• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.6
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• pp.535-546
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• 2016

This study examined the relation among orthographic knowledge, phonological awareness, and visual word decoding and encoding abilities. Children aged 5 to 8 years took letter knowledge test, phoneme-grapheme correspondence test, orthographic representation test(regular word and irregular word representation), phonological awareness test(word, syllable and phoneme awareness), word decoding test(regular word and irregular word reading) and word encoding test(regular word and irregular word dictation). The performances of all tasks were significantly different among groups, and there were positive correlations among the tasks. In the word decoding and encoding tests, the variables with the most predictive power were the letter knowledge ability and the orthographic representation ability. It was found that orthographic knowledge more influenced visual word decoding and encoding skills than phonological awareness at these ages.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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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.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.2
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• pp.253-262
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• 2017

This study aims at investigating the perceptions of science teachers about the role of visual representations in the teaching of electromagnetism, and finding out how science teachers use visual representations in their teaching of electromagnetism and the difficulties they experience in dealing with those representations. A total of 121 science teachers responded to the online survey. The results showed that most of the teachers agreed to the significance of using visual representations in the classroom but regarded their role as means of simply delivering science knowledge rather than constructing or generating knowledge. For the three visual representations widely used in teaching of electromagnetism in secondary schools (electrostatic induction on electroscope, magnetic field around current carrying wire, structure and principle of electric motor), the teachers preferred teacher-centered use of visual representations rather than student-centered and teacher's construction of representations were the most frequent among four types of use; interpretation, construction, application, and evaluation. The difficulties of teaching with these three visual representations were categorized into several factors; teachers, students, the characteristics of the representations, and lack of resources and classroom environment. Teachers' limited perceptions about the role of visual representations were associated with the ways of using visual representations in their teaching. Implications for the effective use of visual representations for science learning and teaching were discussed.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.639-646
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• 2003

This paper proposes a neural network model for extracting optical illusions produced by a sequence of discontinuous dot stimuli. The proposed model is based on visual cell's characters founded by visual information processing path. This study approaches on the basis of physiological observation of the perceptual phenomena that some simple ways of discrete dots are perceived as a continuous virtual contour rather than as separate dots. This paper presents the implementation of the optical illusions from discrete dot stimuli that are composed of virtual polygons from 6 to 10 dots. This experimental data are similar to those of Smith & Vos's physiological experiments. The proposed model shows that it can extract continuous illusion contours from discrete dot stimuli successfully.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.8
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• pp.299-308
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• 2014

Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.328-330
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• 2015

항만관제 상황인식에 따른 선임,초임관제사간의 시각적 차이점을 비교 분석하여, 관제의 전문성을 표상하는 구체적이고 객관적으로 나타내며, 교육 및 훈련에 활용에 관하여 연구.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1439-1441
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.377-379
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1659-1660
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• 2013

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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.132-136
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• 2001

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.