• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.359-362
• /
• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.791-810
• /
• 2017

본 연구는 비례 추론에서 형식적 절차의 기계적 사용에 대한 비판과 이에 대한 대안으로 제시되는 시각적 모델의 사용에 대한 연구를 바탕으로 비례 추론 수업에서 시각적 모델의 활용 가능성을 탐색했다. 이를 위해 6학년 2학기 비례식과 비례배분 단원을 비표, 이중수직선, 이중테이프 모델을 활용한 수업으로 구성하여 한 학급에 적용하였다. 그 결과 시각적 모델이 비례의 의미를 이해하고 비의 성질 및 비례식의 성질을 발견하는 데, 그리고 비례식 문제 및 비례배분 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 시각적 모델을 활용하는 데 학생들이 겪는 어려움과 이를 지도할 때 유의할 점이 있음을 확인하였다. 이를 통해 시각적 모델을 적극적으로 활용한 교과서 개발 및 비례 추론 수업에 대한 지도 방안을 마련하는 데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.189-206
• /
• 2015

비례 추론에 관한 여러 연구에서 학습 지도 개선 방향으로 시각적 표상의 활용이 제안되어 왔다. 그러나 초등학교 교과서의 비와 비율, 비례식과 비례배분 단원에 사용되고 있는 시각적 표상은 질적인 면에서나 양적인 면에서나 매우 제한되어 있다. 이 논문에서는 교과서의 비례식과 비례배분 내용을 시각적 표상에 주목하여 분석하고, 시각적 표상의 적극적인 활용 방안 마련을 위한 기초적 논의를 전개한다. 이중수직선 모델과 이중테이프 모델은 각각 다중 묶음 관점과 변동 부분 관점에서 비례 맥락에 내재된 공변 관계와 불변성을 인식하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 이 논문에서는 이를 초등학교 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 유형별로 이중수직선 모델과 이중테이프 모델이 어떻게 기능할 수 있는지를 논의함으로써 예시하였다. 초등 수학 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 각 유형은 두 관점(다중 묶음 관점과 변동 부분 관점) 및 두 모델(이중수직선 모델과 이중테이프 모델)과 모두 연결될 수 있다. 이 논문의 분석은 비례식과 비례배분 교재 구성 및 수업에서 시각적 표상을 활용하는 구체적인 방안을 마련하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.35-36
• /
• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권6호
• /
• pp.639-646
• /
• 2003

본 논문은 일련의 불연속적인 도트 자극으로부터 시각적 착시현상을 추출하는 신경회로망 모델을 제시한다. 제안된 모델은 시각 정보처리 경로에서 발견되는 시각 세포들의 특성을 근거로 한다. 본 연구는 일련의 이산 도트 자극들이 개별적인 도트들로 인식하지 않고 연속적인 가상의 윤곽으로 인식하는 시각적 착시 현상을 나타내는 생리심리학 실험을 기초로 하여 도트 자극의 시각적 착시를 구현한 것으로서 실험에서는 가상 다각형 형태로 배치된 6에서 10개의 도트자극들을 사용한다. 이 실험 데이터는 Smith & Vos가 생리심리학적 실험에서 다룬 데이터와 유사하다. 제안된 모델은 이산 도트자극으로부터 연속적인 착시 윤곽을 성공적으로 추출한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
• /
• pp.613-620
• /
• 2003

애니메이션의 사전제작과정에서 캐릭터의 보다 효율적 제작, 분석, 평가을 위해 시각적 모델화및 데이터 베이스 구축이 필요했다. 캐릭터의 체격과 기질 관계를 조명하기 위해 W. 셀던의 체격기질유형 이론으로부터 정형화된 분석 틀을 구축하여 개념을 시각화하고 유형분석 모델을 만들었으며, 또한 케이스 스터디를 위해 세 애니메이션에 나타난 캐릭터의 유형들을 분석함으로써 모델의 적용 가능성과 나아가 애니메이션의 캐릭터에서 표현된 외적 형상과 내적 기질의 상관성을 추론하여 실제 적용이 가능한 기초적 데이터가 되도록 하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제22권1호
• /
• pp.65-82
• /
• 2019

본 연구는 시각적 모델에 따른 학생들의 곱셈식 표현 방법을 지필 검사 및 시선추적 검사를 통해 분석하였다. 지필검사 결과 학생들은 곱셈식으로 제시하는데 있어 묶음 모델에서는 (묶음 내 낱개의 수)${\times}$(묶음의 수), 배열모델에서는 (가로)${\times}$(세로)로 답하는 비율이 높았으나, 배열모델에서는 모양에 따라 (세로)${\times}$(가로)로 답하는 비율이 높은 경우도 있었다. 이러한 결과를 통해 곱셈 지도 시 적절한 모델 제시 방법과 시각적 모델에 대한 곱셈식 표현 방법에 대한 논점을 도출하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2006

블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제95권6호
• /
• pp.768-777
• /
• 2006

이 연구는 지리산 국립공원 방문자를 대상으로 경관선호 모델을 형성하기 위하여, 지리산 경관과 영국의 케이른고럼스 경관의 선택적 상황에서 경관선호를 결정하게 하는 요소로서 시각적 경관 요소와 더불어 경관자체의 효과를 검증하는 조건부 로짓모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 선택적 상황에 따른 경관선호를 측정하기 위하여 지리산 국립공원을 방문한 탐방객에 대하여 영국의 케이른고럼스 국립공원의 경관사진과 지리산 경관사진을 쌍체로 배열한 사진설문조사를 실시하였다. 시각적 경관의 구성요소는 디지털사진측정의 과정을 거쳐 상호 수직적인 주요인들로 축약되어, 모델의 설명변수로 사용되었다. 연구의 결과, 시각적 경관의 구성요소만으로 형성되는 일반조건부로짓모델은 비유관대안도립성(IIA)의 가정을 충족하지 못하고, 모델의 설명력이 낮게 나타났다(${\rho}^2=0.06$). 반면, 대안특성상수(ASC)로서 표현되는 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델은 비유관대안독립성(IIA)의 가정을 충족하였고, 모델의 적합성 또한 양호하게 나타났다(${\rho}^2=0.25$). 이는 경관선호모델에 있어서 선호의 요인으로써 시각적 경관의 구성요소 뿐만 아니라, 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델이 적합한 것으로 해석된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.49-50
• /
• 2015

본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.