구축 방법 — Human Space Lab

v0.2 · 2026-11-13 · 실배포 전

방법

• 계산: 브라우저 ES 모듈. 대응 Wilcoxon 부호순위 검정은 0 차이 제외·평균 동순위·동순위 분산 보정·연속성 보정 없는 양측 정규 근사입니다.
• 탐색: Mann–Whitney U는 동순위 분산 보정·연속성 보정 0.5의 양측 정규 근사입니다. 변환은 x, ln(x), x/bl이며 보정 p는 min(1,kp), k=1·4·24입니다.
• 참가자 중앙값 부트스트랩: 참가자 행 전체를 복원추출, 2,000회, mulberry32 시드 20261113. 점별 95% 백분위 구간, 분위수 위치 (B−1)q의 선형보간. Web Worker에서 계산합니다.
• 선 그래프는 로그 눈금이 기본이며 원래 눈금으로 전환할 수 있습니다. 0 이하 점은 로그 눈금에서만 생략하고, 계산에는 유지합니다. 큰 값 참가자는 원값의 단계별 중앙값 10배 초과 여부로 셉니다.
• 지도: lod.json에서 전극별 중앙값을 계산합니다. 대역마다 전체 단계·전극 중앙값의 최솟값~최댓값으로 고정 정규화하고, 정수리 지도는 역거리제곱 가중 보간합니다.
• 순서 비교: 기준 60초·노출 10초·휴식 10초의 P3 축약 시간 막대와 5×5 순환 라틴 방격. 품질: 기준·LoD의 41개 값, 중앙값·사분위·참가자별 x/bl, LoD 중앙값 10배 초과 표식. 세부 MAD 규칙이 미명시라 논문의 제외 수를 현재 자료에서 재현하지 않습니다.
• 모의 검정력: 대응 로그 차이의 중앙값·표본분산을 정규 생성모형에 사용합니다. 반복 상관 ρ=.5와 시간 효과 γ=0이 기본 가정이며 조절할 수 있습니다. 참가자 무작위 절편 모형의 평균을 2,000회 생성, mulberry32 + Box–Muller 시드 20261114, 알려진 분산의 양측 Z검정 α=.05입니다. 효과 0의 오검출률과 Monte Carlo SE를 함께 표시합니다.
• 학습 모델·실행 중 LLM·외부 API: 없음. 제작: Codex의 코드·문구 작성 및 수치 검사, 에이전트 검토. 저자 검수 전.

데이터

• 실측 자료: 연구실 LoD 실험 41행 × 72열. bl·lod1~5 × AF3·AF4·F3·F4·O1·O2 × alpha·beta. 참가자별 값의 공개는 2026-11-13 저자 허락에 따릅니다.
• 가공: ID를 제거하고 행 순서를 난수로 섞었습니다. 섞는 시드와 원본 행 대응표를 저장하지 않습니다. 값은 반올림하지 않습니다.
• RA·RB는 정의 미확인이라 쓰지 않았습니다. 대역 값은 원자료 단위(미확인)로 표시합니다.
• 질문 카드의 다섯 입력은 URL의 q 상태에만 담습니다. 공유 주소를 열면 복원하며 별도 저장소에는 저장하지 않습니다. 모든 계산은 이 페이지 안에서 수행합니다.
• 설문: 2026 게재본 표 2·4의 평균·표준편차입니다. 개인별 응답 자료나 개인별 뇌파와의 상관을 재구성하지 않습니다.
• 근거 장부 · lod.json · SHA-256: 594928dbe072ffd4d71fcdf54e382a0c7fa1c7bc13899dd3e0704e2b2072147c

검증

• 기준 재현: 원값·대응 검정의 48개 Z·p를 P3 표 3·5와 비교합니다. 허용 오차 Z 0.002, p 0.0005. 보정 없음·×4·×24에서 14·4·0칸입니다.
• 논문 본문은 40명이며 표의 숫자는 41행 전체로 재현됩니다. 표 각주는 Bonferroni이며 표의 p는 보정 전 값과 일치합니다.

2026 후속 논문은 40명 기준의 전처리·전체 검정·m=4 보정을 사용합니다. 제외한 참가자를 식별할 수 없어 재현하지 않았으며, ⑤의 2026 수치는 논문 값입니다.

범위

• v0.2 범위: 첫 화면·①~⑧·기초 층 3탭. ⑦은 참가자별 선·중앙값·부트스트랩 구간이며 전환 차이 효과크기·혼합모형은 후속 범위입니다. 공개 EEG의 신호 전처리는 포함하지 않습니다.
• 실험: 기준 60초, 단계 노출 10초·휴식 10초, LoD1→5 고정 순서. 참가자 수와 장면 세트의 범위에서 읽습니다.

출처

• P3 · Journal of the Architectural Institute of Korea 41(5), 59–68 (2025). DOI: 10.5659/JAIK.2025.41.5.59
• Jung et al. · Brain and Environment 7 (2026) 100019 · Tables 2, 4, 6–7, pp.7–9
• 거리 렌더: 연구팀, 2024 KICT 세미나 발표 자료 p.11. works/eeg의 LoD 이미지와 장면 코드를 복사했습니다.
• 소프트웨어: three.js r170, MIT. 정수리 모형·지도 코드는 works/eeg에서 복사 후 중앙값 표시로 수정했습니다.
• three.js MIT license
• BodyParts3D, © The Database Center for Life Science, CC BY 4.0. Derived mesh / rendering: CC BY-SA 2.1 Japan.

이력

• 공개 버전 이력: 없음.

이 화면의 결과는 연구 자료 재분석이며 예측·진단·권고가 아닙니다.