데스크톱 가상 환경에 동시에 몰입하는 참가자의 행동을 효율적으로 모니터링할 수 있기 때문입니다.일반적으로 이 방법을 처음 접하는 개인은 이러한 실험실이 통제된 환경에서 데이터를 수집하기 위해 유지 관리와 엄격한 프로토콜이 필요하기 때문에 어려움을 겪을 것입니다. 이 방법의 시각적 시연은 실험 설정 및 참가자 관리와 같은 다중 사용자 데스크톱 가상 현실 실험과 관련된 어려움 때문에 매우 중요합니다. 이 절차를 시연하는 것은 우리 실험실의 기술자인 Alvaro Ingold입니다.먼저 실험실의 제어실에 있는 서버와 조명을 켭니다. 필요한 참가자 수에 따라 시험장을 설정합니다. 실행 가능한 실험 프로그램과 해당 구성 파일을 네트워크 드라이브에 복사합니다.그런 다음 Windows 바탕 화면에서 PowerShell 통합 스크립팅 환경을 엽니다. PowerShell 콘솔에서 컴퓨터 이름 배열을 지정하여 클라이언트 풀 개체를 만듭니다. Start-Pool pool을 입력하여 클라이언트 컴퓨터를 시작하고, Register-Pool pool을 입력하여 서버를 클라이언트 컴퓨터에 연결합니다.그런 다음 프로그램을 시작하기 전에 클라이언트 측에서 컴퓨터를 준비합니다. Invoke-Pool Mount-NetworkShare path}를 입력하여 컴퓨터가 올바른 폴더 경로를 입력하도록 지시합니다. 그런 다음 Start-GameServer를 입력하고 클라이언트의 컴퓨터에 Invoke-Pool Start-GameClient}서버의 IP 주소를 함수의 매개변수로 지정하여 서버에서 준비된 기능을 실행합니다.서버 모니터에 성공적인 연결을 나타내는 메시지가 나타날 때까지 기다립니다. 마지막으로, 동의서와 펜을 각 칸막이에 배포합니다. 참가자의 좌석 배치를 나타내는 좌석 카드 덱을 섞습니다.공식 시작 시간 5분 전, 각 참가자의 ID를 확인하여 등록된 참가자 목록과 일치하는지 확인합니다. 그런 다음 참가자들이 자신의 좌석 번호를 나타내는 카드를 선택하게 합니다. 참가자들이 해당 칸막이로 걸어가서 동의서를 읽고 서명하도록 합니다.실험을 수행하기 전에 이러한 것들을 선택하십시오. 마이크를 사용하여 모든 참가자에게 지침을 방송합니다. 다른 참가자와 의사 소통 금지 및 개인 전자 장치 허용 금지를 포함한 기본 규칙을 알립니다.참가자들에게 실험에 관해 질문이 있으면 손을 들라고 합니다. 인구통계학적 설문지를 제시하여 실험을 시작합니다. 교육 장면을 배포하여 참가자에게 가상 환경을 통해 기동하는 방법을 가르치고 모든 참가자가 교육 세션을 마칠 때까지 모든 컴퓨터의 스크린샷을 보고 진행 상황을 모니터링합니다.교육 세션이 끝나면 실험의 테스트 단계를 시작합니다. 다음 장면을 로드하고 참가자가 지침을 읽을 수 있도록 각 시도 전에 짧은 대기 시간이 있는지 확인하십시오. 서버 컴퓨터의 새눈 인터페이스에서 참가자의 행동을 관찰합니다.실험이 완료되면 PowerShell 콘솔에 Stop-GameClient 및 Stop-GameServer를 입력하여 서버 및 클라이언트 프로그램을 닫습니다. 그런 다음 참가자에게 마이크를 통해 자신의 번호가 호출될 때까지 자리에 앉아 있도록 요청합니다. 파일 점수에서 참가자의 최종 점수를 추출합니다.txt를 서버 컴퓨터의 프로젝트 폴더에 넣고 점수를 금전적 지불로 변환합니다. 향후 분석을 위해 서버의 실험 데이터를 복사하여 외부 디스크로 저장합니다. 그런 다음 칸막이 번호로 한 번에 한 명씩 전화를 걸어 리셉션 데스크에서 각 참가자를 만납니다.참가자에게 감사를 표하고 해당 지불금을 지불하십시오. 마지막으로, 빈 칸막이를 검사하고 남아 있는 펜이나 양식을 수집합니다. 여기서 최대 및 최소 시간은 각 시도에서 가장 빠른 참가자와 가장 느린 참가자가 목적지에 도달하는 데 필요한 시간입니다.이러한 기술 통계는 참가자들이 임상시험을 통해 환경에 어느 정도 익숙해졌는지를 나타냅니다. 획득한 데이터는 또한 생성된 궤적의 시각화를 허용하지만 Trial 1 및 Trial 16의 가상 군중을 시각화할 수 있습니다. 그런 다음 공간 통계를 사용하여 시행에 대한 궤적의 변화를 분석할 수 있습니다.이 절차를 시도하는 동안 각 실험 세션과 관련된 비용 때문에 항상 설계된 실험의 엄격한 단계를 따라야 한다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

a-networked-desktop-virtual-reality-setup-for-decision-science

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

고전 공포 컨디셔닝 패러다임은 완전히 몰입형 가상 현실 환경에서 인간의 참가자에 대한 적응했다. 차별 패러다임을 사용하여 시설 공포, 큐 및 컨텍스트 메모리 보존과 멸종 별개의 두 가상 상황에서 동적 가상 뱀과 거미 (에어컨 자극)에 피부 전도 반응과 함께 측정했다.

