평범하게 보이는 놀이에도 심장한 의미가 있을 수 있다. 유진 핑크(Fink, 1960)는 이런 가정을 전제로 놀이의 외피인 오락성을 넘어 놀이의 속살인 참된 의미를 발견하기 위해 '놀이세계'의 근원적 구조를 통찰해 놀이를 재미(delight), 의미(meaning), 공동체(community), 규칙(rules), 도구(equipment)라는 5개 요소로 해부하는 연구모형을 확립했다. 본 연구에서는 이 분석모델을 적용하여 2019년 스타로 떠오른 공영 방송 EBS의 신생 캐릭터 '펭수'의 놀이 구조를 출연 영상물, 퍼포먼스, 기사 등 모든 텍스트를 연구대상으로 선정해 내용분석을 하였다. 분석결과 펭수의 놀이세계는 놀이 원형의 5가지 요소를 짜임새 있게 갖춰 놀이로서의 체계성과 완결성이 두드러졌다. 수용자들을 놀이의 장으로 잘 흡인하여 성공한 캐릭터가 된 것이다. 구성요소 중 재미는 우스꽝스런 외양과 돌발성·파격성이 돋보는 행동, 의미는 권위주의 타파와 자존감·활력의 제고, 공동체는 오프·온 라인과 아날로그·디지털을 넘나드는 멀티 플랫폼 이용자들, 규칙은 펭수의 콘셉트를 자아를 지닌 어린 이방인으로 설정해 신분 비공개하기, 도구는 펭수 캐릭터 그 자체와 그가 시시각각 선보인 언술(言術)로 각각 나타났다. 펭수는 '자아인형'으로서 그간 이런 놀이요소를 정교하게 결합시킨 다소 과장되고 자극적인 퍼포먼스를 통해 불확실성과 불안감으로 인해 어려움을 겪고 있는 청년층 등 모든 사회 구성원들에게 격려와 위로, 조언과 안내, 배려와 용서, 성찰과 해탈이란 긍정적인 의미를 적잖이 전파하는 사회적 순기능을 한 것으로 분석되었다.
게임엔전은 실감형 콘텐츠를 제작하는 데 있어서 최소한의 시각적 품질 보증과 함께 멀티 플랫폼 등의 지원으로 개발시간 단축 등 효율적인 콘텐츠제작이 가능하다는 이점이 있다. 최근 게임엔진은 가상현실 HMD(Head Mounted Display)를 활용하는 실감형 콘텐츠를 쉽고 빠르며 효과적으로 제작할 수 있는 다양한 기능들을 제공하고 있다. 따라서, 본 연구는 게임을 비롯하여 콘텐츠제작 산업 분야에서 많이 활용되는 유니티와 언리얼 게임엔진을 중심으로 오큘러스 퀘스트 2 HMD를 활용한 가상현실 콘텐츠제작에서의 개발환경에 관한 비교연구를 수행한다. 먼저 각 엔진이 제공하는 최소한의 기능과 설정이 포함된 가상현실 템플릿 프로젝트를 기반으로 오큘러스 퀘스트 2 HMD와 전용 컨트롤러를 활요하여 개발환경을 구축하는 기본 설정 과정을 비교한다. 다음으로 가상환경에서 상호작용할 수 있는 간단한 체험환경을 제시하고 전용 컨트롤러를 활용하기 위한 개발환경과 오큘러스 퀘스트 2에서 제공하는 손 추적기능을 통해 실제 손을 직접 활용하는 개발환경 구축과정을 엔진별로 비교한다. 이러한 과정을 통해 가상현실 개발환경을 구축하는 기본적인 처리 과정을 이해함과 동시에 엔진이 가지는 특징과 차이를 확인하여 다양한 실감형 콘텐츠제작에 응용할 수 있는 연구로 활용하고자 한다.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
사람에 대한 이미지 메이킹은 외모나 인상, 자신감 등 자신을 표현할 수 있는 다양한 요소들을 개선하는 방법이다. 사람들은 이미지 메이킹을 위하여 전통적인 방법으로서 거울이나 카메라를 이용하여 자신의 모습을 확인하거나 발표 연습을 수행한다. 최근에는 스마트 미러가 여러 분야에서 널리 활용됨에 따라 스마트 미러가 거울을 대신하여 이미지 메이킹 도구로 사용하고자 하는 시도가 빈번하게 등장하고 있다. 스마트 미러는 쉽게 접근이 가능하다는 거울의 특성을 가질 뿐만 아니라 카메라나 마이크 등 다양한 기기를 부착할 수 있으므로 이미지 메이킹 서비스를 제공하기 위한 도구로서 적합하다. 본 논문에서는 사용자에게 이미지 메이킹 서비스를 제공하는 스마트 미러 소프트웨어인 BuddyMirror와 이를 유연하게 동작시키기 위한 전용 모바일 앱의 개발에 대하여 기술한다. BuddyMirror는 사용자의 요청에 따라 발표준비, 모의면접, 스타일링 서비스를 제공하고 전용 모바일 앱과의 연동 기능을 제공한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 개발된 새로운 서비스를 널리 사용되는 스마트 미러 개발 플랫폼인 MagicMirror의 모듈로서 구현하고 동작시키기 기법을 설명한다. 전용 모바일 앱은 사용자가 이미지 메이킹 서비스를 제공 받기 위해 발표 자료를 스마트 미러에 전달하거나 촬영된 영상을 다운로드하는 기능을 제공한다.
