가까운 은하들의 동역학적 특성과 환경 의존성

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 물리·천문학부(천문학전공),2019. 8. 박용선.본 학위논문에서는 가까운 은하들의 동역학적 특성과, 그 은하들이 위치한 환경이 동역학적 특성에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. 은하들의 동역학적 특성에 관한 연구는 직접적인 관측이 불가능한 암흑 물질에 대한 연구를 가능케 한다는 점에서 중요하다고 할 수 있다. 또한 은하들의 동역학적 특성과 환경의 관계에 대한 연구는 은하 환경이 은하를 구성하는 물질의 분포에 어떠한 영향을 주는지 이해하는 데 있어 꼭 필요한 연구이다. 본 학위논문에서 사용한 주 관측 자료는 4세대 슬로언 전천 탐사 (Sloan Digital Sky Survey-IV) 중 Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) 탐사에서 제공하는 2차원 영역에서의 분광 자료인 Integral Field Unit (IFU) 자료이다. MaNGA는 지금까지 수행된 IFU 탐사들 중 가장 많은 은하를 관측한 탐사로써, 이를 이용하면 넓은 범위의 은하 질량과 형태에 걸쳐 은하의 동역학적 특성에 대한 통계적인 연구를 할 수 있다. 2장에서는 IFU 자료의 공간 분해능을 낮추는 점퍼짐함수 (Point Spread Function, PSF)의 효과를 감소시키고자 IFU 자료에 적용 가능한 PSF 디컨볼루션 (Deconvolution) 기법을 개발하였다. 이 기법은 IFU 자료를 파장별 2차원 이미지로 나누고 각각의 이미지에 대해 Lucy-Richardson 알고리즘을 사용하여 디컨볼루션을 수행한다. 이때 파장에 따라 PSF의 크기를 나타내는 PSF Full-Width-Half-Maximum (FWHM) 값이 변함을 고려하였다. 이 기법은 PSF의 모양을 가우시안 (Gaussian) 으로 가정했을 경우의 PSF FWHM 값과 계산의 반복 횟수, 이 두 가지 변수만을 필요로 하는 것이 장점이다. 본 연구에서는 모형 IFU 자료를 사용하여 PSF가 IFU 자료에 미치는 영향을 양적으로 확인하였고, 동시에 PSF 디컨볼루션 기법이 그러한 영향을 효과적으로 줄일 수 있음을 보였다. 이를 위해 다양한 빛의 분포, 시선방향에 따른 은하의 겉보기 모양, 신호 대 잡음비, 속도 및 속도 분산 분포의 조합으로 만들어진 150,000개 이상의 모형 IFU 자료를 이용하였다. 모형 IFU 자료를 이용한 분석 결과 PSF 디컨볼루션 기법이 잘 작동함을 확인하였고, 기법 적용에 필요한 적절한 계산 반복 횟수가 20회 임을 찾았다. 또한 PSF 디컨볼루션 기법에 사용된 PSF FWHM 값이 실제 자료에 적용되었던 PSF FWHM 값과 \rm \pm0.3\arcsec 정도 차이가 나더라도 PSF 디컨볼루션 기법이 유의미한 결과를 준다는 것을 보였다. 본 연구에서는 이 기법을 MaNGA 자료에 적용하였으며, 그 결과로부터 구한 2차원 속도/속도 분산 분포가 이전과 비교하여 눈에 띄는 차이를 보임을 확인하였다. 또한 모형 IFU 자료를 이용한 분석한 결과 스핀 변수의 대체값으로 사용되는 \lre 변숫값이 이 기법을 적용한 IFU 자료로부터 측정되었을 때 훨씬 정확하게 측정됨을 보였다. 3장에서는 가까운 은하들의 회전속도곡선을 측정하고, 회전속도곡선의 환경 의존성을 연구하였다.회전속도곡선의 형태를 더 잘 모사하기 위하여 하이퍼볼릭 탄젠트 (hyperbolic tangent) 함수에 선형 항을 더한 함수를 제안하였다. 회전속도곡선 측정에는 PSF 디컨볼루션 기법을 적용한 4,425개 MaNGA 자료로부터 구한 시선방향 속도/속도 분산 분포를 사용하였다. 또한 환경 의존성 연구를 위해 MaNGA 은하들 각각에 대한 작은 범위 환경 변수 ($\rm R_{n}$, 가장 가까운 이웃 은하까지의 시선방향으로 투영된 거리)와 넓은 범위 환경 변수 ($\rm \rho_{20}$, 20개의 이웃 은하들로부터 구한 질량 밀도) 값을 계산하였다. 회전속도곡선 측정이 잘 이루어진 600여 개의 만기형 MaNGA 은하들을 이용한 분석 결과, 은하 바깥쪽의 회전속도곡선 기울기가 다양하게 나타남을 확인하였다. 이러한 바깥쪽 회전속도곡선 기울기는 은하의 별 질량 및 회전속도곡선의 중앙 강체 회전이 끝나는 지점까지의 거리와 양의 상관관계를 보인다. 또한 은하의 T-형태 분류 값이 2 이상일 경우 회전속도곡선의 기울기는 강한 질량 의존성을 나타내었으며 T-형태 분류 값에 따른 의존성은 나타나지 않았다. 반면 은하의 T-형태 분류 값이 2 미만일 경우에는 질량 의존성이 사라지고 T-형태 분류 값에 따른 의존성이 나타났다. 우리의 연구 결과는 회전속도곡선의 모양이 은하의 환경, 특히 가장 가까운 이웃 은하 까지의 거리 및 배경 질량 밀도와 밀접한 관련이 있음을 나타낸다. 이러한 결과는 은하와 은하 사이의 누적된 상호작용과 가장 가까운 이웃 은하의 즉각적인 영향에 따른 것으로 추정된다. 4장에서는 은하회전속도 곡선을 더 정량적으로 이해하기 위해 Jeans-Anisotropsic-Model (JAM) 방법을 사용하여 MaNGA 자료 은하들에 대해 은하들의 질량 구성요소에 따른 질량 분포를 모델링 하였다. 은하 모델의 질량 요소로써는 별과 암흑 물질 헤일로, 두 가지를 사용하였다. Multi-Gaussian-Expansion 방법을 이용하여 은하의 빛과 질량 모형을 기술하였고, 그 결과를 JAM 방법에 적용하여 모형으로부터 예측되는 시선방향 속도 Root-Mean-Square (RMS) 분포와 MaNGA 자료로부터 얻어진 시선방향 속도 RMS 분포를 비교하는 방식으로 은하의 질량 분포를 모델링 하였다. 관측 결과와 가장 잘 일치하는 모델 변수 조합을 구하기 위하여 Markov-Chain Monte Carlo 방법을 사용하였다. 얻어진 은하들의 3차원 질량 밀도 분포는 다양한 별 질량-광도 비율, 속도 타원체의 이방성, 암흑 물질 비율과 암흑 물질 분포의 안쪽 기울기 값을 보였다. 더불어 지금까지의 이루어진 연구들의 후속 연구를 가능케 하는 관측 기기 개발 연구를 수행하였다. Devasthal Optical Telescope Integral Field Spectrograph (DOTIFS)라고 불리는 이 관측기기는 광섬유와 렌즈 조합을 기반으로 한 여러 개의 IFU를 가진 분광기로써 16개의 물체를 한 번에 관측할 수 있다는 점이 특징이다. DOTIFS의 실시간 IFU 배치 시스템은 IFU 재배치에 많은 준비 시간이 필요한 다른 분광기들과 비교하여 큰 강점이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 기기의 개발 초기부터 기기의 개념설계를 수행하였고, 기기의 요구 조건에 부합하는 실현 가능한 기기 디자인을 제시하였다. 