KR20210146459A - 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법 - Google Patents

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KR20210146459A
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아델 블라디미로비치 아디아튤린
안나 알레크산드로브나 나우모바
이고르 이브젠예비치 세로브
크세니야 미크해이로브나 콜코바
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조인트 스탁 컴퍼니 <<뉴로트렌드>>
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Abstract

본 발명을 멀티미디어 신호의 기억 유지 확률 측정 방법이다. 10-20 전극 배치법과 귓불 또는 유양골기 부위에 부착하는 기준전극을 사용하려고 하면 10-20 국제 전극 배치법에 따라 실험 대상자 머리 표면의 C3, С4, Т3, Т4, Р3 부위에 전극을 부착한다. 실험 대상자에게 멀티미디어 신호를 송신한 후 두뇌 활동 상황을 측정한 결과를 분석하며, C3 (Э)전극에 대한 유도 엔트로피, 30 ~ 45 Hz 의 T3·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K1), 4 ~ 8 Hz 의 C4·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K2), 8 ~ 13 Hz의 P3·F4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K3) 등의 값을 측정한 후, Э에 대한 기억 유지 확률의 가중계수 (КЭ)를 설정하고 K1에 대한 가중계수 (KЗ1), K2에 대한 가중계수 (KЗ2), K3에 대한 가중계수 (KЗ3)를 설정한 다음, 멀티미디어 신호를 위해 일정한 Э, К1, К2, К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구함으로써 기억 유지 확률을 측정하는 방식이다.

Description

멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법
본 기계는 광고 동영상 등 다양한 종류의 멀티미디어 신호가 사용자에게 주는 영향을 객관적·정량적으로 측정하는 수단으로서, 교육 매뉴얼 제작과 광고 실행, 동영상 장면 인식 및 기억 유지 확률 측정 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 것이다.
시지각, 청지각의 특징을 이용하여 영상에 대한 기억 유지 확률을 측정할 수 있는 방법 (CN103500184 참조, 일자: 2013.09.13)이 있으며, 동영상에 대한 기억 유지 확률을 측정하는 데 사용하고 또 광고 및 뉴스 업계에서 적용할 수 있는 것이다.
또 가시성 엔트로피 및 객체 집합의 특정에 의해 그림에 대한 기억 유지 확률을 측정할 수 있는 방법 (CN102855630 참조, 일자: 2012.08.21)도 있다.
전술한 방법의 심각한 단점은 측정하는 기억 유지 수치는 실험 대상자 (사용자)가 기억하고자 하는 실험 대상 정보 재생 또는 인식과 직접 관련이 없다는 점이다.
본 발명 실시 과정에서 이루는 기술적 성과는 기억 유지 확률 측정 등 멀티미디어 신호가 사용자에게 주는 영향 측정에 관한 작업률 감소이며, 그에 따른 신속한 기억 유지력 및/또는 확실한 검출 및/또는 인식 등을 필요로 하는 실험 대상을 포함하는 자료 준비 또는 수정 과정 가속화이다. 또 다른 기술적 성과는 기억 확률을 객관적이고 보편적이며 정량적으로 평가할 수 있다는 것이다.
발명 실시를 시작하게 된 계기는 사람이 보고 들은 것들을 기억해내는 것은 특정한 기간 내에만 가능한 것이며, 실험 대상자들은 실험 과정에서 보거나 들은 것을 기억해내려고 애쓰느니 차라리 그것을 미처 기억하지 못 한다고 답하는 것이 낫다는 생각이 든다는 사실 때문이었다. 그러나 실험을 실시한 결과, 기억해낼지도 모르는 것과 전혀 기억해내지 못할 것에 대한 실험 대상자의 반응은 1차 실험 때에도 달랐다는 것이다.
실시 방법 중 하나에 의하면 10-20 전극 배치법과 귓불 또는 유양골기 부위에 부착하는 기준전극을 사용하려고 하면 10-20 국제 전극 배치법에 따라 실험 대상자 머리 표면의 C3, С4, Т3, Т4, Р3 부위에 전극을 부착한다. 실험 대상자에게 멀티미디어 신호를 송신한 후 두뇌 활동 상황을 측정한 결과를 분석하며, C3 (Э)전극에 대한 유도 엔트로피 (lead entropy), 30 ~ 45 Hz의 T3·T4 전극 결맞음 (coherence)에 해당하는 유도 결맞음 (K1), 4 ~ 8 Hz의 C4·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K2), 8 ~ 13 Hz의 P3·F4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K3) 등의 값을 측정한 후, Э에 대한 기억 유지 확률의 가중계수 (КЭ)를 설정하고 K1에 대해 가중계수 (KЗ1), K2에 대해 가중계수 (KЗ2), K3에 대해 가중계수 (KЗ3)를 설정한 다음, 멀티미디어 신호를 위해 일정한 Э, К1, К2, К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ2*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구함으로써 기억 유지 확률을 측정하는 방식이다.
또 다른 실현 방법에 따르면 기억 유지 확률을 정한 완벽한 멀티미디어 신호를 위해 일정한 Э, К1, К2 и К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ2*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구함으로써 기본 기억 유지 확률을 측정한다. 그 후, 기본 기억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 높은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 높으며, 기본 이억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 낮은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 낮다는 결론에 이른다.
실험 실시 과정에서 멀티미디어 신호가 여러 명의 사용자에게 송신하며, 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 신호를 기억해둔 사용자의 수와 기억해두거나 기억해두지 못한 총 사용자의 수의 차이를 측정함으로써 계산할 수 있다.
멀티미디어 신호로는 광고 동영상을 선택할 수 있으며 완벽한 멀티미디어 신호로도 광고 동영상도 이용할 수 있다.
КЗ1 < КЗ3 < КЗ2 < КЭ 식으로 설정을 한다.
