Name: 걷는 동안 스마트 폰 사용의 스위치 비용 측정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-04-30T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min
Description: 학습하세요 스마트폰 사용 중 걷기의 스위치 비용을 EEG와 트레드밀을 활용해 측정하는 방법을. 멀티태스킹이 인지 부하와 보행 성능에 미치는 영향을 안전하게 연구할 수 있습니다.

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저자는 캐나다 사회 과학 및 인문학 연구위원회 (SSHERC)의 재정 지원을 인정합니다.

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</ol>

저자는 공개 할 것이 없습니다.

프로토콜을 사용할 때 중요한 선택은 신경 생리 학적 데이터의 품질을 보장하는 것입니다. 과도한 움직임은 데이터에 많은 노이즈를 생성할 수 있기 때문에 이동 중에 EEG와 같은 도구를 사용하는 것은 본질적으로 복잡합니다. 따라서 데이터를 수집하기 전에 실제 신호를 수정하지 않고 가능한 한 많은 인공물을 제거하기 위해 데이터를 준비하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 참가자가 실험 내내 러닝 머신을 걷기 때문에 데이터 제외율이 더 높을 가능성이 여전히 높습니다. 특정 참가자의 데이터는 과도한 얼굴, 머리 및 신체 움직임으로 인한 인공물과 과도한 발한 및 장비 오작동의 가능성으로 인해 사용할 수 없습니다. 편향되거나 결과에 영향을 미치지 않도록 하려면 행동 분석 전에 데이터 제외를 결정해야 합니다. 이 연구를 수행 한 이후, 우리 실험실은 전극 위치를 국소화하는 능력을 획득했으며 향후 연구에서이 기술을 사용하여 소스 활동을보다 잘 분석하기를 희망합니다. 향후 연구에서는 전극 국소화 기술을 활용하여 관련 EEG 신호...

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Gabrielle-Na&#239;m&#233; Mourra
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Gabrielle Na&#239;m&#233; Mourra

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Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

