• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3514-3523
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• 2009

국내 대학에서 영화 및 영상 관련학과가 개설된 지는 50년이 되었지만 초창기의 10여개의 대학을 제외하고는 대부분 90년대 이후에 대거 신설되었다. 이들은 그동안 영화가 발전하는 것을 좇아서 학과내의 커리큘럼을 수정해왔지만 영화라는 매체의 특성상 발 빠른 산업계를 학교가 따라가기에는 여러 가지 어려운 점이 있었다. 특히 90년대 이후에는 영화계에 디지털이 도입되면서 하루가 다르게 제작 양상이 변했고 때맞추어 대기업의 자본과 통신과의 결합, 멀티플렉스를 이용한 와이드 릴리즈 개봉 방식 등의 영화 산업계 전반에 닥친 혁명적 변화로 학교에서 양산한 영화 전문 인력은 현장에 그대로 투입되기에는 맞지 않는 부분이 많아지게 되었다. 영화 제작 현장과 대학 간의 괴리감은 시간이 흐를수록 심해지고 있고 현장은 별다른 검증 없이 투입된 신규 인력을 재교육 시켜야만 했다. 대학의 교과과정을 조정하여 현장 적응력을 높이는 방안을 강구해야 한다. 국내 대학 영화 및 영상 관련학과 선도 격인 학교들의 교과과정을 살펴보고 90년대 이후에 신설된 전국의 영화 및 영상 관련학과들이 경쟁력과 차별성을 갖기 위해서는 어떤 노력이 필요한지 알아본다. 전국에 산재한 영상 관련학과는 교과과정에서 만큼은 차별성이 없다. 해외 대학의 경우 영화 연출가나 촬영 감독 등 특정 직업군의 인력을 양산하기보다 다양한 영화 직종의 구체적인 소개와 실습을 통하여 필름메이커로 성장하도록 교과과정의 편성이 이루어져있다. 학생들이 곧바로 영화 전공과목에 접하기 보다는 먼저 인문학과 교양 과목 이수하도록 하여 창작에 필요한 기본기를 다지는 시간을 강조하는 학교들도 있다. 영화이론, 영화 및 영상 제작, 영화 (매체) 연기 등 크게 세부분으로 나누어져 있는 대부분의 국내 대학 영화 및 영상전공 세부 과정은 각급 대학의 특성을 고려하여 확장 가능한 범위내에서 독창적이고 경쟁력 있는 세부 전공 과정을 개발하여야 영상 관련 대학경쟁에서 우위에 설 수 있고 이는 곧바로 대한민국 영화의 경쟁력으로 이어질 것이다. 영화 전공 교과목을 나열하여 특정 분야에 치중해 있는 과정은 통합하여 수를 줄이고 구색 맞추기 정도의 프로덕션 디자인, 사운드, 편집, 특수 영상, 마케팅과 홍보, 컴퓨터 그래픽등의 분야는 입문 과정과 심화 과정을 별도로 운영하여 균형을 이루게 해야 할 것이다. 모든 영화 학교에서 제안한 모든 과정을 개설하기 보다는 특정 분야를 정하여 교육과정을 개발하고 현장 경력 유경험자의 교수진을 운영한다면 지금보다 나아진 다채롭고 창의적인 영화 인력을 길러낼 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.