또 КЗ1 = 0.5±30%, КЗ3 = 1±30%, КЗ2 = 2±30%, КЭ = 4±30% 식으로 설정을 한다.
ЗБ=2.102에 대해 50%의 멀티미디어 기억 유지 확률을 정한다.
멀티미디어 신호 기억 유지 확률 (P)은 Р=1/(1+exp(2.102-КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)의 공식을 통해 계산하며, exp는 지수함수이다.
멀티미디어 신호는 부차적 멀티미디어 신호를 포함한 일련의 신호 사이에서 송신할 수 있으며, 그럴 경우 이러한 신호 앞 및 뒤에 부차적 멀티미디어 신호를 포함시킨다.
실험 실시 과정에서 부차적 멀티미디어 신호와 부차적 멀티미디어 신호 및 멀티미디어 신호 사이의 시간 간격을 지정할 수 있다.
시간 간격은 실험과 관련 없는 신호로 채워질 수 있다.
기억 유지 확률 측정 과정에서 실험 대상자의 자발적 행동으로 인한 왜율을 뇌전도에서 제외하지 않는다.
카메라 감시 시스템을 이용하여 실험 대상자의 눈꺼풀 위치를 감시하며, 2초 이상 동안 눈을 감은 실험 대상자의 눈꺼풀 감시 결과를 뇌전도에서 제외한다.
부차적 멀티미디어 신호를 대상으로 하는 실험 과정에서 적어도 10명의 대상자에게 송신하여 평균 기본 기억 유지 확률을 계산하며, 평균 기본 기억 유지 확률 및 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률 간의 차이는 평균 기본 기억 유지 확률 기준으로 20% 이상으로 나면 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률이 신뢰할 만하지 않은 것으로 여겨진다.
본 발명의 추가 목적 및 특징, 이점 등은 도면 참고를 첨부한 이하 발명 실시 설면서를 보면 알 수 있다.
도1은 본 발명 실시 계획안의 예시도,
도2는 10-20 국제 전극 배치법에 의한 전극 배치법을 나타내는 예시도,
도3은 상기 전극 배치법 시행 순서도의 예시도,
도4는 전극 홀더 변형의 예시도,
도5는 사용자 장비 등 본 발명 실시 계획안의 예시도,
도6은 일반용 컴퓨터 시스템의 예시도.
본 발명의 목적 및 특징, 그 목적 및 특징 달성 방법 등은 발명 실시 계획안의 예시도를 참고로 하여 설명한다. 다만 본 발명은 이하 실시 계획안의 예시도를 넘어 다양한 방법으로 실시할 수 있다.
본 설명서의 '구성요소', '시스템', '모듈', '요소', '부분' (특히 '내장 부분'), '블록' 등의 용어는 컴퓨터와 관련된 장치 같은 커퓨터의 부분을 의미하며, 이러한 부분으로는 기기, 도구, 프로세서, 마이크로 프로세서, 인쇄 회로 기판 등 장치 같은 하드웨어를 사용할 수도 있고, 프로그램 코드, 컴파일된 애플리케이션, 소프트웨어 모듈 등 소프트웨어 또는 펌웨어도 사용할 수 있다. 예를 들어, 구성 요소이라는 것은 프로세서에서 실행되는 프로세스, 프로세서, 실행되는 파일, 프로그램, 기능, 수단, 라이브러리, 서브 프로그램 및/또는 마이크로 컴퓨터, 컴퓨터 같은 컴퓨팅 장치, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합 등을 의미할 수 있다. 예를 들어, 서버, 특히 중앙 서버에서 실행 중인 애플리케이션은 요소 또는 모듈 형태로 사용할 수 있는 것처럼 서버 자체도 요소 또는 모듈 형태로 사용할 수 있다는 것이다. 적어도 요소 한 개가 프로세스 내부에 있을 수 있다. 구성 요소는 컴퓨터 등 하나의 컴퓨팅 장치 또는 두 대 이상의 컴퓨팅 장치에 배치할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 (즉, 구성 요소)으로는 서버 구성요소 (즉, 서버 부분) 또는 클라이언트 구성요소 (즉, 클라이언트 부분)를 사용할 수 있다. 클라이언트 구성요소는 적어도 컴퓨팅 장치 한 대에 배치되며, 서버 구성요소는 클라이언트 구성요소가 배치된 컴퓨팅 장치 및/또는 구성요소·부분의 제어 및/또는 설정이 되는 다른 하나의 컴퓨팅 장치에 배치된다. 어떠한 경우에, 모듈로는 실행 파일 등 하나 파일 또는 파일 집합을 사용할 수 있다. 실행 파일은 동적 링크 라이브러리 (Dynamic Link Library; DLL) 파일 등 프로그램 라이브러리와 연결할 수 있으며, 또 애플리케이션 서비스 데이터, 애플리케이션 메타데이터, 애플리케이션 실행에 필요한 데이터 등을 포함한 하나 또는 여러 개의 파일과 연결할 수 있다. 또한 실행 파일은 서비스 지향 아키텍처 (Service-Oriented Architecture; SOA)에 기반한 애플리케이션 및 서비스, Representational State Transfer (REST) 소프트웨어 구조, 원격 프로시저 호출 (Remote Procedure Call; RPC) 등을 포함한 웹 서비스 같은 로컬 및/또는 원격 서비스와 연결할 수 있다.
도1은 본 발명 실시 계획안을 나타내는 예시도이다.
본 발명에 의한 도1의 계획안은 130 컴퓨터 같은 컴퓨팅 장치와 연결된 120 뇌파 검출용 장치와 130 컴퓨터와 연결된 105 대상자에게 멀티미디어 신호를 송신하는 110 화면을 사용한다. 멀티미디어 신호는 동영상, 음악, 텍스트 등을 포함할 수 있다. 멀티미디어 신호는 AVI, XVid, MP4, WMV, MKV 등의 포맷의 Full HD (1920x1080) 동영상 등 파일에 저장된 신호일 수 있다. 원래 송신되는 모든 신호의 음질, 소음도 및 길이는 똑같이 설정한다. 110 화면의 프레임률은 40 ~ 150 Hz이며 응답 시간은 7 밀리 초이다. 130 컴퓨터 같은 컴퓨팅 장치와 110 화면은 모노블록 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰 등 하나의 기기로 만들 수 있다.
