일반적으로 비디오로부터 캡션을 생성하는 작업은 입력 비디오로부터 특징을 추출해내는 과정과 추출한 특징을 이용하여 캡션을 생성해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 효과적인 비디오 캡션 생성을 위한 심층 신경망 모델과 그 학습 방법을 소개한다. 본 논문에서는 입력 비디오를 표현하는 시각 특징 외에, 비디오를 효과적으로 표현하는 동적 의미 특징과 정적 의미 특징을 입력 특징으로 이용한다. 본 논문에서 입력 비디오의 시각 특징들은 C3D, ResNet과 같은 합성곱 신경망을 이용하여 추출하지만, 의미 특징은 본 논문에서 제안하는 의미 특징 추출 네트워크를 활용하여 추출한다. 그리고 이러한 특징들을 기반으로 비디오 캡션을 효과적으로 생성하기 위하여 선택적 주의집중 캡션 생성 네트워크를 제안한다. Youtube 동영상으로부터 수집된 MSVD 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
인간의 시각 주의 시스템은 주어진 시각장면을 모두 다 처리하기보다는 주의가 집중되는 일정한 작은 영역들을 순간적으로 선택하여 그 부분만을 순차적으로 처리함으로써 복잡한 시각장면을 단순화시켜 쉽게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있다. 본 논문에서는 주의 기반 시각정보 처리체계 시스템 구현을 위한 새로운 특징맵 구성 및 통합 방법을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 시각특징으로서 색상, 명도, 방위, 형태 외에 2개의 스테레오 영상 쌍으로부터 얻을 수 있는 깊이 정보를 추가하여 사용하였다. 실험결과를 통해 깊이 정보를 사용함으로써 주의 영역의 정탐지율이 개선됨을 확인하였다.
일부 예술가와 과학자의 물리적 현상과 그 표현형식에 대한 연구에서 시작된 애니메이션은 20세기후반에 들어 인식론과 이미지 생산 기술의 급속한 발달에 힘입어 기존의 미디어 기능을 통합, 재창조를 수행하며 대중문화콘텐츠 형성에 핵심적인 요소로 인식되어 왔다. 현대의 애니메이션은 작가의 예술 활동만큼이나 상업성과 흥행 여부도 강조되며 그 대상인 관객도 배제할 수 없다. 이것은 애니메이션이 예술적 의미에서 상업적 의미까지 그 범위가 확장되었음을 뜻한다. 관객은 애니메이션에서 단순히 '볼거리'와 '들을 거리' 만을 제공받고자 하는 것이 아니며 그이상의 간접적인 정신적 충족을 요구한다. 반면 연출자는 관객의 몰입을 이끌어내 자신이 의도한 신비화된 세계관으로 작품 안으로 유도하고자 한다. 여기서 관객과 연출자간의 충돌이 일어나며 연출자에게는 그 해결점으로 '소통에 대한 기교와 기술'이 요구된다. 어떻게 말할 것인가'로 축약되는 소통의 기술은 애니메이션 연출가가 관객에게 접근하는 표현 방법이며 관객의 심리적 면과 밀접한 관계가 있다. 관객은 연출자와 시점의 동일선상에 놓이지만 화면이라는 제한적 공간에서 재현되기 때문에 관객은 수용하는 입장이고 연출자는 제공하는 입장이기에 연출자에게 주도권이 부여되기 때문이다. 이러한 이유로 연출자는 관객의 심리적인 면에 주의를 기울일 필요가 있고 정신분석학의 이론에 따라 설명이 가능하다. 본고에서는 애니메이션이 "어떻게 관객과 연출자가 동일선상에 놓일 수 있는가?" 하는 논리 아래 관객의 심리현상중 하나인 '시각포획 현상'으로 일어나는 '선택적 주의집중'과 하위 개념인 '목표 지향적 선별기능'과 '자극에 의한 포착기능'을 심리학 이론의 배경으로 자료를 삼고자 한다. 또한 그에 따른 관객의 선택적 주의집중을 이끌어내는 유도장치들이 애니메이션 안에서 어떻게 적용되고 있는가를 고찰해보자 한다.
본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.
