• 한국실내디자인학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.117-124
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• 2014

This study has inferred the mechanism of psychological observation activities through comparison analysis of the observation data acquired from eye-tracking and their post-estimation. The results of their analysis can be summarized as the followings. First, even though the frame of analysis has been set up so that there might not be any change to the number of the sections even with any change of consecutive observation times, the fact that the time by area decreases along with the change of consecutive observation from three times to six and nine times means that the time spent on "recognition" of space information reduces in the course that the feature of observing for space information switches from "perception to recognition". Second, the subjects moves their eyes incessantly in order to acquire space information while observing the space, when it was confirmed that there was a difference between "the space which the subjects searched for information by means of observation activities" and "that which they thought they observed that remaining in their consciousness". The appreciation of this kind of difference is very significant for the analysis of observation features. Third, the short observation (0.1 second, three times of consecutive observations) is consistent with "Ares I, intensively searched = that marked as having been observed consciously" by 60%, while the long-time observation (0.3 second, 9 times of consecutive observations) had 56%, which was relatively high, of "Area I, searched intensively ${\neq}$ that marked as having been observed consciously", which means that the observation feature seen at the activities of "consciousness : unconsciousness" and "observation : search" had some change in the course of changing from "perception to recognition".

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.476-482
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• 2020

입력열과 출력열의 길이가 다른 경우 attention 기법을 이용한 sequence-to-sequence 심층 신경망이 우수한 성능을 보인다. 그러나, 출력열의 길이에 비해서 입력열의 길이가 너무 긴 경우, 그리고 하나의 출력값에 해당하는 입력열의 특성이 변화하는 경우, 하나의 문맥 벡터(context vector)를 사용하는 기존의 attention 방법은 적당하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력열의 왼쪽 부분과 오른쪽 부분을 각각 개별적으로 처리할 수 있는 두 개의 문맥 벡터를 사용하는 이중 attention 기법을 제안한다. 제안한 방법의 효율성은 TIMIT 데이터를 사용한 음성 인식 실험을 통하여 검증하였다.

• 인지과학
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• 제20권3호
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• pp.357-381
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• 2009

이전의 연구들이 외부 피드백 정보에 대한 반응민감도에 성격특성적 개인차가 반영된다는 사실을 밝힌바 있지만, 재인기억과 관련한 의사결정에서 이러한 기질 혹은 특성적 개인차가 어떻게 관여하는지는 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 재인기억 과제에서 피드백에 근거한 의사결정 준거의 순응적 변화정도와 피드백에 대한 일반적 반응민감도의 개인차간 관계를 살펴보았다. 통제 조건인 실험 1에서는 올바른 피드백 조건이 의사결정 준거의 유동성에 영향을 미치지 않음을 보인 반면 피드백 조작이 이루어진 실험 2에서는 확신도가 높은 오기억 반응에만 선택적으로 편향된 피드백이 주어졌음에도 전반적인 Old/New 반응 범주의 결정준거 또한 순응적으로 이동함이 나타났다. 보다 중요하게 이 피드백에 근거한 의사결정 준거 학습에 나타나는 개별 피험자들의 반응민감도 차이가 강화 추구 혹은 불안 회피와 밀접하게 관련된 안정적 성격(Behavioral Activation System-BAS 혹은Behavioral Inhibition System-BIS)의 개인차에 의해 유의미하게 예측될 수 있음이 나타났다. 이러한 결과는 그동안 외현적인 재인 기억 의사 결정에 있어서 중요하게 여기지 않았던 점증적 강화학습 기제가 결정 준거의 설정에 관여할 수 있음을 보여준다는 데에서 중요한 의미를 찾을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-98
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• 2012

에이전트의 의도를 인식하는 것은 사물지능형 컴퓨팅에서 인간컴퓨터 상호작용의 주요 부분이다. 컴퓨팅 시스템에서 인식 대상의 의도를 정확하게 유추하면 다수의 에이전트간의 협력 상황 이해와 특정 행동이 취해질 때의 상황 파악이 쉽기 때문이다. 본 연구는 다른 이의 행동을 해석하고 행동의 근거가 되는 의도와 목적을 추론하는 인간의 기제를 바탕으로, 컴퓨팅 시스템이 행동을 인식하여 습득한 사전 경험 데이터를 이용, 대상의 의도를 빠르게 인식하는 방법을 제안한다. 의도 인식을 수행하기 위해 제안 방법은 에이전트의 목적에 따른 행동 변화를 검출하고 시스템이 사전에 학습한 행동 정보를 모델링하기 위해 특정 형태의 행동 은닉마코프 형식을 이용한다. 에이전트의 의도를 추론하는 데 관점을 다양하게 취함으로써 시스템이 에이전트의 행동이 끝나기 전에 미리 의도를 추론하도록 한다. 의도 인식의 정확도, 조기 검출률과 정확 지속률에 대한 실험으로 여러 가지 행동을 취하는 에이전트의 의도 검출 결과를 정량적으로 제시함으로써 제안 연구가 효과적인 의도 인식 시스템 구현에 기여함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.483-489
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• 2020

