상황인지(context awareness)기술은 유비쿼터스 컴퓨팅환경의 지능형 도시공간정보 서비스 제공을 위한 핵심기술이다. 상황인지기술은 상황정보 모델링 기술과 상황정보 센싱기술, 상황인식 서비스 미들웨어기술 등 다양하다. 특히, 상황정보를 모델링하고 추상화하기 위한 방법으로 온톨로지(ontology)가 매우 유용하다. 온톨로지를 통해 다양한 도메인이나 환경에서 유연하게 상황을 분석, 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 여기서는 공간정보를 중심으로 이런 기존의 상황인지기술 및 이를 위한 온톨로지 개발 동향을 파악, 지능형 도시 공간정보 서비스제공을 위한 개념적 아키텍쳐를 수립하고, 이에 근거하여 이를 효율적으로 활용하는 방안 및 개발전략을 제시하였다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위해 사용되는 3차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐만 아니라, 오차 없이 모델링하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 3차원 객체 모델을 이용하더라도 모델링 오차에 의해서 계산되는 추적 오차와 실제 사용자의 육안으로 느끼는 추적 오차는 다를 수 있다. 이는 처리비용이 높은 정밀한 모델링 과정을 요구하지 않더라도 사용자가 느끼는 오차 허용 범위 내에서 추적을 위한 객체 모델링을 효과적으로 수행할 수 있기에 중요한 측면이 된다. 따라서 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 실제 정합 오차와 사용자의 육안으로 인지되는 정합 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
CAD 테크놀로지는 새로운 디자인 사고나 조형 원리를 촉진시킬 가능성을 내재하고 있는 것은 아닐까? 본 논문은 이러한 의문에서 출발해, 모델링 인터페이스라는 개념을 분석의 수단으로 삼아 투시도법과 CAD 프로그램의 사회적 구성을 살펴보고자 한다. 본 논문은 내용은 다음과 같다. 첫 번째, 르네상스 이후 투시도법이 그리기 중심의 모델링 인터페이스로 자리잡는 과정, 그리고 투시도법의 기하학적 원리가 신재료의 등장으로 현실 공간으로 확산되고, 미적 담론의 차원에서 정당화되는 과정을 논의한다. 두 번째, 컴퓨터를 사용한 모델링 인터페이스가 등장하는 역사적 맥락을 살펴보고, CAD 프로그램이 새로운 모델링 알고리듬과 그래픽 유저 인터페이스의 개발을 거치면서 컴퓨터를 통한 디자인을 실현하는 과정을 검토한다. 특히 본 논문은 이 두 가지 모델링 인터페이스가 구성되는 역사적 경로를 추적하면서, 개별 모델링 인터페이스가 디자인 행위와 맺게 되는 관계, 그리고 그 관계 내부에서 구성되는 디자이너의 인지 양식과 조형 논리의 변모를 분석한다.
본 연구의 목적은 수학적 모델링 수업에 대한 초등교사의 인식을 질적으로 분석하는 것으로, 40명의 현직 교사들이 참여하였다. 참여 교사들은 수학적 모델링에 대한 이론을 습득하고, 실제 교실수업에 적용하는 것을 목적으로 교수 학습 과정 안을 개발하고 적용하며 그 결과를 분석한 보고서를 작성하였다. 이 보고서에 대한 분석을 통해서 초등 교사의 인식을 분석한 결과, 수학적 모델링의 특징으로 '비구조화된 상황'과 '다양한 문제해결'을 도출할 수 있었으나 수학적 모델링 관점은 다소 차이가 있어 네 가지 형태로 분류할 수 있었다. 수학적 모델링 수업에 대한 어려움은 크게 과제, 학생의 인지적 활동, 교사의 중재, 모든 학생의 참여, 교실 문화 범주로 구체화하였다. 이러한 결과를 바탕으로 수학적 모델링 수업에 대한 시사점을 제시하였다.
가상환경 탐색 항해 기법을 설계했다 3차원 가상환경은 입체적 시각 정보를 통해서 사용자가 가상환경을 현실로 받아들이고 마치 현장에 위치해 있는 것과 같은 감각을 느끼게 한다. 이러한 감각에 의지해서 사용자는 진지하고도 적극적으로 가상환경에 참여할 수 있다. 3차원 가상환경이 지닌 이러한 장점은 오락프로그램의 흥미 증진, 교육 및 군사훈련의 효과 향상, 의료분야의 신기술개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 3차원 가상환경은 현실 세계에 비해 빈약한 공간 인지 정보로 인해 자신의 위치를 인지하기 못하거나 원하는 목표물을 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구 에서는 가상환경을 구성하는 물리적인 정보와 가상환경의 외부 정보를 토픽맵(Topic Map)에서 제시 하는 기법을 사용하여 공간 인지 지식을 모델링 하였고, 현실세계에서 인간의 두뇌에서 이루어 지는 과정과 유사하게 3차원 가상환경 내에서도 길찾기기 가능하도록 인지맵(cognitive map)기법을 적용하여 처음 가상환경에 방문한 사용자라도 쉽게 목표물에 접근할 수 있는 개인화된 투어가이드 기법을 개발 하였다.
