• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.29-42
• /
• 2013

In this paper, we analyze the effect of the depth perception, volume perception and visual discomfort according to the change of the quality of the depth image and the depth of the major object. For the analysis, a 2D image was converted to eighteen 3D images using depth images generated based on the different depth position of a major object and background, which were represented in three detail levels. The subjective test was carried out using eighteen 3D images so that the degrees of the depth perception, volume perception and visual discomfort recognized by the subjects were investigated according to the change in the depth position of the major object and the quality of depth map. The absolute depth position of a major object and the relative depth difference between background and the major object were adjusted in three levels, respectively. The details of the depth map was also represented in three levels. Experimental results showed that the quality of the depth image differently affected the depth perception, volume perception and visual discomfort according to the absolute and relative depth position of the major object. In the case of the cardboard depth image, it severely damaged the volume perception regardless of the depth position of the major object. Especially, the depth perception was also more severely deteriorated by the cardboard depth image as the major object was located inside the screen than outside the screen. Furthermore, the subjects did not felt the difference of the depth perception, volume perception and visual comport from the 3D images generated by the detail depth map and by the rough depth map. As a result, it was analyzed that the excessively detail depth map was not necessary for enhancement of the stereoscopic perception in the 2D-to-3D conversion.

• Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.59-70
• /
• 1996

장안초등학교는 한국전쟁 이후인 1955년에 개교된 초등학교이다. 처음에는 8학급의 가교사시설에 18학급으로 편성되어 초기부터 시설이 양적으로 부족하였다. 또한 이 지역의 학생수 증가로 거의 매년에 걸쳐 학급수의 증가와 교실증축이 함께 이루어 졌다. 현재 건물의 건립년도를 살펴보면 1965년 6월에 처음 신관 1층 부분이 건설되어 70년대와 80년대에 걸쳐 꾸준히 증축되어 왔으며, 대지 동측의 별관은 1993년 12월에 건설된 새건물로, 학교교사 건물이 30년된 건물과 최근의 건물이 함께 공존하고 있다. 철근콘크리트 건물이 구조적으로는 100년도 견딘다 하지만 실제로는 약 30년이면 콘크리트의 산성화가 가속화되면서 구조적으로 안전하지 못하다는 학설이 인정되어, 최근 30년이 경과된 학교 건축의 재건축이 사회적 문제로 대두되고 있다. 실제로는 25년이상 경과된 건물에서도 구조적인 하자가 발생하는 예 가 많아 교육부에서는 대체로 25년이상 경과된 건물에 대하여 재건축을 실시하고 있다. 장안초등학교는 20년에서 30년 경과된 건물이 많은 부분을 차지하는 관계로 재건축이 실시되는 예이다. 아직까지 사용이 가능하다고 판단되는 건물은 본관의 남측부분의 교사(1983년 증축)과 신관의 우측부분(1985년 9월 23일 증축)과 별관(1993년 12월 14일 신축)교사동을 들수 있다. 때문에 이 부분에 대하여 철거할 것인가 혹은 그대로 사용할 것인가에 대한 의견이 있어, 최종적으로 별관은 그대로 사용하는 것을 원칙으로 하고 본관 남측부분은 가장 마지막 건설시기에 철거하고 신관 우측부분은 규모가 작아 철거하기로 하였다. 학교건축은 다른 일반건물과는 달리 교육이라는 기능을 충분히 발휘할수 있는 공간구성이 필수적이라 할수 있다. 여기서 말하는 교육이란 예전의 주입식 교육이 아니라 21세기를 바라보는 정보화 세계화를 지향하는 교육으로 학생 개개인의 창의성과 자주성을 발휘시킬수 있는 교육이라는 점에 대하여 의견은 없을 것이다. 이러한 교육이란 다양한 교육방법을 전제로 하며 하나의 학년을 하나의 학습그룹으로 생각하는 것은 중요한 출발점이 될 것이다. 한 학년의 그룹을 교대상의 기본으로하여 이러한 그룹에 대하여 일제학습, 그룹학습, 팀티칭, 개별학습이 이루어 질수 있는 공간을 제공하는 점을 본 장안초등학교 기본계획에서 출발점으로 하였다. 물론 학교전체 학생을 콘트롤할 수 있는 교육방법도 존재한다. 선진 외국의 예를 살펴보면 아동의 능력별 교육을 위하여 무학년제(Non-Grade)를 도입하는 경우도 있지만 아직 우리나라에서는 학급단위가 중요시되고 있다. 이 학급단위는 교육단위이면서 생활지도 단위이기도 하다. 이러한 점을 인식하여 학교건축의 간장 기본 단위가 되는 보통교실 계획을 보통교실과 오픈스페이스를 연속시킨 유니트로 계획하여 일제학습, 그룹학습, 팀티칭, 개별학습 등이 이루어 질수 있도록 하였다. 실제로는 36학급을 계획할 경우, 한학년의 6개 학급이 하나의 공통된 공간내에 그룹핑 되는 것이 바람직하지만(제3안의 배치에서 제안하여 보았지만 북측교실, 오픈스페이스의 통로화등의 문제점이 있었다), 그 규모가 너무 커서 3개학급을 하나의 유니트로 하였다. 물론 한학년이 동일한 층에 배치시켜 서로의 관련성을 높게 하였다. 특별교실 계획은 보통교실과의 관련성과 장래 지역개방의 역할을 고려하여 계획하여야 할 것이다. 장안 초등학교의 경우는 별관을 그대로 사용 한다는 조건이 있기 때문에 기존의 편복도 형식의 교실에서는 보통교실 계획의 어려움이 있어 특별 교실동으로 고려하였다. 때문에 지역개방에 대해서는 문제점을 안고 있다. 체육관은 기준령에는 권장시설로 되어 있지만 학교시설에 필수적인 시설이라 생각한다. 체육은 국민건강에 직결되기 때문이다. 또한 체육관 건설은 실외체육 실내체육에 대응할 뿐 아니라 학교 행사등에 유용히 사용되기 때문에 더욱 필요시설이라 할수 있겠다. 또한 지역개방을 위하여 정문 혹은 후문 가까이에 배치시키는 것은 필수적이다. 별관, 체육관, 운동장, 후문측에 12학급용의 단독건물 등의 기본적인 제약조건을 고려하여 배치하자면 자연히 교실동들이 분산되는 결과를 낳게된다. 이러한 각각의 교사동을 A동을 중심으로 구름다리로 연결하여 동선의 불편함을 해소시켰다. 주차장은 후문 가까이에 약 10정도의 주차공간이 확보가능하다. 이외에는 운동장을 사용하는 방법과 체육관의 1층부분을 필로티로 하여 그곳에 20대 정도 주차시키는 방안이 있다. 주차는 많을수록 편리는 하겠지만 제한된 대지에 모두 만족 시켜주기는 불가능하다. 공공용의 주차와 소방에 필요한 동선이 요구된다. 특히 도심주차난을 생각할 때는 차라리 적극적으로 지하주차장을 계획하는 방안이 있을 것이다. 마지막으로 현재 67학급은 초대형 규모로 초등학교 규모로는 적합하지 못하다. 장래를 고려하여 48학급에서 최종적으로 36학급으로 계획하였으나 한동안은 67학급이 그대로 유지될 것으로 보인다. 신설 초등학교가 가까운 시기에 개교될 것을 기대한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.1-23
• /
• 2013

