교육은 한 사회의 근간을 이루는 중요한 부분이다. 그럼에도 한국 언론은 교육비리나 문제에 대해 제한적이고 소극적인 태도를 보여 왔다. 사학비리가 주로 언론을 통해 공론화되고, 언론보도를 통해 그 대상을 이해하고 해석한다는 점을 감안할 때, 언론이 사학비리를 어떻게 사회적 의제로 상정하는가는 매우 중요한 문제라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 KBS, MBC, SBS, YTN, JTBC 등 5개 방송사가 사학비리 관련 이슈를 어떻게 틀 짓고 있는지에 주목하였다. 분석결과, 방송사들은 단순관찰자로서 사학비리에 대한 현상 기술에 주목하면서 수동적으로 접근하는 데에 그쳤을 뿐, 근본적인 문제에 대해서는 다루지 않았던 것으로 확인되었다. 정보원은 주로 사립학교의 비리 감사와 조사, 감독을 담당하는 교육부와 검찰, 교육단체 등과 같은 감시감독자가 가장 많이 등장하였다. 뉴스 프레임은 사건 전달 프레임과 개입 및 해결 프레임, 도덕적 해이 프레임, 시위 및 분규 프레임이 주로 사용되었다. 반면, 사학의 존재 근거가 되는 자주성 강조 프레임과 공공성 강조 프레임은 거의 나타나지 않았다. 특히 사학비리와 정치권력의 유착관계가 지속적으로 지적되고 있음에도 이에 대한 보도는 찾아보기 어려웠다. 결과적으로 사학비리가 사회적 의제로 논의될 수 있도록 방송사들의 관점과 태도의 재정립, 그리고 보도방식의 변화가 요구된다고 하겠다.
방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
동영상 데이터를 내용기반 검색을 하기 위해 비디오 시퀀스를 계층적 분할해야 한다. 컷 검출 알고리즘은 샷을 분류하는 중요한 처리이다. 일반적인 컷 검출 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 물체의 움직임에 의해 화면변화가 크면 컷을 오검출 할 수도 있다. 본 논문에서는 컷 예상지점을 먼저 선정하고 컷 예상지점이 실제의 컷인가를 판별한다. 컷 예상지점의 프레임과 이웃 프레임의 특징차를 비교하므로써 실제 컷을 검출하므로 기존 알고리즘보다 오검출을 줄일 수 있다. MPEG비디오 시퀀스에서 DC영상을 추출하여 비교 프레임으로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 컷 검출율이 높은 것을 확인하였다.
이 논문은 '삼성' 비리의혹을 제기한 '김용철' 변호사의 행위를 전형적인 내부고발로 보고, KBS와 SBS의 텔레비전 뉴스를 대상으로 프레임 분석을 하였다. 연구결과 프레임의 형식적 특성에서는 '일화적' 보도가 두 매체 모두 절대 다수를 차지하고 있고, 취재원에서는 김용철 변호사와 시민단체 등의 내부고발자 측과 삼성을 중심으로 검찰, 금융기관 등의 국가 권력기관이 대립하는 갈등구조가 나타났다. 보도의 주제를 중심으로 프레임을 구성한 결과, 사건공시프레임 갈등적 뉴스 프레임 진실규명 촉구 프레임 양심고백적 프레임 사회혼란 야기프레임 등 5개의 프레임을 도출하였다. 분석결과, 사건공시프레임이 가장 많이 사용되고 있으며, 양심고백적 프레임과 사회혼란 야기 프레임에서는 두 매체가 보도방식에 있어 차별성을 보였다. 상대적으로 KBS는 양심고백적 프레임을 선호하며, SBS는 사회혼란 야기 프레임을 선호하고 있어 매체 소유구조에 따른 상호관계를 유추해볼 수 있었다. 또한 두매체 모두 이 사건에 대한 구조적인 문제나 본질적인 해결 방안 등의 심층적 보도에는 매우 인색하며, 사건의 민감한 요소를 부각시킨 흥미 위주의 보도를 하고 있음이 드러났다. 더구나 프레임의 통시적 분석을 통해 양심고백적 프레임의 변화과정을 추적한 결과, 2007년 11월 19일 이용철 전 청와대 비서관의 '삼성' 관련 폭로를 계기로 양심고백적 프레임이 증가하였고, 이것이 김용철 변호사의 의혹제기가 신뢰를 확보하는 데 큰 영향을 끼치고 있음이 나타났다. 전반적으로 KBS와 SBS의 내부고발 보도는 사회적 인식 개선을 위한 적극적 태도보다는 외부의 환경변화를 따라가는 수동적 태도를 보이고 있어, 내부고발에 대해 부정적 인식을 심어주게 될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 지상파 TV방송은 사회적 투명성 제고를 위해 내부고발을 사회 구조적 모순으로 인식하는 것이 필요하며, 이에 대한 사회적 인식을 개선하기 위해 보다 적극적이고 심층적인 보도방식이 필요한 것으로 드러났다.