스마트폰 보급률과 멀티태스킹 경향이 모두 증가하고 있기 때문에 걷는 동안 스마트폰 사용이 주의력에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 문헌은 작업 전환에는 걷는 동안 스마트 폰 사용을 포함하여 비용1이 따른다는 것을 반복적으로 보여주었습니다. 연구에 따르면 걷는 동안 스마트 폰을 사용하면 산만하고 위험 할 수 있습니다 2,3,4. 이러한 위험은 그러한 작업을 수행하는 주의력 장애와 관련이 있습니다 3,4,5,6,7. 보행자 환경의 복잡한 특성으로 인해 생태 학적으로 유효한 실험적 맥락에서 연구하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 실제 보행자 환경에서 이러한 연구를 수행하는 것은 많은 외부 변수가 작용할 수 있고 산만 함으로 인해 참가자에게 해를 끼칠 위험이 있기 때문에 자체적으로 합병증을 겪을 수 있습니다. 가능한 한 현실적으로 유지되는 비교적 안전한 환경에서 이러한 현상을 연구 할 수 있어야합니다. 이 기사에서는 걷는 동안 문자 메시지의 작업 전환 비용을 연구하는 동시에 작업의 유효성을 높이고 관련된 잠재적 위험을 완화하는 연구 방법론을 설명합니다.
걷는 동안 스마트 폰을 사용할 때 개인은 스마트 폰 작업에서 걷기 및 환경 관련 작업으로 전환해야합니다. 따라서 이러한 현상을 연구하기 위해 우리는 특히 작업 전환 패러다임에 초점을 맞춘 멀티태스킹에 관한 문헌 내에서 이 방법을 구성하는 것이 적절하다는 것을 발견했습니다. 이를 위해 작업 전환 패러다임1을 사용하여 참가자가 사전 자극 작업과 사후 자극 작업 사이를 전환하도록 했습니다. 두 가지 사전 자극 작업 중 하나는 멀티 태스킹과 관련이 있지만 다른 하나는 그렇지 않았습니다. 자극 후 작업에서 참가자는 인식이 분할 주의의 영향을받는 자극에 반응해야했습니다8. 또한 가능한 한 생태 학적으로 유효하려고 노력하는 실험적 실험실 연구는 종종 가상 보행자 환경을 사용하여 걷는 동안 스마트 폰 사용의주의 영향을 이해했습니다 4,9. 그럼에도 불구하고 근본적인 신경 생리 학적 메커니즘을 포착하기 위해 우리는 참가자가 반응해야하는 자극의 수를 최소화하기 위해 하나의 자극에 대한 특정 작업 전환 반응에 초점을 맞추기로 결정했습니다. 이런 식으로 우리는 순전히 스마트폰에서 자극으로 주의를 전환하는 데서 오는 작업 전환 비용을 보다 정확하게 찾아낼 수 있습니다. 우리의 연구 설계에서는 행동 측정 (즉, 작업 전환 비용)과 신경 생리 학적 데이터를 사용하여 보행자 스마트 폰 사용 중에 발견 된 주의력 장애를 더 잘 이해합니다.
작업 전환 실험 중에 참가자는 일반적으로 일련의 자극과 관련된 최소 두 가지 간단한 작업을 수행했으며, 각 작업에는 "작업 세트"라고하는 다른인지 리소스 세트가 필요합니다 1. 개인이 작업 사이를 전환해야 할 때 정신 자원이 적응해야합니다 (즉, 이전 작업 세트의 억제 및 현재 작업 세트의 활성화). 이 "작업 세트 재구성" 프로세스는 작업전환 비용1의 원인으로 여겨집니다. 작업 전환 비용은 일반적으로 참가자가 작업 간에 전환하는 시행과 그렇지 않은 시도 간의 응답 시간 및/또는 오류율의 차이를 관찰하여 결정됩니다10. 우리의 실험에서, 우리는 세 가지 작업 세트를 가졌습니다 : 1) 포인트 라이트 워커 자극에 반응; 2) 걷는 동안 스마트 폰으로 문자 메시지; 3) 단순히 걷기. 우리는 두 가지 다른 조건 사이의 전환 비용을 비교했습니다 : 1) 자극에 반응하기 전에 단순히 걷기, 2) 응답하기 전에 문자 메시지를하면서 걷기. 이러한 방식으로 작업을 전환하기 전에 스마트 폰에서 멀티 태스킹 비용을 캡처하여 시각적 자극이 나타나기 전에 단순히 걷는 비 멀티 태스킹 스위치 비용과 직접 비교할 수있었습니다. 이 연구에 사용 된 스마트 폰은 특정 브랜드 였기 때문에 모든 참가자는 실험 전에 장치를 올바르게 사용하는 방법을 알고 있는지 확인하기 위해 선별되었습니다.
보행자 상황을 대표하는 사실적인 경험을 시뮬레이션하기 위해 포인트 라이트 워커 피규어를 시각적 자극으로 사용하여 참가자의 왼쪽 또는 오른쪽으로 3.5° 편차 각도로 걷는 인간의 형태를 나타내기로 결정했습니다. 이 그림은 흰색 배경에 15개의 검은색 점으로 구성되어 있으며 점은 사람의 머리, 어깨, 엉덩이, 팔꿈치, 손목, 무릎 및 발목을 나타냅니다(그림 1). 이 자극은 생물학적 운동을 기반으로하며, 이는 인간과 동물의 전형적인 움직임 패턴을 따른다는 것을 의미합니다11. 또한이 자극은 생태 학적으로 유효한 것 이상입니다. 성공적으로 분석되기 위해서는 복잡한 시각적 처리와주의가 필요합니다12,13. 흥미롭게도 Thornton et al.8은 점과 같은 보행기의 방향을 적절하게 식별하는 것이 분할 주의에 의해 크게 영향을 받아 멀티태스킹시 작업 전환 비용을 연구할 때 성능 측정으로 적합하다는 것을 발견했습니다. 참가자들은 그림이 걷고있는 방향을 구두로 진술하도록 요청 받았다. 보행기의 출현은 항상 화면에 나타나는 청각 신호에 선행되었습니다.
포인트 라이트 워커 작업과 신경 생리 학적 데이터에 대한 성능을 통해 우리는 두 조건의 주의력 영향을 결정하고 원인을 파악하는 데 도움을주었습니다. 성능은 포인트 라이트 워커 그림의 방향을 결정할 때 오류율과 응답 시간을 확인하여 측정되었습니다. 성능 측정에서 발견 한 주의력 장애와 관련된 기본적인인지 및 주의력 메커니즘을 이해하기 위해 32 개의 전극이있는 EEG actiCAP을 사용하여 참가자의 신경 생리 학적 데이터를 평가했습니다. EEG는 일시적인 정밀도 측면에서 적절한 도구이며, 움직임으로 인해 인공물이 데이터에 존재할 수 있지만 특정 순간(예: 포인트 라이트 워커 그림의 모양)에서 성능 저하의 원인을 확인하려고 할 때 중요합니다. EEG 데이터를 분석 할 때 두 가지 지수가 특히 관련이 있습니다 : 1) 알파 진동; 2)인지 적 참여. 연구에 따르면 알파 진동은 작업 기억 제어뿐만 아니라 작업과 관련이없는 뇌 회로14,15,16,17의 능동적 억제를 나타낼 수 있습니다. 기준선 수준의 알파 진동을 자극 발표18,19에서 발생하는 진동과 비교하여 알파 비율을 얻었습니다. 이 비율로 우리는 걷는 동안 문자 메시지를 보낼 때 관찰되는 주의력 장애의 근저가 될 수있는 이벤트 관련 변화를 결정했습니다. 인지 참여와 관련하여 Pope et al.20은 베타 활동이 각성과 주의력 증가를 나타내고 알파 및 세타 활동이 각성과 주의력 감소를 반영하는 지수를 개발했습니다21,22. 이 분석은 자극이 나타나기 전에 증가된 참여가 보행자 수치에 응답하기 위해 필요한 작업 세트 재구성을 복잡하게 하는지 여부를 결정하기 위해 수행되었습니다.
이 백서에 설명된 방법론을 통해 우리는 멀티태스킹 에피소드에 참여하는 참가자의 작업 전환 성능에 영향을 미치는 기본 메커니즘을 파악하려고 합니다. 보행 조건은 멀티태스킹 작업 전환 성능(즉, 걷는 동안 문자 메시지)과 비교되는 비멀티태스킹 작업 전환 성능을 나타냅니다. 작업 세트 억제 및 작업 세트 활성화의 역할을 측정함으로써 우리는 걷는 동안 문자 메시지를 보낼 때 발생하는 스위치 비용을 더 잘 이해하고자했습니다. 원래의 연구는 몰입형 가상 환경(23 )에서 수행되었지만 나중에 참가자 앞의 스크린에 보행기 그림을 표시하는 프로젝터를 사용하여 실험실( 그림 2 참조)에서 복제되었다는 점에 유의하는 것이 적절합니다. 이 가상 환경은 더 이상 사용할 수 없기 때문에 프로토콜은 현재 실험실 설계에 맞게 조정되었습니다.

