팝아트는 대중문화와 순수예술의 경계를 허무는 시대 문화적 현상을 표현함으로써 대중과 소통을 유도하고자 하였다. 도자 분야에도 팝아트 표현 기법의 특성을 활용하여 표현 영역을 확대하고 있다. 본 연구는 팝아트의 이론적 고찰을 통해 역사적 배경과 작가들의 작품에 나타난 팝아트 양식의 소재와 모티브의 표현특성을 규명하고 그 표현특성이 도자작품에 어떻게 활용되었는지 분석하였다. 작품분석결과 대중문화속의 일상적인 대상의 이미지를 밝고 화려한 색채, 실크스크린, 레터링, 포토몽타주, 만화적 표현, 오브제, 콜라주, 데쿠파주 등의 기법들을 다양하게 표현하였으며, 도자작품들이 대중 속에서 예술문화를 실현하고 보다 대중적인 소재와 심리를 표현하는 것에 가치를 두었다 사료되며 앞으로 도자예술이 팝아트 표현기법 위주의 재현이 아닌 예술적 가치를 재해석한 창의적 작품으로 창출되어 대중과 소통하는 문화예술로 더욱 발전되기를 기대해 본다.
In this study, in regard to the change of the paradigm to STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics), we have looked into the ways to apply scientific inquiry through the arts, discussed the educational implications for the ways to step forth with the science and the arts in educational field. In the development of the strategies related to the optical illusion arts, to make sure that the design-oriented science education to reach its goal to make effective teaching, students need to be understood in the method of the artistic designs. Totally it had two rounds for inspection about operation of the convergence with curriculum. As a result, students changed attitude to concentrate in class naturally while doing their art work, participating in person rather than simply looking. It is caused by the scientific approach to strategy of illusion arts. In addition, we could see that students change into a proactive manner as well as teachers comments that they are communicate and make a complete the work with others. A lot of researches give that science can provide the ideas as a method to arts, arts can provide creative ideas to science, but it is still lacking that research can be applied to education specifically on how to. An efforts in the number of collaborative research will continue to introduce, as this study STEAM of science and arts in the field of education be shifted paradigm.
현대 과학기술의 발전에 따라 예술의 도구도 점차적으로 발전하였다. 다양한 미디어 기술들을 활용한 인터랙티브 아트는 사람들에게 빠르게 전파되었고, 새로운 예술의 형식으로 인식되고 있다. 인터랙티브 아트는 회화나 조각과 같은 전통적인 예술 표현 방식과는 차이가 있다. 관객과 작품 사이의 인터랙션을 통해 예술가, 참여자와 작품의 사이의 균형을 이루었다. 관객은 작품을 감상하는 것을 넘어서, 작품을 만드는 데 참여할 수 있다. 본 논문은 예술 창작의 관점에서 인간의 감각에 기반한 인터렉티브 아트 제작 기술을 시각적, 청각적, 촉각적 측면에서 분석하고, 관련 사례들을 결합하여 '시뮬레이션-체험'모델을 제안한다. 그리고 제안한 모델을 사용해서 제작한 'Charming'이란 작품을 소개하고, 그 의미를 분석한다. 본 논문은 인간의 감각에 기반한 인터랙티브 아트 제작 기술 분석을 통해 형식의 변화 및 인터랙티브 아트의 미래 발전을 예측하여 예술성, 기술성, 그리고 사회적 영향성에 적용될 수 있도록 비전을 제시한다.
현재 우리가 살아가고 있는 시대는 지식기반사회를 지나 창조사회로 진입하고 있으며, 창조사회에서 중요시되는 키워드들은 지식, 창의성, 융합 등일 것이다. 21세기 창조사회에 선제적으로 대응하기 위하여 창의적인 융합형 인재를 양성해야 하는 당위성을 찾을 수 있는 이유이기도 하다. 이와 같은 시대적 배경에 따라 교육과학기술부는 2010년 6월 과학과 예술의 통합 교육 실시에 관한 내용을 포함한 "창의성과 인성 함양을 위한 초 중등 예술교육활성화 기본방안"을 발표하였으며, 2011년 1월에는 초 중등 STEAM 교육에 관한 내용을 포함한 "제2차 과학기술인력육성지원 기본계획(안)"을 발표하였다. 본 논문에서는 창의적인 융합형 인재를 육성하기 위한 영재교육기관 설립 시에 적용 가능한 전략을 개발하였다. 이를 위하여 융합형 영재교육의 필요성과 사례 분석을 통한 시사점을 도출하고, 이를 적용하여 융합형 영재교육기관 설립을 위한 전략을 개발하였다.
