일상 생활에서 널리 사용 중인 핸드폰, PDA 등 소형 이동장치들의 밀집된 영역들을 구하는 것은 매우 중요한 문제들 중의 하나로서, 군대의 집결, 차량 이동의 모니터링 등 다양한 분야에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대량의 이동객체 데이터베이스 상에서 밀집 영역 탐색을 연속적으로 수행하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동객체들이 전원 절약 등의 이유로 자신들의 위치를 주기적으로 서버에 보고하는 대신, 기대되는 위치로부터 멀리 떨어지게 되는 경우에만 새로운 위치를 보고하는 환경을 가정한다. 이러한 경우 서버에서 관리되는 이동객체 위치는 정확하게 지정할 수 없고 확률적으로 표시되는데, 대량의 이동객체에 대해 확률적인 분포를 고려하여 밀집 영역을 찾기 위해서는 커다란 비용이 요구된다. 본 논문에서는 근접한 위치에 있는 이동객체들을 하나의 그룹으로 묶고, 동일한 그룹에 속한 이동객체들은 동일하게 취급함으로써 계산의 복잡도를 줄인다. 최종 결과에서 밀집 영역 판단이 모호해지는 경우에만 개별 이동객체들이 자세히 조사된다. 여러 데이터 집합들을 대상으로 다양한 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보이고, 민감성 및 확장성 분석 결과를 제시한다.
현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.
본 연구는 장애인그룹홈 종사자 148명을 대상으로 종사자의 업무환경이 직무만족에 어떠한 영향을 미치는지 분석한 것이다. 연구결과, 종사자들은 직장의 업무환경의 6개 하위영역 중 도전과 역할모호성에 대해서는 3.08점과 3.61점으로 보통 이상의 수준에서 인식을 하고 있었으나, 편안함, 금전적 보상, 역할갈등, 업무량에 대해서는 평균 1.80점에서 2.73점 사이로 보통 이하의 수준으로 상대적 취약성을 보였다. 다중회귀분석 결과 도전과 역할모호성이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 업무환경에서는 사회재활교사의 업무기준을 명시하고 다양한 방법으로 그룹홈 지원체계를 강화하여 종사자들의 자기개발과 도전의 기회를 높이고, 문제해결을 위해 필요한 지원이나 지지를 높여나가야 함을 제언하였다.
랜드스케이프 어바니즘이 이룬 성과만큼 담론에 대한 다양한 비판도 함께 제기되어왔다. 오늘날 랜드스케이프 어바니즘의 이론적 구도와 한계를 명확히 파악하기 위해서는 그동안 제기된 비판적 견해에 대한 고찰이 필요하다. 본 연구는 각각의 관점에 따라 제기되어온 여러 비판적 견해를 분석할 수 있는 종합적인 해석의 틀이 필요하다는 판단 하에 논리학과 기호학에서 사용되는 내포와 외연의 개념을 도입하여 분석을 진행한다. 랜드스케이프 어바니즘의 전개과정을 비판적 견해를 중심으로 통시적으로 재구성한 뒤, 이를 바탕으로 30여 편의 비판적 견해가 담긴 문헌을 선정하여 분석한다. 비판적 견해의 성격에 따라 내재적 비판과 외재적 비판으로 구분하고 이중 내재적 비판에 해당되는 견해들만을 본 연구의 주제로 다룬다. 랜드스케이프 어바니즘에 대한 내재적 비판은 이론, 실천, 그리고 이론과 실천과의 관계로 구분할 수 있다. 이론적 내용에 대한 비판은 개념의 모호함과 개념의 모순을 지적하는 비판들로 나누어진다. 이중 개념의 모호함은 사전적 애매함과 내포적 모호함으로 인해 발생한다. 기존의 개념을 확장적으로 재해석하면서 발생한 개념의 모호함의 문제는 담론의 구조적인 한계를 드러낸다. 실천에 대한 비판의 경우 실천적 결과의 부재, 형태중심적 실천, 기존 조경과의 실천적 차별성의 세 가지 유형으로 구분된다. 이중 실천적 결과의 차별성 부재는 다수의 경계사례를 허용하는 외연적 모호함으로 인해 나타나는데, 경계사례들이 기존 조경의 외연이나 경계사례와 중복이 되면서 담론의 정체성이 모호해지는 결과를 초래한다. 이론과 실천의 관계에 대한 비판은 대부분 실천적 방법론에 대한 문제를 제기한다. 이에 대한 비판들은 실천적 방법의 오류와 실천적 방법의 부재를 지적하는 두 가지 유형으로 나뉜다. 이 중 실천적 방법의 부재는 그동안 랜드스케이프 어바니즘이 제시한 해답으로는 해결이 될 수 없는 이론의 구조적인 문제에 해당된다. 담론의 구조적인 문제들은 랜드스케이프 어바니즘의 약점이기도 하지만 이론적인 영역을 확장하고 잠재성을 인정받을 수 있었던 요인으로 작용하기도 한다. 향후 랜드스케이프 어바니즘의 방향을 파악하기 위해서는 내재적 비판뿐만 아니라 외재적 비판에 대한 고찰도 함께 이루어져야 한다.