뇌파 검출용 장치, 즉 뇌의 전기적 활동 상황을 측정하는 장치(120)는 105 사용자의 뇌파를 검사하는 데 사용된다. 110 화면은 멀티미디어 신호 등 객체를 표시하는 데 사용된다. 105 사용자에게는 몇개의 멀티미디어 신호를 송신하는 경우가 있다.
도1의 계획안이 115 전극을 포함하여 이용하며, 115 전극은 전위를 아날로그 신호 처리 블록에 전송하기 위해 사용자 두피에 밀착될 수 있도록 설계되어 있다. 전극은 홀더를 이용하여 사용자 머리 표면에 부착할 수 있다. 본 발명의 전극은 10-20 국제 전극 배치법에 따라 배치하기에, 본 발명의 설명서 및 계획안이 20 전극 배치법 용어를 많이 사용하나, 발명 계획안의 특징을 해석할 때는 어떠한 경우에 10-20 전극 배치법에 따라 전극을 정확히 배치할 수 없으며 전극은 10-20 전극 배치법에 따른 부위에 중심이 있는 반지름이 2 ~ 7 mm 크기의 원형에 배치하는 경우가 있다. 10-20 전극 배치법에 따른 상세한 전극 배치는 도2를 보면 알 수 있다. 본 발명 실시를 위해서는 전극을 서로 별도로 부착할 수 있으며, 전극이 내장된 수영장 모자, 헬멧 등 본 발명 실시에 필요한 전극을 부착할 만한 단단하거나 탄력 있는 복합적인 홀더를 사용할 수 있다. 전극 홀더의 예시도는 도4를 보면 알 수 있다. 전극은 서로 가깝게 배치하고 아날로그 신호 처리 블록과 도체로 연결할 수 있으며, 아날로그 신호 처리 블록은 일정한 시간 간격으로 아날로그 신호를 디지털화하는 사전에 일정한 알고리즘에 의해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. 아날로그 신호 처리 블록의 디지털 신호는 유선 인터페이스 또는 무선 통신 장치를 이용하여 130 컴퓨터로 전송할 수 있다.
130 휴대용 또는 데스크톱 컴퓨터와 같은 컴퓨팅 장치는 검사 결과를 토대로 두뇌 활동을 분석하는 데 사용한다. 분석은 데이터 처리 및 분석 모듈 (523, 도5)을 이용하여 실시한다. 분석을 하는 데는 뇌전도와 최소 하나 이상의 멀티미디어 신호의 매개변수 데이터를 사용한다. 멀티미디어 신호는 멀티미디어 신호 생성 모듈 (513, 도5)에 의해 생성된다. 멀티미디어 신호 생성 모듈은 멀티미디어 신호를 110 화면에서 표시하는 데이터를 일정한 기간으로 생성한다. 신호 발생 및 중단 시간은 등 생성되는 멀티미디어 신호의 특징 또는 매개변수는 멀티미디어 신호 생성 모듈 (513, 도5)에 의해 자동으로 정해진다. 신호의 매개변수는 인공 지능 등 기계 학습 (머신러닝)을 통해서도 정할 수 있다. 신호의 발생 및 중단 시간 등 생성되는 멀티미디어 신호의 특징 또는 매개변수는 멀티미디어 신호 생성 모듈 (513, 도5)을 통해 정할 수 있다.
120 뇌파 검출용 장치, 즉 뇌파계에는 사용자의 머리 표면에 전위 검출기를 부착할 수 있도록 하는 홀더가 내장되어 있기에, 뇌의 전기적 활동 상황을 검사하도록 한다. 전위를 최소 1초에 125 번 이상의 빈도로 검출하는 장치가 있는 것이 바람직하다. 이러한 장치는 데이터 처리·분석 모듈 (523, 도5) 및/또는 120 뇌파 검출용 장치에 내장할 수 있는 신호 처리 모듈을 이용하여 사용자가 화면에서 표시되는 멀티미디어 신호 등 객체에 주의를 집중할 때의 뇌전도의 변화를 검출할 수 있다.
120 뇌파 검출용 장치 및/또는 130 컴퓨터에 내장된 인공 지능 구성을 실현하는 처리 및 분석 요소를 이용하여 본 발명에 의해 검출 데이터 처리 및 해석흘 할 수 있다. 인공 지능 기술 등 상기와 같은 처리 및 분석 요소로는 데이터 처리·분석 모듈 (523, 도5) 또는 120 뇌파 검출용 장치와 연결된 130 컴퓨터의 모듈을 이용할 수 있다. 데이터 처리 및 분석 모듈 (523, 도5) 또는 모듈의 부분은 120 뇌파 검출용 장치에 내장할 수 있다.
도1에 나타나는 계획안은 사용자가 집중하는 멀티미디어 신호를 사용자에게 송신할 때 뇌 활동의 전기적 매개변수를 변경할 수 있다는 뇌의 특징을 활용하는 알고리즘을 포함한다. 이러한 뇌 활동의 전기적 매개변수 변경은 120 뇌파 검출용 장치로 검출된다.
도1가 보여주는 계획안은 105 사용자의 뇌 활동에 각각 영향을 주는 특징을 가진 멀티미디어 신호를 110 화면에서 표시하도록 한다.
