그동안 방송CG는 해체·변화·왜곡의 과정을 거듭하면서, 방송프로그램에서의 방송CG는 '시간성'과 '조형성'이라는 확대된 배경을 활용한다. 이를 통해 전달하고자 하는 의미를 입체적으로 표현함으로써 인간의 공감각에 호소하는 시청각적 언어를 창조하는 것이다. 방송CG가 단순한 지시적, 정보 전달적인 방송그래픽의 운용을 넘어, 가독성과 조형성을 고려한 영상의 순수한 미적가치와 감성을 증대시키고, 이를 통한 방송프로그램의 시청각정보 완성미를 도출하며 매우 중요한 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지역방송사에서의 방송CG제작과 활용방법에서 나타난 결과물들을 살펴보고 방송프로그램 유형별 사례분석 통해 그동안 불가피하게 직면했던 지역 방송사들의 CG제작 및 활용의 한계점들을 파악하고, 이를 보완하기 위한 절충선이 되는 모델을 도출하고자 한다. 그리고 지역 방송프로그램에 보다 적극적이고 실용적으로 적용될 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이러한 문제해결을 위해 본 연구에서는 먼저 "방송프로그램에서의 방송CG제작 활용 사례분석"에 대해서 살펴보고, 그 다음으로 "지역 방송사들의 방송CG제작 방법과 활용의 문제점 파악을 통해 보다 효율적인 방송CG제작기법 및 적극적인 활용방법 등을 제언"하고자 한다. 또한 본 연구의 결과가 지역방송사들의 방송프로그램제작의 기술적인 관점과 방송CG제작을 담당하고 있는 방송그래픽디자이너들에게 새로운 역할과 실용적인 방송CG제작모델 정립에 기여할 것으로 기대된다.
다양한 문화 콘텐츠들과 연계할 수 있는 캐릭터는 디지털 기술의 발전으로 다양한 플랫폼을 형성하였고, 해당 산업과 시장의 규모는 빠르게 성장하고 있다. 최근 스마트폰 메신저에서 캐릭터 이모티콘의 활용이 급증하면서 캐릭터가 비언어적 커뮤니케이션 도구로 자리매김함과 더불어 독자적 분야로 주목받고 있다. 캐릭터 시장이 확대되면서 소비자에게 흥미와 친근감을 줄 수 있는 디자인의 중요성은 더욱 강조된다. 캐릭터의 신체 비례에는 다양한 성격을 표현할 수 있는 함축적이고 상징적인 의미가 포함되어 있다. 이에 본 연구는 소비자들에게 선호도가 높은 캐릭터들의 신체비례를 살펴보고 그 비례에 따른 캐릭터 디자인의 조형적 요소의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 2,3등신의 SD 캐릭터로 과장된 형태와 7,8등신의 Real 캐릭터로 사실적 캐릭터가 선호되는 것으로 나타났다. SD 캐릭터의 색채로는 귀엽고 경쾌한 이미지의 채도가 높은 색상이 사용되었으며, Real 캐릭터에서는 활동적인 이미지의 색상과 색의 명암을 통해 입체감이 표현되었다. 그리고 SD 캐릭터는 생략된 신체부분으로 인해 동작은 제한되는데 비해, 애니메이션 캐릭터의 얼굴 움직임이 과장되며, Real 캐릭터에서는 사실적이고 역동적으로 동작을 묘사하고 있다.
현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.
최근 몇 년 동안 한국의 현실주의를 소재로 한 영화의 성세가 점점 높아지다. 현실주의 영화는 상업과 시장에 얽매이지 않고, 단순히 수용자 관람 욕구에 영합하지 않는다. 사회적 폭력과 냉혹한 현실을 반영해 관객이 영화를 볼 때 현실의 구조적 갈등을 살피고 생각하게 만드는 방향이다. 지난 칸 영화제에서 <기생충>은 3.3회지 최고점수의 압도적 우위에 힘입어 칸 최고 상금 종려수를 수상했다. 코미디 요소가 배어난 스릴러로 자리매김했지만, 우리 계층 대립의 삶의 겉모습을 기생적인 방식으로 관객들 앞에 선보여 현실주의 영화의 미학적 가능성과 예술성을 높인 동시에, 영화의 미적 가치를 극대화한 영화다. 영화의 기술과 문학의 본질에 전념하면서, 현실생활이 계급적 반대와 현실에 대한 사고를 다룬 훌륭한 작품에 주목하면서, 본문은 <기생충> 영화의 내용, 형식과 창작수법 면에서 사고하고 분석하였으며 시장과 제도의 수요하에 영상언어에 대한 현실주의 영화의 끊임없는 탐구와 시도, 변환되는 새로운 미학표현을 탐구하였다.