최근 국지적 기상변화에 따른 도시 산악지역의 돌발홍수 발생빈도가 증가함에 따라 위험기상 관측 및 홍수의 사전감지 대응에 대한 관심과 필요성이 증대되고 있다. 이에 발맞춰 국토교통부 및 기상청 등에서는 이중편파레이더를 설치 운영 중에 있으며, 이를 이용한 정량적 레이더강수량 추정 및 예측에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 레이더를 이용한 정량적 강우추정을 위해서는 레이더관측, 신호처리, 품질관리(QC), 강우추정 알고리즘 적용, 보정 등 일련의 과정을 거치게 되며, 이러한 과정 속에서 다양한 불확실성 요소가 존재하기 때문에 레이더자료의 정확도에 대한 평가가 요구되고 있다. 그러나 레이더강우량의 불확실성이 어느 정도 수준인지 정량적으로 제시하기는 어려우며, 그 기준 또한 모호하다. 따라서, 본 연구에서는 총 25개 강우사상(2012 ~ 2014년)을 대상으로 비슬산강우레이더 관측자료와 관측영역 내 지상강우자료를 이용하여, 누적강우량, 평균차, 상대분산, 변동계수 등을 통해 레이더강우의 정량적인 불확실성을 요약 제시하고자 하였다. 본 연구는 레이더강우의 정량적인 불확실성을 파악할 수 있는 기초적인 과정이며, 도출된 연구결과는 현재 레이더강우 추정의 수준을 파악하고 추후 레이더강우의 개선 수준을 비교 검토 할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
공간정보산업의 범위가 모호하여 산업규모와 국민경제에서 차지하는 가치를 조사하기가 힘들었다. 본 연구에서는 한국표준산업분류에 기초하여 공간정보산업 범위와 종류를 명확히 할 수 있는 분류안을 제안하였다. 분류안은 공간정보의 가치사슬에 대응하는 각산업 영역의 역한과 특정을 고려하고 기존 표준산업분류체계를 기초로 하였기 때문에 타 산업분야와 연계성이 높은 공간정보산업의 특정을 반영하고 있다. 향후 본 연구에서 제안한 분류안을 활용하여 공간정보산업 정책을 수립하기 위한 산업 통계정보를 체계적으로 구축할 수 있을 것이다.
최근 방송과 통신의 융합은 미디어와 미디어 사이의 영역의 한계를 모호하게 하고 있다. 매체의 진화에 따른 디지털 기술의 발전에 따라 사용자는 상호작용성을 경험하였다. 특히 불특정 다수의 참가자가 실시간 환경 속에서 동일한 목표를 가지고 몰입 하거나 경쟁 하면서 만족을 추구하는 MMORPG(Massively Multi-player On line Role Play Game)는 사용자에게 새로운 형태의 문화와 만족감을 주고 있다. ARG(Alternative Reality Game)는 미디어의 융합에 의해 새로이 탄생한 대체현실게임으로, ARS, SMS, BLOG, Cafe, Message 등을 통해 사용자와 사용자간에 보다 더 현실적인 상호작용을 수행한다. 본 논문에서는 ARG를 소개하고, ARG의 구현, 설계, 구축의 방법을 인간의 사고와 미디어 측면에서 분석하였으며, ARG 활성화를 통해 방송의 새로운 방향을 제언한다.
