사람들은 다양한 미디어에 노출되고 있다. '디지털 혁명' 이후 미디어의 양적 팽창은 빠른 속도로 이루어지고 있다. 미디어의 팽창으로 인해 광고는 수용자의 반응을 이끌어내기 위한 노력이 필요하다. 수용자의 반응을 이끌기 위한 노력으로써 수사적 표현이 사용된다. 본 논문은 수사적 표현 중 시각적 패러독스에 주목하였다. 시각적 패러독스의 특성인 의도적인 모순이나 모호성은 수용자의 반응을 유도하는 효과적인 표현 수단이기 때문이다. 본 논문은 패러독스에 대한 논리학적 정의 및 유형 구분을 기반으로 하여 시각적 패러독스에 대해 정의하였다. 또한 광고에서의 시각적 패러독스는 이미지와 텍스트의 관계성이 중요한 역할을 한다고 판단하여, 메타언어를 통해 이미지와 텍스트의 의미작용을 위한 상관관계를 밝혀내고자 하였다. 이러한 연구 과정의 증명을 위해 폭스바겐 자동차 광고 사례를 분석하였다. 사례 분석을 통해 이미지와 텍스트가 상호 작용하여 새로운 의미를 생성한다는 것을 확인하였다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.
2000년대에 들어서면서부터 최근까지 국내 하천의 식생면적이 급격하게 증가되고 있는 추세이다. 댐 등의 하천 횡단구조물로 인한 유황변화에 의해 봄철 발아기 유량 및 수위 저하가 발생하고 이로 인해 식생의 유입된다는 것은 이미 많은 연구에서 증명되고 논의된 바 있다. 그러나 댐과 같은 구조물이 없는 자연하천이나 소하천의 경우에도 식생 유입이 빠르게 진행되고 있는 것은 전국적인 경향이라고 할 수 있다. 우리나라뿐만 아니라 일본의 경우에도 대부분의 하천에서 식생이 유입되고, 제외지 곳곳에서 수림화가 진행되는 현상이 발생하고 있다. 식생의 이입, 번무 등에 대한 원인으로는 홍수량 조절을 위한 댐 운영, 복단면화 및 직강화 등의 하천정비, 골재채취로 인한 인위적 하상변화, 농업용 비료와 같은 영양염류의 유입 등이 주요원인으로 추정되고 있지만 아직까지 정확한 식생 발생 메카니즘에 대한 분석은 이루어지지 않은 상황이다. 일본의 경우 식생의 발생과 진행에 대한 모형을 구축하고 여러 하천에 적용하여 검증하는 연구가 다양하게 진행되고 있지만 지역에 따라 다르게 발생하는 식생의 원인을 단정적으로 결론 내리지는 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 연도별 강우패턴 변화가 식생발생에 미치는 영향을 분석하였다. 1984년에서 2016년까지 강우패턴을 분석한 결과, 전국적으로 발아기인 3월~9월까지의 강우량이 감소함과 동시에, 기준치 이하의 강수량의 빈도가 점차적으로 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이는 하천 내 식생, 특히 버드나무류 교목이 발아하는 봄~초여름에 발생하는 홍수가 감소하였음을 의미하고, 이로인해 하천 내에 초본류, 관목류 뿐만 아니라 교목이 발아 및 활착할 수 있는 가능성이 높아졌음을 의미한다. 또한 식생이 현저하게 증가하고 있는 주요지점의 2007년 이후 하천 단면변화와 시수위를 분석한 결과, 2011년 이후 하도 내 고수부지의 침수시간이 현저하게 감소하였으며, 이는 하천식생의 이입 및 번무에 영향을 줄 뿐만 아니라, 식생활착으로 인한 사주 및 하중도 면적의 증가에도 기여하고 있는 것으로 사료된다.
일반적으로 무선센서네트워크에서의 인증은 엔티티의 인증을 의미하나, 센서 네트워크에서는 데이터 집약적 특징에 의해 센서 노드의 코드를 증명하는 것이 더욱 의미 있는 인증기법이라 할 수 있겠다. 가장 기본적인 검증 기법은 검증자(Verifier)가 자신이 기존에 가지고 있던 목표 노드의 메모리 내용을 현재 목표 노드가 가지고 있는 실제 메모리 내용과 비교하여 차이점을 발견할 시, 노드의 감염으로 인식하는 것이다. 본 논문에서 우리는 기존 기법의 약점을 서술하고 대안 기법을 제안할 것이다. 이 기법은 SWATT와 달리 목표 노드의 전체 메모리 영역을 쉽게 검증할 수 있고 정확한 시간 정보에 의지하지 않고서도 악의적 코드가 자신을 은폐시킬 확률을 현저히 떨어뜨린다. 우리는 새로운 방식을 제안하고 여러 환경에서의 성능 평가 결과를 보여 줄 것이다.
