본 연구는 fMRI를 이용하여 정상인에 있어서 자극 유형, 특히 그림 자극의 부호화와 관련된 두뇌영역을 확인하고자 하였다. Scan 1에서는 그림 자극의 부호화 과정에 관여하는 두뇌 영역을 화인하기 위하여 어의범주 판단 과정 중에 그림과 단어에 대하여 비교 관찰하였으며 Scan 2에서는 그림자극에 대하여 그림 명명과제와 어의범주 판단과제를 비교하여 과제 유형에 따른 그림의 부호화에 관여하는 두뇌 활성화 영역을 연구하였다. 피험자는 어의범주(인공물/자연물)에 따라 마우스를 눌러 반응하거나(Scan 1) 그림명명이나 범주 소속 여부를 속으로 말하도록(subvocal response)(Scan 2) 요구되었다. 자극의 유형과 무관하게 부호화 중에 좌측 전전두 영역 양측의 두정엽, 그리고 양측의 고차시각 피질 등이 공통적으로 활성화 되었다. 그림보다 단어의 부호화에는 좌측 하 전전두엽, 우측 전측 전전두 영역, 양측의 도(insula), 좌측 두정-측두엽 등 광범위한 언어/개념관련 두뇌 영역에서 더 높은 활성화가 발견되는 반면, 그림의 부호화에는 양측의 고차 시각 영역과 해마방화(parahippocampal gyrus) 영역에서 더 높은 활성화가 관찰되었다. 이는 동일한 어의판단 과제를 수행하는 과정에도 단어는 어의적/언어적 처리가 그림은 지각적 정보처리 및 novelty 관련 정보처리가 서로 다른 해부학적인 영역에 의하여 매개됨을 의미한다. 그림 명명과제나 어의범주 판단과제 모두를 속으로 말하는 수행(Scan 2)은 배측 하 전전두 영역, 즉 Broca영역의 활동 증가를 야기시켰으며, 특히 명명과제 수행에는 어의범주 판단과제를 수행할 때에 비하여 양측의 시각영역에서 더 많은 활성화가 발견되었는데, 이는 대상의 명칭을 인출하는 과정에 고차 시각정보 처리가 더 많이 관여하였을 가능성을 시사한다.
본 연구에서는 한국사람이 모국어인 한국어 단어를 산출할 때와 외국어인 영어 단어를 산출할 때 관여하는 대뇌 영역을 fMRI 를 통해 조사하였다. 또한, 단일 언어를 산출할 때와 두 언어를 수시로 바꾸어서 인출할 때 관련되는 뇌 영역이 어디인지를 조사하였다. 실험에 참가한 피험자는 외국어를 공식적인 교육을 통해 12 세 근처에서 배우기 시작한 대학생이었다. 흔히 분류하는 방식으로 late learner로 구분되는 학생들이었다. 한 피험자가 세 종류의 실험 모두에 참여하였다. 피험자의 실험과제는 그림을 보고 그림에 해당되는 이름을 인출하여 말하는 과제였다. 실험 1, 2, 3 모두에서 사건관련 fMRI(event-related fMRI) 기법을 사용하였다. 실험 1에서는 그림을 보고 그림 이름에 해당되는 한국어 어휘와 외래어 어휘를 산출하게 하였다. 언어관련 뇌영역인 Wernicke 영역, Broca 영역, SMA 영역, SMG 영역 등에서 유의미한 활성화가 있었다. 실험 2 에서는 실험 1 에서 사용하지 않았던 그림을 사용하여 그림의 영어 이름과 외래어 이름을 인출하게 하였다. 외국어인 영어 단어를 산출할 때에도 모국어 단어를 산출할 때와 유사한 영역이 활성화되었다. 특히 외래어 산출 시에는 뇌 활성화 영역이 모국어와 영어 단어 산출할 때와 모국어 산출할 때 활성화되는 공통 영역이 활성화되었다. 모국어 산출과 영어 단어 산출의 차이점은 외국어 산출 시에 활성화 영역이 전반적으로 더 컸다는 것과 외국어 단어 산출 시에 Broca 영역보다 조금 밑쪽에서 그리고 모국어 단어 산출시에는 전전두엽 영역에서 더 많은 활성화가 있었다. 실험 3 에서도 실험 1 과 실험 2 에 사용하지 않았던 그림을 사용하였다. 실험 3 의 특이한 결과는 언어 switching 이 있는 경우에 전통적인 언어 영역 활성화 외에 전전두엽의 활성화가 컸다는 것이다. 아마도 언어를 바꾸어 가면서 단어를 산출하는 것이 전전두엽의 정보선택과정에 많은 영향을 주었던 것으로 해석된다. 전체적으로 어휘 산출시에 모국어 어휘, 외국어 어휘, 외래어 등을 산출할 때 공통되는 언어 영역과 언어 특성적 영역이 활성화된다고 결론지을 수 있을 것 같다.
