본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
Although the concept of "common sense" is often taken for granted, judging whether behavior or knowledge is common sense requires a complex series of mental processes. Additionally, different perceptions of common sense can lead to social conflicts. Thus, it is important to understand how we perceive common sense and make relevant judgments. The present study investigated the dynamics of neural representations underlying judgments of what common sense is. During functional magnetic resonance imaging, participants indicated the extent to which they thought that a given sentence corresponded to common sense under the given perspective. We incorporated two different decision contexts involving different cultural perspectives to account for social variability of the judgments, an important feature of common sense judgments apart from logical true/false judgments. Our findings demonstrated that common sense versus non-common sense perceptions involve the amygdala and a brain network for episodic memory recollection, including the hippocampus, angular gyrus, posterior cingulate cortex, and ventromedial prefrontal cortex, suggesting integrated affective, mnemonic, and social functioning in common sense processing. Furthermore, functional connectivity multivariate pattern analysis revealed that interactivity among the amygdala, angular gyrus, and parahippocampal cortex reflected representational features of common sense perception and not those of non-common sense perception. Our study demonstrated that the social memory network is exclusively involved in processing common sense and not non-common sense. These results suggest that intergroup exclusion and misunderstanding can be reduced by experiencing and encoding long-term social memories about behavioral norms and knowledge that act as common sense of the outgroup.
모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.
엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.
본 연구는 정보처리 관점에서 기억과 주의와의 비교를 통하여 의식의 개념과 기능적 특성을 탐색해 보고, 의식과 기억과 주의의 관계에 기반한 정보처리와 작업기억의 특성에 대한 대안적 관점을 제시하고자 하였다. 인간의 심적 활동을 설명하기 위해서는 어떤 개념들이 설명에 사용될 만큼 충분히 잘 이해되고 있는지에 대한 합의가 필요하기 때문에 공통적으로 이해되는 기초개념이 무엇인지를 알아내는 것은 중요하다. 기억과 주의와의 비교를 통해 정보처리 관점에서 의식은 주변 환경과 자극에 대한 그리고 이를 처리하는 정보처리과정에 대해 자각하고, 필요한 행동을 결정내리고 수많은 정보들을 통합하고 통제할 수 있는 작동시스템의 특성을 가진다. 의식은 정보의 부호화와 저장, 인출이란 특성을 가진 기억, 그리고 정보의 선택과 분할이란 특성을 가진 주의와 개념적으로 기능적으로 구분되는 심적 구성체 일 수 있다. 이러한 경우 작업기억은 다양한 구성요소로 이루어진 하나의 시스템이라기 보다는 의식과 기억과 주의가 함께 혹은 독립적으로 작동하는 정보처리의 작업장일 수 있다. 또한 의식과 기억과 주의란 심적구성체가 함께 혹은 독립적으로 작동하는 심적구조에서 정보처리는 의식적인 처리과정과 무의식적인 처리과정의 연속선상에서 위계 병렬적으로 일어날 수 있다.
이전의 연구들이 외부 피드백 정보에 대한 반응민감도에 성격특성적 개인차가 반영된다는 사실을 밝힌바 있지만, 재인기억과 관련한 의사결정에서 이러한 기질 혹은 특성적 개인차가 어떻게 관여하는지는 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 재인기억 과제에서 피드백에 근거한 의사결정 준거의 순응적 변화정도와 피드백에 대한 일반적 반응민감도의 개인차간 관계를 살펴보았다. 통제 조건인 실험 1에서는 올바른 피드백 조건이 의사결정 준거의 유동성에 영향을 미치지 않음을 보인 반면 피드백 조작이 이루어진 실험 2에서는 확신도가 높은 오기억 반응에만 선택적으로 편향된 피드백이 주어졌음에도 전반적인 Old/New 반응 범주의 결정준거 또한 순응적으로 이동함이 나타났다. 보다 중요하게 이 피드백에 근거한 의사결정 준거 학습에 나타나는 개별 피험자들의 반응민감도 차이가 강화 추구 혹은 불안 회피와 밀접하게 관련된 안정적 성격(Behavioral Activation System-BAS 혹은Behavioral Inhibition System-BIS)의 개인차에 의해 유의미하게 예측될 수 있음이 나타났다. 이러한 결과는 그동안 외현적인 재인 기억 의사 결정에 있어서 중요하게 여기지 않았던 점증적 강화학습 기제가 결정 준거의 설정에 관여할 수 있음을 보여준다는 데에서 중요한 의미를 찾을 수 있다.
본 논문은 조경설계를 위한 창의적 개념화를 지향하는 공간 의사 결정 시스템 모델에 대한 연구이다. (1)정보의 폭발 및 무시 (2)원칙성과 융통성의 딜레마 (3)비구조화된 성격의 계획 및 설계라는 세가지 특징 때문에, 현재 정보중심의 GIS는 큰 역할을 못하고 있다. 이에 현재의 정보중심의 GIS에 대한 대안으로 공간 개념화를 지향하는 SDSS(공간의 사결정지원시스템)모델을 제시하고자 한다. 미래의 공간 개념화 지향의 SDSS는 인지적 관점을 기반으로 한 공간개념화를 현재의 GIS기술과 연계시킴으로써 조경설계의 비구조적인 문제를 효율적이고, 창조적으로 해결할 수 있다. 공간개념화 지향의 SDSS 모델은 (1)인간정보처리 (2)도구 및 이론의 상호작용 (3)인지과학 및 실천인식론 (4)의사결정지원 시스템 (5)인간과 컴퓨터의 상호작용 (6)창조적인 사고라는 핵심이론 및 기술을 반영한다. 향후 구현될 공간 개념화 지향의 SDSS는 설계자가 공간계획 및 설계상에서 "숨겨진 조직"을 파악할 수 있게 하고, 생성 및 개념화 능력을 통해 새로운 아이디어를 개발하고 이를 다른 설계자와 공유할 수 있게 한다. 공간개념화는 (1)버블다이어그램 지향의 설계지원 시스템 (2)어의적 기억의 확장으로서의 프로토타입 (3)삽화적 기억의 확장으로서 스크립트라는 세 가지 핵심 아이디어를 통해 공간 설계의 개념화를 보다 용이하게 할 수 있다. 앞으로 이 세 가지 아이디어는 계획 및 설계를 위한 GIS기술의 미래 방향을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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