일본 요괴 애니메이션에 등장하는 요괴 캐릭터의 이미지를 검토하고, 요괴 캐릭터의 생성 원리를 찾아내고자 했다. 이론적으로 줄리아 크리스테바의 '상호텍스트성' 개념과 롤랑 바르뜨의 '텍스트'개념을 방법론으로 채택하여 중국의 신화 지리지 "산해경"과 상호텍스트적 관계를 보이는 <포켓몬스터>의 여러 캐릭터들의 생성원리와 일본의 애니미즘적 사고에 기초한 '백귀야행도'에 등장하는 전통 요괴 캐릭터들의 현대적인 변용을 고찰하였다. 상호텍스트성은 기억 혹은 역사와 연관되며 이는 텍스트에서 드러나기 때문에 요괴 애니메이션의 캐릭터 연구에 유용한 이론적 틀을 제공한다. 또한 요괴담이나 요괴의 이미지들은 민담처럼 집단적 담론의 결과물이며 끊임없는 첨가와 삭제가 이루어지는 텍스트적 속성을 고려해 볼 때, 변화하는 집단 상상력의 산물이라 보인다. 상호텍스트성에 기반한 괴물이나 요괴의 이미지 생성은 크게 '하이브리드'와 '뮤턴트'로 구분해 볼 수 있으며, 구체적인 이미지 제시와 분석을 통해 요괴 이미지의 생성원리를 설명하였다. 인간의 공포에 상상력의 날개를 달아 만들어지는 요괴 캐릭터들은 이미지에 있어 시각적 쾌락을 보여주며 문화 컨텐츠의 아이콘으로 기능하는 것을 알 수 있다.
이 연구는 과정중심평가에서 나타나는 교사 피드백 유형의 사례를 제시하는 데 그 목적이 있다. 과정중심평가의 실행을 위하여 과정을 시각화한 협력적 모델링-논의 활동을 실시하였고, B고등학교 교사 4명과 학생 353명이 연구에 참여하였다. 자료의 분석은 논의 수업을 촬영한 영상, 협력적 모델링-논의 활동지 및 교사의 인터뷰 내용을 대상으로 실시하였다. 피드백의 유형화는 과학적 개념에 대한 피드백과 논의 과정에 대한 피드백의 범주를 바탕으로 하였으며, 각 피드백의 유형에 해당하는 사례는 교사 4명을 중심으로 추출하여 수업의 맥락과 함께 구체적으로 제시하였다. 연구 결과, 과학적 개념에 대한 피드백 중 개념 준거 제시형, 사고 촉진형 피드백이 학생의 자기 점검을 유도하였으며, 논의 과정에 대한 피드백 중 맥락 강조형 피드백, 과정 준거 제시형 피드백, 롤모델형 피드백, 그리고 인식 탐색형 피드백이 학생의 자기 점검을 유도하였다. 연구 결과를 토대로 과정중심 평가를 성공적으로 실시하기 위한 피드백의 특성과 과정중심평가에서의 교사의 역할을 도출하였다. 이 연구의 결과는 과정중심평가에서의 교사 피드백에 대한 이해를 기반으로 과정중심평가를 실천하기 위한 구체적인 지침을 제공해 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.
본 논문의 연구 목적은 공개 학습활동관리시스템 종류 중 하나 인 LAMS를 이용하여 학습자들의 알고리즘적인 사고력을 키우며 다양한 학습 활동을 통하여 학습에 대한 흥미를 느끼게 해주는 데 있다. LAMS는 다양한 학습 환경에서 교수자가 설계한 대로 학습자가 학습할 수 있도록 시각적인 학습 디자인 제작 환경을 제공하며 또한 순차적인 학습 환경을 제공한다. 본 논문에서는 학습자의 논리적인 사고를 향상시키기 위해 컴퓨터의 기본이 되는 데이터 정렬 알고리즘을 적용하였다. 설계한 콘텐츠를 초등학생을 대상으로 학습을 수행 한 후 설문조사를 실시한 결과 대다수의 응답자들이 긍정적인 반응을 보였다. 반면 데이터 정렬 알고리즘뿐만 아니라 컴퓨터와 관련된 다양한 종류의 콘텐츠들이 제공 되었으면 좋겠다라고 응답한 응답자도 있었다. 향후에는 초 중등 교과 과정에서 컴퓨터 교육에 대한 콘텐츠와 개념적인 원리가 추가, 수정되어야 할 필요가 있으며, 또한 대중적인 학습관리시스템을 만들기 위해 노력할 것이다.
