$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

표적 출현확률에 따른 시각탐색 정보처리 특성
Characterizing Information Processing in Visual Search According to Probability of Target Prevalence 원문보기

인지과학 = Korean journal of cognitive science, v.26 no.3, 2015년, pp.357 - 375  

박형범 (중앙대학교 심리학과) ,  손한결 (중앙대학교 심리학과) ,  현주석 (중앙대학교 심리학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In our daily life, the probability of target prevalence in visual search varies from very low to high. However, most laboratory studies of visual search used a fixed probability of target prevalence at 50%. The present study examined the properties of information processing during visual search wher...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 실제 시각탐색 환경을 모사한 자극 구성을 통해 관찰된 표적 출현확률 효과가 근본적인 시각탐색 정보처리에 기인하는지, 혹은 지각적 복잡성에 따른 항목 식별(identification)의 실패 또는 반응편향으로의 유인과 같은 영향에 의한 것인지를 구분하는데 제약이 있다. 본 연구에서는 지각적으로 단순한 자극을 사용하여 상이한 표적 출현확률아래 관찰자들의 탐색 수행을 조사하였다. 구체적으로 기존 시각탐색 정보처리를 밝히는 데 반복적으로 활용되어온 탐색과제 및 지각적으로 통제된 자극을 사용하여 측정된 탐색 정확도와 신호탐지 측정치, 그리고 반응시간 자료를 분석함으로써 선행연구들의 결과를 반복검증하고, 표적유무에 따라 상이한 표적 출현확률 효과를 초래한 원인을 정보처리 모형에 근거하여 추론하였다.
  • 본 연구에서는 표적 출현확률에 따라 빈번한 시행과 드물게 출현하는 시행 유형에서의 탐색 수행 비교에 목적을 두므로, 그림 2B에 표적 출현확률에 따른 참가자들의 표적유무 조건별 탐색 오류율을 도해하였다(헛경보율과 실수율은 각각 표적없음 조건과 표적있음 조건에서의 오류율을 의미한다). 개체 내 요인(표적유무; 표적없음, 표적있음)과 개체 간 요인(표적 출현확률; 저빈도, 중립빈도, 고빈도)에 근거한 이원변량분석(two-way ANOVA)를 실시한 결과, 표적유무의 주효과와 더불어, F(1, 21) = 45.
  • 본 과제는 공간구조 탐색(spatial configuration search)으로, 표적과 방해자극 간 세부특징을 공유하므로 관찰자로 하여금 개별 항목에 대한 순차적 자기종료 탐색(serial self-terminating search)을 요구한다(Chun & Wolfe, 1996; Wolfe, 1998). 이와 같은 탐색과제의 사용은 실제 탐색상황을 모사한 선행연구에서 이루어지지 않은 탐색자극의 지각적 속성을 통제하되 순차적 탐색을 유지하므로 표적 출현확률 효과가 과제 특성과 관계없이 보편적인 시각 탐색 정보처리를 반영하는지를 조사하기 위한 본 연구의 목적에 부합한다.
  • 참가자들은 방해자극(L) 가운데 표적자극(T)이 제시되었는지 여부를 판단하여 키보드 상 ‘Z’ 또는 ‘/’ 버튼을 눌러 보고하도록 지시 받았다.

