동일한 시선방향에 놓여있는 두 대상의 경우 공간적으로 가까운 영역에서 급격한 깊이 변화가 발생된다. 이 상황은 고전적인 계산 모형들이 상의 대응 문제를 해결하는 과정에서 적용하고 있는 제약들의 가정과 배치되므로, 이 상황에서 얻어진 정신물리학적 결과는 여러 제약들의 타당성을 검토하는 데 유용하게 사용되어 왔다. 두 못 착시와 같이 두 대상이 동일시선에 놓여있는 상황에서는 각 대상의 양안 시차에 해당하는 입체시 깊이가 지각되지 않는다는 정신물리학적 결과와는 달리 동일시선에 무선점으로 구성된 두 표면이 주어지는 경우 각 표면은 해당 표면에 속한 점들의 양안시차에 해당되는 입체시 깊이가 지각된다. 두 상황에서 얻어진 상충된 결과가 양안시기제가 상의 대응 문제를 해결하는 방식의 차이 때문에 발생된 것인지, 단순히 무선점 표면을 구성하는 표면 요소인 각 점들의 시선방향이 고려되지 않았기 때문에 발생된 것임을 확인하기 위해 표면 요소들의 시선방향을 조작한 후 표면의 입체시 깊이를 조사하였다. 실험 1에서는 깊이가 각기 다른 표면을 가지는 무선점 입체 그림(random-dot stereogram: 이후 RDS)을 중첩시키면서 각 표면에 속한 점들의 시선 방향이 동일한 조건과 서로 다른 조건에서 지각되는 표면의 입체시 깊이를 측정하였다. 실험 2에서는 윤곽선에 의해 규정된 표면의 입체시 깊이가 다른 자극과의 시선방향에 따라 변화되는 지를 조사하였다. 두 실험 모두에서 다른 대상과 동일 시선에 주어진 표면의 경우에도 표면 요소들의 시선방향이 다른 경우 각 표면 요소의 양안시차와 유사한 입체시 깊이가 지각된 반면, 표면 요소들의 시선방향이 동일한 경우 표면의 입체시 깊이는 해당 표면 요소의 양안 시차보다 과소평가되었고 그 깊이 정도는 두 못 착시에서 발견되었던 입체시 깊이와 유사하였다. 이러한 결과는 각 표면 요소들의 시선 방향이 고려될 경우 두 점 상황과 두 표면 상황에서 상의 대응 문제는 유사한 방식으로 해결되며, 표면의 시선방향보다 표면 요소의 시선방향이 중요함을 시사한다. 본 연구에서 밝혀진 결과를 계산 모형의 여러 제약조건의 유용성 맥락에서 논의하였다.
최근 3D 디스플레이가 3DTV는 물론 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 사용자들에게 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 2D+Depth 형태의 입체영상에서 사용자에게 입체감을 주는 데는 깊이맵이 큰 영향을 준다. 또한 깊이맵이 복잡하게 구성되어 있을수록 사용자에게 보다 다양한 입체감을 제공할 수 있지만 실제로 사용자가 느끼는 입체감의 지각은 그렇지 못한 경우가 많기 때문에 사용자가 느끼는 임체감의 개선이 필요하다. 이에 본 논문에서는 깊이맵의 히스토그램을 기반으로 하여 깊이 평면과 깊이 편차를 이용하여 입체감을 개선하는 방법을 제안하고 주관적 실험을 통해 입체감의 변화를 확인하였다.
