목적: 높은 숙련도의 국어와 낮은 숙련도의 영어의 단어들을 사용하는 시각 과제에서 어의처리에 매개되는 뇌 신경회로의 공통요소와 특이요소를 탐색하고자 하였다. 대상 및 방법: 정상인 13명을 대상으로 국어단어에 대한 어의처리 과제, 영어단어에 대한 어의처리 과제, 단순 도형을 이용한 대조과제 등 세 가지 인지과제를 주고, 과제 수행 동안 $[^{15}O]H_2O$를 추적자로 한 양전자방출단층촬영을 실시한 후 감산분석을 통해 두 언어에 대한 어의처리 과정에 공통적으로 관여하는 뇌영역과 각각에 특이하게 작용하는 뇌영역을 탐색하였다. 결과: 국어 및 영어단어에 공통적으로 어의처리 과정에 좌측 편측성의 방추상이랑(fusiform gyrus)의 활성화가 관찰되었고, 추가적으로 영어단어의 경우 좌측 하측두이랑(inferior temporal gyrus)의 활성화가 관찰되었다. 국어단어에 특이한 어의처리 영역은 우측 일차청각영역을 포함하는 뇌 전반에 걸친 다발성 활성화가 특징이었던데 반해, 영어단어에 특이한 어의처리 영역은 우측 시각영역에 한정된 양상이었다. 결론: 높은 숙련도의 국어단어를 이용한 시각적 과제수행에는 내적 음운처리가 중요한데 비해, 낮은 숙련도의 영어단어를 이용한 과제수행의 경우에는 주로 시각적 주사(visual scanning)가 중요한 요소를 구성한다.
We proposed a method for visual place recognition that represents images using objects as visual words. Visual words represent the various objects present in urban environments. To detect various objects within the images, we implemented and used a zero-shot detector based on a large-scale image language model. This zero-shot detector enables the detection of various objects in urban environments without additional training. In the process of creating histograms using the proposed method, frequency-based weighting was applied to consider the importance of each object. Through experiments with open datasets, the potential of the proposed method was demonstrated by comparing it with another method, even in situations involving environmental or viewpoint changes.
본 연구에서는 시각적 요인에 따라 한글 단어 재인에 미치는 공간주의의 영향을 살펴보았다. 시각적 요인에 따라 공간주의의 영향이 다르게 나타나는지 살펴보기 위해 단어의 시각적 복잡성(실험 1)과 단어의 밝기 대비(실험 2)를 조작하였다. 단어의 복잡성에 따라 받침이 있는 조건과 받침이 없는 조건으로 나뉘었고, 단어의 대비에 따라 대비가 높은 조건과 대비가 낮은 조건으로 나뉘었다. 어휘판단과제를 사용하여 공간단서가 표적 위치에 주어지는 경우(타당 시행)와 표적 위치에 주어지지 않는 경우(비타당 시행) 간의 수행 차이를 단서효과로 계산하여 주의의 영향을 살펴보았다. 실험 결과, 단어의 복잡성에 따라서는 단서효과가 유사하게 나타났으므로, 공간주의의 영향은 복잡성에 의해 달라지지 않는 것으로 해석되었다. 단어의 대비에 따라서는 고대비 조건에 비해 저대비 조건에서 단서효과가 크게 나타났다. 대비가 낮을 때 공간주의의 영향이 더 커지는 것은 자극의 신호를 강화시키는 공간주의의 기제로 설명되었다.
