• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권37호
• /
• pp.509-537
• /
• 2014

이 논문은 수잔 부칸(Suzanna Buchan)이 말한 '편재하는 애니메이션'의 미학적 경향들과 계보들을 설명하기 위해 '포스트필름 변신'과 '리애니메이션'이라는 두 가지 개념을 제시한다. '편재하는 애니메이션'이란 애니메이션의 형태적, 기술적, 경험적 경계가 전례없이 확장되었음을 가리키는 범주다. 부칸은 '편재하는 애니메이션'을 이끈 현상들로 전통적인 애니메이션의 정의를 초월하는 이미지와 미디어들(CGI, 필름과 비디오의 실사 이미지, 그리고 전통적인 극장 바깥의 미디어와 플랫폼에 존재하는 다양한 애니메이션 이미지들)이 애니메이션의 장으로 포용되고 있음을 지적하면서 애니메이션에 대한 교차학제적 접근의 필요성을 지적한다. 부칸이 이러한 교차학제적, 혼종적 장을 가능케 한 결정적인 요소로 디지털 기술의 영향을 시사하는 반면, 나는 이 장에서 발견할 수 있는 다양한 변신과 운동의 양상들이 역사적 뿌리를 갖고 있음을 주장하기 위해 '포스트필름 변신'과 '리애니메이션'이라는 개념을 발전시킨다. 즉 '포스트필름 변신'이란 비디오와 컴퓨터 이미지에서의 변형적 이미지가 전통적 셀룰로이드 기반 애니메이션에서의 변형적 이미지와 물질적, 기법적으로 다르다는 점을 뜻하는데 이는 실험 애니메이션으로 범주화되었으나 전반적으로 주변화된 '이미지-프로세싱' 비디오아트와 디지털 이미지 사이의 연관관계에 대한 새로운 성찰을 요구한다. 마찬가지로 '리애니메이션'은 사진과 회화 등 정지영상 또는 영화와 비디오 이미지 등의 동영상을 취하여 일련의 기술적, 기법적 작용들로 다시 움직이는 것으로 실험영화와 오늘날의 무빙 이미지 설치작품에서 정지/운동, 사진/영화의 엄밀한 분리를 재고하기 위해 탐구되었다. 무라타 다케시, 다비드 클레르부, 켄 제이콥스 등의 오늘날의 작품들에서 나타나는 '포스트필름 변신'과 '리애니메이션'의 양상들을 그 선구적 사례들과 나란히 논의함으로써 이 논문은 '편재하는 애니메이션'에 속하는 작품들은 그것들이 전통적인 애니메이션을 지탱했던 그래픽/실사 이미지, 정지/운동의 이분법들에 도전하기 때문에 중요하다는 점을 주장한다. 이때 이 논문이 제시하는 두 개념은 '편재하는 애니메이션'을 새롭게 이해하는 방식으로서 전통적 애니메이션 바깥에 있던 이미지와 미디어의 역사와 존재론에 대한 수정주의적 접근의 필요성에 응답한다.

• 한국수정란이식학회:학술대회논문집
• /
• 한국수정란이식학회 2007년도 춘계학술세미나 및 워크숍
• /
• pp.39-50
• /
• 2007

본 연구에서는 소의 체외 수정란에 대해 Y 염색체 특이 DNA 표지를 이용하여 FISH 기법으로서 수정란의 성감별을 수행하고 이를 이식하여 산전 성감별 개체 생산을 시도하였다. 본 연구에 이용된 Y-염색체 특이 DNA probe는 bovine male specific DNA로 알려진 btDYZ-1의 385bp 단편으로 제작하였고, Dig-PCR 방법으로 labeling하였다. 수정란의 성감별은 IVF로서 생산된 $8\;cell{\sim}blastocyst$ 단계의 수정란을 공시하고 이들로부터 단일할구를 생검하여 분석하였다. 생검 방법은 투명대를 laser로 drilling하고 $1{\sim}2$개의 할구를 squeezing하여 분리하였으며 demi-embryo는 1일간 재 배양하여 배반포기 단계에서 이식하였다. 우선, 본 probe의 신뢰성을 검정하기 위하여 생검된 할구는 FISH 기법으로 Y 염색체 존재 여부를 판단하고, 이의 demi-embryo는 재 배양하여 중기상을 유도하여 핵형분석한 후 비교 검토한 바 97.6%의 일치율을 나타내었다. 한편, 수정란에서 성감별을 위한 FISH의 적용 여부를 검토하고자 총 3937개의 공시란 중 3657개(93%)가 분석이 가능하였고, 이들 중 45.8%가 Y 염색체 특이적 접합 발현 양상이 나타났다. 본 결과를 토대로 경남 진주 인근 지역 농장의 15두의 소를 대상으로 성 감별 수정란을 이식한 결과, 7두가 임신한 것으로 확인되었고 이들 중 5마리가 출산하였다. 뿐만 아니라 출산된 송아지들은 모두 예견된 성과 100% 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 적용한 FISH 기법은 수정란의 성감별에 효율성이 높고 매우 높은 정확성을 나타냄에 따라 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권31호
• /
• pp.227-248
• /
• 2013

컴퓨터의 발달과 함께 영화 오프닝 타이틀 시퀀스도 하루가 다르게 발전하고 있다. 초기에는 타이틀 및 스텝들의 이름을 몇 장의 텍스트로 촬영하여 옵티컬 방식으로 표현하는 방식에서 시작되어 현재는 영화 도입부와 자연스럽게 연결되는 시퀀스부터 영화 중간에 삽입되는 형태, 나아가 2D, 3D 등의 다양한 표현 기법들로 독립적인 형태를 보이고 있다. 이렇게 오프닝타이틀 시퀀스가 하나의 독립적인 예술로 발전되고 있는 것은 짧게는 60초 길게는 10분 남짓의 짧은 영상만으로 영화의 콘셉트를 전달하는 동시에 줄거리의 함축적인 내용을 암시하고 흥미를 유발하는 기능 등 감독의 의지에 따라 다양한 목적으로 영화와의 독립적이면서도, 분리가 아닌 영화와 하나의 유기체 적이며 독창적인 예술의 창조가 가능하기 때문이다. 이 논문에서는 키네틱 타이포그래피의 이론과 분석 방법을 기반으로 2012년도 한국 흥행 영화 10편의 영화 오프닝 타이틀 시퀀스의 제작 방식을 다양한 방법으로 분석하여 앞으로의 나아갈 오프닝 타이틀 시퀀스의 방향을 예측하고 미학적, 기술적인 모델을 제시해 본다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.39-47
• /
• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1181-1189
• /
• 2022

구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.