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중국 애니메이션과 모범극의 상관관계 연구 - 문화대혁명 시기의 미학 원칙을 중심으로 (Chinese relationship between animation and best pole - Focused on the aesthetic principles of the Cultural Revolution period)

  • 공덕외
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권39호
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    • pp.215-231
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    • 2015
  • 중국 애니메이션의 역사에서 문화대혁명은 초기 애니메이션의 발전을 저해하고 이후 중국 애니메이션의 성장이 저조해지는 데 원인을 제공한 계기로서 부정적으로 평가된다. 따라서 이 시기 애니메이션 작품들은 학술 연구의 대상으로 분석되거나 연구되는 일이 거의 없이 일률적으로 평가절하되었다. 그러나 모든 문화예술의 창작은 특정한 역사적 조건 속에서 발전하며 그 나름의 미학적 성과를 지닌다. 본고는 문화대혁명 시기의 문화예술 창작을 주도했던 미학 원칙들을 고찰하고 해당 시기의 중국 애니메이션이 거둔 성과를 객관적인 관점에서 파악하려는 데 일차적인 목적을 둔다. 문화대혁명은 무산계급의 문화를 부각시킨다는 마오쩌둥의 사회주의 이데올로기에 따라 이전 시기까지의 문화예술을 지양하고 새로운 계급 문화를 창조하는 데 목적을 두었다. 따라서 이 시기의 문화예술 창작은 우리가 일반적으로 수용하는 미학 원칙과 어긋나는 부분이 많으며 비문자적이고 반엘리트적인 특성을 지닌다. 모범극은 문화대혁명 시기 문화예술의 미학 원칙을 모범적으로 구현한 창작물로 손꼽히며 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션이 지향했던 미학 원칙들을 이해하는 데 참조가 된다. 본고는 삼돌출(三突出), 홍광량(紅光亮), 고대전(高大全)이라는 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 구체적인 작품 속에서 어떻게 반영되고 있는지, 문화대혁명 시기 애니메이션은 이러한 미학 원칙을 어떻게 수용하고 나름의 방식으로 적응했는지 확인하기 위해 모범극과 문화대혁명 시기 중국 애니메이션의 상관관계에 대해 비교 연구하는 데 중점을 두었다. 먼저 모범극과 중국 애니메이션의 유사성을 중심으로 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 작품 속에서 어떻게 구현되고 있는지 분석한 뒤, 분석 내용에 따라 이러한 미학 원칙이 중국 애니메이션의 창작에 끼친 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 중립적으로 서술하였다. 구체적인 분석과 비교 고찰 과정에서는 크게 캐릭터와 장면 연출의 두 가지 측면에서 접근을 시도하였다. 캐릭터의 측면에서 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션은 어린 소년, 소녀를 주인공으로 내세워 바람직한 공농병(工農兵) 형상을 부각시키기 위해 붉은 입술과 홍조를 띤 뺨을 강조해 건강함을 강조하고, 매끈한 질감과 정교한 터치로 반짝이는 느낌을 강조하며, 깔끔하고 선명한 색채로 빛나는 색감을 강조하는 '홍광량'의 원칙을 구현하는 데 치중하였음을 확인할 수 있었다. 장면 연출의 측면에서 문화대혁명 시기의 애니메이션은 소수의 안타고니스트에 비해 다수의 프로타고니스트를 강조하고, 다수의 프로타고니스트 가운데서도 뛰어난 영웅 인물들을 강조하며, 또 뛰어난 영웅 인물들 가운데서도 주요한 영웅 인물을 강조하는 '삼돌출'의 단계별 연출 방식을 사용하였다. 또한 영웅 인물은 일반적으로 로우앵글로 찍음으로써 높고 크고 완벽한 모습으로 연출해 '고대전'의 미학 원칙을 충실히 구현하고자 하였다.

모바일 랜드마크 가이드 : LOD와 문맥적 장치 기반의 실외 증강현실 (A Mobile Landmarks Guide : Outdoor Augmented Reality based on LOD and Contextual Device)

  • 조비성;누르지드;장철희;이기성;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.1-21
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    • 2012
  • 최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

지방자치단체 자체 복지사업 지출 영향요인 분석 : 사회보장정보시스템을 통한 접근 (Analysis on Factors Influencing Welfare Spending of Local Authority : Implementing the Detailed Data Extracted from the Social Security Information System)

