추상적인 인지 컴퓨터 그래픽. 패턴 인식 및 인지 그래픽

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Stud.gr. GK-308
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박사님. 카디로바 E.N.

인지 컴퓨터 그래픽

인지 컴퓨터 그래픽의 기본은 강력한 컴퓨터와 고성능 시각화 도구입니다.

인지컴퓨터그래픽스의 주요업무

사람들이 문제를 해결하는 과정을 분석하는 데 전념하는 심리학자들의 수많은 연구에 따르면 처음 두 단계는 이 과정에서 가장 노동 집약적입니다. 사람은 특정 상황에 대한 불분명한 느낌에서 명확하게 공식화된 작업으로 전환하는 과정에 최대한의 노력을 기울입니다. 일반적으로 이 단계는 대부분의 연구자에게 창의적인 단계로 인식됩니다. 어떤 근거로 문제의 아이디어가 형성되고 그 공식화를 추구합니까? 또한 많은 경우 전문가의 사용에만 문제가 있습니다.

대수적 접근 방식을 사용하는 맥락에서 문제 형성 단계는 과학의 관점 밖에 있습니다. 이 문제는 분명히 알고리즘이 아닙니다. 각 작업에는 개별적인 특성이 있으며, 순전히 방법론적인 절차(예: 발명 검색 알고리즘 등) 이외의 일반적인 절차는 존재하지 않습니다. 그러나 수학적 창의성의 과정을 진지하게 고민했던 저명한 수학자들이 반복적으로 지적했듯이, 문제의 공식화를 모색하는 단계에서는 기하학적 표현과 모델이 중요한 역할을 하는 경우가 많았습니다. 그리고 종종 그것들이 해결되는 문제의 성격과 직접적으로 관련되지 않고 단순히 연관적으로 이 진술을 불러일으킨다는 것이 흥미롭습니다. 심리학자들도 같은 현상에 주목합니다. 컴퓨터 과학의 새로운 방향의 특징을 나열해 보겠습니다. 인지 그래픽.이 방향에 대한 더 자세한 논의는 특히 인지 그래픽에 관한 세계 문헌의 첫 번째 논문에 포함되어 있습니다.

컴퓨터 그래픽은 컴퓨터를 사용하여 이미지 형성의 모든 측면을 다루는 컴퓨터 과학 분야입니다.

1950년대에 등장한 이 기술은 처음에는 화면에 수십 개의 세그먼트만 표시하는 것이 가능했습니다.

컴퓨터 그래픽은 수학, 화학, 물리학 등 기초 과학을 기반으로 합니다.

컴퓨터 그래픽은 정보의 인식과 전달을 시각화하기 위해 거의 모든 과학 및 공학 분야에서 사용됩니다. 조종사와 다른 직업의 대표자(시뮬레이터)를 훈련할 때 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 것도 일반적인 관행입니다. 이제 엔지니어와 과학자 모두에게 컴퓨터 그래픽의 기본 지식이 필요합니다.

컴퓨터 그래픽을 활용한 최종 결과물은 다양한 용도로 활용될 수 있는 이미지이다.

인지 컴퓨터 그래픽 - 과학적 추상화를 위한 컴퓨터 그래픽을 통해 새로운 과학지식 탄생에 기여합니다. 이를 위한 기술적 기반은 강력한 컴퓨터와 고성능 시각화 도구입니다.

응용 컴퓨터 과학에서 인지 컴퓨터 그래픽을 사용하는 예로는 알고리즘 흐름도의 인지 시각화, 연구 대상의 3차원 표현, 데이터 모델의 시각적 표현 등이 있습니다.

주기 함수에도 비슷한 기술이 사용되었습니다. 아시다시피 주기 함수 그래프에는 반복되는 부분이 있으므로 주기 함수 그래프를 음표로 전송하면 음악에 반복되는 조각이 생깁니다.

국가 프로젝트 이행을 모니터링하는 문제를 해결하려면 많은 요소를 고려해야 합니다. 국가 프로젝트를 실행하는 동안 상황의 규모와 역동성으로 인해 상당한 양의 초기 데이터를 신속하게 처리하고 적절하고 시의적절한 결정을 개발 및 채택해야 합니다.

이 경우 의사 결정자의 이질적인 정보에 대한 인식 및 해석 문제가 발생하며, 이는 현재 상황 이해의 모호성을 제거하거나 줄이는 표현 형식을 찾는 문제 해결의 타당성을 결정합니다.

인간의 사고는 말과 숫자가 아닌 이미지로 생각하도록 구조화되어 있습니다. 주변 세계에 대한 정보에 대한 인식과 상황은 똑같습니다. 다양한 감각 기관에 의해 형성된 이미지가 전체적으로 인식됩니다.

연구에 따르면 인지된 이미지의 시각적 구성 요소가 가장 중요합니다. 따라서 숫자 및 비숫자(언어, 그래픽) 소스 데이터와 해당 분석 처리 결과를 시각화하는 문제를 해결하는 데 우선순위를 둘 필요가 있습니다.

컴퓨터 과학의 틀 내에서 인지 컴퓨터 그래픽은 다음과 같은 방향으로 발전하고 있습니다.