본고는 카툰의 외양적 모습을 충실하게 따르는 애니메이션 <플랫 라이프>를 분석하고, 그 외양의 뒤편에 숨겨진 주제와 서사의 방식에 대한 세밀한 분석을 목표로 삼은 연구논문이다. 이 과정에서 모자이크 영상의 내용 전달 방식을 이용해서 <플랫 라이프>가 말하고 있는 주제를 분석한다. 카툰의 서사는 일반적으로 양태적인 부분에서 그 차이점을 논하는 것이 대다수이지만, 이 작품은 나아가 일반 내러티브 영화의 선형적 서사에 도달하는 것이 특징이다. 미자넷 머레이가 설명하듯, 모자이크적 사고방식(mosaic approach)을 통해 모자이크적 접근방식으로 주제에 다가가는 영상 이미지를 '모자이크 영상'이라 칭한다면, 그들 중 영화(film)의 포맷으로 소개되는 작품을 '모자이크 영화'라고 한정시킬 수 있다. 우선 <플랫 라이프>는 개념적으로 '모자이크 영상'의 특성을 이용하면서, 나아가 '모자이크 영화'의 서사 특징을 활용하는 작품이다. 작품을 분기별로 분석하면, 전반부가 개방된 모자이크 영상 플랫폼의 성향을 한껏 드러내고, 후반부는 영화서사의 선형적 내러티브 방식을 도입한다는 것을 알게 된다. 본고는 '멀티 플롯 필름'의 서사 방식을 모자이크 내러티브(mosaic narrative) 영화와, 네트워크 내러티브(network narrative) 영화, 그리고 멀티 드래프트 필름(multi-draft film)의 세 가지로 구분하고, 병렬되거나 병치되는 이야기가 함께 엮이는 '네트워크 내러티브 필름'의 서사가 <플랫 라이프>의 결말부를 이끌고 있다고 분석한다. 다시 말해, 초반부가 '앙상블 필름의 확장판'으로서 '모자이크 내러티브' 를 따른다면, 후반부는 충실하게 '네트워크 내러티브'를 따르는 것이다. 주제를 말하는 방식에서도 이 애니메이션 영화는 모자이크 영상의 말하기 방식을 활용한다. 그러므로 카툰의 양태적 성향을 따라서 개방적인 방식으로 '유머' 나 '풍자'의 의미를 도출해낸다고 말할 수 있다. 전반부의 모자이크 내러티브 방식에서 다소 모호한 일상성이 드러난다면, 후반부에서는 선형 서사를 통해 '현대 사회에서 인간 이기심의 실체'라는 다소 심도 있는 주제로 나아간다. 이렇듯 풍자화의 외향을 지닌 <플랫라이프>는 실제로 의미를 '해석'할 수 있는 어른들을 대상으로 한 광범위한 사회비판적인 목표를 바라보는 애니메이션이다.
