이 글은 최근 미국 보수진영에서 벌어지고 있는 전통주의와 개혁주의 사이의 노선 투쟁을 검토한다. 전통 보수와 개혁 보수는 부시정부의 실패에 대한 상이한 역사적 진단을 통해서 공화당의 진로에 대한 상이한 처방을 내놓고 있다. 전통 보수의 전형적인 역사 담론은 1964년 공화당 대선후보였던 골드워터의 이념에서 출발해서 1980년대 레이건의 집권을 이상화하고, 그 틀에서 부시정부의 '타락'을 비판한다. 반면, 개혁 보수의 역사 담론에서 보수의 '황금시대'는 아직 도래하지 않았다. 골드워터에서 레이건, 부시에 이르기까지, 보수주의가 선거의 승리 기반이자 국가권력의 핵심 지지 기반인 중산층을 보호하는 '보수의 뉴딜정책'을 개발하는데 실패해왔기 때문이다. 전통 보수의 시각에서 공화당의 미래는 보수주의의 이념적 전통인 작은 정부로 회귀하는 데 있고, 이는 개혁 보수의 시각에서는 '정치적 자살'일 뿐이다. 이러한 '현장의 역사' 담론은 역사를 통해 자신의 예외적인 정체성을 주조해내는, 그리고 양당제와 대통령중심제의 제도적 특성 때문에 이념운동과 정당정치, 그리고 대통령의 통치 프로그램의 세가지 과제가 상호 충돌하는 미국정치의 구조적 특징을 역사적, 비교적, 그리고 실천적 관점에서 분석하는 기회를 제공한다.
뉴 미디어 시대의 도래로 우리는 움직이는 영상 이미지의 세계에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 매체의 발달과 함께 일상에서는 이미지와 함께 순간을 지나며 느끼며 그것을 일부처럼 공존하며 소통하고 있다. 이러한 시대에 논리적이고 현실적인 사고보다 감각적이고 형상적인 이미지가 더 많은 것을 전달하고 설명하기도 한다. 움직이는 이미지를 보는 행위는 언어적이고 개념적인 의미의 전달 이전에 색채와 화면을 구성하고 있는 조형적인 요소와 그것들이 만들어내는 변화가 먼저 인식된다. 특히 서사의 구조를 가지는 영화영상 애니메이션에서는 그 영역이 더욱 크게 작용하며 이러한 장면의 이미지를 연결시키는 트랜지션의 기법 역시 본연의 단순한 기능에서 의미소통의 기능으로 확대되고 있다. 이러한 트랜지션 효과는 단순한 장면전환의 전통적 기법에서 시각적 유희성을 제공하고 서사의 흐름에 도움을 주는 내러티브 기능으로 수행되는 관점에서 시각적 표현의 연구는 지속되어야 한다.
디지털 시대의 도래와 더불어 코로나19 감염병의 확산으로 인해 국내 교육기관은 실시간 원격강의 플랫폼을 학습의 도구로 활용하고 있다. 그러나 낮은 사용 경험 문제로 인해 혼란을 겪고 있어 사용성 연구가 필요하다. 본 연구는 ZOOM의 UI디자인 레이아웃에 따른 시선추적과 학습경험을 측정하여 실증적 데이터를 제공하고 레이아웃과 학습효과에 대한 규명을 입증하여 제언하는 것에 목적을 둔다. 총 30명의 피험자를 선정하여 학습 시 시선추적과 설문조사를 진행하였다. 연구결과, 그리드 레이아웃이 다른 레이아웃보다 감성적 실재감과 학습만족도가 높은 것으로 밝혀졌다. 또한, 참가자가 그리드 레이아웃에 가장 많은 주의를 집중한 것으로 밝혀졌다. 그러므로 높은 학습경험을 위해서는 그리드 레이아웃과 참가자를 시각적으로 부각시키고 소통을 유도하는 레이아웃을 지향할 필요가 있다.
