최근 컴퓨터 및 인터넷의 발전으로 일반인의 디지털 미디어 리터러시가 강화되면서 다양한 만화와 애니메이션 소비자들이 콘텐츠들을 UCC를 포함한 다양한 방식으로 재조합하고 있다. 얼핏 보기에는 소비자들의 재조합 결과물들이 콘텐츠의 저작권을 침해하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 인터넷 확산을 통해 해당 콘텐츠의 사용자 수를 늘리면서 문화콘텐츠 생태계의 성장을 돕고 있다. 이러한 재생산이 가능한 이유는 애니메이션 매체가 가진 특성에 있다. 조형기호와 소리기호, 그리고 서사기호가 결합된 애니메이션은 크리스티앙 메츠가 제시한 상상적 기표로서 작용하며, 해당 콘텐츠를 소비하는 사용자들이 자신의 상상력을 통해 이야기를 해체하고 재조합할 수 있도록 한다. 이러한 논의는 아즈마 히로키의 <동물화하는 포스트모던>을 통해 강화되는 것처럼 보인다. 하지만 아즈마는 애니메이션 등의 재조합 현상이 비교적 동등한 캐릭터 데이터베이스에 제한돼 있고, 소비자는 데이터베이스 안에서 애니메이션과 여기에서 파생된 상업적 재조합물에 대해 무비판적 수용을 취하고 있다는 비관론을 펼친다. 하지만 실제로는 소비자들이 콘텐츠 사이와 콘텐츠 너머에서 비상업적인 재생산을 일으키고 있다. 이러한 양상은 동인문화, 애니메이션 음악 동호문화, 성우 동호문화 등에서도 나타나지만, 본 논고에서는 특히 코스프레 문화에 집중하고자 한다. 이는 코스프레 문화가 다른 동호문화와 달리 더 행동적인 면모를 보여주고 있기 때문이다. 특히 이 중에서도 코스프레에서 파생된 무대와 일일카페는 일반 코스프레 현상보다도 더욱 적극적인 캐릭터의 재현을 통해 다른 이들과의 소통을 이뤄내고 있다. 하지만 무대나 일일카페 모두는 재정 능력이 제한적인 청소년 청년 계층이 진행하고 있어, 지속가능한 행사가 이루어지기 어려우며, 공연 기회의 부족이나 저작권 문제 등으로 적극적인 재생산이 어려운 한계를 가지고 있다. 지역주민 주도의 마을 만들기나 혼종문화의 중요성이 대두되고 있는 한국 사회의 현실에서, 한국 만화 및 애니메이션 업계부터 적극적 콘텐츠 수용자들의 재생산을 긍정적으로 평가하고 장려할 필요가 있다.
일부 예술가와 과학자의 물리적 현상과 그 표현형식에 대한 연구에서 시작된 애니메이션은 20세기후반에 들어 인식론과 이미지 생산 기술의 급속한 발달에 힘입어 기존의 미디어 기능을 통합, 재창조를 수행하며 대중문화콘텐츠 형성에 핵심적인 요소로 인식되어 왔다. 현대의 애니메이션은 작가의 예술 활동만큼이나 상업성과 흥행 여부도 강조되며 그 대상인 관객도 배제할 수 없다. 이것은 애니메이션이 예술적 의미에서 상업적 의미까지 그 범위가 확장되었음을 뜻한다. 관객은 애니메이션에서 단순히 '볼거리'와 '들을 거리' 만을 제공받고자 하는 것이 아니며 그이상의 간접적인 정신적 충족을 요구한다. 반면 연출자는 관객의 몰입을 이끌어내 자신이 의도한 신비화된 세계관으로 작품 안으로 유도하고자 한다. 여기서 관객과 연출자간의 충돌이 일어나며 연출자에게는 그 해결점으로 '소통에 대한 기교와 기술'이 요구된다. 어떻게 말할 것인가'로 축약되는 소통의 기술은 애니메이션 연출가가 관객에게 접근하는 표현 방법이며 관객의 심리적 면과 밀접한 관계가 있다. 관객은 연출자와 시점의 동일선상에 놓이지만 화면이라는 제한적 공간에서 재현되기 때문에 관객은 수용하는 입장이고 연출자는 제공하는 입장이기에 연출자에게 주도권이 부여되기 때문이다. 이러한 이유로 연출자는 관객의 심리적인 면에 주의를 기울일 필요가 있고 정신분석학의 이론에 따라 설명이 가능하다. 본고에서는 애니메이션이 "어떻게 관객과 연출자가 동일선상에 놓일 수 있는가?" 하는 논리 아래 관객의 심리현상중 하나인 '시각포획 현상'으로 일어나는 '선택적 주의집중'과 하위 개념인 '목표 지향적 선별기능'과 '자극에 의한 포착기능'을 심리학 이론의 배경으로 자료를 삼고자 한다. 또한 그에 따른 관객의 선택적 주의집중을 이끌어내는 유도장치들이 애니메이션 안에서 어떻게 적용되고 있는가를 고찰해보자 한다.
