본 연구는 우리나라 공포양식(?包樣式)의 초시적인 모습이라 할 수 있는 고구려 고분벽화에 묘사된 공포도(?包圖)를 북방 주변 국가와의 문화적 교류와 천도(遷都)에 따른 지역 시기 형상별로 고찰하고 유형별로 체계화 정립을 주 내용으로 한다. 고구려 고분벽화에 묘사된 공포는 지상에서의 묘주가 통치자로서 군사 행정 정치 사회적으로 누렸던 지위나 신분에 따른 옥사(屋舍)의 제한과도 밀접한 관련이 있으므로 묘주 생전 지상가옥의 공포형태에 직접적인 관련이 있다고 보이며, 지상에서의 실제 공포 출현시기는 고분 축조 편년보다 최소한 1세기 이상 앞선 것으로 추정이 가능하다. 이는, 고구려 지상에서의 공포출현시기와 관련하여, 공포가 묘사된 중국 동한기(東漢期) 고분(古墳) 내 가형명기(家形明器)와 화상석(?像石) 화상전(畵像塼)의 제작시기와도 대체로 일치한다는 점에서도 추정을 이해할 수 있다. 본 연구 결과, 고분벽화에 묘사된 공포도는 비포작계, 준포작계, 포작계로 대별되고, 포작계는 비출목형과 출목형으로 세분하였다. 또한 고구려 공포는 한(漢) 이후 같은 동이족인 북위(北魏)로부터 유입되었으며, 고구려 풍토와 정서에 맞도록 토착화되어 고유한 고구려 형식의 공포체계로 발전 확립되었다. 고구려 멸망(668) 이후 이러한 기법은 문화적 교류 및 망명인들에 의해 주변국에서 그 맥을 이어갔다.
고암 이응노(1904~1989)의 회화 전개에서 1960년대의 파리 시절은 미술가로서 가장 전위적인 방식으로 매체의 실험 및 혁신을 이룬 시기로 평가받는다. 그리고 파리로 건너가기 직전에 개최된 이응노의 ${\ll}$도불${\gg}$전(1958. 3)은 이응노가 앵포르멜 미술을 처음 수용할 때의 회화 양상을 확인할 수 있다는 점에서 주목받아왔다. 이를 주목한 이응노 관련 연구는 1958년의 작품들을 앵포르멜과 추상표현주의의 영향으로 해석하는 관점과 이응노가 문인화로 처음 화업을 시작했다는 점에 초점을 맞추어 문인화의 사의(寫意) 정신의 발현으로 보는 관점으로 크게 구분할 수 있다. 본고는 앵포르멜과 추상표현주의를 통칭할 수 있는 '추상회화'에 대한 이응노의 인식을 확인하는 것을 목표로 하였다. 이를 해결하기 위해서는 당시 이응노의 회화론을 되짚어보는 것이 필요하기에 이응노가 회화를 처음 학습했던 해강 김규진 문하와 일본 유학 시절의 회화론을 먼저 살펴보았다. 이응노는 매너리즘에 빠진 문인화풍에서 벗어나기 위해 자연을 깊이 관조하는 것을 회화 제작의 첫 번째 원칙으로 삼았다. 그의 이러한 사생론은 1950년대까지 지속되었다. 그리고 그는 '추상(抽象)'을 서양 미술사조의 '추상회화'라는 고유 개념이 아니라 일본 유학 시절 이후 강화된 사생론에 따라 '(자연에서) 형상을 추출하다'라는 사전적 의미로 이해했을 가능성이 크다. 이응노 본인도 추상회화의 근간에는 자연의 형태가 있다고 밝힌 바가 있다. 즉 추상적인 회화와 '추상회화'는 다른 개념이기에 이를 구분하여 당시 이응노의 회화를 분석할 필요가 있다. 마지막으로 이응노의 1950년대 추상회화를 문인화의 사의(寫意) 정신이 발현된 것으로 해석하는 관점에 의문을 제기하였다. 전통 문인화론을 현대의 이응노에게 직접 연결하는 것은 오히려 이응노 회화의 개성을 가리게 하고 전통서화와 현대회화의 구분을 모호하게 만들 수 있다. 또한 이응노는 회화 제작에서 사의를 강조하긴 했지만 이는 대명제로서의 언사(言辭)였을 가능성이 높다. 왜냐하면 정작 1950년대에 제작한 작품들은 <자화상>(1956)처럼 이응노가 스스로 '북화(북종화)'라고 규정했던 회화 양식이 주를 이루기 때문이다. 이러한 양상은 문인화의 대명제로서의 '사의'와 '사의적 화법'을 구분해서 바라볼 필요가 있다는 점의 근거가 된다. 따라서 당시 그의 회화는 사의의 발현, 전통 문인화의 계승이라는 측면으로 보기보다 사의적 화법을 구사한 이응노식 추상회화라는 관점에서 새로운 해석을 필요로 한다.
본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
최근 기후변동성으로 인하여 집중호우의 발생빈도 및 강우강도 증가로 노후화된 여수로 바닥슬래브 표면에서의 손상이 발생하여 잦은 보수·보강이 필요한 실정이다. 이를 위해 현장조사, 수리모형 실험 및 수치모형 실험을 통하여 여수로 방류에 따른 손상발생 원인 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 일반적으로 여수로의 흐름특성 및 압력분포에 대한 검토를 수행하였을 뿐 손상의 근본적인 발생원인 규명에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 여수로 바닥슬래브 손상발생 원인을 도출하기 위해 공동침식 및 수력잭킹(hydraulic jacking)으로 인한 콘크리트 탈락관점에서 3차원 수치모형인 FLOW-3D와 COMSOL Multiphysics를 사용하여 검토하였다. 또한 공동지수를 산정하고 압력분포로 인하여 구조물이 받는 응력과 콘크리트의 인장·굽힘강도를 비교하여 공동침식 및 수력잭킹으로 인한 콘크리트 탈락 발생 가능성을 확인하였다. 수문 완전개도 조건에서 여수로 방류에 따른 공동침식 및 수력잭킹에 대하여 수치모의를 수행한 결과, 여수로 하류부에서 공동지수가 0.3 미만으로 공동침식 발생 가능성을 확인하였고, 공동부 및 균열부에서 압력분포에 따라 콘크리트가 받는 응력은 4.6~5.0 MPa로 콘크리트 인장강도와 굽힘강도와 비교를 통하여 지속적인 압력변동으로 인한 콘크리트의 피로파괴 또는 휨파괴 가능성을 확인하였다. 따라서 여수로 고유속 흐름에 의한 공동 현상 및 수력잭킹이 여수로 바닥슬래브 손상발생의 다양한 원인 중 하나로 판단하였다. 그러나 본 연구는 다양한 형상 조건 및 방류 시나리오를 적용하고 유체-구조물 상호작용(Fluid-Structure Interaction, FSI)모의를 수행하지 못하였다는 한계점이 있다. 이에 향후에는 한계점을 보완하여 검토한다면 보다 효율적이고 효과적인 여수로 유지관리 방안 도출이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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