<table><tbody><tr><td>Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>통합 및 동기화 소프트웨어: Noldus Observer XT(Noldus Information Technology)는 모든 행동, 정서적 및 인지적 참여 데이터를 동기화하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>오디오 및 비디오 녹화 소프트웨어</td></tr><tr><td>FaceReader</td><td>Noldus</td><td></td><td>6가지 기본 얼굴 표정 자동 분석을 위한</td></tr> 소프트웨어 <tr><td>E-Prime</td><td>Psychology Software Tools, Inc.</td><td></td><td>컴퓨터 실험 설계, 데이터 수집 및 분석을 위한 소프트웨어</td></tr><tr><td>BrainVision Recorder</td><td>신경/전기생리학적 신호(이 경우 EEG) 기록에 사용되는</td> <td>뇌 비전</td><td></td> 소프트웨어분석기</tr> <tr><td></td><td></td><td></td><td>EEG 신호 처리 소프트웨어</td></tr><tr><td>Qualtrics</td><td>Qualtrics</td><td></td><td>온라인 측량 환경</td></tr><tr><td>Tapis Roulant</td><td>ThermoTread GT Office Treadmill</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox는 TTL(Transistor-Transistor Logic) 신호를 EGI 증폭기에 보내고 키 입력 신호를 Tobii Studio v 3.2에 전송하여 EEG 및 시선 데이터의 공동 등록을 시작합니다.</td></tr>EEG <tr><td>iPhone 6s</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iMessage</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iPad</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>용 디지털 무선 시스템을 위한</td> <td>Move2actiCAP</td><td>Brain Vision</td><td></td> 애드온</tr></tbody></table>