– 인지 그래픽 이미지의 일반적인 구성, 방법, 인지 컴퓨터 그래픽 방법에 대한 연구;

– 인식의 개별 특성, 특히 인식의 연구;

– 의사결정자의 정보 인식 모델 개발

– 다양한 유사성으로 주변 세계의 물체와 현상을 표시하는 고정 관념 기호, 복잡한 GO가 합성되는 연관적으로 이해할 수 있는 그래픽 프리미티브 및 보조 기호를 포함하여 데이터 표현을 위한 개념적 비유 언어의 알파벳 형성 그래픽 프리미티브를 연결하고 가장 관련성이 높은 민방위에 대한 관심을 끄는 데 필요합니다.

– 에너지적, 기하학적, 역동적인 감각 수준에서 인식될 때 의사 결정자에게 영향을 미치는 GO의 속성에 대한 연구.

– 개념적 및 비유적 언어의 "문법" 형성, 즉 GO 및 인지적 장면 형성을 위한 기본 규칙입니다.

– 정보 결과를 시각화하기 위한 프로토타입 하위 시스템 개발 및 데이터 제시를 위한 개념적, 비유적 언어를 기반으로 우선 순위 국가 프로젝트의 구현을 모니터링하기 위한 분석 지원

– 효율성, 완전성, 의사결정자의 정보 인식 정확성 측면에서 개발된 프로토타입의 유효성을 실험적으로 검증합니다.

응용인지과학의 주요방향. 인공지능: 기회와 한계. 전문가 시스템 및 의사결정 지원 시스템. 경제학의 의사결정과 인간 합리성의 문제를 모델링합니다. 자연어 처리 및 기계 번역 시스템의 문제. 로봇 공학의 주요 방향: 이동 로봇의 움직임 모델링, 공간 방향 및 훈련 문제. 인간-컴퓨터 상호 작용: 기본 접근 방식 및 연구 방법. 인지 인체공학. 디자인과 컴퓨터 그래픽. 가상 현실.

하이퍼텍스트 기술의 광범위한 사용과 이러한 기술과 밀접하게 관련된 멀티미디어 패러다임 역시 인지 그래픽의 발전을 촉진합니다. 알려진 바와 같이 멀티미디어 패러다임은 텍스트와 이미지의 권리를 균등화합니다. 하이퍼텍스트 기술의 특징인 비선형 표현(네트워크 형태)에서 멀티미디어 패러다임은 텍스트 수준과 이미지 수준 모두에서 네트워크를 통한 탐색을 허용하여 언제든지 텍스트에서 이미지로 전환할 수 있습니다. 그 반대.

따라서 "텍스트 그리기" 및 "텍스트 그리기" 유형의 시스템은 멀티미디어 패러다임 및 인지 그래픽과 밀접한 관련이 있는 것으로 밝혀졌으며 그 자체가 인지 그래픽과 하이퍼텍스트 기술의 상호 작용 결과 중 하나입니다.

과학 연구 자동화 시스템에서 인지 그래픽은 아직 정확한 표현이 이루어지지 않은 아이디어를 시각화하는 수단으로 사용될 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하는 또 다른 예는 퍼지 논리에서 기본 작업을 선택하기 위한 특수 인지 그래픽이 될 수 있습니다. 여기서 파란색과 빨간색 영역의 전체 색상 분포는 연결 및 분리와 같은 작업 정의의 "경직성"을 나타냅니다.

이 영역에서는 문제를 공식화하는 단계와 그럴듯한 가설을 제시하는 절차에서 인지 그래픽이 사용됩니다.

인공 지능 시스템 분야에서 인지 컴퓨터 그래픽은 상황 모델링에 대한 대수적, 기하학적 접근 방식과 이를 해결하기 위한 다양한 옵션 덕분에 다른 시스템보다 더 큰 결과를 얻을 수 있습니다.

따라서 기초 연구를 포함한 과학 연구에서 초기 단계의 특징인 ICG의 설명 기능에 대한 강조는 인간 고유의 사고 능력을 활성화할 수 있는 ICG 기능의 사용 쪽으로 점점 더 옮겨가고 있습니다. 복잡한 공간 이미지에서 이와 관련하여 ICG의 두 가지 기능이 명확하게 구별되기 시작합니다.예시적이고 인지적이다.

ICG의 예시적인 기능이미 알려진 것만 어느 정도 적절한 시각적 디자인으로 구현할 수 있습니다. 이미 우리 주변 세상에 존재하거나 연구자의 머리 속에 있는 아이디어로 존재합니다. 인지 기능 ICG는 특정 ICG 이미지를 사용하여 새로운 이미지를 얻는 것으로 구성됩니다. 전문가의 머리에도 아직 존재하지 않는 지식이거나 적어도 이 지식을 얻는 지적 과정에 기여합니다.

ICG의 설명 기능과 인지 기능의 차이점에 대한 이러한 기본 아이디어는 교육 목적을 위한 지식 및 컴퓨터 시스템 분류에 잘 들어맞습니다. ICG의 예시적인 기능은 교육 시스템에서 구현됩니다.선언적 유형 그래픽, 애니메이션, 오디오 및 비디오 일러스트레이션과 함께 미리 준비된 정보의 형태로 표현된 명확한 지식을 학생들에게 전달할 때. ICG의 인지 기능은 시스템에서 나타납니다. 절차적 유형, 학생들이 연구 대상과 프로세스의 수학적 모델에 대한 연구를 통해 지식을 "추출"할 때, 이러한 지식 형성 과정은 우반구 사고 메커니즘을 기반으로 하기 때문에 이 지식 자체는 본질적으로 대체로 개인적인 것입니다. 각 사람은 자신의 방식으로 잠재 의식적 정신 활동 기술을 개발합니다. 현대 심리학은 개인의 창의적 잠재력, 심지어 직업적 잠재력을 형성하는 데 엄격하게 입증된 방법을 갖고 있지 않습니다. 직관적이고 전문적인 사고를 개발하기 위한 잘 알려진 경험적 접근 방식 중 하나는 연구 문제를 해결하는 것입니다. 절차적 유형의 교육용 컴퓨터 시스템을 사용하면 이 프로세스를 크게 강화하고 일상적인 작업을 제거하며 수학적 모델에 대한 다양한 실험을 수행할 수 있습니다.