또한 기기의 분광기 콜리메이터와 카메라 광학계, 전방 광학계, 보정 광학계를 설계하였다. 더불어 공차분석과 열분석을 수행하였고, 분석 결과를 이용하여 온도 변화가 광학계에 미치는 영향을 줄이기 위한 해결방안을 제시하였다. 마지막으로 기기에 필요한 프로그램인 분광기 CCD 이미지 시뮬레이터 (simulator)와 이 기기를 이용한 관측에서 예상되는 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio) 를 계산하는 프로그램을 개발하였다. DOTIFS는 미래에 MaNGA 은하들에 대한 후속 관측 및 가까운 은하들의 외곽부 관측과 상호작용은하, 그리고 병합은하 시스템 관측 등에 사용될 예정이다.We study the internal dynamical properties of nearby galaxies ($\rm z \sim 0.01 - 0.15$) in the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey data, a part of the 4th generation of Sloan Digital Sky Survey (SDSS), the largest Integral Field Unit (IFU) survey up to date. The main objective of this study is to measure various kinematic properties and the mass profile of galaxies, and find the relation between the characteristics of their mass components and environment. Accordingly, we study the following three research topics. First, we develop a deconvolution technique for the IFU data to mitigate the effects of the PSF convolution. A simulation shows that the effects of the PSF convolution are significant not only on the observed flux distribution, but also on the derived kinematics, which is linked directly to the dynamical mass distribution. We use the Lucy-Richardson algorithm to deconvolve the IFU data with the knowledge of the wavelength-dependent PSF. The performance of the algorithm is demonstrated by using mock IFU data. Simulations show that the kinematics of galaxies can be well-recovered for the galaxies with various radial profiles of line-of-sight velocity and velocity dispersion. We apply the technique to the SDSS-IV MaNGA data and show that the method results in noticeable difference in the derived kinematics. We also show that the estimation of $\lambda_{R}$ parameter, a proxy of the spin parameter $\lambda$, can be significantly improved when measured from the deconvolved mock IFU data. Second, we measure the rotation curve (RC) of nearby galaxies and study its environmental dependence. We propose an improved analytic model of RC, a combination of the hyperbolic tangent function and a linear term, to properly model the shape of galaxy rotation curves, especially at the outskirt of galaxies. We measure the 2D distribution of the line-of-sight velocity from the deconvolved IFU data of 4,425 unique MaNGA main galaxies and fit our RC model to them. We also calculate the small-scale ($R_n$, the projected distance to the nearest neighbor galaxy) and the large-scale ($\rho_{20}$, the background mass density estimated from the 20 nearest galaxies) environmental parameters of the MaNGA galaxy samples. We investigate the RC of $\sim600$ late-type MaNGA galaxies in details. It is found that the slope of RC is quite diverse at their outer radii (> 1\Reff). The slope has a strong positive correlation with the galaxy stellar mass and the RC scale radius, where the central rigid body rotation ends. When the T morphological type (T-Type) of the galaxies is greater than or equal to 2, the slope shows strong mass dependence and no T-Type dependence. However, for the galaxies with T-Type less than 2, the mass dependence