현재 융합과학의 모델로 주목받고 있는 인지과학을 이해하기 위해서는 세 가지의 중대한 수학적 업적을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 이 세 가지의 역사적 업적에 해당하는 튜링기계, 신경망, 괴델의 불완전성 정리를 중심으로 인지과학의 수학적 기틀을 연구한다. 먼저, 메타수학으로서의 인지과학을 고찰한다. 다음으로 컴퓨터의 수학적 모델로서 튜링기계와 그 발전을 탐구하고, 뇌의 수학적 모델로서 신경망과 그 발전을 탐구하고자 한다. 마지막으로는 인지과학의 미래를 위한 괴델의 불완전성 정리의 함의를 논의하고 양자인지과학을 전망한다.
뜻(Sense)과 지시체의 구별을 근간으로 하는 프레게류 의미론에 의하면,같은 지시체를 갖는 이름들의 인지적 의미는 서로 다를수 있다.그 반면,프레게의 뜻을 어떤 이름의 지사체를 결정함애 있어 매개적인 역할을 하는 존재자라 보고 단호히 거부하는 소위 직접 지칭론자들은 문맥에 관계없이 같은 지시체를 갖는 이름들은 동일한 인지적 의미를 갖는다고 주장한다.그러나 일단 뜻을 배척하고나면,명제태도 문맥에서 왜 같은 지시체를 갖는 이름들이 대치될 수 없는지를 설명하기 어렵고,따라서 명체 태도의 퍼즐들은 직접 지칭론의 아킬레스건이 되어 왔다.최근Zlata는 다소의 수정을 통해 프레게와 직접 지칭론자 양자의 중요한 통찰들을 희생하지 않으면서 양자의 관점을 종합하는 것이 가능하며,실제로 자신의 해결책은 명제태도의 퍼즐들을 훌륭하게 해결해 준다고 주장한다.본 논문은 Zalta의 절충안을 비판적으로 검토함으로써 선결되어야 할 쟁점들을 부각시키고자 한다.
"모든 사람은 죽는다"라는 믿음을 내용으로 하는 마음의 상태가 "그 사람도 죽는다"라는 믿음을 내용으로 하는 마음의 상태를 인과적으로 야기하는가? 두 믿음 사이의 미시적 얼개가 인과 관계를 골자로 하고 있다는 사실에서 그 미시적 얼개에 수반하는 거시적 얼개도 인과 관계라는 사실이 함축되는가? 거시적 얼개를 물리적 관점에서 보자면 두 믿음 사이의 관계는 인과적이다. 그러나 거시적 얼개의 포인트는 미시적 얼개와는 달리 물리적 인과성에만 맞춰져 있지 않다. 한 믿음에서 다른 믿음으로의 이행에서 그 포인트는 믿음의 신경생리학적 토대가 아니라 믿음의 의미에 있다. 따라서 양자 사이의 이행 관계는 추론이나 바램 등과 같은 인간의 해석적 의미 연관의 관점에서 서술되는 것이 더 자연스럽고 이치에 맞는다.
Multiscale Simulation은 sub-nano scale의 전자 구조에서부터 macro scale의 multibody system에 이르기까지 다양한 시간/공간 스케일을 관통하는 시뮬레이션 기법이다. 즉, 전자수준에서의 변화로 인한 분자 전체의 구조 변화와 그에 따른 기능의 변화를 알 수 있는 simulation 방법으로 다양한 스케일에서 분자의 정보를 얻을 수 있다는 점에서 최근 중요하게 여겨지는 시뮬레이션 방법 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 몇 가지의 EDISON_CHEM 솔버들을 조합하여 Multiscale Simulation의 가능성을 제시하고자 한다. 또한, 세부적으로 양자계산 시에 어떤 이론을 선택하여 계산하면 더 정확한지, basis set 선택 시 발생하는 basis set superposition error(BSSE)로 인한 분자 수준의 물성의 오차는 어느정도 인지 알아보고자 했다. 본 연구에서는 비교적 간단하지만 온실 가스이자 에너지원으로 각광받고 있는 메탄을 대상으로 하였다. 다양한 시공간 스케일을 다루는 에디슨 솔버들 중에 양자 수준의 계산을 할 수 있는 솔버로는 "GAMESS"를 이용했고, 이 결과를 통해 분자 수준의 물성을 알아보기 위한 솔버로는 "사용자 지정 역장을 사용한 일반 분자동력학(general_MD)"과 "두가지 서로 다른 종류의 LJ입자에 대한 분자동력 시뮬레이션 프로그램(sejong_lj))"을 이용했다. 메탄의 상 전이 과정에 대한 연구 결과 Hartree fock (HF) self-consistent theory를 통해 얻은 force field 보다는 Second-order Møller-Plesset (MP2) perturbation theory로 얻은 force field가 더 정확한 상 전이 온도를 예측한다는 것을 메탄의 coarse-grained simulation을 통해 알 수 있었다. 또한, MP2 이론으로 구한 force field에서 BSSE를 보정해주면 실험적으로 구한 메탄의 상 전이 온도와 더 근사한 값의 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 전자 간의 상호작용을 더 정교하게 계산하는 MP2 이론으로 force field를 구해서 BSSE를 보정해주면 계산의 결과가 정확해진다는 것을 알 수 있었으며 이것이 EDISON_CHEM의 솔버들로 가능하다는 것을 제시하였다.
