2023년 10월 4일 수요일
2023년 4월 26일 수요일
실험실 스피커에 문제가 있다고 판단될때
##UlTRA WIDE로 해야 소리가 나옴.
##DMX 6FIRE DIGITAL PLAY(Terratec DMX 6 FIRE)가 실험실 Experiment 컴퓨터 소리
##DMX 6FIRE DIGITAL PLAY(Terratec DMX 6 FIRE)가 실험실 Experiment 컴퓨터 소리
2020년 12월 9일 수요일
subject recruitment and online experiment plaforms
If you are adverse to AMT, two alternatives to consider are Prolific (prolific.co) which hooks to Gorilla and CloudResearch at cloudresearch.com. THere are also Citizen Science frameworks such as zooniverse.org or testmybrain.org, but you would need to configure things to make this of general interest for that.
In this excellent short talk during Gorilla BeOnline conference Lorijn Zaadnoordijk, talks about possible ways to recruit children via recruitment platforms.
Another good resource is this conference we ran over the
summer: http://www.
all online.
summer: http://www.
all online.
2020년 11월 27일 금요일
ms단위로 손실없이 비디오 잘라내는 법_MeGUI
2020.11.28
과정은 크게 **영상 자르기+음성자르기+합치기** 이렇게 3단계로 나뉘어집니다.
먼저 https://megui.kr.uptodown.com/windows/download 에서 다운로드 받습니다.
1. 영상 자르기
메구이를 실행하여 <Tools> -> <AVS Script Creator> 를 클릭하면
아래과 같은 창이 나옵니다.
다시 원래의 창을 클릭해서(어떠한 창도 닫지 않습니다!) <Tools> -> <AVS Cutter>을 클릭합니다. **아래의 그림을 참고하시면 좋습니다.
AVS Cutter를 클릭하면 다음과 같이 파일을 선택하라고 나오는데, 이때 "track 1"과 같은 말이 붙지 않은 영상을 클릭하고 <열기>를 클릭합니다.
그리고 다시 a)영상이 뜨는 큰 창과 b)작업창이 뜹니다. 본격적으로 자를 구간을 정하는 단계입니다.
a)영상이 뜨는 큰 창을 통해 자를 구간을 <Zone Start>와 <Zone End>버튼을 각각 시작점과 끝낼 점을 정하고 클릭하여 설정해줍니다. 화면은 40ms 단위로 넘어가기 때문에 영상을 재생하면 소리 없이 프레임이 움직이는 것을 볼 수 있습니다. 아래와 같이 맨 위쪽 라인에 ms가 나오는 것을 볼 수 있습니다.
그리고 b)작업창에서는 아까 설정했던 <Zone Start>와 <Zone End>의 ms를 다음과 같이 기록하고
(1) <Add>
(2) <Add cuts to script>(자른 구간을 영상으로 저장할 스크립트입니다.) & 확인버튼
(3) <Save cuts file>(선택한 구간의 음성파일이 .clt 형식으로 따로 저장되어서 나중에 음성자를때 용이하게 사용가능합니다. 저장은 원하시는 이름으로 하시면 됩니다.)
(4) <Close>
순서로 4번 클릭해줍니다.
** 아래는 (3)에서 저장했던 파일의 모습니다.
** 아래는 (3)에서 저장했던 파일의 모습니다.
이제 영상자르는 마지막 단계입니다. 다시 원래의 창으로 가서 <Input> -> <Queue> 를 아래와 같이 누르면 아래의 그림과 같이 진행되는 것을 보실 수 있습니다.
이렇게 지정한 ms 구간으로 저장됩니다. 단, 소리는 저장되지 않고 영상만 저장됩니다.
이 단계는 10분-15분정도 소요됩니다. <Priority>를 <High>로 설정하면 조금 더 빠르게 진행하실 수 있습니다.
(반드시!! 저장된 잘린 영상 파일은 MKV형식이므로 mp4로 변환해야 합니다!)
https://convertio.co/kr/ 를 이용할 수 있습니다.
