김청택 서울대학교 심리학과, 인지과학 협동과정

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1 김청택 서울대학교 심리학과, 인지과학 협동과정
기억의 현상들과 이론 김청택 서울대학교 심리학과, 인지과학 협동과정

2 기억 ( Memory) Memory: Encoding, store, retrieval processes
부호: 우리의 모든 감각과 심리작용의 결과물 (시각, 청각, 촉각, 10년전의 데이트 할 때의 좋은 감정, 지식)

3 기억의 3단계 모형 ( Atkinson & Shiffrin, 1971)

4 단기기억 (Short-Term Memory)과 장기기억
지속시간 20-30초 그 이상 용량 7± 2 Miller’s Magic Number 부호 주로 청각적 주로 의미적 (모두 가능)

5 The Serial Position Curve (Niper, 1878)
(Figure adapted from Atkinson & Shriffrin, 1968)

6 감각기억의 존재 Sperling (1960)

7 주의 (Filtering): early vs late
Broadbent vs Deutch & Deutch

8 Baddeley(1976, 1989)의 작업기억 시연고리(reherasal loop): 전화번호를 기억하기 위해 암송할 때 작동한다. 시공간적 스케치북(visuospatial sketchpad): 시각적 심상을 유지하고 조정한다. 실행통제체계(executive control system): 한 번에 처리할 수 있도록 정보량을 제한하고 추리와 의사결정에 관여한다.

9 장기기억의 분류 Declarative memory Procedural memory: for skills Semantic: 지식
Episodic: 특정한 사건에 대한 기억 독립적인 기억 체계를 가지고 있는지 혹은 동일한 기억체계인지에 대한 논쟁 Procedural memory: for skills Anderson의 Production system

10 Implicit vs Explicit Memory
Implicit Memory: 경험에 대한 의식 없이 과거경험이 기억과제의 수행을 촉진시키는 현상 Priming, 미완성 단어조각 검사

11 Declarative vs Procedural Memory

12 Networks of Association
의미망은 node 와 node들간의 연결 구조에 의하여 구성된다. 하나의 node는 개념, 명제, image등을 표상할 수도 있고, 여러 개의 node가 vector의 형식으로 하나의 의미를 표상할 수도 있다. Local representation vs distributed representation

13 예) Collins & Quillian (1969) 의미 위계망 구조

14 Priming Effect 의미 표상: 점화자극 표적자극 (0≤t<SOA) 통제조건 나무 → 간호사
점화자극 표적자극 (0≤t<SOA) 통제조건 나무 → 간호사 점화조건 의사 → 간호사 종속변인: 표적자극의 어휘판단시간

15 Collins & Loftus (1975)

16 Forgetting Ebbinghaus 망각 곡선
망각은 초기에 아주 강하게 일어나며 시간이 지남에 따라 점차약해지는 특성을 지니고 있다 (Exponential vs power function)

17 망각에 대한 이론 Decay theory Interference theory
기억은 뇌속에 흔적을 남기는 것이고 이 흔적이 사라지는 것이 망각이다. Interference theory 망각의 인출의 실패이다.

18 Digital vs Analog Representation
심상부호와 명제부호가 따로 존재하느냐? Analog code vs spatial code

19 Mental Rotation R R R R 예 아니오 반 응 시 간 각도차

20

21 기억의 수리적 모형의 예 TODAM Diffusion Model 초기 기억 이론의 하나
Distributed Representation 을 가정 Diffusion Model 기억 인출이론

22 Todam A theory for Using Distributed memory system Operation Storage
Retrieval of item & associative information Using Distributed memory system only one common memory vector Operation Storage : Convolution Retrieval : Correlation

23 Store Using a common Memory Vector , M where,
 : forgetting rate (0~1) 1, 2 : weight for item information (0~1) 3 : weight for associative information (0~1) f, g : items (random vector) * : convolution operator

24 Retrieve where # : correlation operator g’ : a retrieved information that is similar to g Similarity between g & g’ is defined as dot production of g & g’, i.e. g•g’ ( < g•g) Similarity distribution between g & g’ is a function of N, , 1, 2, 3 N : number of attribute of item vector

25 Relation to Other Theories
CADAM (Liepa, Murdock 1979) content addressable distributed associative memory CHARM (Eich 1982) another application of convolution and correlation but deals only with associative information

26 Memory Retrieval Model

27 Random Walk Model

28 Diffusion Model

29 Drifting Parameter

30 Latent Semantic Analysis