• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.111-119
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• 2009

For daily life interaction with human, robots need the capability of encoding and storing cognitive information and retrieving it contextually. In this paper, spatiotemporal grounding of cognitive information for a language based cognitive system is presented. The cognitive information of the event occurred at a robot is described with a sentence, stored in a memory, and retrieved contextually. Each sentence is parsed, discriminated with the functional type of it, and analyzed with argument structure for connecting to cognitive information. With the proposed grounding, the cognitive information is encoded to sentence form and stored in sentence memory with object descriptor. Sentences are retrieved for answering questions of human by searching temporal information from the sentence memory and doing spatial reasoning in schematic imagery. An experiment shows the feasibility and efficiency of the spatiotemporal grounding for advanced service robot.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.23-29
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• 2020

Mozart's music has been suggested to affect spatio-temporal reasoning of listeners, which has been called "Mozart effect". However, the effects of Mazart's music on human metabolism have not been known. We dissected Mozart's music into its compositional elements and studied their effects on metabolism of experimental animals. Mozart music significantly reduced cortisol level induced by stress. NMR metabolomic study revealed different urine metabolic profile according to the listening to Mozart's music. In addition, each element of music exhibited different metabolic profile. Functional MRI study also showed enhanced brain activity upon listening to Mozart's music. Taken together, Mozart's music seems to be related with brain activity, stress hormone and whole body metabolism.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.991-1000
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• 2007

본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.37-52
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• 2015

이 연구는 판구조론(plate tectonics)에 대한 지구적 인지과정(geocognition)의 검사 문항을 중학생, 고등학생 및 대학생들에게 적용하여 문항별 응답 반응을 Rasch 모델에 근거하여 횡단적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 판구조론에 대한 학습 발달과정 및 교육과정 개발을 위한 기초 자료를 제안하고자 하였다. 판구조론의 개념적 구인은 '판과 관련된 지구 내부 구조의 이해, 판 경계에서 특징적인 지형, 판 경계의 지질 현상'으로, 지구적 인지과정의 구인은 시간적 추론, 공간적 추론, 과거역산적 추론, 시스템 사고로 선정하였다. 판구조론의 개념적 구인을 문항의 소재로 하여 지구적 인지과정의 추론 능력을 조사하는 통합적 형태로 9개의 평가 문항을 개발하였다. 문항의 그림 자료들은 모두 GeoMapApp을 활용하여 작성하였다. 전체 문항에 대한 학생들이 얻은 점수에 따라 학생들의 수준을 구분하고 이를 각 문항의 과제 곤란도와 비교하여 측정하는 Rasch 모델을 적용하여 학생들의 문항 반응 결과를 측정하였다. Rasch 모델 분석으로 중학생, 고등학생 및 대학생의 Wright map을 각각 작성하여 학생들의 능력과 문항 곤란도를 서로 비교하였고, Differential Item Functioning 분석을 통해 세 학교급 학생들의 문항 반응 결과를 종합하여 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 과학 교육과정에서 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 중학생, 고등학생에게 모두 평가 가능한 구인임을 알 수 있었다. 둘째, 중학교 ~ 대학교에 이르는 횡단적 분석에서 학생들의 발달 양상이 가장 두드러진 지구적 인지과정의 요소는 공간적 추론이었다. 셋째, 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 적절한 교수활동의 도움과 지구과학 내용 지식을 비계(scaffolding)로 하여 더 높은 수준으로 발달할 수 있다. 넷째, 지구적 인지과정은 과제의 내용과 분리된 일반적 추론 능력이 아니라 과제의 내용과 연관된 내용-특이적(content-specific) 추론임을 알 수 있었다. 이 연구에서 수행한 횡단적 분석의 결과를 바탕으로 지구과학 교육과정에서 판구조론의 내용 체계를 재구성하기 위한 제언을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.54-60
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• 2007

The Digital Multimedia Broadcasting(DMB) system is developed to offer high quality multimedia content to the mobile environment. The system adopts the MPEG-4 standard for the main video, audio and other media format. For providing interactive contents, it also adopts the MPEG-4 scene description that refers to the spatio-temporal specifications and behaviors of individual objects. With more interactive contents, the scene description also needs higher bitrate. However, the bandwidth for allocating meta data, such as scene description is restrictive in the mobile environment. On one hand, the DMB terminal renders each media stream according to the scene description. Thus the binary format for scene(BIFS) stream corresponding to the scene description should be decoded and parsed in advance when presenting media data. With this reasoning, the transmission delay of the BIFS stream would cause the delay in transmitting whole audio-visual scene presentations, although the audio or video streams are encoded in very low bitrate. This paper presents the effective optimization technique in adapting the BIFS stream into the expected bitrate without any waste in bandwidth and avoiding transmission delays inthe initial scene description for interactive DMB content.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.67-83
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• 1997

The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1115-1121
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• 2009