이러한 교육 연구에서 ICG의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 각 학생이 모든 무결성과 다양한 연결에서 연구 중인 대상이나 현상에 대한 자신의 이미지를 형성할 수 있도록 하는 수학적 모델에 대한 실험의 진행 상황과 결과에 대한 ICG 이미지입니다. 절차적 유형의 컴퓨터 시스템을 사용한 교육 작업 과정에서 학생들은 순전히 개인적, 즉 누구에게도 이 형태로 존재하지 않는 지식의 구성 요소입니다.

물론, 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능 사이의 차이는 상당히 임의적입니다. 종종 일반적인 그래픽 일러스트레이션은 일부 학생들에게 새로운 아이디어를 제공하고 선언적 교육 컴퓨터 시스템의 교사 개발자가 "투자"하지 않은 지식의 일부 요소를 볼 수 있게 해줍니다. 따라서 ICG 이미지의 설명 기능은 인지 기능으로 전환됩니다. 반면, 추가 실험에서 절차적 유형의 교육 시스템을 사용한 첫 번째 실험에서 ICG 이미지의 인지 기능은 이미 "개방"된 설명 기능으로 바뀌므로 연구 대상의 더 이상 새로운 속성이 아닙니다.

그러나 인간 사고의 논리적이고 직관적인 메커니즘의 근본적인 차이는 지식 표현의 형태와 이를 숙달하는 방법의 차이로 인해 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능을 구별하는 것이 방법론적으로 유용하게 만들고 더 많은 것을 허용합니다. 교육 목적으로 컴퓨터 시스템을 개발할 때 ICG 이미지의 교훈적인 작업을 명확하게 공식화합니다.

사용된 소스 목록

1. 젠킨 A.A. 인지 컴퓨터 그래픽. – M.: Nauka, 1991.– 192p.

소개..........................................................................................................2

인지 컴퓨터 그래픽...........................................3
인지 컴퓨터 그래픽의 개념.................................5
CG의 예시적 인지적 기능.......................................................6
코그너티브 CG의 목적과 요구사항..................................................8
멀티미디어의 예시적 및 인지적 기능...........10

소개

전자 멀티미디어의 발전은 교육 분야에 근본적으로 새로운 교훈적 기회를 열어줍니다. 따라서 대화형 그래픽 및 애니메이션 시스템을 사용하면 이미지를 분석하는 과정에서 콘텐츠, 모양, 크기, 색상 및 기타 매개변수를 제어하여 최대한의 명확성을 얻을 수 있습니다. 멀티미디어의 교육적 잠재력을 완전히 활용하지 못하는 전자 학습 기술 개발자는 이러한 가능성과 기타 여러 가지 가능성을 여전히 제대로 이해하지 못하고 있습니다. 사실 e-러닝에서 멀티미디어를 사용하면 학생들에게 정보를 전달하는 속도와 이해도가 높아질 뿐만 아니라 다음과 같이 모든 분야의 전문가에게 중요한 자질 개발에 기여합니다. 직관, 전문적인 '감정', 상상력이 풍부한 사고.
직관적이고 상상력이 풍부한 사고에 대한 대화형 컴퓨터 그래픽의 영향은 인공 지능 문제의 새로운 방향, 즉 인지(즉, 인지 촉진) 컴퓨터 그래픽의 출현을 가져왔습니다.
이 작업의 목적은 네트워크 환경에서 인지 앨범을 구현하기 위한 소프트웨어의 체계적인 구성 문제와 인지 컴퓨터 그래픽의 개념을 고려하는 것입니다.

1. 인지 컴퓨터 그래픽

인간의 인지는 두 가지 사고 메커니즘을 사용합니다. 그 중 하나는 특정 의미론적 및 실용적 표현과 관련된 추상 기호 체인을 사용하여 작업하는 능력입니다. 이것은 가장 넓은 의미의 텍스트로 작업하는 능력입니다. 이런 종류의 사고는 상징적이거나 대수적이라고 부를 수 있습니다. 또 다른 하나는 감각적 이미지와 이러한 이미지에 대한 아이디어를 가지고 작업하는 능력입니다. 이러한 이미지는 상징적 표현보다 훨씬 더 구체적이고 통합적입니다. 그러나 그것들은 또한 대수적 사고가 작동하는 요소들 뒤에 숨겨져 있는 것보다 훨씬 더 "모호하고" "비논리적"입니다. 그러나 그들 없이는 우리 주변의 세계를 우리의 특징인 완전성으로 의식 속에 반영할 수 없습니다. 감각적 이미지(그리고 무엇보다도 시각적 이미지)로 작업하는 능력은 소위 기하학적 사고라고 할 수 있는 것을 결정합니다. 1
사고 심리학 분야의 많은 전문가들은 정보를 표현하는 두 가지 방법(일련의 기호 형태와 그림 이미지 형태), 이를 사용하여 작업하고 두 가지를 모두 연관시킬 수 있는 능력이 있다고 확신합니다. 인간 사고의 현상 자체를 제공하는 서로 표현 방법.
시각적 표현으로 작업하는 특별한 수단과 시각적 표현에서 텍스트 표현으로 전환하고 역전환하는 방법이 필요합니다. 이것이 바로 인지 그래픽이라는 새로운 문제 영역이 등장하는 주요 작업이 설정된 방법입니다.