disappears and only T-Type dependence remains. Our results show that the shape of galaxy RC is closely related with environment, in particular with the distance to the nearest neighbor galaxy and the background mass density. We speculate that this is resulted by the cumulative effects of galaxy-galaxy interactions and also by the instantaneous influence by the nearest neighbor galaxy. Third, we measure the radial profile of the mass components of MaNGA galaxies using Jeans-anisotropic-model (JAM). We use the mass density model composed of stellar mass and dark matter halo components. We fit the surface brightness distribution of the galaxies using the Multi-Gaussian-Expansion method, and apply the JAM method with the 2D line-of-sight RMS velocity distribution ($\rm V_{RMS}=\sqrt{V^2+\sigma^2}$) to fit the mass density model parameters under the Markov Chain Monte Carlo scheme. The obtained 3D mass density distributions exhibit a various combination of the $M_{*}/L$ ratio, the velocity anisotropy, the dark matter fraction, and the dark matter halo inner density slope. In addition to the above studies, we work on an instrument development project that can extend the current study. The instrument called Devasthal Optical Telescope Integral Field Spectrograph (DOTIFS) is a fiber-lenslet based multi-IFU optical spectrograph which can observe 16 objects simultaneously. The real-time deployable IFUs have a significant advantage over the other optical multi-IFU instruments, which have considerable overhead time for the IFU reconfiguration. We have performed a conceptual design study of the instrument in the early stage of the project and proposed a feasible design which fulfills all the demands from science requirements. We have designed the optical systems of the instrument, which are the spectrograph collimator and camera optics, the fore-optics, and the calibration unit optics. We perform a tolerance analysis and a thermal analysis and suggest a solution to mitigate the impact of temperature variation on optical performance. We also have developed ancillary software for the instrument, such as a spectrograph CCD image simulator and a signal to noise ratio calculator.1 Introduction 1 1.1 Dynamics of Galaxies and Integral-Field-Unit Spectroscopy . . . . . . . 1 1.2 Environmental Effects on Galaxy Dynamics . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3 SDSS-IV MaNGA IFU Survey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4 Devasthal Optical Telescope Integral Field Spectrograph (DOTIFS) . . 8 1.5 Purpose of the Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2 PSF Deconvolution of the IFU Data and Restoration of Galaxy Stellar Kinematics 13 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2 PSF Deconvolution of IFS Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2.1 Lucy-Richardson Deconvolution Algorithm . . . . . . . . . . . . 16 2.2.2 Implementation to the IFU Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3 Deconvolution Performance Veri cation on the Mock IFS Data . . . . . 18 2.3.1 Mock Galaxy Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.3.2 Mock IFS Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3.3 Kinematics Measurement and Rotation Curve Model Fitting . . 