2. 음성 자르기
영상이 저장되는 동안 음성을 자르도록 하겠습니다.
(역시 아무창도 닫지 않습니다.)
원래의 창에서 <Audio encoding>란에서 <Queue> 를 누릅니다.
아래와 같은 AC3형식의 파일(파일이름:'track1_')이 생긴 것을 볼 수 있습니다.
<Tools> -> <Audio Cutter> 를 클릭하여 다음과 같이 input/cut/output file을 선택합니다.
: Input file에 방금생성한 'track1_' 이름을 가진 AC3형식의 음성파일을 선택.
: Cut file에는 영상 자르기 할때 했던 (3) <Save cuts file>에서 저장했던 .clt 파일을 선택.
: Output file에 저장 할 곳과 파일이름을 지정후 <Create job> (저장할 곳/파일이름을 별도로 지정하지 않아도 상관없으니 파일이 많아 헷갈릴 수 있습니다!)
(*** 저는 따로 저장하지 않고 input 파일이 있던 곳에 추출되로록 하였습니다. audio cutter을 이용해 최종적으로 생성된 잘린 음성 파일은 마찬가지로 AC3파일 파일 이름이 "track1_new로 저장되었습니다.)
3. 자른 영상과 자른 음성 파일 합치기.
앞서 c)MKV형식으로 저장된 영상을 mp4로 변환한 것과 d)AC3형식의 'track1_new' 음성파일을 이용합니다.
<Tools> -> <Muxer> -> <MP4 Muxer>을 차례로 선택합니다.
마지막으로 <Queue> 를 클릭하여 마무리하면 완료입니다! 수고하셨습니다.
다른 프로그램들은 ms 단위로 잘라지지 않아 코딩을 할 경우 프레임단위로 움직이지 않았습니다. 그러나 MeGUI를 사용하여 cut을 하여 frame단위인 ms단위로 잘라서 코딩 및 원하시는 작업을 진행하시면 됩니다. :-)
2020년 9월 28일 월요일
실험실 스피커 setup
실험실 스피커 setup (2020.09.28 기준)
Terratec download link
https://www.driverscape.com/
: 사이트에 들어가서 Terratec 드라이브를 다운로드 받아 컴퓨터에 설치합니다.
2. Terratec 셋업 ppt, https://www.dropbox.com/s/
2번의 ppt 내용처럼 Terratec 스피커를 동일하게 맞춰주세요!
실험용 컴퓨터 display setup
실험용 컴퓨터 display setup (2020.09.28 기준)
1. zepman을 실행하는 실험용 컴퓨터 고유 식별 번호는 2번 입니다.
2. 실험실 부스 안 앞 모니터의 고유 식별 번호는 1번 입니다.
3. 실험실 부스 안 왼쪽 모니터의(실험실 부스 안 앞 모니터를 바라보고 섰을 때) 고유 식별 번호는 3번 입니다.
4. 실험실 부스 안 오른쪽 모니터의(3번과 같은 방향) 고유 식별 번호는 4번 입니다.
<Display setup 설정 방법>
1. 바탕화면에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭
2. '디스플레이 설정' 클릭
3. 
사진과 똑같이!!! 2-1-4-3 이 되도록 맞춰줍니다.
**** 디스플레이 설정이 잘못 넘어갈 경우 실험실 부스 안 모니터로 바탕화면이 넘어갈 수 있으므로(실험실 부스 안으로 모니터가 넘어가면 맞추기가 더 어려워집니다..!) 잘 확인해서 설정하도록 합니다.
4. 
사진과 똑같이 여러 디스플레이>다중 디스플레이> '바탕화면을 이 디스플레이에 확장'을 2-1-4-3 모든 모니터에 적용해주세요!!
*** 이때 '이 디스플레이를 주 모니터로 만들기'는 2번 모니터인 실험용 컴퓨터 모니터에만 체크되어야 합니다!!
5. 모든 설정을 마친 후 zepman으로 실험을 실행해서 모니터와 스피커가 올바르게 작동하는지 확인합니다.
