미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.
우리는 2030대 여성의 미술치료 키트 참여 경험 고찰과 도출된 결과를 통해 미술치료 키트를 수정 및 보완하는 것이 목적이다. 우리는 개발한 미술치료 키트를 2030대 여성들이 1개월간 체험한 후, 예술심리치료 전공자 8명, 비전공자 5명인 2개의 동질 집단을 구성하여 포커스 그룹 인터뷰를 통해 자료를 수집하고, 근거이론 방법으로 분석하였다. 최종적으로 100개의 전환된 의미단위, 16개의 하위 구성요소, 5개의 구성요소를 도출하였다. 국내에 미술 혹은 미술치료 기반 키트 개발 및 경험에 관한 연구는 미비한 실정으로 우리는 미술치료 키트 경험에 대한 기초자료를 제공하는 것에 의의가 있다. 또한, 연구 참여자들은 감정 탐색 및 인식을 위한 몰입을 통해 축적된 미술치료 키트 결과물을 기반으로 자신과 감정에 대한 통찰을 경험하였고, 이러한 경험은 참여자들이 미술치료 키트 개발의 필요성과 가치를 인식하는 것으로 연결되었다. 개별적이고 독창성이 있는 미술치료 키트의 결과물은 자신을 인식하는 증거물이 되어 미술치료 키트가 감정 탐색 및 인식의 도구와 감정의 변화 및 해소를 통한 치료적 효과가 있음을 확인한 점에서 의미가 있다.
창의 융합형 인재 양성을 위해 교육현장에서 다양한 테크놀러지를 활용한 교육이 강조되고 있다. 특히 새로 도입된 3D 프린팅 기술은 학생들이 더 진보된 과학적 개념을 배울 수 있도록 하는 큰 잠재력을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 학생 그룹과 성인 그룹으로 나누어 "3D 프린트의 의미와 활용 방안 그리고 캐디안을 이용한 간단한 모형설계 및 제작 수업"을 2차시 분량으로 분배하여 수업을 진행하고, 3D 프린터를 학습에 활용하기에 적절한 연령과 연령별 특성을 알아보고자 세부 항목을 과제 가치(Task Value), 자기효능감(Self-Efficacy for Learning and Performance), 테크놀러지 불안(Technology Anxiety), 수업 만족감(Satisfaction of Class)으로 한정하여 설문을 실시하고 분석하였다. 연구 결과 학생 그룹이 성인 그룹보다 더 높은 과제가치, 자기효능감, 그리고 수업에 대한 만족도를 보이면서, 성인 그룹보다는 학생 그룹에서 3D 프린터 교육의 효율성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 두 그룹 모두 과제가치와 자기효능감이 학습만족도와 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 성인 그룹의 경우, 테크놀러지 불안이 수업만족도와 부적 관계가 있는 것으로 나타나, 성인학습자를 대상으로 하는 3D 프린터 수업에서는 테크놀러지 불안에 대한 교수 학습지원이 중요함을 알 수 있었다. 향후 3D 프린터가 더 보편화되고 3D 프린터를 활용한 수업이 늘어나 더 다양한 데이터 수집이 가능하게 되면, 보다 세부적인 학습자의 연령별 학습 특성도 비교 분석할 수 있을 것이다. 또한 최근까지의 선행 연구를 분석한 결과 3D 프린터를 이용하는, 학교 현장에서 활용 가능하고 실천적인 혁신 교육 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어질 필요가 있음을 본 연구 과정에서 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 이용과 충족이론(Uses and Gratification, U&G)을 통해 소셜 미디어에서의 디지털 준언어 행동유도(PDA : Paralinguistic Digital Affordances)의미를 연구하고자 한다. 이 연구에서 PDA는 페이스북이나 인스타그램의 '좋아요'(Like)나 트위터의 '즐겨찾기'(Favorites)처럼 동일한 행동과 의미는 아니지만 그것을 누르는 행동을 의미한다. 본 연구에서는 왜 사람들은 PDA를 사용하며, 송신자일 때와 수신자일 때 그것을 어떻게 해석하는 지를 알아보고자 한다. 이를 위해 수도권 대학생 36명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 통해 이용과 충족 프레임 안에서, 반 구조화된 이론을 적용하여 PDA의 이용 동기와 만족을 파악하고자 하였다. 그 결과 PDA를 이용하는 사람들이 송신자와 수신자로서 접촉할 때 언어를 통한 커뮤니케이션 이상으로 만족을 하는 것으로 나타났다. 또한 각 SNS 종류에 따라 PDA가 갖는 의미가 다른 것으로 나타났다. 즉 인스타그램의 '좋아요'는 페이스북의 '좋아요' 보다 더 가볍고 의미 없게 사용됨을 알 수 있었다. 또한 PDA를 사용함에 있어서 대부분 아주 부담 없이 사용하는 경우가 많았다. 아울러 PDA를 충실하게 사용하는 경우가 대부분이었으나 때로는 모순되게 사용되는 경향이 많은 것으로 나타났다.
