스트레스에 대한 연구결과를 보면 대학생들은 학업과 사회관계 그리고 경제적 의존 등으로 인하여 매우 심각한 스트레스를 받고 있는 것으로 나타난다. 본 연구의 목적은 스트레스 저하이론과 집중력 회복 이론에 근거하여 대학생들의 스트레스와 인지수행에 미치는 자연경관의 영향을 조사하는 것이다. 이를 위해서 피부돌출도(GSR: galvanic skin responsse), 심박시간(IBI: interveat interval), 심리측정(ZIPERS: Zucherman Inventory of Personal Reactions), 그리고 산수암산이 평가도구로 채용되었다. 자연경관의 치유효과는 도시경관과의 비교를 통해 조사되었으며, 128명의 대학생이 연구에 참여하였다. 결과분석에는 120명의 자료가 이용되었다. 연구결과를 보면 심리적 스트레스 해소와 인지향상에서 자연경관의 치유효과가 도시경관보다 더 크게 나타나고 있는데, 이러한 결과는 자연경관의 치유효과를 입증하고 있다. 따라서 자연경관은 학생들의 스트레스 해소와 인지향상에 기여할 것으로 기대된다. 그러나 이러한 효과는 GSR과 IBI를 포함한 두 가지 생리측정에서는 발견되지 않았다. 더 나아가 IBI 측정결과를 보면 도시경관의 치유효과가 자연경관보다 높은 것으로 나타나고 있는데, 이러한 결과는 연구 참여자 특성과 연구대상 경관에 기인하는 것으로 생각된다. 구체적으로 연구 참여자의 나이가 젊고(평균 23.8세), 참여자가 다니는 대학교가 자연경관이 우세한 지역에 있다는 점이 생리측정 결과에 영향을 줄 수 있다. 또한 본 연구에서 사용된 도시경관이 Kaplan and Kaplan이 주장하는 네 가지 치유경관특질 중 하나인 공간감을 갖고 있는 점도 원인으로 생각될 수 있다. 이러한 논의에 근거하면 이후 연구에서는 경관의 내용과 종류 그리고 연구 참여자 특성이 자연경관의 치유효과에 미치는 영향을 밝히는 것이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전기전도도, 온도, 유속 검층을 이용하여 시추공내의 유동성 단열구조를 확인하고 각 유동성 단열구조를 통한 시추공간의 수리적 연결관계를 해석하였다. 검층은 자연상태와 인근 시추공으로부터의 양수에 의한 부정류상태에서 각각 실시되었다. 자연상태에서는 지하수 유동이 매우 느려 유동성 단열구조가 쉽게 인지되지 않으나, 부정류 상태에서는 각 시추공간의 수리적 연결성을 보여준다. 각 시추공별 검층에서 나타나는 유동성 단열구조는 모두 일치하지 않으며, 특히 부정류 상태에서의 유속 검층에서는 타 검층에서 인지된 유동성 단열구조중 일부만이 시추공간에 서로 수리적으로 연결되어 있음을 보여준다.
야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
동사의 종류와 곡용, 논항의 종류와 격 등 문장의 상을 결정하는 요인들은 여러 가지이다(Tenny 1994). 그러나 실제 자연언어처리에서 상 결정 요소들의 복잡한 조합은 기계가 문장의 상을 파악하는 작업을 더욱 어렵게 만들뿐이다. 본 논문에서는 다양한 상 결정 요인을 참조하지 않고 특정 부류의 부사에 의존하여 문장의 상을 결정하는 방법을 제안하고자 한다. 부사는 이른바 불변화사로 분류하는 품사 중의 하나로 통사적 혹은 형태소적 규칙의 적용을 받아 변형하지 않는다. 따라서 기계는 복잡한 형태소 분석을 통하지 않는 부사를 포착하기가 쉽다. 이와 같은 이점을 지닌 부사가 통사적 분석을 토대로 파악할 수 있는 문장의 의미인 상에 대한 표지임을 증명하여 자연언어처리의 간결함을 확보하고자 하는 것이 본 논문의 목적이다.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식수준의 지식에 기초한 추론을 제공하는 필수 불가결하다. 본 논문에서는 정성적 추론을 이용하여 일상에서의 다양한 자연 현상에 대한 상식 추론을 제공하는 인지시스템에 대하여 소개하고자 한다. 기존의 정성적 추론은 다양한 일상의 개념과는 동떨어진 추상적인 개념에 기초하여 추론을 전개하여, 상식 추론에 이용되기에는 어려움이 있었다 본 연구에서는 기존의 정성적 추론을 범용의 대용량 Cyc 지식베이스에 접목하여, 스케치와 일상의 개념에 기초한 상식 추론을 제공하고자 하였다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증할 수 있었다.
과학기술의 발달에 힘입어 자연현상에 대한 인간의 조절능력은 획기적인 발전을 거듭하고 있다. 그럼에도 불구하고 최근 수십년간 자연재해와 관련된 비용이 세계적으로 증가하고 있는데, 이는 새로운 형태의 대규모 자연재해가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 경향은 여러 가지 측면에서 나라나고 있으며, 향후 더 큰 규모의 재앙이 더욱 빈번하게 나타날 가능성도 감지되고 있다. 특히, 특정 재해의 위험성에 대하여 올바르게 인지하지 못하는 현상은 재해에 대한 위험성을 전이시키고 장기적으로는 재해에 대한 사회적 취약성을 확대시킬 수 있는 여지를 가지고 있다. 따라서 재해에 대한 올바른 인지와 이에 대한 효과적인 적응양식을 지역의 사회 경제적 구조와 연결지어 분석하는 작업은 환경재해로 일컬어지는 인위적 재해의 발생을 줄일 수 있는 중요한 작업이다.
본 논문은 사건/사타에 대한 공간적 인지가 수행되는 기본적인 방식을 규명하기 위해서는 그 사건/사태에 참여하는 참가자의 위치가 가장 주요한 요인임을 주장하고, 자연언어는 공간적 인지를 표현하기 위해 비교적 "단순한" 의미유형을 사용하고 있으며, 공간표현을 해석할 때 사건/사태 전체의 위치를 지정하는 것으로 해석하지 않고, 그 참가자로 표현된 논항(arguments)의 위치를 지정하는 것으로 해석한다는 것이다. 본 논문은 장소표현이 타동사의 두 논항의 위치를 지정하는 방식을 네 가지 유형의 노항지향성(argument orientations)으로 분류하여 기술하였고, 논항지향성을 통하여 영어를 포함한 자연언어의 장소표현이 관계(relations)의 집합에서 관계의 집합으로 사상하는 교차함수(intersecting functioins)로 해석되어야 한다는 의미해석상의 제약이 있음을 밝히고 있다.
본 연구는 24항목의 신체계측치와 계산치를 통해서 살펴본 실제체형과 피험자가 인지하고 있는 체형과 비교하기 위하여 비만도에 의해 세 집단으로 분류된 85명의 피험자를 대상으로 신체계측과 설문지조사를 행하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 의복구매시 사이즈와 관련된 둘레항목에서의 자각적 인지체형은 실제체형과 같은 경향으로 인식하고 있었다. 둘째, 자각적 인지체형 항목 중 구체적인 정보가 제공되지 않은 키, 비만도, 다리길이 등의 항목은 피험자가 선호하는 이상적 이미지와 관련되어 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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