2020년 7월 22일 수요일
noun/verb asymmetry
7/16
1. watch the following ICIS2020 presentation together
Solutions for studying early language development, Michael Frank, Stanford University
2. reading
https://langcog.github.io/wordbank-book/categories-syntactic.html
https://langcog.github.io/wordbank-book/images/bates1994_2_key.png
3. 다음주까지
수한씨: type/token 통계 다시 내기
현아씨: Mike Frank 책 11장에 있는 것과 같은 그래프 그려보기
(X: CDI 설문지 아는 어휘 갯수, Y: 명사 혹은 동사의 정답 비율)
-> Frank 에 있는 그래프와 비슷하게 나옴. 데이터 공유하기 (100여명이 어디에서 compile 된 건지).
7/23
1. watch
S31.2 The food for thought Unpacking the everyday language experiences of infants, Catherine Tamis-LeMonda, New York University
2. 코딩 기준 재정립
품사코딩
※X는 코딩되지 않았다는 뜻입니다.
※N: 명사(대명사 포함) -- touch 코딩할때 대명사를 N 으로 코딩함
N/V asymmetry 코딩시에 CDS와 CPS 는 대명사를 따로 코딩중. 참고로 Choi 는 대명사를 명사로 코딩하지 않음. Kim 도 Choi 의 방법을 따름.
※V: 동사 (잡을 같은 modifier 활용형도 V로 표시함)
※P: 서술어로 쓰인 형용사 ex) 예쁘다, 이렇다 (영어의 경우 "whats' up" 에서 "up"을 predicate 로 표시함 ala 김미경 --> other 카테고리에 부사, particle,형용사 를 넣고 나중에 한국어의 predicate 과 비교했다고 했는데 그 내용이 자세히 없는 것 같음. 수한씨가 좀 자세히 보고 예를 찾아보고 결정바람.)
※A: 수식어로 쓰인 형용사, 관형사 ex) 예쁜 (사람), 한 (사람) -- 선행연구(Choi, Kim) 에서는 이를 제외함.
※AV: 조동사(보조 용언) ex) (먹어) 봐
※N-V: 명사 또는 대명사+서술격조사(활용형)
※ADV: 부사
※I: 감탄사
#품사 코딩 매튜얼 (CDS 품사분포 폴더)
현아씨가 한국어, 영어 파일을 한개씩 검토한 후 정비할 필요성이 있는 경우들에 대해 논의준비 (random_sentences_korean_coding, random_sentences_english_coding 폴더안의 데이터 한국어, 영어 한두파일 정도를 보면서 검토)
3. facebook 실험홍보
현아씨가 먼저 ppt 올리기
4. 어머니들에게 CDI 피드백을 줄때 동년배의 75% 이상 아기들이 아는 단어가 아닌것을 주기보다, 75% 아기들이 아는데 우리아기는 모르는 단어를 파악하게 하는 것이 더 효과적일 것 같음. 이런 피드백을 줄 수 있는 template 를 현아씨가 만들어보기로 함.
7/30
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3821773/
https://groups.psych.northwestern.edu/gentner/papers/Gentner82c.pdf
현아:
- Frank 에 있는 그래프 그린 데이터 출처 공유함.(100여명을 더 추가하여 총 200명정도의 데이터 적용)
-어머님들께 보낼 결과지 양식을 새로 만듦, (각 연령별로 75%아이들이 아는 단어 중 아기가 표현하는 단어에 체크하는 방식_영/유아 아기 모두<2020/08/24에 영아용 excel/hwp 템플릿을 추가 만듦.>): hwp(pdf), excel(pdf) 파일 두 개를 보내기로 함.