검출하는 뇌 활동 상태의 자료는 데이터 처리 및 분석 모듈 (523, 도5) 등 최소 130 컴퓨터의 하나 이상의 모듈 또는 최소 120 뇌파 검출용 장치의 하나 이상의 모듈을 이용하여 전체적 또는 부분적으로 처리할 수 있다. 120 뇌파 검출용 장치의 모듈을 이용할 경우, 최소 하나 이상의 프로세서, 마이크로프로세서 그리고 제어기, 마이크로 제어기 등의 사용을 지원하며 자료를 처리할 수 있는 장치를 이용해야 한다.
도2는 10-20 국제 전극 배치법에 따른 전극 배치법을 나타낸다.
10-20 전극 배치법은 두부의 앞-뒤 혹은 좌-우 전체 거리를 측정한 다음, 전극 배치점을 정하기 위해 전극 간의 거리를 퍼센트로 측정한는 방법이다. 그렇게 하기위해서 다음과 같은 것을 한다:
1) 비근부 (nasion) 및 후두극 (inion) 간의 거리를 측정한다. 측정한 거리의 10% 간격을 두고 후두극 위쪽 Oz, O1, O2 위치에 후두부 전극을 배치한다. O1, O2 전극을 기준으로 앞에서 20% 간격을 두고 Pz, P3, P4 위치에 두정부 전극을 배치하고 또 20% 간격을 두고 Cz, C3, C4 위치에 중심부 전극을 배치하며, 또 20% 간격을 두고 Fz, F3, F4 위치에 전두부 전극을 배치한다. Fp1, Fp2 전두극은 비근부를 기준으로 10%, F3, F4 전두부 전극을 기준으로 20% 간격을 두고 위쪽에 배치한다. Fp1, Fp2 전두극과 경도선 간의 교차점에 Fpz 전극을 배치한다,
2) 그 다음, 이주 (耳珠) 위의 구멍을 기준으로 비근부 (nasion) 및 후두극 (inion) 간의 거리의 중간 라인을 기준으로 양쪽 귓불 간의 거리를 측정한다. 10% 간격을 두고 위쪽 T3, T4 위치에 측두부 전극을 대칭적으로 배치하며, 측두부 전극을 기준으로 위쪽으로 20% 간격을 두고 C3, C4 중심부 전극을 배치한다.
3) 이미 정한 Fpz, T3, Oz, T4 점을 따라 줄자를 붙이고 머리 둘레를 측정한다. 100%로는 측정한 거리의 반을 정하므로 Fp1, Fp2 전극의 배치 위치를 측정하기 위해서는 Fpz 점을 기준으로 좌우로 10% 간격을 두며, O1, O2 전극의 배치 위치를 측정하기 위해서는 Oz 점을 기준으로 좌우로 10% 간격을 둔다. 또 이 라인에 있는 배치하는 전극은 다음과 같다:
- Fp1 및 Fp2 점을 기준으로 뒤쪽으로, T3 및 T4 점으로 기준으로 앞쪽으로 20% 간격을 두고 배치하는 F7, F8 전극,
- T3 및 T4 점으로 기준으로 뒤쪽으로, O1 및 O2 점으로 기준으로 앞쪽으로 20% 간격을 두고 배치하는 T5, T6 전극.
중간 줄자를 따라 전두부 전극 (Fz), 중심부 전극 (Cz), 두정부 전극 (Pz) 등 양측 전극을 배치한다.
기준 전극으로는 사용자의 귓불 또는 유양골기에 부착한 전극을 사용한다. 유도법이란 활성전극과 똑같은 머리 표면의 귓불에 부착한 기준전극과 활성전극 사이의 전위차를 기록함을 의미한다.
도3은 상기 전극 배치법 시행 순서의 예시도를 나타낸다.
본 방법은 측정 결과를 정리할 수 있도록 한다.
10-20 전극 배치법에 따라 105 사용자의 귓불 또는 유양골기에 부착한 기준전극을 이용하는 314 단계에 이르러서는 사용자 머리 표면 C3, С4, Т3, Т4, Р3, F4 위치에 전극을 배치한다.
멀티미디어 신호를 사용자에게 송신하기 전에 사용자는 성명, 성별, 왼손잡이·오른손잡이 여부, 시력이 좋은 눈, 연령, 교육수준, 직업, 결혼 여부, 가구 구성, 재정 상태, 실험 과정에서 송신할 물품 또는 산품의 소비 빈도 등의 내용을 담은 설문지를 작성한다.
또한 사용자는 본 실험에 영향을 줄 수 있는 건강특성 또는 현재 건강상태 등을 알려주도록 한다. 건강특성은 뇌 질환, 두부손상, 경련발작, 간질발작 등의 병 경험, 수면 부족, 실험 전날 또는 당일의 피로, 실험 전날 또는 당일의 높은 시경적·정서적 긴장, 실험 전날 또는 당일의 알코올 섭취 또는 향정신성 의약품 복용 사실, 실험 전날 또는 당일의 진한 차 또는 커피 섭취 사실 등이다.
110 화면이 사용되는 324 단계에서는 105 사용자에게 최소 하나 이상의 멀티미디러 신호를 송신하며 120 뇌파 검출용 장치 및/또는 130 컴퓨터와 연결된 상기와 같은 전극으로 사용자의 뇌 활동 상태를 분석한다. 멀티미디어 신호는 부차적 멀티미디어 신호를 포함한 일련의 신호 사이에서 송신하며, 이러한 신호 순서 앞 및 뒤에 부차적 멀티미디어 신호를 포함시킨다. 최소 한 명 이상의 사용자에게 최소 하나 이상의 멀티미디어 신호, 그리고 최소 둘 이상의 부차적 멀티미디어 신호를 송신하는 경우가 있다. 서로 다른 가격수준에 해당하는 상품의 멀티미디어 신호를 비교하려는 것은 아니라면 부차적 멀티미디어 신호 등 멀티미디어 신호는 상품의 가격수준과 일치해야 한다.예술 형식이 다른 창작품의 멀티미디어 신호를 비교하려는 것은 아니라면 부차적 멀티미디어 신호 등 멀티미디어 신호는 하나의 예술 형식에 해당하도록 해야 한다.