  • 김경준;함영진;이기동
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.141-156
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    • 2013
  • 그 동안 한국 사회에서 지방자치단체(이하 지자체) 복지사업과 재정지출에 대한 연구는 장애인, 노인, 보육 등 복지사업 대상 등을 중심으로 부문별 복지지출에 대한 영향요인 연구가 대부분 이루어져 왔다. 최근 지자체의 자체적인 복지노력도 측면에서 자체 사업에 대한 연구가 특정 지역의 사례를 중심으로 이루어지기는 하고 있지만, 자료에 대한 접근과 조사의 한계로 여러 요인이 실증적으로 고려되지 못하여 정책적 함의를 도출해 내기 어려웠다. 현재 우리사회의 복지예산과 그 지출규모는 국가 예산의 30%에 이를 만큼 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 국가적 차원에서 공공복지 전달체계의 효율적 운영과 관리를 위해 사회보장 정보시스템을 구축, 운영하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하는 지방재정시스템이 아닌 사회보장 정보시스템을 통하여 지자체 복지재정 지출과 관련, 기존 연구에서 한계점으로 지적되었던 전수데이터에 대한 접근과 조사를 실시하여 학문적이고 정책적인 함의를 도출해 내고자 한다. 사회보장정보시스템은 복지전달체계의 효율화를 위해 구축되었으며, 이를 통해 17개 부처 292개 복지사업이 집행되며, 230개 지자체 4만여 개 복지사업의 정보가 관리되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사회보장정보시스템을 통해 관리되는 지자체 복지사업을 중심으로 지자체 복지지출에 미치는 영향요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 지자체 복지노력도로 대변되는 순수 시 군 구 복지예산액을 종속변수로 설정하였으며, 기존문헌 검토를 바탕으로 인구사회학적, 지역 경제적 그리고 지자체 재정적 요인을 독립변수로 설정하였다. 또한 독립변수 요인간 다중공선성 문제를 점검하였고, 다중공선성의 문제가 없는 것으로 확인된 수급자 비율, 영유아 비율, 아동청소년 비율, 복지비 비율, 구인배율, 재정자립도, 재정자주도의 총 7개 독립변수와, 소속 정당을 통제변수로 사용하여 결정요인의 변화를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 기본모델에서는 복지비 비율, 영유아 비율, 재정자립도, 재정자주도, 구인배율이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 기존 문헌에서 분석되지 못했던 시 군 구별 복지지출 영향요인의 차이점을 분석하였다. 또한 복지예산 총량 데이터에 근거한 기존 연구들이 논의하지 못했던 자체 복지사업 예산에 미치는 영향요인을 구체적으로 밝혀내는데 의의가 있다.

불균형 데이터 집합의 분류를 위한 하이브리드 SVM 모델 (A Hybrid SVM Classifier for Imbalanced Data Sets)

  • 이재식;권종구
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.125-140
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    • 2013
  • 어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

프로세스 마이닝을 이용한 공공서비스의 품질 측정: N시의 건축 인허가 민원 서비스를 중심으로 (Measuring the Public Service Quality Using Process Mining: Focusing on N City's Building Licensing Complaint Service)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.35-52
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    • 2019
  • 전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

카테고리 연관 규칙 마이닝을 활용한 추천 정확도 향상 기법 (A Study on the Improvement of Recommendation Accuracy by Using Category Association Rule Mining)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.27-42
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    • 2020
  • 인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

강릉 연곡면 유등리 '유상대(流觴臺)' 곡수로(曲水路)의 조명(照明) (A Study on the Yousang-Dae Goksuro(Curve-Waterway) in Gangneung, Yungok-Myun, Yoodung Ri)

