본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.
남아프리카공화국은 인종분리정책인 아파르트헤이트를 1948년부터 1994년까지 시행했다. 이 정책의 주요 내용은 백인과 인도인, 혼혈인, 흑인 등 인종을 계급화하고, 계층에 따라 거주지와 개인 재산 소유, 경제적 활동 등 모든 사회적 행위를 제한하는 것이었다. 백인을 제외한 모든 인종이 피부색이 다르다는 이유로 차별받았고, 탄압받았다. 남아프리카공화국 시민들은 무차별한 폭력을 일삼는 정부에 저항하였고, 이들을 지탄하는 여론은 지역 사회를 넘어 세계 곳곳으로 확대되었다. 이를 가능하게 한 것 중 하나는 폭력 현장을 자세히 기록한 사진 이미지들이다. 민중 탄압을 포착했던 외신 기자들은 물론 남아프리카공화국 출신의 사진작가들은 개인의 차원에서 소외되고 고통받는 사람들의 삶을 기록하는데 몰두했다. 이들이 현실을 알리려는 의지가 없었고 실제로 이를 사진으로 기록하지 않았다면, 많은 사람이 인종 차별로 기인한 사태의 참혹함을 알지 못했을 것이다. 이에 본 논문은 아파르트헤이트의 여러 단면을 포착해 그와 관련한 여러 기록을 전시한 『Rise and Fall of Apartheid: Photography and the Bureaucracy of Everyday Life』를 주목하고, 사진에서 묘사된 남아프리카공화국에서 자행된 인종 차별의 면면을 살펴보고자 한다. 이 전시는 아파르트헤이트가 시작된 1948년부터 넬슨 만델라가 대통령으로 선출된 후, 잘못된 역사관을 바로잡으려는 진실화해위원회가 출범한 1995년까지의 시기를 다룬다. 전시에 출품된 수많은 사진은 대중에게도 잘 알려진 피터 마구베네(Peter Magubane), 이안 베리(Ian Berry), 데이비드 골드블라트(David Goldblatt), 산투 모포켕(Santu Mofokeng) 등이 촬영한 것으로, 다양한 아카이브를 비롯한 박물관, 미술관, 언론 매체의 소장품이다. 전시에 출품된 사진들은 일차적으로는 사진작가들의 작업 결과물이다. 사진 작품인 동시에 1960년대 이후 남아프리카공화국의 과거를 증명하는 매체이지만 역사학이나 기록학적인 관점보다는 사진사와 미술사의 영역에서 주로 다루어졌다. 하지만 전시된 사진들은 기록물로서의 특성이 있고, 그 안에 담긴 맥락 정보는 역사를 다양한 시각으로 되짚어볼 수 있는 특징이 있다. 따라서 기존에 연구된 영역에서 확대하여 다양한 시선으로 당대를 살펴보고, 이를 새롭게 해석하는 것이 매우 중요하다. 전시에서 선보인 사진 작품들은 남아프리카공화국의 공식 기록에 포함되지 않은 사건과 사람을 증명하고 서술한다. 이런 점은 보통 사람들의 기억, 개인의 기록을 통해 사회적으로 소외된 인물과 사건을 역사적 공백으로 편입시키고, 여러 매체로 재생산되어 기록 생산의 맥락을 강화하고 확산시킨다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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