인지 그래픽은 주요 임무가 대수적 사고의 특성인 객체와 기하학적 사고가 작동하는 이미지-그림을 모두 표현하기 위해 통일된 수단을 사용할 수 있는 지식 표현 모델(인지 모델)을 만드는 것이라는 점에서 컴퓨터 그래픽과 다릅니다. . 이러한 결합된 인지구조가 인지그래픽의 주요 대상이다.
기초 과학 연구에서 ICG 역량의 활용이 점점 더 중요한 역할을 하기 시작했습니다. 동시에 초기 단계의 특징인 ICG의 예시적 기능에 대한 강조, 즉 예를 들어 표준 다이어그램 및 히스토그램, 모든 종류의 2차원 그래프, 계획 및 다이어그램, 다양한 기능적 종속성 그래프 등의 구성은 "과학 분야에서 최대한의 사용"을 허용하는 ICG 기능을 적극적으로 사용하는 방향으로 점점 더 전환되고 있습니다. 복잡한 공간 이미지에서 생각하는 인간 고유의 능력에 대한 연구입니다.”
이미지의 인지 기능은 컴퓨터가 출현하기 전부터 과학에서 사용되었습니다. 그래프, 트리, 네트워크 등의 개념과 관련된 비유적 표현입니다. 많은 새로운 정리를 증명하는 데 도움이 되었고, 오일러의 원은 아리스토텔레스의 삼단논법의 추상적인 관계를 시각화하는 것을 가능하게 했으며, 벤 다이어그램은 논리 대수의 함수를 분석하는 절차를 명확하게 했습니다. 2
인간-기계 시스템의 일부로서 컴퓨터에서 인지 그래픽을 체계적으로 사용하는 것은 많은 것을 약속합니다. 현재 전문가(특히 지능형 교육 시스템 생성과 관련된 전문가)의 관심을 끌고 있는 멀티미디어 기술로 알려진 이 방향에 대한 매우 소심한 시도조차도 그러한 연구의 가능성을 보여줍니다.

2. 인지 컴퓨터 그래픽의 개념

"백번 듣는 것보다 한 번 보는 것이 낫다..." - 대중적인 지혜는 말합니다. 이러한 관점에서 과학의 전체 역사는 주변 세계에 대한 비전의 진화적 한계를 확장하려는 인간의 영원한 열망을 설득력 있게 보여줍니다. 인간은 직접 관찰할 수 없는 별 세계의 신비를 더 가까이서 더 잘 볼 수 있도록 망원경을 발명했고, 미시 세계의 가장 작은 물체도 보고 조사하기 위해 현미경을 만들었습니다... 엑스레이와 분광학을 통해 인간은 별의 내부 구조를 볼 수 있었습니다. 물질, 단층촬영은 생명체의 내면 세계를 인간의 시야에 열어줬고, 열화상 촬영은 열을 직접 볼 수 있게 해줬고, 무선 영상기 - 전파... 등등... - 보고, 조사하고, 식별하고... - 그러나 주변 세계에 대한 정보의 90% 이상이 시각은 시각적 정보의 채널, 수신자 또는 변환기가 아니라 분명히 상상력의 기술 자체의 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문입니다. 직관적이고 창의적입니다. 즉, 새로운 지식과 사고를 생성하는 것입니다.
성공적인 그림은 복잡한 이론적 질문의 본질과 의미를 설득력 있게 설명할 수 있을 뿐만 아니라 때로는 - 그리 드물지는 않지만 - 겉보기에 잘 알려진 문제의 새롭고 예상치 못한 측면을 볼 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 새로운 고려, 생각, 아이디어를 봅니다. 즉, 그래픽은 일반적이고 전통적인 ILLUSTRATIVE 기능뿐만 아니라 덜 중요한 COGNITIVE 또는 인지 촉진 기능도 수행합니다. 그리고 현대 정보 기술은 우선 기초 과학(FN)의 추상적 이론 연구 분야에서 그러한 인지 컴퓨터 그래픽(CCG)을 사용할 수 있는 근본적으로 새로운 가능성을 열어줍니다.
KKG는 망원경, 현미경, X선 분광계, 단층 촬영기, 열화상 카메라 등의 일종의 범용 아날로그입니다. 그러나 중요한 차이점은 비물리적이고 보이지 않는 과학적 추상 세계의 대상을 볼 수 있게 해주는 과학 역사상 최초의 물리적 장치라는 것입니다. 이러한 추상화에는 현실 세계의 객체와 시스템의 동작을 결정하는 많은 패턴도 포함되어 있다는 점을 고려하면 추상 개체의 QCG 시각화 문제는 순전히 학문적 관심을 뛰어넘습니다.