이 연구의 목적은 과학과 교과교육학 지식(PCK)의 의미를 정립하고 수업에서 드러난 과학과 PCK 유형을 도출하는 것이다. 과학과 PCK 구성요소나 유형별 사례를 추출하고 분석하기 위해서, 수업 동영상, 수업분석 협의회 자료, 교사 면담 자료 등을 면밀히 교차 분석하였다. 이어서 교사별 또는 주제별 수업 사례들이 왜 과학을 가르치는 좋은 실천으로 간주되며, 실천의 어떤 측면이 그 수업을 다른 수업과 차별화하며 권장될 만한 것인지를 분석하였다. 즉, 근저 이론(grounded theory)의 연구 방법을 활용하였다. 분석대상으로 한 수업은 중학교 1학년 빛 단원에 해당하는 수업들로, 세명의 과학교사들이 진행한 같은 주제의 차시별 수업을 교차분석하여 과학과 PCK의 유형을 추출하였다. 본 연구에서 도출된 과학과 PCK 유형을 (1) 교육과정을 재구성하는 수업, (2) 주변 자연현상에 대한 학생 나름의 설명 모델을 만들어나가는 수업, (3) 과학이라는 사회적 언어 학습이 일어나는 수업, (4) 연계성을 기초로 학습동기를 유발하는 수업, (5) 스캐폴딩을 제공하여 학습 수요를 낮추는 수업, (6) 학생 이해에서 출발하는 수업, (7) 논증을 통한 탐구가 있는 수업, (8) 추상적인 과학개념을 구체화하는 수업, (9) 소외되는 학생이 없는 과학 수업으로 분류하였다. 각 PCK 유형에 따라 교사 전문성의 특징을 고찰하고, 높은 수준의 PCK를 지닌 교사들이 공유하는 특징을 결론으로 도출하였다.
관객은 이야기를 통해 허상의 세상과 현실의 세상을 넘나들게 된다. 이야기는 인간의 감각에 호소하는 감성적 체험이며 지식, 정보전달의 이성적 기능과 정서에 호소하는 감성적 기능이 있다. 또한 언어, 문자, 영상으로 그 형태가 나타난다. 본고는 이야기의 감성적 기능에 주목하며 체험된 이야기는 관객과 인물의 극적소통이 극대화되어 관객이 정서적 반응을 일으키는 것이다. 관객은 인물과의 심리적, 정신적 교감을 통해 어느 순간 감정몰입의 상태로 들어가고 이를 통해 동일시의 감정을 느낀다. 그때부터 관객과 인물의 극적소통이 시작된다. 하지만 그 순간을 지탱하는 힘은 그리 오래가지 못한다. 이런 관객몰입의 극적소통이 이루어지는 그 순간을 오래도록 지속시키기 위해서는 사실화작업을 거쳐야 한다. 이렇게 사실화작업으로 이루어진 세상과 그 속에서 살아가는 인물의 삶에서 관객은 공감적 재연의 체험적 관념을 흡수하게 되고 이런 사실화된 인물의 드러냄은 외적탐색과 내적탐색으로 가시화된다. 먼저 외적탐색에는 배경정보, 생활정보, 대화정보가 있다. 이들을 통해 인물은 인간과의 닮음의 진통을 극복하고 진정 관객과 소통하는 매개체로 재등장하게 된다. 또한 내적탐색의 세 가지는 자아, 욕구, 갈등이란 정신적 기제를 통해 선택적 단계선정의 연계과정을 겪으며 인물이 가지고 있는 내면의 울림을 밖으로 진동하게 하여 공명(울림)의 그 소리를 듣게 만든다. 여기서 중요한 사실은 감독은 인물이 가진 내면적 요인들을 행동으로 시각화시켜야 한다. 즉 행동에 의해 인간이 가지고 있는 외적, 내적 요소들이 서로 간의 충돌과 흡수를 통해 화면 위에 고스란히 그려놓아야 한다는 것이다. 그래야만 관객은 인물과의 극적소통을 통해 정서적 반응을 일으킬 수 있다. 영화 '시'에서 관객과 인물이 극적소통을 통한 정서적 반응을 일으키는 신을 중심으로 살펴보고 이를 통해 관객은 영화의 물리적인 상영시간 동안 인물과의 극적소통을 스스로 인내할 수 있다.
