예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.
근래에 트랜스포머(Transformer) 구조를 기초로 하는 ChatGPT와 같은 생성모델이 크게 주목받고 있다. 트랜스포머는 다양한 신경망 모델에 응용되는데, 구글의 BERT(bidirectional encoder representations from Transformers) 문장생성 모델에도 사용된다. 본 논문에서는, 한글로 작성된 영화 리뷰에 대한 댓글이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 텍스트 이진 분류모델을 생성하기 위해서, 사전 학습되어 공개된 BERT 다국어 문장생성 모델을 미세조정(fine tuning)한 후, 새로운 한국어 학습 데이터셋을 사용하여 전이학습(transfer learning) 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해서 104 개 언어, 12개 레이어, 768개 hidden과 12개의 집중(attention) 헤드 수, 110M 개의 파라미터를 사용하여 사전 학습된 BERT-Base 다국어 문장생성 모델을 사용했다. 영화 댓글을 긍정 또는 부정 분류하는 모델로 변경하기 위해, 사전 학습된 BERT-Base 모델의 입력 레이어와 출력 레이어를 미세 조정한 결과, 178M개의 파라미터를 가지는 새로운 모델이 생성되었다. 미세 조정된 모델에 입력되는 단어의 최대 개수 128, batch_size 16, 학습 횟수 5회로 설정하고, 10,000건의 학습 데이터셋과 5,000건의 테스트 데이터셋을 사용하여 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9582, 손실 0.1177, F1 점수 0.81인 문장 감정 이진 분류모델이 생성되었다. 데이터셋을 5배 늘려서 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9562, 손실 0.1202, F1 점수 0.86인 모델을 얻었다.
실제 대상으로부터 모사된 이미지에서 인간이 느끼는 환영의 존재에 대한 연구는 오랜 시간 동안 모사이론과 관습주의로 나뉘어 진행되어왔다. 플라톤(Plato) 이래로 오랫동안 재현(再現) 이론을 지배해온 전통적 모사 이론은 환영을 이미지와 재현 대상 간의 닮음 또는 유사성으로 설명해 왔다. 모사 이론에 따르면 이미지는 언어와 달리 대상과의 유사성에 의해 자연스럽게 인지되는 자연적 기호이다. 20세기 후반 들어 모사 이론을 비판하면서 등장한 굿먼(N. Goodman)으로 대표되는 관습주의는 이미지와 재현 대상 사이에는 어떠한 특별한 종류의 유사성도 없다고 주장한다. 그들은 회화적 기호의 관습적인 속성에 주목하면서 이미지가 언어와 마찬가지로 자의적인 코드의 중재를 통해 기능하는 관습적 기호라고 주장한다. 이러한 이론의 대립은 인지 과학의 등장과 함께 관습주의의 승리로 정리되었고, 모사이론은 원본과 복제물 간에 존재하는 '재현적 간극'의 문제에 명쾌하게 해답을 제시할 수 없었다. 그러나 사진 미디어를 시작으로 디지털 미디어가 등장하면서 '환영'에 대한 이론에 새로운 패러다임이 등장하게 되었다. 그 동안 문제가 되었던 '재현적 간극'이 디지털 미디어 기반의 CGI 이미지에서는 소멸되어버린 것이다. 현대를 살아가는 우리는 영화나 광고 혹은 인쇄매체를 통해 아주 쉽고 빈번하게 원본과 구분되지 않을 만큼 정교한 복제물에 노출되어있다. 때로는 원본보다 더욱 원본 같은 경우도 나타난다. 이러한 시대의 도래에는 대상의 모든 특성을 0과 1로 분절하여 '비물질화' 시키는 디지털이 자리 잡고 있다. 특히나 실제 빛의 기능과 메커니즘마저 완벽하게 Photon Mapping 이라는 기술로 매칭하여 모사함으로써 복제물은 더욱 원본처럼 생산되어지고 있다. 이렇게 원본과 복제본의 구분이 불가능해지면서 나타난 '재현적 간극'의 소멸은 디지털 미디어에 의해 투사되는 환영의 특성을 설명함에 있어 새로운 이론 모델의 필요성을 제시하게 되었고, 전통적 모사이론에 기반을 둔 새로운 해석이 그 답이 될 수 있음을 본 연구를 통해 가늠해보고자 한다.