3. CG의 예시적 및 인지적 기능

현재 컴퓨터 그래픽은 새로운 정보 기술이 가장 빠르게 발전하는 분야 중 하나입니다. 따라서 기초 연구를 포함한 과학 연구에서 초기 단계의 특징인 CG의 설명 기능에 대한 강조는 점점 더 복잡하게 생각하는 인간 고유의 능력을 활성화할 수 있는 CG 기능을 사용하는 방향으로 이동하고 있습니다. 공간 이미지. 이와 관련하여 CG의 두 가지 기능인 일러스트레이션과 인지 기능이 명확하게 구분되기 시작했습니다. 삼
CG의 설명 기능을 통해 우리는 이미 알려진 것만 어느 정도 적절한 시각적 디자인으로 구현할 수 있습니다. 이미 우리 주변 세상에 존재하거나 연구자의 머리 속에 있는 아이디어로 존재합니다. CG의 인지 기능은 특정 그래픽 이미지의 도움으로 새로운 것을 얻는 것입니다. 전문가의 머리에도 아직 존재하지 않는 지식이거나 적어도 이 지식을 얻는 지적 과정에 기여합니다.
CG의 설명 기능은 그래픽, 애니메이션 및 비디오 일러스트레이션과 함께 미리 준비된 정보의 형태로 제시된 지식의 명확한 부분을 학생들에게 전달할 때 선언적 유형의 교육 시스템에서 구현됩니다.
CG의 인지 기능은 학생들이 연구 대상의 수학적 모델에 대한 연구를 통해 지식을 "추출"할 때 절차적 유형 시스템에서 나타납니다. 이러한 지식 형성 과정은 직관적인 우반구 사고 메커니즘을 기반으로 하기 때문에 이 지식은 그 자체는 본질적으로 개인적입니다. 각 사람은 자신의 방식으로 잠재 의식적 정신 활동 기술을 개발합니다. 현대 심리학은 개인의 창의적 잠재력, 심지어 직업적 잠재력을 형성하는 데 엄격하게 입증된 방법을 갖고 있지 않습니다. 직관적이고 전문적인 사고를 개발하기 위한 잘 알려진 경험적 접근 방식 중 하나는 연구 문제를 해결하는 것입니다. 절차적 유형의 교육용 컴퓨터 시스템을 사용하면 이 프로세스를 크게 강화하고 일상적인 작업을 제거하며 수학적 모델에 대한 다양한 실험을 수행할 수 있습니다.
교육 연구에서 CG의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 각 학생이 모든 무결성과 다양한 연결 속에서 연구 중인 대상이나 현상에 대한 자신의 이미지를 형성할 수 있도록 하는 수학적 모델에 대한 실험의 진행 상황과 결과에 대한 그래픽 이미지입니다. 절차적 유형의 컴퓨터 시스템을 사용한 교육 작업 과정에서 학생들은 순전히 개인적, 즉 누구에게도 이 형태로 존재하지 않는 지식의 구성 요소입니다.
물론, 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능 사이의 차이는 상당히 임의적입니다. 종종 일반적인 그래픽 일러스트레이션은 일부 학생들에게 새로운 아이디어를 제공하고 선언적 유형의 교육용 컴퓨터 시스템의 교사 개발자가 "투자"하지 않은 지식의 일부 요소를 볼 수 있게 해줍니다. 따라서 컴퓨터 이미지의 예시적 기능은 인지적 기능으로 전환됩니다. 반면에, 추가 실험에서 절차적 유형의 교육 시스템을 사용한 첫 번째 실험에서 컴퓨터 이미지의 인지 기능은 이미 "개방"된 것에 대한 설명 기능으로 바뀔 수 있으므로 더 이상 대상의 새로운 속성이 아닙니다. 공부했습니다.
그러나 인간 사고의 논리적이고 직관적인 메커니즘의 근본적인 차이는 지식 표현의 형태와 이를 숙달하는 방법의 차이로 인해 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능을 구별하는 것이 방법론적으로 유용하게 만들고 더 많은 것을 허용합니다. 컴퓨터 교육 시스템 개발에서 그래픽 이미지의 교훈적인 작업을 명확하게 공식화합니다.

4. 코그너티브 CG의 목적과 요구사항

인공 지능 분야의 유명한 전문가인 D. A. Pospelov는 인지 컴퓨터 그래픽의 세 가지 주요 작업을 공식화했습니다. 첫 번째 과제는 논리적 사고의 특징적인 대상과 비 유적 사고가 작동하는 이미지-그림을 모두 표현하기 위해 통일된 수단을 사용할 수 있는 지식 표현 모델을 만드는 것입니다. 두 번째 작업은 아직 텍스트 설명을 찾을 수 없는 인간 지식을 시각화하는 것입니다. 세 번째는 관찰된 이미지-그림에서 관찰된 그림의 역학 뒤에 숨겨진 메커니즘과 프로세스에 대한 일부 가설의 공식화로 이동하는 방법을 찾는 것입니다. 4
교육정보기술 관점에서 인지 CG의 이 세 가지 과제는 네 번째 과제로 보완되어야 하는데, 이는 학생들의 전문적 직관력과 창의적 능력 개발을 위한 조건을 조성하는 것이다.
엔지니어링 분석, 설계 및 교육을 위한 컴퓨터 시스템을 개발할 때 일반적으로 인지 그래픽의 처음 두 작업부터 진행합니다. 이때 다차원 수학적 모델에 대한 연구를 통해 획득하고 기존 기호 숫자 형식으로 표시되는 기술 개체에 대한 지식에 접근할 수 없게 됩니다. 정보의 양이 많기 때문에 인간의 분석이 필요합니다.
인지 그래픽의 세 번째와 네 번째 작업을 명확하게 이해하면 그래픽 이미지 자체와 해당 소프트웨어 및 방법론적 지원에 대한 추가 요구 사항을 공식화할 수 있습니다. 그 중에는 연구 대상이나 프로세스에 대한 적절성, 사용된 엔지니어링 방법 및 교육 방법이 있습니다. 훈련이 부족하거나 훈련받지 않은 사용자를 위한 자연스러움과 접근성; 매개변수 분포의 정성적 패턴 분석에 대한 편의성; 미적 매력, 이미지 형성 속도.

