본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는데, 본 연구에서 대상으로 삼은 "해당 공간범위"의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 I시간범위(52.4 %), 여자는 IV시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 디지털시대에 중요한 영상 매체로 대두되는 영화의 연기 방법론에 대해 연구하였다. 사실주의 연극에서 많이 연습되어지는 스타니슬랍스키(Konstantin Sergeevich Stanislavsky, 1863~1938)의 주의집중의 범위를 중심으로 영화에 부합되는 방법들을 고찰하였다. 정신적인 측면만을 고려한 연기 접근 방법이 아닌 영화의 스토리보드를 참고한 신체적인 접근 방법과 마이크 위치를 고려한 사운드의 적응 방법 등을 서술하였다. 스타니슬랍스키의 주의집중의 범위를 통한 인물창조는 사실주의 연극에서 뿐만 아니라 영화에도 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.
응력집중의 원인은 여러 가지 있으며, 각각의 방지대책 또한 이론적으로는 밝혀져 있다. 그러나 실제 용접구조물에 있어서는 여러 가지 제약조건 때문에 유효한 방지대학을 적용할 수 없는 경우도 있어 이러한 경우에는 설계와 시공 등을 통하여 최적의 조건을 도출하는 것이 중요하다. 또한, 응력집중의 악영향은 사용조건이나 환경에 의하여 크게 변화하므로, 어떤 조건에서는 문제되지 않는 응력집중이 다른 조건에서는 손상의 원인이 되기도 한다. 빈약한 경험에 근거한 독단이나 지식부족에 의한 무분별은 극히 위험한 것이다. 응력집중의 악영향을 방지하는데는 설계기술자는 물론 용접시공을 담당하는 용접기술자, 용접지도자 등 넓은 범위의 관련기술자가 응력집중의 악영향과 그 방지대책의 기본에 대하여 바른 지식을 가지고 용접시공에 관련된 모든 공정 및 작업에 주의를 기울이고 적절한 조처를 취하는 것이 중요하다.
본 연구에서는 뉴로피드백을 이용한 로봇 발명 교육 프로그램이 ADHD 아동의 주의집중력에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 12차시로 구성된 로봇 발명 교육 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램에서 학생들은 스스로 로봇을 만든 다음 뇌파 측정 장치를 이용하여 로봇을 움직이는 활동을 한다. 뇌파의 측정은 뉴로스카이의 마인드셋을 이용하였으며, 퍼즐박스를 이용하여 뇌파 신호를 로봇에 전달하였다. 실험을 위하여 천안 지역 ADHD 아동 8명을 대상으로 선정하였다. 연구는 총 10회에 걸쳐 진행되었다. 주의집중력 변화를 살펴보기 위한 도구로 행동 관찰, 부모용 아동 문제 행동 체크리스트, 교사용 주의력 결핍 평정 척도, ADS 등을 이용하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 행동관찰 결과 평균 45%이상의 주의산만 행동을 보이던 아동들이 32%까지 감소하였다. 부모용 아동문제 행동 체크리스트의 경우 큰 변화를 보이지 않았다. 교사용 주의력 결핍 척도인 CTRS-R의 경우 대상 아동 전체적으로 주의집중력이 향상되는 것으로 나타났다. ADS 검사 결과에서는 사전 측정시 정상 범위를 넘어선 수치가 프로그램이 진행됨에 따라 정상 수치로 나타나는 것을 볼 수 있었다.
일부 예술가와 과학자의 물리적 현상과 그 표현형식에 대한 연구에서 시작된 애니메이션은 20세기후반에 들어 인식론과 이미지 생산 기술의 급속한 발달에 힘입어 기존의 미디어 기능을 통합, 재창조를 수행하며 대중문화콘텐츠 형성에 핵심적인 요소로 인식되어 왔다. 현대의 애니메이션은 작가의 예술 활동만큼이나 상업성과 흥행 여부도 강조되며 그 대상인 관객도 배제할 수 없다. 이것은 애니메이션이 예술적 의미에서 상업적 의미까지 그 범위가 확장되었음을 뜻한다. 관객은 애니메이션에서 단순히 '볼거리'와 '들을 거리' 만을 제공받고자 하는 것이 아니며 그이상의 간접적인 정신적 충족을 요구한다. 반면 연출자는 관객의 몰입을 이끌어내 자신이 의도한 신비화된 세계관으로 작품 안으로 유도하고자 한다. 여기서 관객과 연출자간의 충돌이 일어나며 연출자에게는 그 해결점으로 '소통에 대한 기교와 기술'이 요구된다. 어떻게 말할 것인가'로 축약되는 소통의 기술은 애니메이션 연출가가 관객에게 접근하는 표현 방법이며 관객의 심리적 면과 밀접한 관계가 있다. 관객은 연출자와 시점의 동일선상에 놓이지만 화면이라는 제한적 공간에서 재현되기 때문에 관객은 수용하는 입장이고 연출자는 제공하는 입장이기에 연출자에게 주도권이 부여되기 때문이다. 이러한 이유로 연출자는 관객의 심리적인 면에 주의를 기울일 필요가 있고 정신분석학의 이론에 따라 설명이 가능하다. 본고에서는 애니메이션이 "어떻게 관객과 연출자가 동일선상에 놓일 수 있는가?" 하는 논리 아래 관객의 심리현상중 하나인 '시각포획 현상'으로 일어나는 '선택적 주의집중'과 하위 개념인 '목표 지향적 선별기능'과 '자극에 의한 포착기능'을 심리학 이론의 배경으로 자료를 삼고자 한다. 또한 그에 따른 관객의 선택적 주의집중을 이끌어내는 유도장치들이 애니메이션 안에서 어떻게 적용되고 있는가를 고찰해보자 한다.
본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
배관계를 지지하는 목적으로 자주 사용되는 일체형 용접부착물은 응력집중효과로 인한 국부응력을 유발시켜 종종배관의 파손을 일으키기 때문에 사용에 각별한 주의를 요구하고 있다. 국내 원자력 발전소 배관 곡관부에 부착된 원형관의 국부응력 평가는 EPRI TR-107453에 따라 평가하고 있지만, 이의 적용에는 배관과 부착물의 크기에 관한 특정 매개변수 범위의 제한사항이 있다. 이 논문에서는 유한요소해석을 활용하여 모델들의 치수를 기반으로 한 매개변수 연구를 수행하여 기술적 근거를 확립하고 연구 결과에 대한 회귀분석을 통해 확장된 매개변수 범위를 갖는 곡관부에 부착된 원형관 이음부의 이차응력지수 산출 상관관계식을 도출하였다. 본 연구를 통해 개발된 새로운 상관관계식에 대한 검증을 통해 현재 평가기준의 대체 기준으로써 적용할 것을 제안한다.
본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 본능적 시선탐색과정에서 나타나는 주시특성에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다. 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 오래 경과할수록 주사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 오래 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따른 피로나 활발한 탐색이 자연스러운 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다. 또한 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, "집중"은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, "대각 수직"은 완만한 증가를 보이는 반면, "순환 혼합 수평"은 감소 경향을 보이고 있다. 공간을 주시한 피험자의 주시데이터에는 다양한 시각정보가 포함되어 있는데, "주의집중"에 나타난 주사유형을 분석한 결과, 이상과 같은 의미 있는 결론을 도출할 수 있었다. 이러한 주사유형의 증감특성은 시간의 경과에 따른 주사경향을 파악함에 있어 기초자료가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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