본 논문에서는 저자원 환경의 음성인식에서 음향 모델의 성능을 높이기 위한 음향 모델 학습 방법을 제안한다. 저자원 환경이란, 음향 모델에서 100시간 미만의 학습 자료를 사용한 환경을 말한다. 저자원 환경의 음성인식에서는 음향 모델이 유사한 발음들을 잘 구분하지 못하는 문제가 발생한다. 예를 들면, 파열음 /d/와 /t/, 파열음 /g/와 /k/, 파찰음 /z/와 /ch/ 등의 발음은 저자원 환경에서 잘 구분하지 못한다. 자기 주의 메커니즘은 깊은 신경망 모델로부터 출력된 벡터에 대해 가중치를 부여하며, 이를 통해 저자원 환경에서 발생할 수 있는 유사한 발음 오류 문제를 해결한다. 음향 모델에서 좋은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)과 Output gate Projected Gated Recurrent Unit(OPGRU)의 혼합 모델에 자기 주의 기반 학습 방법을 적용했을 때, 51.6 h 분량의 학습 자료를 사용한 한국어 음향 모델에 대하여 단어 오류율 기준 5.98 %의 성능을 보여 기존 기술 대비 0.74 %의 절대적 성능 개선을 보였다.

• 폴리머
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• 제37권3호
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• pp.288-293
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• 2013

A group of molecularly imprinted polymers (MIPs) with specific recognition for chiral (S)-ibuprofen were successfully prepared based on hydrogen bonds, utilizing ${\alpha}$-methacrylic acid as a functional monomer. The IR analysis of MIPs showed that the blue- and red-shifted hydrogen bonds were formed between templates and functional monomers in the process of self-assembly imprinting and re-recognition, respectively. According to UV-Vis analysis, we found that the ratio of host-guest complexes between template molecule and functional monomer was 1:1. The effect of cross-linker's quantity on the polymerization was studied by transmission electron microscope (TEM). The adsorption selectivity experiments indicated that MIPs exhibited higher selectivity to (S)-ibuprofen than those to ketoprofen and (R)-ibuprofen, (S)-ibuprofen's structural analogs.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1130-1139
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• 1998

본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.

• 한국미생물학회:학술대회논문집
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• 한국미생물학회 2000년도 추계학술발표대회
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• pp.15-23
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• 2000

The subcellular localization of the SopB protein, which is encoded by the Escherichia coli F plasmid and is involved in the partition of the single-copy plasmid, was directly visualized through the expression of the protein fused to the jellyfish green fluorescent protein (GFP). The fusion protein was found to localize to positions close but not at the poles of exponentially growing cells. Examination of derivatives of the fusion protein lacking various regions of SopB suggests that the signal for the cellular localization of SopB resides in a region close to its N terminus. Overexpression of SopB led to silencing of genes linked to, but well-separated from, a cluster of SopB-binding sites termed sopC. In this SopB-mediated repression of sopC-linked genes, all but the N-terminal 82 amino acids of SopB can be replaced by the DNA-binding domain of a sequence-specific DNA -binding protein, provided that the sopC locus is also replaced by the recognition sequence of the DNA-binding domain. These results suggest a mechanism of gene silencing: patches of closely packed DNA-binding protein is localized to specific cellular sites; such a patch can capture a DNA carrying the recognition site of the DNA -binding domain and sequestrate genes adjacent to the recognition site through nonspecific binding of DNA.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.205-212
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• 2019

모바일 폰의 급속한 확산으로 사용자들은 모바일 폰을 지속적으로 개인 활동에 연관시켜 활용하기 위해 많은 관심을 가지고 있다. 그리고 사용자들은 모바일 환경에서 더 쉽고, 간단하게 데이터를 공유(전송 및 수신), 저장하려는 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 GCM 서비스를 기반으로 위치기반 서비스를 이용하여 일정한 거리에 위치한 다수의 사람들과 개인 정보 공유를 위해 모바일 폰의 모션 인식을 제안한다. 제안된 애플리케이션은 Android 운영 체제에서 실행되는 모바일 애플리케이션과 비동기적으로 통신할 수 있게 해주는 Google 클라우드 메시징을 기반으로 한다. 어디서나 모든 모바일 장치를 통해 개인 정보 공유를 쉽고, 간단하게, 실시간으로 액세스할 수 있으므로 경량 메커니즘의 요구 사항을 충족할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.427-438
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• 2023

Plenty of works have indicated that single image super-resolution (SISR) models relying on synthetic datasets are difficult to be applied to real scene text image super-resolution (STISR) for its more complex degradation. The up-to-date dataset for realistic STISR is called TextZoom, while the current methods trained on this dataset have not considered the effect of multi-scale features of text images. In this paper, a multi-scale and attention fusion model for realistic STISR is proposed. The multi-scale learning mechanism is introduced to acquire sophisticated feature representations of text images; The spatial and channel attentions are introduced to capture the local information and inter-channel interaction information of text images; At last, this paper designs a multi-scale residual attention module by skillfully fusing multi-scale learning and attention mechanisms. The experiments on TextZoom demonstrate that the model proposed increases scene text recognition's (ASTER) average recognition accuracy by 1.2% compared to text super-resolution network.