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Galvanic Skin Response 실습

감정(emotion)의 객관적 기록/평가 방법

• Galvanic Skin Response

• Facial Expression

• Eye Tracking

• 그리고 매우 많은 방법...

Galvanic Skin Response

• GSR Background

• 실습 manual (영문 풀버전)

준비

1. Data Recorder (둘 중 하나)

   • iWorx-214 + GSR-200 GSR amplifier

     • Set-up manual

   • iWorx-TA + iWire-B3G

     • Set-up manual

   • Pulse plethysmograph를 Channel 3 (IX214) or Channel A5 (IXTA)에 연결한다

     • 

2. USB 포트가 있는 PC or Mac

   • 

기록 소프트웨어 설치 & 실행

1. LabScribe 다운로드: Windows 용 (Vista~Win10) / macOS 용 (10.13 이상)

2. 설치 안내 동영상: Windows / macOS

3. (Windows만 해당) 설치 후 "iWorx drivers were not installed!" 메세지가 뜨면 다음 추가 단계를 진행한다.

   • 

   1. iWorx 214를 컴퓨터에 USB 케이블로 연결한다.
   2. 화면 좌측 아래 검색창에서 "장치"를 검색하여 "장치 관리자"를 실행한다.
      • 또는, 화측 아래 Windows 아이콘에서 우클릭하여 "장치 관리자"를 실행한다.
   3. 리스트 중 "알 수 없는 장치"를 선택해서 드라이버 설치를 시도한다.

      • "드라이버의 위치를 알고 있다"를 선택한 후 "C:₩Program Files₩iWorx₩LabScribe₩drivers" 이 위치를 지정한다.

   4. 드라이버를 새로 다운 받아야 한다면 여기서 받아 압축 푼다

4. iWorx214가 연결된 상태로 LabScribe을 실행하면 iWorx214가 자동으로 인식된다.

   • 

   • 처음 실행시 ➔ Teaching Configuration ➔ English ➔ iwx214 선택
     • iwx214를 선택할 수 없으면 위 driver 수동 설치 과정을 수행한다.

   • 기본 사용법: YouTube

   • 기타 일반적인 사용법: https://www.iworx.com/teaching-landing/teaching-videos/

5. GSR 실습용 pre-setting 불러오기
   1. 메뉴 ➔ Settings ➔ Human Psychophysiology ➔ GSR-Investigation 선택
   2. 메뉴 ➔ Settings 선택했을 때 pre-settings 리스트가 안 보이는 경우,

      • 실습용 Pre-Setting 다운받고 압축 풀기

      • Load Group을 선택 후,

      • 방금 압축 풀은 폴더에서 SNUSD_Physiol02 ➔ MySettingsGroup.iwxgrp 선택 후

      • 메뉴 ➔ Settings ➔ Human Psychophysiology ➔ GSR-Investigation 선택

Calibration

1. GSR-200은 5 µS를 1 Volt로 변환합니다. 실험실 환경에서 기록한 base값을 0으로 잡아줍시다.

2. GSR 전극이 다른 물체에 닿지 않도록 테이블 위에 올려놓고,

3. LabScribe에서 [Record] 버튼을 눌러 1분간 기록하고 [Stop]을 누르세요.

4. GSR channel의 왼쪽 화살표를 눌러서 Channel Menu를 부른 후,
5. [Units] - [Set Offset] 을 차례로 눌러 offset을 0으로 맞추고 두번째 "Apply to all blocks"를 체크하세요.
6. [OK]를 눌러 Calibration을 마무리 합니다.

   • 

GSR 실습 과제

Tonic SCL과 Habituation

목표: 피험자의 평상시 Skin Conductance Level(SCL)를 기록하고, 피험자를 실험 환경에 적응(Habituation) 시킨다.

1. 피험자의 손을 비누로 씻어 유분을 없앤다. Alcohol 소독은 피부를 건조 시켜서 좋지 않다.

2. 피험자를 컴퓨터 모니터를 등지고 앉게 한 후, GSR 전극을 연결한다. 손가락 끝마디에 벨크로로 붙히되, 인접하지 않은 손가락(예:둘째&네째)을 이용한다.