걷는 동안 스마트 폰 사용의 스위치 비용 측정

Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

이 논문은 걷는 동안 스마트 폰을 사용하는 작업 전환 비용을 측정하는 연구 프로토콜을 제시합니다. 이 방법은 참가자가 제어 조건 (즉, 단순히 걷기)과 멀티 태스킹 조건 (즉, 걷는 동안 문자 메시지)의 두 가지 실험 조건에서 러닝 머신을 걷게하는 것을 포함합니다. 이러한 조건에서 참가자는 실험 조건과 관련된 작업과 방향 결정 작업 사이를 전환해야합니다. 이 방향 작업은 참가자의 왼쪽 또는 오른쪽으로 걷는 것처럼 보이는 포인트 라이트 워커 그림으로 수행됩니다. 방향 작업의 성능은 참가자의 작업 전환 비용을 나타냅니다. 1) 방향의 정확한 식별과 2) 응답 시간의 두 가지 성능 측정이있었습니다. EEG 데이터는 작업 전환 중에 발생하는 알파 진동 및인지 참여를 측정하기 위해 기록됩니다. 이 방법은 생태 학적 타당성이 제한적입니다 : 보행자 환경에는 동시에 발생하고주의를 끌기 위해 경쟁하는 많은 자극이 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 방법은 작업 전환 비용을 정확히 찾아내는 데 적합합니다. EEG 데이터를 통해 다양한 작업 전환 비용과 관련된 뇌의 기본 메커니즘을 연구 할 수 있습니다. 이 디자인을 사용하면 자극 프레젠테이션 전에 멀티태스킹할 때 작업 전환과 비교하여 한 번에 하나의 작업을 수행할 때 작업 전환을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 이 두 가지 다른 작업 전환 조건의 행동 및 신경생리학적 영향을 이해하고 정확히 지적할 수 있습니다. 또한 작업 전환 비용을 뇌 활동과 연관시킴으로써 이러한 행동 효과의 원인에 대해 더 많이 알 수 있습니다. 이 프로토콜은 다양한 스마트폰 사용의 전환 비용을 연구하기 위한 적절한 기반입니다. 걷는 동안 스마트 폰 사용의 작업 전환 비용과 관련된 다양한 요소를 이해하기 위해 다양한 작업, 설문지 및 기타 조치를 추가 할 수 있습니다.

이 연구 프로토콜은 원래 54 명의 참가자로 수행되었으며 각 참가자는 88 개의 방향 시험에 응답했습니다. 이러한 시험의 절반은 참가자가 자극 발표 전에 단순히 걷고있을 때 발생했습니다. 나머지 절반은 참가자들이 자극 발표 전에 걷는 동안 문자 메시지를 보낼 때 발생했습니다.
행동 결과 포인트 라이트 워커 방향의 성능은 작업 전환 비용을 나타내며 성능이 낮을수록 작업 전환 비용이 높습니다. 참가자의 응답은 두 가지 반응 변수로 분석되었습니다 : 1) 올바른 식별; 및 2) 응답 시간. 2개의 실험 조건은 2개의 그룹을 나타내었다: 1) 걷는 동안 문자 메시지; 2) 자극에 반응하기 전에 단순히 걷기. 반응 시간은 실험 종료 시 계산되었습니다. 실험의 비디오 녹음은 오디오 파일로 변환 된 다음 사운드 파장의 피크를 표시하는 사운드 소프트웨어로 분석되었습니다. 신호의 소리와 참가자의 구두 응답 소리가 표시되면 둘 사이의 시간이 결정되었습니다. 올바...

이 연구 설계는 걷는 동안 스마트 폰을 사용하는 작업 전환 비용을 측정합니다. 참가자는 제어 조건 (걷기)과 멀티 태스킹 조건 (걷는 동안 문자 메시지)의 두 가지 실험 조건을 거칩니다. 참가자는 이러한 작업과 방향 결정 작업 사이를 전환합니다. EEG 데이터와 행동 측정이 기록됩니다.

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk ...