20 2.3.4 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.4 Application to SDSS-IV MaNGA IFU Data . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.1 MaNGA Point Spread Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.2 Measurements of Kinematic Parameters . . . . . . . . . . . . . . 34 2.4.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.5 Measurement of the Spin Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.5.1 Application to Mock Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5.2 Application to MaNGA Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.6 Summary and Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3 Rotation Curves of Nearby Galaxies and their Environmental Dependence 43 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.2 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2.1 SDSS-IV MaNGA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2.2 Supplementary Catalogs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2.3 Environmental Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.3 Galaxy Rotation Curve Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3.1 Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3.2 Model Fitting of the 2D Velocity Map . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.4.1 Mass and Morphological Dependence . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.4.2 Environmental Dependence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.5 Summary and Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4 Dynamical Properties of Nearby Galaxies 63 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.2 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.2.1 Photometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.2.2 2D kinematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.3 Jeans Anisotropic Modeling with Multi-Gaussian Expansion . . . . . . . 66 4.3.1 Multi-Gaussian Expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.3.2 Jeans Anisotropic Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.4 Galaxy Mass Profi le . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.5 Summary and Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 5 Summary 79 Bibliography 84 Appendix 95 A MaNGA IFU and Data Reduction 95 A.1 MaNGA IFU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 A.2 Data Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 B DOTIFS Overview, Optical System, and Software 101 B.1 Instrument Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 B.2 Optical System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 B.2.1 Fore-Optics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 B.2.2 Calibration Unit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 B.2.3 Spectrograph . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 B.3 Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 B.3.1 Data Simulator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 B.3.2 S/N Calculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 C Deconvolution Method Verfi cation 131 C.1 Mock IFU Data Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 C.2 Deconvolution Effect Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 C.3 Dependence on Deconvolution Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 C.3.1 Number of Deconvolution Iteration . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 C.3.2 Size of PSF FWHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 요약 145 감사의 글 149Docto

