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운동 지각

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목차

1. 개요

운동 지각은 움직임을 감지하고 인식하는 시각적 과정이다. 신경심리학적 관점에서, 대뇌 피질의 V5 영역 손상은 운동 시각 상실증을 유발하여 움직임을 지각하지 못하게 한다. 운동 지각은 베타 운동과 파이 현상과 같은 다양한 종류로 나타나며, 하센슈타인-라이하르트 감지기 모델과 같은 메커니즘을 통해 1차 및 2차 운동으로 처리된다. 운동 지각에는 애퍼처 문제와 운동 통합과 같은 문제점이 있으며, 깊이와 학습을 포함한 다양한 측면에서 연구가 진행된다. 인지 지도는 공간 환경에서 움직임을 통합하는 데 중요한 역할을 하며, 방향 선택적 세포와 별 모양 아마크린 세포는 운동 지각의 신경생리학적 기반을 형성한다.

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운동 지각
운동 지각
회전하는 마스크 착시
회전하는 마스크 착시
개요
정의시각적 입력으로부터 대상의 움직임을 인식하는 과정
관련 분야신경과학, 심리학, 컴퓨터 과학
메커니즘
시각 시스템움직임 감지를 위한 특수 뉴런 활용
뇌의 여러 영역 (예: 시각 피질) 관여
움직임 인식대상의 위치 변화 추적
배경과의 상대적 움직임 분석
유형
실제 운동대상이 물리적으로 움직이는 경우
겉보기 운동정지된 이미지가 빠르게 연속적으로 제시될 때 움직임으로 인식되는 현상 (예: 영화)
유도 운동주변 대상의 움직임으로 인해 대상 자체가 움직이는 것처럼 보이는 착시
자동 운동 효과어두운 배경에서 고정된 빛을 볼 때 빛이 움직이는 것처럼 보이는 착시
착시
예시회전하는 마스크 착시
트로슬러 효과
원인뇌의 움직임 해석 오류, 시각 시스템의 한계
응용
영화 및 애니메이션겉보기 운동을 이용한 움직임 표현
가상 현실현실감 있는 움직임 경험 제공
교통 안전움직임 인식 기술을 활용한 사고 예방 시스템
연구
주요 연구 분야움직임 인식의 신경 메커니즘 규명
착시 현상 연구를 통한 시각 시스템 이해
움직임 인식 기술 개발

2. 신경심리학적 관점

뇌 손상으로 인해 운동 지각에 장애가 생길 수 있는데, 특히 운동 시각 상실증은 대뇌 피질의 V5 영역(외줄무늬 바깥 피질) 병변으로 인해 발생할 수 있다. 신경심리학 연구에 따르면, 인간의 시각 영역 V5는 영장류의 운동 처리 영역 V5/MT와 상동적이다.[1][2][3][4]

2. 1. 운동 시각 상실증 (Akinetopsia)

운동 시각 상실증이라고 하는 운동 지각 불능증은 대뇌 피질의 V5 영역(외줄무늬 바깥 피질) 병변으로 인해 발생할 수 있다. 신경심리학 연구에 따르면, 인간의 시각 영역 V5는 영장류의 운동 처리 영역 V5/MT와 상동적이며, 환자는 움직임을 볼 수 없고 대신 정적인 "프레임"의 연속으로 세상을 보게 된다.[1][2][3][4]

3. 운동 지각의 종류

운동 지각에는 1차 운동 지각과 2차 운동 지각 두 가지 종류가 있다.

1차 운동 지각은 파이 현상이라고도 불리며, 망막의 한 지점에서 밝기 변화를 감지하고 짧은 시간 후 망막의 인접한 지점에서 밝기 변화와 연관 짓는 비교적 단순한 "운동 센서"를 통해 이루어진다. 이 센서는 ''하센슈타인-라이하르트 감지기''[6], 운동 에너지 센서[7], 또는 정교한 라이하르트 감지기[8] 등으로 불린다.

