This paper suggests a visual debugging plaftorm based on the game engine, Unity3D for massive parallel processing routines implemented in CUDA. In general, it is tiresome to debug or check the accuracy of numerical geometry information results calculated in a parallel way by GPU; usually, developers would pick and check each numerical value by rummaging overwhelming lines of seemingly meaningless numbers. This manual process is less productive and time-consuming. Also, it is not easy to produce some continuous movements of geometry information to check the validity of implemented CUDA codes for realtime geometry processing applications. To solve those problems, this paper presents a way to use Unity3D game engine to visually and interactively debug CUDA implementations. Also, some practical test results are presented with discussions on limitations of Unity3D as a CUDA debugging platform.

The purpose of this study was to examine elderly drivers' driving performances at the intersections, suggested by Bao and Boyle(2009), according to visual information processing skills Visual information processing skills of elderly drivers were measured

본 실험의 목적은 주시점의 방향이 다양한 위치에서 제시되는 목표자극에 대한 반응시간과 동작시간, 그리고 안구운동패턴에 미치는 영향을 분석함으로써 조준운동을 위한 시각적 정보처리과정의 효율성 증진 방안을 연구하는 것이다. 12명의 피험자들이 여섯 가지 주시점 방향 및 네 가지 목표지점 조건에서 조준운동을 수행하였으며, 각 반응마다 반응시간과 동작시간, 그리고 안구운동패턴을 측정하였다. 다양한 과제상황에서 측정된 반응시간은 주시점 조건에 따라 달라졌으며, 초점시 조건에서 가장 빠르게 나타났다. 목표지점을 예측할 수 없었던 주변시 상황에서의 반응시간은 주시점-하 조건에서 가장 느린 것으로 밝혀졌다. 동작시간 역시 초점시 조건에서 가장 짧았으며, 주시점-하 조건에 비해 주시점-우 조건에서 더 짧은 것으로 밝혀졌다. 안구운동의 범위와 기간, 그리고 반응이 개시된 시점으로부터 안구운동이 종료된 시점까지의 기간은 주시점으로부터 목표지점까지의 간격이 커질수록 증가되었다. 이러한 결과는 예측불가능한 지점에서 제시되는 목표자극에 대한 정보처리는 주변시 및 초점시 체계 양자를 통해 지속적으로 이루어지며, 과제수행과 관련된 정보처리의 효율성은 주시점 방향과 목표지점 사이의 간격보다는 목표배열에 대한 주시점의 방향에 더 의존함을 시사한다.

본 실험의 목적은 네 가지의 자극속도와 세 가지의 자극제시범위가 예측타이밍 반응시에 일어나는 안구운동의 개시시간, 범위, 기간, 속도, 그리고 빈도에 미치는 영향을 분석함으로써 예측타이밍의 저변에 있는 시각적 정보처리과정과 제어기전을 연구하는 것이다. 12명의 피험자들이 다양한 자극속도 및 자극제시범위 조건에서 예측타이밍 반응을 수행하였으며, 각 반응마다 항상오차와 절대오차, 그리고 안구운동유형을 측정하였다. 다양한 과제상황에서 측정된 반응의 정확성은 자극속도가 빠를수록, 그리고 자극제시범위가 좁을수록 감소되었다. 하지만 안구운동유형은 자극속도에만 민감한 것으로 밝혀졌으며 자극제시범위에 따른 차이는 보이지 않았다. 자극속도가 빨라질수록 첫 번째 단속성 안구운도의 개시시간은 감소되었으며 크기는 증가되었다. 반응시에 일어난 전체 단속성 안구운동의 평균속도 역시 자극속도가 빠를수록 증가되었으나, 단속성 안구운동의 빈도는 자극속도가 느릴수록 증가되었다. 이러한 결과는 예측타이밍 반응시에 일어나는 안구운동의 유형이 주어진 과제상황에서의 효율적인 정보처리를 위해 제어체계가 선택하는 전략을 반영하며 요구되는 반응의 정확성과 직접적으로 관련됨을 시사한다.