• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.379-384
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• 2022

블록버스터 SF 영화 두 편이 동시에 등장한 2021년은 SF 장르가 열세였던 한국 영화사에 기념비적인 해이다. 넷들릭스에서 제작한 <승리호>와 티빙이 제작한 <서복>이 그 두 편이다. 공교롭게도 이 두 편은 로봇과 복제인간이라는 포스트-휴먼이 등장하는 SF물이다. SF의 시조인 소설 『프랑켄슈타인』에서 알 수 있듯 인간은 오래 동안 인간과 유사한 존재, 혹은 또 다른 인간인 포스트-휴먼에 대해 상상해 왔다. <승리호>는 우주 청소선과 우주 청소부라는 특이한 소재를 다루고 있으며, 인간과 매우 친숙한 로봇이 주요 캐릭터이다. 지구가 황폐화 되어 소수의 인류만이 인공위성으로 이주해 살아간다는 미래 사회를 배경으로 초거대 기업 설립자가 꾸민 음모를 승리호 선원들이 막는 이야기이다. 세련되고 정밀한 CG로 구현된 우주 공간 비주얼이 볼거리이다. <서복>은 시한부 인생을 사는 남성이 실험체로 만들어진 서복이라는 복제인간을 보호하며 동행하는 이야기이다. 두 인물의 실존적 고민을 통해 죽음과 영생이라는 철학적 주제를 다루고 있다. <승리호>는 한국적 신파 정서가 서사에 활용되었고, <서복>은 한국의 지리적공간을 배경으로 한 로드무비 성격을 띠고 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.692-695
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• 2009

성공적인 축제를 위해서 가장 중요한 요건은 보다 많은 사람들의 참여를 이끌어야 함은 물론이고, 간접적인 참여보다는 직접적인 참여로 유도하는 것이라 할 수 있다. 이를 위해서는 축제의 배경과 행사의 내용 및 참여 방법 등을 적극적이고 효과적인 홍보할 수 있는 전략이 필요하나, 그동안의 제주 지역에서 열리는 축제에서는 단순한 유인물이나 웹기반의 제한적인 홍보 방식에서 머무른 실정이었다. 본 논문에서는 제주 서귀포 칠십리 축제의 적극적인 홍보를 위해 지정 캐릭터와 서복의 이야기를 활용한 스토리텔링을 기획 및 제작하였다. 이를 통해 이야기가 있는 축제로 승화하고, 축제의 정보를 재미있고 쉽게 전달하여 참가자의 흥미를 유도하며, 축제 테마의 이야기를 상품화로 연결할 수 있도록 하였다. 또한, 축제의 대상인 서귀포 칠십리 거리를 스토리텔링기반 테마의 거리로 조성하여 다양한 볼거리를 제공할 수 있도록 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.442-445
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• 2010

LED는 기존의 광원에 비해 에너지 소모율이 낮고 효율성이 높아 여러 조명 시스템 분야에서 각광을 받고 있다. DMX512 프로토콜은 LED를 제어하는 표준 프로토콜 중의 하나이며 무대 조명, 경관 조명 분야에서 이용되고 있다. 하지만 DMX512 프로토콜은 유선 환경에서 제어되기 때문에 넓은 지역의 조명을 제어하는데 한계가 존재하며 제어 선들의 복잡성, 유지/보수의 어려움 등의 문제점이 존재한다. 이 논문에서는 이러한 유선 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 Zigbee를 이용하는 Z-DMX512 프로토콜을 정의하고 이를 이용한 조명 제어 시스템을 설계한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.139-146
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• 2012

데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.56-64
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• 2011

스트림데이터는 무한하고 연속적인 특성을 지니고 있기 때문에 전체 데이터를 기반으로 빈발 항목 집합을 탐사하는 것은 어렵다. 이 때문에 데이터의 특성과 사용자의 특성을 반영한 특수한 데이터마이닝 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자가 최근에 발생한 데이터에 더 많은 관심이 있다는 특성을 반영하여 빈발 항목을 탐사하는 FIMWB 방법을 제안한다. FIMWB는 과거 데이터의 발생 시점과 현재 시점과의 시간 간격에 따라 가변적인 가중치를 배치에 부여하여 최신 데이터에 더 많은 관심과 중요성을 반영한다. FP-Digraph는 FIMWB를 통해 탐사된 빈발 항목으로 그래프를 구성하여 빈발 항목 집합을 탐사한다. 실험 결과로 FIMWB 방법이 불필요한 항목의 생성을 감소시키고 트리기반(FP-Tree)의 빈발 항목 집합 탐사에 비해 제안하는 FP-Digraph 방법이 스트림 데이터 환경에 더 적합함을 알 수 있다.