2차 운동 지각은 움직이는 윤곽선이 대비, 질감, 깜박임 등과 같이 밝기나 운동 에너지 증가를 유발하지 않는 다른 품질로 정의될 때 발생한다. 1차 운동과 2차 운동은 초기 처리 과정이 별개의 경로에서 수행된다는 증거가 많다.[11] 2차 운동 메커니즘은 시간 해상도가 낮고, 반응하는 공간 주파수 범위 측면에서 저역 통과 필터이다.

3. 1. 1차 운동 지각 (First-order motion perception)



둘 이상의 자극이 번갈아 켜지고 꺼질 때, 두 가지 다른 운동 지각이 나타날 수 있다. 첫 번째는 베타 운동으로, 위 그림처럼 전자 뉴스 속보 디스플레이의 바탕이 된다. 자극이 더 빠르게 번갈아 나타나고, 자극 사이 거리가 적절하면 배경색과 같은 색의 "물체"가 자극 사이에서 움직이는 것처럼 보이는 파이 현상이 나타난다. 이때 "물체"는 번갈아 가며 자극을 가리는 것처럼 보인다. 파이 현상은 형태 단서에 영향을 받지 않은 "순수한" 운동 감지의 예시로 자주 언급된다.[5] 하지만 형태 지각 없이는 이러한 움직임을 만들 수 없으므로, 이러한 설명은 다소 모순적이다.



파이 현상은 "제1차" 운동 지각이라고 불린다. 베르너 라이하르트와 베르나르트 하센슈타인은 망막의 한 지점에서 밝기 변화를 감지하고, 짧은 시간 후 망막의 인접한 지점에서 밝기 변화와 연관 짓도록 진화한 시각 시스템의 비교적 단순한 "운동 센서"로 이를 설명했다. 이 센서는 처음 모델링한 과학자들의 이름을 따 ''하센슈타인-라이하르트 감지기''라고 불린다.[6] 운동 에너지 센서,[7] 또는 정교한 라이하르트 감지기라고도 불린다.[8] 이 센서는 시공간적 상관 관계를 통해 운동을 감지하며, 시각 시스템이 운동을 감지하는 방식에 대한 그럴듯한 모델로 여겨진다. (하지만 "순수한 운동" 감지기의 개념은 지각된 그림/배경 속성이 없는 자극, 즉 "순수한 운동" 자극이 없다는 문제에 직면한다.) 모델의 정확성과 이 과정의 정확한 본질에 대한 많은 논쟁이 여전히 존재한다. 이 모델이 망막에서 밝기 변화를 모두 생성하는 눈의 움직임과 시야 속 물체의 움직임을 어떻게 구별하는지는 명확하지 않다.

3. 2. 2차 운동 지각 (Second-order motion perception)

'''2차 운동'''은 움직이는 윤곽선이 대비, 질감, 깜박임 또는 자극의 푸리에 스펙트럼에서 휘도나 운동 에너지의 증가를 초래하지 않는 다른 품질로 정의될 때 발생한다.[9][10] 1차 운동과 2차 운동의 초기 처리가 별도의 경로에서 수행된다는 많은 증거가 있다.[11] 2차 메커니즘은 시간 해상도가 낮고 반응하는 공간 주파수 범위 측면에서 저역 통과 필터이다. 2차 운동은 동적으로 깜박이는 자극으로 테스트하지 않는 한 약한 운동 잔상을 생성한다.[12]

4. 운동 지각의 문제점

윤곽선의 움직임 방향은 모호하며, 시각 정보만으로는 움직임을 정확히 판단하기 어렵다. 이는 시각 시스템의 운동 감지 뉴런이 다양한 움직임에 대해 동일한 반응을 보일 수 있기 때문이다.[13]

일부 학자들은 시각 시스템이 망막 이미지에서 운동 신호를 추출하고, 이를 통합하여 움직이는 물체의 2차원 표현을 만든다고 추측한다. 그러나 이 2차원 표현이 어떻게 3차원 지각으로 변환되는지는 명확하지 않다. 일관된 움직임을 감지하려면 추가적인 처리가 필요하다.

피험자의 운동 일관성 감지 능력은 무작위 점 운동도를 사용하는 운동 일관성 변별 과제를 통해 테스트하며, 이때 필요한 신호 대 잡음 비율을 운동 일관성 역치라고 한다.