단순언어장애 아동과 정상발달아동의 빠른 우연 학습 능력: 시선 추적 연구

Studies on word-learning processes in children with SLI have used the quick incidental learning (QUIL) paradigm to test the fast mapping ability (Rice, Buhr, & Nemeth, 1990; Rice, Buhr, & Oetting, 1992; Yim, Kim, & Yang, 2015). Previous studies showed that the number of words children with SLI retained was significantly fewer than both the age-matched and mean length utterance matched typically developing children (Rice & Bode, 1993; Rice, Buhr, & Oetting, 1990). These indicate that children with SLI exhibit overall deficits in novel word learning compared to typically developing children, however, little is known about the novel word learning process in preschool years other than from the offline tasks. It is not clear what factors affect the learning performance and what kind of on-line processing difficulties children with SLI have compared to their age matched peers when learning a new word. Furthermore, although a number of visual world studies have shed light on the time course of novel word learning, preschool children’s on-line language processing abilities in naturalistic, oral contexts has not been studied. Thus, using an eye tracking technology, the goal of this study is to learn more about children’s on-line novel word learning processing abilities in a quick incidental learning (QUIL) task. To address this goal, this study examined the eye movement patterns of children with and without SLI as they learn novel words. In addition, this study investigated the associations between fixation time for a novel word and recognition of the word on the posttest. Thirty children aged 4-6 participated, 20 with typical language development and 10 with SLI. Children completed a QUIL task while their eye movements were recorded by the eye tracking device. Eye tracking measures that were analyzed in this study were number of fixation count and average fixation time on AOI and heat map. Fixation count and of every target word AOI was analyzed. The mean and standard deviation of the proportion of looks to the AOIs for each child for each target word image was calculated. The results showed that children with SLI aged 4-6 demonstrated significantly less word gain than typically developing peers in a QUIL task. Analysis of learning process using an eye tracking device revealed no significant difference between the TD and SLI group in the number of fixation counts. However, there was a significant group difference in average fixation time spent on AOIs. Typically developing children looked more at the target word AOI than children with SLI. Furthermore, analysis of average fixation time across several exposures showed that TD group’s fixation time gradually increased from first to last exposure, whereas the SLI group showed a decrease in fixation time across time. Heat map analysis showed that SLI group fixated less on target AOIs and the gazes were widely scattered compared with the gazes of the TD group. Moreover, a positive correlation between the