▣ 과학자들은 이제 막 주의맹(change blindness)을 이해할 수 있는 몇 가지 단계를 거치면서 새로운 연구를 해오고 있다. 이것은 사람들이 잘 인지할 수 있도록 하는 몇 가지 종류의 변화를 예측하기 위해서 컴퓨터 기반 모델을 사용하고 있다. 주의맹에 대한 이러한 발견은 비전 저널에 실리게 되었다.

Researchers have used a computer-based model to predict what types of changes people are more likely to notice. The achievement sheds light on change blindness -- a failure of humans to detect seemingly obvious changes to scenes around them. (Credit: iStockphoto/Tracy Lorna)


“이것은 사람의 시각적 지능을 연구하도록 해주는 컴퓨터 지능에 대한 첫 번째 애플리케이션 중 하나이다. 우리가 발전시키고, 테스트하고 있는 수학은 생물학에서 영감을 받은 것으로서, 시각적 환경에서 흥미있는 요소들을 발견하는 로봇과 같이 컴퓨터 영상시스템이 미래에 쓰일 수 있도록 해줄 것이다.” 라고 런던대학의 Peter McOwan 교수가 말했다.


연구기간 동안, 참가자들은 연속적인 사진들의 이전의 변화와 이후의 변화 사이에 대한 차이점을 알아내게 되었다. 이러한 사진들 중에 어떤 것들은 “특징”이라는 것에 기반을 두고 요소들이 추가되거나, 제거되거나 또는 색상이 변화하게 되었다.


과학자들이 이러한 사진들을 일일이 처리하고, 어떻게 그리고 어디서 변화가 일어났는지 결정을 내렸던 이전의 주의맹 연구와는 다르게, 이번 연구에서 사용된 컴퓨터 모델은 어떠한 사람들의 편견도 배제되었다. Queen Mary대학의 연구팀은 연구참가자들이 보기를 요청하는 영상을 컴퓨터가 변화시키도록 하는 알고리즘을 개발하였다.


주의맹이 이러한 모델을 사용하여 예측될 수 있다는 실험이 확정되는 동안, 또한 이 실험에서는 사물의 색상 변화보다 어떤 장면에서 사물이 첨가되거나 제거되는 것을 미리 알아내도록 하였다. 이 실험결과는 과학자들을 놀라게 하였다. “우리는 색상변화가 더 많은 것을 알아내기 쉽도록 해준다는 것을 예측했다. 그러므로 색상은 우리의 일상생활과 시각적인 인식에서 매우 중요한 역할을 하고 있다.” 라고 Milan Verma 연구원이 말했다.


컴퓨터를 기반으로 하는 방법은 신호등, 비상사태 서비스, 변화에 관심을 기울여야 하는 안전 및 감시 또는 즉각적인 관심이 요구되는 디스플레이의 변화와 같은 중요한 것들을 보여주는데 유용하게 사용될 것이라고 저자는 주장했다.


“우리는 시각적인 정보에 몰두하는 세계에 살고 있다. 이러한 결과는 주어진 일들을 완성하려는 우리의 능력을 방해할 수 있는 큰 부담이 될 수 있다. 이번 연구는 어떻게 시각적 정보들이 처리되고, 어떻게 우리가 시각적 디스플레이를 최적화시켜서 보여주는지에 대한 중요한 발전을 의미한다.” 라고 Verma가 설명했다.

URL : http://www.sciencedaily.com/releases/2010/06/100616171720.htm

<출처> NDSL, 2010-06-21

Posted by TopARA

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