전체 투입 3 차원 가상 현실에서 실시 인간 두려움 컨디셔닝

인류가 3 차원에 서로를 탐색하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수있는 효율적인 방법이 설명되어 있습니다. 방법은 기존 시뮬레이터에 의해 얻기 어려운 방법으로 관찰 대상을 이동 가능한 모션 시뮬레이터의 활용합니다. 결과는 수직 운동이 과대 평가하는 동안 수평면의 움직임이, 과소 평가되었는지 확인합니다.

MPI Cyber​​Motion 시뮬레이터 : 가로, 세로, 높이로 Multisensory 경로 통합을 조사할 소설 모션 시뮬레이터의 구현

GPU 가속 분자 역학 시뮬레이션과 3D/VR 시각화, 나노 구조의 분석 및 조작을 특징으로 하는 새로운 계산 시스템이 구현되어 재료 연구를 발전시키고 인간의 눈에는 보이지 않는 차원의 재료 구조에 대해 배우기 위한 혁신적인 조사 및 대체 방법을 촉진하는 새로운 접근 방식을 나타냅니다.

소설 3D / MD 시뮬레이션, 시각화 및 분석을위한 VR 대화 형 환경

가상 현실 (VR) 실험을 구현 하 고 세심 한 계획이 필요 어려울 수 있습니다. 이 프로토콜 설계 및 인간 참가자 로부터 생리 데이터를 수집 하는 VR 실험의 구현 하는 방법을 설명 합니다. 가상 환경 (이브) 프레임 워크에서 실험은이 과정을 가속 하기 위하여 채택 된다.

가상 현실 생리 측정 실험

여기에서는 가상 현실(VR)을 사용하여 마우스 공간 학습을 조사하기 위한 간소화된 오픈 소스 하드웨어 및 소프트웨어 설정을 제시합니다. 이 시스템은 마이크로 컨트롤러 네트워크와 사용하기 쉬운 Python 그래픽 소프트웨어 패키지를 실행하는 단일 기판 컴퓨터를 활용하여 휠에서 실행되는 머리 구속 마우스에 대한 가상 선형 트랙을 표시합니다.

머리가 구속된 마우스의 공간 학습 측정을 위한 오픈 소스 가상 현실 시스템An open-source virtual reality system for the measurement of spatial learning in head-trained mice

새로운 가상 현실 비행 시뮬레이터가 구축되어 비행 성능과 안구 운동 패턴을 효율적이고 저렴하게 평가할 수 있습니다. 또한 인체 공학 및 기타 연구를 위한 잠재력이 높은 연구 도구를 제공합니다.

Virtual Reality Flight Simulator를 사용한 비행 성능 및 안구 운동 패턴 평가

본 연구는 VR 기기가 지원하는 몰입형 인터랙티브 실험 기능을 사용자에게 제공하는 WebVR 기반의 온라인 가상현실(VR) 실험실 시스템에 대해 설명한다. 제안된 시스템은 온라인 실험에 대한 사용자 참여의 현실감을 향상시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 광범위한 온라인 실험실 프레임워크에도 적용할 수 있습니다.

제어공학 교육에 적용되는 온라인 가상현실 네트워크 제어 연구실 

이 기사에서는 마우스에서 일반적으로 사용되는 선형 추적 가상 현실(VR) 패러다임에 대한 실험 절차를 설명하고 Y자형 신호 식별 작업을 테스트하여 복잡한 VR 작업을 실행할 수 있는 타당성을 결정합니다.

마우스의 머리 고정 가상 현실을 위한 행동 훈련 절차

3D 가상 실험의 자동화된 워크플로우에 시뮬레이션 및 데이터 처리 도구를 통합하려는 분야 전문가 연구자들을 위한 일반화되고 FAIR 준수 방법을 제시합니다. 중성자 예시로는 로컬 갤럭시 인스턴스 설정, OpenMC 및 파일 변환 도구 래핑, Omniverse에서 워크플로우 실행, 변환된 3D 출력 시각화 등이 있습니다.

메타버스 가상 실험을 위한 자동화된 시뮬레이션 워크플로우와 3D 시각화 통합

여기에서 우리는 가상 현실 환경에서 동작하는 동안 마우스 피질의 두 광자 영상에 포함 된 실험 절차에 대해 설명합니다.

가상 현실 환경을 탐색 마우스의 두 광자 칼슘 이미징

배우세요 다중 참가자 탐색 실험을 위한 네트워크 데스크톱 가상현실 설정 방법을 결정과학 및 공간인지 연구에 적용하세요. 이 기법은 행동과학 연구에서 참가자 행동을 효율적으로 모니터링할 수 있는 귀중한 도구를 제공합니다.

여러 참가자와 탐색 실험 결정 과학에 대 한 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 설정

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