최근 공간디자인은 온 라인과 오프라인이 융합된 혼합현실 공간으로 진화하고 있다. 그러나 혼합현실 공간의 기준과 척도는 제시된 바 없으며 융합체계로서의 미디어환경과 표현방법 또한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 미디어환경 특성 연구는 유비쿼터스 기술 기반, 혼합현실 공간에서의 임계점으로서 중요한 위치를 차지하는 동시에 다양한 체험공간의 구축방법으로서 혼합현실 공간적 분별을 위한 기준점으로서 네 가지 미디어 환경과 표현특성을 제안하고자 한다. 1)현실공간은 인간의 시 지각에만 의존하여 보여지는 미디어환경으로 디지털 기술기반의 새로운 소재와 LED 등을 이용한 표현방법으로 발전하고 있다. 2)증강현실공간은 정보기기를 이용한 보여 지는 미디어환경으로 다양한 2D, 3D 콘텐츠가 증강되어 표현된다. 3)가상공간은 미디어 기기에 완전히 의존하여 구현되는 환경으로 공간적, 물리적 제약 없이 완벽한 그래픽정보로 표현된다. 4)증강가상공간은 가상의 스튜디오를 구성, 디스플레이를 통해서만 시청할 수 있는 환경으로 실제의 사물과 그래픽정보가 융합되어 표현된다. 혼합현실공간의 미디어 환경과 표현특성은 체험의 목적에 따라 융합, 혼합, 조합되어 공간적, 시간적, 정보적으로 제약 없이 체험 가능한 지능형정보공간으로 구현 가능하다는 것이다. 향후 미디어환경 특성에 따른 콘텐츠의 유형적 특성 연구가 필요시된다.
시대가 발전함에 따라 예술의 창조적 변화는 다양해지는 요구들을 수용하려는 시도들로 이루어지는데, 이러한 시도들은 예술의 장르적 벽을 허물고 다양한 요소들이 무용 작품 안에서 활용된 오브제의 형태로 표현되고 오늘날 오브제 특성이 표현되지 않은 작품은 찾아보기 힘들다. 본 연구는 오브제를 총체적인 관점에서 하나의 체계로 이해하고자 하며 오브제의 미학적 논의 과정을 고찰함으로써 오브제의 표현과 특성이 어떻게 무용 작품 안에서 어떠한 영향을 미치고 어떠한 역할을 히는지 분석해보고자 한다. 또한 오브제들이 무용 작품 안에서 작품을 어떻게 자극하고 활성화시키는지 표현 특성을 연구함으로써, 본 연구가 무용예술 작품이 발전할 수 있는 중요한 역할을 할 것이라고 본다. 윌리엄 포사이드(William Forsythe) 작품 중 오브제의 표현 특성이 명백하게 드러나는 작품 (2006), (2009), (2009)를 선정하였다. 작품에 나타난 오브제 표현 특성은 다양한 매체의 활용과 신체 행위, 비물질적 요소까지 활용하면서도 무용의 본질은 잃지 않고 자신만의 독창성을 극대화하였으며 무용 공연 표현의 확장을 가져왔다. 그 결과 기존의 한계를 극복할 수 있는 다양한 방법과 표현의 확장을 가져다주는 이론을 제공하고 관객과의 거리를 좁히며 관객과의 새로운 소통 방법을 제시하고 있다.
기존의 접근 제어 메커니즘인 강제적 접근 제어와 임의적 접근 제어는 무결성을 요구하는 상용 환경의 정보 보안에는 부족하여 이의 대안으로 직무 기반 접근 제어 (RBAC:Role Based Access Control)가 주목 받고 있으며, 직무를 수행하는 사용자의 의무 분리(Separation of Duty)에 대한 연구가 최근 이루어지고 있다. RBAC에서 사용자는 직무에 배정된 접근권한(Privilege) 만을 수행하여야 하는데 상호 배타적(Mutual exclusive)특성을 갖는 직무는 표현 및 접근 권한의 직무 배정과 수행에 있어서 어려움이 있다. 본 논문에서는 RBAC의 기본 특성을 분석하여 직무에 접근권한을 부여하고 사용자를 직무에 배정하는데 따른 안전한 접근 제어를 위하여 반순서 관계를 갖는 직무의 승계 속성에 따라 직무의 계층 형태를 분류하고, 직무에 배정되는 접근권한의 표현과 관리를 용이하게 하기 위하여 객체에 부여된 객체 접근권한을 분석하여 방향성 그래프를 이용하여 기본 접근권한으로 모델링한다. 접근권한 그래프(Privilege Graph)로 표현된 기본 접근권한에 직무를 배정하면 상호 배타적 직무의 접근권한과 의무 분리의 표현 및 관리를 용이하게 할 수 있다. 이를 기반으로 의무 분리를 포함한 RBAC의 안정성 특성과 접근권한 그래프를 이용한 직무의 의무 분리를 위한 직무 관리 알고리즘을 제시한다.