본 연구는 융합적 중재의 심리운동프로그램의 참여가 ADHD 아동의 주의집중력에 미치는 영향에 대하여 규명하고자 한다. ADHD 아동을 대상으로 한 Kiphard의 6단계의 심리운동 적용에 따른 시각과 청각의 주의집중력에 하위요인 중 누락오류와 오경보오류를 반복측정 분석하였다. ADHD 아동의 심리운동 중재에 따른 분석결과 시각주의력의 하위요인인 누락오류와 오경보오류는 실험집단에서만 오류가 감소하였으며 청각주의력의 하위요인인 누락오류와 오경보오류는 실험집단과 통제집단 모두에서 감소하지 않으며 중재에 따른 유의미한 영향이 없는 것으로 분석되었다. 이후 분석결과를 토대로 융합적 중재를 기반으로 심리운동의 후속 연구는 주의집중력 뿐만이 아닌 다양한 중재에 관한 연구를 통하여 ADHD 아동을 위한 융합적 중재에 새로운 패러다임이 제시되어야 할 것이다.
시청자들은 영상을 시청할 때 화면상 시각이 집중된 곳 주변의 정보를 영향력 있게 받아들일 가능성이 크다. 이러한 사실을 이용하여 최근 연구들은 시각 주의 모델을 영상 제작 및 평가 방법에 이용하고 있다. 본 연구에서는 실제로 사람들의 시각 주의도가 어떠한 인자에 영향을 많이 받는지, 또 시각 주의 모델은 구체적으로 어떠한 형태가 되는지를 통계적 실험 계획법을 이용하여 추정하였다. 분산 분석법을 이용하여 속도, 화면으로부터의 거리, 비초점흐림 정도가 시각 주의에 영향을 미치는 유의한 인자인 것을 확인하였고 반응 표면 계획법을 이용하여 이 세가지 인자들에 따른 시각 주의 점수 모델을 도출하였다. 이 시각 주의 점수 모델로부터 영상 각 픽셀의 시각 주의 확률을 구하였다. 본 연구의 뒷부분에서는 시각주의 확률 모델을 기존의 기울기(gradient) 기반 3차원 영상의 입체감 측정법에 적용하는 방법을 제안하였다. 화면 상에서 시선을 집중할 확률이 큰 부분에 높은 비중을 둠으로써 기존의 방법 보다 시청자가 느끼는 입체감을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 주관적 평가를 실시하여 피실험자들이 느끼는 입체감과 제안된 방법으로부터 도출한 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 높은 것을 확인하였다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
본 연구는 스마트기기를 활용한 체육활동이 유아의 신체 및 정신 발달에 미치는 효과를 살펴보는데 목적을 두었다. 시각자극 스마트기기를 활용한 체육활동을 유아에게 적용하였고 실험전보다 실험 후에 실험집단의 유아가 통제집단의 유아보다 운동능력평가에서 높아졌다. 구체적으로 살펴보면 시각자극 스마트 기기를 활용한 체육활동에 참여한 유아의 앉아서 윗몸 굽히기와 한 발로 중심잡기 능력이 좋아졌다. 또한 시각자극 스마트기기를 활용한 체육활동이 유아의 주의집중력 향상에 도움을 주었다. 따라서 유아들의 운동능력 향상을 보다 효과적으로 향상시키기 위해 시각자극 스마트 기기를 활용한 체육활동이 필요하다. 즉, 정보통신기술(ICT)과 체육활동이 유아에 신체적 발달과 인지적 발달에 모두 영향을 주는 것을 확인하였다.
본 연구는 케이블방송 예능프로그램의 자막 유형을 분류하고 시청자의 시각적 주의를 탐색하고자 했다. 이를 위해 tvN <꽃보다 할배>의 첫 번째 시즌 방영분(유럽편)의 서사구성 요소인 등장인물과 사건을 은유적, 환유적 의미를 기준으로 인물 특성과 에피소드 부제 및 타이틀 로고, 이야기 내용에 따라 유형화했다. 연구방법론으로는 시선추적(Eye-tracking) 실험연구와 심층면접을 병행했다. 시선추적 실험연구 결과에 의하면, 등장인물 은유적, 등장인물 환유적, 사건 은유적, 사건 환유적 유형 모두 인물의 특성을 영상 구성 요소로 제시한 자막에서 시선이 가장 오래 체류했고 시선 평균 고정 시간도 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 심층면접 분석결과에 의하면, 등장인물들 간의 갈등을 극적으로 구성하거나 여행 장소(공간)에 대해 과장해 표현한 사건 환유적 자막에 시각적 주의가 가장 집중적으로 이루어진 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 <꽃보다 할배>의 제작진이 인물보다 사건을 중심으로 환유적으로 자막을 제시함으로써 리얼리티를 강화하는 동시에 시각적 즐거움을 추구한다는 점을 의미한다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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