이 연구에서는 중학교 1학년 과학영재들의 비유 만들기의 각 단계에서 나타나는 심상적 사고의 특성을 심상적 정보처리 과정의 측면에서 분석하였다. 연구 결과, 과학영재들의 비유 만들기 과정에서 이미지 산출, 이미지 조작, 이미지 표현의 심상적 정보처리 과정이 나타났다. 또한, 과학영재들은 비유 만들기 과정에서 지각 심상, 기억 심상, 상상 심상의 세 가지 유형의 심상을 활용하는 것으로 나타났으며, 활용한 심상의 유형에 따라 심상적 정보처리 과정에 차이가 있었다. 이를 바탕으로 비유 만들기에서 활용한 심상의 유형에 따른 심상적 정보처리 모델을 제안하였다. 이 연구의 결과는 비유적 사고와 심상적 사고의 상호 작용을 강조함으로써 과학영재의 심상적 사고를 촉진할 수 있는 비유 만들기 전략의 효과적인 활용 방안을 마련하는데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 광고디자인에 있어서 광고에 포함되어 있는 정보의 양의 광고수용자의 광고평가에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 기존 연구는 주로 자원-부합이론(Resoruce-matching theory)의 관점에서 광고에 포함되어 있는 외부정보의 효과만을 주로 검증하였다. 그러나 본 연구에서는 이와는 달리 광고에 제시된 브랜드명 의해 유발된 심상정보처리와 같은 내부정보의 정보량이 어떻게 광고수용자의 광고평가효과를 조절하는지를 두가지의 실험을 통하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 광고에서 제시된 브랜드명은 광고수용자가 인지적 잉여자원이 있는 경우 심상정보처리를 유발시키고 이러한 심상정보처리과정이 명성브랜드일 경우에는 광고에 대한 평가를 긍정적으로 유도하는 반면 비명성브랜드의 경우에는 부정적으로 유발하는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과는 광고디자인프로세스에서 명성브랜드라면 광고효과를 증대시키기 위해 제품관련정보를 많이 내포해야 할 필요는 없다는 점을 시사하고 있다 오히려, 이미 소비자의 인식속에 구축되어 있는 브랜드자산을 통해 심상정보처리와 같은 내부정보탐색을 할 수 있는 여지를 마련하도록 광고디자인을 설계하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 반대로 비명성브랜드의 경우에는 광고효과를 극대화하기 위하여 제품관련정보를 다양화해야 할 필요가 있다. 이러한 결과가 향후 광고디자이너들이 광고디자인을 수행하는 프로세스상에서 광고수용자들에게 광고효과를 극대화하기 위해 어떻게 광고디자인을 수행해야 할 것인지에 도움을 되기를 바란다.
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 연구의 목적은 그동안 이론적 또는 경험적으로만 연구되어왔던 미카엘 체홉(Michael Chekhov, 1891-1955)의 연기 테크닉을 과학적으로 탐구해 보는 데 있다. 특히 체홉 연기 테크닉의 바탕이자 핵심이라고 할 수 있는 '상상(imagination)'과 그의 독창적인 테크닉인 '심리적 제스처(Psychological Gesture)'에 대해 인지심리학의 관점에서 연구하고자 한다. 체홉이 모든 연기 작업의 기반으로 삼았던 '상상'은 현재 감각기관이 전달하지 않는 대상의 심적 표상을 의미하는 것으로 인지심리학에서는 이를 '심상(imagery)'이라고 일컫는다. 따라서 본 연구는 심상의 정의로부터 출발하여 심상의 특징과 종류를 간략하게 살펴보고, 체홉의 주장처럼 상상을 통해 연기 훈련을 하는 것이 가능한지를 과학적으로 입증해 보았다. 심상의 유효성을 입증하기 위해서 이론적 증거-기능 등가성 가설(functional equivalence hypothesis), 심리신경근 이론(psychoneuromuscular theory), 상징학습 이론(symbolic learning theory), 심리생리적 정보처리 이론(psychophygiological information processing)-와 실험적 증거-대뇌혈류(cerebral blood flow)나 사건 관련 전위(event-related potential)의 측정, fMRI(functional magnetic resonance imaging) 또는 PET(positron emission tomography)를 이용한 연구-를 모두 살펴보았다. 그 결과 심상은 지각과 기능적으로 동일하며, 심상을 이용해 인지 과제의 수행을 향상시키는 것이 가능함을 알 수 있었다. 또한 심상을 통해 신체적 변화가 심리적 변화(느낌)를 이끌어 낼 수 있다는 것을 입증하여 심리적 제스처 또한 과학적으로 유효함을 확인할 수 있었다. 이상의 연구로 미루어보아, 체홉은 그의 경험에 근거하여 연기 테크닉을 발전시켰지만, 과학적으로도 그의 테크닉은 유효성을 가진다고 판단할 수 있을 것이다. 비록 미흡하나마 본고에 의해 체홉의 연기 테크닉이 과학적으로 탐구되고 객관적 효용성이 입증되어 보다 많은 연기자 혹은 연기를 공부하는 학생들이 그의 테크닉을 '과학적으로' 이해하는 데 도움이 되길 기대해 본다.