▶ 파일 위치:
hwp=
"Dropbox\IPLP\LENA_Participants_CDI\ [8_17개월] K M-B CDI-template new.hwp": 영아용
"Dropbox\IPLP\LENA_Participants_CDI\K M-B CDI 평가결과-template new.hwp": 유아용
exel=
google 실험실 계정\스프레드 시트\"체크형 결과지 template"이라는 파일을 이용(사본을 만들어 사용 해야함.)
- ManyBabies at home
slack 에 가입해서 localize 를 위한 translation volunteer 하기
https://app.slack.com/client/T012L1VD2HX/C012RHVMDQR
Dear @channel
After carefully comparing all options, we have finally decided on a platform to run the ManyBabies-AtHome studies: LookIt. We were convinced by the thoroughness of development and suitability for infant and child studies. LookIt also is Open Source, which aligns with the spirit of ManyBabies. Finally, it allows for flexible usage, and we hope many of you will be able to continue using it for your own purposes after the MB project.In addition to work towards a broadly usable remote testing protocol, we also have a broader goal, of working towards more representative experiments, that recruit from a wider range of countries. At present, most psychology experiments use participants from a small section of the world’s population - Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic (“WEIRD”) countries - and we do not know if they will generalize.This brings two challenges, but we are confident we can overcome them. First, like many experimental platforms, LookIt currently only exists in one language (English). We have, however, found a way to translate the interface into multiple languages (more on developing this will be posted in #tech_development and #translations), thus this means infants from any language background will be able to participate - and conversely, thanks to the MB project, LookIt will be ready for your language soon!Second, and more complicated, is the fact that if we wish to acquire an internationally representative dataset, we will need to share data across national borders. For example, LookIt data are stored on US servers, which poses a problem for some EU IRB committees. We cannot guarantee that all committees will be convinced, but we will work hard to write thorough IRB documents that stress the many advantages of advancing infant studies within the LookIt framework.
Now that we have decided on the platform, we can take more concrete steps towards preparing the studies - here is how to get involved:Translation team wanted! We need to translate the LookIt interface into multiple languages.
Please join the #translations channel on Slack if you want to volunteer! Here are the instructions (https://docs.google.com/document/d/1IHCGotfnLt_RsIlDxO4iRo-3cBVZn6Sh2fP3w3dhUEM/edit).Please get in touch on the channel or directly with Sho to get more details Stimulus creation team wanted! Our first paradigm will be Visual Preference. Please join #paradigm_base channel to contribute. Here are the ideas for our first paradigm based on our literature search: https://docs.google.com/presentation/d/1wARwSKjSylYPUElrVLLlaAt3qGPYZUyDyGLrPrR_MEE/edit?usp=drive_web&ouid=104634276585484852038Team for tech support in internationalization of LookIt API wanted! Please join #tech_development channel if you are familiar with python and javascript (and ideally django and github). Volunteers for moving forward #ethics wanted! Helen will share updates in the channel shortly. Excited to be moving forward!The MBAH leadership teamPS For those who haven’t watched it, we also want to share the video of our initial meeting: https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1p_RgXPS4ERhKjavYE7LJr7OV_Qil-198
수한:
- CDS 품사 코딩 한번 더 검토하기.(기존 코딩은 앞뒤 맥락을 찾아보지 않고 코딩했기 떄문에 이번에는 앞뒤 맥락을 더 보고 코딩하기. +constructon)
- 파일 위치:
- CPS 품사 코딩에 Object/non-object, Action/non-action 코딩 추가
- 파일 위치:
- HPP or IPLP 실험 영상 하드디스크에서 찾아보기.
1. watch the following ICIS2020 presentation together
Solutions for studying early language development, Michael Frank, Stanford University
2. reading
https://langcog.github.io/wordbank-book/categories-syntactic.html
https://langcog.github.io/wordbank-book/images/bates1994_2_key.png
3. 다음주까지
수한씨: type/token 통계 다시 내기
현아씨: Mike Frank 책 11장에 있는 것과 같은 그래프 그려보기
(X: CDI 설문지 아는 어휘 갯수, Y: 명사 혹은 동사의 정답 비율)
-> Frank 에 있는 그래프와 비슷하게 나옴. 데이터 공유하기 (100여명이 어디에서 compile 된 건지).