업무중심이었던 HCI가 인간의 모든 생활 접점에 존재하게 됨에 따라, 과업완료 중심의 HCI의 목표가 사용자 감성 만족, 심리적 만족 등으로 조정되고 있다. 이로 인해 다양한 사용자중심의 디자인 방법론들이 개발/제안되고 있다. 하지만 아직도 대다수의 사용자 중심 HCI관련 연구가 인간을 하나의 도구적 프로세스 관점으로 인식한 개인 특성연구에 치우쳐있다. 본 연구는 위에서 제기된 문제점을 해결하고자 인간의 타고난 성정에 대한 인간의 유형화 방법인 한국사상 사상체질을 제안함과 동시에 SNS상에서의 자기표현 전략에 대해 탐색적인 기초실험연구를 진행하였다. 이 연구는 향후 카카오톡에서의 사상체질에 따른 자기표현방식을 연구하기 위한 실험 모델을 제안하여, 이 두 연구의 비교를 통해 각 미디어가 지닌 특성과 개인적 특성에 따른 자기표현전략을 제안 할 수 있다.
연구목적 : 본 연구는 표준화된 한국판 20항목 Toronto alexithymia scale (TAS-20K)을 이용하여 공황장애에서 나타나는 감정표현불능증의 특성 및 감정표현불능증에 영향을 주는 불안과 우울 수준과의 연관성을 알아보아 이들 환자군에서의 감정표현불능증이 정상군에서와 어떤 다른 특성을 보이는지 살펴보기 위해 시도되었다. 방법: 서울 소재 일 대학병원 신경정신과 공황장애 클리닉에 방문하여 두 명의 정신과 전문의가 DSM-IV 진단기준을 사용하여 진단한 공황장애 환자 167명, 일 대학 병원 직원 및 직장인, 대학원생 등을 포함하는 110명의 정상 대조군을 대상으로 연구를 수행하였다. 정상 대조군과 공황장애 환자군 간의 사회인구학적 특성, 감정표현불능증과 그 하위 척도, 상태 및 특성 불안, 불안 민감도, 우울 척도를 이용하여 비교하였다. 또한, 정상대조군 및 공황장애 환자군에서 감정표현불능증과 나머지 척도와의 상관관계를 살펴보고 이를 통해 감정표현 불능증을 가장 잘 설명하는 변수를 찾기 위해 다중 회귀분석을 시행하였다. 결과 : 공황장애 환자군은 정상 대조군과 비교해서 감정표현불능증, 상태 및 특성 불안, 불안 민감도, 우울, 감정표현불능증의 총점(p<0.001) 및 하위척도의 요인 1(p<0.001)과 요인 2(p=0.001)는 유의하게 높은 점수를 보였으나 요인 3은 두 군간의 유의한 차이가 없었다. 또한 공황장애 환자군에서 감정표현불능증을 설명하는 변수는 특성불안$({\Delta}R^2=0.255)$과 불안 민감도$({\Delta}R^2=0.062)$였고 정상 대조군에서는 우울$({\Delta}R^2=0.144)$과 불안 민감도$({\Delta}R^2=0.033)$였다. 결론: 공황장애가 있는 경우 신체감각이 위험한 결과를 일으킨다고 믿는 정도를 측정하는 불안 민감도가 높으며 이러한 불안 민감도는 특성 불안과 유의미한 상관관계를 보이는 점을 고려할 때 불안 민감도와 특성 불안이 공황장애 환자에서 감정표현불능증을 설명하는 적합한 변수가 됨을 알 수가 있었다. 반면, 정상 대조군의 감정표현불능증은 불안 민감도보다는 우울이 좀 더 많은 설명 변량을 가진 것으로 나타났으며, 이는 기존의 연구들과는 차이를 보이는데 본 연구와 기존 연구간의 대상군의 균질성에 있어서 차이가 있으므로 좀 더 구체적인 연구로 반복 확인이 필요하겠다.
