스타는 우리들의 삶과 무척이나 밀착해 있다. 이들이 만든 소비문화가 수용자대중의 의식에서부터 행동에 이르기까지 커다란 영향을 미치는 것만 보아도 그렇다. 스타의 경제적인 역할도 크다. 이들은 소비문화를 확산함으로써 기업들의 상품판매를 촉진하고, 이윤 실현을 돕는다. 더구나 스타는 사람들의 일상에 깊숙이 침투해 있다. 이렇게 스타들이 인기를 바탕으로 사람들의 일상적인 담론을 지배하는데 이런 힘을 두고 스타권력이라 한다. 이에 필자는 스타권력이 어떻게 형성되고, 어떻게 자본 축적에 기여하는지 조사했다. 이 연구는 3가지 연구 문제를 설정하여 스타권력의 자본주의적 성격을 규명하고자 했다. 이 글은 정치경제학을 분석의 틀로써 이용했다. 스타의 정치경제학이란 스타가 자본 증식에 기여하는 한편 지배이념을 확산하는 기능을 행태를 비판하는 학설이다. 논의 결과 스타권력은 경쟁을 통해 인기를 얻고 이에 기초하여 시장에 영향을 준다. 그럼으로써 스타권력은 수용자대중의 일상적 담론을 지배하는 힘을 가진다. 이것이 스타권력의 원천이다.
스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 하면서 노드 대칭성, 최대고장허용도, 계층적 분할 성질을 가지면서 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프, 팬케익 그래프, 매크로-스타 그래프 사이의 임베딩 방법을 제시한다. 스타 그래프 $S_n$은 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4에 임베딩 가능하고, 매크로-스타 MS(2,n)은 팬케익 그래프에 연장율 4에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 팬케익 그래프를 스타 그래프와 매크로-스타 그래프에 임베딩하는 비용이 O(n)임을 보인다.
본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.
본 연구의 목적은 TV드라마 출연 여성 아이돌스타의 스타 마케팅 기법과 이에 따른 수용자의 선호유형을 분석해 보는 것이다. 아이돌 스타의 TV방송 드라마 출연은 최근 유행처럼 빠르게 번지고 있다. 철저한 스타마케팅 차원에서 고려된 것이기는 하지만 남성아이돌 스타와 다르게 여성 아이돌 스타가 방송 드라마에서 차지하는 비중은 상대적으로 아직까지 매우 미약한 수준에 그치고 있다. 이는 드라마 소비계층의 차별적 요인도 있겠지만 전반적 여성 아이돌 스타에 대한 수용자들의 인식이 남성 아이돌과는 다른 방식으로 작용한다는 것을 의미하기도 하다. 따라서 본 연구는 남성 아이돌 스타와 차별화된 여성 스타에 대한 수용자 인식유형과 이에 따른 팬덤현상을 주관성 연구방법인 Q방법론을 중심으로 분석해 볼 것이다.
본 논문에서는 변형 자동 인코더 네트워크(variational autoencoder network)의 잠재 공간 내에 스타일 자동 인코더 네트워크를 적용하여 컨텐츠 캐릭터의 모션에 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 변형 자동 인코더를 통해 얻은 모션의 다양성을 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하여 증가시킬 수 있다. 또한 입력 데이터 및 출력 데이터에 모션의 속도 정보를 포함시켜 이전 프레임의 모션에 속도를 적분하여 모션을 계산함으로써, 변형 자동 인코더로 인한 샘플링과 잠재 공간 내에서 스타일 정보가 이전된 새로운 잠재 변수의 디코더 네트워크를 통한 확장으로 발생할 수 있는 부자연스러운 동작을 개선할 수 있다.
본 연구는 매스미디어를 통해 흔히 접할 수 있는 스타를 마케팅 커뮤니케이션을 통해 자산적 가치를 구축하려는 브랜드의 한 유형으로 보고, 소비자가 스타브랜드와 관계를 구축/유지하는 과정에서 나타나는 정서적 애착의 선행요인과 그 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 스타브랜드 애착의 영향요인으로 소비자 욕구와 스타의 특성을 제시하고, 이들이 스타브랜드 애착에 미치는 영향력을 살펴보고 스타브랜드에 대한 소비자의 애착이 후원브랜드에 대한 반응에 미치는 효과와 그 과정에서 스타브랜드와 제품의 이미지적합성 정도에 따라 소비자의 반응이 어떻게 조절되는가를 알아보았다. 스타특성으로는 전문성, 진실성, 호감성, 유사성을 제시하고, 소비자 욕구충족성의 유형으로는 자율성(autonomy) 욕구충족성, 관계성(relatedness) 욕구충족성, 능력(competence) 욕구충족성을 사용하였다. 실증분석 결과 스타특성요인에서는 진실성과 호감성이, 소비자 욕구충족성에서는 자율성 욕구충족성과 관계성 욕구충족성이 스타브랜드에 대한 애착에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스타브랜드 애착은 후원브랜드에 대한 소비자의 호의적 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스타브랜드와 후원브랜드 제품 간의 적합성 정도가 소비자의 태도형성에 조절적 효과를 갖는 것을 확인하였다. 본 연구는 스타브랜드 애착의 원인을 규명하고 스타브랜드가 후원하는 제품브랜드에 대한 소비자반응을 이해함으로써 강력한 소비자-브랜드 관계를 형성/강화하는데 효과적인 접근방법을 제공했다는데 의의를 찾을 수 있다.
