• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.948-950
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• 2013

메모리를 다루는 프로그램의 시각화는 알고리즘 학습, 디버깅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 도구에 독립적이며 프로그램 실행 후에도 재사용이 가능하도록 메모리 상태를 시각화하는 언어를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 시각화 언어의 문법과 의미를 설명한다. 제안된 시각화 언어의 유용성을 간단한 메모리 할당, 해제를 수행하는 프로그램 소스의 예를 통해 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1.2-1.2
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• 1999

시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.61-78
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• 2007

본 논문에서는 상호정보와 데이터 시각화를 사용하여 여론조사 결과를 분석하는 방법을 제안하였다. 여론조사의 경우, 목적 변수와 이를 위한 설명 변수가 있으며 설명 변수는 수치형과 명목형이 혼재된 형태이다. 상호정보를 사용하면 목적변수에 대한 혼합형 설명변수의 영향을 크기순으로 순위를 매길 수 있고, 데이터 시각화 방법을 사용하여 이들 순위 매김에 대한 평가를 수행할 수 있다. 여론조사에서 목적변수에 미치는 설명변수의 영향력의 크기가 어느 정도인가를 정량화한 것은 이연구에 의해서만 이루어진 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.175-178
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• 2004

범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2\times2\timesK$ 분할표 자료를 이 이론에 적용시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.569-570
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• 2021

온라인 교육은 컴퓨터 테크놀로지 발달과 웹 기반 정보 통신 기술의 발전에 따라 효과적인 방법으로 자리 잡으면서 새로운 패러다임으로 꾸준히 성장해 오고 있다. 최근 코로나 19로 인해 초, 중, 고등학교를 비롯하여 대학교는 2020년 3월 역사상 처음으로 개강을 비대면 온라인 상황으로 맞이하게 되었다. 온라인 강의 시청수요가 늘어남에 따라 영상에 대한 필기 양도 많아지고 있다. 온라인 강의는 대부분 시각적 자료와 함께 교수자의 설명이 더해진다. 시각자료에 대한 부가적인 설명과 교수자의 말로 설명이 되는 부분에 대해 필기를 할 때 시각 자료를 그려 필기하거나 영상의 어느 부분에 해당 내용이 나오는지 시간을 같이 메모해서 봐야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 해결하기 위해 영상을 시청하며 구간에 메모를 저장, 표시하는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 학습자가 영상에 직접 메모를 표시하여 맞춤형 학습에 따른 복습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 하도록 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.456-464
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• 2007

본 연구에서는 한국의 중등학교 과학 교육과정과 교과서를 분석하여 시각 개념 표현 방식과 연계성은 어떠한지를 분석하고, 개념의 수준을 고려하여 시각 개념을 이해시키기 위한, 연계성 있는 시각 개념 구성을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 방법은 문헌 분석 방법을 사용하였으며, 문헌 분석은 제7차 한국의 과학 교육과정과 제7차 과학 교육과정에 따라 개발된 과학 및 물리I 교과서를 분석하였다. 한국의 현행 교육과정과 현행 과학 교과서의 분석을 통한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과학 교육과정상으로 보면 시각 개념의 연계성에 문제가 없어 보이지만 교육과정에 따라 실제로 집필된 교과서 내용상으로는 시각 개념의 연계성에 문제가 있는 것으로 나타났다. 눈에서 수정체의 기능은 8학년에서 학습하도록 되어 있는데도 7학년에서 안경에 의한 시력 보정의 원리가 제시되고 있는 것은 개념 이해에 어려움이 있을 것으로 보인다. 둘째, Kepler는 Alhazen의 시각 개념에서 물체의 한 점에서 반사된 한 광선이 수정체의 한 점에 도달하여 그 점의 상을 맺을 수 있다는 설명에서 문제점을 발견하고 현대적인 시각 이론을 세웠지만 한국의 일부 과학 교과서는 여전히 Alhazen 방식의 망막 상 형성을 설명하고 있다. 셋째, 근시와 원시의 원인에 대한 설명의 일관성이 없는 경우가 있고, 대부분 두 가지 이유 중의 한 가지로만 설명하고 있다. 마지막으로, 개념 위계를 고려한 시각 개념의 연계적 구성에 있어서는 볼록렌즈에 의한 상에 대해 학습한 후에 우리 눈의 구조와 기능이 제시되어야 하며, 우리 눈의 구조와 기능을 학습한 후에 안경의 기능과 시력 보정이 제시될 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.171-174
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• 2000

본 논문에서는 공동작업을 지원하기 위한 시각언어를 제안하고 생성되는 시각문장에서 공동작업을 위한 속성과 컴파일 방법을 설명한다. 생성되는 시각문장은 객체 아이콘과 연산자로 구성되며, 각각은 공동작업 참여자와 참여자간 상호작용 시점에 따른 공동작업 관계를 의미한다. 생성되는 시각 문장은 객체 아이콘과 연산자의 결합 관계에 따라 다양한 공동작업을 지원한다. 또한, 동기 및 비동기 공동작업을 함께 표현함으로써 기존 공동작업을 위한 시각언어보다 효율적으로 공동작업을 지원한다.

• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1-15
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• 1999

시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.