본 논문에서는 그림 영역에서 단어 영상을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 문자 성분과 그래픽 성분을 분류하기 위하여 구성 원소들의 통계값을 이용하는 상자그림 분석을 응용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 문자열 및 단어 영상을 추출하는 방법은 투영 히스토그램 분석 등을 적용한다. 제안 방법은 임계치 대신에 그림 영역의 통계값을 이용하였기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다.
본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
인쇄문서를 전자문서로 자동변환하기 위해서는 문서영상 영역해석과 문자인식 기술이 필요하다. 이들 중 영역해석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하고, 분할한 영역을 문자, 그림, 표 등의 형태로 분류한파. 그러나 문자와 그림의 일부는 크기, 밀도, 화소분포의 복잡도가 비슷하여 정확한 분류가 어렵다. 따라서 영역해석에서의 오 분류는 자동변환을 어렵게 만드는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 분서영상을 문자와 그림영역으로 분할하는 영역해석 방법을 제안한다. 문자와 그림의 분류는 1차원 메디안 필터링을 기반으로 한 방법을 이용하여 언급한 문제점을 해결한다. 또한 메디안 필터링에 의해 발생하는 볼드체 문자와 그래프나 표와 같은 그림영역의 오 분류 문제를 표피 제거 필터와 문자의 최대크기를 이용하여 해결한다. 따라서 상용제품을 포함한 기존의 영역해석 방법보다 그 성능이 우수하다.
기억의 인출에 관여하는 전전두엽의 역할을 연구하기 위해 지각적 친숙성 정도가 다른 재인 조건을 비교하고, 이에 관여하는 뇌의 활성화 양상을 fMRI로 측정 분석하였다. 이를 위하여 동일조건; 그림으로 학습하고 동일한 내용의 다른 그림이 재인 단서로 주어지는 조건, 교차 조건; 단어로 학습하고 내용이 일치하는 그림이 재인 단서로 주어지는 조건이 비교되었다. 재인 수행(회상율, 정확도)은 동일 조건에서 가장 높앗으며 교차 조건에서 가장 저조하였다. 동일 조건 동안 양측 두정엽에서 가장 유의미한 활성화가 관찰되었으며, 상이 조건동안은 좌측 구조물들(Insular, 중 전전 두엽, hippocampal gyrus, 하두정엽 등)에서 활성화가 관찰되었다. 교차조건에서는 활성화가 좌우 시각 영역 및 두정엽의 연접부위 및 전두엽의 백질 부위(superior longitudinal fasciculus)에서 관찰되었다. 이는 그림의 인출과정에 우측 전두엽이 필수적인 것이 아니라, 인출에 수반되는 하위 정보처리 과정에 따라 다른 뇌 영역이 관여하고 있음을 시사한다. 예를 들어, 좌측 insular, 좌측 하 전전두엽에 의해 매개된 lexical processing이 상이한 그림의 재인과정에(상이조건), 시각피질과 좌측 전전두엽의 상호작용이 시각적으로 제시되었던 단어를 그림 단서로 인출하는 과정에(교차조건) 관여하고 있을 가능성을 시사하고 있다.
