• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.29-42
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• 2013

본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.

• 교육시설
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• 제3권3호
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• pp.59-70
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).