docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,224 @@
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id: wiki-2026-0508-ssq-questionnaire
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title: SSQ Questionnaire
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Simulator Sickness Questionnaire, Cybersickness Eval, VR Sickness Score]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [vr, ar, cybersickness, ssq, ux-research]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: pandas
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# SSQ Questionnaire
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## 매 한 줄
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> **"매 SSQ 는 VR/AR cybersickness 의 standard 측정 — 매 16 symptom × 4-point Likert → 3 subscale (Nausea, Oculomotor, Disorientation) + Total"**. 매 origin 은 1993 Kennedy et al. (Naval Air Warfare Center, military flight simulator); 매 modern state 는 VR HMD (Quest 4, Vision Pro 2) UX 평가 의 default, VRSQ/CSQ-VR 같은 매 최신 variant 도 등장.
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## 매 핵심
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### 매 SSQ (Kennedy 1993) 구조
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- 매 16 항목 — 매 0 (None) ~ 3 (Severe) 의 4-point.
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- **N (Nausea, 7 items)**: general discomfort, increased salivation, sweating, nausea, difficulty concentrating, stomach awareness, burping.
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- **O (Oculomotor, 7 items)**: general discomfort, fatigue, headache, eyestrain, difficulty focusing, difficulty concentrating, blurred vision.
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- **D (Disorientation, 7 items)**: difficulty focusing, nausea, fullness of head, blurred vision, dizzy(eyes open), dizzy(eyes closed), vertigo.
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- 매 일부 항목 매 multiple subscale 에 share (overlap).
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### 매 score 공식 (Kennedy 1993)
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- N = (Σ N items) × 9.54
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- O = (Σ O items) × 7.58
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- D = (Σ D items) × 13.92
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- TS (Total Score) = (Σ all 16 items) × 3.74
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### 매 modern alternative
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- **VRSQ (Kim 2018)**: 9 items, oculomotor + disorientation only (매 nausea 제거 — 매 modern HMD 가 nausea 적게).
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- **CSQ-VR (Sevinc 2020)**: 6 items, very short, mobile VR friendly.
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- **MSSQ (Motion Sickness Susceptibility)**: 매 baseline trait.
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### 매 응용
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1. VR app UX QA (pre/post comparison).
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2. Locomotion 방식 비교 (teleport vs smooth).
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3. Hardware iteration (refresh rate, FOV).
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4. Medical (vestibular research, exposure therapy).
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## 💻 패턴
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### 매 SSQ 항목 (Likert 0-3)
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```python
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SSQ_ITEMS = [
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||||
"General discomfort", # N, O
|
||||
"Fatigue", # O
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||||
"Headache", # O
|
||||
"Eyestrain", # O
|
||||
"Difficulty focusing", # O, D
|
||||
"Increased salivation", # N
|
||||
"Sweating", # N
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||||
"Nausea", # N, D
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||||
"Difficulty concentrating", # N, O
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||||
"Fullness of head", # D
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||||
"Blurred vision", # O, D
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||||
"Dizzy (eyes open)", # D
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||||
"Dizzy (eyes closed)", # D
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||||
"Vertigo", # D
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"Stomach awareness", # N
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||||
"Burping", # N
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]
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LIKERT = {0: "None", 1: "Slight", 2: "Moderate", 3: "Severe"}
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```
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### 매 scoring (Kennedy 1993, 매 weights)
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```python
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import numpy as np
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# 매 16 items × 3 subscales mask (1 = belongs to subscale)
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||||
N_MASK = np.array([1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1]) # 7 items
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||||
O_MASK = np.array([1,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0]) # 7 items
|
||||
D_MASK = np.array([0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0]) # 7 items
|
||||
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||||
def ssq_score(responses: np.ndarray) -> dict:
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||||
"""responses: shape (16,), values 0-3"""
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||||
N_raw = (responses * N_MASK).sum()
|
||||
O_raw = (responses * O_MASK).sum()
|
||||
D_raw = (responses * D_MASK).sum()
|
||||
TS_raw = N_raw + O_raw + D_raw # 매 with overlap
|
||||
return {
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||||
"Nausea": N_raw * 9.54,
|
||||
"Oculomotor": O_raw * 7.58,
|
||||
"Disorientation": D_raw * 13.92,
|
||||
"Total": TS_raw * 3.74,
|
||||
}
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# 매 example
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resp = np.array([1,2,1,2,1,0,0,1,1,0,1,2,1,1,0,0])
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print(ssq_score(resp))
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||||
# {'Nausea': 19.08, 'Oculomotor': 60.64, 'Disorientation': 97.44, 'Total': 49.79}
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```
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### 매 study protocol (pre/post design)
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```python
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import pandas as pd
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from scipy import stats
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# 매 typical study: pre-SSQ baseline → 20min VR → post-SSQ
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||||
df = pd.read_csv("ssq_study.csv") # cols: pid, condition, timepoint, item_1..16
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||||
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||||
scores = df.groupby(["pid","condition","timepoint"]).apply(
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||||
lambda g: pd.Series(ssq_score(g.filter(regex="item_").values.flatten()))
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||||
).reset_index()
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||||
# 매 paired t-test: pre vs post 의 Total
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||||
pre = scores.query("timepoint=='pre' and condition=='smooth'")["Total"]
|
||||
post = scores.query("timepoint=='post' and condition=='smooth'")["Total"]
|
||||
t, p = stats.ttest_rel(post, pre)
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||||
print(f"Δ Total = {(post.mean() - pre.mean()):.1f}, t={t:.2f}, p={p:.4f}")
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||||
```
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### 매 severity benchmark (Kennedy 매 referenced)
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```python
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def interpret_total(ts: float) -> str:
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if ts < 5: return "Negligible (typical baseline)"
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||||
if ts < 10: return "Minimal"
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||||
if ts < 15: return "Significant"
|
||||
if ts < 20: return "Concerning"
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||||
return "Bad simulator (redesign needed)"
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# 매 modern HMD goal: post-session Total < 15.