본 연구의 목적은 한 고등학교 과학 교사(E 교사)가 약 1년 3개월간 교사공동체 탐구에 참여하며 어떻게 과학적 모델링에 관한 이해와 실행을 변화시켜나갔는지를 탐색하는 것이었다. 상황 학습 관점을 기반으로 본 연구에서는 E 교사의 사회적 상호작용들로부터 모델링에 관한 그녀의 프레임들을 탐색하였다. E 교사는 1년 3개월간 총 6회의 "스튜디오"라는 교사 연수에 참여해 같은 학교의 과학 교사들과 연구자들, 코치들과 협력하였다. 매 스튜디오에서 참여자들은 함께 모델링 기반 수업을 계획하고, 실행하고, 그에 관해 반성하였다. 본 연구에서는 먼저 E 교사가 수업을 진행한 2회차, 6회차 스튜디오에 초점을 맞추어, E 교사의 교사공동체 및 교실 상호작용으로부터 드러난 모델링에 관한 그녀의 프레임들을 질적으로 탐색하고, 그로부터 E 교사의 이해와 실행에 변화가 있었는지 탐색하였다. 다음으로, 교사공동체 탐구가 E 교사의 이해와 실행 변화에 어떻게 영향을 미쳤는지 탐색하기 위하여, 1-6회차 스튜디오에서 진행된 교사공동체 탐구가 질적으로 분석되었다. 연구 결과, 2회차 스튜디오에서 E 교사는 과학적 모델링을 학생들이 활동지에 정답을 채워 넣는 활동으로 보고 있었다. 반면 6회차 스튜디오에서 E 교사가 드러낸 과학적 모델링에 관한 프레임들은 그녀가 모델링을 학생들이 협력을 통해 증거를 사용하여 자연현상에 관한 설명을 구성하는 과정으로 보고 있었음을 보여주었다. E 교사가 속한 교사공동체는 모델링 기반 교수를 발전시키고자 하는 목표를 바탕으로, 매 스튜디오에서 학생들의 모델링을 돕고, 학생들의 설명과 추론을 분석하였다. 또한 그들은 여러 스튜디오들에 걸쳐 탐구 초점들과 교수 실행들을 구체화시키고 발전시켜나갔다. 이러한 공동체 탐구의 초점들은 E 교사의 과학적 모델링에 관한 이해와 실행 변화에 반영되었다. 본 연구의 결과는 교사공동체 탐구나 교사 전문성 발달을 지원하고자 하는 연구자, 실행가들에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.