만화에서 공간의 역할은 곧 영화에서 시간의 역할과 비교된다. 그렇기에 만화의 서사성은 공간과 불가분의 관계에 놓여 있고, 공간 구성이 중요성을 띠게 된다. 만화의 공간은 여러 개의 칸과 칸새가 인접, 병렬되어 다수의 프레임으로 구성되어 있는데, 디지털 만화에서는 칸과 칸 사이의 결집력이 상대적으로 약해지고 칸이 독립적인 프레임을 이루는 경향이 크지만, 페이지 만화에서는 여전히 칸이 모여 이뤄내는 장의 개념이 강조된다. 시각 매체에서 공간의 기본 틀을 구성하는 우선된 요소는 어두움과 밝음 즉 명암으로, 이는 만화 뿐 아니라 다른 시각 매체에도 고려해야 할 주요 조형 요소 가운데 하나이다. 만화에서도 이미지 구성을 위해 명암의 중요성이 강조되는데, 타매체와는 다르게 극단의 흑색과 백색의 사용이 두드러지는 것이 특이할 점이다. 매체적 측면으로는 판화를 배급 기반으로 했던 만화의 태생적 환경과, 형식적 측면으로는 만화 언어의 가독성을 바탕으로 자연스레 흑백의 이미지 사용이 이끌어졌다. 흑백 만화는 인쇄술의 발전과 컬러 만화의 등장으로 완전히 사라진 것이 아니라 여전히 창작되고 읽혀지는데, 이는 컬러 만화에서 표현하기 어려운, 흑백 만화만이 갖는 의미와 효과가 있다는 것을 뒷받침 한다. 만화의 흑백 표현은 색상에 대한 정보의 누락이라 저평가되지 않고 오히려 높은 가독성, 형식 언어의 강조와 이미지의 모던함을 불러온다. '만화에 있어 흑과 백은 실체적인 색이 아니라 상징적 의미를 포괄하는 복합적 요소'이며 형상의 '존재와 부재'를 드러내는 개념으로서 기능하고 있기 때문이다. 이 연구는 만화의 환경이 디지털화되면서 자칫 간과할 수 있는 흑백의 표현이 가져다주는 의미와 기능, 역할을 재조명하는 데에 그 목적을 두려한다. 흑백의 다양한 이미지와 형상을 통해 만화의 형식적 공간이 어떻게 구성되고 채워지며 서사전달이 구체화 되는가를 실제의 작품을 예시로 분석하고 파악한다.
본 논문에서는 규칙 기반의 동시조음 모델을 통해 한국어에 특화된 스피치 애니메이션을 생성하는 모델을 제안한다. 음성에 대응되는 입 모양 애니메이션을 생성하는 기술은 영어를 중심으로 많은 연구가 진행되어 왔으며, 자연스럽고 사실적인 모션이 필요한 영화, 애니메이션, 게임 등의 문화산업 전반에 널리 활용된다. 그러나 많은 국내 콘텐츠의 경우, 스피치 애니메이션을 생략하거나 음성과 상관없이 단순 반복 재생한 뒤 성우가 더빙하는 형태로 시각적으로 매우 부자연스러운 결과를 보여준다. 또한, 한국어에 특화된 모델이 아닌 언어 비의존적 연구는 아직 국내 콘텐츠 제작에 활용될 정도의 퀄리티를 보장하지 못한다. 따라서 본 논문은 음성과 텍스트를 입력받아 한국어의 언어학적 특성을 반영한 자연스러운 스피치 애니메이션 생성 기술을 제안하고자 한다. 한국어에서 입 모양은 대부분 모음에 의해 결정된다는 특성을 반영하여 입술과 혀를 분리한 동시조음 모델을 정의해 기존의 입술 모양에 왜곡이 발생하거나 일부 음소의 특성이 누락되는 문제를 해결하였으며, 더 나아가 운율적 요소에 따른 차이를 반영하여 보다 역동적인 스피치 애니메이션 생성이 가능하다. 제안된 모델은 유저 스터디를 통해 자연스러운 스피치 애니메이션을 생성함을 검증하였으며, 향후 국내 문화산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 가족관계 붕괴를 가져오는 부모와 자녀 간의 역기능 의사소통의 유형을 보기 위함이다. 이를 위해 매트릭스 분석 방법을 활용하여 영화 '다우더'의 주요 인물들의 대사와 태도에서 그들의 언어적 행동의 특징을 추출하여 개념화하였다. 이 개념화된 결과를 교류분석과 사티어의 의사소통이론으로 융복합적으로 분석하였다. 분석한 결과는 부모 자녀 간의 역기능적 의사소통이 부모, 자녀 관계에 정서적 붕괴가 일어날 수 있는 위태로운 관계로 악화시킬 수 있다는 것을 보여주었다. 따라서 건강한 부모, 자녀 관계를 유지하기 위해서는 순기능적 의사소통이 중요하며, 이를 위해 수용적 의사소통에 대한 이해와 방법에 대한 부모 자녀 간의 교육프로그램 개발의 필요성을 제언하였다.
