부적에는 고대의 다양한 기호나 그림, 원형문자가 사용되어 왔으며 현재도 쓰여지고 있다. 이는 체계화된 문자와 조합되어 다양한 표현으로 메시지를 전달하고 있으며, 현재도 전통적인 방법이 고수되는 반면 지속적인 변화를 통해 인간의 감정과 욕망을 표현하고 있다. 부적은 일반적 견해로 생각하는 실험 타이포그래피 만큼이나 논리적이며 실험적인 성격이 강하다. 또한 문자가 가지고 있는 의미로 다른 기호나, 상형문자, 그림 및 유사단어로 표현하고 있다. 각각의 요소들은 상징적 심볼 및 연상성, 글의 해체성 등 다양성을 갖추고 있었다. 이러한 타이포그래피의 실험적 성격을 더욱 실험적으로 표현가능성을 보여 주고 있는 부적에서 배워야할 해체와 구성작업을 회화적 타이포그래피 관점으로도 눈여겨볼 점이 많았음이 관찰되었다. 본 연구는 부적이 가지고 있는 조형적 특징을 실험 타이포그래피와 비교, 분류, 분석하여 부적이 가지고 있는 조형적 특징이 시각적 언어와 타이포그래피 표현으로 응용될 수 있는 가능성을 살펴보고자 한다. 또한, 한국적 조형 문화로서 부적이 형태적 물성이 가지는 시각 이미지에 대한 재인식과 그 가능성에 대한 모색은 타이포그래피의 서구적인 고정된 틀을 벗어나 우리의 문화와 정서에 맞는 타이포그래피의 표현 영역을 화장하는 것이 앞으로의 과제라 할 수 있다.
분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
본 논문에서는 영어 발음기호를 컴퓨터에 효과적으로 입력하는 방법을 연구하기 위해 영어 발음기호 체계와 컴퓨터 분야에 사용되는 입력 및 표현방법을 분석하였다. 이에 따라 영어 발음기호를 쉽게 입력할 수 있으면서 각종 응용 프로그램에서 호환될 수 있는 새로운 글자체와 그 배치를 제시하고 이를 구성해 실험하였다. 실험 결과에 따르면, 워드프로세서를 비롯해 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능하고, 각 프로그램 간에 데이터 호환이 이루어짐은 물론, 다른 기종의 컴퓨터에도 동일한 글자체 설치에 의해 데이터 호환이 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 글자체 자판 배치를 사용한 결과 워드프로세서 등에서 사용하는 특수문자 입력 기능에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.
일반적으로 문자가 있는 스토리만화는 이미지와 대사, 의성어, 의태어 등으로 상황과 이야기를 전달한다. 문자가 없이 그림과 효과선 감정기호와 같은 이미지 만으로 구성 되어지는 형식은 무언만화로 분류 되어진다. 스토리만화와 무언만화는 위의 형식적인 특징 이외에 장면 연출에 있어서도 차이가 매우 크다. 문자가 있는 스토리만화에서는 등장하는 캐릭터의 액션이나 대사와 함께 내레이션이 추가적으로 서술되어 지면서 장면전환이 이루어지고 있지만, 무언 만화에서는 오직 이미지 만으로 장면전환이 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 '무언만화'로써 대표되는 마사시 타나카의 작품 <곤>과 J.C.므늬의 작품 <산란주의>를 중심으로 장면전환 시에 반복적으로 나타나는 무언만화 만의 연출적인 특징과 이미지가 가지는 '언어적 성격'에 대해 분석하였다.
과거 상표제도에서는 단순히 문자와 도형, 기호로 이루어진 형태만을 보호하였지만, 오늘날 인간의 오감을 이용한 독특한 마케팅전략과 새로운 기술의 등장 소비자 욕구의 다양화로 인해 과거의 전형적인 형태와 다른 새로운 형태가 상표로서의 기능을 수행하기 시작했다. 따라서 국내 도입을 준비 중인 소리상표와 냄새상표에 대해서 소개하고, 추가적으로 해외에서 보호를 받고 있는 위치상표에 대해서도 소개를 하고자 한다.
장애아의 문화예술교육은 매우 중요한 활동임에도 불구하고 '장애유형과 수준에 맞는 지도방법 및 프로그램 부재'로 최근까지도 활발하게 이루어지지 못했다. 이러한 상황에서 만화콘텐츠는 지적 장애아의 문화예술교육을 위한 가장 적절한 교구로서 활용될 수 있다. 만화콘텐츠의 오락적 기능과 장르적 특성은 대상 아동이 보다 자발적이고, 적극적으로 참여할 수 있도록 동기를 유발하고 흥미로운 활동을 위한 교구로서 기능할 수 있다. 물론 일반아동을 대상으로 제작된 만화콘텐츠를 특수교육현장에 그대로 적용하는 것은 적절하지 않으므로 대상 아동에게 적절한 콘텐츠를 개발해야 한다. 만화 해독 능력에 관하여 조형요소 인지, 문자와 기호 인지, 연상과 사고력 등 세 가지 측면으로 살펴본 결과, 연구 대상 아동인 전조작기 수준의 경도정신지체 아동은 그 수준에 맞게 제공된 콘텐츠에 대하여 단순화, 상징화된 만화의 이미지를 실사 이미지보다 더욱 명확하게 이해할 것이며, 문자와 이미지가 서로 의미를 보완하는 만화의 특성은 문자와 기호의 인지를 더욱 용이하게 할 것으로 기대된다. 또한 연상과 사고력 또한 대상 아동의 기억 한계 내에서 구성할 경우 만화의 칸 전개 유형 중 대부분 형태의 연상활동이 가능하였다. 만화의 구성에 있어 주제와 소재는 전조작기 수준의 아동이 이해할 수 있으며, 생활연령 8~13세가 흥미를 유발할 수 있어야 하며, 작품의 분량은 일반아동을 대상으로 한 만화보다 적은 분량으로 수준에 맞게 계획하도록 한다. 문자와 기호가 작품 내에서 보조적인 역할만 하도록 분량 제한하고, 만화 이미지의 스타일 표현과 페이지의 칸 구성 등은 대상아동의 특성과 장애의 정도를 고려하도록 한다. 그러나 이러한 시도가 교육현장에 기여하려면 다양한 만화콘텐츠 제작이 시도되어 장애 유형별 개념과 정서 및 사회 행동적 특성, 인지와 학업성취 능력, 언어 및 신체 건강 특성을 고려한 만화콘텐츠 제작의 구체적 지침을 만들어 내는 것이 필요하며, 개발된 만화콘텐츠가 피상적인 결과물에 머물지 않도록 적용성을 높이기 위해 개발 과정에서 수업 적용 등 대상 아동과 충분한 의사소통이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.
본 논문은 컴퓨터 등 정보기기에 입력되는 문자나 기호의 부호화 규칙을 제시하였다. 문자나 부호를 부호화할 때 본 논문에서 제시하는 규칙을 적용할 경우, 데이터를 전송로에 전송할 때 회선부호화과정에서 발생하는 스크램블링의 발생으로 인한 전송효율이 떨어지는 것을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 4비트열 ${\times}$ 4비트행의 2 바이트 부호화에 대한 것을 고찰하였다. 본 논문에서는 2바이트(16비트) 원천부호체계로 KS X 1001에 규격화되어 있는 로마 문자용 부호집합에 대한 부호체계를 참고로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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