마음의 문제를 해명하기 위해 오늘날 인지과학은 과거의 컴퓨터 모델이나 신경망 모델이라는 좁은 틀에서 벗어나 뇌와 상호작용하는 신체와 상호작용하는 환경이라는 넓은 틀로 시야를 확대하고 있다. 그 결과로 등장한 <확장된 마음>이나 <체화된 마음> 혹은 <발제적 마음>의 이론들은 마음에서 환경으로 나아가는 길을 개척하는 데에 주력한 반면, 마음과 환경의 상호작용의 복잡한 과정 자체를 해명하는 데까지는 이르지 못하고 있다. 이런 문제는 1960~70년대에 마음의 문제를 뇌와 신체와 환경 간의 상호작용이라는 관점에서 선구적으로 해명하려 했던 깁슨과 마투라나와 바렐라에게로까지 거슬러 올라갈 수 있다. 깁슨이 환경이 제공하는 어포던스에 방점을 찍었다면, 마투라나와 바렐라는 생명체의 자기생산의 자율성에 방점을 찍었기 때문이다. 그러나 환경이 제공하는 어포던스에는 불변적 요소가 존재하고 생명체 역시 고유한 자율성을 가지면서, 어포던스의 가변적 요소와 환경에 대해 열려 있는 생명체가 함께 구조적 짝패를 이룬다고 보는 것이 타당하다. 이럴 경우 깁슨과 마투라나와 바렐라의 대립점은 해소될 것이다. 이 글에서 필자는 벤야민의 미메시스 이론이 양자를 매개해주는 역할을 할 수 있다고 제안하려 한다. 벤야민의 미메시스 개념에는 어포던스적 요소들을 체화함과 동시에 환경에 새로운 어포던스를 발제하는 측면이 함께 어우려져 하나의 성좌를 만들어내는 과정이 포함되어 있기 때문에, 깁슨의 어포던스 개념과 마투라나와 바렐라의 체화와 발제 개념은 벤야민의 미메시스 개념을 매개로 할 경우 원활하게 연결되어 순환할 수 있다.
양식어의 품질평가라는 관점에서 천연산 및 양식산뱀장어의 지질을 silicic acid column chromatography로 중성지질, 인지질 및 당지질로 분획하고 GLC로써 이들의 지방산조성을 분석하였으며, 중성지질의 트리글리세리드의 HPLC 패턴을 분석하여 양식산과 천연산을 비교검토하였다. 천연 및 양식산뱀장어의 지질함량에는 큰 차이가 없었으나 당지질의 함량은 천연산이 총지질의 $2.6\%$로서 양식산의 $0.6\%$에 비해 4배정도 높았다. 천연 및 양식산 모두 총지질, 중성지질, 당지질의 지방산조성은 $C_{18:1},\;C_{16:0},\;C_{16:1}$의 조성비가 높았으며 그 중에서 $C_{18:1}$의 조성비가 가장 높았다. 양자간의 이들 지방산조성은 큰 차이가 없었으나 $C_{16:1}$의 조성비는 천연산이 양식산보다 높은 반면, $C_{18:1}$과 $C_{22:6}$의 조성비는 양식산이 천연산보다 높았다. 인지질의 경우는 양자 모두 $C_{22:6},\;C_{18:1},\;C_{16:0}$의 조성비가 높았으며 그중에서 $C_{22:6}$의 조성비가 가장 높았다. 천연산 및 양식산뱀장어 중성지질의 트리글리세리드의 HPLC 패턴은 양자간에 약간 차이가 있었다.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
본 연구는 공간작업기억과 비공간작업기억의 유지 처리에 대한 영역특수모형과 처리특수모형을 검증하고자 수행한 사건유관 fMRI 연구이다. 지연반응과제에서 얼굴자극을 표적자극으로 사용하고 표적자극의 수를 달리하여 기억부하를 조작하였으며 일정한 지연기간 후 위치 및 얼굴 재인판단을 요구하였는데, 지연 동안 정보유형(위치와 얼굴)이 기억부하효과의 신경상관물에 미치는 영향을 뇌영상 처리로 분석하였다. 