가설 설정

  • 확산모형(diffusion model)에 기반한 표적 출현확률에 따른 정확한 기각 반응 시간의 해석 및 이를 위한 가상적 반응시간 분포. 확산모형은 정보처리 시작점으로부터 지속적인 정보 축적(information accumulation)이 이루어지며 의사결정 경계(decision boundary)에 도달할 경우 반응이 도출된다고 가정한다. 표적 출현확률 증가에 따른 정확한 기각 반응시간의 상대적인 지연은 (A) 표류율(drift rate; 단위시간당 축적되는 정보량으로 정보처리 효율성 지표)의 감소 또는 (B) 시작점으로부터 의사결정 경계(반응의 보수성) 간 거리의 증가에 의해 설명될 수 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
속도-정확도 교환 가설에 따른 반응시간은 어떠한 결과를 보여야 하는가? , 2007). 속도-정확도 교환 가설에 따르면 기본적으로 향후 시행에서의 표적 출현확률이 예견되는 저빈도 및 고빈도 표적탐색에서의 반응시간은 모두 중립빈도에 비해 신속해야 함에도 불구하고, 참가자들의 반응시간은 표적 출현확률이 증가함에 따라 지연되었다. 구체적으로, 저빈도 표적탐색 상황에서 빈번한 표적없음 반응에 소요되는 시간은 중립빈도(50%) 표적탐색에 비해 감소하였다.
탐색종료 역치는 무엇을 의미하는가? 표적 출현 확률에 따라 결정기준이 이동하므로 저빈도와 고빈도 표적탐색에서 불충분한 평가에 의해 각각 실수와 헛경보 반응이 발생할 가능성이 높아진다. 탐색종료 역치는 탐색 항목에 대한 순차적 평가 과정에서 더 이상 표적이 탐지되지 않을 경우 탐색을 종료하고 표적없음 반응을 도출하기 위해 충족되어야 하는 정보량을 의미한다. 따라서 고빈도 표적탐색에서 표적없음으로 탐색을 종료하기 위해서는 더 많은 항목을 더 오랫동안 평가하는 철저한 탐사(exhaustive search)가 수반되므로 반응시간이 지연된다고 주장하였다.
고빈도 표적탐색 상황에서의 반응시간은 어떠한 결과를 보이는가? 그러나 고빈도 표적탐색 상황에서는 정반대의 경향이 관찰 된다. 빈번하게 출현하는 표적에 대한 탐지 반응은 감소하지 않았으며, 오히려 표적없음 시행에서의 반응시간이 큰 폭으로 증가하였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (35)

  1. 박형범 & 현주석 (2014). ex-Gaussian 모형을 활용한 인지적 과제의 반응시간 분포 분석. 감성과학, 17(2), 63-76. 

  2. Andrews, S., & Heathcote, A. (2001). Distinguishing common and task-specific processes in word identification: A matter of some moment?. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 27(2), 514-544. 

  3. Blanchette, I. (2006). Snakes, spiders, guns, and syringes: How specific are evolutionary constraints on the detection of threatening stimuli?. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 59(8), 1484-1504. 

  4. Brainard, D. H. (1997). The psychophysics toolbox. Spatial Vision, 10(4), 433-436. 

  5. Bundesen, C. (1990). A theory of visual attention. Psychological review, 97(4), 523-547. 

  6. Chun, M. M., & Wolfe, J. M. (1996). Just say no: How are visual searches terminated when there is no target present?. Cognitive psychology, 30(1), 39-78. 

  7. Fleck, M. S., & Mitroff, S. R. (2007). Rare targets are rarely missed in correctable search. Psychological Science, 18(11), 943-947. 

  8. Fox, E., Griggs, L., & Mouchlianitis, E. (2007). The detection of fear-relevant stimuli: Are guns noticed as quickly as snakes?. Emotion, 7(4), 691-696. 

  9. Godwin, H. J., Menneer, T., Cave, K. R., & Donnelly, N. (2010). Dual-target search for high and low prevalence X-ray threat targets. Visual Cognition, 18(10), 1439-1463. 

  10. Godwin, H. J., Menneer, T., Cave, K. R., Thaibsyah, M., & Donnelly, N. (2014). The effects of increasing target prevalence on information processing during visual search. Psychonomic bulletin & review, 22(2), 469-475. 

  11. Gur, D., Rockette, H. E., Armfield, D. R., Blachar, A., Bogan, J. K., Brancatelli, G., et al. (2003). Prevalence Effect in a Laboratory Environment. Radiology, 228(1), 10-14. 

  12. Macmillan, N. A., & Creelman, C. D. (2005). Detection theory: A user's guide (2nd ed.). Mahwah, NJ: Erlbaum 

  13. Palmer, J., Huk, A. C., & Shadlen, M. N. (2005). The effect of stimulus strength on the speed and accuracy of a perceptual decision. Journal of vision, 5(5), 376-404. 