학생들은 또한 이미지 유형을 선택할 수 있어야 합니다. 사실은 동일한 정보가 다양한 방식으로 그래픽 형식으로 표시될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 변형된 고체의 역학에서는 물리적 매개변수의 스칼라 및 벡터 필드를 표현하기 위해 약 10가지 유형의 이미지가 사용됩니다. 이러한 유형의 정보 그래픽 표시에 대한 특별 연구 결과에 따르면 각 사람은 개인의 개인적인 인식으로 인해 특정 유형의 이미지의 효과를 자신의 방식으로 평가하고 다른 사람들의 평가는 크게 다를 수 있음을 나타냅니다. . 따라서 교육 목적의 컴퓨터 시스템에는 정보를 그래픽으로 표시하는 다양한 방법이 있어야 합니다. 이를 통해 각 학생은 자신에게 가장 적합한 이미지 유형을 선택하거나 다양한 그래픽 그림을 사용하여 기계 계산 결과를 분석할 수 있습니다. 크기, 색 구성표, 관찰자의 시점 위치, 광원의 수와 위치, 묘사된 값의 대비 정도 등을 다양하게 변경하여 학생들에게 이미지를 제어할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 이러한 모든 그래픽 인터페이스 기능을 통해 학생들은 적절한 형태의 그래픽 이미지를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 게임 및 연구 구성 요소를 교육 작업에 도입하고 자연스럽게 학생들이 연구 중인 개체 및 프로세스의 속성에 대한 심층적이고 포괄적인 분석을 하도록 장려합니다.

5. 멀티미디어의 예시적, 인지적 기능

학생들의 인지 활동과 관련하여 좌반구와 우반구의 사고 메커니즘 사이에서 위에서 논의한 차이점을 해석하면, 논리적 사고는 지식의 가장 필수적인 요소 중 일부만을 식별하고 그로부터 명확한 아이디어를 형성한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 연구 대상과 과정을 연구하는 반면, 잠재의식은 모든 다양성 속에서 세상에 대한 전체적인 인식을 제공합니다.
이러한 차이를 바탕으로 멀티미디어의 두 가지 기능, 즉 설명 기능과 인지 기능을 구분할 수 있습니다.
설명 기능은 논리적 사고를 지원합니다. 이 경우 멀티미디어 개체는 명확하게 표현된 생각, 개체의 속성 또는 연구 중인 프로세스를 강화하고 설명합니다. 예를 들어 교사-개발자가 이미 공식화한 것입니다.
인지 기능은 특정 멀티미디어 개체의 도움으로 새로운 것을 얻는 것입니다. 전문가의 머리에도 아직 존재하지 않는 지식이거나 적어도 이 지식을 얻는 지적 과정에 기여합니다.
멀티미디어의 설명 기능은 그래픽, 애니메이션, 오디오 및 비디오 일러스트레이션과 함께 미리 준비된 정보의 형태로 제시된 지식의 명확한 부분을 학생들에게 전달할 때 선언적 유형의 교육 시스템에서 구현됩니다. 멀티미디어 등의 인지기능..................

응용정보과학 프레임워크 내 인지 컴퓨터 그래픽 개발

미술. ISvEK학과 강사

상트페테르부르크 주립 경제경제대학교 분교

사람들이 문제를 해결하는 과정을 분석하는 데 전념하는 심리학자들의 수많은 연구에 따르면 처음 두 단계는 이 과정에서 가장 노동 집약적입니다. 사람은 특정 상황에 대한 불분명한 느낌에서 명확하게 공식화된 작업으로 전환하는 과정에 최대한의 노력을 기울입니다. 일반적으로 이 단계는 대부분의 연구자에게 창의적인 단계로 인식됩니다. 어떤 근거로 문제의 아이디어가 형성되고 그 공식화를 추구합니까? 또한 많은 경우 전문가의 사용에만 문제가 있습니다.

대수적 접근 방식을 사용하는 맥락에서 문제 형성 단계는 과학의 관점 밖에 있습니다. 이 문제는 분명히 알고리즘이 아닙니다. 각 작업에는 개별적인 특성이 있으며, 순전히 방법론적인 절차(예: 발명 검색 알고리즘 등) 이외의 일반적인 절차는 존재하지 않습니다. 그러나 수학적 창의성의 과정을 진지하게 고민했던 저명한 수학자들이 반복적으로 지적했듯이, 문제의 공식화를 모색하는 단계에서는 기하학적 표현과 모델이 중요한 역할을 하는 경우가 많았습니다. 그리고 종종 그것들이 해결되는 문제의 성격과 직접적으로 관련되지 않고 단순히 연관적으로 이 진술을 불러일으킨다는 것이 흥미롭습니다. 심리학자들도 같은 현상에 주목합니다. 컴퓨터 과학의 새로운 방향의 특징을 나열해 보겠습니다. 인지 그래픽.이 방향에 대한 더 자세한 논의는 특히 인지 그래픽에 관한 세계 문헌의 첫 번째 논문에 포함되어 있습니다.

컴퓨터 그래픽은 컴퓨터를 사용하여 이미지 형성의 모든 측면을 다루는 컴퓨터 과학 분야입니다.

1950년대에 등장한 이 기술은 처음에는 화면에 수십 개의 세그먼트만 표시하는 것이 가능했습니다.

