본 연구는 중국 고대예술의 이미지 서사와 시각문화에 관한 연구로, 문학과 회화형식이 결합된 복합적인 텍스트와 시각성을 연구대상으로 하였다. 특히 고대예술의 시각적 사유방식과 이시동도(異時同圖)적 표현, 고대의 도상 서사방식과 만화예술의 칸의 상호 해석을 통한 매체적 합일성 그리고 도상서사의 만화적 연원과 현대적 수용방식이다. 중국 고대의 시각에 대한 인식은 전통적인 양식적 형상과 의미적 상징을 포괄한다. 예술의 서사적 이미지로서 도상의 형상적 사유와 시각적 표상은 예술 창작활동 가운데 중요한 의의를 가지며, 예술적 사유 또한 시각적 표상과 분리되어 질 수 없다. 시각적 이미지를 매개로 하는 도상적 서사방식은 일종의 이성적 사고를 지닌 창의적 언어표현이다. 고대예술의 이미지 사유방식과 이시동도적 시공간표현 특징은 일종의 예술적 공간의 시간화로 현대 만화예술의 사유공간으로서 또 다른 조형적 수용방식이다. 이러한 이미지의 서사방식은 새로운 조형미와 매체형식 그리고 문화가치가 결합된 현대인의 대중적 미적욕구와 소통을 필요로 한다.
교통사고 관련 제보는 비정형 데이터로서 교통사고를 유발한 가해자나 피해자의 관점이 아닌, 교통사고 발생 지점과 구간, 시간대에 있었던 타 운전자의 관점에서 생성된 교통정보의 가치를 가지고 있다. 그러나, 비정형 데이터인 교통제보가 빅 데이터로서 교통사고 통계나 교통관련 연구에 활용되지 못하였으나, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 본 연구를 통해 비정형의 빅 데이터를 시각화하고 해석하여, 기존의 정형 데이터에서 분석하지 못한 정보를 도출할 수 있었다. 그리고 교통사고 발생으로 인한 도로상 영향을 파악할 수 있었다. 이러한 분석으로 교통제보의 트랜드를 파악하고, 운전자가 제보하는 "도로명", "지점명", "시간대"를 추출하였으며, 교통사고 발생으로 다른 운전자에게 가장 많은 영향을 미치는 지점과 구간의 파악이 가능하였다. 향후 실제 교통사고 데이터와 결합하여 교통제보와의 상관성 분석 등을 통해 비정형 데이터의 활용방안을 모색할 계획이다.
본 연구는 기술을 이전하겠다고 KIAT의 NTB에 등록된 이전기술이 4차 산업혁명 핵심기술의 어느 분야와 관련되어 있으며, 이러한 기술의 기술이전 유형에 관해 분석하였다. 분석에 사용된 기술은 대학과 공공연구소에서 개발한 최근 3년(2015 - 2017)간의 것이다. 연구는 R프로그램을 활용해 빅데이터 텍스트 마이닝의 빈도분석, 시각화, 연관분석 등으로 진행하였다. 연구 결과는 첫째, 4차 산업혁명 핵심기술 응용분야와 관련된 이전기술은 로봇, 3D, 자율주행, 웨어러블 등과 관련한 기술이 많았고 둘째, 연도가 지날수록 사물인터넷, 클라우드, 증강현실 등과 같은 응용분야 기술의 등록이 증가하고 있으며 셋째, 응용분야 기술의 기술이전 유형의 연관규칙을 분석한 결과 사물인터넷(IoT)과 VR 기술은 기술매매 라이센싱, 자율주행 기술은 기술매매, 웨어러블 기술은 라이센싱, 로봇 관련기술은 기술협력 라이센싱 기술매매 등으로 이전하겠다고 나타났다. 이에, 기업은 4차 산업혁명 시대에 필요한 관련 기술을 이전받고자 할 경우 이의 계획적 준비가 필요하다고 하겠다.
최근 스마트워치 등 원형 기기들이 출시되고, 빅데이터 시대로 데이터 시각화 분야가 주목을 받으면서 글자의 원형 배치에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 현재 웹문서에서 글자를 원형이나 부채꼴로 배치하는 방법을 따로 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구는 웹브라우저 환경에서 CSS 스타일시트와 HTML로 표현되어 있는 웹문서 내의 글자를 원이나 부채꼴의 중심을 기준으로 하는 극좌표계로 배치할 수 있도록 CSS3 사양을 확장하였다. CSS3 사양 확장에 앞서 사례조사를 통하여 극좌표계 표현에 대한 요구사항을 분석하였으며 기존의 사각형이 아닌 부채꼴 서식모델을 제안하고 이에 맞추어 세부적인 텍스트 배치 사양을 정의하였다. 또한, 확장된 CSS3 사양으로 작성한 콘텐츠를 기존 브라우저에서 확인할 수 있도록 전처리기를 구현하고 샘플 콘텐츠를 작성하여 제안한 확장사양의 적합성을 검증하였다.
