본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
이 글에서는 박근혜 정부가 적극적으로 추진해온 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 한국노총과 민주노총이 보여온 정책대안과 활동전략을 중심으로 우리 노조운동의 전략적 역량을 검토하며 비판적으로 평가하고 있다. 정부 주도의 노동시장유연화 정책이 계획대로 성사된 것은 아니지만, 노동계가 그들이 바라는 고용안정성을 강화하는 진보적인 노동개혁을 관철시키는'파워의 역설'을 이뤄내지 못하였을 뿐 아니라 정부의 개혁정책에 대해 전략적 역량을 제대로 발휘하지 못하였다. 특히, 양노총은 조합원대중의 결집된 동원(조직연대자원)과 시민사회 친노동정치 세력과의 광범한 연대(연결망자원), 우호적 지지여론의 확보-강화(담론자원), 그리고 활동체계 조직자원 등의 효능적 집행(인프라자원)을 이뤄낼 수 있는 전략적 역량을 제대로 행사하지 못해온 것으로 평가된다. 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치에 있어 행사되는 노조운동의 전략적 역량에는 대중적 담론의 형성과 확산이 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 제한된 운동자원과 불리한 권력지형의 제약에 놓여 있는 노조운동으로서는 조직 안의 대중적 결집과 강력한 동원을 이뤄냄과 동시에 조직 밖의 시민사회로부터 대중적 지지와 동참을 이끌어낼 수 있는가의 여부가 그들의 정치적 협상력이나 사회적 영향력을 더욱 중요하게 좌우하기 때문이다. 노동개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 노조운동으로서는 조직안팎에 대한 프레밍 조정 총화 학습의 전략적 능력을 효과적으로 행사하는 것이 더욱 중요해진다. 최근의 노동개혁국면에서 우리 노조운동은 보유한 자원을 제대로 가동-활용치 못하고 타성적 방식으로 저항운동을 전개함으로써 스스로 조직 안팎의 대중으로부터 운동적 효능감을 잃어가고 있는 것에 대해 깊은 성찰이 요구된다. 또한, 노동시장의 진보적 개혁을 도모함에 있어 정 경 언의 보수 권력연합 앞에서 분열된 조직노동과 야당 및 시민사회의 각개적 대응이 무기력할 수 밖에 없는 만큼, 친노동 세력과 집단들간에 유기적 연대-공조 네트워크를 만들어내는 것이 필요하다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
이 논문은 기독교교육학 저서에 나타난 자전적 글쓰기가 기독교교육학자의 정체성을 발견하는데 중요한 통로가 됨을 연구한 논문이다. 기독교교육학자의 정체성은 기독교교육학 이론연구의 배경이자 토대가 된다. 학자의 정체성은 객관주의적이고 인지주의적인 한계를 지닌 논증적인 글보다 저자가 직접 경험한 일인칭 시점의 자전적 글쓰기에 잘 나타나고 있음을 연구를 통해 발견하였다. 연구는 자전적 글쓰기의 개념과 특징, 자전적 글쓰기와 자아정체성, 자전적 글쓰기와 기독교교육의 관계성을 살펴보고, 기독교교육학자들의 저서 속에서 자전적인 글쓰기가 어떻게 그들의 정체성을 드러내고 있는지를 관찰하였다. 마리아 해리스의 『가르침과 종교적 상상력』, 파커 파머의 『가르칠 수 있는 용기』, 엘리자베스 무어의 『Teaching as a Sacramental Act』에 나타난 자전적 글쓰기는 기독교교육학자의 정체성이 학습자의 정체성과 어떻게 만나고, 변형되고 확장되는지를 보여주고 있다. 연구를 통해 자전적 글쓰기가 이야기의 형식을 띠지만 이야기와 구별되는 이야기로서 저자와 독자의 정체성이 만나는 장이 되고, 장아정체성의 형성과 변형을 일으키는 정체성 씨름의 장이 되며, 나의 이야기가 우리의 이야기가 되는 정체성 확장의 자리가 됨을 확인하였다. 자전적 글쓰기는 저자가 일인칭시점으로 현재의 시점에서 과거를 돌아보며 자아정체성을 형성하는 과정과 불가분리의 관계이다. 이런 특징은 자아정체성 형성과 변형에 중점을 두는 기독교교육학의 목표와도 연결된다. 해리스, 파머, 무어의 글 속에 나타난 자전적 글쓰기는 학자들의 신학적 입장과 교육에 대한 견해를 포함한 교사로서의 정체성을 잘 보여주고 있다. 자전적 글쓰기는 그간의 기독교육학저서 글쓰기가 논증적이고 객관적인 글쓰기에 치중하여 독자에게 괴리감과 단절감을 주는 한계를 극복할 수 있게 할 뿐 아니라 저자의 내면 이야기를 통해 독자로 하여금 공감을 불러일으키는 이야기로 초청할 수 있다. 자전적 글쓰기가 포함된 기독교교육학저서는 독자들로 하여금 기독교인으로서의 정체성을 더 근본적으로 변형시키는데 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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