본 연구자는 디지털 영상 연기 중 TV드라마와 영화 연기를 효율적으로 하기 위한 방법론 중 하나로 아메리칸 메소드(american method)를 제안하고자 한다. 아메리칸 메소드 훈련 방법 중 리 스트라스버그(Lee Strasberg, 1901-1982)의 정서적 기억은 디지털카메라 매체 연기를 하는데 있어서 제작 환경에서 오는 어려움들을 극복할 수 있는 효율적인 방법론이다. TV드라마와 영화의 제작 환경에서 발생하는 특성과 쇼트의 크기, 편집에서 오는 디지털카메라 매체의 독립적 의미 생성은 배우가 연기를 하는데 있어 간과할 수 없는 부분이다. 배우는 감정의 기억 훈련을 통해 디지털카메라의 매체적 특성에서 오는 어려움을 극복 할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 연기를 도와줄 수 있다.
본 논문에서는 인가의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 학습 알고리즘(Hippocampal Learning Algorithm)을 개발하여 RFID를 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 입력되는 얼굴 영상 데이터들은 NMF(Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 특징이 구성되고, 이러한 특징들은 해마의 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CA1영역에서는 단층 신경망에 의해 단기기억과 장기기억으로 나누어서 저장되고 해당 특징의 누적 개수가 문턱치(threshold)를 만족하면 장기 기억 장소로 저장시키도록 한다. 위와 같은 개념을 바탕으로 구현되는 RFID 생체인식 시스템은 특징의 분별력과 학습속도면에서 우수한 성능을 보일 수 있다.
본 연구는 웹 콘텐츠 표현의 기본 4요소라고 할 수 있는 동영상, 오디오 이미지, 텍스트의 서로 다른 활용이 수용자의 정보처리과정에 어떤 영향을 미치는지를 특히 어린이 뉴스 사이트를 중심으로 실험연구를 통해 고찰한 것이다. 이를 위해 다섯 개의 어린이 피험자 그룹별로 똑같은 스토리의 뉴스정보를 각각 "동영상1(화면과 음성정보 중복)", "동영상2(화면과 음성정보 분리)", "오디오", "텍스트", "텍스트+이미지(사진)"의 서로 다른 형태로 제작한 웹사이트를 통해 전달하고 집단간 뉴스정보기억차이를 검증했다. 검증결과 동영상으로 뉴스를 전달하도록 디자인된 사이트는 다른 형식의 사이트에 비해 어린이의 뉴스정보기억과 관련하여 가장 효율적인 것으로 나타났고, 이런 동영상의 장점은 동영상내의 화면과 음성정보가 중복될 때 특히 강화되는 것으로 나타났다.
본고는 기억, 기억의 터, 디아스포라, 정체성과 관련된 이론적·방법론적 논의를 바탕으로 재일 교포 또는 재일 동포로 호명되는 재일 한국인 건축가 이타미 준의 삶에 미친 기억의 터와 디아스포라 기억의 함의를 고찰하고자 했다. 이를 위해 이타미 준(한국명 유동룡)의 생애를 다룬 다큐멘터리 <이타미 준의 바다>를 분석대상으로 선정했다. 연구결과에 의하면, 전체 48개의 신으로 이야기가 구성된 <이타미 준의 바다>는 바다와 바다 사이의 이편(일본)과 저편(한국)을 기억의 터로 가정해 경계인이자 이방인으로 살아야 했던 이타미 준이 국적, 국경, 영토, 국가의 경계로부터 탈각해 있음을 강조한다. 특히 한국인 유동룡으로도 살아야 했던 이타미 준의 이야기는 바다를 과거와 현재를 관통하며 디아스포라 정체성을 탐색하는 통시적 공간(기억의 터)으로 설정했다. <이타미 준의 바다>에 구성된 이타미 준의 기억의 터는 그로 하여금 한국인으로서의 디아스포라 정체성을 더욱 확고하게 자각하게 하는 기억 공간이다.
본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.
