신체적 체험은 인간의 사고를 형성하는 바탕이 된다. 문제해결 경험은 인간 사고를 한층 더 발전시킨다. 특히 사물의 형태와 움직임을 관찰하고, 그러한 환경에 감각-운동 신경을 발달시키는 체험에서 획득된 개념들은 추상적 사고에서 중심적 역할을 한다는 언어심리학의 가설이 흥미롭게 제기되어 연구되어 오고 있다. 개념체계로서 수학, 언어로서 수학, 의미 만들기로서 수학 , 문제 해결로서 수학 등 수학학습과 관련된 수학의 여러 모습에 대한 새로운 시각을 갖게 한다. Lakoff와 Johnson는 신체적 체험이 가져온 이러한 개념체계들 '메타포'라고 부른다. 메타포의 '개념' 수준으로의 확장은 analogy의 의미를 확장시켰다. 수학학습에 신체적 체험으로 존재하는 개념들은 수학적 개념에 이르는 학습을 새롭게 보게 한다. 본 연구는 metaphor와 analogy의 인지과학 및 언어과학에서 연구되고 있는 일반적 의미들을 제시하고 수학학습에서의 적용될 수 있는 방법들을 제시한다.
인간의 시각체계는 영상의 밝기의 정도가 균일한 연에서는 잡음에 민감하지만, 변화하는 부분에서는 에지(edge)의 정도가 심할수록 잡음에 둔감하고, 에지부분에서 멀어질수록 잡음에 대한 민감도가 급격하게 증가한다. 이러한 인간의 시각 특성에 기반을 둔 여러가지 영상복원 방식이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 영상을 복원함에 있어서 윤곽 부분에서는 변화하는 부분의 선명도를 높이고, 영상이 평탄한 부분에서는 잡음 성분을 많이 억제 시켜서 영상을 주관적으로 향상시키는 적응적 영상복원 방식을 소개한다. 이 방법은 에지 검출을 하기 위해서 각 화소를 기준으로 지역 분산값(local variance)을 사용하여 시각 함수(visibility function)를 구하고, 이 값에 따라 정규화 매개변수를 변환시켜 적응적으로 영상을 복원한다. 즉 영상을 평탄한 부분에서 에지부분까지 몇 단계로 나누어서 각각의 단계에 해당하는 유한 임펄스 CLS 필터를 구현해서 영상을 복원한다.
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. 대표적인 24개의 현행 한글서체에 대한 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 현행 한글서체는 크게 5개의 그룹으로 구분되며, 예서체는 현행 한글서체 중에서 가장 독특하고 집중된 이미지를 지닌 서체로 나타났다. 한글서체 개발은 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며. 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.
연안역이란 해안선을 기준으로 인접해 있는 육지(연안지역)와 바다(연안해역)를 포함한 개념, 즉 인근 해양 환경에 영향을 미치는 배후 육지와 바다를 합친 자연환경 대이다. 국토해양부는 연안역의 공간이동 효율성을 높이고 부존해양자원의 체계적인 개발과 보전을 위해 "연안역관리법" 특별법으로 관리한다. 하지만 연안역의 안전시설물에 대한 체계적인 설계지침이나 유지관리 등의 지침서가 아직 만들어지지 않았다. 따라서 현재 연안역 설치되어 있는 안전시설물에 대한 현장조사를 하였으며 국내 외도로, 해안, 항만구조물의 안전시설기준을 비교, 분석, 정리하였다. 또한 인간공학을 통해 위험을 감소할 수 있는 청각적 시각적 신호 체계를 분석하여 연안역에 맞는 새로운 신호체계를 마련할 토대를 제시하고자 한다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
An adaptive block truncation coding(BTC) using human visual system(HVS) is proposed. To reduce visible blocking effect at sensitive area in HVS. a new category classification coefficient is proposed. The categroy classification coefficient was derived by combining the modified HVS and standard deviation. By computer simulations, we showed that the proposed method reduced blocking effect at low bit rate coding more than the conventional Hui's method.
본 논문은 threshold 에 기반한 (threshold-adjusted) EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 모듈의 설계와 구현에 대하여 소개한다. EZW 부호화는 먼저 입력된 정지 영상에 대하여 Haar 웨이브릿 변환을 수행한다. Haar 웨이브릿 변환된 영상은dominant와 subordinate의 2-pass과정을 거쳐 zerotree를 구성함으로서 EZW 부호화 과정을 수행한다. Threshold에 기반한 EZW는 부호화 과정에서 인간의 시각 체계를 고려하여 threshold 값을 적절히 조절함으로서 효율적인 출력 영상을 얻을 수 있도록 구현하였다.
경제성장과 더불어 환경에 대한 일반인들의 관심이 증가되어 기존의 환경기준 대상 오염물질 위주의 대기질 평가 외에 소음이나 악취 등의 감각공해에 대한 체계적인 연구가 필요하게 되었다. 악취에 의한 오염은 인간이 오감을 통해서 느끼는 정신적 피해의 하나로 청각을 통한 소음문제, 미각을 통한 음용수문제, 시각을 통한 경관의 문제 등과 같은 감각공해 중 대표적인 오염현상으로 생활환경의 쾌적성과 밀접한 관계를 갖고 있다. (중략)
인간은 유사 이래로 자신을 둘러싼 모든 것들을 본능적으로 미메시스(Mimesis)하고 환영(Illusion)을 생산하며 예술과 문화를 계승 발전시켜왔다. 그 대상으로는 단지 지시할 수 있는 객체만이 아닌 객체를 둘러싼 공간 역시 포함되었다. 르네상스 시대에 등장한 원근법은 서구 역사에 있어 공간을 바라보는 지배적인 방식으로서 자리를 잡았고, 근대 시각 체계를 형성하였다. 오랫동안 원근법에 기반 했던 공간의 연출방식은 디지털 미디어 시대에 접어들면서 다층적 구조를 내포한 수평적 데이터 구성이라는 개념으로 재정의 되었다. 이러한 구성적 특성은 보다 효율적이고 합리적인 방식으로 공간의 사실적 재현을 가능하게 만들었다. 공간의 연출방식은 시각 예술 문화에 있어서 하나의 방법론이라는 외피적 범주를 넘어 세상을 바라보는 인간의 가치관을 반영한다는 의미를 지니므로 디지털미디어 기반의 공간 연출방식에 대한 심도 있는 연구의 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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