To begin with, this research arranged this concepts by analyzing paper a reference paper. So, the theory was arranged by approaching the ideal, formative and contemporary side. In order to type characteristics expression of organic design, after year 2000 printed in "Interiors" journal analyzed the contents based on interior works. 1. A type of metaphorical expression, order and the imitations of animals and plants. 2. A type of non liner, and dynamical balance and irregularity. 3. A type of mass of indeterminate form. 4. A type of fluidity by a curved line and a curved surface.
지금까지 상호 표현(reciprocal expressions)이나 상호성(reciprocity)의 개념에 대한 연구는 영어의 'each other'를 중심으로 이뤄졌다. 그런데 한국어의 상호 대명사 '서로'는 'each other'와 달리, 그 자체로 배분성(distributivity)을 갖지 않는다. 오히려 다양한 배분 표현들과 공기함으로써 상호성을 구체화한다. 특히, 배분적 양화사는 상호 표현이 쓰인 문장에 강한 상호성(strong reciprocity)을 부여한다. 이외에도 한국어의 상호성 실현에는 함께 쓰인 술어가 중요한 역할을 한다. 우선, 술어가 대칭적(symmetric)이거나, 상호 대명사(reciprocal)'서로'를 논항으로 취하면, 문장은 일차적으로 상호성을 갖게된다. 또한, 술어가 반가법(anti-additive)함수로서의 의미 특성을 갖는 경우는, 논항이 복수 연접 명사구로 구성되었을 때, 논항을 그룹(group)으로 해석하는 것을 선호한다. 본고는 상호성 술어(reciprocated predicates)와 배분적 양화사의 의미 기여를 중심으로, 한국어 상호 표현의 다양한 의미·통사적 특징을 밝히는 것을 목표로 하며, 이를 통해 상호성의 개념이 고정적이거나 문맥에 따라, 임의로 정해지는 무질서한 것이 아니라, 함께 쓰인 배분적 양화사나 술어의 의미 특성에 따라 합성적으로(compositionally) 실현되는 것임을 보이고자 하였다.
우리는 매일 다양한 미디어를 접하며 산다. 서로 다른 미디어는 서로 다른 특성의 정보를 표현 하고 있다. 신문과 잡지가 다르고, 잡지와 책이 다르며, 책과 TV 가 다르며, TV 와 연극이 다르다. 다른 특성의 정보를 다른 구조로 표현하고 있는 것이다. 미디어는 물질의 원천인 에너지와 표현하고자 하는 정보로 구성되어 있다. 따라서, 미디어는 긍극적으로는 정보와 에너지의 기본적인 관계에 의존적이다. 에너지의 구조는 그 에너지의 정보이다. 정보의 관점으로 보면, 정보는 에너지의 구조로서 표현된다고 할 수 있다. 구조적 차이는 정보의 차이를 의미하고, 정보의 차이는 구조의 변화를 요구한다. 거시적인 관점에서 보면, 구조적 구성 능력을 달리하는 미디어들은 서로 다른 정보를 표현하고 있다는 의미이다. 또한, 정보는 또 다른 정보를 만들어 낼 수 있고, 측정될 수 있다. 측정의 자로서 정보의 넓이, 크기, 복잡도를 정의하였다.
본 논문에서는 물감의 유체성, 확산성, 흡착성, 흡수성 및 응고성과 같은 물감의 물리적 특성을 활용하여 사실적인 페인트 시뮬레이션할 수 있는 입자 기반 프레임워크를 제안한다. 현실에서는 물감이 흐르고, 확산하는 것뿐만 아니라 흡착하거나 시간에 지남에 따라 응고되는 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 이런 현상을 사실적으로 표현하기 위하여 SPH(Smoothed-particle hydrodynamics) 방식을 시뮬레이션 하였으며 Isotropic kernel이 아닌 Anisotropic kernel을 사용하여 확산 과정을 표현하는 방식을 소개한다. 우리의 방법은 Fick's law를 바탕으로 물질 전달 방식을 이용한 확산 과정을 표현하였으며, 시간이 지남에 따라 굳어가는 응고성, 그리고 Van der waals 힘을 기반으로 한 흡착 과정을 동시적으로 표현하여 사실적인 페인트를 구현하였다.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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