4. 1. 애퍼처 문제 (The aperture problem)



윤곽선의 움직임 방향은 모호하다. 시각적 입력만으로는 선과 평행한 움직임의 성분을 추론할 수 없기 때문이다. 이는 서로 다른 속도로 움직이는 다양한 방향의 윤곽선이 시각 시스템의 운동 감지 뉴런에서 동일한 반응을 유발할 수 있음을 의미한다.[1]

4. 2. 운동 통합 (Motion integration)

일부 학자들은 망막 이미지에서 가설적인 운동 신호(1차 또는 2차)를 추출한 후, 시각 시스템이 시야의 다양한 부분에서 이러한 개별적인 '국소' 운동 신호를 움직이는 물체와 표면의 2차원 또는 '전역' 표현으로 통합해야 한다고 추측했다. (이 2D 표현이 어떻게 지각된 3D 지각으로 변환되는지는 명확하지 않다.) 장면에서 일관된 움직임 또는 "전역 운동"을 감지하기 위해 추가 처리가 필요하다.[13]

피험자가 일관된 움직임을 감지하는 능력은 일반적으로 운동 일관성 변별 과제를 사용하여 테스트한다. 이러한 과제에서는 한 방향으로 움직이는 '신호' 점과 무작위 방향으로 움직이는 '노이즈' 점으로 구성된 동적 무작위 점 패턴(이하 '무작위 점 운동도'라고 함)을 사용한다. 일관된 움직임 방향을 결정하는 데 필요한 '신호' 대 '노이즈' 점의 비율을 측정하여 운동 일관성에 대한 민감도를 평가한다. 필요한 비율을 '운동 일관성 역치'라고 한다.

5. 깊이 운동 지각 (Motion in depth)

다른 시각 측면과 마찬가지로, 관찰자의 시각적 입력은 일반적으로 자극원(이 경우 실제 세계에서의 속도)의 진정한 특성을 결정하기에 불충분하다. 예를 들어, 단안 시각에서 시각적 입력은 3D 장면의 2D 투영이 될 것이다. 2D 투영에 존재하는 동작 단서는 기본적으로 3D 장면에 존재하는 동작을 재구성하기에 불충분하다. 다르게 말하면, 많은 3D 장면이 단일 2D 투영과 호환된다. 동작 추정 문제는 양안 시각으로 일반화되는데, 이는 가림 또는 비교적 먼 거리에서의 동작 인식을 고려할 때 양안 시차가 깊이에 대한 불량한 단서이기 때문이다. 이 근본적인 어려움을 역 문제라고 한다.[14]

그럼에도 불구하고, 일부 인간은 깊이에서의 동작을 인식한다. 뇌가 특히 시차의 시간적 변화와 단안 속도 비율을 사용하여 깊이에서의 동작 감각을 생성한다는 징후가 있다.[15] 깊이 인식 동작의 두 가지 다른 양안 단서가 가설로 제시되었는데, 눈 사이의 속도 차이(IOVD)와 시간에 따른 변화하는 시차(CD)이다. 눈 사이의 속도 차이를 기반으로 한 깊이에서의 동작은 전용 양안 상관관계가 없는 랜덤 점 키네마토그램을 사용하여 테스트할 수 있다.[16] 연구 결과에 따르면 IOVD와 CD의 두 가지 양안 단서의 처리는 근본적으로 다른 저수준 자극 기능을 사용할 수 있으며, 이는 이후 단계에서 공동으로 처리될 수 있다.[17][18] 또한, 단안 단서로서 망막 이미지의 크기 변화도 깊이 동작 감지에 기여한다.

