본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리 과정에서 맥락이 어떤 영향을 미치며 다른 통사 정보와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결 패러다임을 중심으로 검토하였다.실험1에서는 무관단어 어휘판단 과제 및 선행참조어 강제선택 과제를 사용하여 글이해시 대용어 문장에서 제공되는 하위 수준의 국소적 맥락편중에 의한 촉진 효과를 입증했다.그러나 맥락 편중에 의한 촉진 효과는 통사적으로 명료한 조건에서는 보다는 애매 조건에서 더욱 강하여,맥락과 통사 간의 상호작용을 나타냈다.실험 2 에서는 대용어 문장 수준에서는 국소적 맥락 정보가 주어지지 않더라도 선행글로 부터 제공된 상위 수준의 전체주제와 관련된 총체적 맥락 정보가 참조관계 해결을 촉진시키는 것으로 밝혀졌다.실험 3 에서는 전체 덩이글 에서의 선행된 총체적 맥락과 후행하는 국소적 맥락간의 일관성 변인이 대명사 해결시에 촉진적 역할을 하는것으로 나타났다.즉 세개의 실험을 통해 글이해에 미치는 맥락 촉진 효과가 다양한 수준에서 일관되게 관찰되었다.
최근 전기자동차와 관련된 콘텐츠 연구에서 사운드 디자인이 새로운 연구 주제로 부각되고 있다. 이 연구는 전기자동차 실내 주행음 디자인의 주요 가치들을 사용자 경험(User Experience) 측면에서 탐색하고 검증하는 것을 목적으로 진행되었다. 근거이론에 의한 탐색적 연구를 통해 맥락정보성과 정숙성을 독립변수로 도출하여 $2{\times}2$ 요인 설계로 유용성, 감성, 만족도에 대한 주효과 및 두 변인 간 상호작용 효과를 분석하였다. 실험연구를 통해 맥락정보성과 정숙성의 조합에 따라 전기 자동차의 사용자 경험에 미치는 영향이 달라진다는 점을 밝혔다. 연구 결과에 기반하여 실내 주행 사운드 가치의 개인별 선호를 고려한 사용자 니즈 최적화를 위한 후속 연구 방향을 제시하였다.
증강 현실 응용 분야에서 널리 쓰이고 있는 마커는 단순히 마커를 구분하기 위한 ID에 대한 정보만을 가지고 있기 때문에 마커의 크기를 미리 알고 있어야 하며, 한 종류의 마커만을 사용할 수 있는 제약이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 맥락정보를 포함하는 마커 디자인 및 해석 방법을 제안한다. 제안된 마커 디자인은 마커의 ID 정보 외에, 마커의 종류, 크기 및 회전 정보를 마커 내부에 2차원 바코드의 형태로 포함한다. 이와 같은 마커의 맥락 정보를 마커의 패턴에 저장함으로써 여러 종류의 마커를 사용할 수 있다. 그 외에도 마커의 크기 정보를 바탕으로 서로 다른 크기를 갖는 마커들 사이에 일관성을 유지하면서 동일한 비율로 콘텐츠를 증강하는 것이 가능하며, 가로/세로 비율이 알려져 있지 않은 직사각형의 마커들도 인식이 가능하다. 마커에 담긴 맥락 정보를 바탕으로 마커를 인식함으로써, 제안된 마커 디자인은 불특정 다수의 마커들이 존재하는 모바일 증강현실에 유용하게 쓰일 수 있다.
본 연구는 여러 정보환경 또는 정보 디자인 유형 중에서 짧은 정보 노출 시간에 비해 정보 전달력이 강해야 하는 정보유형의 인지력을 높이는 방법을 모색하기 위해 진행되었다. 이와 같은 정보를 본 연구에서는 '고기능성 정보(High-Functional Information)'라고 정의하고, 연구를 위해 7개 항공기에서 사용되고 있는 Safety Information을 중심으로, 고기능성 정보의 주요 속성과 그에 따른 거시적 정보 표현 방법에 대해서 연구하였다. 본 연구는 상황, 순서, 흐름, 구조 표현으로서의 정보디자인인 Safety Information을 기능변수에 대한 활용이 중요한 '고기능성 정보'라고 정의하고, 이에 대한 주요 정보 속성을 Accessibility, Errorless, Understandable, Timeliness로 제시하였다. 고기능성 정보는 맥락에 따라, 시각적 재현 측면에서 Understandable, Accessibility 속성이 충족되어야 하며, 사용자 조작 측면에서는 Errorless, Timeliness 속성이 충족되어야 한다. 각 측면에서의 거시적 표현 방법으로써, 시각적 재현 측면에서 독특 속성을 기반으로 한 속성이론, 도상화를 통한 "현실감지" 최대화, 정보 주도성(Proactivity), 잉여정보와 노이즈 정보의 최소화를 제시하였으며, 사용자 조작측면에서 맥락효과, 일차적 독특성을 중심으로 한 기억부호화, 이중부호화 및 표현 방법 등을 제시하였다. 본 연구에서의 개괄적인 연구 내용을 토대로 앞으로 정보환경 또는 디자인 유형과 속성에 따른 정보 표현방법에 관한 연구가 추진될 예정이다.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 합성(Speech Synthesis) 시스템에서 자연스러운 음성 발화를 모방하기 위해 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 주된 과업으로 자리잡았다. 대화의 연속성을 고려했을 때, 자연스러운 음성 기반 인터페이스를 구성하기 위해서는 대화의 맥락을 이해하고 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 대화 맥락에 기반하여 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 Long-Input Transformer 기반 휴지 예측 모델을 제안하고 한국어 대화 데이터셋에서 검증한 결과를 보인다.