우리나라는 고속의 경제성장을 이룩해 오면서 경제적, 사회적으로 성장이란 관점에 초점을 맞추어 왔고 그 결과 세계 선진국 대열에 근접하였다. 그러나 지금 우리는 국가 전체적으로 재난과 안전이란 문제에 직면에 있다. 국가재난관리체계와 그에 대한 시스템, 국민의 안전의식은 여전히 후진국 수준에 머물러 있었음이 드러났고 이것은 최근 세월호 사건으로 극명하게 표출되면서 정부와 국민 모두에게 큰 자각심을 불러 일으켰다. 또한 이전과 달리 재난은 환경적, 사회적 등의 변화로 더욱 대형화, 복잡화, 다변화됨과 동시에 예측이 불가능한 형태로 바뀌어 가고 있다. 이와 같은 변화에서 재난현장을 중심으로 한 신속하고 효율적인 대응의 중요성이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구를 실현하기 위해서는 국가적 차원에서의 재난현장 중심의 일원화된 재난통신망 구축과 재난대응관리에 대한 법, 제도, 조직 개선 및 고도화된 재난대응표준절차 수립이 필요하다. 재난현장 중심의 효율성을 확보한 일원화된 재난통신망을 구축하기 위해서는 현장에 투입된 유관기관 담당자들 간의 원활한 통신확보, 다양한 현장 정보입수, 정보공유, 통신 불감지역 최소화, 정확한 현장 대응을 위한 신속한 의사결정, 통신두절 대비 백업망 구축 등이 필수적인 요소이다. 이를 위해 음성통신 외에 영상을 포함한 다양한 멀티미디어 통신과 위치정보 파악이 가능하고 우리나라가 약 70% 원천 기술을 보유한 PS-LTE 방식을 이용한 통신망 구축이 최적으로 판단된다. 또한 주파수 특성상 통신 불감지역이 최소인 700MHz 대역을 이용하고 예측할 수 없는 통신두절에 대비한 위성통신백업망과 재난현장의 많은 정보 입수를 위해 센서 네트워크 기술, 소셜미디어 활용 등을 통하여 신속하고 정확한 의사결정과 현장대응 및 일사분란한 지휘통신체계로 피해를 최소화 할 수 있다. 이와 동시에 재난대응 관리 측면에서는 첫째로 재난관리 표준운영절차를 선진화, 고도화하여 재난발생시 f즉각적인 행동절차에 돌입하게 하며 둘째로 개방형 플랫폼 형태의 재난통합대응체계를 구성하여 민관이 공동으로 재난대응에 참여할 수 있도록 한다. 셋째로 법, 제도, 업무분산에 의한 총괄조정기능을 강화하여 적극적인 재난안전관리를 도모한다. 넷째로 국무총리 산하에 별도의 재난대응 전담조직이 필요한데 해당업무의 특성이나 규모를 고려하여 소방이 적합한 조직으로 사료된다. 다섯째로 인명 구조를 위한 특수구조단체 설립이 필요하고 여기에는 현재 중앙 119구조대를 확대, 개편하는 것이 바람직하다. 마지막으로는 현재의 복잡한 긴급구조통신번호를 119로 통합하고 이에 대한 통합센터 신설과 전문인력 양성에도 많은 정부의 노력이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Anisakis 연구를 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터베이스를 리녹스 Cent OS 시스템이 설치된 Xeon 3.2 GHz cpu의 인텔 서버플랫폼 ZSS130 (삼성) 서버에 구축하였다. 운영체제를 설치한 후에 common gate interface(cgi) 기반의 웹서버 (http://www.anisakis.org)를 구축하고 NCBI에서 제공하는 WebBLAST 프로그램을 설치하였다. Anisakis 연구를 위한 웹기반 데이터베이스를 다음과 같은 순서로 구축하였다. 우선 회충목에 속하는 각종 서열(염기서열/ 아미노산서열, EST 서열, 미토콘드리아 Genome 서열)들을 멀티파스타 형식으로 다운로드 하였다. 다음으로NCBI에서 제공하는 formatdb 프로그램을 통하여 BLAST 검색이 가능하도록 데이터베이스화 하였으며 모든 염기서열들과 EST 서열들을 TGICL 프로그램을 통하여 clustering 및 assembing을 하였다. 그리고 NLS (Nuclear Localization Signal) 예측을 위해 EST 서열들은 Genscan 프로그램과 Emboss sixpack 프로그램을 사용하여 아미노산으로 변환하였다. 또한 벡터 서열과 E. coli 서열, 그리고 반복 서열들을 서버에 구축하여 서열들의 오염을 확인할 수 있게 하였다. 본 웹데이터베이스 서버의 구축을 통해 고래회충 및 회충목의 염기서열과 일치하는 서열을 자체 BLAST를 통해 매우 빠른 속도로 추출 할 수 있었으며, cDNA나 genomic DNA 라이브러리를 구축할 때 라이브러리의 상태를 쉽게 확인 할 수 있게 되었다. 또한 Clustering Res. 인터페이스를 통해 SNPs 연구 수행 시 매우 쉽게 실험용 시발체를 제작할 수 있으며 기 구축된 cDNA library의 활용을 annotated EST를 통해 극대화 시킬 수 있어 고래회충 관련 분자생물학적 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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