6. 운동 지각의 지각 학습 (Perceptual learning of motion)

움직임 감지와 변별 능력은 장기간 훈련을 통해 향상될 수 있다. 화면에서 한 방향으로 점의 움직임을 감지하도록 훈련받은 참가자는 훈련받은 방향 주변의 작은 움직임을 감지하는 데 특히 능숙해졌다. 이러한 개선은 10주 후에도 여전히 나타났다. 그러나 지각 학습은 매우 특이적이다. 예를 들어, 참가자는 다른 움직임 방향에서 검사하거나 다른 종류의 자극에 대해서는 향상을 보이지 않았다.[19]

7. 인지 지도 (Cognitive map)

인지 지도는 개인이 공간 환경 내 현상의 상대적 위치와 속성에 대한 정보를 획득, 부호화, 저장, 회상 및 해독하는 데 사용되는 일종의 정신적 표현이다.[20][21] 장소 세포는 뇌의 해마 및 주변 영역의 다른 유형의 뉴런과 함께 작동하여 이러한 종류의 공간 처리를 수행하지만,[22] 해마 내에서 기능하는 방식은 여전히 연구 중이다.[23]

많은 포유류 종은 시각, 청각, 후각 또는 촉각 단서가 없는 경우에도 움직임을 통합하여 공간적 위치를 추적할 수 있는데, 이를 경로 통합이라고 한다. 경로 통합이 인공 신경망에 의해 수행될 수 있는 메커니즘을 탐구하는 많은 이론적 모델이 있다. Samsonovich와 McNaughton(1997)[24] 또는 Burak과 Fiete(2009)[25]의 모델과 같은 대부분의 모델에서 주요 구성 요소는 (1) 위치의 내부 표현, (2) 움직임의 속도와 방향의 내부 표현, (3) 동물이 움직일 때 부호화된 위치를 적절한 양만큼 이동시키는 메커니즘이다. 내측 측두엽 피질의 세포가 위치에 대한 정보(격자 세포[26])와 움직임에 대한 정보(머리 방향 세포 및 방향별 위치 결합 세포[27])를 부호화하기 때문에 이 영역은 현재 뇌에서 경로 통합이 발생하는 가장 유망한 후보로 간주된다.

8. 신경생리학 (Neurophysiology)

운동 지각은 척추동물과 무척추동물 모두에게서 발견되는 중요한 감각이다. 척추동물에서는 망막 신경절 세포가 이 과정에서 핵심적인 역할을 한다. 망막 신경절 세포는 쌍극 세포와 무축삭 세포로부터 시각 정보를 받아 뇌의 상위 영역으로 전달하는 뉴런이다.[29]

1959년 데이비드 허블과 토르스텐 비젤은 고양이의 대뇌 피질에서 방향 선택적 세포를 발견했다. 이후 1965년 호레이스 B. 바로우와 윌리엄 R. 레빅은 토끼의 망막에서 실험을 통해 척추동물 시각 시스템에 대한 이해를 넓혔다.[28] 알렉산더 보르스트와 토마스 오일러의 2011년 논문에서는 운동 감지 메커니즘에 대한 초기 연구부터 최근 연구까지의 주요 발견들을 검토하고 현재 지식 상태에 대한 결론을 제시했다.[29]

운동 지각에는 물체의 휘도 변화에 의해 발생하는 1차 운동과 물체의 질감이나 대비 변화에 의해 발생하는 2차 운동이 있다.[9][10] 1차 및 2차 운동은 초기 처리가 별도의 경로에서 수행된다는 증거가 많다.[11] 2차 운동은 시간 해상도가 낮고, 반응하는 공간 주파수 범위가 저역 통과 필터와 유사하며, 동적으로 깜박이는 자극으로 테스트하지 않는 한 약한 운동 잔상을 생성한다.[12]

8. 1. 방향 선택적 세포 (Direction selective cells)

망막의 방향 선택(DS) 세포는 시각 자극의 방향에 따라 다르게 반응하는 뉴런이다.[28] 이 세포들은 "선호 방향"으로 움직이는 자극에는 강하게 반응하지만, 반대 방향인 "무효 방향"으로 움직이는 자극에는 거의 반응하지 않는다.[28] 선호 방향은 자극의 크기, 모양, 색상 등에 영향을 받지 않는다.[28]

마우스의 척추동물 망막에는 세 가지 주요 유형의 DS 세포가 있다.[30] 이들은 각각 독특한 생리학적, 해부학적 특징을 가지고 있다.[30]

