• Title/Summary/Keyword: 인간모델

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Real-time active vision system using log-polar transform (다해상도 변환을 이용한 실시간 능동 시각 시스템)

  • 이상웅;최형철;강성훈;유명현;이성환
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.25-30
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    • 2000
  • 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.

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Comparison of Sequential Multi-Modality Data Effects on Memory Recall (기억 회상 현상에 대한 순차적 멀티 모달리티 데이터의 영향 비교)

  • Yun, Ung-Chang;Fareed, Umer;Jang, Byeong-Tak
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.66-71
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    • 2010
  • 본 논문에서는 멀티 모달리티가 인간의 기억 현상 중에서 특히 회상 현상에 도움이 될 것이 라는 아이디어를 인간 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 비교 확인한다. 우리는 순차적 멀티모달리티 정보가 기억회상 현상에 미치는 영향을 알아보기 위해서 확률 하이퍼그래프 메모리모델을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과를 동일한 데이터를 사용한 인간 실험 결과와 비교하였다. 본 실험에서는 TV 드라마의 비디오 데이터를 이용하여 이전시점의 사진과 문장 정보가 다음 시점의 문장 생성에 미치는 영향을 확인하였다. 본 실험의 목적은 이전 시점의 문장 정보와 문장/사진 정보를 활용하여 멀티 모달리티의 영향을 확인하는 것이며 다양한 시점의 정보를 활용하여 순차성이 회상에 갖는 영향을 확인하는 것이다. 이를 통해서 기억 회상 현상에 있어서 멀티 모달리티가 미치는 영향과 순차적 데이터가 미치는 영향을 보일 수 있었으며, 기계를 통해서 인간의 기억 회상 현상을 재현할 수 있는 시뮬레이션 모델을 구현 하는데 실마리를 제공하였다.

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Design of an Embedded Integrated Model for Human-Vehicle Interaction (인간-차량 상호작용을 위한 임베디드 기반 통합 모델 설계)

  • Park, Seung Hyeon;Yang, Ji Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1794-1795
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    • 2015
  • 현재의 자동차는 운전자에게 안정성과 편의성을 제공하기 위해서, 자동차 중심의 인터페이스를 넘어 인간 중심의 인간-차량 인터페이스로 발전함에 따라서 차량의 전체 시스템 설계에 영향을 미치는 새로운 양방향 인터페이스를 필요로 하고 있다. 운전자가 운전함에 있어 사용하고 있는 운전자의 음성, 신체 동작, 생체 신호와 차량의 주행 상태에 대한 종합적이고 체계적으로 관리가 기반이 되는 통합 모델을 통해서 지능화, 복합 체계화된 지능형 자동차를 효율적으로 구현할 수 있는 인간-차량 인터페이스를 제공할 것으로 기대된다.

A study on measuring the personality for emotion modeling based on physiological recordings (생체신호기반 감정 모델링을 위한 개인성향 측정 방법)

  • Lee, Saebyeok;Lim, Heuiseok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1215-1217
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    • 2012
  • 기계가 인간의 감정을 인식하기 위해서는 인간의 감정을 정량적으로 측정할 수 있는 모델이 있어야 한다. 하지만, 인간의 감정은 그 사람이 살아온 환경과 그 사람의 기질에 따라서 같은 자극에 노출되어도 사람마다 느끼는 것이 다르다. 따라서 기계가 인간의 감정을 사람의 기질을 포함하는 개인성향 기반의 감정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 감정 모델링을 위해 BAS/BIS 가 제안한 개인 성향을 EEG 기반으로 측정 해보고 각 감정 유발 자극 별로 전두엽에서 발생하는 전위를 분석한 결과 각 성향 별로 대뇌 반응이 다르게 나왔다. 이는 인지적 감정이 전이될 때, 성향별로 대뇌에서 다르게 반응 한다는 것을 의미한다.

Design of Room Reverberation Filter by Using 5 DOF Reverberation Model (5자유도 잔향 모델을 이용한 실내 잔향 필터 설계)

  • Kim Sohee;Kim Yang-Hann
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.227-230
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    • 1999
  • 잔향에 대한 인간의 주관적인 지각을 잔향기 설계에 객관적인 수치로써 반영하는 방법으로, 5 자유도 잔향 모델이 제안된 바 있다[1]. 5자유도 잔향 모델은 잔향에 대한 다섯 개의 객관적인 평가량들을 이용하여 시간에 따른 음 에너지 감쇠 곡선을 근사화한 것이다. 즉 5 자유도 잔향 모델을 이용하여 청취자가 원하는 특성을 갖는 잔향을 객관적으로 묘사할 수 있고, 이는 잔향을 합성할 때 잔향 필터의 설계 기준이 된다. 그러나 이 모델로부터 만들 수 있는 잔향 필터의 개수는 실로 무한하고, 그 중에는 인간이 듣기에 부자연스러운 합성음을 만들어 내는 경우도 있다. 즉 자연스러운 잔향을 만들기 위해서는 잔향 모델 외에도 부가적인 잔향 설계 기준이 필요하다. 시간, 주파수 영역에서 대표적인 특성을 갖는 몇 종류의 원음에 대한 청음실험을 통해, 필요한 잔향 설계 기준을 제시한다.