  14. Penner-Wilger, M., Leth-Steensen, C., & LeFevre, J. A. (2002). Decomposing the problem-size effect: A comparison of response time distributions across cultures. Memory & Cognition, 30(7), 1160-1167. 

  15. Pourtois, G., Schwartz, S., Seghier, M. L., Lazeyras, F., & Vuilleumier, P. (2006). Neural systems for orienting attention to the location of threat signals: an event-related fMRI study. Neuroimage, 31(2), 920-933. 

  16. Ratcliff, R. (1978). A theory of memory retrieval. Psychological review, 85(2), 59-108. 

  17. Ratcliff, R. (1979). Group reaction time distributions and an analysis of distribution statistics. Psychological Bulletin, 86(3), 446-461. 

  18. Ratcliff, R., & Rouder, J. N. (2000). A diffusion model account of masking in two-choice letter identification. Journal of Experimental Psychology: Human perception and performance, 26(1), 127-140. 

  19. Ratcliff, R., & Smith, P. L. (2004). A Comparison of Sequential Sampling Models for Two-Choice Reaction Time. Psychological Review, 111(2), 333-367. 

  20. Ratcliff, R., Schmiedek, F., & McKoon, G. (2008). A diffusion model explanation of the worst performance rule for reaction time and IQ. Intelligence, 36(1), 10-17. 

  21. Rich, A. N., Kunar, M. A., Van Wert, M. J., Hidalgo-Sotelo, B., Horowitz, T. S., & Wolfe, J. M. (2008). Why do we miss rare targets? Exploring the boundaries of the low prevalence effect. Journal of Vision, 8(15), 1-17. 

  22. Schwarz, W. (2001). The ex-Wald distribution as a descriptive model of response times. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 33(4), 457-469. 

  23. Treisman, A. M., & Gelade, G. (1980). A feature-integration theory of attention. Cognitive psychology, 12(1), 97-136. 

  24. Treisman, A. (1999). Solutions to the binding problem: Progress through controversy and convergence. Neuron, 24(1), 105-125. 

  25. Van Zandt, T. (2000). How to fit a response time distribution. Psychonomic bulletin & review, 7(3), 424-465. 

  26. Verghese, P. (2001). Visual search and attention: A signal detection theory approach. Neuron, 31(4), 523-535. 

  27. Vincent, S. B. (1912). The function of the viborissae in the behavior of the white rat. Behavioral Monographs, 1(5). 

  28. Wagenmakers, E. J., Van Der Maas, H. L., & Grasman, R. P. (2007). An EZ-diffusion model for response time and accuracy. Psychonomic bulletin & review, 14(1), 3-22. 

  29. Wagenmakers, E. J., Ratcliff, R., Gomez, P., & McKoon, G. (2008). A diffusion model account of criterion shifts in the lexical decision task. Journal of Memory and Language, 58(1), 140-159. 

  30. Wolfe, J. M. (1994). Guided search 2.0 a revised model of visual search. Psychonomic bulletin & review, 1(2), 202-238. 

  31. Wolfe, J. M. (1998). What can 1 million trials tell us about visual search?. Psychological Science, 9(1), 33-39. 

  32. Wolfe, J. M., Horowitz, T. S., & Kenner, N. M. (2005). Cognitive psychology: rare items often missed in visual searches. Nature, 435(7041), 439-440. 

  33. Wolfe, J. M., Horowitz, T. S., Van Wert, M. J., Kenner, N. M., Place, S. S., & Kibbi, N. (2007). Low target prevalence is a stubborn source of errors in visual search tasks. Journal of Experimental Psychology: General, 136(4), 623-638. 

  34. Wolfe, J. M., & Van Wert, M. J. (2010). Varying target prevalence reveals two dissociable decision criteria in visual search. Current Biology, 20(2), 121-124. 

  35. Woodman, G. F., & Luck, S. J. (2003). Serial deployment of attention during visual search. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 29(1), 121-138. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로