상황인식 시스템은 이용자의 주변 상황을 인지해서 적절한 대응을 수행하는 시스템이다. 컴퓨터 외에도 각종 센서나 실행기들이 시스템에 연결되어 동작하게 되므로 전통적인 시스템과 상이하며 응용 프로그램 개발의 복잡성이 증가하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 시스템들이 공통적으로 가지고 있는 특징을 기반으로 하여 정형화된 프레임워크를 제시한다. 이것은 복잡한 전체 시스템을 조망할 수 있는 도구가 되며, 이를 반영한 시스템 개발 환경은 편의를 제공할 뿐 아니라, 유용한 분석의 기반이 되는 등의 장점들을 가진다. 제시된 프레임워크에서는 반응적 (reactive) 작업 수행을 위해 이벤트에 대한 규칙을 통해 동작하도록 정의하고, 많은 상황인식 응용 프로그램에서 인식하는 상태 전이 개념을 도입하였다. 또한, 각 장비의 상태 변화가 전체 작업 수행에 연결되어 모델링 될 수 있도록 하였다.
사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.
Freudenthal은 수학화를 핵심 개념으로 하는 현실주의 수학 교육론을 주창하였다. 수학화란 현실 안에 있는 여러 현상들을 수학적인 수단을 사용하여 조직함으로써 현실에 질서를 부여하는 활동을 말한다. 본 연구에서는 Freudenthal의 수학화 이론을 바탕으로 제 7차 초등 수학 교과서 5-가 단계의 넓이 단원을 재구성하여 실험적인 지도만을 작성한 다음, 이를 통하여 교수 실험을 실시함으로써, 수학화를 통한 넓이의 지도 방안의 효과와 더불어 학생들의 넓이 개념과 공식에 대한 이해 실태를 분석하였다. 그 결과, 넓이의 개념 이해 측면에서는 실험반 학생들이 우수하였으나, 넓이의 계산 측면에서는 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다.
본 연구는 한국과 싱가포르의 중학교 1학년 교과서의 통계영역에 제시된 과제를 수학적 모델링 관점에서 비교·분석함으로써 두 나라의 학생들이 각각 접할 학습 내용과 학습 경험의 기회를 확인하고자 하였다. 또한 이를 바탕으로 통계영역의 교과서 개발 및 보완 측면에서 시사점을 찾아보고자 하였다. 교과서 과제는 수학적 모델링 과정 반영, 데이터 제공 유형, 표현 형식, 문제 상황 맥락, 수학적 활동의 5가지 측면으로 분석하였다. 분석 결과, 한국과 싱가포르 교과서 모두 수학적 결론을 구하는 과제와 과제 해결에 필요한 데이터만 제공되는 과제, 표나 그림으로 표현되는 과제의 비중이 가장 높았다. 한국과 싱가포르 교과서에 반영된 실세계 맥락과 수학적 활동의 경우는 서로 비중에 차이가 있었다. 이를 바탕으로 향후 수학적 모델링 활동을 지원하기 위한 교과서 과제 개발에 대한 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 수학적 모델링 과정의 균형 있는 경험 제공과 다양한 표현 형식의 과제를 제시함으로써 학생들의 인지적 수준을 높이며, 의미 있는 수학화 과정을 경험할 수 있는 기회의 확대가 필요하다. 또한, 수학적 모델링 활동에 대한 학생들의 흥미 또는 학습동기를 위해 맥락적 현실성이 높은 과제를 제시할 필요가 있다.
The hippocampus and prefrontal cortex are regarded as the highest-order association cortices. The hippocampus has been proposed to store "cognitive maps" of external environments, and the prefrontal cortex is known to be involved in the planning of behavior, among other functions. Considering the prominent functional roles played by these structures, it is not surprising to find direct monosynaptic projections from the hippocampus to the prefrontal cortex. Rhythmic stimulation of this projection patterned after the hippocampal EEG theta rhythm induced stable long-term potentiation of field potentials in the prefrontal cortex. Comparison of behavioral correlates of hippocampal and prefrontal cortical neurons during an a-arm radial maze, working memory task shows a striking contrast. Hippocampal neurons exhibit clear place-specific firing patterns, whereas prefrontal cortical neurons do not show spatial selectivity, but are correlated to different stages of the behavioral task. These data lead to the hypothesis that the role of hippocampal projection to the prefrontal cortex is not to impose spatial representations upon prefrontal activity, but to provide a mechanism for learning the spatial context in which particular behaviors are appropriate.propriate.