공정하고 투명한 전자선거를 이루기 위해서는 비밀성(Privacy), 선거권(eligibility) 등과 함께 전체검증(universal verifiability)과 매표방지(receipt-freeness) 속성이 반드시 제공되어야 한다. 그러나 매표방지와 전체검증은 상반되는 의미를 지니고 있어 두 가지 특성을 모두 만족시키는 것은 어렵다. 지금까지 제안된 전자선거 기법을 살펴보면 둘 중 한가지 특성만을 제공하거나 두가지 특성을 제공하는 경우 계산량이 많아 실용적이지 못하다. 이 논문에서는 매표방지와 전체검증을 제공하면서 효율적인 전자선거 기법을 제안한다. 이 기법은 최소한의 물리적 가정인 일방향 도청 불가능한 채널(one-way untappable channel)을 가정하고, 준동형 암호화(homorphic encryption) 기법을 이용한다. 유권자는 HR(Honest Randomizer)과 대화를 통해서 투표지를 구성하고, 이것이 유효하다는 증명과 함께 투표지를 게시판에 게시한다. 제안하는 기법은 일방향 도청 불가능한 채널을 가정하는 기법 중에서 계산량이 가장 적으며, 기존의 전체검증과 매표방지를 제공하는 기법보다 약한 물리적 가정을 사용한다. 새 시스템의 안전성 분석과 관련 시스템과의 성능 비교분석도 다룬다.
조선 시대 인쇄물인 삼강행실도는 세계 만화역사에서도 이른 시기인 1434년에 간행되었다. 삼강행실도에는 만화기호인 '만화칸'과 '칸과 칸 사이'가 등장한다. 만화기호인 만화칸의 상징성 못지않게 칸과 칸 사이도 만화기호에서 상징적 의미가 있다. 만화역사의 측면에서 보면 칸이 등장한 후, 칸과 칸 사이가 등장한 그 자체만으로도 의미를 부여할 수 있다. 그 상징적 근거들을 찾아 밝힘으로써 국내 만화역사의 역사적 근거가 다져질 것이다. 삼강행실도에서는 칸과 칸 사이의 형식적인 유형을 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 '구름칸과 구름칸 사이'이며, 두 번째는 '구름칸과 배경칸 사이'이다. 삼강행실도의 두 가지 유형인 칸과 칸 사이는 현대 만화와 비교할 때 모양이나 연출에서 차이를 보이지만 칸과 칸 사이의 의미는 유사하다고 하겠다. 이처럼 본 연구는 삼강행실도의 칸과 칸 사이의 형태를 분석함으로써 국내 만화역사의 타당한 근거를 제시하는 데 의미가 있다. 만화기호 중에서도 칸과 칸 사이에 초점을 맞추어, 삼강행실도의 칸과 칸 사이의 형태를 증명하는 것이 연구의 목적이다.
최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.
과학기술 정부출연연구소(출연연)는 정부출연금으로 운영되는 공공 연구기관으로서 우리나라 산업발전 및 과학기술을 선도해왔다. 로버트 레버링은 '일하기 좋은 훌륭한 일터(Great Place to Work; GPTW)'를 본인이 고안한 신뢰지수(Trust Index)로 측정하여 매년 'Fortune 100대 GPTW'를 선정하고 있다. 본 연구의 목적은 GPTW 신뢰지수 5개 요소인 믿음, 존중, 공정성, 동료애, 자부심간의 영향 관계를 분석하고 이들이 GPTW 인식에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증 분석하는 것이다. 또한 GPTW 신뢰지수가 'Fortune 100대 GPTW' 선정기준으로 타당한지도 간접적으로 증명하고자 한다. 본 연구는 K 출연연 구성원 262명이 응답한 설문을 분석에 활용하였으며, 수집된 자료의 통계처리는 Smart PLS 2.0과 SPSS 18 프로그램을 활용하였다. 연구결과 믿음은 자부심에, 존중은 자부심과 동료애에, 공정성은 동료애에, 동료애는 자부심에 각각 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 자부심과 동료애는 구성원이 속한 조직이 GPTW라는 인식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타남으로써 로버트 레버링의 신뢰지수가 GPTW 선정지표로서 타당하다는 것을 간접적으로 증명했다. 본 연구는 출연연 구성원들이 인식하는 5개 GPTW 신뢰지수 요소들 간 영향관계를 처음으로 실증분석 했다는 데 큰 의미가 있다. 본 연구는 출연연의 조직성과를 높이기 위해서는 서로 신뢰하고 존중하고 동료애를 발휘하여 자부심을 높여야 한다는 시사점을 제공하고 있다.
현대관광은 관광지를 돌아보는 단순한 관광에서 체험하는 관광, 생각하는 관광으로 빠르게 진화하고 있다. 때문에 이러한 체험관광(experiential tourism) 시대에 문화관광해설사의 관광해설은 관광자의 체험관광에 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 이에 본 연구는 우리나라의 대표적 궁궐인 경복궁 문화관광 해설 프로그램을 이용한 관광객을 대상으로 문화관광 해설내용과 해설능력의 2가지 측면에서 관광자 만족과 재방문 의도에 미치는 영향을 분석한 결과, 첫째, 해설내용 측면에서 해설가치성과 해설흥미성 2가지 요인 모두 관광자 만족에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째, 해설능력 측면은 해설진행성과 해설태도성은 관광자 만족에 긍정적인 영향관계를 미치는 것으로 나타났으나 관객소통성은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 관광자 만족은 재방문 의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과 해설내용과 해설능력 모두 문화관광해설의 중요한 요소임이 증명되었다. 이를 통해 본 연구는 문화관광해설사 재교육 프로그램의 체계적 운영관리 및 처우와 지위에 대한 정부차원의 지원 등이 필요함을 시사하고 있다.
대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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