• Title, Summary, Keyword: 선택적 주의

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Selective Attentive Learning for Fast Speaker Adaptation in Multilayer Perceptron (다층 퍼셉트론에서의 빠른 화자 적응을 위한 선택적 주의 학습)

  • 김인철;진성일
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.4
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    • pp.48-53
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    • 2001
  • In this paper, selectively attentive learning method has been proposed to improve the learning speed of multilayer Perceptron based on the error backpropagation algorithm. Three attention criterions are introduced to effectively determine which set of input patterns is or which portion of network is attended to for effective learning. Such criterions are based on the mean square error function of the output layer and class-selective relevance of the hidden nodes. The acceleration of learning time is achieved by lowering the computational cost per iteration. Effectiveness of the proposed method is demonstrated in a speaker adaptation task of isolated word recognition system. The experimental results show that the proposed selective attention technique can reduce the learning time more than 60% in an average sense.

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Selective Attention Processing Method based on Multi-resolution (다해상도 선택적 주의 처리 기법)

  • Hong Hyemin;Jo Jinsu;Lee Yillbyung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.927-930
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    • 2004
  • 동물의 눈이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 방법을 기본으로 하여, 여기에 다중 해상도 방법을 적용하여 좀 더 동물의 눈과 비슷한 선택적 주의 방법을 제안하였으며 이를 이용한 실험 결과를 통해 다중 해상도 기법의 유용성을 확인할 수 있었다.

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Selective Attention Processing Method Using Depth Information (깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법)

  • Hong, Hye-Min;Jo, Jin-Su;Lee, Yill-Byung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.817-819
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    • 2005
  • 본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

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Attention Based Realtime Object Tracking System (주의기반 실시간 물체추적 시스템)

  • 조진수;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.772-774
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    • 2004
  • 선택적 주의선택 알고리즘 중 색상과 밝기 지도를 만드는 부분을 실시간 처리에 적용하고, 저주파수가 주로 분포하는 영역과 물체의 움직임이 감지된 영역을 입력 영상에서 찾아내어 가중치별로 합산함으로서 실시간으로 선택적 주의를 줄 수 있는 시스템을 구현했다.

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Effect of plating and annealing process of laser doped selective emitter solar cells (레이저 도핑된 선택적 에미터 태양전지의 도금 및 열처리 공정의 영향)

  • Lee, Junsung;Kyeong, Dohyeon;Hwang, Myungick;Oh, Hun;Lee, Wonjae;Cho, Eunchul
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • pp.48.2-48.2
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    • 2010
  • 고효율 실리콘 태양전지 개발은 단파장의 광 응답 특성 개선을 위한 선택적 에미터 형성과 반사 손실 개선을 위한 미세 패턴 전극을 형성하는데 집중적인 연구가 진행되고 있다. 본 실험에서는 레이저 도핑된 선택적 에미터 위에 미세 패턴 Ni/Cu 도금 전극을 형성하였다. 니켈과 동 도금은 무전해 Light induced plating(LIP)으로 진행하였다. 니켈 도금 전극의 접착력 개선과 접촉저항 개선을 위해서 니켈 전극을 질소 분위기에서 열처리하여 니켈실리사이드(NiSi)를 형성하였다. 니켈 도금 두께와 니켈실리사이드 열처리 조건을 최적화하여 충실도 77.4%, 변환효율 18.5%를 달성하였다.

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The effect of color and attention on the perception of 2D coherent motion (2차원 운동지각에 미치는 색채와 주의의 영향)

  • 이형철
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • pp.19-24
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    • 2000
  • 색채에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각을 향상시킨다는 연구결과(Stoner & Albright, 1997)와 색채에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각을 향상시키지 못한다는 상반된 연구결과(Edwards & Badcock, 1996)의 모순을 해결하고, 선택적 주의에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각에 미치는 영향을 연구하기 위하여 일련의 실험이 수행되었다. 이러한 연구문제에 대한 이형철(1999)의 연구가 있었지만, 이형철의 연구는 단지 숙련된 2명의 피험자의 결과에 의존했다는 점, 그리고 선택적 주의에 사용된 자극에서 목표자극과 방해자극이 색채에 의해 완벽하게 분리되지 않을 때와 목표자극과 방해자극이 색채정보에 의해서만 분리되고 그 외의 다른 정보에 의하여 분리되지 않을 때와 목표자극과 방해자극이 그 어떤 정보에 의해서도 분리되지 않을 때, 피험자들의 2차원 운동지각 수행은 비슷하였다. 하지만, 목표자극과 방해자극이 색채정보에 의하여 분리되고 피험자들이 목표자극을 구성하는 색채에 선택적 주의를 기울일 때, 피험자들의 2차원 운동지각 수행은 향상되었다. 이러한 실험결과는 선택적 주의가 개입되지 않는 한 인간의 운동지각체계는 자극 구성요소들을 운동정보분석을 위해 색채에 따라 자동적으로 grouping 하지 않음을 의미한다

