통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.
본 연구는 사람들이 장면을 지각하는 동안 장면 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하고, 그 물체에 대한 정확 회상률도 높을 것이라는 가설을 검증하고자 하였다. 이를 검증하기 위하여, 본 연구에서는 두 개의 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 장면 제시 시간(2초, 5초, 10초)과 맥락 부합성(부합, 비부합)을 조작한 $3{\times}2$ 요인설계를 사용하였다. 종속 변인은 장면을 지각하는 동안의 안구 운동 패턴과 장면을 모두 학습한 뒤 수행한 기억 검사에서의 정확 회상률이었다. 실험 1에서는 선행 연구의 제한점을 보완하여 물체와 배경의 맥락 부합성에 따른 주의 할당을 재검증하고, 실험 2에서는 장면을 지각하는 동안 참가자들의 주의를 분산시키는 주의 분산 과제를 사용하였을 때에도 여전히 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하는지 검증하였다. 실험 1의 연구 결과, 참가자들은 짧은 시간 내에 장면 맥락에 부합하지 않는 물체를 빠르게 응시하였고, 장면을 지각하는 동안 맥락 비부합 물체를 상대적으로 더 많이, 자주, 그리고 오랫동안 응시하였으며 그 물체에 대한 위치 기억이 우수하였다. 주의 분산 과제를 수행한 실험 2에서도 실험 1과 유사한 패턴의 결과를 관찰할 수 있었다. 주의 분산 과제를 통해 주의를 의도적으로 분산시켰을 때에도, 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의가 할당된 본 연구의 결과는 맥락 부합성이 장면 지각에서의 주의 할당에 강력한 영향을 미친다는 사실을 시사한다.
주의분산, 기다려야 하는 이유의 제공 여부, 그리고 시간 단서가 주관적 시간 판단에 미치는 영향을 검증해보기 위한 두 실험을 실시하였다. Maister(1985)[1]가 제안하는 기다림 경험의 특징에 근거하여 실험 1에서는 주의분산과 기다리는 이유의 제공 여부의 효과를 전망적 추정법과 회고적 추정법으로 확인해보았다. 전반적으로 객관적 시간에 비해 주관적 시간을 과대추정하는 것으로 나타났으나, 주의분산 정도와 이유 제공 여부가 모두 유의한 차이를 초래하였다. 즉, 주의분산이 적어 시간에 주의를 많이 기울일수록 그리고 이유를 제공하지 않을 때 주관적 시간을 더 길게 추정하였다. 그러나 두 변인 간의 상호작용은 없었으며, 추정법에 따른 차이도 없었다. 실험 2에서는 기다리는 시간의 단서가 주어졌을 때 변인들의 효과를 검증하였다. 그 결과 실험 1과 마찬가지로 주의분산 정도와 이유 제공 여부가 유의한 차이를 보였고, 시간 추정법 간에도 유의한 차이가 나타났다. 특히 세 변인 간의 삼원 상호작용이 유의하게 나타났다. 종합적으로 두 실험의 결과는 기다려야 하는 이유가 명확할수록, 비시간적 정보에 주의를 많이 분산할수록, 추정하는 주관적 시간이 줄어드는 경향을 나타냈다. 그리고 시간흐름의 단서가 존재할 때 두 요인의 효과가 더 커지며 특히 회고적 추정에서 그러하였다. 마지막으로 기다림이라는 부정적 경험을 감소시킬 수 있는 방안과 추후 연구의 필요성을 논의하였다.
본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.
연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델 연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.
본 연구는 공간상에서 초점 주의의 공간 위치가 인간의 감각 운동 협응에 의한 회귀억제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 수행되었다. 본 실험은 20∼25세 나이의 성인 남·여를 대상으로 하였고, 자체 제작한 방음 암실에서 실시되었다. 지금까지의 회귀억제는 위치와 시간에 관련된 특이한 현상이라고 정의되어 왔다. 그러나 본 실험에서는 피험자의 주의가 집중되어 있는 공간에서는 시간에 관계없이 일어나지 않지만 피험자의 주의가 분산되었을 경우는 한 번 집중된 공간으로 주의를 옮기기가 어려운 회귀억제 현상이 일어났다. 본 연구에서는 회귀억제는 조건에 따라서는 자극 제시 간격(SOA)과 무관하며 초짐 주의 공간 위치와 관련된 현상임을 정량적으로 평가하였다.
본 연구의 목적은 초등학교 수학 교사의 자기효능감, 구성주의적 교육신념, 그리고 교사경력과의 관련성을 파악하는 것이다. 이를 위해 299명의 초등학교 수학교사의 자료를 탐색적·확인적 요인분석, 상관관계분석, 다변량 분산분석, 그리고 구조방정식을 통해 분석하였다. 분석 결과, 수학 교사의 자기효능감은 교사경력 및 구성주의적 교육신념과 유의미한 정적 상관관계가 나타났다. 하지만, 교사경력과 구성주의적 교육신념사이에는 유의미한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 또한 수학 교사의 자기효능감은 교육경력과 구성주의적 교육신념 사이를 유의미하게 매개하는 것으로 확인되었다.
라우팅 및 시그날링 프로토콜의 설계와 개발과정에서 가장 어려운 이슈들주의 하나가 개발된 프로토콜의 시험 및 성능을 측정하는 것이다. 이를 위해서는 시험 요소들의 구성 및 제어가 용이하면서 지리적으로 분산되어 있는 상태에서 시험을 가능하게 하는 방법과 도구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 프로토콜 자체의 행동 및 성능 시험을 위한 WWW 기반의 분산 시험 시스템의 설계 및 개발에 관련된 내용을 다룬다. 특히 이 시험 시스템을 RSVP에 적용하는 방법과 RSVP에 관련된 시험 스위트들에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.
운전 중에 주의를 분산시키는 요소는 대부분 인터페이스 조작에 있으며 교통사고의 직접적인 원인이 된다. 스마트 자동차에 대한 관심이 높아지면서 운전자 안전에 대한 다양한 연구가 모색되고 있다. 순간의 시선이동으로 인해 판단력과 조작능력을 상실 할 수 있는 현재의 인터페이스는 안전성이 보장 되지 못한다. 본 논문에서는 이러한 운전자의 주의를 분산시키는 요소로 부터 안전성을 확보하기 위해서 차량 내 카메라를 이용하여 손동작을 인식하여 직관적인 제스처로 전화번호를 입력하거나 검색할 수 있는 안전한 인터페이스를 제안한다. 제안한 시스템은 직관적 동작과 TTS(Text To Speech)를 활용하여 사용자 편의성과 안전성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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