• 대한화학회지
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• 제64권5호
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• pp.267-276
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• 2020

본 연구에서는 중등학교에서 가르치는 두 유형의 산-염기 모델에 대한 화학 교사들의 인지 수준을 분석하였다. 이를 위하여 각 모델이 가지는 '이그노런스'를 분석한 선행 연구를 토대로, 교사들의 인지를 알아보는 설문을 개발하였다. 설문은 두 모델에 대한 불일치 상황을 제시한 산과 염기 반응에 관련된 문항과 산과 염기 해리와 관련된 문항 등 2문항이었다. 연구 대상자는 15명의 화학 교사들이었으며, 설문 분석 결과, 4가지 수준으로 교사의 인지가 분석되었다. 4가지 수준은, 모델을 모르는 경우, 한 모델만 이해하는 경우, 두 모델을 이해하고, 한 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우, 두 모델을 이해하고 두 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우였다. 가장 큰 비율의 교사들은 두 모델을 이해하고, 한 모델의 '이그노런스'를 인지하는 경우였다. 그러나 두 모델을 이해하고 두 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우의 비율은 매우 적었다. 이를 통해 모델과 '이그노런스'에 대한 화학교사들의 인지 수준을 높이기 위한 노력이 필요함을 주장하였다.

• 대한화학회지
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• 제65권1호
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• pp.37-47
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• 2021

본 연구에서는 중등학교에서 가르치는 두 유형의 산-염기 모델에 대한 고등학교 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 분석하였다. 학생들의 모델 인지 수준을 알아보기 위하여 산-염기 반응과 산과 염기의 해리와 관련된 12개의 문항으로 구성된 설문지를 개발하였다. 연구 대상자는 2개의 과학영재학교에서 95명의 학생들이었다. 설문 분석 결과, 두 모델의 일치 상황, 불일치 상황, 설명할 수 없는 범위의 상황에서 모델 인지 수준은 6가지로 분석되었다. 산-염기 반응의 문항에서는 가장 많은 비율의 학생들이 두 모델을 모두 이해하는 수준이었고, 산과 염기의 해리 문항에서는 두 모델을 이해하고, 한 모델이 갖는 한계를 인식하는 '인지된 이그노런스'만 인식하는 수준이었다. 그러나 두 모델이 갖는 한계도 인식하고, 모델이 설명하지 못하는 범위인 '미인지된 이그노런스'까지 모두 인식한 학생은 단 1명 뿐이었다. 이를 통해 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 높이기 위한 교육적 노력이 필요함을 주장하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.304-315
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• 2004

본 연구는 인터넷 환경 하에서 Davis의 기술수용모델(TAM)을 확장한 것이다. 본래의 TAM 모델에서는 인지된 사용용이성(perceived ease of use) 및 인지된 사용편이성(perceived usefulness)이 시스템 사용을 설명할 때 가장 중요한 요인이라고 제안하고 있다. 그러나 TAM 모델은 실제 시스템 사용의 약 $40\%$만 설명하고 있어 이 모델의 확장이 필요한 편이다. 본 연구에서는 기존의 TAM 모델에, Flow 이론에서 언급된 "인지된 즐거움 (perceived enjoyment)" 및 혁신확산이론(IDT)에서 언급된 "일치성(compatibility)"을 추가하여 TAM 모델을 확장하여 사용하였다. 본 연구자가 근무하는 대학의 대학포탈(university portals) 웹사이트를 사용하여 이 모델을 평가하였다.

• 한국수학사학회지
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• 제22권3호
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• pp.31-44
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• 2009

현재 융합과학의 모델로 주목받고 있는 인지과학을 이해하기 위해서는 세 가지의 중대한 수학적 업적을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 이 세 가지의 역사적 업적에 해당하는 튜링기계, 신경망, 괴델의 불완전성 정리를 중심으로 인지과학의 수학적 기틀을 연구한다. 먼저, 메타수학으로서의 인지과학을 고찰한다. 다음으로 컴퓨터의 수학적 모델로서 튜링기계와 그 발전을 탐구하고, 뇌의 수학적 모델로서 신경망과 그 발전을 탐구하고자 한다. 마지막으로는 인지과학의 미래를 위한 괴델의 불완전성 정리의 함의를 논의하고 양자인지과학을 전망한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.70-72
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지적 영상 압축 기법에 사용되었던 Just Noticeable Distortion(JND) 모델이 압축과정에서 생기는 왜곡인 양자화 왜곡에 적합하지 않는 다는 것을 보이고, 그 한계점을 해결하기 위하여 Just Noticeable Blur(JNB)의 개념을 적용하여 영상 압축에 적합한 모델을 제시하였다. 주파수 공간에서 영상의 복잡도 특징을 나타내는 Spectral Contras Index(SCI) 값을 사용해서 영상의 DCT 블록별 JNB 를 추정하고 이를 기반으로 영상의 DCT 계수 값을 감소시켜 최신의 DCT 기반 JND 를 적용한 인지적 압축 영상에 비해 더 낮은 PSNR 을 가지면서 왜곡도 인지되지 않는 영상을 얻을 수 있었다. 새롭게 제시한 모델을 적용하면 인지적 영상압축에서 기존의 방법보다 더 낮은 비트율로 유사한 인지적 화질 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2000년도 학술대회발표논문집
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• pp.39-60
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• 2000