보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 냉방기의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위하여 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 시뮬레이션에서는 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan, Blue의 온도 값을 가지는 R,G, B 값으로 구성된다. 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가지며, 색상 분포 영상은 레벨 1에서 레벨 10의 높이 계층으로 분류한다. 분류된 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라 계층별로 온도 값이 할당된다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정은 다음과 같다. 풍향의 방향 및 지속 시간, 그리고 풍향의 강도를 구하기 위한 색상 분포 영상의 온도 및 높이 값을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.
인공 신경망의 성공을 토대로 인지과학에서 인간 지능을 설명하려는 시도가 연결주의이다. 딥러닝 등 신경망 컴퓨터의 성과는 연결주의에 대한 전망도 낙관적일 것으로 보여준다. 그러나 고전적 계산주의, 또는 기호주의를 옹호하는 학자들(포더, 필리신, 맥래플린)은 인간의 언어와 사고의 관계를 토대로 연결주의는 성공할 수 없다고 주장하여 왔다. 연결주의에 대한 비판의 핵심은, 인공 신경망에는 체계성이 없기 때문에 신경망의 결과물은 우연적인 연합이나 조합에 불과하다는 것이다. 저자는 이 연구에서 연결주의에 대한 고전적 계산주의의 비판을 검토하고 연결주의가 인공 지능의 이론뿐 아니라 인간 지능의 이론으로서 여전히 확장될 수 있는 가능성을 제시한다. 이 연구의 구조는 다음과 같다. 첫째, 인공 신경망의 구조와 함께 연결주의에 대한 이해를 제시한다. 둘째, 고전적 계산주의자가 연결주의에 제기한 체계성 문제가 무엇인지를 소개한다. 셋째, 그 문제에 대한 연결주의의 대응으로 스몰렌스키의 벡터곱 이론을 소개한다. 넷째, 계산주의와 연결주의의 논쟁을 검토하여 체계성 문제가 어떤 방향으로 갈 때 연결주의와 고전적 계산주의 모두에게 발전적인 논의가 될 수 있는지를 모색한다.
기존 정지 이미지를 활용한 화질 연구는 '자연스러움'에 초점을 맞추고 있으며 이는 기억색과 깊은 관련을 맺고 있다. 기억색은 주로 선경험이 있는 친숙한 대상에 대해 형성되며 이러한 기억색을 충실히 반영할수록 화면에 재현된 화질의 자연스러움이 증가한다. 특히 기억색의 밝기와 채도는 '자연스러움'뿐만 아니라 화질의 선호도를 증가시키는데 중요한 역할을 갖는다. 이에 기존의 화질 연구의 경우 기억색이 있는 자연물과 인물 중심으로 화질 특성을 연구한 바 있다. 본 연구에서는 TV 컨텐츠를 장르별로 분류하여 각 장르별 화질 특성을 도출하였다. 이를 위해 각 장르(스포츠, 다큐멘터리, 뉴스, 오락 및 음악, 영화)의 대표 이미지를 추출하고 각 이미지의 밝기, 대비, 채도를 조절한 후 인지된 화질을 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, TV 컨텐츠 장르를 상황적 맥락에 따라 근접 경험과 간접 경험의 두 가지 범주로 분류할 수 있었다. 근접 경험은 야외 스포츠, 드라마, 자연 다큐멘터리 컨텐츠를 포함하며 근접 경험 컨텐츠의 화질은 밝기와 대비와 밀접한 관련이 있었다. 간접 경험은 뉴스, 음악 쇼, SF/액션 영화 컨텐츠를 포함하며 해당 컨텐츠의 화질은 대조와 채도와 밀접하게 연관되었다. 이러한 결과에 따라 근접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 밝기와 대비 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있으며, 간접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 대조와 채도 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있다.
본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.
본 연구는 피터 브룩이 주장한 '욕망의 서사'라는 개념을 중심으로 신체현상학의 창시자 메를로 퐁티의 '신체적 상황'이라는 개념을 활용하여 애니메이션 <웅사소년>에서 구현된 신체 서사를 분석하고자 한다. 먼저 신체 서사학자 피터 브룩이 제시한 '욕망 서사'와 '시각적 신체'를 기반으로 몸과 마음에 대한 인물의 인식 변화를 분석했다. 다음으로, 주인공 소년이 허약한 사람-대항하는 사람-감시당하는 사람-자신을 초월하는 사람으로 변화하는 과정을 살펴보고 이와 같은 과정에 대해 시간과 공간으로 구성된 신체적 상황을 통해 분석했다. <웅사소년> 속 주인공의 신체적 욕망과 시각적 신체는 서사의 원동력이 되고 주인공의 신체적 욕망을 시각화하여 신체적 상황을 통해 신체 서사를 연출하는 과정을 재현한다. 이와 같이, 본 연구는 주로 시각적으로 미디어를 표현하는 애니메이션 가운데, 신체 서사로 중국 하층민 소년의 실제적인 삶을 그려낸 애니메이션을 분석했다. 또한 중국 애니메이션은 초현실, 특수효과, 과장, 변형 등 기법을 주로 사용하던 <나타지마동강세(哪吒之魔童降世)>, <강자아(姜子牙)> 등 상업 애니메이션에서 탈피하여 점차 <웅사소년>, <향착명량나방(向着明亮那方)> 등 현실주의 애니메이션으로 발전했으며, 그 과정에서 나타난 시각적 경험으로 중국 애니메이션의 새로운 방향을 제시하고 있다는 사실을 밝혀냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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