초창기 한국어 교육이 문법 이해를 중요시했다면 현재 한국어 교육은 원활한 의사소통능력의 향상을 중요시하고 있다. 그래서 의사소통 능력을 향상시킬 효과적인 방법의 하나로 교육을 위한 교육연극에 관심이 높다. 교육연극은 실제로 대화할 수 있는 기회를 주기 위해 가상적 상황을 만들어 상황에 맞는 단어와 문법을 사용해 볼 수 있으며, 몸짓, 표정 같은 비언어적 표현도 배울 수 있어 실생활에서 자신감 있게 자신의 의사를 표현하는 능력을 기를 수 있는데, 이는 한국어 교육이 추구하는 의사소통 능력의 향상과 같은 목표를 가지고 있다고 할 수 있다. 또한 학습자가 중심이 되어 활동이 이루어지고, 다른 학습자들과의 협동을 통해 문제를 해결하면서 사회성과 자신감도 기를 수 있다. 본고에서 교육연극 기법 중 인터뷰하기, 텍스트를 대본으로 바꾸기, 이어질 글을 상상해 대본으로 바꾸기, 역할극, 토론을 활용한 활동에 대해 알아보았다. 이러한 활동들이 성공하기 위해서는 좋은 동영상이나 학습 자료들을 개발하여 적극적으로 활용할 수 있도록 해야 하고, 교사를 위한 연수프로그램을 만들어 연수프로그램에서 배운 교육연극 기법들을 수업 시간에 활용할 수 있는 교수 능력을 키우도록 도와야 할 것이다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병 중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
기존 홍수시각화 기법은 홍수위 분석 결과를 지형자료 기초로 단순히 침수위를 표현하는 방식으로 홍수 분석결과를 시각적으로 표출하는 일차원적 기법으로 홍수상황 대응을 위한 의사결정을 지원하기에는 다소 부족한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 정밀지형 자료를 근간으로 하도내에서 유체의 흐름 특성을 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 홍수 시뮬레이션 기술은 고성능 컴퓨터를 활용하여 실좌표계를 기반으로 정밀 하천지형, 하도구성, 홍수시 유체흐름 표현 등에 필요한 데이터 필터링 및 융합처리, 하상생성 기법, 지형자료의 변환 및 가공 등의 처리 가능한 기법을 적용한다. 본 연구에서는 침수영향에 대해 정밀지형을 근간으로 홍수 시뮬레이션을 통해 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 제공하고자 하였으며, 홍수시뮬레이터에는 하상지형 처리 및 생성 모듈, 홍수 시뮬레이션 모듈 등으로 구성된다. 또한, 하천 상황의 3차원 표현을 위한 지형 및 시뮬레이션 처리 기법 개발으로 랜더링 처리 기법, 유체 표현 기법을 개발하였다. 이에 따라, 본 연구에서 개발 적용된 홍수 시각화 기법은 홍수분석 결과에 대해 유체의 흐름, 유량, 유량의 전파 속도 등 유체 역학적인 흐름 특성을 사실적으로 표현하는 기법이다. 본 연구의 성과물 도출을 통해 물관리시스템에 반영하여 홍수관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 현재 부사관 후보생으로 재학 중인 학생들을 대상으로 부사관 전형에 필요한 언어논리력의 향상을 위한 자기주도적 학습(self directed learning)의 과정을 소개하며, 부사관의 군 조직내 중요성을 바탕으로 후보생들의 의사소통의 문제점을 진단하고 이를 향상시키기 위한 몇 가지 수업 모형을 제시하였다. 말하기와 내용 구성에 관련된 면접, 프레젠테이션, 토론의 3가지 커리큘럼을 제안하여 학생들 스스로 자기주도 학습이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 흔히 학습자가 자기주도 학습에서 겪는 어려움을 해결할 수 있는 방안 중 하나로 스캐폴딩(scaffolding)방식을 사용하였으며, 3가지 수업모형의 적용 결과 의사표현 능력의 향상을 이끌어낼 수 있음을 보였다.