올 가을 안에 미 뉴욕에 있는 미국 연방파산법원의 판사 한 명은 연초에 재무상의 위기를 벗어나는 데 실패한 유수한 역사의 원전기업 웨스팅하우스의 운명을 결정짓게 될 것이다. 그 결정은 한 기업의 파산 이상으로 매우 중요한 의미를 가지는데, 그것은 서방 세계가 우리에게 위협이 되는 핵의 확산과 기후 변화라는 두 가지 문제를 해결하는데 주도적인 역할을 할 것인지, 아니면 세계 원전시장의 주도권을 러시아에 넘겨줄 것인지를 의미하는 것이다. 한국의 KEPCO는 UAE 등 해외의 공사를 포함, 원전을 예산과 공기에 맞춰 건설하는 것으로 명성을 얻었다. 그러나 최근에 새로 선출된 한국의 대통령은 지난 2011년 발생한 후쿠시마 원전 사고로 생긴 국민들의 두려움에 대한 대응책으로 탈원전 정책을 추구하고 있다. 만약 이 정책이 성공하게 된다면 자국 내의 원전 건설 기자재 공급 체제가 없어지게 되고, 그에 못지않게 중요한 외국의 신뢰마저 잃게 됨으로써 한국은 세계 원전시장의 경쟁 구도에서 퇴출될 것이다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
Semantic segmentation in autonomous driving for unstructured environments is challenging due to the presence of uneven terrains, unstructured class boundaries, irregular features and strong textures. Current off-road datasets exhibit difficulties like class imbalance and understanding of varying environmental topography. To overcome these issues, we propose a deep learning framework for semantic segmentation that involves a pooled class semantic segmentation with five classes. The evaluation of the framework is carried out on two off-road driving datasets, RUGD and TAS500. The results show that our proposed method achieves high accuracy and real-time performance.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 같은 개체(entity)를 의미하는 멘션을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결에서는 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델과 포인터 네트워크 모델을 이용한 방법이 연구되었다. 구글에서 공개한 BERT 모델은 자연어처리 태스크에 적용되어 많은 성능 향상을 보였다. 본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위한 BERT 기반 end-to-end 신경망 모델을 제안하고, 한국어 데이터로 사전 학습된 KorBERT를 이용하고, 한국어의 구조적, 의미적 특징을 반영하기 위하여 의존구문분석 자질과 개체명 자질을 적용한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터 셋에서 CoNLL F1 (DEV) 71.00%, (TEST) 69.01%의 성능을 보여 기존 연구들에 비하여 높은 성능을 보였다.
최근 IT 산업전체의 고용(인력수급) 상황을 보면, 2000년 이후 2003년도까지 전세계적인 경기침체에 따라 다른 어떤 해보다도 이직률이 매우 높았다. 특히 IT 인적자원의 수요와 공급으로 그 특징을 살펴보면, 2002년초 메타그룹이 실시한 조사에서 세계의 IT 기업들이 인적자원을 확충할 것인지 줄일 것인지에 때한 조사를 실시한 결과 47.6%가 10-15%의 인원을 감축할 것이라고 응답했다. 이 결과가 주는 의미는 향후 IT 인력의 수요와 공급의 변화를 예측하게 한다.
Promoter는 transcript start site 앞부분에 위치하여 RNA polymerase가 높은 친화성을 보이며 바인당하는 DNA상의 특별한 부위로서 여기서부터 DNA transcription이 시작된다. function이나 tissue-specific gene들의 그룹별로 그 promoter들의 특이한 패턴들의 조합을 발견함으로써 Specific한 transcription을 조절하는 것으로 알려져 있어 promoter로 인한 그 gene의 정보를 어느 정도 알 수가 있다. 사람의 housekeeping gene promoter들을 EPD(eukaryotic promoter database)와 EMBL nucleic acid sequence database로부터 수집하여 이것들 간에 의미 있게 나타나는 모든 패턴들을 optimization algorithm으로 알려진 genetic algorithm을 이용해서 찾아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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