가상 현실 생리 측정 실험

인지 과학^1,2,3, 컴퓨터 과학⁶ , 신경 과학^4,5, 등 여러 분야에 대 한 중요 한 의미를가지고 개인 탐색 하는 방법 이해 ^{, 7}. 탐색 모두 실제 및 가상 환경에서 조사 되었습니다. 실제 실험의 한 장점은 탐색 제어 인터페이스의 중재를 필요로 하지 않는 및 따라서 현실적 공간 동작을 생성할 수 있습니다. 가상 현실 (VR) 실험 행동의 더 정확한 측정을 위해 허용 하는 반면, (예., 궤도 걷고) 생리 (예., 심장 박동) 데이터, 뿐만 아니라 더 많은 실험 제어 (즉,., 내부 유효성)입니다. 차례 차례로,이 방법은 데이터의 더 간단한 해석에 따라서 더 강력한 이론 탐색의 발생할 수 있습니다. 또한, 신경 과학 연구 참가자는 가상 환경에 종사 하는 동안 탐색의 신경 상관 관계를 조사할 수 있지만 물리적으로 이동할 수 없습니다 때문에 VR에서 활용할 수 있습니다. 컴퓨터 과학자, VR에 탐색 처리 능력, 메모리 및 컴퓨터 그래픽 몰입 경험을 보장 하기 위해 독특한 개발을 필요 합니다. VR 실험 결과 또한에 적용할 수 있는 건축과 제작 건물의 디자인을 알리는 레이아웃⁸ 및 지도 기능⁹ 실제 탐색을 촉진 하기 위하여. 최근, 그것의 비용의 극적인 감소와 결합 된 VR 기술의 발전은 그들의 실험적인 디자인에 대 한 VR을 채용 하는 실험실의 증가에 이르렀다. 이 성장 인기 때문에 연구원 VR 응용 프로그램의 구현을 간소화 하 고 실험 워크플로 표준화 하는 방법을 고려해 야 합니다. 이 방법은 이론 발전에 교대 리소스 구현에서 도움이 되며 VR의 기존 기능을 확장.

VR 설정에서 더 적은 현실 디스플레이와 컨트롤을 배열할 수 있다. 보다 현실적인 VR 설정 추가 인프라 큰 추적 공간 등 및 고해상도 표시¹⁰요구 해 경향이 있다. 이러한 시스템 자주 주사 눈에 보이지 않는 회전 및 시각적 피드백을 사용자에 게 제공으로 번역 하려면 리디렉션된 워킹 알고리즘을 고용 하 고 효과적으로 참가자는¹¹ 를 이동할 수 있는 가상 환경 확대 ^{, 12}. 이러한 알고리즘 일반화에 그들은 환경 구조¹³ 의 지식이 필요로 하지 않습니다 또는 예측 그들은 가정 사용자¹⁴에 대 한 특정 경로 될 수 있습니다. 리디렉션된 산책에 대부분의 연구는 사용 하지만 헤드 마운트 디스플레이 (HMDs), 일부 연구 자들은 큰 프로젝션 시스템의 일환으로 제자리에서 걷기와 함께이 기술의 버전을 사용 (예., 동굴)¹⁵. HMDs는 참가자의 머리에 실행 될 수 있다, 하는 동안 동굴 디스플레이 넓은 수평 시야^16,17를 제공 하는 경향이 있다. 그러나, 적은 인프라 VR 시스템 데스크톱 디스플레이^18,19를 사용 하 여 필요 합니다. Neuroscientific 연구는 또한²⁰,^21,22, 스캔 후 fMRI와 함께에서 함께에서 검색 하는 동안 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)와 함께에서 VR 시스템 채택 ^23,24를 기록 하는 동안 electroencephalography (뇌 파). 소프트웨어 프레임 워크는 다양 한 디스플레이 탐색 연구에 사용 되는 컨트롤을 조정 하기 위해 필요 합니다.