현대의 프로그램들은 과거의 프로그램들에 비해 복잡성이 커졌다. 그러한 변화에 따라 협력 프로젝트가 과거에 비해 일반화 되었고, 프로그램의 디버깅이 어려워졌다. 현대의 프로그래머들에게는 원활한 협력 프로젝트의 진행과 쉬운 디버깅을 위해 코딩 스타일 준수의 중요성이 부각되고 있다. 프로그래머가 소스 코드를 작성할 때 코딩 스타일의 준수 여부는 가독성에 큰 영향을 미친다. 하지만 프로그래머가 코딩 스타일을 준수하지 않는다고 해도 눈에 보이는 에러가 발생하지 않는다. 그렇기 때문에 코딩 스타일은 초심자 시절의 교육이 중요하다. 이 논문에서는 효과적으로 코딩 스타일을 교육하기 위한 스타일 직소 프로그램을 구현하였다. 스타일 직소 프로그램은 코딩 스타일의 준수 정도 직소 퍼즐 형태로 보여주고, 코딩 스타일이 준수되지 않은 부분을 표시하여 줌으로써 보다 효과적으로 코딩 스타일 교육이 가능하게 한다. 본 논문에서 구현된 스타일 직소 효과를 확인하기 위해 부산대학교 컴퓨터공학과 학부 학생들을 대상으로 스타일 직소를 사용하여 코딩 스타일 교육을 실시하였다. Java 프로그래밍 교과 실습 수업에 스타일 직소 프로그램을 적용시켜 본 결과 64%의 학생이 스타일 직소가 코딩 스타일 향상에 도움이 되었다고 답하였고, 52%의 학생이 본 프로그램의 접근법이 흥미로웠다고 답하였다.
스타의 대중에 대한 인기가 브랜드의 이미지 제고와 상업적 영향을 끄는 마케팅 전략을 스타 마케팅이라고 한다. 오늘날의 스타는 방송, 연예활동뿐만 아니라 스포츠, 정치활동, 사회기여활동 등 다양한 분야에서 활약하며 스타의 이미지는 그 활약상에 영향을 받는다. 스타의 이미지는 브랜드 및 기업의 이미지로 직결되므로 그에 대한 사전분석은 마케팅에서 중요한 요소이다. 그래서 일반적으로 스타들이 활약하는 도메인을 분류하여서 그 스타에 대해서 검색을 하였을 때 어떤 분야에서 활약하고 기여를 하는지 그 기여도를 도메인에 따라 랭킹을 매기는 방법을 제안한다. 뉴스기사에서 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 스타의 이름과 활동 도메인들에 대해서 관련단어를 빈도에 따라 추출한다. 그리고 관련된 단어들을 이용하여 스타에 대한 뉴스 중 각 도메인과 관련된 기사들을 카운트하며 도메인에 대해서 긍정 혹은 부정적인 보도내용일 경우에는 극성을 부여하여 그 가중치를 달리한다. 빈도 및 극성을 고려한 점수화에 의해 스타가 기여하는 분야에 대한 순위를 매긴다.
이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.
딥-러닝 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특성을 적절하게 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 딥-러닝 기반 스타일 전이 방식의 안정적이고 보다 다양한 스타일 전이 결과 제공에 대한 문제를 다룬다. 스타일 전이를 위한 광범위한 초-매개변수 설정에 따른 실험 결과에 대한 고찰을 바탕으로 스타일 전이 결과의 안정성 및 다양성에 대한 문제를 정의하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 부분 손실 정규화 방법을 제안한다. 제안된 정규화 방식을 이용한 스타일 전이는 입력 영상의 특징에 상관없이 초-매개변수 설정을 통해 동일 수준의 스타일 전이 정도를 조절할 수 있을 뿐 아니라, 스타일 손실을 정의하는 계층 별 가중치 설정의 조절을 통해 기존 방식과 달리 보다 다양한 스타일 전이 결과를 제공하며, 입력 영상의 해상도 차이에 대해 보다 안정적인 스타일 전이 결과를 제공하는 특징을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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