3. 피험자는 손을 편안한 자세로 놓고, 기록 중 손을 움직이지 않도록 한다.
4. [Mark] 버튼 우측 공간에 "Tonic SCL" 이라고 쓰고, [Mark] 버튼을 누른다.
5. [Record] 버튼을 눌러 1분간 피험자의 평상시 SCL를 기록한다.
6. 위 과정을 반복하되, "Q1"이라고 [Mark]하면서 "이름이 OOO입니까?"(OOO는 실제 이름)라고 물어보고 피험자는 "예"라고 답을 한다.
7. 문답 도중 SCL의 변화가 없는 것을 3번 연속으로 관찰하면 habituation이 완료된 것으로 판단한다.

Data Analysis

1. 피험자의 tonic SCL을 기록한 1분간의 데이타를 화면에 띄운다.
2. 커서를 1분의 시작과 끝에 위치 시킨 후, 우측 상단의 Mean 값을 tonic SCL 값으로 기록한다.

3. 1분 동안에 +0.05 µS보다 큰 변화가 관찰되면 그 횟수를 Spontaneous Skin Response 값으로 기록한다.

4. Habituation이 완료되기 까지 시도한 질문의 횟수를 Habituation Score로 기록한다 (보통 2~8 사이).

중립적 질문에 대한 반응

목표: 중립적인 질문에 대한 피험자의 Skin Conductance Level(SCL) 변화와 변화의 속도를 기록한다.

• 

• Tonic SCL 기록과 Habituation이 끝난 피험자에게 다시 전극을 설치 후, 중립적 질문을 던진다.
• 중립적 질문의 예시는 아래 표와 같다. 질문은 추가하거나 변경할 수 있지만, 감정적인 동요를 일으키지 말아야 하고, 예/아니오로 답할 수 있어야 한다.
• 각 질문을 할 때마다 질문 번호를 [Mark] 기록 해두고, 전 질문에 대한 SCL이 baseline으로 돌아온 후 다음 질문을 진행한다.
• 모든 질문을 완료 한 후, 각 질문에 해당하는 SCL을 화면에 띄우고, 커서1은 질문을 시작한 곳에, 커서2는 peak value에 위치 시킨 후 다음을 조사한다.
  • Baseline SCL: 커서1의 SCL 값
  • Peak Response SCL: 커서2의 SCL 값
  • ∆SCL: 커서1과 커서1의 SCL 차이 값
  • Peak Response Rise Time: 커서1과 커서2의 시간 차

감정적 질문에 대한 반응

목표: 중립적인 질문과 감정적인 질문에 대한 피험자의 Skin Conductance Level(SCL) 변화와 변화의 속도를 기록한다.

• 

• 위 실험과 동일하게 진행하되, 7개의 새로운 neutral question과 3개의 emotional question을 준비한다.
• 이 질문은 피험자가 모르게 준비하고, 만약 알게 되더라도 순서를 섞어서 진행한다. 단, 1번 질문은 중립적 질문으로 시작한다.

• 중립적인 질문과 감정적인 질문에 대한 GSR 반응의 차이를 Student's t-test로 검정한다.

거짓 대답과 GSR 반응

목표: GSR으로 거짓말을 구분할 수 있는지 테스트

1. 위 실험에 참여하지 않은 새로운 피험자의 손을 씻고, Habituation까지 완료한다.
2. 피험자에게 10개의 질문을 알려주고, 피험자는 그 중 거짓으로 대답할 3개의 질문을 선택한다. 선택한 질문은 혼자만 알고 있는다.
3. 10개의 질문을 물어보며 SCL을 기록하고, 완료 후 피험자는 거짓으로 대답한 3개의 질문을 공개한다.

4. 진실과 거짓을 대답할 때 GSR 반응의 차이가 있는지 Student's t-test로 검정한다.

정리 & 보고서

정리: iworx 장비는 조별 책상에 그대로 두세요.

보고서 제출시 raw data 같이 제출하세요.

• 보고서 파일은 pdf 형식으로 파일이름은 N조-GSR.pdf 형식으로 통일
• raw 데이터는 파일 이름 N조-GSR-실험조건.iwxdata 형식으로 통일해서 압축파일(N조-GSR.zip)로 제출

• 제출방법: SNU eTL에 업로드