7/23
1. watch
Chiara Suttora, Alma Mater Studiorum - Univ. of Bologna
2. 코딩 기준 재정립
품사코딩
※X는 코딩되지 않았다는 뜻입니다.
※N: 명사(대명사 포함) -- touch 코딩할때 대명사를 N 으로 코딩함
N/V asymmetry 코딩시에 CDS와 CPS 는 대명사를 따로 코딩중. 참고로 Choi 는 대명사를 명사로 코딩하지 않음. Kim 도 Choi 의 방법을 따름.
※V: 동사 (잡을 같은 modifier 활용형도 V로 표시함)
※P: 서술어로 쓰인 형용사 ex) 예쁘다, 이렇다 (영어의 경우 "whats' up" 에서 "up"을 predicate 로 표시함 ala 김미경 --> other 카테고리에 부사, particle,형용사 를 넣고 나중에 한국어의 predicate 과 비교했다고 했는데 그 내용이 자세히 없는 것 같음. 수한씨가 좀 자세히 보고 예를 찾아보고 결정바람.)
※A: 수식어로 쓰인 형용사, 관형사 ex) 예쁜 (사람), 한 (사람) -- 선행연구(Choi, Kim) 에서는 이를 제외함.
※AV: 조동사(보조 용언) ex) (먹어) 봐
※N-V: 명사 또는 대명사+서술격조사(활용형)
※ADV: 부사
※I: 감탄사
#품사 코딩 매튜얼 (CDS 품사분포 폴더)
현아씨가 한국어, 영어 파일을 한개씩 검토한 후 정비할 필요성이 있는 경우들에 대해 논의준비 (random_sentences_korean_coding, random_sentences_english_coding 폴더안의 데이터 한국어, 영어 한두파일 정도를 보면서 검토)
3. facebook 실험홍보
현아씨가 먼저 ppt 올리기
4. 어머니들에게 CDI 피드백을 줄때 동년배의 75% 이상 아기들이 아는 단어가 아닌것을 주기보다, 75% 아기들이 아는데 우리아기는 모르는 단어를 파악하게 하는 것이 더 효과적일 것 같음. 이런 피드백을 줄 수 있는 template 를 현아씨가 만들어보기로 함.
7/30
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3821773/
https://groups.psych.northwestern.edu/gentner/papers/Gentner82c.pdf
현아:
- Frank 에 있는 그래프 그린 데이터 출처 공유함.(100여명을 더 추가하여 총 200명정도의 데이터 적용)
-어머님들께 보낼 결과지 양식을 새로 만듦, (각 연령별로 75%아이들이 아는 단어 중 아기가 표현하는 단어에 체크하는 방식_영/유아 아기 모두<2020/08/24에 영아용 excel/hwp 템플릿을 추가 만듦.>): hwp(pdf), excel(pdf) 파일 두 개를 보내기로 함.
▶ 파일 위치:
hwp=
"Dropbox\IPLP\LENA_Participants_CDI\ [8_17개월] K M-B CDI-template new.hwp": 영아용
"Dropbox\IPLP\LENA_Participants_CDI\K M-B CDI 평가결과-template new.hwp": 유아용
exel=
google 실험실 계정\스프레드 시트\"체크형 결과지 template"이라는 파일을 이용(사본을 만들어 사용 해야함.)
▶ 전송방법:
hwp=
기존처럼 아기 정보, 백분위, 개월구간 등을 입력.
기존처럼 아기 정보, 백분위, 개월구간 등을 입력.
excel=
1. 응답온 아기의 연령구간에 맞는 시트 선택
2. 해당 시트에 응답 온 아기의 단어(아이가 표현하는 단어)를 체크표시
3. 파일->다운로드->PDF문서로 저장을 한다.