우리 모두는 전 세계적으로 사고에 연루된 보행자의 수가 증가했다는 것을 알고 있으며, 그 이유 중 하나는 사람들이 어디에서나 걷는 동안 문자를 보내기 때문입니다. 이 현상과 관련된 심리학을 연구하는 것은 중요하지만 안전한 방식으로 연구하는 것은 어려운 일입니다. 이 비디오에서 발표할 수 있는 방법을 개발했습니다.네 대의 녹음 컴퓨터, EEG 증폭기, 프로젝터, 러닝머신, 스피커, 스마트폰을 켜는 것으로 시작합니다. 기록 장비를 설정하려면 10초에 마커가 있는 연구를 위해 생성된 특정 하위 루틴이 있는 동기화 소프트웨어를 엽니다. 동기화 소프트웨어는 EEG와 비디오 녹화에 마커와 광 펄스의 형태로 나타나는 펄스를 10초마다 보냅니다.비디오 녹화 소프트웨어를 엽니다. 카메라도 자동으로 켜져야 합니다. 그렇지 않은 경우 수동으로 켜십시오.참가자를 위해 EEG 기록 소프트웨어를 열고 설정합니다. 시각적 실험 프레젠테이션 소프트웨어로 만든 시각적 자극 실행 스크립트 파일이 포함된 폴더를 엽니다. 제조업체가 제안한 절차에 따라 EEG 설정 및 재료를 준비합니다.참가자를 환영하고 동의서에 서명하도록 한 후 실험 과정을 설명하는 준비된 스크립트를 읽습니다. EEG 설정을 시작하려면 EEG 캡에 대한 참가자의 머리 둘레를 측정합니다. 이 실험을 위해 32개의 사전 증폭 전극이 있는 EEG ACTA 캡을 사용했습니다.참가자가 트레드밀 위에 서서 트레드밀 안전 키를 참가자에게 부착하도록 합니다. 트레드밀 속도를 시속 0.8마일로 설정합니다. 참가자가 속도에 익숙해질 때까지 2분 동안 걷게 합니다.컴퓨터의 워크플로우 시트로 이동하여 현재 참가자에 대한 조건 순서를 선택합니다. 두 가지 주문이 가능합니다. A 순서로, 시행 1번과 3번은 문자 메시지 조건을 사용합니다.시행 2와 4는 제어 조건을 사용합니다. B의 경우, 시행 1번과 3번은 제어 조건을 사용하고 시행 2번과 4번은 문자 메시지 조건을 사용합니다. 모든 녹음 소프트웨어가 동기화되어 시작할 준비가 되었는지 확인하십시오.그런 다음 EEG 기록을 시작합니다. 동기화 소프트웨어를 시작하고 비디오 녹화가 동시에 시작되었는지 확인하십시오. 참가자가 트레드밀로 돌아와 천천히 시속 0.8마일로 속도를 높이도록 합니다.시각 자극 프로그램을 켜고 실행을 시작합니다. 참가자에게 선택한 시험에 해당하는 지침을 읽어 줍니다. 실험 시도에 대한 stimulus 실행 스크립트 파일을 실행합니다.참가자 번호와 특정 조건에 대해 선택한 코드를 입력합니다. 평가판을 시작합니다. 참가자에게 러닝머신 위를 걷고 시각적 자극이 나타날 때마다 왼쪽이나 오른쪽으로 대답하여 반응하도록 지시합니다.참가자에게 임상시험이 곧 시작되고 시각적 자극 임상시험이 시작된다는 신호를 보냅니다. 참가자들이 시각적 자극에 반응할 때마다 참가자들의 반응을 기록한다. 참가자가 응답하지 않으면 필드를 비워 둡니다.시험이 끝나면 트레드밀 속도를 시속 0.4마일로 줄입니다. 그런 다음 참가자가 앉아서 물을 마시게 합니다. 휴식 후 참가자가 다시 러닝머신으로 돌아와 걸으면서 속도를 시속 0.8마일로 점차 높이도록 합니다.참가자가 러닝머신 위를 걷는 동안 스마트폰을 건네줍니다. 참가자에게 한 손이든 두 손이든 자연스럽게 문자를 보내고, 시각적 자극이 나타날 때마다 왼쪽이나 오른쪽으로 대답하여 응답하도록 지시합니다. 참가자에게 임상시험이 곧 시작되고 시각적 자극 임상시험이 시작된다는 신호를 보냅니다.연구 보조원이 대화 대본을 따르도록 하고 임상시험 내내 대화를 계속하도록 합니다. 참가자가 시각적 자극에 반응할 때마다 참가자의 반응을 기록하십시오. 참가자가 응답하지 않으면 필드를 비워 둡니다.시험이 끝나면 참가자에게서 스마트폰을 빼앗아 러닝머신의 속도를 낮추고 참가자가 앉아서 물을 마시게 합니다. EEG 캡을 제거하고 참가자를 샤워실로 데려가 원하는 경우 머리를 감을 수 있습니다. 참가자에게 보상을 제공하고 참여에 대한 감사를 표합니다.참가자가 동의서 사본을 가지고 떠나고 모든 개인 물품을 회수해야 합니다. 참가자의 응답은 올바른 식별과 응답 시간이라는 두 가지 변수에 대해 분석되었습니다. 참가자들은 자극이 나타나기 전에 문자를 보내지 않았을 때 포인트 라이트 워커 자극에 대한 올바른 방향을 식별할 가능성이 더 높았습니다.반응 시간에는 유의미한 차이가 발견되지 않았습니다. EEG 기록은 알파 진동과 인지 참여를 관찰하여 작업 전환과 관련된 신경 생리학적 활동을 결정하는 데 사용되었습니다. 알파 비율은 작업 억제 과정을 반영합니다.알파 비율이 높을수록 걷는 조건에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있었고, 문자 메시지 상태에서는 알파 비율이 높을수록 성능이 저하되었습니다. 이러한 결과는 걷는 동안 문자를 보낼 때 이전 작업 세트를 억제하는 데 필요한 리소스의 양에 의해 성능에 부정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 우리는 이 기술을 통해 모바일 멀티태스킹 현상을 안전한 방식으로 연구할 수 있게 되었기 때문에 우리 커뮤니티가 이 분야에서 연구를 추구할 수 있을 것이라고 확신합니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