  • 노재현;신상섭;이정한;허준;박주성
    • 한국전통조경학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.14-21
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    • 2012
  • 본 연구 대상인 강원도 강릉시 연곡동 유등리 뱀골 하류의 너럭바위에 새겨진 '유상대(流觴臺)' 각자와 암각바둑판은 이곳이 유상곡수 놀이와 신선 풍류 행위가 이루어졌던 풍류처임을 확인시켜 준다. 3차에 걸친 정밀답사를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 통일신라 헌강왕 원년(875)에 도운(道雲)에 의해 창건되었으나 조선 중기 이후 폐허가 되었고, 1954년에 재건된, 백운사 경내에 새겨진 '만월산 백운동천(萬月山白雲洞天)'이란 암각서는 뱀골 계곡에 선도적(仙道的)풍류와 선비문화의 전통이 면면히 스며있음을 보여주는 소중한 단서이다. 최백순이 1934년 편찬한 강릉의 읍지인 동호승람 제2권에 인종원년(1545)을 전후하여 '남전현(籃田縣)의 백운사는 율곡 이이, 성제 최옥 등 명유(名儒)의 강례처(講禮處)'라고 기록되어 있는 것으로 보아 이 공간이 유서 깊은 공간임을 알 수 있다. 또한 동호승람과 완역 증보임영지에 기술된 무오년, 즉 철종9년(1858) 김윤경(金潤卿)이 창건한 백운정(白雲亭)의 존재를 통해 누정 및 동천 경영의 흔적을 추론할 수 있다. 아울러 유상대 각자 바위 계류 건너 입석에 새겨진 '백운정동천(白雲亭洞天)' 암각서는 백운정 건립 3년 뒤인 철종12년(1861)에 조성되었으며, 유상대와 매우 깊은 연관성이 있는 상징적 표식임을 알 수 있다. 이와 같은 정황과 입지성을 전제로 유상대 곡수유구 흔적을 면밀히 검토한 결과 유상대 주변 계류 및 암반에는 수량과 유속을 조절하기 위한 세분석(細分石)과, 유로와 잔을 가두기 위한 홈인 금배석(擒盃石)과 유배공(留盃孔)의 조탁 흔적 등을 발견하였다. 더불어 하단 암벽에서 '오성(午星)'이란 명기 아래 23인명의 각자를 발견하게 됨에 따라 이곳이 20C중반까지 유상곡수연의 성격을 갖는 풍류 문화경관의 거점임을 확신하게 되었다. 따라서 이 공간에서는 적어도 20세기 중반까지 유상대를 중심으로 한 선비 풍류의 문화가 전승된 것으로 추정되며, 이는 '유 불 선(儒 彿 仙)이 습합된 독특한 역사문화공간'이란 측면에서도 심도 있게 검토되어야 할 것으로 본다. 본 연구 성과를 바탕으로 앞으로 23인명의 정체와 유상대 각자 주체 파악 등 유상곡수 등 풍류행위를 기록한 자료 발굴 등을 통해 본 공간의 성격을 보다 면밀히 검토해야 할 것으로 판단된다. 또한 기록에 전해지는 암각장기판 또한 발굴되어야 할 것으로 보이는 바, 현재 콘크리트포장 도로의 파쇄를 통한 추가 유적의 발굴 및 노선 변경 등 원형경관 회복방안 또한 시급히 검토되어야 할 것이다.

허주(虛舟) 산수유첩(山水遺帖)에 표현된 반변천(半邊川) 십이승경(十二勝景)의 어제와 오늘 (Yesterday and Today of Twelve Excellent Sceneries at Banbyeoncheon Expressed in Heojoo's Sansuyucheop)

  • 김정문;노재현
    • 한국전통조경학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.90-102
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    • 2012
  • 본 연구의 대상인 허주부군산수유첩(虛舟府君山水遺帖)은 고서벽(古書癖), 탄금벽(彈琴癖), 화훼벽(花卉癖), 서화벽(書畵癖) 그리고 주유벽(舟遊癖) 등 오벽(五癖)을 가진 인물인 고성 이씨 11대 종손 허주(虛舟) 이종악(李宗岳: 1726-1773)이 1763년 4월 4일부터 8일까지 5일간 18명의 친인척들과 임청각에서 시작해 양정(羊汀), 칠탄(七灘), 사빈서원(泗濱書院), 선창(船倉), 낙연(落淵), 선찰(仙刹)과 선유정(仙遊亭), 몽선각(夢仙閣), 백운정(白雲亭)과 내앞마을(川前里), 이호(伊湖), 선어대(鮮魚帶)를 거쳐 귀착지인 반구정(伴鷗亭)에 이르기까지 '안동팔경' 또는 '임하구곡'으로 불리우는 반변천(半邊川) 주변의 절경지를 선유(船遊)하며 남긴 십이폭의 화첩이다. 산수유첩에 표현된 장소 및 경물 그리고 식물요소를 중심으로 과거와 현재의 경관 및 풍물에 대한 물리 생태적, 시각 미학적 변화에 주목한 연구 결과는 다음과 같다. 산수유첩의 표현된 맑은 강물과 하얀 백사장 그리고 기암절벽을 배경으로 이루어진 시회(詩會), 거문고 소리에 귀 기울이는 선상(船上) 풍류는 조선시대 상류층의 선유(船遊) 놀이문화를 보여주는 좋은 사례다. 아쉽게도 임하댐과 안동댐 건설로 초래된 심대한 시각적 변화와 생태적 변동으로 인해 양정과범(羊汀過帆), 칠탄후선(七灘候船), 사수범주(泗水泛舟), 선창계람(船倉繫纜), 낙연모색(落淵莫色), 망천귀도(輞川歸棹), 이호정도(伊湖停棹)의 경관상은 본래의 정취를 전혀 느낄 수 없으며, 단지 화폭에 묘사된 그림을 통해 당시의 풍광과 정취를 가늠할 수 있다. 허주부군산수유첩의 제1도(동호해람(東湖解纜))와 제11도(선어반조(鮮魚返照))에는 회화나무나 시무나무 또는 느릅나무 등 낙엽활엽교목으로 판단되는 수목들이 표현되었고, 제9도(운정풍범(雲亭風帆))의 '개호(開湖)'라 불리는 솔숲을 운천공이 1617년에 소나무를 식재해 형성한 숲이다. 그 외 승경도에서는 자연지형과 조화를 이룬 소나무 등의 상록침엽수와 정자나 건물 주변에 식재된 낙엽교목류가 표현되고 있다. 허주부군산수유첩과 신암의 동유십소기(東遊十小記)의 비교 고찰한 결과, 임하구곡의 일곡의 백운정으로부터, 이곡 임천과 임천서원, 사곡 사수의 사빈서원, 오곡 송석, 육곡 선창의 수석, 칠곡 낙연현류, 팔곡 선찰사와 선유정, 구곡 표옹 유허로 재차 확인되었으며, 모호했던 삼곡은 마천과 칠탄으로 추정된다. 허주부군산수유첩은 조선 후기의 낙동강 최대 지류인 반변천 연안의 경관이 절묘하게 표현되어 있으며, 댐 건설로 현재는 찾아보기 힘든 선인들의 선유 풍류와 경관요소들을 음미할 수 있는 도형사료로써의 가치를 확인한 것이 본 연구의 작은 성과로 판단된다.