기초 과학은 수학, 화학, 물리학 등 컴퓨터 그래픽의 기초가 되었습니다.

컴퓨터 그래픽은 정보의 인식과 전달을 시각화하기 위해 거의 모든 과학 및 공학 분야에서 사용됩니다. 조종사와 다른 직업의 대표자(시뮬레이터)를 훈련할 때 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 것도 일반적인 관행입니다. 이제 엔지니어와 과학자 모두에게 컴퓨터 그래픽의 기본 지식이 필요합니다.

컴퓨터 그래픽을 활용한 최종 결과물은 다양한 용도로 활용될 수 있는 이미지이다.

인지 컴퓨터 그래픽- 과학적 추상화를 위한 컴퓨터 그래픽을 통해 새로운 과학지식 탄생에 기여합니다. 이를 위한 기술적 기반은 강력한 컴퓨터와 고성능 시각화 도구입니다.

응용 컴퓨터 과학에서 인지 컴퓨터 그래픽을 사용하는 예로는 알고리즘 흐름도의 인지 시각화, 연구 대상의 3차원 표현, 데이터 모델의 시각적 표현 등이 있습니다.

주기 함수에도 비슷한 기술이 사용되었습니다. 아시다시피 주기 함수 그래프에는 반복되는 부분이 있으므로 주기 함수 그래프를 음표로 전송하면 음악에 반복되는 조각이 생깁니다.

국가 프로젝트 이행을 모니터링하는 문제를 해결하려면 많은 요소를 고려해야 합니다. 국가 프로젝트를 실행하는 동안 상황의 규모와 역동성으로 인해 상당한 양의 초기 데이터를 신속하게 처리하고 적절하고 시의적절한 결정을 개발 및 채택해야 합니다.

이 경우 의사 결정자의 이질적인 정보에 대한 인식 및 해석 문제가 발생하며, 이는 현재 상황 이해의 모호성을 제거하거나 줄이는 표현 형식을 찾는 문제 해결의 타당성을 결정합니다.

인간의 사고는 말과 숫자가 아닌 이미지로 생각하도록 구조화되어 있습니다. 주변 세계에 대한 정보에 대한 인식과 상황은 똑같습니다. 다양한 감각 기관에 의해 형성된 이미지가 전체적으로 인식됩니다.

연구에 따르면 인지된 이미지의 시각적 구성 요소가 가장 중요합니다. 따라서 숫자 및 비숫자(언어, 그래픽) 소스 데이터와 해당 분석 처리 결과를 시각화하는 문제를 해결하는 데 우선순위를 둘 필요가 있습니다.

컴퓨터 과학의 틀 내에서 인지 컴퓨터 그래픽은 다음과 같은 방향으로 발전하고 있습니다.

– 인지 그래픽 이미지의 일반적인 구성, 방법, 인지 컴퓨터 그래픽 방법에 대한 연구;

– 인식의 개별 특성, 특히 인식의 연구;

– 의사결정자의 정보 인식 모델 개발

– 다양한 유사성으로 주변 세계의 물체와 현상을 표시하는 고정 관념 기호, 복잡한 GO가 합성되는 연관적으로 이해할 수 있는 그래픽 프리미티브 및 보조 기호를 포함하여 데이터 표현을 위한 개념적 비유 언어의 알파벳 형성 그래픽 프리미티브를 연결하고 가장 관련성이 높은 민방위에 대한 관심을 끄는 데 필요합니다.

– 에너지적, 기하학적, 역동적인 감각 수준에서 인식될 때 의사 결정자에게 영향을 미치는 GO의 속성에 대한 연구.

– 개념적 및 비유적 언어의 "문법" 형성, 즉 GO 및 인지적 장면 형성을 위한 기본 규칙입니다.

– 정보 결과를 시각화하기 위한 프로토타입 하위 시스템 개발 및 데이터 제시를 위한 개념적, 비유적 언어를 기반으로 우선 순위 국가 프로젝트의 구현을 모니터링하기 위한 분석 지원

– 효율성, 완전성, 의사결정자의 정보 인식 정확성 측면에서 개발된 프로토타입의 유효성을 실험적으로 검증합니다.

응용인지과학의 주요방향. 인공지능: 기회와 한계. 전문가 시스템 및 의사결정 지원 시스템. 경제학의 의사결정과 인간 합리성의 문제를 모델링합니다. 자연어 처리 및 기계 번역 시스템의 문제. 로봇 공학의 주요 방향: 이동 로봇의 움직임 모델링, 공간 방향 및 훈련 문제. 인간-컴퓨터 상호 작용: 기본 접근 방식 및 연구 방법. 인지 인체공학. 디자인과 컴퓨터 그래픽. 가상 현실.

하이퍼텍스트 기술의 광범위한 사용과 이러한 기술과 밀접하게 관련된 멀티미디어 패러다임 역시 인지 그래픽의 발전을 촉진합니다. 알려진 바와 같이 멀티미디어 패러다임은 텍스트와 이미지의 권리를 균등화합니다. 하이퍼텍스트 기술의 특징인 비선형 표현(네트워크 형태)에서 멀티미디어 패러다임은 텍스트 수준과 이미지 수준 모두에서 네트워크를 통한 탐색을 허용하여 언제든지 텍스트에서 이미지로 전환할 수 있습니다. 그 반대.

따라서 "텍스트 그리기" 및 "텍스트 그리기" 유형의 시스템은 멀티미디어 패러다임 및 인지 그래픽과 밀접한 관련이 있는 것으로 밝혀졌으며 그 자체가 인지 그래픽과 하이퍼텍스트 기술의 상호 작용 결과 중 하나입니다.

