목적: 인간은 시각적 자극에 뇌가 반응함으로써 대상을 파악한다. 그리고 대상의 종류에 따라 뇌가 시각적인 정보를 판단하는 영역은 서로 다를 수 있다는 것을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 시각적 자극의 대상을 크게 인간의 안면과 사물로 나누고 그 대상에 따라 인지하는 뇌의 영역을 확인하고자 한다.
대규모 수험자를 대상으로 하는 경우, CBT 방식은 PBT 방식에 비해 비용이나 처리 방법에 있어 효율적이라는 장점을 갖고 있다. 하지만, CBT 평가가 제대로 운영되려면 많은 문항으로 구성된 대규모의 문제 은행이 있어야 하며, 기 구축된 문항은 적합성과 공정성이 반드시 보장되어야 한다. 이에 본 연구는 4,000여 명 이상의 수험자를 대상으로 8000문제가 넘는 문제 은행이 구축되어 실제 CBT 시스템을 개발·운영하고 있는 P 대학교 CBLT 테스트 시스템의 문항들을 분석할 방법을 제안한다. 연구 결과 CBLT 테스트 시스템의 문제 은행의 개별 문항들이 출제자 1인의 주관적 판단에 달려있어 문항에 대한 질 관리가 어렵다는 문제점을 해결하기 위해서는 고전검사이론이 적합하다고 판단된다. 그러나 매 시험이 동질한 문항 세트로 구성되기 위해서는 문항에 대한 충분하고 객관적인 자료가 절대적으로 필요하다. 이를 위해서는 CBLT 테스트 시스템과 같이 응답자 수가 2∼300여 명 전후이며, 40문항의 문항 세트에 대한 분석은 2모수 정도가 적당하다고 판단된다.
VTS 항해의 특징은 동적복잡계의 특성을 보인다는 점이다. 자율적인 행위자들인 여러 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 불확실성이 지배하게 된다. 이러한 불확실성으로 인한 위험을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 협력항해(co-navigation)이라는 개념을 중심으로 논의를 전개하였다. 본질적으로 협력항해는 수많은 상황판단과 의사결정들의 집합체이기 때문에 우선 개별 선박들의 상황판단이 어떻게 이루어지는가를 연구하는 것으로부터 출발하여야 한다. 따라서 본고에서는 항해에서 있어서의 상황자각이 어떻게 기능하는지 알아보고, 개인적인 상황판단에서 VTS 전체 차원의 최종 의사결정이 이루어지는 전 과정을 6단계로 세분하여 논의를 전개하였다. 이렇게 세분한 각 단계에서 양질의 인지과업이 이루어지도록 돕고, 이때 저지르게 되는 실수를 수정할 수 있도록 여유시간을 확보할 수 있도록 함으로써 궁극적으로 항해위험을 줄일 수 있다는 것을 이번 연구에서 밝히고자 하였다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제15권2호
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pp.152-159
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2004
목적:사회불안 아동의 해석 편향과 수행에 대한 기대 및 판단 편향을 알아보고자 하였다. 방법:자기 보고와 또래 거명을 근거로 해서 선발된 사회불안이 높은 아동 18명과 사회불안이 낮은 아동 16명을 대상으로 인지 편향을 측정하기 위한 세 가지 과제를 실시하였다. 첫 번째 과제는 모호한 사회적 상황을 중립적 또는 위협적으로 해석하는지 알아보는 것이다. 두 번째 과제는 즉석 3분 발표를 수행하는 것에 대한 기대를, 세 번째 과제 는 발표 후에 실시한 자기 평정과 평정자 평정간의 비교를 통해 판단 편향을 측정하는 것이었다. 결과:사회불안이 높은 아동들은 해석, 기대 및 판단 측정치에서 사회불안이 낮은 아동들과 유의미한 차이가 없었다. 그러나 평정자 평정 결과, 사회불안이 높은 아동들은 사회불안이 낮은 아동들에 비해 3분 발표를 수행하는 능력이 유의하게 더 낮은 것으로 평정되었다. 결론:인지 편향이 아동기 사회불안의 발생과 지속에 미치는 영향에 대하여 논의하였다.