독립변인은 정보유형(자극영역)과 기억부하(표적자극의 수)로서, 정보유형변인은 얼굴작업기억(비공간작업기억) 및 공간작업기억의 두 수준, 기억부하변인은 표적자극이 1개인 조건(저부하)과 3개인 조건(고부하)이었다. 행동수행 분석 결과, 재인정확도에 있어 얼굴작업기억과 공간작업기억 간에는 차이가 없었으며 두 작업기억 모두에서 동등한 정도의 기억부하효과가 확인되었다. 뇌 영상분석 결과, 유지단계에서 전전두피질의 하측 및 중/상측영역이 모두 얼굴작업기억과 공간작업기억 양자와 관련되고 특히 VLPFC가 두 작업기억에 공통적으로 관련된다는 것이 밝혀졌는데, 이러한 결과는 처리성분에 따른 전전두피질의 기능적 전문화를 주장하는 처리특수모형에 더 잘 부합된다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
우리 나라 전통수산가공식품인 천연산 마른 둥근돌김과 양식산 마른 참김의 지방질을 실리스산 관크로마토그래피로 중성지질, 당지질 및 인지질로 분획하고 TLC 및 GLC로써 이들 지방질획분의 지방질조성 및 지방산조성을 분석하였다. 중성지질, 당지질 및 인지질의 함량은 중량비로서 천연산 마른 둥근돌김은 $21.4\%,\;53.4\%,\;25.2\%$였고, 양식산 마른 참김이 $30.5\%,\;50.3\%,\;19.2\%$로서 모두 당지질함량이 월등히 높았다. 천연산 마른 둥근돌김 및 양식산 마른 찬김의 중성지질조성은 양자 모두 유리지방산이 $41.3\%,\;39.0\%$ 트리글리세리드 $25.6\%,\;28.8\%$, 유리스테롤 $22.1\%,\;16.7\%$로 주요구성성분이었다. 당지질조성은 천연산 마른 둥근돌김 및 양식산 마른 참김 모두 digalactosyl diglyceride와 monogalactosyl diglyceride가 주성분을 이루고 있었다. 그리고 양식산 마른 참김에는 천연산 마른 둥근돌김에 존재하지 않는 sulfoquinovosyl diglyceriae가 $4.2\%$ 함유되어 있었다. 인지질조성을 보면 천연산 마른 둥근돌김과 양식산 마른 참김에는 phosphatidyl ethanolamine 과 phosphatidyl choline이 주요구성성분이었고, 다음이 phosphatidyl serine 및 phosphatidyl inositol 이었다. 천연산 마른 둥근돌김의 총지방질의 주요구성지방산은 20:5($29.4\%$), 16:0($23.4\%$) 및 20:4산($13.0%$)이였고, 양식산 마른 참김은 20:5($36.7\%$), 16:0($16.2\%$), 16:1($10.7\%$) 및 18:1산($9.7\%$)이었다. 중성지질의 지방산조성은 총지방질의 지방산조성과 그 패턴이 비슷하였다. 천연산 마른 둥근돌김 및 양식산 마른 참김의 인지질의 지방산조성은 20:5, 16:0 및 18:1산 등의 조성비가 높았고, 당지질의 경우 천연산 마른 둥근돌김은 16:0, 20:5, 18:1 및 20:4산이었고, 양식산 마른 참김은 20:5, 16:0 및 18:1산이 주요구성지방산이었다. 전체적으로 보아 천연산 마른 둥근돌김 및 양식산 마른 참김의 주요구성지방산은 16:0, 16:1, 18:1, 20:4 및 20:5산이었다. 양식산 마른 참김이 천연산 마른 둥근돌김보다 20:5 및 16:1산의 함량이 높은 반면 20:4 및 16:0산의 함량은 낮은 경향이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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