*** 파일을 첨부할 때 K M-B CDI 평가결과를 먼저 선택한 후 체크형 결과지를 선택해야 어머니가 열람하실때 순서가 맞습니다.
- 페이스북, 인스타그램에 실험 홍보하기1. 응답온 아기의 연령구간에 맞는 시트 선택
2. 해당 시트에 응답 온 아기의 단어(아이가 표현하는 단어)를 체크표시
3. 파일->다운로드->PDF문서로 저장을 한다.
<이때! 세로모드, 비율: 너비에 맞춤, 여백: 기본 값, 서식 설정: "눈금선표시"의 체크박스를
해제한다.>
해제한다.>
*** 파일을 첨부할 때 K M-B CDI 평가결과를 먼저 선택한 후 체크형 결과지를 선택해야 어머니가 열람하실때 순서가 맞습니다.
- ManyBabies at home
slack 에 가입해서 localize 를 위한 translation volunteer 하기
https://app.slack.com/client/T012L1VD2HX/C012RHVMDQR
Dear @channel
After carefully comparing all options, we have finally decided on a platform to run the ManyBabies-AtHome studies: LookIt. We were convinced by the thoroughness of development and suitability for infant and child studies. LookIt also is Open Source, which aligns with the spirit of ManyBabies. Finally, it allows for flexible usage, and we hope many of you will be able to continue using it for your own purposes after the MB project.In addition to work towards a broadly usable remote testing protocol, we also have a broader goal, of working towards more representative experiments, that recruit from a wider range of countries. At present, most psychology experiments use participants from a small section of the world’s population - Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic (“WEIRD”) countries - and we do not know if they will generalize.This brings two challenges, but we are confident we can overcome them. First, like many experimental platforms, LookIt currently only exists in one language (English). We have, however, found a way to translate the interface into multiple languages (more on developing this will be posted in #tech_development and #translations), thus this means infants from any language background will be able to participate - and conversely, thanks to the MB project, LookIt will be ready for your language soon!Second, and more complicated, is the fact that if we wish to acquire an internationally representative dataset, we will need to share data across national borders. For example, LookIt data are stored on US servers, which poses a problem for some EU IRB committees. We cannot guarantee that all committees will be convinced, but we will work hard to write thorough IRB documents that stress the many advantages of advancing infant studies within the LookIt framework.
Now that we have decided on the platform, we can take more concrete steps towards preparing the studies - here is how to get involved:Translation team wanted! We need to translate the LookIt interface into multiple languages.
Please join the #translations channel on Slack if you want to volunteer! Here are the instructions (https://docs.google.com/document/d/1IHCGotfnLt_RsIlDxO4iRo-3cBVZn6Sh2fP3w3dhUEM/edit).Please get in touch on the channel or directly with Sho to get more details Stimulus creation team wanted! Our first paradigm will be Visual Preference. Please join #paradigm_base channel to contribute. Here are the ideas for our first paradigm based on our literature search: https://docs.google.com/presentation/d/1wARwSKjSylYPUElrVLLlaAt3qGPYZUyDyGLrPrR_MEE/edit?usp=drive_web&ouid=104634276585484852038Team for tech support in internationalization of LookIt API wanted! Please join #tech_development channel if you are familiar with python and javascript (and ideally django and github). Volunteers for moving forward #ethics wanted! Helen will share updates in the channel shortly. Excited to be moving forward!The MBAH leadership teamPS For those who haven’t watched it, we also want to share the video of our initial meeting: https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1p_RgXPS4ERhKjavYE7LJr7OV_Qil-198
수한:
- CDS 품사 코딩 한번 더 검토하기.(기존 코딩은 앞뒤 맥락을 찾아보지 않고 코딩했기 떄문에 이번에는 앞뒤 맥락을 더 보고 코딩하기. +constructon)
- 파일 위치:
- CPS 품사 코딩에 Object/non-object, Action/non-action 코딩 추가
- 파일 위치:
- HPP or IPLP 실험 영상 하드디스크에서 찾아보기.
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