지금까지 해양사고 예방을 위해 선박설비 개선, 운항요건 강화 등 하드웨어적인 측면 개선에 주력하였지만, 선박을 운항하는 인적요인에 의해 발생하는 문제점을 최소화하는 것이 필수적이다. 선박조종시뮬레이션은 수행 횟수가 많을수록 조종성능에 익숙해짐에 따라 통계적 유의성의 문제가 발생한다. 본 연구는 인지 시뮬레이터의 개념도에 대해 소개하고자 한다. 고정된 항로가 아닌 랜덤하게 변하는 항로 조건에서 해기사가 어떻게 대응하는지 상황인식에 대한 여러 요소들은 항해 수행에 근저하는 인간 요인의 규명에 중요한 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 연령증가에 따라 운전에 필요한 신체적, 인지적 능력의 변화가 어떻게 나타나는지 설문을 통해 분석하고, 이것이 교통안전 시설물(신호기, 노면표시, 도로표지판)의 필요성 및 적정성을 평가하는 것과 어떤 관계가 있는 지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 20세 이상 운전면허 소지자를 대상으로 5개 권역, 500명을 대상으로 설문조사를 실시하여 이를 분석하였다. 운전능력에 대한 자기평가 점수는 종합적 능력, 개별능력(시력, 청력, 색채식별 등) 모두 연령이 증가함에 따라 점수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 특히 시력은 연령증가에 따른 감소폭이 크고, 절대적인 평균점수가 다른 항목에 비하여 낮게 나타났다. 시력의 경우 타 신체적, 인지적 능력에 비해 운전 중 기능의 저하에 따른 체감도가 크기 때문인 것으로 판단된다. 설문결과에 따른 분류분석을 통해서는 신체적, 인지적 기능의 저하가 시작되는 연령이 기존의 고령운전자로 판단하는 65세 보다 낮은 48세로 분석되었다. 이것은 연령증가에 따른 기능 저하로 인한 영향을 받는 운전자가 그렇지 않은 운전자보다 더 많다는 것을 의미한다. 또한 시설물에 대한 필요성 인식에 대한 평가 역시 운전능력에서 차이를 나타내는 연령대에서 인식의 차이가 있을 것으로 분석되었다.
위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
디자인 지식의 습득, 저장, 검색 및 응용과 같은 컴퓨터를 이용한 디자인 과정에 있어서, 창조적이며 디자인 요구에 적당한 결과물을 생산하는데 필요한 디자인 지식을 인지하고 습득하는 과정은 매우 중요하다 하겠다. 특히 인간의 인지능력과 유사한 기능을 같고 중요한 형태 디자인 지식을 습득하는 것은 필수적이다. 형태의 물리적인 속성에 의하여 인지되는 1차원적인 형태 지식이 아닌, 이들로부터 형성되는 2차원 또는 그 이상의 차원에서 인지되는 형태 디자인 지식을 인지해야만 한다. 지식의 인지 및 습득은 기억 장치에 저장되어 있는 지식과 인지되는 지식을 비교하여 동일하거나 유사한 경우 그 디자인 지식이 습득된다. 이때 1차원적인 디자인 지식은 형판 매칭과 속성 매칭에 의하여 그 유사성이 쉽게 인지되지만, 2차원 이상의 디자인 지식에 대해서는 인간은 쉽게 인지하나 컴퓨터를 이용한 인지에는 어려움이 많다. 본 연구는 컴퓨터에 이러한 능력을 부여하기 위하여 형태패턴 표현을 이용한 형태의 유사성을 판별하는 방법에 대하여 설명하였다.
음향 상황 인지(acoustic context awareness)는 다양하게 발생되는 음원들로부터 어떠한 장소인지 또는 어떠한 사건이 발생하는지를 판단하는 기술로 음향 이벤트 검출 또는 인식 보다 한 단계 더 복잡한 문제이다. 기존의 상황인지 기술은 음향 이벤트 검출 또는 인식 기술에 기반하여 현재 상황을 인지하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이와 같은 접근 방법은 여러 음원이 동시에 발생하거나 유사한 음원이 발생하는 실제 환경에서 정확한 상황 판단이 어렵다. 특히 버스와 지하철은 승객들에 의한 잡음으로 상황을 인지하기 힘들다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사한 음향 이벤트가 발생하는 버스와 지하철 상황을 인식할 수 있는 Bag of Words 기반의 상황 인지 알고리즘을 연구하고 코드북 생성을 위한 특징벡터를 제안한다. 제안하는 특징벡터의 효용성은 Support Vector Machine을 이용한 실험을 통해 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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