철자지식과 음운인식이 시각적 단어 해독과 부호화에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 5세에서 8세의 아동 각 15명씩 총 60명을 대상으로 철자지식(자모지식, 소리-글자 대응지식, 철자표상), 음운인식(단어인식, 음절인식, 음소인식), 시각적 단어 해독(자소-음소 일치 단어 읽기, 불일치 단어 읽기), 시각적 단어 부호화(자소-음소 일치 단어 받아쓰기, 불일치 단어 받아쓰기) 과제를 실시하였다. 그 결과 철자지식, 음운인식, 시각적 단어 해독, 시각적 단어 부호화의 모든 과제에서 연령 집단 간 수행력 차이가 유의하였고, 각 과제 수행력 간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 이 중 불일치 단어 철자표상, 음절인식, 음소인식이 본 연구 대상자들을 연령에 따라 보다 민감하게 구분하는 것으로 나타났다. 시각적 단어 해독과 부호화 능력을 예측하는 변인으로 음운인식보다는 자모지식과 철자표상과 같은 철자지식 능력이 포함되었다. 본 연구결과는 학령기 전후 철자에 보다 익숙해지면 음운인식보다 철자지식이 시각적 단어 해독과 부호화에 더 많은 영향을 미친다는 것을 시사한다.
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.
본 연구에서는 중등 전자기 수업에서 사용하는 시각적 표상의 역할에 대한 교사의 인식과 활용 실태를 조사하고 시각적 표상 활용과 관련해서 교사가 겪는 어려움을 파악하고자 하였다. 조사는 온라인 설문 방식으로 진행되었으며 과학교사 121명이 참여하였다. 연구 결과에 따르면, 교사들은 전자기 수업에서 시각적 표상 활용의 중요성에 대해 전반적으로 동의하였으나, 시각적 표상을 주로 과학 지식의 전달 도구로만 인식하는 경향이 있었다. 실제 수업에서 활용하는 방식은 주로 인터넷을 검색을 바탕으로 컴퓨터를 활용해 제시하는 방법을 가장 많이 사용하였다. 구체적으로 전자기 수업에서 널리 활용되는 세 가지 시각적 표상(검전기의 정전기 유도, 전류 주변의 자기장, 전동기의 구조와 원리)에 대해 활용 방식을 조사한 결과, 학생 중심 활용보다 교사 중심 활용이 두 배 가량 많았고, 시각적 표상의 '해석', '구성', '적용', '평가'와 관련해서는 '교사의 구성'이 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이러한 교사 중심의 시각적 표상 활용 실태는 시각적 표상의 역할에 대한 교사의 제한적 인식과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 보인다. 또한 주어진 세 가지 시각적 표상 활용과 관련된 교사의 어려움은 크게 '교사 자신', '학생', '표상 자체의 특성', '자료 부족이나 수업환경'에 기인한 것으로 범주화되었다. 시각적 표상의 연구와 개발에 있어서 이러한 요인들이 적극 고려되어야 하며 과학 수업에서 시각적 표상을 효과적으로 활용하기 위해서는 시각적 표상의 역할에 대한 교사의 인식이 확장되도록 하고, 교사의 표상 활용 능력을 증진시키는 것이 필요하다.
본 논문은 일련의 불연속적인 도트 자극으로부터 시각적 착시현상을 추출하는 신경회로망 모델을 제시한다. 제안된 모델은 시각 정보처리 경로에서 발견되는 시각 세포들의 특성을 근거로 한다. 본 연구는 일련의 이산 도트 자극들이 개별적인 도트들로 인식하지 않고 연속적인 가상의 윤곽으로 인식하는 시각적 착시 현상을 나타내는 생리심리학 실험을 기초로 하여 도트 자극의 시각적 착시를 구현한 것으로서 실험에서는 가상 다각형 형태로 배치된 6에서 10개의 도트자극들을 사용한다. 이 실험 데이터는 Smith & Vos가 생리심리학적 실험에서 다룬 데이터와 유사하다. 제안된 모델은 이산 도트자극으로부터 연속적인 착시 윤곽을 성공적으로 추출한다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
본 연구는 비디오 이해를 위해 비디오에 등장하는 주요 객체들의 행동이나 상태를 시각 동사라고 명명하고, 도메인 확장성 있는 계층적 시각 동사의 인식을 위해 온톨로지와 규칙을 기반으로 도메인 독립적인 시각 동사를 계층적으로 인식하는 방법과 특정 도메인에 관련된 시각 동사를 도메인 독립적 시각 동사를 기반으로 확장하여 인식하는 방법을 제안하고, CCTV 감시 비디오에서 인식 시뮬레이션 결과를 보여준다.
본 연구에서는 항로표지(aids to navigation) 배치를 효율화하기 위한 정량적인 성능 지수(performance index)를 제시한다. 제안된 성능 지수는 항로표지에 대한 항해자(navigator)의 시각적 인식에 기반하였다. 인지 성능 지수는 시각적 인식의 구성요소로서 관찰자, 환경, 그리고 광원에 해당하는 선박 특성, 해상환경, 그리고 항로표지 특성을 반영하여 모델링되었다. 본 연구의 결과를 통하여 효과적으로 항로표지를 배치할 수 있는 수치적 지표를 획득할 수 있을 것으로 판단한다. 향후 항로배치에 대한 현실적 데이터를 바탕으로 제안된 모델링의 유효성을 검증할 계획이다.
사람 간 의사소통에서 표정, 몸짓과 같은 비언어적 시각 요소들은 감정 표현의 중요한 요소이나, 시각장애인들은 이러한 감정 정보들을 받아들이는데 제한적이다. 본 논문은 시각장애인에게 이러한 비언어적 시각 요소 기반의 감정 정보를 인식하여 온각으로 전달하기 위한 방법론을 제안한다. 상대방의 표정은 안경 착용형 카메라로 인식되어 감정으로 분류된다. 인식된 표정이 웃는 얼굴과 같이 호감인 경우, 이 상태는 온각으로 변환되어 안경에 착용된 온도전달 장치에서 시각장애인에게 호감을 전달한다. 이러한 온각기반 감정전달 장치는 시각장애인의 의사소통 향상을 위한 장치의 개발에 응용될 수 있다.
본 논문은 이산 점 자극들을 불연속적인 형태로 배치할 때 나타나는 연속성을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각 신경계의 특징 추출 과정을 근거로 한다. 일련의 이산점 자극들이 배열의 형태로 주어질 때 이들은 개별 점으로 인식하기보다 어떤 형태를 가진 선이나 윤곽들로 인식된다. 우리는 이산 점 자극의 이러한 연속성 문제를 인식하기 위해 실험에서는 거리가 다른 여러 개의 점들을 일정한 간격을 갖는 형태로 배치한 후 이를 인식하는 시스템을 제시한다. 이산 점 자극에서 연속성을 인식하는 문제는 기초 시파 실험과 관련된 문제로서 일종의 시각적 착시이다. 실험 결과에서는 이산 점 자극에서 연속성을 갖는 윤곽을 획득함으로서 제안된 시스템의 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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