스테레오 영상 처리에 있어서 중요한 단계는 스테레오 정합 과정이다. 이 과정은 좌우 영상에서 3차원적 일치점을 찾는 것이다. 이 방법에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 영역기반의 접근방법이며 두 번째 방법은 특징기반의 방법이다. 영역기반의 방법은 많은 연산시간을 필요로 하는 반면에, 특징기반의 방법은 연산시간에 있어서는 장점이 있으나, 영상의 전체 화소에 대한 정합을 실시할 수 없는 단점이 있다. 최근, 영상처리에 있어서 영상의 모호함, 잡음, 지시그이 애매함과 모순성을 해결하기 위해서 퍼지 영상처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상의 밝기 정보를 퍼지 소속함수를 통해서 퍼지화하고, 스테레오 정합을 위해서 영역기반의 접근방법을 수행한다. 실험을 통해 몇 가지의 스테레오 영상을 시험하여 그 유효성을 확인한다.
주요 인공지능 기술 선진국에서는 인공지능으로 운행하는 자율주행 자동차가 이미 실험 단계의 수준을 넘어섰다. 운전자가 없이 운행하는 자율주행 자동차에서 가장 큰 문제 가운데 하나는, 사고 발생과 그 사고에 대한 책임 문제이다. 운전자와 보행자 모두를 함께 고려해야 하는 사고 상황에서 자율주행 자동차는 윤리적 딜레마에 부딪힐 수 있다. 이런 딜레마를 해결할 최선의 판단이 자율자동차의 인공지능에 어떻게 설계되어야 하는지 물을 수 있다. 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 대해 법적 책임을 어떻게 부여할 수 있는지는 어려운 문제이다. 필자는 우선, 사고 상황에서 자율자동차의 윤리적 딜레마가 무엇인지 소개한다. 다음으로, 사고에 대한 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 법적 책임을 부여할 방법을 찾는다. 특별히 인과적 책임에 대한 상당성 개념으로 자율주행 자동차 사고의 법적 책임을 해명할 방법을 모색한다. 상당성은 법적 판단에서 인과적 책임을 해명하는 데에 가장 일반적으로 수용하는 개념이다. 그러나 여전히 해명이 필요한 모호한 개념이다. 필자는 사건 수준의 인과에 대한 확률 이론으로 보다 명료한 인과적 책임에 대한 상당성 개념을 제시한다. 이처럼 해명된 상당성은 자율주행 자동차뿐 아니라 일반적인 영역의 법적 판단에서 요구되는 인과적 책임을 설명하는 데에 기여할 수 있다.
철학과 사상, 서사와 효과, 문화와 예술 영역으로 양분되어 논의되었던 포스트모더니즘의 담론은 디지털 테크놀로지의 발전으로 인하여 그 영역이 모호해졌다. 디지털 테크놀로지의 발전은 문화예술전반에 걸쳐 매체예술을 비롯하여 미학적 접근에 대하여도 변화를 가져왔다. 리얼리즘을 중심으로 디지털 이미지에 대한 해석은 기존의 이미지의 재현논리의 중심에서 디지털 기술이 만들어내는 이미지에 대한 특징 분석 및 해석과 함께 디지털 이미지들을 어떻게 수용해야하는가의 문제로 변화하고 있다. 하이퍼 리얼리티를 강조하는 디지털 이미지는 기존의 영화의 미학적 접근방식이 아닌 쇼트 단위로의 접근이 이루어져야 한다. 디지털 이미지는 프레임 단위 안에서 이미지의 현실 재현성을 강조하고 있으므로 기존의 총체적인 내러티브상의 영화 이미지의 미학적 특성에 대한 접근과는 다르게 이루어져야한다. CGI가 만들어내는 디지털 이미지는 프레임단위에서 재현되는 핍진성의 척도와 시뮬레이션, 극사실주의 개념으로써 해석이 이루어져야 하며 특히 환영성이 강조되는 영화에서는 내러티브상의 사실주의적 접근보다는 회화적 차원에서의 현실 재현적 차원으로의 미학적 접근이 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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