멀티미디어 신호 순서는 부차적 멀티미디어 신호 및 멀티미디어 신호 사이의 시간 간격을 지정하는 사례가 있다. 그럴 경우, 이러한 시간 간격을 실험과 관련 없는 신호로 채울 수 있다.
상기와 같은 멀티미디어 신호 순서는 그림이 떠 있는 하늘의 이미지 등 실험과 관련 없는 최소 하나 이상의 신호를 포함한다. 실험과 관련 없는 멀티미디어 신호는 편안한 상태일 때의 사용자 두뇌의 신경생리적 상태를 관측하고 그전에 송신한 멀티미디어 신호의 영향을 줄이는 데에 사용된다.
어떠한 경우, 전술한 멀티미디어 신호 순서의 맨 앞에는 실험 과정을 사용자에게 설명하는 신호가 포함된다. 이러한 설명은 '눈을 감으십시오', '눈을 뜨십시오', '화면을 보십시오' 등의 안내를 한다.
334 단계에서는 C3 (Э)전극에 대한 유도 엔트로피를 측정한다.
유도 엔트로피는 상대적 엔트로피 (최대량의 부분으로서의 엔트로피)로서 아래와 같이 측정할 수 있다:
Figure pct00001
N: X 확률변수의 결정되는 변수 총수.
H(x): 정보 엔트로피.
확률변수가 -∞에서 +∞이 되는 정보 엔트로피는 분산이 σ2일 때 가장 높은 엔트로피를 가지며 아래와 같은 엔트로피와 적당한 분포이기도 하다:
Figure pct00002
하나의 유도에 대한 기댓값 분포 엔트로피 측정 절차는 아래와 같다:
1) 왜곡 없는 뇌전도 부분의 최소한도 및 최대한도를 측정한다.
2) 대부분 경우 정점 사이의 왜율이 1.5 ~ 2 ㎶이므로 뇌전도의 진폭 분포 그래프 (히스토그램)에는 2㎶ 간격을 설정한다. 그리고 뇌전도의 진폭은 -1 ~ 1 ㎶ 내에 있으면 0으로 정해진다.
3) i의 기댓값 확률인 P(Xi)는 관련 그래프에 있는 상대 도수로 나타낸다.
344 단계에서는 30 ~ 45 Hz의 T3·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K1)의 값을 측정한다.
354 단계에서는 4 ~ 8 Hz의 C4·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K2)의 값을 측정한다.
364단계에서는 8 ~ 13 Hz의 P3·F4 전극의 유도 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K3)의 값을 측정한다.
374단계에서는 Э에 대한 기억 유지 확률의 가중계수 (КЭ)를 정한다.
384단계에서는 K1에 대한 가중계수 (KЗ1), K2에 대한 가중계수 (KЗ2), K3에 대한 가중계수 (KЗ3)를 정한다. КЗ1, КЗ3, КЗ2, КЭ를 КЗ1 < КЗ3 < КЗ2 < КЭ로 정하기도 한다. 그러므로 КЗ1 = 0.5±30%, КЗ3 = 1±30%, КЗ2 = 2±30%, КЭ = 4±30%식으로 설정을 한다.
394단계에서는 Э, К1, К2 и К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ2*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구함으로써 멀티미디어 신호의 기본 기억 유지 확률을 측정한다. 그 후, 기본 기억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 높은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 높으며, 기본 이억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 낮은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 낮다는 결론에 이른다.
멀티미디어 신호가 여러 명의 사용자에게 송신하며, 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 신호를 기억해둔 사용자의 수와 기억해두거나 기억해두지 못한 총 사용자의 수의 차이를 측정함으로써 계산한다.
완벽한 멀티미디어 신호로는 광고 동영상을 송신한다. ЗБ=2.102에 대해 멀티미디어 기억 유지 확률을 50%로 정한다.
멀티미디어 신호는 여러 명의 사용자에게 송신하며 Э, К1, К2, К3은 모든 사용자에게 정한Э, К1, К2, К3의 평균값으로 정한다.
기억 유지 확률 측정 과정에서 실험 사용자의 자발적 행동으로 인한 왜율을 뇌전도에서 제외하지 않는다. 사용자의 자발적 행동으로 인한 왜율은 눈깜빡일 경우가 있다.
적어도 10명의 대상자에게 송신하여 부차적 멀티미디어 신호의 평균 기본 기억 유지 확률을 계산하며, 평균 기본 기억 유지 확률 및 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률 간의 차이는 평균 기본 기억 유지 확률 기준으로 20% 이상으로 나면 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률이 신뢰할 만하지 않은 것으로 여겨진다.
카메라 감시 시스템을 이용하여 실험 대상자의 눈꺼풀 위치를 감시하며, 2초 이상 동안 눈을 감은 실험 대상자의 눈꺼풀 감시 결과를 뇌전도에서 제외한다.
측정 결과에 의한 확률 계산 함수는 연습 절차 결과로 이용되는 설문조사 등 기계 학습 (머신러닝)을 통해 얻을 수 있다.
기계 학습의 추가 매개변수로는 광고 선전 과정에서 이용하는 실험 대상인 동영상에 나오는 상품의 가격 상승률을 정할 수 있다.
기계 학습 결과보다 기억 유지 확률 측정에 대한 신뢰성 높은 결과는 Р=1/(1+exp(2 - КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)의 공식을 이용함으로 얻었다.
게다가 연구 과정에서 분석한 지수 (Э, К1, К2, К3) 중 하나만 다른 동영상들은 기억 유지 확률이 서로 달랐으며, 뇌전도를 검출한 다른 결과를 보면 알 수 있는 동영상에 대한 반응의 차이는 동영상의 기억 유지와 관련이 없다는 것을 알게 되었다.
