• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.371-384
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• 2011

LED 조명의 색상이 정서자극의 평정과 재인에 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위하여 세 개의 실험을 실시하였다. 실험 1과 2에서는 IAPS 정서사진을 사용하여 각각 Red, Green, Blue, 및 White와 Cyan, Magenta, Yellow, 및 White의 조명색상조건에서 정서평정(정서가, 각성차원) 과제와 재인기억과제를 실시하였다. 실험 3에서는 정서단어를 사용하여 Red, Green, Blue, 및 White 조명색상조건에서 두 과제를 실시하였다. 실험 결과, 정서평정과제에서는 일차 색상(RGB)의 경우, LED조명 색상이 Red일 때는 흥분을, Green일 때는 유쾌 정서를 유발하였고, 이차 색상(CMY)의 경우, Magenta와 Cyan은 Red와 Green과 유사한 패턴의 정서 반응을 유발하였으나 그 강도는 약하였다. 재인기억과제에서는 실험 1과 실험 2의 경우, Green과 Cyan 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 대한 반응이 다른 조명색상조건에서 제시되었던 사진자극들에 비해 약간 빠른 경향이 있었으나 유의미한 차이는 아니었다. 하지만 실험 3에서는 Green 조명색상조건에서 제시되었던 정서단어들에 대한 재인기억반응이 유의미하게 빨랐다. 이러한 결과로 Red나 Magenta와 같은 난색들은 불쾌나 흥분과 관련된 감성을 유발하는 반면, Green이나 Cyan과 같은 한색들은 유쾌나 이완과 같은 감성을 유발하는 경향이 있으며, 일차 색상들이 이차 색상들보다 강한 정적 내지 부적 감성을 유발함을 알 수 있다. 특히 실험 3의 재인 기억과제에서 나타난 결과는 시각 자극보다 언어 자극의 기억수행에 Green 색상의 LED 조명이 더 유리함을 시사한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권2호
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• pp.251-254
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• 2016

An energy-efficient object matching accelerator is proposed for mobile object recognition based on matching prediction scheme. Conventionally, vocabulary tree has been used to save the external memory bandwidth in object matching process but involved massive internal memory transactions to examine each object in a database. In this paper, a novel object matching accelerator is proposed based on matching predictions to reduce unnecessary internal memory transactions by mitigating non-target object examinations, thereby improving the energy-efficiency. Experimental results show a 26% reduction in power-delay product compared to the prior art.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권6호
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• pp.61-69
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• 1994

For distortion-invariant recognition of Korean characters, a holographic implementation of an optical associative memory system is proposed. The structure of the proposed system is a single-layer neural network employing interconneclion matrix, thresholding and feedback. To provide the interconnection matrix, we use two CGII's which are placed on intermcdiate plane of cascaded Vander Lugt corrclators to form an optical memory loop. The holographic correlator stores reference images in a hologram and retrives them in a coherently illuminated feedback loop. An input image which maybe noisy or incomplete, is applicd to the system and simultaneously correlated optically with all of the stord images. These correlations are throsholed and fed back to the input, where the strongest correlation reinforces the input image. The enhanced image passes arround the loop repeatedly, approaching the stored image more closely on each pass until the system stabilizes on the desired image. The computer simulation results show that the proposed Korean Character recognition algorithm has high discrimination capability and noise immunity.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.438-449
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• 2022

This study proposes a dependency grammar-based self-attention multilayered bidirectional long short-term memory (DG-M-Bi-LSTM) model for subject-predicate-object (SPO) tuple recognition from natural language (NL) sentences. To add recent knowledge to the knowledge base autonomously, it is essential to extract knowledge from numerous NL data. Therefore, this study proposes a high-accuracy SPO tuple recognition model that requires a small amount of learning data to extract knowledge from NL sentences. The accuracy of SPO tuple recognition using DG-M-Bi-LSTM is compared with that using NL-based self-attention multilayered bidirectional LSTM, DG-based bidirectional encoder representations from transformers (BERT), and NL-based BERT to evaluate its effectiveness. The DG-M-Bi-LSTM model achieves the best results in terms of recognition accuracy for extracting SPO tuples from NL sentences even if it has fewer deep neural network (DNN) parameters than BERT. In particular, its accuracy is better than that of BERT when the learning data are limited. Additionally, its pretrained DNN parameters can be applied to other domains because it learns the structural relations in NL sentences.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.567-571
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• 2009

본 연구는 단어 재인에서 작업 기억의 역할을 규명하기 위하여 진행되었다. 단어 재인에서의 작업 기억 역할 규명을 위하여 단어 빈도와 직업 기억 부담을 조절한 명명 과제 실험을 실시하였다. 실험 결과 단어 빈도는 작업 기억 부담에 영향을 받는 것으로 분석되었다. 작업 기억의 부담은 고빈도 단어 재인에서보다 저빈도 단어 재인에서 더 높은 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 작업 기억이 저빈도 단어 재인에서 더 많은 영향을 갖음을 시사하는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.101-111
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• 2019

