1920년대 영화소설은 영화적 상상력을 바탕으로 다양한 매체효과를 활용해 구성된 서사물이며, 독서 과정에서 끊임없이 영화의 이미지를 환기할 수 있도록 고안된다. 영화 매체의 흥행과 함께 나타난 이 독특한 장르의 형성과 발전 과정에는 근대적인 예술매체의 형식을 고민하고, 그에 걸맞는 콘텐츠를 만들기 위해 노력한 1920년대 예술의 시대적인 특성이 고스란히 담겨있다. 본고는 혼종의 매체 시대, 파격적인 장르 실험의 한 사례로서 '영화소설'에 주목하고, 영화소설이 어떻게 하나의 장르로서 수렴해갔는지 살피고자 한다. 무엇보다도 이 과정에서 영화, 소설, 사진, 그리고 삽화가 결합된 융합 텍스트의 미학적 원리를 규명하는 일은, 본고의 중요한 목표가 될 것이다.
웹 사이트를 효과적으로 개발하기 위해 Ajax, jQuery등과 같은 다양한 기술이 개발되고 있다. 관리자 인터페이스를 강력하게 함으로써, 관리자 메뉴에서 다양한 기능을 손쉽게 제작할 수 있지만, 이러한 경우 텍스트 형태를 벗어나지 못하거나, 코드를 그 때 그 때 수정하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 CSS를 데이터베이스와 연동하여 제공하고, 이러한 CSS 기능과 다양한 오픈 폰트를 이용해 텍스트를 이미지로 변환함으로써, 기존의 웹 사이트 제작 방법과의 차별화된 기능을 제공하는 방법에 대해 기술한다.
IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 SIP(Session Initiation Protocol)는 텍스트 기반의 프로토콜로서 유연성과 뛰어난 확장성을 가지고 있어 다양한 응용 서비스에 적용할 수 있는 호 설정 프로토콜이다. 본 논문에서는 이러한 SIP를 기반으로 하여 사용자의 현재 상태에 관련된 정보를 알려주는 Presence 서비스 및 Presence 서비스에서의 Watcher 정보 서비스도 아울러 포함시킨 통합 인스턴트 메신저 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서는 텍스트 기반의 인스턴트 메시지뿐만 아니라 음성 및 화상 통신도 가능하도록 하였다. 그리고 음성 및 화상통신의 경우 Presence 정보를 담는 PRESENCE TUPLE을 확장하여 Presence 서버가 통신에 필요한 각종 세션 정보를 저장하도록 함으로써 SIP INVITE 요청 메시지를 통한 다이얼로그의 생성 없이 직접 사용자간의 연결이 가능하도록 하는 새로운 방법을 제시하였다.
정보추출(information extraction), 질의-응답 시스템(Question-Answering system) 등의 자연언어처리 응용분야에서 시간과 사건에 관련한 정보를 추출하는 것은 중요한 부분이다. 그럼에도 불구하고, 한국어의 자연언어처리 응용분야에서는 아직까지 이 연구가 본격화되지 않았다. 미국 TARSQI 프로젝트의 연구결과를 바탕으로 하여 한국어 텍스트에서 시간 및 사건 표현의 주석, 추출, 추론을 위한 명세 언어(KTimeML), 주석 말뭉치(KTimeBank), 자동 태깅 시스템(KTarsqi Toolkit: KTTK)의 개발을 목표로 2008년 KTARSQI 프로젝트가 시작되었다. 이 논문에서는 KTARSQI 프로젝트의 목표와 과제에 대한 전반적인 소개와 함께, 현재까지 진행된 작업의 결과로서 사건 태그의 명세와 주석에 관한 논의를 덧붙인다.
최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.
최근 서울시에서는 '미세먼지 비상저감조치'로 '대중교통 무료' 정책을 시행하고 후속 조치로 '시민 참여형 차량 2 부제'를 제안하였다. 본 논문에서는 먼저, 위 두 교통 정책의 실효성을 파악하기 위해 '교통'을 중심으로 각 산업이 미세먼지에 미치는 영향을 알아보고, 위 정책들에 대한 시민들의 반응을 분석한다. 각 산업이 미세먼지에 미치는 영향은 회귀분석으로, 두 정책에 대한 시민들의 반응은 텍스트 마이닝 기법을 통해 알아보았다. 그 결과, 교통수단의 도로 이용 여부에 따라 미세먼지에 미치는 영향력의 정도와 방향이 다름을 알 수 있었고 정책에 대한 관심과 부정적인 의견이 크게 증가함을 알 수 있었다. 또 국외 요인에 대한 해결책도 필요로 함을 알 수 있었다. 마지막으로 위 결과를 토대로 향후 미세먼지 문제와 관련된 정책이 나아갈 방향을 제시한다.