  • ON/OFF DS 신경절 세포
  • ON DS 신경절 세포
  • OFF DS 신경절 세포


그러나 영장류 망막에는 이러한 방향 선택 세포가 없는 것으로 알려져있다.[30]
ON/OFF DS 신경절 세포는 국소적인 운동 감지기 역할을 한다.[29] 이 세포들은 자극(광원)이 시작하고 끝날 때 반응하며, 자극이 선호 방향으로 움직일 때 앞쪽과 뒤쪽 가장자리에서 모두 반응한다.[29] 이들의 반응 패턴은 시간에 따라 달라지며, 라이히하르트-하센슈타인 모델에 의해 설명된다.[29] 이 모델은 두 인접 지점 간의 시공간적 상관관계를 감지한다. ON/OFF DS 신경절 세포는 내총상층의 두 하위층으로 뻗어 있는 수상돌기를 가지며, 쌍극 세포 및 무축삭 세포와 시냅스를 형성한다. 이들은 네 가지 아형으로 나뉘며, 각 아형은 고유한 방향 선호도를 갖는다.[29]
ON DS 신경절 세포는 자극의 앞면에만 반응한다.[29] 이 세포들의 수상돌기는 단층 구조를 가지며, 내망상층의 내부 하위층으로 뻗어 있다. ON DS 신경절 세포는 세 가지 아형으로 나뉘며, 각각 다른 방향 선호도를 갖는다.[29]
OFF DS 망막 신경절 세포는 구심성 운동 감지기 역할을 하며, 자극의 뒤쪽 가장자리에만 반응한다.[29] 이 세포들은 자극의 상향 운동에 맞춰져 있으며, 수상돌기는 비대칭적으로 선호 방향으로 뻗어 있다.[29]

무척추동물에서 처음 발견된 DS 세포는 파리의 소엽판이라는 뇌 구조에 존재한다.[29] 소엽판은 파리의 시엽을 구성하는 세 개의 신경총 중 하나이다.[29] 소엽판의 "접선 세포"는 약 50개의 뉴런으로 구성되며, 신경총에서 광범위하게 분지한다.[29] 이 접선 세포들은 독특한 방향 선호도를 가지며 방향 선택적인 것으로 알려져 있다.[29]

예를 들어, 수평 민감(HS) 세포(예: H1 뉴런)는 수평 방향(선호 방향)으로 움직이는 자극에 가장 강하게 탈분극되고, 반대 방향(무효 방향)으로 움직일 때는 과분극된다. 수직 민감(VS) 세포는 수직 운동에 가장 민감하며, 아래로 움직이는 자극에 탈분극되고 위로 움직일 때는 과분극된다. HS 세포와 VS 세포는 배경이나 자극의 색상, 대비와 관계없이 고정된 선호 방향과 무효 방향으로 반응한다.[29]

라이하르트 모델


시각에서의 운동 감지는 하센슈타인-라이하르트 검출기 모델을 기반으로 하는 것으로 알려져 있다.[31] 이 모델은 두 인접 지점 간의 상관 관계를 감지하며, 두 개의 대칭적인 하위 유닛으로 구성된다. 각 하위 유닛은 입력을 받아 신호를 다른 하위 유닛으로 전달하는 동시에, 시간 지연을 거친 후 다른 하위 유닛에서 수신된 신호와 곱한다. 두 하위 유닛에서 곱해진 값은 빼져서 출력값을 생성하며, 양수 결과는 선호 방향을 나타낸다.

파리의 접선 세포에 대한 실험은 하센슈타인-라이하르트 모델이 망막의 방향 선택성을 정확하게 설명한다는 것을 보여주었다.[32] 형광 지표 염료를 사용한 실험에서 접선 세포는 움직이는 격자 무늬의 시간적 주파수와 일치하는 변조를 보였으며, 세포 및 행동 수준 모두에서 모델의 정확성이 확인되었다.[32]

하센슈타인-라이하르트 모델의 세부 사항은 아직 해부학적, 생리학적 수준에서 완전히 밝혀지지 않았지만, 모델의 빼기 지점은 현재 접선 세포로 국소화되고 있다.[29] T4 및 T5 세포는 접선 세포에 입력을 제공하는 유력한 후보로, 각각 선호 방향이 다른 4개의 층으로 투사되는 4개의 아형을 가지고 있다.[29]