동영상에서 움직이는 객체를 찾아내기 위해 프레임 차분에 기반을 둔 변화 검출 알고리즘이 많이 사용된다. 이러한 알고리즘들은 프레임의 변화를 추정된 통계적 배경 모델을 이용하여 검출한다. 그러나 이러한 추정된 배경 모델이 실제 통계적 분포와 다르면 잘못된 검출 결과들이 생성되게 된다. 본 논문에서는 오일러 수와 구조적 텐서를 이용한 개선된 변화 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 오일러 수에 기반을 둔 맵핑 방법은 Nonparametric 변화검출 알고리즘에 의해 잘못 검출된 결과를 감소시키는데 사용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안된 구조 텐서를 이용한 방법은 움직인 객체 영역 내부의 변화를 검출하는데 사용된다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 Weather에서는 90%, Mother & daughter에서는 34% 그리고 Aisle에서는 43%의 검출 에러 감소 효과를 얻을 수 있음을 실험 결과로 확인한다.
사람이 공간에 대한 표현이나 추론을 기술할 때, 정량적 정보 표현과 관련 추론이 어렵거나 불가능 할 때 정성적 표현과 추론을 사용할 수 있다. 2차원 공간에 대한 많이 알려진 정성적 방법 중에 RCC(Region Connection Calculus)-8이 있다. 지역(region)을 공간에 대한 온톨로지 기본 개체로 하는 RCC-8은 위상학적 의미에서 두 개의 지역에 관해 connection 기반의 논리식 및 개념적 이웃과 변환을 나타낸 것으로 각 지역의 이동이나 크기 변화를 전제로 하고 있다. 그러나 현실 세계의 공간 표현과 추론에는 몇 가지 측면들이 더 고려되어야 한다. 본 논문에서는 중력장내에서 일어나는 물리적 화학적 작용에 의해 변화하는 동적인 물질세계의 정성적 공간 표현을 위해 RCC-8의 수정 확장된 방법을 제안한다. 2D의 정성적 공간 표현 및 추론에서 전역적 참조 프레임(global reference frame)의 필요성을 기술하고, 전역적 참조 프레임을 사용하여 동적 물질세계의 물리적 화학적 변화를 표현하고 추론하기 위한 QSR-14을 기술한다. QSR-14는 RCC-8에서 불가능한 상황을 표현할 수 있어 실제 세계의 정성적 공간 표현 및 변화에 더 적합하다고 판단된다. 몇 개의 예제를 통해 정성적 표현과 추론에 대한 QSR-14의 유용성을 보인다.
본 논문에서는 햅틱 렌더링을 위한 동영상의 장면을 정의하고 그 중 정지 상태의 객체와 단일 객체가 충돌하는 상황에 대한 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 객체의 움직임을 크게 네 가지 상황으로 분류하였으며 동영상에서 쉽게 볼 수 있는 장면들을 활용하였다. 제안하는 알고리즘은 움직임 예측과 객체 추적을 활용하여 객체의 방향 변화와 모양 변화를 검출함으로써 햅틱 렌더링을 하기에 적합한 프레임인지 판별할 수 있도록 하였다. 알고리즘 실행을 통해 샘플 동영상에서 총 13개의 프레임을 추출하였으며 해당 프레임이 재생되는 시간을 계산하였다. 햅틱 편집 프로그램을 통해 상황에 알맞은 햅틱 생성 파형을 추가함으로써 계산된 재생 시간에 햅틱 효과가 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 CR 쉘 요소 해석 기법을 활용하여 모터사이클 후방프레임의 해석을 수행하였다. CR 쉘 요소 해석기법은 적은 요소수에서 NASTRAN보다 빠르게 수렴하는 결과를 보여주었다. 후방프레임은 수직 방향에 대해 실 주행 조건 시 엔진 RPM과 근접한 고유진동수를 가짐을 보여주었다. 2가지 설계변수를 반영한 세 가지 경우에 대한 해석이 제시되었으며, 보강용 자재는 동일한 중량 변화 내에서 두께 변화에 비해 더 유용한 수단임을 확인할 수 있었다. 본 연구의 구조 해석은 차후 모터사이클 후방프레임의 내구성을 향상하는 설계 개선 연구에 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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