Э 경우 10% 차이가 난 것은 확률이 55%에서 45%, К1경우 55%에서 50%로, К2 경우 55%에서 53%로, К3경우 55%에서 54%로 떨어졌기 때문이다. 다른 확률 범위 경우, 확률 변화의 절대값은 달랐으나, 대부분으로는 차이는 확률이 떨어졌기 때문에 났다는 것이다.
대상 고객 등 사용자들은 특정한 시장 부문에 속하는 상품 또는 서비스 등을 구매하거나 소비하는 사람의 무리이다. 대부분 대상 고객들은 사회 인구통계적, 지리적, 심리적, 소비적인 특성을 가진다.
광고 또는 홍보, 마케팅 또는 마케팅 연구, 자신의 전문 분야 상품 개발 또는 판매, 텔레비전, 라디오, 언론, 사회학, 심리학 및/또는 의료 관련 직업을 가진 응답자 및/또는 이러한 직업을 가진 가족 구성원이 있는 응답자, 뇌 질환, 두부손상, 경련발작, 간질발작 등의 병을 앓은 적 있는 응답자 및/또는 눈병을 앓고 있는 응답자는 대상 고객 반에서 제외시킨다.
도4는 전극 홀더 변형의 예시도.
120A 뇌파 검출용 장치로는 다전극 뇌파계를 사용할 수 있다. 뇌파계 등 120 뇌파 검출용 장치는 본 발명에 의한 105 사용자의 머리 표면 위에 115 전극을 고정시킬 수 있도록 하는 뉴로 헤드셋에 내장되어 이용되는 경우가 있다. 뇌파를 제대로 검출하기 위해 전극이 105 사용자의 머리 표면에 밀착하도록 115 전극의 위치를 변경하는 등 전극 홀더를 설정한다.
도5는 사용자 장비 등 본 발명 실시 계획안을 예시한다.
도5에서 볼 수 있는 사용자 장비는 한 명의 105 사용자, 130 컴퓨터, 115 전극과 연결된 120 뇌파 검출용 장치, 110 화면 등을 포함한다. 그러나, 사용자 장비나 시스템 부분은 최소 한 명의 사용자를 대상으로 하는 실험에서 사용할 수 있다. 사용자, 언급한 컴퓨터, 컴퓨팅 장치, 모듈, 전극, 화면 등의 수에 대한 제한은 없으며, 그 수는 컴퓨터 등 본 시스템의 장치 연결 속도, 인터넷 연결 상태, 본 장치의 데이터 처리 속도 등에 따라 다를 수 있다. 멀티미디어 신호를 송신하며 뇌파를 관찰한다.
513 멀티미디어 신호 생성 모듈은 105 사용자에게 110 화면에서 표시되는 최소 하나 이상의 멀티미디어 신호를 생성하는 데 사용된다. 멀티미디어 신호 및 신호 표시의 특징 그리고 송신하는 신호의 수, 신호 발생 및 중단 시간 등은 513 멀티미디어 신호 생성 모듈을 통해 설정한다. 상기와 같은 멀티미디어 신호 특징의 입력은 513 게계공이 신호 설정 모듈을 통해 할 수 있다. 신호 설정 모듈로는 130 컴퓨터 부분, 513 멀티미디어 신호 생성 모듈의 서브모듈을 사용할 수 있다. 513 멀티미디어 신호 생성 모듈은 523 데이터 처리 및 분석 모듈로 데이터를 전송하도록 할 수 있다. 전송하는 데이터는 생성되는 멀티미디어 신호의 매개변수 및 특징일 수 있다.
115 전극이 부착된 120 뇌파 검출용 장치는 105 사용자의 뇌 활동을 관찰하기 위해 뇌파를 검출하는 데 사용된다. 검출된 뇌전도는 유선 및/또는 무선 통신기기를 통해 130 컴퓨터의 523 데이터 처리 및 분석 모듈로 전송된다. 뇌전도는 523 데이터 처리 및 분석 모듈로 전송하기 전에 120 뇌파 검출용 장치 또는 120 뇌파 검출용 장치의 전처리 모듈 등으로 처리할 수 있다. 상기와 같은 전처리는 120 뇌파 검출용 장치로 검출하는 하나의 신호를 여러 신호로 분할하거나 여러 개의 신호 중에 하나를 선택하거나 왜율을 정상화하거나 최소화하는 등 다양한 처리를 포함한다. 이러한 전처리는 130 컴퓨터의 523 데이터 처리·분석 모듈 및/또는 전처리 모듈을 통해 할 수 있다.
120 뇌파 검출용 장치 등을 통해 523 데이터 처리·분석 모듈로 전송한 데이터는 본 모율에 의해 분석 및/또는 처리된다.
523 데이터 처리·분석 모듈을 통해 본 발명에 의해 멀티미디어 신호의 기억 유지 확률을 측정하는 경우가 있다.
130 컴퓨터로 전송되는 데이터, 그리고 523 데이터 처리·분석 모듈 데이터는 데이터 웨어하우스 같은 데이터 저장 장치의 130 컴퓨터 데이터베이스에서 저장될 수 있다. 본 데이터베이스로는 계층형, 객체 지향형, 문서 지향형, 객체 관계형, 관계형, 망형 및/또는 실행형 데이터베이스를 사용할 수 있으며, 사용하는 데이터베이스는 중앙 집중형, 분산형, 이질형 분산, 동질형 분산, 분할형, 관리형, 시계열, 공간, 시공간, 라운드 로빈, 최대형 등의 데이터베이스 관리 방법을 활용할 수 있다. 또한 데이터베이스 관리, 생성, 사용 등을 하는 데는 다양한 관리 시스템을 활용할 수 있다. 언급한 데이터 웨어하우스로는 랜덤 액세스 메모리/램 (Random Access Memory; RAM) 같은 일시적인 데이터 저장 장치, 프로그래밍 가능한 고정 기억 장치/롬 (Read-Only Memory; ROM) 같은 고정 데이터 웨어하우스를 사용할 수 있다. 이러한 데이터는 최소 하나 이상의 파일에 저장할 수 있으며, 또 다른 기존 또는 장래의 데이터 저장 포맷으로 저장할 수 있다.