Using end-user attitude as intervening variable, this paper proposes a causal model of how environmental factors of EUC influence end-user computing (EUC) success, measured by the degree of IS use. This study identifies unique aspects of the EUC environment and generates key dimensions of end-user attitude appropriate for this context : perceived information quality, perceived design quality, and perceived usefulness. The research model includes six environmental factors - top management support, end-user education, task variability, task analyzability, end-user's computing ability, and end-user involvement. A field study was undertaken to test the hypothesized relationships among the research variables. The results generally support the assumption that end-user attitude intervene the impact of environmental factors on IS use. The implications of the findings are discussed.
Memphis originated from Radicalism in Italy came into being in 1981 as a experimental design group. Basically Memphis represented changed concept of design and the task of the designer by innovative design with unusual shapes and colors. What Memphis intended to demon-strate is the diversity of expression of design creativity and possibilities of new stimuli. As a result, Memphis has shown ways of redefining the field of design. In the 1990, the diversity of design movenment reflects the plualism of fragmented, specialized society. Design is faced with new task. It must do more than merely de-fine an object and its function. So from this point of view, this study interpretates ideas of Memphis design theory and attitude.
The automation of agricultural machines is an irreversible trend considering the demand for improved productivity and lack of labor in handling agricultural tasks. Unstructured working environments and weather often inhibit a seemingly simple task from being fully autonomously performed. In this context, we propose a remote driving system (RDS) to aid agricultural machines designed to operate autonomously. Particularly, we modify a commercial speed sprayer for orchard environments into a robotic speed sprayer to evaluate the proposed RDS's usability and test three sensor configurations in terms of human performance. Furthermore, we propose a confidence error ellipsebased task performance measure to evaluate human performance. In addition, we present field experimental results describing how the sensor configurations affect human performance. We find that a combination of a semiautonomous line tracking device and a wide-angle camera is the most effective for spraying. Finally, we discuss how to improve the proposed RDS in terms of usability and obtain a more accurate measure of human performance.
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
사회적 상호작용에서 적절한 행동을 위해서는 사회인지적 정보 뿐 아니라 다양한 정서 정보의 처리 역시 중요하다. 정서의 처리과정은 자극의 속성 뿐 아니라 다양한 맥락과 외부 요인의 영향을 받는다. 본 연구는 정서처리에 영향을 미치는 요인들과 그 효과의 양상을 파악하기 위하여 생물형운동자극을 사용한 정서변별과제를 시행하였다. 첫 번째 과제에서는 분노, 행복, 또는 중립 정서를 지닌 단서자극과 함께 제시된 빨강, 초록, 흰색, 또는 노란색 중 하나의 색과 분노 또는 행복 정서를 지닌 표적자극을 비교하여, 단서자극에 비해 표적자극이 나타내는 정서를 판단하도록 하였다. 두 번째 과제에서는 정서 중립 자극만을 사용하여 색의 효과를 조사하였다. 실험 결과, 표적자극의 특정 색과 정서 간 연합이 관찰되었다. 즉, 빨간색은 분노정서, 초록색은 행복정서 처리를 촉진하는 것으로 보였다. 또한, 단서자극과 표적자극의 정서가 일치할 때 표적자극 정서의 변별 정확도가 높았으나, 빨간색과 분노정서가 조합된 조건에서는 단서자극 정서의 영향을 받지 않았다. 두 번째 과제에서는 표적자극의 색에 의해 착각적인 정서반응이 나타남을 관찰하였다. 본 연구를 통해 기존에 주로 사용된 얼굴자극이 아닌 생물형운동자극을 이용해 자극의 정서처리 과정에 영향을 미치는 맥락 및 색 요인의 효과를 구체적으로 확인하였으며, 가능한 후속연구 및 임상적 연구에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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