본 연구는 초기 화면의 차원 정보와 초기-검사 화면의 차원 일치 여부가 목표 대상이 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 회전하는 상황에서 참가자들의 위치 탐색 수행에 어떠한 영향을 미치는지를 보고자 했다. 실험 결과, 초기 화면이 2차원으로 제시되었을 때 참가자들의 수행 정확도가 높았고, 특히 3차원 초기 화면의 경우 검사 화면과 차원이 일치할 때 위치 정보의 심적 회전이 요구되는 상황에서 위치 탐색에 어려움을 겪는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 운전 상황과 같이 보조 자료로부터 위치 정보를 얻는 것과 동시에 운전자의 위치와 방향이 변하는 경우, 실제와 시각적으로 유사하게 설계된 3차원 자료보다는 정확한 위치 정보를 제공하는 2차원의 자료가 유리할 수 있음을 시사한다.
본 논문은 정서의 이차원 구조상에서 얼굴표정으로부터 아동의 정서이해에 대한 범주를 알아보고자 한다. 3세에서 5세 89명의 아동들을 대상으로 14개의 정서 단어와 관계된 얼굴표정들을 선택하도록 하였다. 실험에 적용된 얼굴표정들은 54명의 대학생들로부터 9점 척도상에서 두차원(쾌-불쾌차원과 각성-수면차원) 각각에서 표정의 강도가 평정된 사진들이 사용되었다. 실험결과에서 아동들은 쾌-불쾌 차원보다는 각성-수면 차원에서 더 큰 안정성을 보였다. 이차원 구조상에서 슬픔, 졸림, 화남, 놀람과 같은 정서들은 두 차원에서 매우 잘 변별된 반면, 두려움, 지겨움과 같은 정서들은 쾌-불쾌 차원에서 불안정성을 보였다. 특히 3세 아동들은 각성-수면정도에 대한 지각이 쾌-불쾌에 대한 지각보다 높게 나타났다.
본 논문에서는 2차원 단안 동영상으로부터 3차원 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3차원 공간에서 평행한 직선은 2차원 평면의 투시영상에서 먼 거리일수록 간격이 좁아져서 마지막에 한 점에서 만나게 되며, 이 점을 소실점(vanishing point)이라고 정의한다. 관찰자는 관찰자의 시점으로부터 가장 먼 지점인 소실점이라는 깊이 지도 지각 단서를 활용하여 객체와 배경으로부터 관찰자까지의 깊이 정보를 인지한다. 일반적으로 2차원 단안 영상에서의 기하학적 특성을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점과의 관계를 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 2차원 단안 영상에서 에지 방향성 히스토그램을 이용하여 소실점의 위치를 추정하고, 소실점의 위치에 따른 깊이지도(depth map)를 생성하는 방법은 제안한다. 실험 결과를 통해서 생성된 깊이지도를 이용하여 안정된 3차원 입체 동영상을 만들 수 있다.
온라인 동영상 광고 시장의 성장으로, 바이럴 광고가 주목받고 있다. 소비자, 기업, 콘텐츠, 네트워크는 바이럴 광고를 구성하는 네 가지 차원이다. 본 연구는 각 차원에 속한 세부요인들이 바이럴 광고 구전의도에 미치는 영향을 검증하였다. 수집한 설문자료에 대한 다중회귀분석을 실시한 결과, 바이럴 광고 구전의도에 유의미한 영향을 미치는 요인은 콘텐츠 차원의 설득의도, 기업 차원의 기업-광고이미지 관련성, 소비자 차원의 인지된 자기표현, 그리고 네트워크차원의 교량적 사회 자본으로 나타났다. 콘텐츠 차원의 사회적가치와 네트워크 차원의 결속적사회자본은 유의미한 영향력을 보이지 않았다. 결과적으로 바이럴 광고가 설득의도를 적게 나타낼수록, 광고 이미지와 기업의 이미지 관련성이 높을수록, 소비자가 광고를 공유함으로써 자신의이미지를 원하는대로 표현할 수 있다고 인지할수록, 그리고 소비자가 교량적 사회자본을 많이가지고 있을수록 바이럴 광고에 대한 공유의도를 높게 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 바이럴 광고 구전의도를 주제로 진행한 첫 번째 실증적인 연구이며, 바이럴 광고의 정의와 특징을 체계적으로 정리하여 다양한 차원의 요인들이 바이럴 광고 구전의도에 미치는 영향력을 통합적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 온라인 구전 관련 연구에서는 드물게 할당표집을 사용하였고, 설문 영상으로 현재 바이럴 광고 소재로 가장 많이 사용되고 있는 감동 소재와유머 소재를 사용한 각각의 영상 두 개를 선정하여 결과의 일반화 가능성을 높였다.
데이터 웨어하우스를 쉽게 생각하고 접근해서는 안된다. 유행처럼 '우리도 한번 해볼까'라고 시도한다면 성공할 확률이 희박하다. 왜 하는지, 데이터 웨어하우스를 구축했을 때 이점은 무엇인지부터 꼼꼼히 점검해볼 필요가 있다. 시기를 정해놓고 매듭짓는 프로젝트가 아닌만큼 장기적인 차원에서 접근해야 한다. 데이터 웨어하우스는 정보기술 차원이 아니라 그 이상이라는 점을 염두에 둘 필요가 있다.