최근 무선 인터넷 서비스의 활성화와 함께 모바일 환경에서 브라우저의 사용이 급증하고 있으며, 모바일 사용자들은 PC 수준의 품질을 요구하고 있다. 이에 따라 모바일 웹브라우저도 WAP 방식이 아닌 풀브라우징(full browsing) 방식으로 전환되고 있다. 하지만, 모바일 단말 환경에서 웹브라우저의 성능에는 많은 제약사항이 존재하며, 부족한 메모리, 저 사양의 CPU, 낮은 네트워크 속도, 그리고 브라우저의 엔진 문제 등으로 인해 여전히 사용자들의 브라우저 로딩에 대한 체감 속도는 낮은 편이다. 본 논문에서는 저사양 휴대 단말 환경에서의 브라우저 로딩 속도를 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 제안 방식에서는 텍스트와 이미지 등 데이터 타입을 분류하여 부하가 적게 걸리는 텍스트 레이아웃을 먼저 보여줌으로써 사용자의 체감속도를 향상시키고, 아울러 이미지가 커서 렌더링(rendering) 시간이 오래 걸리는 경우 이미지를 축소하거나 화질을 낮추는 방식으로 렌더링 부하를 줄여서 페이지 로딩 시간을 단축시키는 방법을 사용한다. 실험 결과, 제안 기법을 사용하는 경우 현재 사용하는 방법에 비해 이미지가 적은 Web 페이지의 경우 1st drawing 77.04%, full drawing 5.47%, 이미지가 많은 페이지의 경우 26.32%의 로딩 시간을 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.
웹툰 산업이 급속도로 성장하며, 이러한 성장세와 함께 새로운 웹툰 애플리케이션 모델이 제시되었다. 웹툰 애플리케이션 1.0과 2.0을 지나 3.0의 시대가 시작된 것이다. 이러한 변화에도 불구하고 아직까지 웹툰 애플리케이션을 대상으로 한 사용자 리뷰 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 웹툰 애플리케이션 3.0 모델을 제시한 '카카오웹툰(다음웹툰)'을 대상으로 사용자 리뷰를 분석하고자 한다. 분석을 위해 애플리케이션 리뷰 20,382개를 수집한 후 전처리 과정을 버전 별로 TF-IDF, 네트워크 분석, 토픽 모델링, 감성 분석을 실시하였다. 이를 통해 웹툰 애플리케이션 변화에 따른 사용자 경험을 탐구하고 리뷰를 통한 사용성 평가를 진행하였다.
Covid-19 로 인한 마스크 착용이 청각장애인들의 소통을 더 어렵게 하는 바, 제 3 자의 도움 없이 쌍방향 소통을 가능하게 하는 서비스의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 소통의 어려움을 겪는 청각장애인과 비청각장애인을 위한 쌍방향 소통 서비스에 대한 연구와 개발 과정, 기대 효과를 담는다. 서비스는 GRU-CNN 하이브리드 아키텍처를 사용하여 데이터셋을 영상 공간 정보와 시간 정보를 포함한 프레임으로 분할하는 영상 분류 기법과 같은 딥 러닝 알고리즘을 통해 수어 영상을 분류한다. 해당 연구는 "눈속말" 모바일 어플리케이션으로 제작 중이며 음성을 인식하여 수어영상과 텍스트로 번역결과를 제공하는 청각장애인 버전과 카메라를 통해 들어온 수어 영상을 텍스트로 변환하여 음성과 함께 제공하는 비청각장애인 버전 두 가지로 나누어 구현한다. 청각장애인과 비장애인의 쌍방향 소통을 위한 서비스는 청각장애인이 사회로 나아가기 위한 가장 기본적인 관문으로서의 역할을 할 것이며 사회 참여를 돕고 소통이라는 장벽을 넘어서는 발돋움이 될 것이라 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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