• 대한공간정보학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.47-52
• /
• 2003

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.23-32
• /
• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 인지과학
• /
• 제26권1호
• /
• pp.53-67
• /
• 2015

메타인지적 모니터링은 자신의 인지 활동을 점검하고 평가하는 고차원적 인지과정이며, 인지과정에 대한 정확한 이해는 효율적인 통제를 가능하게 만든다. 신경학적으로 모니터링과 관련된 뇌 영역은 전 전두피질(PFC)로 이 영역은 발달 상 가장 늦게 완성되는 것으로 알려져 왔으며, 이는 모니터링 능력이 청소년 후기에도 발달 중에 있음을 시사한다. 본 연구에서는 메타인지적 정확성을 평가하는 방법 중 하나인 학습에 대한 판단(JOL)을 측정함으로써 대학생과 고등학생에서 나타나는 발달상의 차이를 알아보고자 하였다. 인천 소재의 하늘고등학교 학생 58명과 수원 소재 아주대학교 학생 60명이 실험에 참가하였으며, 참가자들은 스페인어와 한국어 쌍으로 제시된 단어를 학습한 후 향후 기억 수행에 대한 판단을 하였다(JOL). 실제 점수와 예상점수(JOL)의 차를 중심으로 모니터링 정확성을 평가한 결과, 두 집단 모두 자신의 점수를 실제 점수보다 더 높다고 생각하는 과잉확신(overconfidence)을 보였다. 또한, 실제 정답과 예상 점수가 떨어진 정도(absolute bias)를 측정한 결과 대학생 집단에 비해 고등학생 집단에서 모니터링의 정확성이 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 문항의 난이도에 따라 모니터링 점수를 비교해 본 결과 쉬운 문항에 비해 어려운 문항에서 더 과잉 확신하며 모니터링의 정확도가 떨어짐을 알 수 있었다. 이러한 경향은 고등학생 집단에서 더 두드러지게 나타났으며, 특히 어려운 과제를 할 때 고등학생 집단이 대학생 집단에 비해 자신의 현재 상태를 정확하게 판단하지 못하고 있음을 알 수 있다. 정확한 모니터링을 통한 학습판단은 적절한 학습전략을 선택하는데 매우 중요한 요소이므로 고등학생 집단의 모니터링 향상을 위한 방안의 모색이 필요하다.

• 감성과학
• /
• 제6권3호
• /
• pp.63-72
• /
• 2003

본 연구는 시간압력이 주어진 상황에서 개인의 고유한 인지특성인 인지양식과 과제의 난이도에 따른 학습맥락이 시각변별과제의 기술습득과 전이에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 자극은 다각형 비교과제를 이용하였으며, 실험은 스크린 세션, 훈련 세션 그리고 전이 세션으로 구성되었다. 스크린 세션에서는 참가자를 인지양식(분석적-전체적)에 따라 구분하였으며, 훈련 세션에서는 학습맥락의 구분을 위해 과제의 난이도를 어려운 조건과 쉬운 조건으로 나누었다. 전이 세션에서는 모든 피험자가 새로운 난이도의 다각형을 비교하였다. 훈련 세션과 전이 세션에서는 시간압력의 효과를 보기 위해, 1.5초가 지나면 자극이 사라지게 하였다. 전 세션에 걸쳐 정확도와 반응시간을 측정하였다 실험결과, 분석적 처리자는 훈련 세션 동안 전체적 처리자와 같은 수준의 빠른 반응을 보이나, 훈련이 지속될수록 반응시간의 기울기가 증가하였다. 이러한 결과는 분석적 처리자가 자극의 세부특징들을 일 대 일로 비교하는 원래의 처리스타일로 회귀했음을 의미한다. 반면, 분석적 처리를 유도하는 어려운 학습맥락에서 훈련한 전체적 처리자의 경우, 전이 세션의 초기블록에서 반응시간의 증가를 보였다. 이것은 전체적 처리자가 어려운 학습맥락에 의해 분석적 전략을 개발했다는 것을 의미한다. 이러한 결과들을 통해 시간압력 상황에서도 개인의 인지양식의 차이가 인지전략의 개발 및 기술습득에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.