본 연구는 영상차원(2D vs. 3D), 영상 시청순서(2D ${\to}$ 3D vs. 3D ${\to}$ 2D), 그리고 설험참가자의 성차에 따라 영상 시청에 따른 주관적 피로감, 재인기억, 그리고 각성 수준에서 어떠한 차이가 있는지 살펴보기 위해 수행되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주관적 시각피로도는 2D 영상차원에 비해 3D 영상차원에 대해 전반적으로 높게 보고되었고, 특히 3D ${\to}$ 2D의 시청순서 집단에 비해 2D ${\to}$ 3D의 시청순서 집단에서 이러한 차이가 더 뚜렷하였다. 둘째 영상 내용에 대한 정확재인률은 3D ${\to}$ 2D의 시청순서 집단에서만 2D 영상차원에 대한 3D 영상차원의 우세성이 관찰되었고, 특히 시청순서 조건을 통합할 경우 2D 영상차원 조건에서는 여성이, 반면 3D 영상차원 조건에서 남성이 상대적으로 더 높은 정확재인률을 보였다. 셋째, 3D영상이 전반적으로 시청자의 각성 수준을 높이기는 하지만, 이러한 경향은 영상차원 자체보다는 3D 영상과 대비되는 2D 영상에 대한 이전의 시청 경험이 더 유의한 영향을 주는 것으로 관찰되었다.
이 글은 일상과 일상성, 일상생활의 사회학, 기억과 기억의 사회적 구성, 사회적 기억 등에 대한 이론적·방법론적 논의를 토대로 일상과 기억의 논제를 탐구하고자 했다. 이를 위해 일상에서 전개되는 가족 간 만남과 헤어짐, 삶과 죽음의 문제들에 천착하는 고레에다 히로카즈 감독의 데뷔작 <환상의 빛>을 연구대상으로 선정했다. 연구결과에 의하면, 전체 61개의 신으로 내러티브가 구조화된 <환상의 빛>은 유미코의 일상이 이쿠오의 죽음으로 인해 한순간에 균열되면서 유미코의 기억이 파편화되지만 이후 그녀의 사회적 기억이 삶을 향한 의지나 희망의 '빛'을 통해 새로운 일상을 다시 구성할 수 있게 했음을 이야기하고 있었다. 고레에다 히로카즈 감독은 이 영화에서 햇빛과 달빛, 가로등과 전등 등의 '빛'을 통해 인간의 만남과 헤어짐, 삶과 죽음이 일상 자체이거나 일상의 일부분이라는 점을 확증하려 했다고 할 수 있다.
바이럴 영상광고는 광고 및 영화산업에서 특정제품이나 개봉전 영화에 대한 사전 홍보 목적으로 활용되고 있으며, 투자 대비 많은 효과를 내고 있다. 향후 발전 방향을 예측해 보려면 바이럴 영상 인식에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 광고나 영화를 가장 많이 접하는 연령층인 20대 대학생 118명에 대한 바이럴 영상 설문조사를 하였다. 이를 통해 바이럴 영상에 대한 인지 여부, 기억에 남는 바이럴 영상, 만족도, 메시지 전파여부, 전파 방식, 바이럴 영상에 대한 긍정도, 향후 발전 예상, 희망하는 바이럴 영상 유형 등에 대한 설문을 실시하였다. 이 결과 바이럴 영상 인지도는 16.7%로 나타났고, 가장 기억에 남는 바이럴 영상으로 "겨울왕국" 영화의 "Let it Go" 영상이 설문조사 결과 69.1%로 나타났다. 바이럴 영상에 대한 만족도는 31.2%로 높지 않았으며, 바이럴영상을 시청한 후 타인에게 메시지를 전달한 경우는 73.5%로 높게 나타났다. 바이럴 영상에 대한 부정적 의견은 13.7%로 낮게 나타났으며, 바이럴 영상 분야가 64.5%는 "발전할 것이다"라고 답하였고, 6.7%는 "발전하지 못할 것이다"라고 답하였다.
다치 논리는 2치 논리에 비하여 동일 정보량을 처리하는데, 고속 처리가 가능하고, 정보의 기억 밀도가 크며, 논리 회로 실현시 입.출력 단자수가 감소하는 등의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다치 논리가 가지는 장점을 이용하여, 영상 처리시 필요한 농도를 2치가 아닌 다치로 농도표현을 하고자 한다.
본 논문은 화상처리에 다치를 이용하여 농도처리하는 방법을 제안한다. 화상처리시에 필요한 물체의 농도를 다치로 표현한 후 그 특징을 추출하고, 원영상에 대한 주요 모양 특징들을 구한다. 그리고 다치 신경망을 이용하여 학습을 시킨 후 인식하려고 하는 영상에 대한 정보의 중복성과 인식에 필요한 시간 및 기억공간을 최소화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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