도620 컴퓨터 또는 서버, 휴대용 컴퓨팅 장치, 본 시스템의 모듈 같은 다용도 컴퓨팅 장치를 포함한 일반용 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 다용도 컴퓨팅 장치는 21 프로세서, 22 시스템 메모리, 23 시스템 버스 등을 포함하며 사용자, 기계공의 단말 장치로 사용될 수 있다.
23 시스템 버스로는 메모리 버스, 메모리 제어기, 외부 (주변) 버스, 내부 (로컬) 버스 등 다양한 형태의 버스를 이용할 수 있다. 22 시스템 메모리는 24 고정 기억 장치 (ROM) 및 25 랜덤 액세스 메모리 (RAM)을 포함한다. 24 고정 기억 장치에는 26 기본 입력/출력 시스템인 바이오스 (Basic Input/Output System; BIOS) 저장된다. 바이오스는 사용자가 20 컴퓨터를 켜면 컴퓨터 요소 사이의 데이터의 흐름을 관리하는 서브 프로그램으로 구성되어 있다.
20 컴퓨터에는 하드 디스크 (Hard disk)의 데이터 판독 및 기록을 하는 27 하드 디스크 드라이브 (Hard disk drive; HDD), 29 이동 플로피 디스크 (Floppy disc)의 데이터 판독 및 기록을 하는 28 플로피 디스크 드라이브 (Floppy disk drive; FDD), 31 이동 광 디스크 (Optical Disc; OD)의 데이터 판독 및 기록을 하는 30 광학 디스크 드라이브 (Optical Disc Drive; ODD)가 내장될 수 있다. 27 하드 디스크 드라이브, 28 플로피 디스크 드라이브, 30 광학 디스크 드라이브는 각각 32 하드 디스크 드라이브 인터페이스, 33 플로피 디스크 드라이브 인터페이스, 34 광학 디스크 드라이브 인터페이스를 통해 23 시스템 버스와 연결된다. 각가 드라이브 및 컴퓨터가 판독 가능한 드라이브의 장치는 설명 데이터, 소프트웨어 모듈, 데이터 구조 등 20 컴퓨터가 판독하는 데이터를 저장하도록 한다.
전술한 일반 구성은 하드 디스크, 29 이동 플로피 디스크, 31 이동 광 디스크를 사용하나, 전문가는 콤팩트 카세트, USB 플래시 드라이브, 디지털 비디오 디스크 (DVD), 베르누이 상자, 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 고정 기억 장치 (ROM) 등 데이터를 저장할 만한 컴퓨터가 판독 가능한 다른 형태의 장치도 사용할 수 있다는 점을 고려하면 된다.
35 운영 체제를 포함한 다양한 형태의 소프트웨어 모듈은 하드 디스크, 29 플로피 디스크, 31 광 디스크, 24 고정 기억 장치 (ROM), 25 랜덤 액세스 메모리 (RAM)에서 저장할 수 있다. 20 컴퓨터는 35 운영 체제와 연결되거나 35 운영 체제에 내장된 36 파일 시스템, 최소 하나 이상의 37 프로그램 애플리케이션, 38 다른 소프트웨어 모듈, 39 프로그램 데이터를 포함한다. 사용자는 40 키보드와 42 위치 지정 도구 같은 컴퓨팅 장치를 이용하여 20 컴퓨터에 명령 및 데이터를 입력할 수 있다. 다른 컴퓨팅 장치는 마이크, 조이스틱, 게임패드, 위성 안테나, 스캐너 등을 포함할 수 있다.
본 컴퓨팅 장치는 시스템 버스와 연결된 46 직력 포트 인터페이스로 21 프로세서와 연결하나, 병렬 포트, 게임 포트, 범용 직렬 버스 (Universal Serial Bus; USB) 등 다른 형태의 인터페이스로도 연결할 수 있다. 47 화면 또는 다른 형태의 시각적 표시 장치도 48 그래픽 어댑터 등의 인터페이스로23 시스템 버스와 연결한다. 개인용 컴퓨터 (PC)는 47 화면 외에 스피커, 프린터 같은 다른 주변 출력 장치 (도면에 없음)를 포함할 수 있다.
20 컴퓨터는 하나 또는 여러 대의 49 컴퓨터와의 논리 연결로 네트워크 환경에서 작동할 수 있다. 하나 또는 여러 대의 49 원격 데스크탑으로는 서버, 라우터 (공유기), 네트워크 컴퓨터, 피어 투 피어 네트워크 장치, 네트워크 노드 등을 사용할 수 있으며, 도면에 50 데이터 저장 장치만 되어 있으나, 49 원격 데스크탑은 상기와 같은 20 컴퓨터의 요소도 부분적으로 또는 전체적으로 포함할 수 있다. 논리 연결은 51 근거리 통신망 (LAN) 및 52 광역 통신망 (WAN)을 포함한다. 이러한 네트워크 환경은 주로 기관, 회사 네트워크, 인터넷 등에서 활용된다.
근거리 통신망 환경에서 사용하는 20 컴퓨터는 53 어댑터 또는 네트워크 인터페이스로 51 근거리 통신망과 연결된다. 광역 통신망 환경에서 사용하는 20 컴퓨터는 54 모뎀 같은 장치로 인터넷 등 52 광역 통신망과 연결된다.