이 연구는 작업기억과 사회인지능력 사이의 관계 및 이야기의 이용이 사회인지 능력에 미치는 영향을 탐구하고자 했다. 이를 위해 연구참여자 82명에 대해 작업기업(n-back)을 측정한 다음, 사회인지 부하로서의 지향성 수준(5차 지향성 대 3차 지향성)을 달리한 이야기 및 설명문 등 3개 집단에 무작위로 배치해 사회인지능력으로서 관점채택과 감정추론 정확성을 비교분석했다. 분석결과 관점채택은 작업기억과 유의한 정비례의 관계가 나타났다. 반면 감정추론은 작업기억과 유의한 관계가 나타나지 않았다. 실험집단별 차이는 연구가설과는 반대로 인지부하가 가장 높은 5차지향성 이야기집단의 관점채택이 인지부하가 낮은 3차지향성 이야기집단의 관점채택보다 유의하게 낮았다. 설명문 집단과는 2종의 이야기 집단 모두 유의한 차이가 없었다. 감정추론은 3개 집단 사이에 모두 유의한 차이가 없었다. 전체적으로 이 연구는 일관되지 않은 결과가 나타났는데, 이에 대한 이론 및 방법론적 의의에 대한 논의를 제시했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.17-27
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• 2005

본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.125-142
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• 2008

본 연구는 공간-기반 주의(space-based attention)와 대상-기반 주의(object-based attention)가 공간 및 시각 작업기억에 미치는 영향을 살펴보고자 두 가지 주의 자원 양상이 모두 관여하는 공간 스트룹 과제를 이용하여 작업기억의 재인율을 측정하였다. 작업기억과 공간 스트룹 과제의 자극 배열의 유사성 조건은 작업기억 과제 수행 시 공간 시연에 미치는 공간-기반 주의의 영향을 살펴보고자 구성되었으며, 스트룹 조건은 작업기억 과제 수행시 대상에 대한 시연에 미치는 대상-기반 주의의 영향을 살펴보고자 하였다. 그 결과, 공간 작업기억과 공간 스트룹 과제의 자극 배열의 유사성이 높은 조건에서 공간 작업기억의 재인율이 높은 것으로 나타났으며, 스트룹 조건에 따라서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 반면, 시각 작업기억의 재인율은 스트룹 일치조건보다 불일치조건에서 더 저조한 것으로 나타났으며, 유사성 조건에 따라서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 작업기억에서 요구되는 자원의 양상과 선택적 주의 자원의 양상이 동일한 경우에만 선택적 주의가 작업기억에 영향을 준다는 것을 시사하는 것이다.

• Toxicological Research
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• 제24권3호
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• pp.183-188
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• 2008

The behavioral phenotypes of out-bred ICR mice were compared with those of in-bred C57BL/6 and BALB/c mice. In particular, this study examined the locomotor activity and two forms of hippocampus-dependent learning paradigms, passive avoidance and object recognition memory. The basal open-field activity of the ICR strain was greater than that of the C57BL/6 and BALB/c strains. In the passive avoidance task, all the mice showed a significant increase in the cross-over latency when tested 24 hours after training. The strength of memory retention in the ICR mice was relatively weak and measurable, as indicated by the shorter cross-over latency than the C57BL/6 and BALB/c mice. In the object recognition memory test, all strains had a significant preference for the novel object during testing. The index for the preference of a novel object was lower for the ICR and BALB/c mice. Nevertheless, the variance and the standard deviation in these strains were comparable. Overall, these results confirm the strain differences on locomotor activity and hippocampus-dependent learning and memory in mice.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.67-73
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• 2020

In this paper, we present a CNN-based gesture recognition approach which reduces the memory burden of input data. Most of the neural network-based gesture recognition methods have used a sequence of frame images as input data, which cause a memory burden problem. We use a motion history image in order to define a meaningful gesture. The motion history image is a grayscale image into which the temporal motion information is collapsed by synthesizing silhouette images of a user during the period of one meaningful gesture. In this paper, we first summarize the previous traditional approaches and neural network-based approaches for gesture recognition. Then we explain the data preprocessing procedure for making the motion history image and the neural network architecture with three convolution layers for recognizing the meaningful gestures. In the experiments, we trained five types of gestures, namely those for charging power, shooting left, shooting right, kicking left, and kicking right. The accuracy of gesture recognition was measured by adjusting the number of filters in each layer in the proposed network. We use a grayscale image with 240 × 320 resolution which defines one meaningful gesture and achieved a gesture recognition accuracy of 98.24%.