유사성은 인지구조와 그 처리과정을 설명하는 중요한 개념으로 알려져 있으며 유사성 비교과정을 설명하기 위해 제안된 대표적인 초기모형으로는 다차원 척도모형(Shepard, 1964; Nosofsky, 1991)과 대비모형(Tversky, 1977)이 있다. 그러나 초기 모형에 의해 설명되기 어려운 경험적 연구결과들이 발표되면서 유사성의 개념적 타당성에 대한 의문이 제기되었다. Goldstone(1994)은 유사성이 속성차원간의 정렬과정에서 정의된다고 가정하고, 구조적 정렬 개념을 유사성을 둘러싼 개념적 논쟁들을 해결할 수 있는 유망한 대안으로 제안하였다. 본 연구에서는 우선 초기 유사성모형들의 기본 가정과 알고리즘을 개관한 후 속성차원에 대한 선택적 주의의 임의성이나 속성차원들 사이에 존재하는 상관적 구조와 같이 초기 유사성 모형들에 의해 설명되기 어려운 개념적 문제들을 살펴보았다. 그리고 SIAM(Goldston,, 1994)의 개념적 특징과 알고리즘을 알아본 후 구조적 정렬 개념이 범주화, 명사결합, 유추 추리 등의 인지심리학 분야들에 어떻게 적용되었는지를 개관하였다. 끝으로 자료 주도적 처리와 대안적 처리과정의 가능성과 관련된 SIAM의 한계점을 검토하고 가능한 발전방향에 대해 논의하였다.
본 논문은 정서의 이차원 구조상에서 얼굴표정으로부터 아동의 정서변별에 대한 성별차이를 알아보고자 한다. 연구 그룹은 40개월, 52개월, 64개월의 92명의 아동들로 이루어졌으며, 남녀아동 비율은 남아 50%와 여아 50%였다. 92명의 아동들을 대상으로 12개의 정서 단어와 관계된 얼굴표정들을 선택하도록 하였다. 실험에 적용된 얼굴표정들은 54명의 대학생들로부터 9점 척도상에서 두 차원(쾌-불쾌차원과 각성-수면차원) 각각에서 표정의 강도가 평가된 사진들이 사용되었다. 실험결과에서 아동들은 쾌-불쾌차원 보다는 각성-수면차원에서 남녀간의 성별차이를 두드러지게 나타냈다. 각성-수면차원에서는 '졸리움, 화남, 편안함, 쓸쓸함' 정서들이 1보다 큰 성별차이를 보였다. 특히 남아들은 '졸리움, 화남, 쓸쓸함' 같은 정서들안에서 여아보다 높은 각성을 보인반면, 여아들은 '편안함' 정서에서 남아보다 높은 각성을 보였다.
워터마킹 기술 중에 공간 영역을 주파수 영역으로 변환하여 워터마크 신호를 삽입하는 이유는 워터마크를 삭제하려는 악의적인 공격에 대해 살아 남을 수 있고 인간이 삽입되는 워터마크 신호를 쉽게 인지할 수 없는 주파수 대역을 고려할 수 있기 때문이다. 그러나 3차원 데이터의 비정규성(irregularity)으로 인하여 공간영역의 3차원 데이터를 주파수 영역으로 자연스럽게 변환한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 메쉬(mesh) 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 수행하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 3차원 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립을 생성하고, 각 스트립에 속한 꼭지점 좌표들을 각 좌표축에 따라 독립적으로 1차원 DCT 변환한다. 그리고 쉽게 인지되지 않으면서도 불법적인 공격으로부터 워터마크 신호가 살아남기 위해 AC 계수의 중간 주파수 대역에 워터마크 신호를 삽입한다. 마지막으로, 컴퓨터 실험을 통해 제안한 3차원 데이터 워터마킹 방법은 무작위 잡음 첨가 공격이나 Affine 변환, 그리고 MPEG-4 SNHC의 표준 기하 압축에 강인하다는 것을 보였다.
본 연구는 학교 현장의 일반교사들을 대상으로 교육사각지대에서 다양한 학습 및 교육적 지원이 필요한 학습자를 보다 종합적으로 설명하고 선별해낼 수 있도록 교육사각지대 학습자들을 설명하는 보편적인 다차원적 구성개념을 탐색해보고자 하였다. 이를 위해 서울, 경기, 대구, 충청지역에서 담임교사 경험이 있는 현재 교직에 재직 중인 교사 156명을 대상으로 주관식으로 구성된 반구조화된 개방형 면접질문지를 활용하여 조사하였다. 수집된 자료는 현장의 일반교사들의 교육사각지대 학습자의 특징에 대한 포괄적인 이해를 얻기 위해서 수정된 합의적 질적 연구방법을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 교육사각지대 학습자 특성에 관한 구성개념이 학습 및 인지적 차원, 정서행동적 차원, 환경적 차원, 관계적 차원, 일상생활적 차원의 총 5개 영역과 16개 범주로 구성된 다차원적 구성요소로 이루어져있음을 확인하였다. 둘째, 5개 영역 중 낮은 학습 및 인지적 차원의 응답비율이 가장 높았고 일상생활적 차원의 응답률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 더 나아가, 학습 및 인지적 차원에 이어 정서 행동적 차원이 두 번째로 응답률이 높은 것으로 나타났다. 끝으로, 16개 하위 요인들 중 대인관계 소통 및 기술부족과 가족 구조 및 기능이 영역 내 응답비율 및 전체 응답비율이 가장 높은 범주로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 연구의 결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 후속연구를 위한 제언을 논하였다.
본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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