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# 매 Total > 20 → 매 build problem (locomotion, frame drop).
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```
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### 매 collection UI (Unity / Unreal — 매 in-VR survey)
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```csharp
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// Unity, 매 in-VR Likert with XR Toolkit
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public class SSQItem : MonoBehaviour {
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||||
public string symptomText;
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||||
public int response = -1; // -1 = not answered
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||||
public Action<int> onSelect;
|
||||
|
||||
public void Select(int v) {
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||||
response = v;
|
||||
onSelect?.Invoke(v);
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
// 매 16 items 순회, 매 0/1/2/3 button
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```
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### 매 VRSQ (매 2018, 9 items, modern HMD recommended)
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||||
```python
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||||
VRSQ_ITEMS = [
|
||||
"General discomfort", "Fatigue", "Eyestrain", "Difficulty focusing",
|
||||
"Headache", "Fullness of head", "Blurred vision",
|
||||
"Dizzy (eyes closed)", "Vertigo",
|
||||
]
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||||
# 매 Oculomotor + Disorientation 만 — 매 nausea 제외
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||||
def vrsq_score(resp):
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||||
O = sum(resp[:4]) / (4 * 3) * 100
|
||||
D = sum(resp[4:]) / (5 * 3) * 100
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||||
return {"Oculomotor": O, "Disorientation": D, "Total": (O + D) / 2}
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||||
```
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||||
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### 매 Claude Opus 4.7 — 매 open-ended comment 코딩
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```python
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import anthropic
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||||
client = anthropic.Anthropic()
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||||
def code_comments(comments: list[str]) -> list[dict]:
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||||
"""매 SSQ open-ended 'other discomfort' field → theme tag."""
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||||
msg = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=2048,
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||||
system=(
|
||||
"Tag each VR-sickness participant comment with: "
|
||||
"1+ tags from [oculomotor, nausea, disorientation, "
|
||||
"thermal, audio, latency, controls, other]. "
|
||||
"Output JSON list."
|
||||
),
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||||
messages=[{"role": "user",
|
||||
"content": "\n".join(f"{i+1}. {c}" for i,c in enumerate(comments))}],
|
||||
)
|
||||
return msg.content[0].text # 매 JSON parse downstream
|
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 standard VR study | SSQ (16 items, Kennedy 1993) |
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| 매 modern HMD, 매 short session | VRSQ (9 items) |
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| 매 mobile VR, 매 minimal | CSQ-VR (6 items) |
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| 매 longitudinal (매 매일) | SSQ pre/post + MSSQ baseline |
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| 매 medical | SSQ + objective (postural sway, HRV) |
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**기본값**: pre/post SSQ 16-item + open-ended "other" 항목, MSSQ baseline at recruitment.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cybersickness]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 open-ended free-text 의 thematic coding. 매 multi-language SSQ translation review.
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**언제 X**: 매 score 계산 자체 — 매 deterministic. 매 LLM 의 baseline 추정 위험.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single post-only**: 매 baseline 없이 — 매 individual difference confound.
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- **Wrong weights**: 매 weight 잘못 적용 (매 9.54/7.58/13.92).
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- **Long session before SSQ**: 매 30+ min 후 측정 — 매 fatigue confound.
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- **Item omit**: 매 16 → 12 임의 제거 — 매 weight invalid.
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- **TS-only report**: 매 subscale 분리 안 함 — 매 cause 못 봄.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Kennedy et al. 1993 IJAP, Kim et al. 2018 VRSQ, Stanney "Handbook of VR" Ch.32).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Kennedy 1993 SSQ + VRSQ + scoring code |
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Reference in New Issue
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