시스템 다이내믹스 모델링은 시스템의 인과 구조를 파악하기 위한 인과지도 분석과 인과 구조를 시뮬레이션하기 위한 저량/유량 모텔링으로 이분화 된다고 할 수 있다. 일반적으로 시스템 다이내믹스 모델링에서 인과지도는 저량/유량 모델링의 기반이 되어 왔다. 그러나 인과지도가 지나치게 추상화되어 있는 경우, 인과지도로부터 저량/유량 모델을 구축하는 것은 상당히 어려운 작업이었다. 특히 정책결정자의 주관을 표현한 인지지도를 저량/유량 모델로 전환하는 데에는 연구자의 주관이 첨가됨으로써 인지지도의 특성을 상실시킬 위험이 있었다. 본 논문에서는 인지지도 또는 추상적인 인과지도를 저량/유량 모델로 전환시키는 방법으로써 NUMBER(Normalized Unit Modelling By Elementary Relationships)에 관하여 논의하고자 한다. 본 논문에서 제안된 NUMBER 방법을 활용하여 김대중 대통령의 금융위기 극복 정책에 관한 인지지도를 저량/유량 모델로 전환하여 시뮬레이션 하여 봄으로써, 연구자의 주관을 최소화하면서 정책결정자의 인지지도나 추상적인 인과지도를 간편하게 저량/유량 모델로 전환시켜 그 동태적 행태를 분석할 수 있다는 점을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.100-102
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.413-425
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• 2021

본 연구는 이용과 충족접근, 기술수용모델을 통합 적용하여 유튜브 '먹방'콘텐츠 이용동기와 지속이용의도를 살펴보았다. 본 연구에서는 유튜브 '먹방' 콘텐츠 이용자 358명을 대상으로 설문조사를 통해 SPSS 21.0 프로그램과 AMOS 21.0 프로그램을 활용, 탐색적/확인적 요인분석과 경로분석 등을 실시하여 핵심 결과를 도출하였다. 결과를 제시하면, 첫째, 유튜브 '먹방' 콘텐츠 이용 동기 중 정보추구 동기와 스트레스 해소 동기, 시간보내기 동기는 인지된 유용성에, 정보추구 동기와 시간보내기 동기는 인지된 용이성에 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 정보추구 동기, 스트레스 해소 동기, 시간보내기 동기는 공통적으로 인지된 즐거움과 인지된 독창성에 정적 영향을 미쳤다. 셋째, 인지된 즐거움은 인지된 용이성에는 정적 영향을 미쳤다. 넷째, 인지된 즐거움과 인지된 독창성은 모두 지속이용의도에 정적 영향을 미쳤다. 다섯째, 인지된 용이성은 인지된 유용성에 대해 정적 영향을 미쳤으며, 인지된 용이성과 인지된 유용성 모두 지속이용의도에 정적 영향을 미쳤다. 본 연구는 이용과 충족접근, 기술수용모델을 통합 적용하여 유튜브 '먹방' 콘텐츠의 지속이용을 파악할 수 있는 모델을 정교화하였다는 점에서 학술적 의의가 있을 것이다. 후속연구에서는 유튜브 '먹방' 콘텐츠의 지속이용의도 관련 모델의 정교화를 위해 다양한 이론과 모델들을 통합 적용해 볼 필요가 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.41-55
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• 2021

AI(Artificial Intelligence) 음성 스피커는 많은 이들의 관심을 받으며 AI 기술 기반 제품 관련 초기 시장 형성과 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 이런 가운데 본 연구는 확장된 기술 수용 모델과 인지된 즐거움 및 혁신 저항 요인을 통합한 통합 수용 모델을 기반으로 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향 영향 요인들을 살펴보았다. 또한, AI 음성 스피커만의 차별화된 요소로서 3가지 인지된 의인화된 특성들(인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성) 요인들이 어떻게 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향에 영향을 미치는 지를 살펴 보았다. 자료는 20-30대 AI 음성 스피커 이용 경험자를 중심으로 온라인 설문을 통해 수집되었으며, 수집된 자료는 구조방정식모델(Structural Equation Modeling)을 통하여 분석되었다. 연구결과, 인지된 용이성, 인지된 유용성, 인지된 즐거움 및 혁신 저항 모두 지속적 이용 의향에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성 3가지 인지된 의인화된 특성들 인지된 용이성, 인지된 유용성 및 인지된 즐거움에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구가 지니는 다양한 함의들도 같이 논의된다.