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A Study on the Importance of Emotivity Engineering and Emotivity Education with Emotivity Filter Model (감성 필터 모델을 통한 감성공학과 감성교육의 중요성에 관한 연구)

  • 송태옥;안성훈;김태영
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.30-34
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    • 2000
  • 인간의 능력은 유전과 환경에 의해 결정되며, 정보는 인지와 감성의 긴밀한 상호작용을 통하여 처리된다. 이런 관점에서 보면, 정보처리모델에서는 유전과 환경, 인지와 감성 작용이 모두 고려되어야 한다. 본 논문에서는 감성이론과 정보처리모델을 바탕으로 감성필터모델을 제시하였다. 이 모델에서는 감성필터가 입력을 선별적으로 수용하며, 수용된 입력은 자신의 현재 능력과 함께 상호작용을 하며 정보를 처리하게 된다. 정보를 처리하는 과정에서 인간은 지식과 경험을 재구성하거나 잠재력을 계발할 수 있다. 이 모델을 통하여, 새로운 관전에서 유전과 환경의 의미 그리고 감성과 인지의 역할을 살펴보았다. 또한 교육적인 관점에서 감성교육과 감성공학의 의미에 대하여 살펴보았다.

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A Use of Expectation Maximization Clustering for Constructing a Markov Chain of Human Mobility Model (기대치 최대화 기반의 군집화를 통한 인간 이동 패턴의 마르코프 연쇄모델 도출)

  • Kim, Hyunuk;Song, Ha Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.864-867
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    • 2012
  • 사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.

Depth Extraction of Convergent-Looking Stereo Images Based on the Human Visual System (인간시각체계에 기초한 교차시각 스테레오 영상의 깊이 추출)

  • 이적식
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.27 no.4A
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    • pp.371-382
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    • 2002
  • A camera model with optical axes parallel has been widely used for stereo vision applications. A pair of input ages are obtained from a convergent-looking stereo camera model based on the human visual system in this per, and each image is divided into quadrant regions with respect to the fixation point. The reasoning of quadrant partitions is based on the human visual system and is proven by a geometrical method. Image patches : constructed from the right and left stereo images. A modified cepstrum filter is applied to the patches and disparity vectors are determined by peak detection algorithm. The three-dimensional information for synthetic ages is obtained from the measured disparity and the convergent stereo camera model. It is shown that the experimental results of the proposed method for various stereo images are accurate around the fixation point like the human visual system.

Assessment of hydrological system change using Budyko curve (Budyko 곡선을 활용한 수문시스템 변화 분석)

  • Kim, Kyeung;Lee, Hyunji;Kim, Hakkwan;Kang, Moon Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.250-250
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    • 2020
  • 수문시스템은 기후변화와 도시화와 같은 다양한 인간활동으로 인하여 지속적으로 변해오고 있다. 수문시스템의 변화를 이해하는 것은 주요한 과제였으며, 수문모델링, 기후탄력모델 등을 통해 변화의 원인과 정도를 정량화하고자 하는 노력이 이루어져 왔다. 수문모델링 방법은 변화 원인을 통제하고, 각 조건에 따른 영향분석을 수행하기에 용이하나, 유역별 수문모형의 보정과정은 연구자의 많은 노력이 필요하다. 기후탄력모델은 주로 Budyko 곡선이 활용되어왔으며, 장기간의 실측자료를 기반으로 작성된 곡선에서 변화 폭을 통해 기후변화와 인간활동의 영향을 정량화하는 연구가 진행되어왔으나, 장기간의 실측자료가 미비한 유역에서는 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화와 인간활동에 의한 수문시스템의 변화를 정량화하기 위해 climate elasticity model과 hydrological model을 접목하여 시범유역을 대상으로 분석하고자 한다. 장기간의 유역 유출량 자료는 HSPF 모형을 활용하여 모의하였으며, 2013~2015년은 보정, 2010~2012년은 검정된 모델을 활용하였다. 1970년부터 2015년까지 유출량자료를 활용하여 Budyko curve를 작성하였으며, 1970년대비 2015년의 수문시스템의 변화를 각 원인별로 정량화하였다. 본 연구는 수문시스템의 변화 원인 파악 및 회복을 위한 정책 수립에 기초로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Exploring the Relationship Between Machine and Human Performance in Natural Language Processing Tasks (자연어 처리 태스크에 대한 기계와 인간의 성능 상관관계 연구)

  • Seoyoon Park;Heejae Kim;Seong-Woo Lee;Yejee Kang;Yeonji Jang;Hansaem Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.485-490
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    • 2023
  • 언어 모델 발전에 따라 사람과 유사하게 글을 생성하고 태스크를 수행하는 LLM들이 등장하고 있다. 하지만 아직까지도 기계와 사람의 수행 과정에 초점을 맞추어 차이점을 드러내는 연구는 활성화되지 않았다. 본 연구는 자연어 이해 및 생성 태스크 수행 시 기계와 인간의 수행 과정 차이를 밝히고자 하였다. 이에 이해 태스크로는 문법성 판단, 생성 태스크로는 요약 태스크를 대상 태스크로 선정하였고, 기존 주류 사전학습 모델이었던 transformer 계열 모델과 LLM인 ChatGPT 3.5를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 문법성 판단 시 기계들이 인간의 언어적 직관을 반영하지 못하는 양상을 발견하였고, 요약 태스크에서는 인간과 기계의 성능 판단 기준이 다름을 확인하였다.

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