For HRI (Human-Robot Interaction) in daily life, robots need to recognize non-rigid objects such as clothes and blankets. However, the recognition of non-rigid objects is challenging because of the variation of the shapes according to the places and laying manners. In this paper, the cognition of non-rigid object based on a cognitive system is presented. The characteristics of non-rigid objects are analysed in the view of HRI and referred to design a framework for the cognition of them. We adopt a linguistic cognitive system for describing all of the events happened to robots. When an event related to the non-rigid objects is occurred, the cognitive system describes the event into a sentential form and stores it at a sentential memory, and depicts the objects with a spatial model for being used as references. The cognitive system parses each sentence syntactically and semantically, in which the nouns meaning objects are connected to their models. For answering the questions of humans, sentences are retrieved by searching temporal information in the sentential memory and by spatial reasoning in a schematic imagery. Experiments show the feasibility of the cognitive system for cognizing non-rigid objects in HRI.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제7권3호
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• pp.114-118
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• 2018

Objective: The left and right sides of the brain has different roles. This study investigated the differences in cognitive driving ability between stroke survivors with damage to the left brain and right brain. Therefore, the purpose of this study was to compare the driving cognitive ability of left and right hemispheric drivers following stroke. Design: Cross-sectional study. Methods: The Stroke Drivers' Screening Assessment (SDSA) from the UK was translated to the Korean Stroke Drivers' Screening Assessment (K-SDSA) to meet the specific traffic environments of Korea. The SDSA is composed of 4 tasks :1) a dot cancellation task that measures concentration and visuospatial abilities necessary for driving, 2) a directional matrix task to measure spatio-temporal executive function required for driving, 3) a compass matrix task to measure accurate direction determination ability required for driving, and 4) recognition of traffic signs and reasoning ability to understanding traffic situation. The SDSA assessment time is about 30 minutes. The K-SDSA was used to compare the cognitive driving abilities between 15 stroke survivors with left and 15 stroke survivors with right brain damage. Results: There were significant differences between the persons with stroke patients with left brain lesions (right hemiplegia) compared to the persons with stroke with right brain lesions (left hemiplegia) (p<0.05). It was found that the cognitive driving ability of those with right brain damage was lower than that of the group of left brain damage. Conclusions: This research investigated the driving cognitive ability of persons with stroke. The therapists can use this information as basis for the driving test and training purposes. It could also be used as a basis to understanding if the cognitive ability of not only stroke survivors but also those with brain damage is adequate to actually drive.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권5호
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• pp.371-390
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• 2021

이 연구의 목적은 공간능력 구성요소에 대한 신경과학적 모델을 개발하고, 빛과 그림자 관련 과학 과제를 해결하는 과정에서의 두뇌 활성 영역을 신경과학적 모델에 기반하여 영역 일반적 능력과 영역특수적 능력으로 구분하여 설명하는 것이다. 이를 위해 남자 대학생 24명이 공간능력 검사지 문항과 빛과 그림자 과제를 해결하는 동안의 시선이동과 EEG를 동기화하여 측정하였으며, 과제 해결 전략에 대한 사후면담과 RVP를 실시하였다. 시선 이동, 두뇌 활성 영역, 참여자의 사고 과정과 전략을 통합하여 공간능력 구성요소에 대한 신경과학적 모델을 개발하고, 빛과 그림자 관련 과제 해결 과정을 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 공간 시각화와 심적 회전 요소는 주로 두정엽의 활성을 필요로 했으며, 공간 방향화 요소는 전두엽의 활성을 필요로 했다. 구체적으로, 공간 시각화 요소는 문제를 탐색하는 과정에서 전두엽이 활성화되었고, 문제와 답지를 비교하는 과정에서 측두엽과 두정엽이 활성화되었다. 심적 회전 요소는 회전된 정보를 탐색하는 구간에서는 전두엽이, 심적 회전을 할 때에는 두정엽이, 문제와 답지를 비교하는 구간에서는 측두엽이 활성화되었다. 공간 방향화 요소는 문제를 탐색하는 과정과 문제와 답지를 비교하는 과정 모두 전두엽이 활성화되었다. 둘째, 빛과 그림자 과제를 해결 할 때에는 영역 일반적 기능인 공간 능력과 과학적 원리를 적용하는 영역 특수적 사고가 함께 필요하였다. 평행광의 그림자 모양 추론과 빛의 방향이 바뀔 때의 그림자 모양을 추론에서의 두뇌 활성 패턴은 공간 시각화 요소에 대한 신경과학적 모델과 유사하였다. 여러 방향에서의 그림자를 통해 원래 물체를 추론할 때에는 공간 방향화 요소, 점광원의 그림자 모양을 추론할 때에는 공간 시각화 요소에 대한 신경과학적 모델과 두뇌 활성 패턴이 유사하였다. 빛과 그림자 과제를 해결할 때 추가적으로 활성화 된 부위는 주로 연역적 추론, 작업 기억, 행동에 대한 계획 기능을 담당하는 중측두이랑, 중심앞이랑, 하전두이랑, 중전두이랑이었다. 따라서 빛과 그림자 과제를 해결하는 과정에서는 공간능력 외에도 그림자 생성 원리를 기반으로 한 연역적 추론, 빛의 진행 방향을 작업 기억에 유지시키는 것, 광원의 특징에 따른 과제 해결 과정 계획, 빛-물체-스크린의 공간적 관계 인지 등이 추가적으로 필요하다.