입체시 계산 모형들은 국지적으로 대응 가능한 여러 대상들이 있는 경우 가설적인 부등 탐지기들간의 상호 작용을 통해 대응될 대상을 결정한다. 이 연구에서는 인간의 양안시 기제도 입체시 모형들의 가정과 유사하게 부등 탐지기들의 활성화 수준에 따라 대응될 대상을 선택하는 지를 알아보기 위해서 깊이가 다른 두 표면을 가지는 무선점 패턴을 입체 그림으로 사용하였다. 응시 표면과 같은 깊이에 놓여 있는 표면을 구성하는 점들은 무선적으로 선택되었으며(원 무선 패턴) 이 표면보다 앞에 놓여있는 표면을 구성할 점들은 원 무선 패턴의 각 점들과 다음과 같은 방식으로 짝지어졌다. 원 무선 패턴을 구성하는 점들의 위치를 발견하여 왼쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 왼쪽 3분에 오른쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 오른쪽 3분에 위치하도록 하여 6 분의 깊이에 해당하는 또 다른 표면을 만들었다. 원 무선점 패턴의 자기를 고정시킨 채 새로운 패턴의 밝기를 변화시키면 가설적인 탐지기들의 상대적인 활성화 수준이 서로 달라질 것을 추정할 수 있다. 상대적인 활성화 수준에 따라 대응될 대상이 변화되는 지를 알아보기 위해서 모든 점들의 위치는 고정시킨 채 두 표면을 구성하는 점들간의 상대적인 밝기를 변화시켜가면서 각 밝기 수준에서 두 표면의 깊이를 측정하였다. 쌍을 이루는 점들간의 밝기 차가 30% 이내인 조건에서는 3 분의 부등에 해당되는 하나의 표면이 지각되었지만, 두 점의 밝기가 타이가 날수록 이 표면 이외의 다른 표면과 더불어 모두 두개의 표면이 지각되었다. 특히 새로운 표면의 깊이는 무선점 패턴을 구성하는 점들과 추가된 점들의 상대적 밝기에 따라 달라겠다. 추가된 점들이 밝은 조건에서는 이 점들의 부등에 해당되는 깊이를 갖는 표면이 원 무선점 패턴이 밝은 조건에서는 무선점 패턴의 부등에 해당되는 깊이를 가진 표면이 추가적으로 지각되었다. 이러한 결과는 보다 활성화 된 탐지기들이 약한 탐지기들을 억제하여 있음을 시사한다.
본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.
3-D 디스플레이를 이용하여 실감나는 입체 경험을 시청자에게 제공하는데 필요한 요인을 파악하는 다양한 연구가 여러 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구는 3차원 지각에 필요한 정보를 어느 쪽 눈에 제시하느냐에 따라 관찰자의 입체 지각 과정에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 실험은 관찰자의 우세안과 비우세안에 3-D 자극 패턴의 변화를 배타적으로 제공하고, 이 자극 정보를 통합해서 3-D 입체로 지각하는 시간을 측정하는 과정이 포함되었다. 다양한 조건으로 구성된 실험에서 얻은 결과는 관찰자의 우세안 여부에 상관없이 3-D 정보가 왼쪽 눈에 제시된 경우, 오른쪽 눈에 비해 일관성 있게 지각이 수행된다는 것이다. 본 결과는 3-D 영상물 제작 시 깊이 정보가 왼쪽 눈에 담길 수 있도록 입체 영상 카메라 시점을 조정한다면, 입체 영상물에 담겨있는 깊이를 영상 관람자가 더 잘 지각할 수 있음을 제안하고 있다.
외현기억은 의도적 인출을 의미하고 암묵기억은 비의도적 인출을 의미하며 다양한 변인하에서 외현기억과 암묵기억이 상이한 인출형태가 보이는 것을 기억해리현상이라 한다.본 연구에서는 기억해리현상을 설명하는 처리이론중 이중처리이론의 기본 가정을 수용하여 실험을 실시하였다.처리깊이에 따른 학습을 실시하면,지각 처리과제의 경우는 단어표상의 활성화가 이루어지며 이는 접속가능성의 증가로 나타나고,의미처리과제의 경우는 목표단어표상 및 관련단어의 표상이 활성화되고 이는 인출가능성의 증가로 나타난다.학습단계에서는 의미처리과제와 지각처리과제를 반복해서 제시하여 접속가능성과 인출가능성의 증가를 조작하였고,검사단계에서는 인출 지시문 종류에 따른 암묵 기억검사와 외현기억검사를 실시하였다.실험결과는 다음과같다. 지각처리과제의 반복은 암묵기억검사와 파지수준에는 영향을 주지만 외현기억검사의 파지수준에는 효과를 미치지 못했고,의미처리 과제의 반복은 암묵기억검사와 외현기억검사 파지 수준 모두에 영향을 미쳤다.실험결과를 종합하여 보면,처리깊이에 다른 학습 단어 반복제시의 기억 해리효과는 이중처리이론의 설명틀이 적절하다고 결론지울수 있다.