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Method Extracting Observation Data by Spatial Factor for Analysis of Selective Attention of Vision (시각의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출방법)

  • Kim, Jong-Ha;Kim, Ju-Yeon
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.18 no.4
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    • pp.3-14
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    • 2015
  • This study has extracted observation data by spatial factor for the analysis of subjects' selective attention with the objects of public space at the entrance of subway stations. The methods extracting observation data can be summarized as the following. First, the frequency analysis by lattice was prevalent for those methods, but there is a limitation to the analysis of the observation data. On the contrary, the method extracting observation data by factor applied in this study can make it clear if any sight is concentrated on any particular factors in a space. Second, the results from the extracted data corresponding to the observation area can be objectified while the method setting up the observation area by applying the radius of fovea. Third, time-sequential trace of observation results of relevant factors was possible through hourly analysis of spatial factors. The consideration of the results of "corresponding spatial scope" which is the object of this study will reveal that the more the observation time, the less the degree of attention it receives. Fourth, the frequency of observation superiority was applied for the analysis of the sections with selective attention by time scope; this revealed that men and women had intensive observation in time scope I (52.4 %) and in time scope IV (24.0 %), respectively.

Perception and Optimization-based Level of Motion Details for Forward Kinematics Simplification (운동학 연산 간소화를 위한 선택적 주의와 최적화 기법 기반 점진적 모션의 표현)

  • Kwon, Ji-Yong;Yoon, Jong-Chul;Lee, In-Kwon
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.11 no.4
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    • pp.28-33
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    • 2005
  • 군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.

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창직선택 요인이 창업효능감과 창업의도에 미치는 영향에 대한 연구: 창직과정 프로그램을 수료한 대학생 대상

  • Kim, Eun-Ju;Yang, Yeong-Seok
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • pp.101-106
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    • 2020
  • 본 연구는 청년취업아카데미 창직 프로그램을 수료한 대학생을 대상으로 직업선택의 요인이 창업효능감과 창업의지에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 첫째, 창직 프로그램 과정을 경험한 대학생들의 직업선택요인이 창업효능감에 미치는 영향에 대해 실증분석하고, 둘째, 창직 프로그램 과정을 경험한 대학생들의 직업선택요인이 창업의도에 미치는 영향에 대해 실증분석 한다. 셋째, 창직 프로그램 과정을 경험한 대학생들의 창업효능감이 창업의도에 미치는 영향에 대해 실증 분석한다. 넷째, 직업 선택요인과 창업의도에 창업효능감의 매개효과를 실증분석한다. 가설에 대한 검증결과 직업선택요인 중 직업장래성은 창업효능감에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 직업경제성은 창업 효능감에 부적적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 창업효능감은 창업의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 직업장래성은 창업의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 창업효능감은 직업선택요인이 창업의도에 미치는 영향에 부분 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 청년취업 아카데미 창직과정 프로그램을 운영하는 대학교에서 성과창출을 위한 교육프로그램 개발에 필요한 요소파악 및 적용에 이론적 근거가 될 수 있을 것이다.

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Recognition of Superimposed Patterns with Selective Attention based on SVM (SVM기반의 선택적 주의집중을 이용한 중첩 패턴 인식)

  • Bae, Kyu-Chan;Park, Hyung-Min;Oh, Sang-Hoon;Choi, Youg-Sun;Lee, Soo-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.42 no.5
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    • pp.123-136
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    • 2005
  • We propose a recognition system for superimposed patterns based on selective attention model and SVM which produces better performance than artificial neural network. The proposed selective attention model includes attention layer prior to SVM which affects SVM's input parameters. It also behaves as selective filter. The philosophy behind selective attention model is to find the stopping criteria to stop training and also defines the confidence measure of the selective attention's outcome. Support vector represents the other surrounding sample vectors. The support vector closest to the initial input vector in consideration is chosen. Minimal euclidean distance between the modified input vector based on selective attention and the chosen support vector defines the stopping criteria. It is difficult to define the confidence measure of selective attention if we apply common selective attention model, A new way of doffing the confidence measure can be set under the constraint that each modified input pixel does not cross over the boundary of original input pixel, thus the range of applicable information get increased. This method uses the following information; the Euclidean distance between an input pattern and modified pattern, the output of SVM, the support vector output of hidden neuron that is the closest to the initial input pattern. For the recognition experiment, 45 different combinations of USPS digit data are used. Better recognition performance is seen when selective attention is applied along with SVM than SVM only. Also, the proposed selective attention shows better performance than common selective attention.