인공지능과 빅데이터 분석을 위해 웹 스크래핑으로 수집된 대부분의 텍스트 데이터들은 일반적으로 대용량이고 비정형이기 때문에 빅데이터 분석을 위해서는 정제과정이 요구된다. 그 과정은 휴리스틱 전처리 정제단계와 후처리 머시인 정제단계를 통해서 분석이 가능한 정형 데이터가 된다. 따라서 본 연구에서는 후처리 머시인 정제과정에서 한국어 딕셔너리와 불용어 딕셔너리를 이용하여 워드크라우드 분석을 위한 빈도분석을 위해 어휘들을 추출하게 되는데 이 과정에서 제거되지 않은 불용어를 효율적으로 제거하기 위한 "사용자 정의 불용어 시소러스" 적용에 대한 방법론을 제안하고 R의 워드클라우드 기법으로 기존의 "불용어 딕셔너리" 방법의 문제점을 보완하기 위해 제안된 "사용자 정의 불용어 시소러스" 기법을 이용한 사례분석을 통해서 제안된 정제방법의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 제안된 방법론의 실무적용에 대한 효용성을 제안한다.
본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
오랜 기간 널리 사용되어온 패스워드 인증 기법은 여전히 대표적인 사용자 인증 수단이지만 그 사용성과 안전성 측면에서 여러모로 부정적인 부분이 많다. 일반적으로 사용자는 기억하기 쉽도록 간단한 패스워드를 선택하는 반면 서버는 추측공격에 대해 비교적 안전하도록 복잡한 패스워드의 사용을 권장한다. 취약한 패스워드의 사용은 전체 시스템의 안전에 큰 영향을 미치게 되므로 사용자가 패스워드를 선택하는 시점에 미리 패스워드의 강도 즉 안전성을 측정하여 피드백하기 워한 기법에 관한 연구가 다각적으로 이루어져 왔다. 또한 그 일부를 다양한 방법으로 시각화하여 이미 상용시스템에 적용하고 있다. 하지만 여전히 정확한 강도 측정과 안전한 패스워드의 사용성 제고를 위한 해결이 필요하며 따라서 이와 같은 패스워드 강도 측정 방법의 일반화를 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 기반의 패스워드 강도 측정에 관한 연구동향을 살펴보고 분석한다.
본 논문에서는 텍스트 형태의 빅 데이터를 분산처리 환경에서 기계학습을 이용하여 분석하고 유의미한 데이터를 만들어내는 시스템에 대해 다루었다. 빅 데이터의 한 종류인 뉴스 기사 빅 데이터를 분산 시스템 환경(Spark) 내에서 기계 학습(Word2Vec)을 이용하여 뉴스 기사의 키워드 간의 연관도를 분석하는 분산 처리 시스템을 설계 및 구현하였고, 사용자가 입력한 검색어와 연관된 키워드들을 한눈에 파악하기 쉽게 만드는 시각화 시스템을 설계하였다.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
MPEG-7 은 멀티미디어 데이터를 XML로 기술한 새로운 표준이다. MPEG-7은 구조 및 의미 정보, 미디어 형식 정보 등과 같은 유용한 기술 및 기술구조들을 제공하며, MPEG-7 시스템에서는 메타데이터의 텍스트인코딩 포맷인 TeM은 기술의 동적 흑은 점진적인 전송을 지원한다. XML 문서의 본래의 기술을 추가적인 XML 헤더가 덧씌워져 여러 개로 나누어질 수 있으며, 이러한 결과로 나온 AU들은 각기 전송을 하여 터미널에서 수신된 AU를 이용한 갱신이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 MPEG-7 시스템의 갱신 메커니즘을 이용한 TeM 코덱을 설계 및 구현하였다. 구현된 TeM 코덱의 인코더는 AU 생성에 있어서 시각화된 편집 도구를 제공하며, 디코더는 XSLT 기반의 갱신 기법을 기반으로 하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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