정서 전달에는 언어적 의사소통뿐만 아니라 비언어적 의사소통이 거론되곤 한다. 하지만 지금까지의 비언어적 의사소통 연구는 대부분 언어의 음향학적 연구나 얼굴표정 연구에 국한되었다. 또한 음악의 정서에 대한 연구는 음악적 구조 혹은 스타일과 여러 성격적 특질 및 행동 간의 관계, 혹은 생리적 효과 등 어떤 음악(what music)이 특정한 효과를 일으키느냐에 중점을 두고 있었다. 따라서 본 연구에서는 Gabrielsson & Juslin(1996)의 연구에 의거, 음악을 통하여 작곡가가 아닌 연주자의 의도된 정서가 청자에게 얼마나 잘 지각될 수 있는지 알아보고자 하였다. 봉 녕구의 가설은 다음과 같다; 첫째, 연주자의 정서적 의도는 음악의 모든 물리적 변인에 영향을 준다; 둘째, 청자는 의도된 정서를 지각하는 데 일반적으로 성공적이다; 셋째, 특정 정서는 다른 정서보다 더 잘 구분된다. 본 연구에 사용된 곡은 학습 효과를 배제하기 위하여 새롭게 전문 작곡가에 의해 작곡되었으며, 전문 연주자는 동일한 곡을 7종류의 정서(행복한, 슬픈, 화난, 두려운, 다정한, 엄숙한, 정서 표현 없음)를 표현하도록 연주하였다. 하나의 완전한 음악을 표현하기 위하여 각 곡은 멜로디(악기구성: 일렉트릭 기타, 베이스, 그랜드 피아노)와 리듬(드럼)을 포함하였다. 실험참가자는 각 곡을 듣고 7개의 정서 종류 각각에 점수를 평정하였다. 그 결과 이전 연구와 마찬가지로 청자는 연주자의 의도된 정서를 일반적으로 지각하는 데 성공하였으며 7개의 정서 중 특징적인 정서("행복한", "슬픈", "화난", "다정한") 는 다른 정서 보다 더 잘 구별되었다. 본 연구에 사용된 "두려운" 정서 곡의 음향분석 결과 소리 강도의 큰 변산이 특징이었다. 이는 이전 연구에서 "두려운" 정서의 특징인 타이밍의 큰 변산과 함께, "두려운" 정서가 '불규칙적이거나 변화가 커서 예측하기 어려운' 속성을 지니고 있음을 시사한다. 또한 "다정한" 정서에 대해서 본 연구에서는 다른 모든 정서와 유의미한 차이를 보인 반면, 이전 연구에서는 "슬픈"과 유의미한 차이가 없었다. 이는 본 연구에 쓰인 "다정한" 정서의 곡은 리듬 패턴을 다른 정서 버전과는 다르게 보사노바 리듬을 사용하였다. 이전 연구와는 다르게 빠른 템포였음에도 불구하고 구별이 잘 된 이유는 이와 같이 장르 특징적인 영향이 컸기 때문이라고 할 수 있다. 이는 연주자나 음악 스타일 자체의 성격이 정서 판단에 있어 큰 영향을 준다는 사실을 시사한다. 종합적으로 음악을 통한 정서 전달에 있어 연주자, 청자, 악기, 음악 스타일의 차이가 영향을 줄 수 있다는 사실을 확인하였으며 이러한 결과는 Scherer & Oshinsky(1977)가 언급하였듯 음악 연주가 다른 비언어적 의사소통 방법과 공유하는 특징이 있음을 시사한다.
인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원의 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 인식을 위해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 기존의 방법과는 다르게 부가적인 특별한 장치의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.
가상세계는 현실세계를 반영하여 만든 가상의 공간이다. 이러한 공간간에서 여러 사용자들은 서로의 의견을 교환하며 여러 가지 작업을 한다. 이러한 작업들을 이벤트라고 부르며 기존의 다중 참여자를 지원하는 브라우저들은 객체에 대한 이벤트가 발생했을 대 모든 사용자에게 똑같은 화면을 보여줌으로써 사용자의 소극적인 의사표현만을 제공하였다. 그러나 사용자에 따라 이벤트가 발생했을 때 보고싶은 객체의 위치나 크기 등이 다를 수 있고 때로는 자신의 작업 중에는 이벤트의 발생을 알고 싶지 않은 경우도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 욕구를 만족시키도록 객체의 이벤트가 발생하였을 때 화면을 표현하는 여러 가지 방법(Presentation Level Sharing, View Level Sharing, Object Level Sharing)을 제시하고 사용자로 하여금 선택하여 볼 수 있도록 제안한다. 또한 이벤트 발생시 표현 방법에 따라 객체를 포함한 영역의 크기도 함께 결정 할 수 있도록 한다.
시대와 문화마다 사용되는 문자와 그것을 표현하는 도구가 다르게 나타나지만 공통적인 특징은 의사소통과 기록을 그 목적으로 한다는 것이다. 그리고 원활한 의사소통을 위하여 시각화시킨 글자는 연상을 통해 특정적인 상징의 의미를 떠올리게 되고 시각화시킨 도구 또한 이미지 연상에 영향을 끼치게 된다. 본 연구에서는 글자를 시각화시키는 캘리그라피의 표현도구가 글자의 형태를 벗어나 도구 자체로써 수용자에게 어떠한 이미지를 연상시키는지 알아보기 위하여 진행되었다.
얼굴표정은 상대방에게 자신의 감정과 생각을 간접적으로 나타내는 중요한 의사소통의 표현이 되며 상대방에게 직접적인 표현방법의 수단이 되기도 한다. 이러한 표현 방법은 컴퓨터를 매개체로 하는 메신저간의 의사 전달에 있어서 얼굴표정을 사용함으로써 상대방의 감정을 문자로만 인식하는 것이 아니라 현재 상대방이 느끼는 내적인 감정까지 인식하여 대화할 수 있다. 본 논문은 3D 메시로 구성된 얼굴 모델을 이용하여 사용자가 입력한 한글 메시지의 한글 음절을 분석 추출 하고, 3D 얼굴 메시에 서 8개의 입술 제어점을 사용하여 입 모양의 변화를 보여주는 3D Avatar 아바타 메신저 시스템을 설계 및 구현 하였다.
인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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