• 재활치료과학
• /
• 제6권1호
• /
• pp.55-69
• /
• 2017

목적 : 본 연구의 목적은 종합 신경인지기능 평가인 Comprehensive Neurocognitive Function Test(CNFT)의 표준화 자료를 얻고 신뢰도와 공인타당도를 검증하기 위함이다. 연구방법 : CNFT는 기억력, 집중력, 감각,운동협응, 전두엽 및 고위인지기능을 평가하는 것으로 결과는 전산화되어 일관성 있고 자동으로 처리된다. 연구대상은 표준화 자료를 얻고 신뢰도를 검증하기 위한 조사에서 20대부터 80대 이상까지 서울특별시와 대구시에 거주하는 정상 성인 140명이 참여하였다. Computerized Neurocognitive Function Test(CNT)와의 상관관계를 통하여 타당도를 검증하기 위한 조사에는 정상 성인 40명이 참여하였다. 결과 : 정확도는 연령이 증가할수록 낮아지며, 반응속도는 늦어졌다. 또한 영역별 점수 분석결과 기억력, 전두엽 및 고위인지기능 점수가 낮은 편으로 나타났다. 2주 간격의 검사-재검사 신뢰도는 r=.48~.85로 나타났고 두 검사 사이의 유의한 차이는 없었다(p>.05). CNT와의 세부 영역과의 상관계수는 r=.67~.79이다(p<.05). 결론 : 종합 신경인지기능 평가인 CNFT의 표준자료와 해석기준이 마련되었다. CNFT는 인지기능에 문제를 평가할 수 있는 신뢰도와 타당도를 갖춘 평가도구이다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권6B호
• /
• pp.375-381
• /
• 2007

본 연구는 상황 인지 서비스 구현의 다양한 기술 요소 중, 추론 및 예측 기술에 초점을 둔다. 대표적인 예측 알고리즘에는 베이시안 네트워크가 있으나 상황 인지 시스템을 구현할 때 그 구조를 실제로 구현하는 것은 매우 복잡한 일이며 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 또한 특정 목적의 상황 인지 시스템에서 이 알고리즘이 어느 정도 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보와 부합하는지 역시 미지수이다. 본 논문에서는 가장 간단한 알고리즘인 순차적 매칭 알고리즘에 캐시 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 이러한 접근 방식을 통해 알고리즘 수행 시 처리 시간을 캐시 기법을 사용하지 않았을 때 보다 평균적으로 48.7%를 줄이게 된다. 이는 사용자의 습관이나 행동 양식을 고려함으로써 상황 인지 시스템의 상황 정보와 부합하기 때문이라 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.183-190
• /
• 2010

본 연구는 대학 재학생들의 상위인지 전략에 대한 파악과 이 인지 전략에 영향을 미칠 수 있는 특별한 요인들이 무엇인지 알아보기 위하여 시도되었다. 대학 영어 과목을 수강하는 27명의 대학생을 대상으로 한 편의 에세이를 쓰게 하고 그 후 설문 조사를 하였다. 설문에는 영어 작문 경험에 대한 피 실험자들의 태도를 알아보고, 그들이 에세이를 쓸 때 주로 이용하는 상위 인지 전략에 관한 문항을 포함하였다. 설문조사에 대한 통계분석결과에 의하면, 비숙련 학생들은 숙련된 학생들과 마찬가지로 영어 에세이 쓰기에 관한 지식과 전략들을 많이 알고 있었다. 그러나 비숙련 학생들은 상위인지 전략에 대한 지식은 풍부했으나 에세이 작성 시에 문장의 정확도 및 세련됨 같은 질적인 면이 부족했음이 드러났다. 결론적으로 본 연구에서는 비숙련 학생들의 상위인지 전략의 적절한 사용의 실패가 그들의 성공적인 영어에세이 작성의 장애가 됨을 통계적 수치를 통해 그 원인을 파악했으며, 이는 학생들의 불안, 자신감의 결여와 같은 정서적인 요인에 영향을 받았음을 입증했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.55-63
• /
• 2013

인지무선네트워크에서 기 사용자(primary user)의 위치를 정확하게 파악하는 것은 2차 사용자(secondary user)들의 스펙트럼 이용 효율 향상 및 적절한 전력제어를 통한 기 사용자에 대한 간섭을 야기하는 것을 회피하는데 사용될 수 있기 때문에 인지무선네트워크에서 매우 중요한 연구 주제이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 수신신호세기(RSS) 기반의 위치 추정 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현할 수 있어 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법으로 인지무선네트워크에서도 사용될 수 있다. 하지만, 수신신호세기 기반의 위치 추정에서 노드간 거리 측정은 수신된 신호 세기를 기반으로 이루어져 무선 채널 환경의 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 수신신호세기 기반으로 기 사용자의 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위하여 전송 손실 지수(path loss exponent) 추정기반의 기 사용자 위치 검출 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 기 사용자 위치 측정의 오차를 줄어 기 사용자에 대한 간섭률을 더 줄일 수 있음을 보였다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.16-26
• /
• 2023

UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.317-320
• /
• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.