구매 의사 결정 단계에서 이미지나 동영상의 영향력이 지속해서 증가하고 있음에도 불구하고 시각적 정보가 소비자의 구매 의사 결정 과정에 영향을 미치는 메커니즘과 이에 따른 기업, 특히, 오프라인 기업의 성과에 대해서는 아직 알려진 바가 많지 않다. 이에 본 연구는 O2O 플랫폼에 입점한 10만 개 식당의 실제 예약 매출 데이터를 분석하여 이용자와 사업자가 O2O 플랫폼에 업로드한 사진 등의 시각적 정보가 기업의 성과에 미치는 영향과 메커니즘을 이중 처리 이론 기반으로 파악하고자 한다. 또한 저장하기, 공유, 리뷰 등 고객 참여와 프랜차이즈 가맹의 시각적 정보와 성과 간 관계에 대한 조절된 매개 효과를 분석한다. 본 연구는 이중 처리 이론 기반으로 시각적 정보가 구매 의사 결정 과정에서 작동하는 메커니즘을 설명하는데 기여할 것으로 기대한다. 그뿐만 아니라 실제 예약 매출 데이터를 활용하여 분석함으로써 직접적이고, 수익적인 측면의 기업 성과를 측정할 수 있을 것이다. 또한 오프라인 소매점에서 활용할 수 있는 온라인 채널 전략에 대한 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
단어모양이 한글 시각정보처리에 미치는 효과를 알아보기 위해 명조체와 샘물체로 된 한음절 글자, 두음절 단어, 세음절 단어의 정확인식율을 비교하였다. 명조체는 자모의 모양과 크기가 글자의 고정된 사각틀에 맞게 변형되므로 단어모양이 글자의 자모조합 유형과 음절길이에 따라 크게 달라지지 않는다. 이에 반해 샘물체는 자모조합 유형에 따라 글자의 사각틀이 변형되므로 부가적인 단어변별 정보가 단어모양에 포함되며, 음절길이가 증가할 때 단어모양 정보가 명조체에 비해 더욱 두드러진다. 이처럼 서로 구별될 수 있는 명조체와 샘물체 단어의 시각적 구조는 각각 다른 근거에서 한글인식에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 연구결과, 명조체의 정확인식율이 샘물체보다 높았으며, 음절길이가 증가할 때 명조체와 샘물체에 상관없이 정확인식율이 향상되었다. 본 실험의 결과는 단어의 외곽모양 변이가 영어의 경우보다 한글 시각정보처리에서 상대적으로 덜 중요하다는 것을 시사한다.
단순 VDT 작업에 의한 인간의 시각정보처리에의 영향을 살펴보기 위하여 특히 서로 다른 model에 대한 정보처리에의 영향을 조사하였다. 피험자는 시각감시 작업과 데이타입력작업을 각각 50분씩 2회 수행하였고 서로 다른 model에 대한 영향을 살펴보기 위해 적업 전, 중 ,후에 걸쳐 MD 및 PD 방법에 의한 과제가 실 시되었다. 실험결과, 단순 VDT 작업이라고 하더라도 작업 수행 내용의 차이에 따라 서로 다른 model에 대한 정보처리에의 영향이 다르게 나타날 수도 있다는 점이 시사되었다.
정보의 시각화는 추상적 정보를 직관적으로 이해하기 쉽도록 시각적으로 명확하게 표현하는 방법을 말한다. 대용량의 바이오 데이터를 다루는 생물정보학(bioinformatics) 분야에서는 컴퓨터의 높은 성능을 활용하여 수많은 유전학적 데이터들을 분석하고 있다. 다양한 생물정보학 실험에서 전사체는 특정한 조건에서 발현된 RNA의 총합을 말한다. 분석된 전사체 정보는 텍스트형태로 제공이 되는데 이를 사용자가 수작업으로 비교하는 데에는 한계가 있다. 따라서 분석된 전사체 정보를 효과적으로 인지할 수 있도록 시각화하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 라이브러리인 yFile을 활용하여 추정된 전사체를 실시간으로 시각화하여 제공하는 방법을 제안한다. GTF파일을 입력받아서 데이터베이스에 저장하고 이 정보를 이용하여 그래프를 생성한다. 실험 결과는 전사체를 시각화 하는 방법을 통하여 다양한 전사체 정보를 알아 낼 수 있고, 최종적으로는 novel gene을 찾는 것이 가능할 것으로 기대한다.
기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.
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.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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