뉴미디어 아트는 장소와 시간적 제약에서 벗어나 테크놀로지의 혜택을 예술로 승화하고 관람자와 새로운 소통 방식을 제시한다. 본 논문은 초기의 뉴미디어 아트에서 나타난 비언어적 의사소통 방식의 경향을 분석하고자 표정과 소리에 관한 사례들을 연구했다. 결과적으로 뉴미디어 아트에 나타난 디지털 패러다임은 비선형성 사고를 갖게 하여 몰입과 지각적 분절감을 느끼게 하였음을 발견하였다. 뉴미디어 아트에서 표정은 '시각적 왜곡화, 확장화, 가상화'를 통해 얼굴 표현의 공간성과 시간성을 극복했고 디지털 환경 속에서 얼굴 구성 요소의 결합과 분리는 새로운 방식의 소통을 가능하게 하였다. 뉴미디어 아트에서 소리는 청각 감각에 머물지 않고 다른 감각과 협응하여 다감각화와 공감각화를 추구하며 공간의 확장성과 감각과 수용자의 상호작용성의 특성을 드러내며 발전하고 있었다.
"안전한 작물보호제"라는 말이 있다. 그렇다면 "안전"이란 어떠한 성질을 말하는 것일까. 신문 등에 과거 DDT의 이야기가 실릴 때에는 "독성이 강한 농약 DDT${\cdots}$"등과 같이 "독성이 강한"이라는 표현을 붙이는 경우가 많다. "독성이 강하다"라는 것은 어떠한 성질을 말하는 것일까. 올해 전, 모 신문은 '식염수를 마시고 사망한 소녀의 이야기"를 전했다. 구내염(口內炎)으로 아파하는 소녀에게 부모가 식염수로 양치를 시키자 더욱 괴로워했다. 그래서 엄하게 꾸짖으며 억지로 마시게 했더니, 염분의 농도가 짙어서 사망했다고 한다. 식염은 과연 "독성이 강한"것일까. 쉽게 사용해서는 안 되는 "안전"이나 "독성"이란 말은 어떤 의미를 갖는 것일까. 먼저 작보제에 대해서 약간의 문제점을 정리해보기로 하겠다. 그리고 작보제 안전성에 대해서 구체적이고 정석적인 이야기보다는 기본적인 개념을 주로 다루어 보고자 한다.
거시경제적관점에서 보면 인플레이션이 유형자산 소유자들의 자산배분을 유리하게 변동시키고 채무자의 부채 경감효과도 아울러 가져올 수 있다고 보는 시각이 지배적이다. 그러나 만약 전체 경제와 관련된 일반론적 사고가 각 개별기업에 적용된다면 거시적 관점에서 기대되는 효과가 그대로 나타날 지에 대해서는 아직 충분히 검증되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 인플레이션이 투자 및 자금조달결정에 어떤 영향을 미치고, 이 과정에서 어떤 변수들이 작용하고 고려되어야 하는지에 대하여 살펴보고자 한다.
본 연구는 최근 널리 보급된 스마트 모바일 단말의 제한된 디스플레이에서 사용자에게 짧은 시간에 효율적으로 핵심 정보를 제공함으로써 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 연구하기 위해 사용자 위치 기반 교통 신호 안내 시스템(Location Based Traffic Signal Guide System, LBTGS) 의 UI 설계에 관한 연구이다. 시각 정보와 음성 정보를 활용하여 짧은 시간에 사용자가 전방 교통 신호 정보를 인지하도록 하여 안전한 도로 운행에 반영할 수 있는 UI 를 효과적으로 설계함으로써 신호 위반으로 인한 교통 사고의 발생을 감소시킬 수 있다. 또한 보다 직관적으로 짧은 시간에 인식할 수 있는 UI 를 설계하여 스마트 모바일 단말의 제한된 디스플레이에서 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.
시계열 데이터(time series data)는 특정 대상의 시간적 변동을 지속적으로 관측하여 얻은 값이다. 시계열 데이터의 자료수가 많아짐에 따라 자료의 효율적인 탐색을 위한 장치들이 개발되고 있다. 이 중에서 대화형의 자료 탐색(interactive data exploration)을 위한 동적 쿼리(dynamic query)의 대표적인 장치로 Timeboxes를 들 수 있다. Timeboxes는 관심영역에 해당하는 자료들을 보여주는 사각형 쿼리 장치이다. 사용자 본인의 관심 구간을 간단한 마우스 조작을 통해 사각형 형태로 나타내면 이 사각형 영역 내에 해당되는 자료들이 실시간으로 나타난다. 그러나, 구체적인 쿼리 영역을 설정하기에는 한계가 있고 사용자의 사고 모델(mental model)과는 불일치되는 쿼리 영역을 시각화 한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 DQB(Dynamic Query Band)를 제안한다. DQB는 시계열 데이터의 시각화 뷰에서 두께를 가지는 꺽은 선이 이루는 쿼리 영역을 말한다. 이 장치는 직관적이고 조작이 간편한 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라, 구체적인 쿼리 영역 설정이 가능하고 좋은 개념 모델(Conceptual model)을 제공해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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