fixation time and the learning was observed, indicating that the longer children looked at a novel word, the more likely they were to recognize the word in a posttest. The results show the relationship between the eye tracking measure and the offline measure. While the findings from previous studies suggest that children with SLI have difficulty in quick incidental learning tasks, traditional quick incidental learning paradigms could not examine the real-time learning process in detail that may be helpful in characterizing the word learning deficits children with SLI have. This eye tracking study provides insights into the novel word learning of children with and without SLI in a natural context. ;본 연구의 목적은 시선추적 장비 (Eye-tracker)를 활용해 단순언어장애 아동과 정상 발달 아동의 빠른 우연 학습 과정의 차이를 밝히는 데 있다. 단순언어장애 아동의 빠른 연결 (fast mapping) 능력을 평가하기 위해 비디오나 이야기와 같은 자연스러운 환경을 이용하여 새로운 낱말을 제시하고 아동이 이를 습득했는지를 평가하는 빠른 우연 학습 (Quick incidental learning) 과제가 사용되어왔다 (Rice, Buhr, & Nemeth, 1990; Rice, Buhr, & Oetting, 1992; Yim, Kim, & Yang, 2015). 선행 연구에 따르면 단순언어장애 아동은 일반아동에 비해 빠른 우연학습 수행력이 유의하게 낮다. 이는 단순언어장애 아동이 일반적으로 새로운 어휘를 학습하는 능력의 결함을 보여주는 결과라 할 수 있다. 하지만, 지금까지의 연구들은 영상을 보여준 이후에 수용 어휘 검사 형식으로만 아동의 어휘 습득 능력 평가가 이루어졌다. 그러나 이러한 검사는 학습 도중에 일어나는 처리 과정에 대한 정보를 모두 파악하기 어렵기 때문에, 아동의 새로운 어휘 학습 능력을 파악하는데 좀 더 과학적이고 정밀한 정량화된 데이터 수집으로, 어떠한 실시간 처리 어려움이 있는지와 빠른 우연 학습 수행력에 영향을 미치는 요인에 대해 밝히고자 하였다. 본 연구에 참여한 아동은 만 4-6세의 단순언어장애 아동 10명과 일반아동 20명, 총 30명을 대상으로 하였다. 아동이 QUIL 과제를 실시하는 동안 시선추적장치가 눈의 움직임을 기록하였다. 본 연구에서는 안구 추적 연구에서 활용되는 다양한 지표 중 각 목표 단어를 관심 영역 (Area of Interest, AOI) 으로 설정하여 AOI 시선 고정 횟수와, 시선고정 평균 시간과 Heat map 을 분석하였다. 먼저는, 집단 별로 전체 시선 고정 횟수, 평균 고정 시간에 유의한 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 다음은, 각 목표 단어가 이야기 내에서 총 3번 등장하였기 때문에, 그룹 간 노출 빈도에 따른 시선 고정 횟수와 평균 고정 시간을 비교하였다. 또한 이러한 정량적인 데이터만으로는 알 수 없는 전반적인 안구 운동 점유율을 시각적으로 나타낸 Heat map 자료를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 시선 추적 장치를 통한 학습 과정 분석 결과, 4-6세의 단순언어장애 아동과 정상 발달 아동 간에 시선 고정 횟수에서는 유의한 차이가 없었으나, 평균 고정 시간은 그룹 간 유의한 차이가 나타났다. 또한, 여러 번의 노출에 따른 평균 고정 시간을 살펴본 결과, 정상발달 아동의 고정 시간은 첫 번째 노출에서 마지막 노출까지 점진적으로 증가한 반면, 단순언어장애 아동은 고정 시간이 감소하는 패턴이 나타났다. 이는 새로운 어휘를 학습하는 데 있어, 단순 언어 장애 아동은 어휘와 해당 어휘가 지칭하는 물체를 성공적으로 연결 시키는 데 어려움을 보였으며, 또한 과제 후반부까지 지속적으로 주의 집중을 유지하는 데에 어려움이 있었음을 시사한다. Heat map 분석에 의하면, 단순언어장애 아동은 목표 어휘 AOI에 시선이 덜 고정되어 있고, 정상 발달 아동에 비해 더 큰 시선의 분산이 관찰되었다. 또한, 고정 시간과 QUIL 수행력 간에 정적 상관 관계가 관찰되었으며, 이는 목표 어휘의 AOI를 더 오래 보았을 수록, 사후 테스트에서 그 단어를 더 잘 인식 할 수 있음을 의미한다. 본 연구를 통해 단순언어장애 아동의 빠른 우연 학습 과제에서 보이는 저조한 수행은 새로운 어휘를 탐지하여 처리하는 데에 관여하는 주의 기능의 결함에 기인한 것으로 추측된다.I. Introduction 1 A. A. Study objectives 1 B. B. Research questions 8 C. C. Definition of terms 9 II. Literature Review 12 D. A. Quick incidental learning of words 12 E. B. Eye tracking study in children with SLI 13 III. Method 18 F. A. Participants 18 G. B. Measures 21 H. C. Data scoring 24 I. D. Data analysis 25 IV. Results 27 J. A. Group differences in QUIL 27 B. Group differences in eye movement measures 28 1. Fixation count 28 2. Average fixation time 31 3. Heat map analysis 36 K. C. Correlation analysis 41 V. Discussion 42 L. A. Group differences in QUIL 43 M. B. Group differences in eye movement measures 44 N. C. Correlation Analysis 46 O. D. Conclusion 47 References 51 Appendix 64 Abstract(in Korean) 6