최근 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경에서 가장 성장하는 기술로는 스트림 서비스 기술과 분산 객체 기술을 꼽을 수 있다. 특히, 분산 객체 기술에 스트림 서비스 기술을 통합하려는 연구들이 진행되고 있다. 이 기술들은 다양한 스트림 서비스 관리 모델과 프로토콜의 연구에서 적용되고 있다. 그러나, 기존에 제시된 관리 모델들은 스트림 전송의 서비스 질(QoS)에 대한 지원이 미흡하다. 또한, 서비스 질에 관련된 기능들이 특정 응용 서비스의 부속 모듈로 개발됨에 따라, 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 객체 기술을 적용하여 확장 및 재사용이 용이하고 스티림의 서비스의 질을 보장하는 QoS 통합 플랫폼을 제안했다. 제안된 플랫폼의 구조는 사용자 제어 모듈, QoS 관리 모듈 및 스트림 객체의 세가지 컴포넌트로 구성된다. 스트림 객체는 TCP/IP 상에서 RTP 패킷을 송·수신 기능을 한다. 사용자 제어 모듈은 CORBA 객체를 이용하여 스트림 객체들을 제어한다. QoS 관리 모듈은 사용자 제어 모듈간에 서비스 질을 유지하는 관리 기능을 한다. QoS xd합 플랫폼의 구축을 위해 관련 모듈들을 독립적으로 구현하고, 이들이 CORBA 환경에서 플랫폼 독립성, 상호운용성, 이식성을 갖도록 그들간에 인터페이스들을 IDL로 정의하였다. 제안된 플랫폼의 구현을 위해 Solaris 2.5/2.7에 호환되는 OrbixWeb 3.1c, 자바언어와 Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL1.0.16 및 관련 이미지 캡쳐보드 및 영상카메라를 사용하였다. 본 플랫폼의 기능검증을 위한 결과로서, 플랫폼 상에서 스트림 서비스가 진행되는 동안, 클라이언트와 서버의 GUI를 통해 위에서 기술한 모듈들의 수행결과와 QoS 제어 과정으로부터 얻어지는 수치적 데이터를 보였다.
일상아카이브란 '보통사람들'의 삶과 문화를 구체화, 범주화하여 이에 따라 개인이나 공동체, 더 나아가 한 사회의 기억과 이를 담은 기록물을 수집, 평가, 선별, 보존하는 조직이나 시설, 장소를 말한다. 일기를 비롯해 자서전, 회고록, 편지, 메모 등 실물자료와 온라인 공간에서 주고받는 블로그나 카페 게시물, SNS에 업로드되는 일상의 사진도 여기에 속한다. 이렇게 매 순간 생산되는 일상기록의 수집과 보존에 관한 필요성이 기록학계를 비롯해 다양한 분야에서 제기되고 있다. 특히 일기는 시대를 불문하고 한 개인이 매일같이 경험한 사실과 자아성찰 등을 정리한 글로서 기록의 원천성과 개별성, 유일성 등의 가치가 크게 중요시 되고 있다. 최근 여러 편의 일기들이 발굴, 소개되면서 역사학을 비롯해 다양한 인문사회과학 분야에서도 일기와 기록주체, 생산된 시대 연구가 이루어져왔다. 또한 언어학, 교육학, 심리학 등의 분야에서는 일기에서 관찰되는 언어습관, 문화수용양상, 저자의 감정이나 심리변화 등을 분석한다. 이 글에서는 국내외에서 이루어지는 일기 관련 연구 동향을 정리하고 이 맥락에서 일상기록으로서 "5월12일 일기컬렉션"이 갖는 의미를 찾는다. "5월12일 일기컬렉션"은 매년 5월12일 시민들이 직접 생산, 기증한 일기로 구성되어 있다. 명지대 디지털아카이빙연구소가 2013년 첫 '5월12일 일기수집 이벤트'를 개최한지 3년이 되는 현재 유치원생부터 80대 참가자들이 육필 (그림)일기, 전자문서, 디지털사진/영상, 음성녹음 등 다양한 유형으로 생산된 일기가 2천여 건 수집되었다. 이 글에서는 이렇게 수집된 일기를 정량적으로 분석하고 개별 기록물들이 어떤 내용을 담고 있는지를 살펴본다. 가족, 친구, 학교생활, 진로고민 등 연령별 지역별 직업별로 시민들의 생활상과 진솔한 고민을 읽을 수 있다. 개별 기록물에서 추출되는 키워드와 주제어에 따라 이 일기들이 담고 있는 주제를 더욱 포괄적으로 살펴보고자 한다. 또한 수집된 일기들을 형식과 내용에 따라 연구자료로 언어학, 교육학을 비롯해 역사학, 인류학 등 다양한 학문 분야에서 어떻게 활용될 수 있을지 그 연구 가능성을 제언해본다. 그리고 "5월12일 일기컬렉션"이 일상아카이브로서 수집, 보존되기 위해 필요한 과제가 무엇인지 살펴본다.