2004년 5월 29일 발생한 울진지진에 대해 지진원 상수(지진원기구, 진원깊이, 규모, 지진원 특성 등)를 모멘트텐서 방법을 이용하여 분석하였다. 3종류의 지각모델에 대해 지각응답함수를 구하여 분석에 이용하였다. 또한 최적의 지진원 상수값을 분석하기 위해 3종류의 진앙위치를 고려하여 분석하였다. 관측소의 방위각 분포 및 진앙거리에 대해서 결과값에 약간의 영향을 주었다. 6개의 모멘트텐서 성분을 조합하여 분석한 결과 울진지진은 거의 남북방향의 주향을 가진 전형적인 역단층의 운동에 의해 발생되었다. 분석된 지진원 기구는 울진지진 진앙 주변은 동서방향의 압축방향을 가진 지체역학적인 환경을 가지고 있는 것으로 제시하고 있다. 진원깊이는 약 12km의 값을 가지고 있다. 지진원기구는 기존의 연구결과와 유사하나 진원깊이는 다소 차이가 존재하였다. 이러한 차이는 방법론, 자료 종류 또는 지진원 고유의 기하학적 형태 등에 기인하는 것으로 해석된다.
수많은 공간지각 연구 결과, Euclidean 3-D 구조는 양안 입체시, 움직임, 입체시와 움직임의 결합, 또는 여러 광학 정보의 결합으로도 복구될 수 없다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 인간은 이러한 부정확한 공간지각에도 불구하고 특정 과제를 수행하는 데는 어려움이 전혀 없다. 우리는 인공지능과 컴퓨터 비전에 인간의 기술과 능력을 적용해 왔지만 이러한 기계들은 여전히 인간의 능력보다 훨씬 뒤떨어져 있다. 따라서 우리는 인간이 공간의 깊이를 어떻게 지각하는지, 과제를 수행하기 위해 어떠한 정보들을 사용하여 3차원 공간을 정확하게 지각하는지 이해해야 한다. 이 논문의 목적은 미래에 더욱 발전된 인공지능 로봇에 인간의 능력을 적용하기 위해 공간지각 문헌을 검토하는 것이다.
2017년 11월 15일 포항지진(규모 5.4)은 깊이효과로 경주지진(규모 5.8) 보다 피해가 더 컸으나, 정확한 깊이가 확증되지 않고 있다. 진원 깊이를 진원재결정을 통하여 역산한 결과, 대부분의 모델의 진원 깊이가 얕은 표층으로 도출된 반면, 지각구조가 가장 근접한 모델은 6.0 ~ 11.5 km 구간의 깊이로 산출되었다. 지온분석에서는 7.5 km 근방에서 $300^{\circ}C$의 온도가 관찰되어 지진유발층의 사례에 입각한 포항지진의 진원은 근접한 모델로 얻어진 7 km 근방인 것으로 추정되어진다.
강원도 지역과 그 주변에 설치된 21개의 광대역 지진관측소 하부에 대한 지각속도구조를 분석하기 위해 2019년 3월 18일부터 2022년 12월 31일 사이에 발생한 139개 원거리 지진자료(Mw ≥ 5.8, 진앙거리 30° - 90°)에 H-κ 중합법을 적용하여 각 관측소 하부에서의 모호면 깊이와 Vp/Vs 비를 추정하였다. H-κ 중합법으로 추정한 모호면 깊이는 24.9 - 33.2 km, Vp/Vs 비는 1.695 - 1.760으로 나타났으며, 추정한 Vp/Vs 비를 수신함수와 표면파 분산의 연합 역산에 적용하여 각 관측소 하부에 대한 1차원 지각속도 모델을 획득하였다. 이에 따른 모호면 깊이는 25.9 - 33.7 km로 H-κ 중합법과 유사한 결과를 보여주었고, 두 방법의 모호면 깊이 결과는 에어리의 지각평형설을 대체적으로 따르는 일치된 양상을 보인다. 1차원 지각속도 모델 해석 결과 태백산 분지에 위치한 일부 관측소의 직하부에서 P파 속도 5 km/s 이하의 저속도층이 2 km 두께로 존재함을 확인하였으며, 강원도 북부에 위치한 CHNB, GAPB 관측소도 같은 결과를 보이는데 이 관측소들은 신생대에 생성된 퇴적층 위에 위치하고 있다. SH2B 관측소는 퇴적층 위에 위치하지 않음에도 불구하고 표층의 P파 속도가 낮게 나왔으며, 이는 기반암의 풍화와 같은 여러 요인으로 인한 것으로 보인다. 계산된 1차원 모델들을 살펴볼 때 모든 관측소의 4 - 12 km 깊이 사이에서 깊어짐에 따라 속도가 감소되는 속도역전층이 관측되었고, 이중 일부 관측소의 하부 10 km 부근에서 암석의 밀도차로 인한 것으로 여겨지는 중간지각 불연속면이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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