현재 인간처럼 직립 보행을 하거나 강아지처럼 인간과 함께 공존하도록 고안된 다양한 형태의 로봇이 개발되고 있다. 인간에게 보다 친숙한 로봇의 시대가 도래한 것이다. 본 논문에서는 뱀처럼 동작할 수 있는 뱀 형태의 로봇을 구현하고자 한다. 각 모듈은 수직, 수평 이동의 동작을 할 수 있는, 2 DOF를 가지는 모듈을 구성하였다. 여러 개의 모듈의 동작을 동시에 제어 합으로써 뱀의 다양한 동작을 구현하였으며 시각정보의 입력을 받아 물체의 색상과 물체의 형태를 인식할 수 있도록 구현하였다. 각 모듈에서는 2개의 모터 제어기를 내장하고 있으며, 전체 모듈의 제어를 담당하는 중앙처리 장치에서는 실시간 각 모듈의 모터에 동작 신호를 전달하도록 구성하였다. 생물학적으로 관찰한 결과 뱀의 이동은 이동 지점의 환경에 따라 매우 다양하다. 사막에서의 이동과 정글에서의 이동이 다른 형태로 이루어짐을 알 수 있다. 이에, 본 논문에서는 뱀의 다양한 이동 동작을 모방하도록 각 모듈을 제어하였으며, 전체 동작을 관찰하였다. 로봇의 구현 결과 뱀의 이동시 보이는 다양한 동작과 유사한 형태의 동작을 구현할 수 있다
제 3의 혁명이라 불리고 IT 분야의 새로운 패러다임으로써 부각되는 유비쿼터스 패러다임의 도래에 따른 컴퓨터 교육의 방향을 모색함과 동시에 유비쿼터스 패러다임을 반영한 컴퓨터 창의성 개발 과정을 설계하여 적용해 보고자 한다. 유비쿼터스 패러다임을 반영한 컴퓨터 창의성 개발은 창의적인 마인드와 사고를 지닌 미래 유비쿼터스 시대를 담당할 창의적인 인재를 육성하는데 그 목적이 있다. 따라서 유비쿼터스 시대의 IT 동향과 발전 방향을 이해하고, 실제 유비쿼터스가 구현되는 생활 모습을 통하여 우리 생활과 유비쿼터스와의 관계를 더욱 창의적인 시각에서 바라볼 수 있도록 하는데 역점을 두었다. 또한 미래의 유비쿼터스를 예견해 보는 과정을 통하여 제기되는 여러 가지 문제를 찾고 그 해결 방안을 모색해 봄으로써 학습자 자신이 미래 유비쿼터스 시대를 만들어 나가는 주역임을 스스로 깨닫도록 하는데 역점을 두어 교육 과정을 설계해 보았다.
기존 파일 시스템의 검색은 검색결과를 제목과 요약문의 텍스트 형태로 제공함으로써 검색 결과가 많은 경우에 한눈에 결과를 살펴보는데 불편할 뿐 아니라 사용자가 직접 수많은 검색결과의 표제나 저자, 목차, 요약문을 확인하여 적합한 정보를 일일이 판별해야 하는 불편이 있다. 이에 정보들간의 유사도를 계산하여 군집화하고, 키워드와 검색결과들 간의 적합도와 검색결과들 간의 연관성 정보를 3D 공간 상에 디스플레이 하는 'DocuSynth' 시스템을 개발하였다. 이 연관성 정보들은 실세계 상의 3 차원 메타포인 '거리'로 변환되어 디스플레이 된다. 즉, 사용자로 하여금 정보간의 거리가 가까울수록 연관도가 높다고 직관적으로 인지할 수 있는 화면으로 설계하였다. 또한 3D 환경의 사용성을 높이기 위해 네비게이션 컨트롤러와 컨트롤 변수에 대한 사용성 평가를 실시하여 시스템 변수로 적용하였다. 본 연구결과는 향후 도래할 3D Web 에 대한 아이디어 제시와 구현 가이드라인으로 활용될 것으로 예상된다.
무인선박의 출현 및 운항 시기가 도래하는 시점에서, 항해사들의 경험적, 정성적 방법으로 항로를 설정하던 기존의 방식이 아니라 정량적 항로 결정 방식 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 위험물(HNS) 적재선의 해상교통사고 리스크 기반의 침로 설정을 통해 실시간 데이터 활용에 따라 변화 추정 및 인적 오류를 최소화하여 무인선박 운항 시 활용 가능한 항로 설정 기법을 제안하였다. 항로 주변의 정적 위험(Static Hazard)을 기반한 리스크 평가 방법을 제시하고, Contour map으로 시각화 통해 무인선박뿐 아니라 현존하는 선박에도 적용 가능하여, 사용자 결정에 따라 리스크 기반으로 침로 설정 통해 선박 운항 효율성 및 안전성 확보에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구 내용을 토대로 정적 위험뿐 만아니라 선박을 포함한 동적 위험을 반영한 실시간 리스크 기반 항로 설정까지 확장하기 위한 연구가 요구된다.
인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.
제 4차 산업혁명의 도래로 해양 분야에서도 해양산업혁명의 대표 분야인 자율운항선박에 대한 연구개발이 활발히 진행 중이다. 자율운항선박의 원활한 운용을 위해서는 정확한 위치, 항법, 시각 정보가 필수적이다. 현재 해양에서 사용되는 대표적인 항법시스템은 GPS(Global Positioning System)이지만 전파교란, 해킹 등의 취약성이 존재한다. 현재 GPS의 취약점을 보완하기 위한 다양한 항법시스템이 연구되고 있으며, 그 중 다양한 지상파 신호를 동시에 활용하는 지상파 통합항법시스템 R-MODE(Ranging mode)가 있다. 본 논문은 지상파 통합항법시스템 R-Mode 기술 중 지상파 VDES 신호를 활용한 VDES R-Mode에 대한 연구현황 및 향후 계획에 대해 기술하였다.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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