반응시간 자료 분석에 기초한 시각작업기억의 고정해상도 슬롯 표상 가설 검증

국문 초록 (Abstract)

시각작업기억이 어떠한 방식으로 정보를 조직화하는지에 관한 논쟁은 여전히 지속되고 있다. 본 연구는 기억 속에 저장된 정보를 평가하여 행동 반응에 도달하기까지의 과정을 내적 정보에 근거한 의사결정 처리로 간주하고, 반응시간 분포 특성을 살펴봄으로써 작업기억 표상특성에 관한 새로운 증거를 제공하기 위해 수행되었다. 구체적으로 슬롯 모형(slot model)은 대략 네 개 정도로 제한된 개별적인 고정해상도 슬롯을 가정하므로 작업기억 용량 한계를 초과하는 항목개수 조건에서 관찰되는 반응시간 분포는 서로간에 유사할 것임을 예견한다. 반면, 자원모형(resource model)은 연속적인 단일 자원을 공고화가 요구되는 모든 항목들에 분배하는 방식을 가정하므로 기억 속 항목에 대한 평가에 요구되는 시간은 항목개수에 비례하여 증가할 것임을 예견한다. 본 연구에서는 기억항목의 개수를 달리한 색상 변화탐지 과제를 통해 얻어진 반응시간 자료의 분포를 평가하기 위해 최대우도 추정법(maximum likelihood estimation)에 근거한 ex-Gaussian 함수에 적용하였다. ex-Gaussian 함수는 가우시안 분포를 구성하는 뮤(μ)와 시그마(σ), 그리고 편포성에 의한 지수 분포를 구성하는 타우(τ)의 세 가지 파라미터를 산출해낸다. 분석 결과 μ와 σ 파라미터 값은 항목개수에 비례하여 증가하다 특정 구간 이후 점근하는 형태를 보였으며, 추가적으로 τ에서는 뚜렷한 항목개수 효과가 관찰되지 않았던 점에 근거할 때, 시각작업기억의 용량제한을 초과하는 항목개수 조건에서의 반응시간 분포는 이론적으로 동일한 것으로 간주할 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 시각작업기억이 시각적 정보를 제한된 고정 해상도 슬롯의 형태로 저장한다는 슬롯모형의 가설을 지지한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

There are heated debates on whether visual working memory (VWM) organizes information into discrete slots or a fluid amount of resources. However, one key aspect of the models has gone unnoticed, the speed of processing at the moment the visual information stored in memory should be assessed for their accuracy. Specifically, the slot model assumes that only about four items can be stored in VWM with a fixed-resolution whereas remaining items are discarded, thus expecting over-capacity memory assessment to be little hesitant regardless of the setsizes. Contrarily, the resource model expects that in-memory assessment eventually to suffer from an extensive coverage of the noisy representations, predicting proportional reaction time (RT) delays. To test this, RT data for the change detection task with varying setsizes (2, 4, 6, or 8) were measured through Experiment 1 and 2. I model-fitted the RT distribution with an ex-Gaussian function under a maximum-likelihood method, estimating three parameters μ and σ, representing a Gaussian component of the distribution, and the τ, representing an exponential component reflecting a skewness of the distribution, together providing a powerful comparison of the distributions between the under- and over-capacity setsize conditions. The analyses showed that the μ and σ were comparable across the over-capacity setsizes, except the lower μ and σ for the under-capacity setsize condition, while the τ was constant regardless of the setsizes, indicating that the distributions exhibit clear fits to a prediction of slot model. These results suggest that about four items with good precision determined the change detection performance, and support the slot model’s idea that VWM represents information as a set of discrete high-resolution items.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1. The characteristics of VWM capacity limitation 3
• 1.2. Models of VWM organization 5
• 1.3. Speed of in-memory assessment 7
• 1.4. The characteristics of RT data and their distributions 9
• 1.5. The ex-Gaussian function 12
• 1.6. Overview of the present study 15
• 2. Experiment 1 17
• 2.1. Method 19
• 2.1.1. Participants 19
• 2.1.2. Stimuli and procedure 19
• 2.1.3. Data analysis 21
• 2.2. Results and Discussion 23
• 2.2.1. Conventional central tendency estimates 23
• 2.2.2. Fitting the ex-Gaussian function 24
• 3. Experiment 2 30
• 3.1. Methods 31
• 3.1.1. Participants 31
• 3.1.2. Stimuli and Procedure 31
• 3.1.3. Data analysis 32
• 3.2. Results and Discussion 33
• 3.2.1. Conventional central tendency estimates 33
• 3.2.2. Fitting the ex-Gaussian function 34
• 4. General Discussion 39
• References 44
• 국문초록 49
• Abstract 51