최근의 소프트웨어는 인터페이스에 대한 사용자의 직관적인 이해를 돕기 위해, 시각적으로 정보를 표현하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)를 사용한다. 잘 디자인된 인터페이스는 사용자에게 정보를 효율적으로 전달하나, 그렇지 않은 경우는 보기에 불편하고 난해하다. 시각적 정보가 효율적으로 사람에게 전달되기 위해서는, 사용자의 시각적 관심이 이미지의 중요한 영역에 있도록 해야 한다. 이 논문은 사람의 시각체계 내 탐색(visual search)를 고려하여 Metro-Style GUI를 시각적으로 향상시키는 방법을 소개한다. 이 방법은 Metro-Style GUI 버튼의 공간적 매핑과 색 매핑의 두 단계로 구성되어 있다. 또한 Metro-Style GUI의 효용성을 정의하고, 이를 최적화하는 알고리즘을 함께 제안한다. 결과에서는 우리의 방법을 적용하여 Metro-Style의 GUI를 시각적으로 향상시킨 예시를 제시한다.
Men perceive and react around him through the five senses. Also men give rise to the human sensibility and maintain his emotion. This study doesn't limit working environment to VDT environment, but considers the universal working environment acquiring information by eyesight stimulation. In case of forming an abnormal veiling reflection we consider the form ; a vertical(25%, 50%, 75%)and a horizontal(25%, 50%, 75%). The results from the subjective evaluation are analyzed by SD(Semantic Differentical methodology)of 5 point scale for visibility and nuisance when an abnormal veiling reflection forms on target. In addition, the results of the objective evaluation are suggested by measuring and analyzing EEG of bio-signal for visual sensitivity. The results of this study can apply to basic data which create a guideline of a visual operation. In particular, it can be designed as an illumination environment concerning an ergonomic factor on visual operations, mental stress such as a visual inspection operation, visual information search operation, etc. As a result, we can expect to reduce the visual nuisance and contribute to the improvement of the performance and the uplift of the competitive power.
본 논문은 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 추정의 탐색 영역을 적응적으로 결정하는 방식에 대해 제안한다. 일반적인 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 예측 방식의 성능은 압축 효율을 결정하는 움직임 벡터 예측을 위한 전처리 과정의 역할을 하는 제안된 동적 탐색 영역 방식은 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성에 따라 효율적으로 탐색 영역을 결정하여 영상 화질의 저하 없이 평균 60(%) 이상의 계산량을 절감하게 된다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 PMV 온열환경이 변화함에 따라 LED광원의 조도가 시작업 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 오류검색수정작업 평가지를 개발하였고, 오류검색수정작업의 정확도 및 소요시간을 분석하였다. 또한 작업을 진행하면서 느끼는 시각피로도에 대한 설문을 실시하여 주관적인 평가도 병행하였다. 본 실험의 PMV 온열환경은 온도 $17{\pm}1{\sim}29{\pm}1^{\circ}C$, 습도 $50{\pm}5{\sim}60{\pm}5%$의 범위에서 PMV 값에 따라 4가지 형태를 구성하였으며, LED광원의 조도는 400lx, 700lx, 1000lx의 3가지 형태로 구성하여 실험을 진행하였다. 오류검색수정작업의 정확도(LED p 값=0.058, PMV*LED p값=0.083) 및 소요시간(LED p값=0.004, PMV p값=0.000)은 PMV 온열환경과 LED광원의 조도 변화에 모두 유의하였으나, 피로도는 PMV 온열환경(p값=0.003)과 유의한 차이를 보였다.
An inspection task largely can be seen as a job divided up into a series of visual search and classification subtasks. In these subtasks, an Inspector must performs to compare the standard references proposed in visual environments and recalled in his memory with the visual stimuli to be inspected. It means that the judgement of similarity should be demanded on inspection tasks. Therefore, the inspector's ability for the judgement of similarity and the difference similarity between inspection materials are important factors to effect on performances in inspection tasks. In this paper, to analysis the effect of these factors on inspection time, an inspection task is designed and suggested by means of computer simulator. Especially, the skin conductance responses(SCR) of subjects are measured to evaluate the complexity of tasks due to the difference of similarity between materials. In the results of experiment, the more similar or different the difference of similarity between materials is, the shorter the inspection time is because of the reduction of task complexity. And, When the inspector's cognition for similarity between materials is consistanct, the inpsection time is improved. Concludingly, the consistency of reponses for similarity judgement becomes a measurement to present the performance levels. And the information of inspection time that due to the difference of similarity between materials must be considered in planning and scheduling inspection tasks.
짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
목적 : 체계적 고찰을 통해 시운동기술 평가를 위해 사용된 도구, 치료접근방법, 치료의 효과를 알아보고, 아동의 시운동 기술에 가장 적합한 치료방법과 평가도구를 제시하고자 한다. 연구 방법 : 체계적 고찰을 사용하였다. 2001년 1월부터 2010년 6월까지 학회지에 게재된 논문을 PubMed을 통하여 검색하였다. 주요 검색용어는"visual motor and occupational therapy", "visuomotor and occupational therapy"," perception and motor and occupational therapy"이었고, 161개의 논문 중 총 13개 논문을 대상으로 분석하였다. 결과 : 1. 시운동기술 치료가 필요한 대상 진단군은 발달장애아동이 20.00%로 가장 많았고, 글씨쓰기에 문제가 있는 아동이 13.33%이었다. 결과 : 2. 시운동기술을 측정하기 위해 사용된 평가도구는 Developmental Test of Visual Perception(DTVP)을 사용한 논문이 33.33%로 가장 많았고, Developmental Test of Visual Motor Integration(VMI)을 사용한 논문이 26.67%이었다. 결과 : 3. 시운동기술과 관련하여 가장 많이 사용된 치료접근방법은 발달적 기술기반 프로그램으로 58.82%를 차지 하였고, 감각통합과 감각기반 치료는 23.53%를 보였다. 결과 : 4. 시운동기술과 관련하여 작업치료 효과가 유의하게 나타난 경우는 72.73%이었고, 유의하지 않는 경우가 9.09%이었다. 부모 직접적 또는 간접적 접근과 집중행동 치료에서 효과가 유의하게 나타났다. 결론 : 아동 작업치료에서 시운동기술을 평가하기 위해 사용된 도구는 DTVP와 VMI가 60%를 차지하였고, 70%이 상에서 치료에 대한 효과가 있는 것으로 나타났다. 아동의 작업수행과 관련된 영역에 대한 작업치료의 효과를 분석하는 연구가 지속되어야 할 것으로 보인다.
일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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