시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.
과학에 대한 관심과 흥미를 유발하며 교육적 측면에서도 매우 중요한 과학인물 정보는 정보공유 및 연결을 통해 고부가가치를 높일 수 있는 콘텐츠이다. 본 연구에서는 과학인물 정보의 공유 및 활용을 통해 보다 풍부한 서비스를 제공하고자 최근 국내외에서 증가하고 있는 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data, LOD) 구축 사례를 분석하였다. 이 분석결과를 반영한 효율적인 과학인물 온톨로지 설계 및 LOD 구축 방법을 제시하고 다양한 외부 자원과의 연계 방안 및 LOD 정보 활용 촉진 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 한국, 중국, 일본인이 생각하는 창의적 인물에 대한 암묵적 지식을 비교분석하는 데 있다. 이를 위해 창의적인 인물의 특성에 대한 설문을 한국, 중국, 일본의 전 연령대 일반인들(한국: 328명, 중국: 388명, 일본: 394명)을 대상으로 실시하였다. 분석결과, 한국과 일본은 전 연령대에서 독창성의 빈도가 가장 높은 것으로 나타난 반면 중국의 경우에는 10대는 모험성, 20대 30대 50대 이상에서는 지적능력, 그리고 40대에서는 독창성이 가장 높은 빈도를 나타내어 한국과 일본과는 다른 결과를 보였다. 또한 응답된 창의적 인물을 직업군으로 분류하여 연령대별로 빈도를 분석한 결과, 중국의 경우에는 모든 연령대에서 정치가가, 일본은 전 연령대에서 예술가의 비율이 가장 높았으나, 한국의 경우에는 대부분의 연령대에서 과학자와 예술가의 비율이 높게 나타났다. 본 연구는 창의적 인물에 대한 암묵적 지식의 차이가 한국, 중국, 일본에서 존재함을 밝힘으로써 동양의 창의성에 대한 비교문화연구의 기초가 되는 것과 아울러, 창의성 연구에 각 나라의 문화적 특성이 고려되어야 한다는 점을 시사한다.
하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.
이 글은 그레마스의 행위소 모형과 에니어그램 인물유형론을 적용하여 드라마 <미스터 션샤인>의 인물 유형을 분석하고 그 이미지텔링 방법을 고찰하려는 것이다. 한류 드라마가 중요한 콘텐츠가 되고 있는 오늘날 그 등장인물의 유형과 묘사방법에 관한 연구가 필요해진다. 드라마의 영향력에 있어서 인물은 핵심적 요소이기 때문이다. 인물 유형 분류를 위해 인물의 작중 내 역할에 주목하는 행위소 모형에 <미스터 션샤인>을 적용한 결과 주체는 유진 초이와 고애신, 원조자는 주체를 돕는 많은 이들, 대립자는 친일파 인물들, 발령자는 고종, 수령자는 조선의 국민들로 나타났다. 이를 인물 성격 유형인 에니어그램으로 분석한 결과 주체는 3, 5유형, 원조자는 다양한 유형, 대립자는 3유형, 발령자 5유형, 수령자 모든 유형이라는 결과가 도출되었다. 특정 역할, 특정 성격을 드라마에서 어떻게 이미지텔링하는가가 이 글의 또 다른 관건이었는데, <미스터 션샤인>의 경우 주체는 내레이터를 통한 내면 보이기, 서사 진행 등 자신을 설명하는 이미지텔링 방법을 사용했다. 원조자 일부, 발령자는 내면 보여주기의 이미지텔링 방법도 아울러 사용했다. 하지만 대립자는 간접적 보여주기로만 이미지텔링되었다. 이로써 드라마 인물 유형별 이미지텔링 방법상의 차이와 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영화나 소설과 같이 스토리를 갖는 콘텐츠에 대해 스토리를 가시화해서 보여주는 시스템에 대해 제안하고 설명한다. 스토리를 가시화 해주기 위해 등장인물들 간의 관계를 모형화 하는 Character-net 방법론을 스토리 모형으로 적용하였다. 하지만 Character-net은 전체 스토리를 누적된 형태로 표현하기 때문에 스토리 진행에 따른 변화를 보여주기 한계가 있다. 이의 개선을 위해 Character-net의 변화와 등장인물들의 변화를 분석하여 보여주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 Character-net 변화 실행 및 분석창과 등장인물 중심성 변화 시계열 그래프 창으로 구성하였다. 두 가지 창을 통해 주요 등장인물들이 처음 등장하거나 처음 만나는 장면과 같은 등장인물들 사이에서 나타나는 주요 변화지점을 찾는 기능과 인디그리와 아웃디그리의 변화 패턴을 통해 등장인물의 성향이나 성향의 변화를 추적할 수 있도록 지원하는 기능을 구현하였다. 본 논문에서는 이러한 스토리 가시화 시스템에 대해 설명하고 추가적으로 필요한 사항들에 대해 논의한다.