인터넷에는 다양하고 많은 정보들이 담겨져 있다. 이 많은 정보들 중에서 사용자가 정말로 필요로 하는 정보를 기계로 추출해 내기 위해서 시맨틱 웹이라는 기술이 제안 되었다. 시맨틱 웹의 구현을 위해서는 기계가 해석할수 있는 데이터들이 필요한데 이것은 시맨틱 어노테이션을 통해서 얻어낼수 있다. 대부분의 시맨틱 어노테이션 시스템들은 영어로 작성된 문서들에 포커스를 두고 개발되었다. 한국어와 같은 교착어를 처리할수 있는 시스템들은 드물다. 본 논문에서는 시맨틱 어노테이션에 대해서 자세히 설명하고 한국어 시맨틱 어노테이션 시스템을 개발하는데에 어떤 언어적인 특징을 고려해야 하는지 살펴본다. 그리고 국외에서 개발된 한국어 시맨틱 어노테이션 시스템 EXCOM을 예제로 소개하겠다.
본 논문에서는 식물공장 내에 조도 변화를 측정하여 최적의 생육환경을 자동적으로 제어할 수 있도록 스마트폰 어플리케이션과 스마트폰에 내장된 조도센서의 결합을 통한 LED 제어 시스템을 제안한다. 스마트폰에 내장된 조도센서와 어플리케이션에 실행을 통해 외부 환경의 조도를 측정하고 무선 통신을 이용하여 식물공장 내 LED를 자동으로 제어한다. 제안된 시스템은 식물공장 내 LED의 스마트제어를 통한 전력낭비와 이산화탄소 배출량을 줄임으로써 제조원가 감소 및 품질향상에 기여할 수 있다.
Multi-query optimization (MQO) is a critical research issue in the real-time data stream management system (DSMS). We propose to address this problem in the ubiquitous GIS (u-GIS) environment, focusing on grouping 'similar' spatio-temporal queries incrementally into N clusters so that they can be processed virtually as N queries. By minimizing N, the overlaps in the data requirements of the raw queries can be avoided, which implies the reducing of the total disk I/O cost. In this paper, we define the spatio-temporal query clustering problem and give a data cubing approach (Q-cube), which is expected to be implemented in the cloud computing paradigm.
1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.
세금계산서나 영수증등의 형식문서를 처리하기 위해서는 일반문서와는 달리 형식문서에서 인식의 대상이 되는 특정 셀에 대한 추출이 필요하다. 본 논문에서는 정형화된 형식문서에서 원하는 특정 셀의 내용만을 추출하는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법은 지정된 셀을 이루고 있는 라인을 제거하는 것과, 라인제거시 손상된 문자를 복원하는 과정으로 나뉜다. 우선 라인들의 평균적인 두께를 구한 후 라인을 트레이스(trace)하면서 이 두께 범위내에 있는 라인은 지운다. 트레이스하는 과정에서 두께보다 큰 라인은 문자와 접촉된 것으로 판단하여 이 접촉된 좌표를 저장한 후 미리 정의된 접촉유형을 이용하여 문자의 복원 작업을 수행한다.
블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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