토끼 뇌종양 모델에서의 관류 CT 영상에 관한 연구 (Research on Perfusion CT in Rabbit Brain Tumor Model)

  • 하본철;곽병국;정지성;임청환;정홍량
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제35권2호
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    • pp.165-172
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    • 2012
  • VX2 암종을 이식한 토끼 뇌종양 모델에서, perfusion CT(computed tomography, CT)를 이용하여 종양과 정상 뇌조직의 혈류 특성을 알아보고자 하였다. 체중 2.4~3.0kg(평균 2.6kg)의 토끼(New Zealand white rabbit) 수놈 9마리를 대상으로, 토끼 뇌에 VX2 세포 현탁액 $1{\times}10^7$ cells/ml, 0.1 ml을 이식하고 종양이 5mm 정도 크기로 자라면 perfusion CT를 시행 하였다. GE사의 AW(advantage windows workstation, version 4.2)로 종양의 용적과 perfusion 값을 산출 하였다. 뇌종양의 평균 용적은 $316{\pm}181mm^3$ 이었고, 가장 큰 종양은 497 $mm^3$, 가장 작은 종양은 195 $mm^3$ 이었 이식된 종양 모두 단일 결절형으로 만들어졌고, 두개강 내로 전이는 발견되지 않았다. perfusion CT에서 종양 중심부의 혈류량(cerebral blood volume, CBV)은 $74.40{\pm}9.63$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.08{\pm}0.64$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.24{\pm}3.23$이었다. 혈류 속도(cerebral blood flow, CBF)는 종양 중심부에서 $962.91{\pm}75.96$ 이였고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $357.82{\pm}12.82$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $323.19{\pm}83.24$ 이었다. 평균 통과시간(mean transit time, MTT)은 종양 중심부에서 $4.37{\pm}0.19$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $3.02{\pm}0.41$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $2.86{\pm}0.22$ 이었다. 투과성 표면적(permeability surface, PS)은 종양 중심부에서 $47.23{\pm}25.45$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $14.54{\pm}1.60$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.81{\pm}4.20$이었다. 또한, 종양 중심부에서 최고치 도달 시간(time to peak, TTP)은 $19.33{\pm}0.42$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.43{\pm}1.72$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.14{\pm}0.88$이었지만 통계적으로 유의하지 않았다. PEI(positive enhancement integral, PEI)은 종양 중심부에서 $61.56{\pm}16.07$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $12.58{\pm}2.61$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $8.26{\pm}5.55$ 이었다. 최대 증가 기울기(maximum slope of increase, MSI)는 종양 중심부에서 $13.18{\pm}2.81$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $6.99{\pm}1.73$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.41{\pm}1.39$ 이었다. 최대 감소 기울기(maximum slope of decrease, MSD)는 종양 중심부에서 $4.02{\pm}1.37$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $4.66{\pm}0.83$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.47{\pm}1.53$ 으로 나타났다. 결과적으로 정위적(stereotactic)으로 이식된 종양은 단일 결절형으로 두개강 내에 전이가 없어 정상 조직과 종양 조직의 비교 연구에 적합하며, perfusion CT 에서 얻어진 매개 변수(parameter)들은 종양과 정상 조직의 혈관 관류 상태 차이를 잘 반영해 주었다.