본 논문은 이성적 정보와 감성적 정보에 대해 어떠한 정보 유형이 광고소구의 관점에서 더 효과적인가를 반응시간과 재인 측면에서 검증함과 동시에, 정보의 유형별로 뇌 기능 상의 관계를 fMRI를 이용하여 분석하여 정보유형별 인지처리 상의 차이를 설명하고자 하였다. 이를 위해 두 가지 실험을 수행하였는데, 첫 번째 실험은 두 종류의 자극 유형에 해당하는 광고카피 - 이성에 소구하는 자극과 감성에 소구하는 자극 - 에 대해 어떠한 유형에 해당하는지를 피실험자가 결정하게 하는 과제를 수행하게 하였으며, 자극의 제시로부터 소구 형태를 판단하기까지 소요되는 반응시간의 측정을 통해 각 자극 유형별 효과를 측정하고, 이 때 활성화되는 뇌 영역을 분석하여 인지처리 상의 기능을 비교하였다. 두번째 실험은 자극 유형별로 재인효과를 측정하고, 이 때 활성화되는 뇌 기능 영역 간의 차이를 분석하여 재인 시의 인지처리 상의 기능을 비교하였다. 이러한 실험연구를 통한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 반응시간의 측면에서 감성적 자극에 대한 반응시간이 이성적 자극에 대한 반응시간보다 빠르게 이루어 졌고, 재인 측면에서는 이성적 자극에 대한 기억의 효과가 감성적 자극에 대한 기억보다 높게 나타났다. 둘째, fMRI를 이용한 뇌 기능상의 특징을 보면 이성적 자극의 경우 상대적으로 활성화의 수준이 높은 뇌 영역들은 행동 조정 혹은 작업 기억과 연계된 곳이었다. 반면, 감성적 자극의 경우 상대적으로 활성화의 수준이 높은 뇌 영역은 언어처리와 연계된 곳이었다. 본 연구를 통하여 이성적 자극과 감성적 자극의 소구 효과가 다름을 확인할 수 있었고, 각 소구 형태별로 뇌 기능상의 인지적 차이를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 GPU 등의 성능가속기 사용이 증가함에 따라 성능가속기를 사용한 다양한 병렬처리 방법이 소개되고 있다. 그러나 성능 가속기를 처음 접하거나 성능가속기를 사용한 병렬처리 경험이 적은 사용자의 경우, 이러한 성능가속기를 이용하여 효과적인 병렬처리를 하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능가속기와 마이크로프로세서를 동시에 사용하여 단순히 성능가속기만을 사용한 병렬처리보다 효율적인 병렬처리 방법을 제안하고, 성능가속기만을 사용하여 얻은 성능과 제안한 방법의 성능을 비교한다. 실험결과, 제안방법은 순차처리와 비교하여 약 40배의 성능 향상을 얻을 수 있었고, 성능가속기만을 사용한 병렬처리 방법보다도 25%의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
현재 통신망상에서 운영되고 있는 네트워크 장애처리시스템의 가장 큰 문제점은 통신망상에서 발생한 장애를 보고하는 기능은 지니고 있지만, 이에 대한 효율적 처리의 방안이 부족하다는 것이다. 또한 발생한 장애에 대한 데이터베이스 유지와 이를 활용하여 지식 정보화를 구축하는 측면과 통신망 사용자의 문의 및 불만 상담을 처리하고, 사용자에게 장애 처리에 대한 정보를 제공하는 기능은 거의 제공되고 있지 못하다. 이러한 통신망 상에서 발생하는 장애를 효과적으로 해결하기 위해서는 장애를 처리하는 네트워크 장애처리시스템(Network Trouble Management System)이 필수적으로 요구되며, 이에 대한 운영 방식을 효율적으로 개선함으로써 통신망 장애로 인한 시간적, 경제적 손실을 최소화하고, 사용자와 관리자 모두에게 효과적인 시스템에 대한 구축의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 전문가 기반의 장애처리시스템에 자동 응답 시스템을 접목시켜 각 분야의 전문가들을 영입하고 관리할 수 있으며, 기존의 장애 처리 데이터베이스를 활용하여 사용자에게 장애처리에 대한 방안을 제시한 수 있는 전문가 기반의 확장 장애처리시스템을 구현함으로써 사용자에게 신뢰성 있는 고부가가치의 서비스를 제공할 수 있게 하였다.
