문자는 의사소통의 중요한 매개체 중 하나로 사람이 문자를 인식할 때, 글자의 크기나 모양, 위치, 글 자체 등의 매우 다양한 지각적인 변화에 의한 영향을 크게 받지 않는다. 이는 문자에 대한 처리가 다른 사물과는 다소 다르게 일어나며 머릿속에 추상적인 형태(abstract form)로 저장되어 있음을 의미한다. 이러한 처리과정은 시각단어재인 과정에서 어휘 지식에 접근하기 위한 중요한 단계로 여겨지면서 이와 관련된 대뇌 영역의 국재화 양상에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 한글 시각단어재인에 있어 Cohen과 Dehaene 등이 'visual word form area'주장하고 있는 좌측 ventral occipito-tempoarl region의 대뇌 활성화 양상을 살펴보았다. 실험 결과, 좌측 'VWFA'는 어휘의 친숙성에 우뇌의 대측 지점은 어휘성(lexicality)에 민감한 것으로 나타났다.
단일 센서만을 운용하여 옥외활동 중에 있는 사용자의 안전도를 측정하고 판단할 수 있는 방안을 제안한다. 3축 가속도 센서는 다른 센서와 비교하여 가격대비 인지 성능이 우수한 면이 있다. 크기가 작고, 측정하는 값이 상대적으로 에러와 장애로부터 독립적인 측면이 있다. 3축 가속도 센서를 부착한 개인이 옥외에서 비정상적인 상태로 돌입하는 것을 감지할 수 있도록 하기 위하여 3축 가속도가 감지하여 보고하는 에너지 값을 분석하고 이를 계산하여 실시간 안전도를 정량적으로 표기할 수 있도록 하였다.
최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.
장자 철학에서 인간이 만물 간에 고경(苦境)에 처하게 되는 이유를 크게 두 가지로 보았다. 한 가지는 인간과 만물 간에는 본래 가치상 차이가 없으나 인간 마음속에 "성심(成心)"이 생겨 인간이 우주의 진상을 바르게 인식 하지 못함으로써 서로간의 옮고 그름의 시비를 일으켰다는 것이다. 이러한 "성심(成心)"은 인간의 마음을 안녕(安寧) 상태로 유지할 수 없게 하여, 인간이 만물 간에 고경(苦境)에 처하게 된 이유 중의 하나이다. 다른 한 가지는, 장자 철학에서는 개개인의 마음이 "불동지심(不動之心)"한 원시신화적인 "지덕지세(至德之世)"를 이상적인 세계로 여겼는데, 사회정치적인 원인에 의해 "인의도덕(仁義道德)"을 제창하여 인간의 마음 상태를 "영인지심(?人之心)"으로 조성하였으니, 이는 인간과 만물의 이상적인 관계를 해치게 되는 원인이면서도 인간과 만물 간에 고경(苦境)에 처하게 된 이유 중에 하나이다. 인간이 이런 고경(苦境)의 처지를 벗어나 만물과 함께 할 수 있는 방법을 장자 철학에서는 인간이 사물을 인식할 때, 사물의 본질 그 자체로만 인식해야 만물 간 가치상의 차이가 있지 않을 것이라고 하였고, 또한 장자는 "만물위일(萬物?一)"의 관념을 이해해야 한다고 했다. 장자 철학에서 "만물위일(萬物?一)"의 의미는 크게 두 가지 측면이 있는데, 한 가지는 만물을 인식함에 있어서 모든 사물 간에 가치적인 차이를 두지 말아야 한다는 것이고, 다른 한 가지는 객관적 존재로서의 "만물위일(萬物?一)"이다. 객관적 존재로서의 "만물위일(萬物?一)"에는 세 가지 측면에서의 "만물위일(萬物?一)"이라는 의미를 담고 있다. 그 중 한 가지는 인간과 만물 간의 "성(性)"의 동연성(同然性)과 만물을 생성하고 변화를 추동하는 추동자의 동일성, 또 한 가지는 만물이 끊임없이 변화한다는 사실에서의 "만물위일(萬物?一)"이다. 그러므로 우리 인간들이 사물의 본질을 정확히 인식하고 만물을 대할 때, 만물 간에 진정으로 "만물위일(萬物?一)"을 실현할 수 있을 것이다.
