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영어

Numerous space perception studies have shown that Euclidean 3-D structure cannot be recovered from binocular stereopsis, motion, combination of stereopsis and motion, or even with combined multiple sources of optical information. Humans, however, have no difficulties to perform the task-specific action despite of poor shape perception. We have applied humans skill and capabilities to artificial intelligence and computer vision but those machines are still far behind from humans abilities. Thus, we need to understand how we perceive depth in space and what information we use to perceive 3-D structure accurately to perform. The purpose of this paper was to review space perception literatures to apply humans abilities to artificial intelligence robots more advanced in future.

한국어

수많은 공간지각 연구 결과, Euclidean 3-D 구조는 양안 입체시, 움직임, 입체시와 움직임의 결합, 또는 여러 광학 정보의 결합으로도 복구될 수 없다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 인간은 이러한 부정확한 공간지각에도 불구하고 특정 과제를 수행하는 데는 어려움이 전혀 없다. 우리는 인공지능과 컴퓨터 비전에 인간의 기술과 능력을 적용해 왔지 만 이러한 기계들은 여전히 인간의 능력보다 훨씬 뒤떨어져 있다. 따라서 우리는 인간이 공간의 깊이를 어떻게 지각하 는지, 과제를 수행하기 위해 어떠한 정보들을 사용하여 3차원 공간을 정확하게 지각하는지 이해해야 한다. 이 논문의 목적은 미래에 더욱 발전된 인공지능 로봇에 인간의 능력을 적용하기 위해 공간지각 문헌을 검토하는 것이다.