본 연구의 목적은 담론적 관점에서 수학 교과서를 분석하기 위해 선행 연구를 바탕으로 분석틀을 재구성하고, 중1수학 교과서의 '그래프 정의'에서 단어와 시각적 매개체가 생성하는 의미와 그 통합 관계를 분석하는데 적용하는 것이다. 담론적 관점은 Sfard(2008)의 의사소통학적 관점과 Halliday(1985/2004)의 체계기능언어학을 바탕으로 발전된 사회기호학적 관점이 통합된 것으로 이를 바탕으로 본 연구에서는 단어와 시각적 매개체가 생성하는 의미는 교과서에 구현된 수학을 관념적 메타기능이 실현하는 의미 측면과 학생의 수학적 활동의 참여 유도성을 대인관계적 메타기능이 실현하는 의미 측면으로 구분하여 분석하였고, 단어와 시각적 매개체의 통합 관계는 텍스트적 메타기능 측면에서 분석하였다. 그 결과 첫째, 단어의 관념적 의미는 수학 담론의 밀도가 높았을 뿐 아니라 수학적 활동의 주체가 모호하였고 학생 참여를 요구하는 단어의 대인관계적 의미는 사고보다는 주로 행동 측면이 강조되었다. 시각적 매개체가 구성하는 관념적 의미에서는 내러티브 다이어그램이 결여되었고 대인관계적 의미에서는 정보 제공에 질적 차이가 있었다. 둘째, 단어와 시각적 매개체의 통합 관계는 구체화, 설명, 유사, 보완처럼 다양한 방식을 통한 풍부한 수학 의미 형성을 위해 통합 관계의 다양성을 지향할 필요가 있었다. 이러한 결과는 수학 교과서를 분석하는데 의미를 생성하는 도구로서 단어와 함께 시각적 매개체의 사용을 분석하고 단어와 시각적 매개체의 통합 관계를 분석하였기 때문에 담론적 관점에서 교과서 분석의 새로운 분석틀을 제공한 의미가 있다.
Analogy in problem solving is similarity-based reasoning facilitated by verbal and visual operation. This similarity-based reasoning generally supports initial phase of idea search. Therefore, this study intends to infer the types of problem solving by tracing the analogy use of verbal and visual representation through a experimental research. According to the result of this research, the types of problem solving by analogy are classified into 'evolving', 'divergent', and 'poor conversion' type. Firstly, 'evolving type' is distinguished between 'combination type' associated different contents to develope a new design and 'transformation type' associated similar words and sketches to be continuously revised and developed. In these types usually structural analogy rather than surface analogy is used. Secondly, in 'divergent type' associated words or sketches are individually represented, and among them one design solution is selected. In this type usually surface analogy is used. Thirdly, in 'poor conversion type' interaction between verbal representation and visual representation does not go on smoothly, and the generation of idea is poor. In here surface analogy is mostly used. These findings could form the basis of skill development of idea generation and conversion in design education.
다수의 지역 특징들을 취합하여 하나의 벡터로 표현하는 것은 이미지 검색의 핵심 기술이다. 이 과정에서 경사도 기반 특징에 비해 수십 배 빠르게 추출되는 2진 특징이 활용된다면 이미지 검색의 고속화가 가능하다. 이를 위해서는 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 기존의 경사도 기반 특징들을 군집하는 전통적인 방식으로는 2진 특징들을 군집할 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문은 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법들에 대해 연구한다. 실험을 통해 2진 특징의 활용이 이미지 검색에 미치는 정확도와 연산효율 사이의 상충관계에 대해 분석한 후, 제안한 기법들을 비교한다. 본 연구는 고속 이미지 검색을 필요로 하는 모바일 응용, 리얼 타임 응용, 웹 스케일 응용 등에 활용될 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to summarize PWIM (Picture Words Inductive Model) which is one of learner-centered vocabulary teaching-learning models, and suggest ways to implement them in Korean language education. The pictures that are used in the Korean language education field help visualize the specific shape, color, and texture of the vocabulary that is the learning target; thus, helping beginner learners to recognize the meaning of the sound. Visual material stimulates the intrinsic schema of the learner and not only becomes a 'bridge' connecting the mother tongue and the Korean language, but also reduces difficulty in learning a foreign language because of the ambiguity between meaning and sound in Korean and all languages. PWIM shows commonality with existing learning methods in that it uses visual materials. However, in the past, the teacher-centered learning method has only imitated the teacher because the teacher showed a piece-wise, out-of-life photograph and taught the word. PWIM is a learner-centered learning method that stimulates learners to find vocabulary on their own by presenting visual information reflecting the context. In this paper, PWIM is more suitable for beginner learners who are learning specific concrete vocabulary such as personal identity (mainly objects), residence and environment, daily life, shopping, health, climate, and traffic. The purpose of this study was to develop a method of using PWIM suitable for Korean language learners and teaching procedures. The researchers rearranged the previous research into three steps: brainstorming and word organization, generalization of semantic and morphological rules of extracted words, and application of words. In the case of PWIM, you can go through all three steps at once. Otherwise, it is possible to divide the three steps of PWIM and teach at different times. It is expected that teachers and learners using the PWIM teaching-learning method, which uses realistic visual materials, will enable making an effective class together.
