본 연구는 다분야간의 학제적 융합연구를 진행하는 과정으로 뇌기반 학습 원리와 이미지 창작의 뇌과학적 기제를 고려한 예술교육의 선행 연구현황을 알아보는 과정이다. 최근에 이르러 각 분야의 교육방법을 타 분야와의 웅합적 연구 활동으로 생산해 내는 것이 트렌드로 부상하고 있고, 이에 힘입어 뇌기반 교육 융합연구의 결과들이 각 분야마다 발표되고 있다. 음악, 미술, 무용과 같은 예술 분야 또한 해당된다. 즉, 창작과 학습이 이루어지는 동안 뇌의 작동원리를 이해하고 해당 기능을 발달시킬 수 있는 여러 원리를 교수법으로 적용하면 예술적 수행 능력과 창의성이 효율적으로 신장된다는 관점이다. 애니메이션 드로잉은 단순히 사물을 똑같이 그리는 소묘적 관점에서 벗어나 움직임의 요소를 직감적으로 인식하고 대상과의 소통을 통해 연출할 수 있어야 하기에 형태구현의 인지적 관점 뿐만 아니라 고차원적 인지감각의 요소, 소통의 방법까지를 포함한 체계적인 교육방법을 개발할 필요성이 요구된다. 이에 본 연구는 애니메이션 드로잉의 전문적인 특성을 고려한 교육모형을 설계하기 위해 뇌기반 원리를 적용한 예술교육에 대한 문헌 연구결과를 제시한다. 이에 뇌기반 예술교육의 적용사례를 해외의 흐름과 국내의 흐름을 추출 분석하였다. 또한 뇌기반 원리를 적용한 미술교육연구의 사례와 드로잉관련 교육의 사례의 연구결과를 분석하였다. 분석된 결과에 따르면 드로잉관련 뇌기반 학습은 우뇌 트레이닝을 통한 관찰력과 집중력, 이미지표현과 관계된 창의력, 긍정정서의 변화에 증진 효과를 공통적으로 드러났다. 그 외에도 뇌파훈련을 통한 해외의 학습적용 사례가 있었는데 타이밍능력과 예술표현력은 HRV 훈련과 SMR, 베타1, 알파/세타파를 강화하는 뉴로피드백 훈련으로 증진 효과를 보았으며, 느린 뇌파 뉴로피드백 훈련이 스트레스를 극복하고 창의적 미술 수행능력을 향상시키는데 큰 기여를 하고 있음을 제시하고 있다. 이 연구결과가 의미하는 것은 뉴로피드백 훈련이 실험실 범위를 벗어난 예술적 실교육의 환경에서도 성공적으로 적용될 수 있다는 것을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크지만 기계를 사용해야하는 것은 교수법으로 적용하기엔 한계가 있음이 드러남으로 인해 추후 애니메이션 드로잉 교육법에 뇌기반 학습원리를 적용, 설계하기위한 분석적 토대를 마련하기에 의의가 있다 하겠다.
일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.
이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.
목적: 삽화기억은 어떠한 사실이나 정보에 관하여 기억해낼 때 그것들이 기억 구조 속으로 들어가던 순간의 개인적인 사건이나 과거의 사실들과 연관하여 기억하는 것으로 부호화 및 인출에 관여하는 중추가 서로 나뉘어져 존재한다고 알려져 있다. 이 연구에서는 O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통해 삽화기억 부호화 및 인출 중추의 뇌기능지도를 구성하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 남자 6명 ($30.0{\pm}1.4$세)에 대하여 두 번의 대조과제와 각 한번의 삽화기억 부호화 및 인출 자극과제를 시키면서 동시에 $H_2O$ PET을 시행하였다. 부호화 자극과제에 대한 대조과제에서는 화면 중앙에 나타난 십자 모양 고정점을 자극과제와 같은 시간동안 보게하여 시자극 효과를 포함하게 하였으며, 인출 자극과제에 대한 대조과제에서는 30개의 화살표를 보여주며 화살표가 위(총 15개)를 가리키면 버튼을 누르게 하여 시자극과 손가락 운동에 의한 효과도 포함되게 하였다. 부호화 자극과제에서는 특정 단어가 연상되는 사물 그림 30개를 4초 간격으로 보여주면서 기억하도록 하였으며, 30분 후에 시행한 인출 자극과제에서는 앞에서 보여주었던 15개의 영상과 새로운 15개의 영상을 섞어서 동일한 간격으로 보여주며 기억할 수 있는 그림이 나오면 버튼을 누르게 하였다. 모든 영상을 표준지도에 정규화하고 공분산분석으로 전체 혈류차이를 제거한 후 각 자극과제와 해당 대조과제 사이에 국소혈류량이 차이나는 영역을 찾아 뇌기능지도를 구성하였다. 결과: 인출 자극과제에서 올바르게 기억해낸 그림의 평균 개수는 9.3개(${\pm}3.3$)였으며 없던 그림을 있었다고 잘못 지적한 경우는 평균 3.0개(${\pm}2.8$)였다. 부호화시에 좌측 대뇌반구에서는 하측전두이랑의 판개부와 삼각부, 후두엽의 1차 시각 피질과 시각 연합 피질 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 내전두엽 및 대상회, 청각-시각 연합영역인 중측두회전과 하측측두회전의 후부, 1차 시각 피질과 시각 연함 피질, 소뇌 등이 확성화죄었다. 인출 시에 좌측대뇌반구에서는 삼각부, 1차 시각 피질과 시각 연합 피질, 하측두회전, 1차 시각 피질과 시각 연합피질, 소뇌 등이 활성화되었고, 우측에서는 전전두엽, 시각 연합 피질, 소뇌, 내측두엽 등이 활성화되었다. 주로 활성화된 전두엽에서 좌측 판개부늘 삽화기억 부호화의, 우측 전전두엽은 인출의 중추라 해석되며, 좌측 삼각부는 다른 인지기능에 의하여 활성화된 것으로 보인다. 결론: O-15 $H_2O$ PET을 이용한 뇌활성화실험을 통하여 삽화기억의 부호화 및 인출 중추를 국소화할 수 있었다.