과학 연구 자동화 시스템에서 인지 그래픽은 아직 정확한 표현이 이루어지지 않은 아이디어를 시각화하는 수단으로 사용될 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하는 또 다른 예는 퍼지 논리에서 기본 작업을 선택하기 위한 특수 인지 그래픽이 될 수 있습니다. 여기서 파란색과 빨간색 영역의 전체 색상 분포는 연결 및 분리와 같은 작업 정의의 "경직성"을 나타냅니다.

이 영역에서는 문제를 공식화하는 단계와 그럴듯한 가설을 제시하는 절차에서 인지 그래픽이 사용됩니다.

인공 지능 시스템 분야에서 인지 컴퓨터 그래픽은 상황 모델링에 대한 대수적, 기하학적 접근 방식과 이를 해결하기 위한 다양한 옵션 덕분에 다른 시스템보다 더 큰 결과를 얻을 수 있습니다.

따라서 기초 연구를 포함한 과학 연구에서 초기 단계의 특징인 ICG의 설명 기능에 대한 강조는 인간 고유의 사고 능력을 활성화할 수 있는 ICG 기능의 사용 쪽으로 점점 더 옮겨가고 있습니다. 복잡한 공간 이미지에서 이와 관련하여 그들은 ICG의 두 가지 기능, 즉 설명 기능과 인지 기능을 명확하게 구별하기 시작합니다.

ICG의 설명 기능을 통해 우리는 이미 알려진 것, 즉 우리 주변 세계에 이미 존재하거나 연구원의 머리 속에 있는 아이디어만 어느 정도 적절한 시각적 디자인으로 구현할 수 있습니다. ICG의 인지 기능은 특정 ICG 이미지의 도움으로 새로운 지식, 즉 전문가의 머리에도 아직 존재하지 않는 지식을 얻거나 적어도 이 지식을 얻는 지적 과정에 기여하는 것입니다. .

ICG의 설명 기능과 인지 기능의 차이점에 대한 이러한 기본 아이디어는 교육 목적을 위한 지식 및 컴퓨터 시스템 분류에 잘 들어맞습니다. ICG의 설명 기능은 그래픽, 애니메이션, 오디오 및 비디오 일러스트레이션과 함께 미리 준비된 정보의 형태로 제시된 지식의 명확한 부분을 학생들에게 전달할 때 선언적 유형의 교육 시스템에서 구현됩니다. ICG의 인지 기능은 학생들이 연구 대상과 프로세스의 수학적 모델에 대한 연구를 통해 지식을 "추출"할 때 절차적 유형 시스템에서 나타납니다. 이러한 지식 형성 과정은 우반구 사고 메커니즘을 기반으로 하기 때문에 지식 자체는 본질적으로 개인적인 것입니다. 각 사람은 자신의 방식으로 잠재 의식적 정신 활동 기술을 개발합니다. 현대 심리학은 개인의 창의적 잠재력, 심지어 직업적 잠재력을 형성하는 데 엄격하게 입증된 방법을 갖고 있지 않습니다. 직관적이고 전문적인 사고를 개발하기 위한 잘 알려진 경험적 접근 방식 중 하나는 연구 문제를 해결하는 것입니다. 절차적 유형의 교육용 컴퓨터 시스템을 사용하면 이 프로세스를 크게 강화하고 일상적인 작업을 제거하며 수학적 모델에 대한 다양한 실험을 수행할 수 있습니다.

이러한 교육 연구에서 ICG의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 각 학생이 모든 무결성과 다양한 연결에서 연구 중인 대상이나 현상에 대한 자신의 이미지를 형성할 수 있도록 하는 수학적 모델에 대한 실험의 진행 상황과 결과에 대한 ICG 이미지입니다. 절차적 유형의 컴퓨터 시스템을 사용한 교육 작업 과정에서 학생들은 순전히 개인적인 구성 요소, 즉 이러한 형태로 존재하지 않는 구성 요소를 개발하기 때문에 ICG 이미지가 주로 설명 기능보다는 인지 기능을 수행한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 누구든지 지식.

물론, 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능 사이의 차이는 상당히 임의적입니다. 종종 일반적인 그래픽 일러스트레이션은 일부 학생들에게 새로운 아이디어를 제공하고 선언적 교육 컴퓨터 시스템의 교사 개발자가 "투자"하지 않은 지식의 일부 요소를 볼 수 있게 해줍니다. 따라서 ICG 이미지의 설명 기능은 인지 기능으로 전환됩니다. 반면, 추가 실험에서 절차적 유형의 교육 시스템을 사용한 첫 번째 실험에서 ICG 이미지의 인지 기능은 이미 "개방"된 설명 기능으로 바뀌므로 연구 대상의 더 이상 새로운 속성이 아닙니다.

그러나 인간 사고의 논리적이고 직관적인 메커니즘의 근본적인 차이는 지식 표현의 형태와 이를 숙달하는 방법의 차이로 인해 컴퓨터 그래픽의 설명적 기능과 인지적 기능을 구별하는 것이 방법론적으로 유용하게 만들고 더 많은 것을 허용합니다. 교육 목적으로 컴퓨터 시스템을 개발할 때 ICG 이미지의 교훈적인 작업을 명확하게 공식화합니다.

사용된 소스 목록

1. Zenkin A. A. 인지 컴퓨터 그래픽. – M.: Nauka, 1991.– 192p.