The MPI CyberMotion Simulator provides a unique motion platform, as it features an anthropomorphic robot with a large workspace, combined with an actuated cabin and a linear track for lateral movement. This paper introduces the simulator as a tool for studying human perception, and compares its characteristics to conventional Stewart platforms. Furthermore, an experimental evaluation is presented in which multimodal human control behavior is studied by identifying the visual and vestibular responses of participants in a roll-lateral helicopter hover task. The results show that the simulator motion allows participants to increase tracking performance by changing their control strategy, shifting from reliance on visual error perception to reliance on simulator motion cues. The MPI CyberMotion Simulator has proven to be a state-of-the-art motion simulator for psychophysical research to study humans with various experimental paradigms, ranging from passive perception experiments to active control tasks, such as driving a car or flying a helicopter.
사람들은 항상 사건들과 접하고 그것을 지각하며 산다. 우리는 이러한 광학 흐름의 결과로 볼 수 있는 사건들을 어렵지 않게 인지한다. 문제는 사람들이 어떻게 이러한 사건들을 인지하며 광학 흐름 중 어떠한 정보가 우리로 하여금 이러한 사건들을 인지하게 만드는 지이다. 운동이론학자들은 인간은 이러한 사건들을 생산함과 동시에 지각하기 때문에 말소리 지각이나 생물학적 운동과 같은 사건들을 지각하는 것에 특별한 감각을 가지고 있다고 주장해왔다. 하지만, 직접지각 접근법 연구자들은 말소리 지각이나 생물학적 운동은 어떠한 다른 사건들을 지각하는 것과 다르지 않다고 제안했다. 이 논문의 목적은 사건지각에 관한 운동이론과 직접지각 접근법의 관점에 대해 설명하고 운동이론을 비판함으로써 이 두 이론을 비교하는 것이다. 점차 발전하고 있는 로봇공학과의 융합에 있어서 이러한 인간의 기본적인 사건 지각 능력을 먼저 이해하는 것이 중요하다.
대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.
기존의 사회인지와 정서 연구들은 주로 얼굴자극을 이용하여 초기지각단계 및 후기인지과정에의 정서 효과를 조사해 왔다. 그러나, 정서의 효과가 정보처리과정의 각 단계에서 어떤 양상으로 나타나는지와, 정서유형에 따른 효과 양상의 변화 여부는 불확실하다. 본 연구에서는 얼굴 대신 생물형운동자극을 이용해 자극에 내포된 행복, 분노, 중립정서가 지각과제와 작업기억과제 수행에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자는 연달아(지각과제) 또는 시간차를 두고(작업기억과제) 제시되는 두 생물형운동의 동일 여부를 판단하였다. 지각과제에서는 정서가를 가진 자극 시행의 정확도가 중립정서자극에 비해 낮아 정서정보가 초기지각처리에는 부정적 영향을 미치는 것으로 보였으나, 작업기억과제에서의 기억정보유지에는 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한, 각 과제에서 정서유형에 따라 다른 수행 양상이 관찰되었다. 분노정서는 지각단계에서 더 많은 정신적 자원을 요구하여 부하가 증가할 경우 정확도가 낮아지지만 기억유지에는 긍정적으로 작용하는 것으로 보이며. 행복정서의 경우 중립정서가 이어서 제시될 때 이를 행복정서와 유사하게 처리하려는 편향을 유도하는 것으로 보인다. 본 연구는 생물형운동자극을 이용하여 정보처리과정에서의 정서 영향을 재확인하였고, 처리단계별 및 정서 종류별로 다른 양상의 영향이 나타난다는 점을 추가로 밝혀, 정서정보의 정교한 조작 및 통제를 위한 유용한 단서를 제공한다.
사람들은 항상 사건들과 접하고 말소리 지각과 같은 사건을 지각하는데 별 어려움이 없다. 생물학적 운동의 지각과 마찬가지로, 말소리 지각에 대한 두 이론이 논쟁해 왔다. 이 논문의 목적은 말소리 지각에 대해 설명하고 말소리 지각에 대한 운동이론과 직접지각 이론을 비교하는 것이다. 운동이론학자들은 인간은 운동신경의 명령에 의해 말소리를 지각하고 생성해 내기 때문에 인간은 말소리 지각에 있어서 특별한 감각을 가지고 있다고 주장해 왔다. 하지만, 직접지각 이론학자들은 말소리 지각은 여느 다른 소리를 지각하는 것과 다르지 않다고 제안했다. 왜냐하면, 말소리를 지각하는 것은 다른 모든 사건을 지각하는 것과 마찬가지로 필요한 정보를 직접 탐지하면 되기 때문이다. 음성공학과의 융합에 있어서 이러한 인간의 기본적인 말소리 지각 능력을 먼저 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이러한 말소리 지각에 대한 기본적인 이해는 인공 지능, 음성 인식 기술, 음성 인식 시스템 등에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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