The purpose of this study was to investigate the effect of consumer knowledge and involvement of apparel products on information processing style. The subjects of this study were female adults who lived in Seoul, Kyunggi or Incheon areas and Quota sampling using age and residential areas was employed. The data were obtained from 603 questionnaires. Data were statistically analyzed using SPSS 10 and LISREL 7.0. Major statistical methods were factor analysis, Cronbach's a coefficient, multiple regression analysis, and structural equation model analysis. The results were as follows: 1. Consumer knowledge significantly influenced information processing styles. Rational processing style was significantly influenced by objective knowledge, while experiential processing style was significantly influenced by subjective knowledge. 2. Involvement was related to the subjective knowledge more than objective knowledge. Consumers who had higher interest, social importance and followed latest fashion trends tended to process information more experientially.
개인의 선호도 및 취향에 부합하는 이성을 만나기 위한 다양한 유형의 프로그램들과 어플, 그리고 인터넷 사이트가 등장하였으나 실효성이 부족하여 활용도가 낮은 것이 현실이다. 본 연구에서는 다양한 요구조건을 만족하는 이성을 찾고 흥미 있는 이벤트를 가미하여 회원의 관심을 유도하고, 이와 관련된 데이터를 체계적인 관리하는 맞춤형 이상형 찾기 프로그램의 설계 및 구현방법을 제안하였다. 본 시스템에서는 누구나 회원가입이 가능하며 회원들 상호간의 정보교류를 위해 채팅과 쪽지보내기, 게시판 등의 기능을 구현했고, 원하는 이성을 찾을 수 있도록 검색조건을 세분화하여 사용자의 만족도를 제고시킬 수 있도록 설계하였다. 현재 개발된 본 시스템을 좀 더 확장할 경우에는 미지의 많은 자료 중에서 본인이 제시하는 조건에 부합하는 자료를 쉽고 빠르게 찾고 관리할 수 있으며, 이를 위해 설계단계부터 용도 변경의 유연성을 부여했다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
ERP의 일종인 MMN(Mismatch Negativity)은 언어의 청각 인지정보 처리과정(central auditory processing)을 규명하는 데 유용한 수단으로 이용되어 왔다. 그런데, 최근의 연구들은 이러한 MMN이 청각 자극뿐만 아니라 시각 자극에 의해서도 검출될 수 있음을 밝혀냈다. 본 연구는 이러한 시각적 MMN을 이용하여 뇌에서 이루어지는 한국어 화자의 무의식적인 한국어 문자 정보처리과정을 규명하려고 시도하였다. 본 연구에서는 한국어의 글말 최소쌍 '므'/'모'와 '므'/'무', 이에 대응되는 비언어자극 '+ㅡ'/'+ㅗ'와 '+ㅡ'/'+ㅜ'(+표시의 아래에 모음을 붙여서 만든 인공문자, 그림1 참고)를 수동적(passive) Oddball paradigm으로 제시하고 언어 자극에 대한 EEG를 비언어자극과 비교 하에 측정, 분석하였다. 본 연구의 결과, 언어자극과 비언어자극 모두에서 시각적 MMN이 검출되었다. 하지만, 언어자극의 시각적 MMN이 비언어자극의 시각적 MMN보다 높게 나타남을 확인하였다. 이는 한국어 모국어화자들이 무의식적인 인지과정에서 언어자극이 갖는 물리적인 시각 정보뿐만 아니라 한국어 문자의 언어적 정보도 함께 처리하고 있음을 보여주는 것이다. 본 연구의 결과들은 한국어 글말의 무의식적인 인지처리과정을 밝혀주는 한편, 한국어 문자가 인지과학에서 갖는 중요한 지위를 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
사용자가 제품, 시스템, 서비스 등을 사용하면서 느끼게 되는 총체적 경험을 사용자 경험(User Experience) 이라고 한다. 사용자들은 모바일 폰을 사용하면서 느끼게 되는 다양한 경험에 기반하여 모바일 폰에 대한 이성적, 감성적 판단을 내리게 된다. 최근 많은 기업들이 자사 제품의 차별화를 위해 고유의 사용자 경험을 창출하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 애플 노키아 등 사용자 경험에 기반한 제품 개발의 성공 사례를 검토하고 이를 통해 사용자 경험을 구성하는 핵심 요소를 추출 한 후 모바일 폰에서 성공적인 사용자 경험을 설계하기 위해 필요한 핵심 가이드라인을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 사용자 경험 설계를 위한 방법론 개발에 기초가 되는 가이드 라인을 제공하는데 그 의의가 있다.
Model Checking 기법은 시스템을 검증하고 반례를 제시해 주는 검증 방법으로 최근에 여러 분야에서 쓰이고 있다. 하지만 임베디드 시스템과 같이 그 검증에 있어서 시간, 자원적인 제한을 가지고 있는 분야에서는 검증할 항목을 임의로 선택해서 하는 경우가 대부분이다. 따라서 이 논문에서는 검증에 있어서 우선시 해야 할 기능들을 효율적으로 선정하는 빈도 기반 모델 검증 기법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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