내장형 또는 외장형 54 모뎀은 46 직력 포트 인터페이스로 23 시스템 버스와 연결된다. 네트워크 환경에서는 20 컴퓨터에 관한 소프트웨어 모듈 또는 소프트웨어 모듈의 부분을 원격 데이터 저장 장치에서 저장할 수 있다. 전술한 네트워크 연결 형태가 전형적이므로 여러 컴퓨터 간에 연결을 설정하는 데는 다른 수단을 사용할 수 있다는 점을 고려해야 한다.
결론적으로는 전술한 내용은 단순한 예에 불과하며, 공식을 이용하여 정한 본 발명의 사용 범위를 한정하지 않는다는 사실을 지적해야 한다. 이러한 분야 전문가는 본 발명을 다른 방식으로 사용할 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

Claims (14)

10-20 전극 배치법과 귓불 또는 유양골기 부위에 부착하는 기준전극을 사용하려고 하면 10-20 국제 전극 배치법에 따라 실험 대상자 머리 표면의 C3, С4, Т3, Т4, Р3 부위에 전극을 부착하고, 실험 대상자에게 멀티미디어 신호를 송신한 후 두뇌 활동 상황을 측정한 결과를 분석하며, C3 (Э)전극에 대한 유도 엔트로피, 30 ~ 45 Hz의 T3·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K1), 4 ~ 8 Hz의 C4·T4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K2), 8 ~ 13 Hz의 P3·F4 전극 결맞음에 해당하는 유도 결맞음 (K3) 등의 값을 측정한 후, Э에 대한 기억 유지 확률의 가중계수 (КЭ)를 설정하고 K1에 대한 가중계수 (KЗ1), K2에 대한 가중계수 (KЗ2), K3에 대한 가중계수 (KЗ3)를 설정한 다음, 멀티미디어 신호를 위해 일정한 Э, К1, К2, К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, 기억 유지 확률을 정한 완벽한 멀티미디어 신호를 위해 일정한 Э, К1, К2 и К3에 대해 КЭ*Э, КЗ1*К1, КЗ2*К2, КЗ3*К3의 곱의 합을 구함으로써 기본 기억 유지 확률을 측정하고, 그 후, 기본 기억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 높은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 높으며, 기본 이억 유지 확률이 기억 유지 확률보다 낮은 경우, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률보다 낮다는 결론에 이르는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제2항에 있어서, 멀티미디어 신호가 여러 명의 사용자에게 송신하며, 완벽한 멀티미디어 신호 기억 유지 확률은 신호를 기억해둔 사용자의 수와 기억해두거나 기억해두지 못한 총 사용자의 수의 차이를 측정함으로써 계산하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, 멀티미디어 신호로는 광고 동영상을 이용하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, КЗ1 < КЗ3 < КЗ2 < КЭ식으로 설정하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제5항에 있어서, КЗ1 = 0.5±30%, КЗ3 = 1±30%, КЗ2 = 2±30%, КЭ = 4±30% 식으로 설정하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제2항에 있어서, ЗБ=2.102에 대해 50%의 멀티미디어 기억 유지 확률을 정하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제7항에 있어서, 멀티미디어 신호 기억 유지 확률 (P)은 Р=1/(1+exp(2.102-КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)의 공식을 통해 계산하며, exp는 지수함수인 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, 멀티미디어 신호는 부차적 멀티미디어 신호를 포함한 일련의 신호 사이에서 송신하며, 이럴 경우 이러한 신호의 앞 및 뒤에 부차적 멀티미디어 신호를 포함시키는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제9항에 있어서, 부차적 멀티미디어 신호와 부차적 멀티미디어 신호 및 멀티미디어 신호 사이의 시간 간격을 지정하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제10항에 있어서, 시간 간격을 실험과 관련 없는 신호로 채우는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, 기억 유지 확률 측정 과정에서 실험 대상자의 자발적 행동으로 인한 왜율을 뇌전도에서 제외하지 않는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제1항에 있어서, 카메라 감시 시스템을 이용하여 실험 대상자의 눈꺼풀 위치를 감시하며, 2초 이상 동안 눈을 감은 실험 대상자의 눈꺼풀 감시 결과를 뇌전도에서 제외하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
제2항 또는 제9항에 있어서, 적어도 10명의 대상자에게 송신하여 평균 기본 기억 유지 확률을 계산하며, 평균 기본 기억 유지 확률 및 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률 간의 차이는 평균 기본 기억 유지 확률 기준으로 20% 이상으로 나면 대상자에게 정한 기본 기억 유지 확률이 신뢰할 만하지 않은 것으로 여겨지는 것을 특징으로 하는 멀티미디어 신호에 대한 기억 유지 확률 측정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112637224B (zh) * 2020-12-28 2022-11-15 浙江工业大学 一种自治系统内基于子空间和相对熵的DDoS攻击检测方法
CN115192031A (zh) * 2022-09-15 2022-10-18 北京金博智慧健康科技有限公司 头带结构

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CN101711388B (zh) * 2007-03-29 2016-04-27 神经焦点公司 营销和娱乐的效果分析
US20120130800A1 (en) * 2010-11-24 2012-05-24 Anantha Pradeep Systems and methods for assessing advertising effectiveness using neurological data
CN102855630A (zh) 2012-08-21 2013-01-02 西北工业大学 一种基于saliency熵和object bank特征的图像记忆性判定方法
CN103440496B (zh) * 2013-08-01 2016-07-13 西北工业大学 一种基于功能磁共振成像的视频记忆性判别方法
CN103500184B (zh) 2013-09-13 2017-05-24 西北工业大学 一种基于视频数据的底层视听觉特征的视频记忆性判定方法
US10463271B2 (en) * 2016-06-07 2019-11-05 NeuroSteer Ltd. Systems and methods for analyzing brain activity and applications thereof
CN108260012B (zh) * 2018-03-14 2020-12-04 Oppo广东移动通信有限公司 电子装置、视频播放控制方法及相关产品

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