시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.
시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.
시각단기재인 과정에 대한 유사성 합산 모형은 단기기억에 저장된 기억 표상들과 재인검사 자극간 유사성의 합산치가 재인의사결정을 좌우한다고 제안한다[1]. 본 연구는 수직 공간주파수를 달리하는 두 Gabor 자극에 대한 공간주파수 재인 과제에서 과제와 무관한 기억자극의 위치 정보가 재인 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 실험의 매 시행에서 참가자는 시야 좌우에 제시된 서로 다른 두 Gabor 자극의 공간주파수를 기억하고 약 1초 뒤에 제시된 재인검사 자극과의 동일성 여부를 보고하였다. 재인검사 자극은 기억 항목과 동일하거나 기억된 항목을 기준으로 공간주파수 차원에서 1 또는 4 최소식별단위 만큼 표적과 유사한 미끼자극이었다. 또한 재인검사항목이 제시되는 위치는 재인이 요구된 기억항목의 위치를 기준으로 동일하거나 혹은 반대편 시야 위치에 제시되었으며, 참가자는 검사자극의 위치변화를 무시하고 공간주파수 차원의 재인 반응만을 요구받았다. 실험 결과 미끼자극에 대한 오인반응(false recognition)은 기억항목과 미끼자극 간 유사성 합산치가 커짐에 따라 증가했다. 아울러 과제와는 무관하게 검사항목의 위치 변화가 있었던 조건의 경우 없었던 조건에 비해 이러한 오인 반응의 빈도가 감소한 것으로 나타났다. 과제 무관련 위치 변화에 의한 미끼자극에 대한 오인 반응의 감소는 재인과제의 요구와는 관계없이 무관련 세부특징이 과제 관련 세부특징에 대한 재인 반응에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 시각단기기억에 저장되는 정보가 세부특징들의 독립적 표상이 아닌 세부특징 간 공고한 결합에 의해 표상될 가능성을 시사한다.
본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 박수진, 김한경, 한재현, 이정원, 김종일, 송경석, 정찬섭(2001)에서의 발견을 토대로 얼굴의 범주-차원적 감성 구조를 정립하였다. 박수진 등의 연구는 얼굴의 감성 구조를 이루는 2개의 차원축으로 '앳되다-성숙하다', '날카롭다-부드럽다'를 제안하였었다. 본 연구에서는 이들 축으로 이뤄진 얼굴의 2차원 감성 공간 내에 균일하게 17개의 위치를 선정하고 각 위치들에 합성된 해당 얼굴들을 위치시킴으로써 해당 공간의 얼굴 특징을 시각화하였다. 또한 얼굴의 물리적 특징의 변화가 감성에 어 떤 영향을 주는지를 두 개의 주요 축을 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 범주 모형으로서 개별 감성 어휘들과 얼굴의 물리적 특징이 어떤 관계가 있는지를 일차적으로 살펴보았다.
본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 다문화가정 아동의 문식성을 알아보고 문식성에 영향을 주는 인지-언어적 변인이 무엇인지 밝히고자 하는 목적이 있다. 연구대상은 전라남도에 거주하는 초등 저학년 46명, 초등 고학년 39명, 전체 85명이다. 다문화가정 어머니의 한국 거주기간은 4~16년이고, 국적은 필리핀, 일본, 중국, 베트남, 캄보디아, 태국, 우즈베키스탄, 스리랑카이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 다문화가정 아동의 읽기, 쓰기, 인지-언어적 변인들은 학년이 높을수록 수행능력이 높았다. 둘째, 다문화가정 아동의 읽기 예언변인이 시지각 하위변인인 시각형태항상성으로 나타난 것은 읽기의 선행조건에서 세부특징이 중요하다는 것을 의미한다. 따라서 다문화가정 아동의 읽기는 친숙한 단어보다는 세부특징에 대한 단서를 잘 아는 것이 중요하다고 할 수 있다. 한글을 처음 배우는 단계에서 통글자 위주의 지도보다는 자음과 모음의 특징을 인식시키는 훈련이 먼저 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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