To discover significant social issues such as unemployment, economy crisis, social welfare etc. that are urgent issues to be solved in a modern society, in the existing approach, researchers usually collect opinions from professional experts and scholars through either online or offline surveys. However, such a method does not seem to be effective from time to time. As usual, due to the problem of expense, a large number of survey replies are seldom gathered. In some cases, it is also hard to find out professional persons dealing with specific social issues. Thus, the sample set is often small and may have some bias. Furthermore, regarding a social issue, several experts may make totally different conclusions because each expert has his subjective point of view and different background. In this case, it is considerably hard to figure out what current social issues are and which social issues are really important. To surmount the shortcomings of the current approach, in this paper, we develop a prototype system that semi-automatically detects social issue keywords representing social issues and problems from about 1.3 million news articles issued by about 10 major domestic presses in Korea from June 2009 until July 2012. Our proposed system consists of (1) collecting and extracting texts from the collected news articles, (2) identifying only news articles related to social issues, (3) analyzing the lexical items of Korean sentences, (4) finding a set of topics regarding social keywords over time based on probabilistic topic modeling, (5) matching relevant paragraphs to a given topic, and (6) visualizing social keywords for easy understanding. In particular, we propose a novel matching algorithm relying on generative models. The goal of our proposed matching algorithm is to best match paragraphs to each topic. Technically, using a topic model such as Latent Dirichlet Allocation (LDA), we can obtain a set of topics, each of which has relevant terms and their probability values. In our problem, given a set of text documents (e.g., news articles), LDA shows a set of topic clusters, and then each topic cluster is labeled by human annotators, where each topic label stands for a social keyword. For example, suppose there is a topic (e.g., Topic1 = {(unemployment, 0.4), (layoff, 0.3), (business, 0.3)}) and then a human annotator labels "Unemployment Problem" on Topic1. In this example, it is non-trivial to understand what happened to the unemployment problem in our society. In other words, taking a look at only social keywords, we have no idea of the detailed events occurring in our society. To tackle this matter, we develop the matching algorithm that computes the probability value of a paragraph given a topic, relying on (i) topic terms and (ii) their probability values. For instance, given a set of text documents, we segment each text document to paragraphs. In the meantime, using LDA, we can extract a set of topics from the text documents. Based on our matching process, each paragraph is assigned to a topic, indicating that the paragraph best matches the topic. Finally, each topic has several best matched paragraphs. Furthermore, assuming there are a topic (e.g., Unemployment Problem) and the best matched paragraph (e.g., Up to 300 workers lost their jobs in XXX company at Seoul). In this case, we can grasp the detailed information of the social keyword such as "300 workers", "unemployment", "XXX company", and "Seoul". In addition, our system visualizes social keywords over time. Therefore, through our matching process and keyword visualization, most researchers will be able to detect social issues easily and quickly. Through this prototype system, we have detected various social issues appearing in our society and also showed effectiveness of our proposed methods according to our experimental results. Note that you can also use our proof-of-concept system in http://dslab.snu.ac.kr/demo.html.