본 연구는 케이블방송 예능프로그램의 자막 유형을 분류하고 시청자의 시각적 주의를 탐색하고자 했다. 이를 위해 tvN <꽃보다 할배>의 첫 번째 시즌 방영분(유럽편)의 서사구성 요소인 등장인물과 사건을 은유적, 환유적 의미를 기준으로 인물 특성과 에피소드 부제 및 타이틀 로고, 이야기 내용에 따라 유형화했다. 연구방법론으로는 시선추적(Eye-tracking) 실험연구와 심층면접을 병행했다. 시선추적 실험연구 결과에 의하면, 등장인물 은유적, 등장인물 환유적, 사건 은유적, 사건 환유적 유형 모두 인물의 특성을 영상 구성 요소로 제시한 자막에서 시선이 가장 오래 체류했고 시선 평균 고정 시간도 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 심층면접 분석결과에 의하면, 등장인물들 간의 갈등을 극적으로 구성하거나 여행 장소(공간)에 대해 과장해 표현한 사건 환유적 자막에 시각적 주의가 가장 집중적으로 이루어진 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 <꽃보다 할배>의 제작진이 인물보다 사건을 중심으로 환유적으로 자막을 제시함으로써 리얼리티를 강화하는 동시에 시각적 즐거움을 추구한다는 점을 의미한다.
인물관계망이나 네비게이션의 경로 탐색과 같은 관계망은 그래프 형태로 표현할 수 있다. 하지만 데이터 양이 많아지면서 한 화면에 표현할 때 원하는 데이터 탐색이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 많은 노드를 갖는 인물관계망을 표현하기 위해 그래프를 사용해 인물의 검색, 인물 사이의 최단 경로 검색 및 탐색 결과에 대한 시각화 방법을 제시한다. 라우팅 테이블에서의 최단 경로와 달리 인물관계망에서의 최단 경로는, 분석하는 사용자의 의도나 관계의 중요도에 따라 변경 가능해야 한다. 이를 위해 인물관계망의 특성을 적용하기 위해 너비우선탐색 알고리즘을 변형하였다. 결과 검증을 위해, 한국고전번역원의 한국고전종합DB 인물관계정보에 있는 데이터를 활용하였다.
동영상으로부터 원하는 정보를 검색하려는 다양한 연구들이 있어왔다. 하지만 기존의 연구들은 동영상의 스토리에 대한 고려 없이 특정한사물의 인식이나 사물간의 관계 정보만을 추출하여 검색에 이용하였다. 동영상에서 정확한 정보를 검색하기 위해서는 스토리의 주축이 되는 등장인물과 등장인물의 커뮤니티에 기반을 둔 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문은 등장인물에 기반을 둔 동영상 정보검색 방법을 기술한다. 등장인물들은 서로 대화를 통해 관계를 맺으며 스토리를 진행시킨다. 등장인물들 간의 관계는 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 구분하여 스토리에 형성되어 있는 관계를 분석할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서 등장인물들의 관계를 묘사할 수 있는 Character-net을 제안하고 Character-net으로부터 등장인물들의 배역의 비중을 분류하고 등장인물들이 이루는 커뮤니티를 클러스터링 하는 방법에 대해 기술하고 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
영화 장르에 있어 등장인물의 전형적인 이미지는 매우 중요한 관객 수용의 요인이 될 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 영화 장르별 등장인물의 이미지 표현방법에 대한 관객 인식유형의 연구는 현재까지 많이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 질적방법론 중 하나인 Q방법론을 사용하여 영화 장르 내 캐릭터이미지의 전형성에 대한 수용자의 주관적 감정의 상태를 유형별로 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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