역사상 한국과 동남아시아 국가의 교역은 활발하지 않았다. 한중일 동북아 중심의 역사 서술과 지리적으로 멀어 동남아 국가들에 대한 관심은 상대적으로 적었기 때문이다. 동남아 국가 중에 베트남은 한국 사신들과 교류가 많았다. 유권 문화권, 한자 문화권으로 정서가 통하고 언어 소통이 가능했기 때문이다. 한국과 베트남 양국은 서로 관심을 보여 왔으며 사신들의 활발한 접촉으로 국교 수립과 관계없이 문물이 전파되고 우호적 감정을 유지할 수 있었다. 19세기 전반 베트남의 가장 위대한 황제 중 한명으로 꼽히는 민망시대에 고려인삼은 지금의 한류처럼 인기를 끌었다. 142명의 자손을 둔 민망황제의 정력이 인삼에 기인한다고 믿었다. 민망황제는 공을 세운 신하나 연로한 신하에게 선물로 인삼을 하사하여 충성을 유도했다. 이같은 전통은 후대 황제에게 까지 이어졌다. 또한 태국, 캄보디아, 프랑스와의 전쟁에 파견된 장군 및 병사들에게도 인삼은 지급되었다. 베트남은 국가 이념강화에 인삼을 적극 활용했다.이 같은 전통으로 고려인삼은 베트남에서 프리미엄 인삼으로서 인식되었다. 인삼의 베트남 유입은 1) 중국 황제의 하사 2) 북경으로 조공을 간 베트남 사신의 구매 3) 사무역 4)국제 무역이 활발했던 류큐, 일본의 중계무역 5) 조선-베트남 사신의 교유 등 5가지 경로를 유추할 수 있다. 베트남이 인삼을 본격 구매하기 전에 인삼의 효능에 대한 인식이 먼저 있었을 것이다. 이는 교역으로서가 아니라 양국 사신들의 교유에서 정보를 얻을 수 있었을 것으로 보인다. 15세기에서 18세기 말까지 북경에서 조선과 베트남의 사신, 선비들의 활발한 교류가 이루어졌다. 1760년 북경에 온 베트남 고관 여귀돈이 조선사신에게 편지를 보내 고려인삼을 보내줄 것을 요청한 것은 18세기에 이미 베트남에서 고려인삼의 가치에 대한 인식이 높았음을 확인해준다. 양국 사신의 교유를 통해 상대 나라의 풍습과 특성을 파악하는 과정에서 베트남 황실에서도 인삼에 대한 지식을 쌓았을 것으로 보인다. 특히 북경으로 사행을 간 사신들 중에 인삼에 조예가 깊은 서거정, 서호수 등 실학자들이 많았음은 이를 뒷받침한다. 베트남에서는 신라 시대에 인삼에 대한 인식이 성립되었을 가능성도 배제할 수 없다. 9세기 중반 안남도호부의 책임자로 파견돼 베트남을 10년간 통치했던 당의 고병은 신라인 최치원과 친밀한 관계로 고병이 인삼에 대한 지식을 베트남 상류층에 전했을 수도 있다. 이로써 베트남의 인삼인식은 조선시대에 본격적으로 이루어졌지만 멀리는 삼국시대까지 거슬러 올라갈 가능성도 있다. 하지만 이 같은 베트남의 인삼 인식시기 추정은 양국의 접촉 과정에 유추한 가설로서 이를 문헌으로 실증해야 하는 과제가 남아있다. 특히 베트남의 역사서와 문집에서 인삼의 흔적을 찾는 연구가 진행되어야 한다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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