1965년 H. 바로우(H. Barlow)와 W. 레빅(W. Levick)은 토끼 망막에서 DS 세포에 대한 초기 연구를 수행했다.[28] 이들은 슬릿 실험과 활동 전위 기록을 통해 DS 신경절 세포가 소단위의 순서 구별 활동을 기반으로 특성을 얻으며, 억제 메커니즘의 결과일 수 있음을 보여주었다.[28] 또한, 망막 신경절 세포의 DS 특성이 수용 영역 전체에 분포하며, 순서 구별이 방향 선택성을 발생시킨다는 가설을 뒷받침했다.[28]

ON/OFF DS 신경절 세포는 방향 선호도에 따라 복측, 배측, 비측 또는 측두의 4가지 하위 유형으로 나눌 수 있다. 서로 다른 하위 유형의 세포는 뇌 내에서 수상 돌기 구조와 시냅스 표적에서 차이가 있다.

8. 2. 별 모양 아마크린 세포 (Starburst amacrine cells)

별 모양 아마크린 세포는 GABA와 Ach을 모두 방출하는 신경 세포로, 망막 신경절 세포의 방향 선택성에 중요한 역할을 한다. 이 세포들의 수상돌기는 세포체에서 방사형으로 뻗어 나가 넓게 퍼져 있으며, 서로 겹치는 부분이 많다. 칼슘 이온(Ca2+) 농도를 측정해보면, 이 세포들은 원심성 운동(세포체에서 수상돌기 방향으로 뻗어 나가는 움직임)에는 강하게 반응하지만, 구심성 운동(수상돌기 끝에서 세포체 방향으로 들어오는 움직임)에는 약하게 반응한다.[29]

별 모양 세포를 제거하면 방향 선택성이 사라진다. 또한, 신경전달물질, 특히 칼슘 이온의 방출은 방향 선택성을 반영하는데, 이는 시냅스 연결 패턴 때문일 수 있다. 별 모양 세포의 가지 패턴은 특정 시냅스 이전 입력이 다른 입력보다 특정 수상돌기에 더 큰 영향을 주도록 구성되어 흥분과 억제의 차이를 만든다. 별 모양 세포는 서로에게 억제성 신경전달물질인 GABA를 늦추고 연장된 방식으로 방출하는데, 이는 억제의 시간적 특성을 설명한다.[29]

GABA성 시냅스에 의한 공간적 불균형 외에도, 염화물 수송체의 중요한 역할에 대한 논의도 있다. 별 모양 아마크린 세포가 수상돌기를 따라 염화물 수송체를 다르게 발현한다는 가설이 유력하다. 이 가설에 따르면, 수상돌기를 따라 어떤 영역은 휴지 전위보다 더 양성의 염화물 이온 평형 전위를 가지는 반면, 다른 영역은 음성의 평형 전위를 가진다. 이는 한 영역의 GABA는 탈분극을 유발하고, 다른 영역의 GABA는 과분극을 유발하여 흥분과 억제 사이에 존재하는 공간적 불균형을 설명한다.[34]

연속 블록 표면 주사 전자 현미경(SBEM)을 사용한 2011년 3월 연구에서는 방향 선택성에 영향을 미치는 회로를 확인했다. 이 기술은 별 모양 아마크린 세포(SAC)와 DS 신경절 세포의 칼슘 흐름과 수상돌기의 해부학적 구조에 대한 자세한 이미지를 제공한다. Briggman 등은 신경절 세포의 선호 방향과 SAC에 대한 시냅스를 비교하여 SAC의 억제 신호에 주로 기반한 메커니즘을 제시했다.[35] 이 연구는 단일 망막을 대상으로 한 과다 샘플링된 연속 블록 표면 주사 전자 현미경 연구를 기반으로 하며, 망막 신경절 세포가 별 모양 아마크린 세포로부터 비대칭적인 억제 입력을 직접 받을 수 있으며, 따라서 방향 선택성의 계산이 시냅스 후에서도 발생할 수 있음을 보여준다. 이러한 시냅스 후 모델은 간결하지 않으므로, 어떤 별 모양 아마크린 세포가 망막 신경절 세포에 운동 정보를 전달한다면, 망막 신경절 세포에 의한 '국소' 방향 선택성의 계산은 중복되고 기능 장애를 일으킬 수 있다. 방향 선택적 별 모양 아마크린 세포의 아세틸콜린(ACh) 전달 모델은 망막에서 운동 감지의 강력한 위상적 토대를 제공한다.[36]