현실적인 일상 생활 환경에서 지속적인 활동을 포함하는 WMMS(Wearable Mobility Monitoring System)에 대한 표준화된 평가 방법이 개발되었습니다. 일련의 일상 생활 활동으로 테스트하면 활동 인식 민감도가 감소할 수 있습니다. 따라서 WMMS 성능의 유효한 평가를 위해 현실적인 테스트 회로를 사용하는 것이 좋습니다.

일상 생활 환경에서 스마트 폰 기반의 인간 활동 인식 시스템의 평가

이 원고는 시상면의 3D 모션 캡처 시스템과 비교하여 스마트폰 애플리케이션에 의해 기록된 운동학적 측정의 동시 유효성을 테스트하는 방법을 설명합니다. 이 프로토콜을 통해 임상의는 사람의 움직임을 비디오로 캡처하기 위해 스마트폰을 설정할 수 있습니다.

비디오 운동 분석을 사용하여 스마트 폰 (ViMAS) : 파일럿 연구

이 문서에서는 현장 설정에서 참가자의 광 전환 동작에 대한 데이터를 수집할 수 있는 점유 및 라이트 데이터 로거를 사용하고 배포하는 절차에 대해 설명합니다.

점유 및 라이트 데이터 로거를 사용하여 라이트 스위칭 동작 측정

제시된 프로토콜은 다양한 평가 방법을 통합하고 스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 방법을 보여줍니다. 영어 문자와 일치하는 쌍은 입력 재질로 제안되며 두 키 간의 전환 시간은 종속 변수로 사용됩니다.

스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 평가 방법 및 툴킷

본 프로토콜은 신경 퇴행성 질환이 있는 노인에게 가상 및 대면 걷기 수업을 제공하는 안전하고 실현 가능하며 증거 기반 방법을 재활 전문가와 피트니스 강사에게 알리는 것을 목표로 합니다.

Walk with Me Hybrid Virtual/In-Person Walking for Older Adults with Neurodegenerative Disease(신경퇴행성 질환이 있는 노인을 위한 하이브리드 가상/대면 걷기)

본 프로토콜은 심리적 체중계, GPS 위치, 심박수 및 혈중 산소 포화도 수준 및 애플리케이션의 작동 절차를 포함하는 실시간 현장 데이터를 수집하기 위한 비상업적 자체 개발 애플리케이션을 소개합니다. 2020년 대만에서 실시된 실증적 연구가 적용 사례로 사용되었습니다.

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학습하세요 스마트폰 사용 중 걷기의 스위치 비용을 EEG와 트레드밀을 활용해 측정하는 방법을. 멀티태스킹이 인지 부하와 보행 성능에 미치는 영향을 안전하게 연구할 수 있습니다.

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