애니메이션은 일반 영화와 마찬가지로 이미지와 사운드가 결합하여 의미와 감동을 만들어낸다. 유리 노르슈테인의 <이야기 속의 이야기>는 다양한 음악과 음향효과가 이미지와 잘 결합했다는 점에서, 애니메이션 사운드 분석의 좋은 사례가 되는 작품이다. 본 연구는 이 작품 속에서 사운드가 어떤 기능을 하면서 의미를 만드는가를 분석하는데 초점을 맞춘다. 일반적으로 사운드는 대사, 음악, 음향효과라는 세 개의 영역으로 나눠지며, 애니메이션은 각 영역에 독특한 미학적 특성이 있다. 대사에 사용되는 목소리는 캐릭터의 이미지에 맞춰 창조되며, 음악에서는 특별히 이미지와 리듬의 결합이 중요하다. 음향효과 면에서도 애니메이션에서는 단순한 소리의 모사가 아닌 움직임의 묘사라는 성격이 강하다. 본 연구는 이 세 가지 영역으로 나눠 사용된 사운드를 분석하되, 청점과 주관적 사운드, 사이음의 개념도 분석을 위해 사용했다. 작품에 사용된 러시아 자장가는 멜로디의 변주와 반복을 통해 전체 내러티브의 모티브로 기능을 한다. 아기와 늑대의 청점을 통한 주관적 사운드의 사용은 작품의 중심을 이루고 있는 캐릭터에 특별한 위상을 부여한다. 음악과 이미지의 반복적 결합, 음향효과의 언어적이고 주석적인 기능, 그리고 비교적 관습적인 음악과 음향사용은 작품의 가독성과 감동을 높여준다는 것들은 이 작품의 전체적 사운드사용의 특징이다.
유용한 영어 교육을 위한 어플은 강의실 컴퓨터를 위해 모바일 장치를 무선 원격 시스템으로 즉각적인 변환을 가능하게 한다. 일단 강의실 주 컴퓨터에 무료 소프트웨어를 설치하면 학생들이 power point를 이용하여 컴퓨터 통제를 위한 모바일 장치에 Air mouse를 갖도록 한다. 이를 이용하여 학생들은 board위에 글이나 그림을 그릴수 있으며 그들의 앉은 자리에서 학습 자료를 구동할 수 있게 된다. 영어공부는 학문연구가 아니라 언어 훈련이라는 점에서 지금까지의 영어 학습이 단순한 학습대상으로 먼저 인식하여 의사소통의 도구가 아닌 학교 성적이나 토익, 토플 시험을 위한 학습 대상이 되었다는 점에서 그동안 영어의 학습의 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구는 수동적인 학습 환경에서 흥미와 동기부여를 가지고 자발적인 학습을 위해 Podcast, Apps 등 여러 매체를 이용하여 일정 학습 한도를 정하여 꾸준히 학습 할 수 있는 쉽고 재미있는 영어 학습 중 모바일, VOD영어 학습 컨텐츠, 리얼 영화 스크립트를 이용한 미드 영어 등 여러 어플을 이용한 영어 학습방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 독창적인 영상 언어라 일컬어지는 몽타주를 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹(Camera Tracking)에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자를 즐겁게 참여시킬 수 있는 뉴미디어 영상 디자인 툴(엔터테인먼트)이다. 일방적으로 영상을 시청하는 소극적 영상의 수용자에서 벗어나 영상 재생산의 적극적 주체가 되는, 사용자 중심의 새로운 영화(미디어기반 엔터테인먼트)의 토대가 될 것으로 기대된다.
커뮤니케이션 언어로서 텍스트보다 사진, 이미지, 영상 등 비(非)텍스트 기록의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 국내 기록관리 유관 기관과 전문가들 또한 이미지 기록의 특수성에 적합한 기록관리 체계 마련의 필요성에 공감하고 있다. 이 글은 2018 국제 영상기록 관리연수(INA Frame)에 참가한 경험을 토대로 국내 영상기록관리 체계 마련을 위해 고민해야 할 지점들을 정리한 글이다. 특히 국가적 차원에서 관리해야 할 대상을 단순한 영화, 방송, 문화콘텐츠 등을 포괄하는 다양한 유형의 콘텐츠에서 더 나아가 '공공영상문화유산'의 개념정립의 필요성에 대해 역설하였다. 또한, 관련 제도 인프라 정비, 기관 또는 거버넌스 설계 등과 같은 '기반구축'에 해당하는 여러 과제들을 검토하여 이 선결과제들이 향후 국내에서 안정적인 '공공영상문화유산' 관리체계 마련으로 이어져야 함을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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