최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드 및 태양전지 연구가 활발히 진행되고 있다. GaN는 높은 전자 이동도와 높은 포화 속도 등의 광전자 소자에 유리한 특성을 가지고 있으나, 고 인듐 함유량과 막질의 우수한 특성을 동시에 구현하는 것은 매우 어렵다. 이를 극복하기 위한 방법으로써 선택 영역 박막 성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 제한된 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 GaN의 막질을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 대면적 기판에서 GaN의 막질 향상뿐만 아니라 고인듐 InGaN 박막 성장을 위하여 서브마이크로미터 주기와 크기를 갖는 홀 패턴을 포토리소그라피 공정 최적화를 통해 구현할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 그림. 1은 사파이어 기판 위에 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 성장한 n-GaN/활성층/p-GaN의 구조를 나타낸 그림이다. 이를 통하여 서브마이크로미터 스케일의 반극성 InGaN면 위에 높은 인듐 함유량을 가지면서도 우수한 특성을 갖는 박막을 얻을 수 있다. 본 실험을 위하여 사파이어 기판 위에 SiO2를 증착한 후 포토레지스트(AZ5206)을 도포하고 포토리소그라피 공정을 진행하여 2um 크기 및 간격을 갖는 패턴을 형성했다. 그림. 2는 AZ5206에 UV를 조사(5초)하고 현상(23초)한 패턴을 윗면(그림. 2(a))과 $45^{\circ}$ 기울인 면(그림. 2(b)) 에서 본 SEM(Scanning Electron Microscope) 사진이다. 이를 통해 약 2.2um의 홀 패턴이 선명하게 형성 됨을 볼 수 있다. 그 후 수백나노 직경의 홀을 만들기 위해서 리플로우 공정을 수행한다. 그림. 3은 리플로우 온도에 따른 패턴의 홀 모양을 AFM(Atomic Force Microscope)을 이용하여 측정한 표면의 사진이다. 이를 통해 2차원 평면에서 리플로우 온도 및 시간에 따른 변화를 볼 수 있다. 그림.3의 (a)는 리플로우 공정을 진행하기 전 패턴이고, (b)는 $150^{\circ}C$에서 2분, (c)는 $160^{\circ}C$에서 2분 (d)는 $170^{\circ}C$에서 2분 동안 리플로우 공정을 진행한 패턴이다. $150^{\circ}C$와 $160^{\circ}C$에서는 직경에 큰 변화가 없었고, $160^{\circ}C$에서는 시료별 현상 시간 오차에 따라 홀의 크기가 커지는 경향이 나타났다. 그러나 $170^{\circ}C$에서 2분간 리플로우 한 시료 (그림. 3(d))의 경우는 홀의 직경이 ~970nm 정도로 줄어든 것을 볼 수 있다. 홀의 크기를 보다 명확히 표현하기 위해 그림.3에 대응시켜 단면을 스캔한 그래프가 그림.4에 나타나 있다. 그림.4의 (a) 및 (b)의 경우 포토레지스트의 높이 및 간격이 일정하므로, 리플로우에 의한 영향은 거의 없었다. 그림. 4(c)의 경우 포토레지스트의 높이가 그림.4(a)에 비해 ~25nm 정도 낮은 것으로 볼 때, 과도 현상 및 약간의 리플로우가 나타났을 가능성이 크다. 그림. 4(d)에서는 ~970nm의 홀 크기가 나타나서 본 연구에서 목표로 하는 나노 홀 크기에 가장 가까워짐을 확인할 수 있었다. 따라서, $170^{\circ}C$ 이상의 온도와 2분 이상의 리플로우 시간 조건에서 선택 영역 성장을 위한 나노 홀 마스크의 크기를 제어할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터라는 새로운 매체의 도입의 이점이 컴퓨터 매체의 제반 특성들을 잘 활용함으로써 학생들의 호기심을 유발하고 학생들의 학습 효과를 높일 수 있다는 데에만 국한되는 것은 아니다. 새로운 컴퓨터 매체의 도입은 논리학의 여러 중심 개념들 자체에 대한 이해의 심도를 증진시킴으로써 논리학을 새로운 영역으로 확대시켜 주기도 한다. 그 새로운 영역은 그림과 같은 비언어적 표상을 핵심적으로 포함한 추론, 즉 문자와 그림을 동시에 포함하는 이질적인 추론(heterogeneous reasoning)을 허용하는 영역이다. 논리학은, 정보가 어떻게 표상되든 상관없이, 정보 추출의 타당한 형태들에 관한 연구이다. 전통적으로 논리학자들은 정보 추출의 타당한 형태들의 매우 작은 부분(즉, 언어적 표상)에만 초점을 맞추었다. 그러나 컴퓨터 매체의 활용과 더불어 이제 논리학은 시각적 표상을 포함하여 다양한 표상들을 어떻게 사람들이 사용하는지 파악해야 한다. 이러한 과업의 성취를 위해, 구문론, 의미론, 논리적 귀결, 증명, 반례 등의 전통적 개념을 이러한 새로운 형태의 표상들을 수용할 수 있는 방식으로 확장하고 풍부하게 만들어야 한다. 그림 표상과 문자 표상을 함께 사용하는 추론 체계인 Hyperproof에 대한 연구는 이러한 확장된 논리 이론을 형성하는 데 기여한다.
본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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