9. 운동 연구 전문 연구소

참조

[1] 논문 Area V5 of the human brain: evidence from a combined study using positron emission tomography and magnetic resonance imaging 1993
[2] 논문 Functional organization of a visual area in the posterior bank of the superior temporal sulcus of the rhesus monkey 1974-02
[3] 논문 The "motion-blind" patient: low-level spatial and temporal filters 1989-05
[4] 논문 Residual motion perception in a "motion-blind" patient, assessed with limited-lifetime random dot stimuli 1991-02
[5] 문서 Phi is not Beta http://www.psych.pur[...] Steinman, Pizlo & Pizlo (2000)
[6] 서적 Sensory Communication MIT Press
[7] 논문 Spatiotemporal energy models for the perception of motion 1985-02
[8] 논문 Elaborated Reichardt detectors 1985-02
[9] 논문 Motion: the long and short of it
[10] 논문 Drift-balanced random stimuli: a general basis for studying non-Fourier motion perception 1988-11
[11] 논문 Dual multiple-scale processing for motion in the human visual system 1997-10
[12] 논문 The duration of the motion aftereffect following adaptation to first-order and second-order motion
[13] 논문 Temporal integration of optic flow, measured by contrast and coherence thresholds 2001-07
[14] 논문 On the inverse problem of binocular 3D motion perception 2010-11
[15] 논문 Binocular vision 2011-04
[16] 논문 Motion in depth based on inter-ocular velocity differences 2000
[17] 논문 Decoding Neural Responses to Motion-in-Depth Using EEG 2020
[18] 논문 Interocular velocity difference contributes to stereomotion speed perception ~ 2002
[19] 논문 A specific and enduring improvement in visual motion discrimination 1982-11
[20] 논문 Cognitive Maps: What Are They and Why Study Them? http://eprints.mayno[...]
[21] 서적 The Hippocampus as a Cognitive Map Clarendon Press
[22] 논문 Instability in the place field location of hippocampal place cells after lesions centered on the perirhinal cortex 2001-06
[23] 서적 Encyclopedia of Genetics, Genomics, Proteomics, and Informatics https://archive.org/[...] Springer
[24] 논문 Path integration and cognitive mapping in a continuous attractor neural network model 1997-08
[25] 논문 Accurate path integration in continuous attractor network models of grid cells 2009-02
[26] 논문 Microstructure of a spatial map in the entorhinal cortex 2005-08
[27] 논문 Conjunctive representation of position, direction, and velocity in entorhinal cortex 2006-05
[28] 논문 The mechanism of directionally selective units in rabbit's retina 1965-06
[29] 논문 Seeing things in motion: models, circuits, and mechanisms 2011-09
[30] 논문 Molecular Fingerprinting of On-Off Direction-Selective Retinal Ganglion Cells Across Species and Relevance to Primate Visual Circuits 2019-01
[31] 논문 Systemtheoretische Analyse der Zeit-, Reihenfolgen- und Vorzeichenauswertung bei der Bewegungsperzeption des Rüsselkäfers Chlorophanus 1956-10-01
[32] 논문 Fly motion vision is based on Reichardt detectors regardless of the signal-to-noise ratio 2004-11
[33] 논문 Retinal ganglion cells with distinct directional preferences differ in molecular identity, structure, and central projections 2011-05
[34] 논문 Cellular mechanisms for direction selectivity in the retina 2007-07
[35] 논문 Wiring specificity in the direction-selectivity circuit of the retina 2011-03
[36] 논문 Cellular inhibitory behavior underlying the formation of retinal direction selectivity in the starburst network 2010-09


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