This study aims to analyze the style of men's suits and extract expressional words for the development of semantic differential scales of visual images according to the change in silhouette. Research methods are literature studies, case studies, and questionnaires. The stimuli were created using CLO 3D, a virtual sewing CAD. This study's results are as follows: 1) The British suit jacket has an angled shoulder line using thin pads, and a slightly higher waistline. The pants of the suit have a high waistline and two pleats, so the thighs of the pants are wide. The American suit jacket has a natural shoulder line, and the waistline is not emphasized. The width of the jacket is relaxed, and the length is long. The pants of the suit have a higher waistline, and the pants are wide as well. The Italian suit jacket has wide shoulders, and the waistline is connected lower with a soft curve, and the length is relatively short. The trousers of the suit are tapered and get narrower as it goes down to the hem. 2) Because it originated in the practices of true bespoke tailoring, traditional British suits have a far more 'fitted' silhouette than the mass-produced styles that became emblematic of the American style. By the late 1950s, a sack-style suit was standard American business attire. This technique gives the sack suit its characteristically 'boxy' silhouette. The "Continental" presented a highly tailored silhouette, with padded shoulders, a slim, tight-fitting chest, and a closely tapered waist. The story was that Italian culture valued aesthetics over all else and thus sought the 'slim' suit style as much as possible. 3) The main expressional words of visual images for men's suits differ greatly depending on the silhouette of suit. The visual images are ranked in the order of 'neat', 'classic', 'educated', 'hard', 'mature', for fitted silhouettes. The words of 'masculine', 'basic', 'comfortable', 'simple', 'mature', 'conservative', 'modern', are ranked for boxy silhouettes. And the words of 'slim', 'young', 'neat', are noted for slim silhouettes.
Two experiments were carried out to compare the suitability in visual tasks between cathode-ray tube (CRT) and thin film transistor-liquid crystal display (TFT-LCD). In the first experiment, the subjects were requested to detect pre-assigned target words or icons among distracters presented under time-invariant (static) image mode. The subjects' visual performance and fatigue were assessed while carrying out search tasks with dim and bright ambient light conditions. Significant interaction effects were found among displays, task types, and ambient light conditions. Due to visual fatigue, the subjects' accommodative power decreased in the end of task and the degradation was more significant for the CRT users and under bright ambient light. IN the second experiment, the subjects performed information processing task with time-varying road signs at a driving simulator to assess interaction effects between display types and changing speed of dynamic image. The perception time using TFT-TCD was shorter under slow image change while that of CRT was shorter rapid image change. Findings from this study suggest that, to improve visual task performance, users should carefully select their visual display type depending on the task to be performed.
This paper presents a new Nearest-Neighbors based weighted representation for images and weighted K-Nearest-Neighbors (WKNN) classifier to improve the precision of image classification using the Bag of Visual Words (BOVW) based models. Scale-invariant feature transform (SIFT) features are firstly extracted from images. Then, the K-means++ algorithm is adopted in place of the conventional K-means algorithm to generate a more effective visual dictionary. Furthermore, the histogram of visual words becomes more expressive by utilizing the proposed weighted vector quantization (WVQ). Finally, WKNN classifier is applied to enhance the properties of the classification task between images in which similar levels of background noise are present. Average precision and absolute change degree are calculated to assess the classification performance and the stability of K-means++ algorithm, respectively. Experimental results on three diverse datasets: Caltech-101, Caltech-256 and PASCAL VOC 2011 show that the proposed WVQ method and WKNN method further improve the performance of classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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