목적: 정시안의 임상자료를 기초로 설계한 개별모형안의 파장에 따른 수차 변화를 분석하였다. 방법: 측정된 안구의 임상 자료를 기초로 설계한 모형안은 4개의 굴절면과 균일한 굴절률을 갖는 형태로 설계하였다. 설계한 12안의 개별모형안에 대하여 프라운호퍼선 6개의 파장 변화를 주어 그에 따른 수차 변화를 분석하였다. 결과: 각 모형안에 대하여 파면수차의 파장에 따른 변화를 Zernike 계수로 분석한 결과 파장이 짧을수록 Defocus는 증가하였고 구면수차(spherical aberration)와 RMS는 개별모형안간의 편차가 크게 나타났다. 결론: 파장의 변화에 따른 Defocus양은 12안의 개별모형안이 비슷한 기울기로 짧을수록 크게 나타났고, 구면수차(spherical aberration)와 RMS는 대부분의 모형안의 경우 변화가 적었으며, 변화가 크게 나타난 일부 모형안은 성능 저하가 발생될 수 있다.
A comprehension-based computational model of pilot action planning called ADAPT is presented to model pilot performance in a flight simulation context. Individual pilots were asked to execute a series of flight maneuvers using a flight simulator, and their eye-scanning, control movements, and flight performance were recorded in a time-synched database. Computational models of each of the 25 individual pilots were constructed, and the individual models simulated execution of the same flight maneuvers performed by human pilots. The time-synched eye-scanning, control movements, and flight performance of individual pilots and their respective models were compared to test ADAPT's predictive validity.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.
Relativization is one of the common syntactic operations to merge two different clauses into a single information unit. This operation plays a pivotal role to structuralize multiple clauses cohesively as well as serves to specify the property an individual has within the context. That implies that relativization contributes to information structure of multiclausal sentences. In this context, this paper delves into information structure of relative clauses in English with an eye toward creation of a computational model from a standpoint of machine translation. The current work employs Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG, Pollard and Sag (1994)) as a theory of grammar and Minimal Recursion Semantics (MRS, Copestake et al. (2005) as a meaning representation system. Building upon these formalisms, this paper addresses how information structure of relative clauses can be represented and constrained. The current work makes use of Individual CONStraints (ICONS) for modeling relative clauses with respect to information structure. The current work also investigates which relative clause involves which information structure constraint. The present study argues that non-restrictive relative clauses impose a more specific constraint on information structure than restrictive relative clauses.
Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.
본 연구는 시각적 모델에 따른 학생들의 곱셈식 표현 방법을 지필 검사 및 시선추적 검사를 통해 분석하였다. 지필검사 결과 학생들은 곱셈식으로 제시하는데 있어 묶음 모델에서는 (묶음 내 낱개의 수)${\times}$(묶음의 수), 배열모델에서는 (가로)${\times}$(세로)로 답하는 비율이 높았으나, 배열모델에서는 모양에 따라 (세로)${\times}$(가로)로 답하는 비율이 높은 경우도 있었다. 이러한 결과를 통해 곱셈 지도 시 적절한 모델 제시 방법과 시각적 모델에 대한 곱셈식 표현 방법에 대한 논점을 도출하였다.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징인 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여, 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출한다. 윤곽선 추출은 얼굴요소 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 수행한다. 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선 추출 결과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소포함사각형(MER)을 추출하고, 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용한다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER 추출은 성능이 모두 우수하고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER 추출 결과가 좋지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 얻었다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 밝기값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을수 있었다.
이 연구의 목적은 성인(만20-28세)과 청소년(만13-14세)을 대상으로 글읽기 안구운동 추적 실험을 통해 분포분석하여 단어빈도 효과를 확인하고, 단일경계 확산모형(One-boundary Diffusion Model)의 정보표집율(drift rate) 파라미터가 두 집단의 글읽기 현상의 차이를 설명할 수 있고 단일경계 확산모형이 개인차를 설명하는 도구로써 적절한지 확인하고자 한다. 먼저 단어 빈도와 단어습득연령과 같은 단어 성질을 통제한 두 가지 글읽기 안구운동추적 실험을 하였고, 실험 1과 실험 2에서 중심와 정보처리가 단일경계 확산모형의 정보표집율 파라미터와 연결되는 것을 확인하였다. 실험 1에서는 성인 집단은 고빈도 조건과 저빈도 조건의 반응비율 고정 시간 평균 차이는 0.1분위수 보다 0.9 분위수에서 더 크게 나타났지만 청소년 집단은 고빈도 조건과 저빈도 조건의 반응 비율 고정시간 평균 차이는 0.1분위수과 0.9 분위수에서 차이가 크게 나타나지 않았다. 실험 2에서 두 집단의 초기습득연령 조건과 후기습득연령 조건의 반응 비율 고정시간 평균 차이는 0.1분위수 보다 0.9 분위수에서 더 크게 나타났다. Ratcliff(Ratcliff, & McKoon, 2008)의 반응시간 분포와 유사한 패턴으로 정적 편향 분포로 앞부분 보다는 꼬리 쪽에서 분산이 증가되는 경향이 확인하였으며 단어의 성질에 따른 두 조건의 차이는 분포의 첩점 크기 차이로 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구는 안구운동실험 결과를 통해 글읽기에서 나타나는 단어 성질에 따른 효과를 확인하고 단일경계 확산모형의 정보표집율 파라미터가 글읽기에서 중심와 정보처리를 반영하는 것을 강조한다. 나아가 이 연구에서 제안하는 단일경계 확산모형이 글읽기에서 현상을 예측하고 개인차를 설명할 수 있는 도구로써 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.
A speech that play a part of important mediation in the man's conversation is the sound of representation to man's emotion and thought, then voice sound could be verified and identified a speaker's speech by individual property. This study indicates as distribution of pitch in searching for sample number of each pitch with eye in the sound waveform of speaker. We propose the algorithm that judge speaker's emotion state, personality, regional group, age, sex distinction, e.t.c., according to the deviation degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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