상황인지 서비스 제공을 위해서는 센서를 이용하여 사용자의 상황, 정황, 상태 정보를 추적하여야 한다. 하지만 센서에서 수집된 데이터는 시스템, 문법, 구조, 의미적인 측면에서 이질성을 가지고 있어 다양한 서비스에 재사용이 어렵다. 이를 위해 센서 데이터는 이와 같은 이질성을 제거하고 상황인지 서비스 제공에 용이한 컨텍스트 정보 형태로 처리 되어야 한다. 또한 기존의 상황인지형 서비스 정의 환경은 상황을 정의하기 위해 필요한 센서의 종류나 상황정보의 기준, 서비스 정의를 위한 프로그래밍 능력 등을 필요로 하여 일반적인 사용자의 이용이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 패러다임을 통해 습득된 데이터를 이용하여 상황을 인지하고 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 상황인지 IoT 서비스의 제공을 위한 온톨로지 기반 사용자 친화적 서비스 환경을 제안한다. 제안하는 환경은 센서 데이터를 컨텍스트 정보로 처리하는 온톨로지 기반 시멘틱 센서 데이터 처리 메커니즘과 사용자 친화적 서비스 정의 환경으로 구성된다.
사물을 분석하고 인지하는 분야에 해당하는 시지각은 시각의 생리학적인 측면과 시각체계의 인지적 측면에 대해 많은 연구가 이루어져 있으며 이를 바탕으로 설립된 시지각 이론이 각 분야별로 다양한 응용 가능성을 모색하고 있는 실정이다. 그러므로 뉴미디어 시대의 대표적 사례물 중 하나인 모바일 디스플레이가 강조되는 가운데, 시지각 연구를 기반으로 하여 보다 효용성 있는 시각적 인지 기반의 비중을 늘려야 한다는 인식이 본 연구의 기본적인 이해이다. 본 연구는 모바일 디스플레이를 대상으로 하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성 관련 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 이를 위해 두 가지 조건에 해당하는 조도의 환경 조건과 기존 모바일 디스플레이에서 가독성 향상 방안으로 제안되는 두 가지 배경의 밝기 조건을 대상으로 하여 가독성 관련 실험을 진행하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성에 대해 유의미 여부를 정의하고 가독성 향상을 위한 방안을 제시한다.
목적 : 본 연구는 시각자극을 사용하여 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이를 확인하고 비교하기 위해 진행되었다. 연구방법 : 연구에서는 시각적인 자극을 사용한 일화기억 평가와 3차원의 가상현실 기반의 공간인지검사를 사용하여 대학생 48명(남성 24명, 여성 24명)을 대상으로 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이를 알아보았다. 모든 참가자는 사진을 사용한 시각적 일화기억 평가를 시행하였고 이를 통해 일화기억의 하위 요소인 사물, 장소, 시간 기억에 대한 정확도(%)를 평가하였다. 또한 가상현실에서 길 찾기 과제를 10회 진행하여 가상공간에서의 거리 오차(cm) 값의 평균값을 분석하였다. 결과 : 일화기억은 하위 요소 모두 성별에 따른 유의한 차이가 나타나지 않은 반면(p>.05), 공간인지의 경우 남성이 여성보다 높은 수행을 보이는 것으로 나타났다(p<.05). 결론 : 본 연구의 결과를 통해 성별에 따른 시각적 일화기억의 차이는 언어적 일화기억의 차이와는 다르다는 것을 알 수 있었다. 한편 해마 기능이 일화기억과 공간인지를 담당한다는 것을 고려했을 때, 성별에 따른 일화기억과 공간인지의 차이에 대한 결과가 다르게 나타난 것은 두 기능이 서로 독립적이라는 것을 시사한다.
출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.
본 논문에서는 IoT(Internet of Things) Device와 스마트폰을 이용하여 사용자의 상황을 인지하고 상황에 적합한 상품을 추천하는 추천시스템을 제안한다. 기존 추천시스템과 다르게 제안하는 IoT 환경에서의 추천시스템은 IoT Device와 스마트폰에서 얻을 수 있는 날씨, 위치, 사용자 정보 등을 파악하여 추천하는 것으로 다양하고 많은 데이터를 제공하므로 정확도를 높일 수 있다. 베이지안 네트워크(BN, Bayesian Network)는 불확실성을 효율적으로 관리하고 정확도와 실시간성을 높일 수 있는 방법으로, 상품의 특징에 따라 종류를 분류하여 추론하고 선호도가 높은 상품의 종류를 추천하는 시스템을 제안한다.
인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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