본 연구는 사람들이 장면을 지각하는 동안 장면 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하고, 그 물체에 대한 정확 회상률도 높을 것이라는 가설을 검증하고자 하였다. 이를 검증하기 위하여, 본 연구에서는 두 개의 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 장면 제시 시간(2초, 5초, 10초)과 맥락 부합성(부합, 비부합)을 조작한 $3{\times}2$ 요인설계를 사용하였다. 종속 변인은 장면을 지각하는 동안의 안구 운동 패턴과 장면을 모두 학습한 뒤 수행한 기억 검사에서의 정확 회상률이었다. 실험 1에서는 선행 연구의 제한점을 보완하여 물체와 배경의 맥락 부합성에 따른 주의 할당을 재검증하고, 실험 2에서는 장면을 지각하는 동안 참가자들의 주의를 분산시키는 주의 분산 과제를 사용하였을 때에도 여전히 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하는지 검증하였다. 실험 1의 연구 결과, 참가자들은 짧은 시간 내에 장면 맥락에 부합하지 않는 물체를 빠르게 응시하였고, 장면을 지각하는 동안 맥락 비부합 물체를 상대적으로 더 많이, 자주, 그리고 오랫동안 응시하였으며 그 물체에 대한 위치 기억이 우수하였다. 주의 분산 과제를 수행한 실험 2에서도 실험 1과 유사한 패턴의 결과를 관찰할 수 있었다. 주의 분산 과제를 통해 주의를 의도적으로 분산시켰을 때에도, 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의가 할당된 본 연구의 결과는 맥락 부합성이 장면 지각에서의 주의 할당에 강력한 영향을 미친다는 사실을 시사한다.
본 연구는 일반 시민이 지녀야 할 데이터에 대한 이해와 데이터 인력 양성 정책에 필요한 기본 개념 틀을 제공하기 위해 데이터 리터러시를 재개념화했다. 이를 위해 확장된 데이터의 특성을 고찰하였고 데이터 리터러시에 관한 선행연구를 분석하여 전문가 검토를 거친 후, 재개념화된 데이터 리터러시를 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시에는 지식, 기술, 맥락의 세 범주와 범주별 하위 요소로 구성되어 있다. 주로 데이터를 다루는 기술 범주를 강조하였던 기존의 데이터 리터러시의 개념에 데이터의 맥락 범주를 추가하여 맥락의 범위, 시간성, 가치 지향 요소도 명시했다. 또한 지식 범주에도 요소를 구체적으로 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시는 정보화, 인력 양성, 행정 등의 분야에서 교육과정과 교육 프로그램 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 한국 현대시 텍스트가 독자에게 전달하는 시적 효과를 담화 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 관점에서 분석하는 것이다. 담화 텍스트 언어학은 텍스트의 언어 자료 자체보다는 이를 생산하고 수용하는 인지 과정에 주목하는 인지과학의 한 분야이며, 적합성 원리로 되는 인지적 화용론은 텍스트 언어학에서 규명하는 바 여러 인지적 조작 절차들의 심리학적 근거가 된다. 많은 인지적 책략 및 조작 절차들이 집약되어 있는 한국 현대시 텍스트를 인지 화용론적 관점에서 분석한 결과, 이제까지 모호하게 개진되어 오던 많은 시적 효과가 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 분석 장치들에 의해서 명쾌하게 설명될 수 있음이 밝혀졌다. 즉, 정보성의 격상 및 격하, 각별한 결속구조의 사용 및 그 수용 과정, 작가의 상황점검과 상황관리 과정에 의한 전국적 인지 패턴의 활성화 및 수정 등의 인지적 절차를 통해서 독자의 맥락이 수정, 확장되는 효과가 일어나고 바로 이것이 궁극적으로는 시적 효과를 낳는다는 점을 설명할 수 있다.
시각 체계는 장면을 지각할 때 주어진 감각 정보에만 의존하지 않는다. 맥락정보를 적극 활용함으로써 주변 환경과의 시공간적 연속선상에서 장면을 파악한다. 그러나 부족한 감각정보를 맥락 정보로 채워 넣는 과정에서 실제 본 장면보다 더 넓은 영역을 봤다고 잘못 기억하는 경우가 있는데, 이를 테두리 확장(boundary extension) 효과라고 한다[1]. 본 연구는 상하반전(inversion)의 효과를 통해 테두리 확장 현상에 관한 가설들을 검증하였다. 상하반전된 장면에서 맥락 정보를 추출하기 어렵다는 기존 연구 결과들에 근거하여 학습 단계 또는 검사 단계에서 장면 사진을 거꾸로 제시하였다. 세 가지 실험의 결과, 테두리 확장 효과는 장면이 학습 단계에서 상하반전 되었을 때 감소하였는데, 장면을 구성하는 물체의 방향성이 분명할수록 더 감소하였다. 이러한 결과는 적절한 맥락이 활성화됨으로써 장면이 외연될 수 있다는 것과 테두리 확장 효과가 장면이 기억으로 부호화되는 과정에서 발생한다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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