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[ 10:00 ~ 11:30 ]
촉각 인지와 관련된 기본적인 요소 및 정신물리학의 기본 개념과 생리학에서의 인지 과정을 설명한다.
- Introduction of Perception and Cognition
- Basic concepts: Causal Chain, Threshold
- Psychometric Function
- Absolute and Different Threshold
- Psychophysical Laws: Weber's Law, Fechner's Law, Steven's Power Law
- Decision Model
- Receiver Operating Characteristics
- Tactile Sensation
- Spatial Tactile Sensation
- Temporal Tactile Sensation
- Temperature and Pain Sensation
- Physiological Basis for Tactile Sensation
[ 11:30 ~ 13:00 ]
피부촉감과 역감의 인지에 영향을 미치는 요소들 및 현재까지 밝혀진 사실들을 관련연구와 더불어 다룬다.
- Proprioceptive Information
- Sensorimotor Continuum for Human Hand Function
- Passive vs. Active Touch
- Explorative Procedure
- Tactile Perception
- Temporal Summation
- Spatial Summation
- Contact Area and Body Site
- Intensity Discrimination
- Frequency Discrimination
- Gap Detection
- Tactile Rendering Methods: Amplitude Modulation, Superposition
- Multiple Tactile Stimulation
- Masking, Enhancement, and Summation
- Adaptation
- Kinesthetic Perception
- Force Sensing
- Position Sensing Resolution
- Force Control
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[ 14:30 ~ 16:00 ]
촉각 인지를 연구하기 위한 기본적인 정신물리학적 인지실험 방법론을 Near-threshold, Supra-threshold로 나누어 살펴보며, 학습자가 다양한 인지 실험의 종류와 목적을 이해하여 장차 본인의 연구에 적합한 방법론을 찾아 적용할 수 있도록 기본적인 지식을 제공하고자 한다.
- Revisiting Concepts: Causal Chain, Threshold, Near- vs. Suprathreshold perception, Psychometric function
- Experimental Methodologies for Near-threshold Perception
- Classical Psychophysical Methods
- Adaptive method, Staircase Method & Stochastic Methods
- Supra-threshold
- Psychophysical Scaling (Types of scales)
- Magnitude estimation / Magnitude production
- Cross-modal Matching
- Subjective Rating
- Multidimensional Scaling (MDS)
- Information Theory in Tactile Perception
- Identification of Stimulus
- Uncertainty
- Information transfer
- Confusion matrix analysis
[ 16:00 ~ 17:30 ]
위 인지 실험 방법론을 연구에 효과적으로 적용하기 위한 실험설계 (Design of Experiment) 와, 인지 실험 결과를 올바르게 해석, 논문 등에 보고할 수 있도록 통계분석에 대한 기초 방법론을 다룬다.
- Revisiting: Types of Data, Relation to Psychophysical Scaling
- Design of Experiment
- Hypothesis and Experimental Design
- Experimental Variables and Errors
- Within- Between- subject factors and experimental design
- Hypothesis Testing
- t-test and Chi-square tests
- ANOVA
- Assumptions for ANOVA
- 1-way, 2-way, n-way Repeated-measures ANOVA
- Posthoc analysis in a nutshell
- Common Mistakes in ANOVA
- Data transformation Techniques
- Log/Z transformation
- Normalization
- Nonparametric Analysis
- Friedmann’s test, Wilcoxon’s Signed rank test
- Other (useful) nonparametric methods
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