현대 산업사회사회에서 인간을 다루고 있는 생물학, 의학, 심리학, 사회학 등 개별학문은 사람이 무엇인지에 대한 기본적인 지식을 미리 갖고 있거나, 인간의 자명성을 전제로 한다는 점에서 인간 존재의 전(全)모습을 파악하는데 한계를 가질 수밖에 없다. 현대 철학적 인간학의 대표자인 셸러는 이러한 개별과학의 인간 이해를 경계하며, 우리가 먼저 자신을 인간으로 체험하고 이해하면서 인간 존재가 무엇인가를 앎으로써 인간학적으로 중요한 의미를 가질 수 있다는 점을 강조한다. 따라서 셸러의 인간관은 인간의 본질을 규명함으로써 진정한 인간다움의 면모를 보여 준다는 점에서 현대 산업사회의 비인간화에 대한 실마리를 제시했다고 판단된다. 하지만 자유를 행사하는 주체이자 정신의 유일한 존재 형태가 인격이며, '인간'이 되게 하는 유일한 것은 인간의 생명에 대립하고 있는 정신임을 강조한다는 점에서 정신을 생명의 차원에서 구별해내고 분리시킬 수 있다는 문제가 제기될 수 있다고 본다. 여기에서 본 글은 동 시대의 철학자 슈타인과 셸러, 모두 현상학적 방법을 통하여 인간에 접근했던 슈타인과 셸러를 통하여 그들의 공통점과 차이점이 무엇인지를 밝히는 데 그 출발점이 있다. 그 결과 슈타인의 인간학은 첫째, '열린-존재'($Ge{\ddot{o}}ffnet$-Sein)로서의 인간학이다. 둘째, '감정-존재'($Gef{\ddot{u}}hlen$-Sein)로서의 인간학이다. 셋째, '단일-존재'(Einheit-Sein)로서의 인간학임을 밝혀낸다. 그리고 세 번째 '단일-존재'로서의 인간학을 강조하는 측면에서 슈타인의 인간관과 셸러의 그것과의 차이성을 타진한다. 이러한 차이성을 바탕으로 본 글은 한편으로 인간의 본질적 측면과 존재적 측면을 분리시키지 않고 '전체적으로' 파악하는 슈타인의 존재론적 인간관이 근대의 인간이해(이원론적 인간관)를 비판하며 등장한 현대 철학적 인간학의 기본정신에 보다 충실해 있다는 견해를 제시한다. 더 나아가 슈타인의 인간관에서는 인간의 몸에서 물질적 사물과 같은 육체적인 부분까지 포함된 단일체로서의 존재가 진정한 인간 존재로 제시되는데, 바로 이 지점이 셸러보다는 좀 더 적극적으로 인간의 육체적인 부분을 강조한 것으로 평가된다. 따라서 필자는 오늘날 인간 존엄성에 대한 여러 논의들(식물상태의 환자, 안락사, 초기배아 등), 생명공학과 생명과학의 발전과정에서 일어날 수 있는 인간 존엄성 훼손에 대한 하나의 유의미한 이론으로 슈타인의 존재론적 인간학의 가능성을 개진할 수 있었으며, 또한 에디트 슈타인이라는 현대 철학자의 인간학을 무엇보다도 '존재론적' 관점에서 적극적으로 제시한다는 점에서 본 글의 의의가 있다고 생각한다.
E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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