본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.
본 연구에서는 학생들이 모델을 개발하는 과정에서 도구를 활용한 조작활동을 분석한다. 또한, 도구를 조작하는 활동이 내면화되어 내적 활동의 수단으로서의 도구가 사고 과정을 중재하여 일반화 가능한 모델이 개발되는지를 조사한다 이를 위하여 중학교 1학년 학생 3명이 도구를 활용한 모델링 활동에서 모델을 개발하는 과정을 조사한 사례연구를 제시한다. 연구 결과, 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 인지적 활동에 통합함으로써 변화하는 양 사이의 관계를 추론하고 모델화 하였다. 또한 도구를 조작하는 지각적 활동을 반성하면서 개발한 모델을 수정하고 정교화하였다. 특히. 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 내면화하여 도구를 조작하는 활동을 하지 않고서도 비커의 물부피와 높이의 관계그래프인 일반화 가능한 모델을 개 발하였다.
애너그램은 주어진 문자들을 재배열하여 숨겨진 단어를 찾아내는 철자바꾸기 놀이로, 문제를 빨리 풀어내는 사람들은 제약 만족 네트워크의 병렬적 탐색에 의해 문제를 해결한다. 본 연구에서는 이러한 인지적 현상을 모델링한 분자 애너그램 풀이 알고리즘을 제시하였다. 문자를 DNA 서열로 인코딩하고, 문자 DNA 가닥을 연결하여 바이그램과 단어 서열을 만들었다. DNA 혼성화, 연결, 젤 전기영동, 추출 연산을 수행해 문자와 바이그램 집합으로부터 답을 찾는 데 필요한 바이그램을 추출한 후, 추출한 바이그램과 단어 집합으로부터 다시 네 가지 DNA 연산을 반복하여 답을 찾는다. 분자 실험 결과 분자 컴퓨터는 정답인 단어와 오답인 단어를 구분해낼 수 있었다. 이를 통해 인간의 병렬적 사고과정을 분자 컴퓨터로 모델링할 수 있는 가능성을 보였다.
컴퓨터를 통해 생성된 콘텐츠를 현실 공간에서 자연스럽게 경험할 수 있도록 하는 증강 현실 기술의 등장으로 사용자가 존재하는 실제 공간에서 사용자와 공존하며 사용자 및 실제 객체와 직접적으로 상호작용이 가능한 증강 현실 에이전트에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가상 및 실제 객체가 혼재하는 공간에서 증강 현실 에이전트로 하여금 주변에 존재하는 가상 및 실제 객체를 효율적으로 인지할 수 있도록 하는 지각 주의 모델을 제안한다. 이는 카메라의 시야에 존재하는 실제 및 가상 객체를 인식하고 이를 이용하여 증강 현실 에이전트에게 현재 보이는 실제 및 가상 객체 정보를 추출한다. 그리고 제안한 모델은 에이전트의 목표를 달성하기 위하여 인지된 객체들이 얼마나 유용한지를 추론하고 이들 중 유용한 객체들에게만 에이전트의 주위를 기울이도록 한다. 더 나아가 제안한 모델의 유용성을 확인하기 위하여 캠퍼스 미니어처 내의 빌딩 객체들 사이에 증강되어지며 목표에 관련이 있는 빌딩 객체들에게 관심을 기울이는 증강 캐릭터를 구현하였다. 실험 결과를 통해 제안한 지각 주의 모델은 주변에 존재 하는 가상 및 실제 객체가 동적으로 변하는 환경에서 증강 캐릭터의 지각 부하를 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 영상들은 여러 객체 영역들의 시각적인 특징과 각각의 의미들의 조합으로 구성되어 있다. 그러나 일반적으로 영상 처리를 위한 컴퓨터 시스템들은 영상을 특정 객체 영역의 의미 정보 단위로 해석하지 못하기 때문에 사람이 영상을 인지하는 것과 의미적인 차이(semantic gap)가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 각 객체 영역 단위에서 추출한 고유한 특징점들을 고차원의 의미 정보로 모델링하여 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체 단위로 추출된 고유한 특징점들의 의미 정보를 특정 객체 영역을 인식하기 위한 의미 단서로 이용한다. 이를 통하여 기존의 영상 분류 방법들에 비하여 인간의 인지 능력과 유사하고 보다 효율적으로 영상을 분류할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과는 다양한 카테고리 종류의 영상에 대하여 제안하는 방법의 효과적인 분류 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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