VR 및 생리 적인 데이터를 통합 하는 연구는 데이터 수집 및 동기화와 같은 추가적인 도전 포즈. 그러나, 생리 데이터 탐색 잠재력과 공간 행동 사이 관계를 중재할 수 있는 암시적 프로세스의 조사에 대 한 수 있습니다. 실제로, 스트레스와 탐색의 관계 공부 하고있다 데스크탑 VR 및 다른 생리 적인 센서의 조합을 사용 하 여 (즉,., 심장 박동, 혈압, 피부 전도성, 침 코 티 솔과 알파-아 밀라 제)^{25 , 26 , 27 , 28}. 밴 Gerven와 동료²⁹ 탐색 전략 및 모리스 물 미로 작업 및 몇 가지 생리 적 조치의 가상 현실 버전을 사용 하 여 성능에 대 한 스트레스의 영향을 조사 하는 등 (예., 피부 전도도, 심장 박동, 혈압). 그들의 결과 공개 스트레스 랜드마크 사용 측면에서 탐색 전략을 예측 (즉., allocentric 대 자기 중심) 하지만 탐색 성능 관련 되지 않았습니다. 일반적으로, 이전의 연구 결과 일치 하지 않습니다 다소 탐색 성능 및 공간 메모리에 대 한 스트레스의 효과 관한. 이 패턴은 스트레스의 분리에 기인 될 수 있습니다 (예., 차가운 pressor 절차²⁶, 스타 거울 추적 작업²⁵) 실제 탐색 작업, 간단한 미로 같은 가상 환경 ( 의 사용에서 예를 들어., 가상 모리스 물 미로²⁶, 가상 광선 팔 미로²⁸), 및 방법론 세부 사항에서 차이 (예., 스트레스, 생리 적인 데이터의 종류의 종류). 수집 된 생리 데이터 형식에서 차이 구현 하 고 이러한 연구 결과의 분석에 대 한 문제가 될 수 있습니다.

가상 실험 (이브) 프레임 워크에서 실험 설계, 구현, 및 VR 실험, 추가 주변 장치에 특히 그들의 분석을 용이 하 게 (예., 눈 추적자, 생리 적 장치)³⁰. 이브 프레임 워크는 자유롭게 사용할 수 GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/)에 오픈 소스 프로젝트. 이 프레임 워크는 인기 있는 Unity 3D 게임 엔진 (https://unity3d.com/) 및 MySQL 데이터베이스 관리 시스템 (https://www.mysql.com/)를 기반으로 합니다. 연구원은 제어 인터페이스, 기본 탐색 작업 훈련 사전 및 사후 연구 설문 조사, 어떤 생리 적인 데이터에 대 한 기준 측정을 포함 하는 VR 실험의 다양 한 단계를 준비 하기 위하여 이브 프레임 워크를 사용할 수 및 탐색 환경 공간 메모리에 대 한 테스트 (예., 상대 방향 판단). 경험 또한 집계의 서로 다른 수준에서 서로 다른 소스에서 데이터의 동기화를 제어할 수 있습니다 (예., 재판, 블록, 또는 세션). 데이터 소스는 실제 있을 수 있습니다 (즉., 사용자에 연결 된 테이블의 자료를 참조) 또는 가상 (즉., 참가자의 아바타 및 가상 환경 간의 상호 작용에 의존). 예를 들어 실험 녹음 심장 박동 및 위치/방향 참가자 로부터 그 참가자의 아바타 가상 환경의 특정 영역을 통해 이동 하는 경우 필요할 수 있습니다. 이 모든 데이터는 자동으로 MySQL 데이터베이스에 저장 하 고 재생 기능과 R 패키지 evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/)와 평가. Evertools 내보내기 기능, 기본 기술 통계를 제공 하 고 데이터의 분포에 대 한 진단 도구.

물리적 인프라 및 VR 시스템의 다양 한 이브 프레임 워크를 배포할 수 있습니다. 현재 프로토콜에서 우리는 ETH 취리히 (그림 1)에서 NeuroLab에 하나의 특정 구현을 설명합니다. NeuroLab 6 m 룸 칸막이 포함 하는 VR 시스템 (2.6 m x 2.0 m), 그리고 생리 적 센서 부착 커튼이 지역 뇌 파 실험을 실시에 대 한 격리 된 챔버를 포함 하 여 12 m 이다. VR 시스템 포함 55″초 고화질 텔레비전 디스플레이, 하이 엔드 게이밍 컴퓨터, 조이스틱 제어 인터페이스, 그리고 여러 가지 생리 적 센서 ( 재료의 표참조). 다음 섹션에서 우리는 스트레스 및 탐색에 이브 프레임 워크 및 생리 적인 센서, 한 연구에서 현재 대표적인 결과 사용 하 여 NeuroLab에서 탐색 실험을 실시 하기 위한 프로토콜을 설명 하 고 토론 기회 그리고이 시스템와 관련 된 문제입니다.