Inspection and shape measurement of three-dimensional objects are widely needed in industries for quality monitoring and control. A number of visual or optical technologies have been successfully applied to measure three-dimensional surfaces. However, those conventional visual or optical methods have inherent shortcomings such as occlusion and variant surface reflection. X-ray vision system can be a good solution to these conventional problems, since we can extract the volume information including both the surface geometry and the inner structure of any objects. In the x-ray system, the surface condition of an object, whether it is lambertian or specular, does not affect the inherent characteristics of its x-ray images. In this paper, we propose a three-dimensional x-ray imaging method to reconstruct a three dimensional structure of an object out of two dimensional x-ray image sets. To achieve this by the proposed method, two or more x-ray images projected from different views are needed. Once these images are acquired, the simultaneous algebraic reconstruction technique(SART) is usually utilized. Since the existing SART algorithms have several shortcomings such as low performance in convergence and different convergence within the reconstruction volume of interest, an advanced SART algorithm named as USART(uniform SART) is proposed to avoid such shortcomings and improve the reconstruction performance. Because, each voxel within the volume is equally weighted to update instantaneous value of its internal density, it can achieve uniform convergence property of the reconstructed volume. The algorithm is simulated on various shapes of objects such as a pyramid, a hemisphere and a BGA model. Based on simulation results the performance of the proposed method is compared with that of the conventional SART method.
One of the distinctive characteristics of industrial engineering (IE) is its multidisciplinarity. This paper explores the multidisciplinary nature of IE using journal citation network analysis. Using the relatedness indexes of IE journals obtained from journal citation report (JCR), we firstly construct the IE network only composed of 26 IE journals. The resulting IE network is partitioned into three sub-networks: management engineering, manufacturing/quality, and ergonomics. We then propose the IE convergence network which includes 81 related journals in other disciplines as well as 26 IE journals. Scrutinizing the IE convergence network reveals that IE has a high degree of interactions with seven disciplines : Operations Research and Management Science, Statistics and Probability, Manufacturing Engineering, Computer Science, Engineering Design, Business Management, Human Factors and Ergonomics. We investigate the contributions of the related disciplines to IE as well as contributions of IE to the related disciplines. The role of IE journals in exchanging knowledge with related disciplines is also identified by brokerage analysis. It is shown that visualizing and analyzing the IE convergence network can provide an excellent overview of the multidisciplinary structure of IE, which can help IE researchers easily grasp the state-of-the art of IE research.
Recent changes in the Korean education policies are promoting the advances in science and technology and cultivating people of convergence talent. STEAM (science, technology, engineering, art and math) educational program is Korean styled convergence program for creative competent human resources. Therefore, Therefore the aim of this study is developing convergence hand-on educational program coping with climate change for elementary school students. For development of the program, we investigated the curriculum of the elementary school about the climate change, and allocated in the creative learning standard frame. Also, we selected themes related the climate change in the curriculum and learning activity. For more effective program to build the convergence competency, we analyzed the program based on creative problem based learning process and 4 core competency(creativity, communication, convergence, caring) elements. In conclusion, the STEAM program needs to develop by school curriculum and leaner's ability. For elementary school students, the STEAM program consists with creative problem based learning process. And the convergence educational program would analyze by the creative PBL process and convergence competency elements. So, this developing program has brought the promotion of the creative convergence competent talented person for the future global environment.
최근 들어 예술가들은 과학과 기술에 더 많이 의존하고, 과학자들은 '아름다움'과 같은 미학의 언어를 더 자주 사용하고 있다. 양쪽 모두의 필요에 의해서 '두 문화' 사이의 거리가 가까워지고 있으며, 과학과 예술 사이의 상호작용이라는 주제는 최근 미술사학자들은 물론 과학기술사학자들에 의해서 활발하게 연구되고 있다. 과학적 실행(practice)의 다양성과 복잡성이 밝혀지면서, 서로 전혀 다른 것이라고 간주되던 과학적 실행과 예술적 실행 사이의 유사성도 지적이 되었다. 과학과 예술의 관련과 상호작용을 분석하는 본 논문은 아래와 같은 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 과학과 예술이 서로 상대의 영역에 미친 영향을 분석함으로써 과학과 예술이라는 두 문화 사이에 놓여있는 간극을 좁히고 공동 관심사와 중첩된 영역을 드러냄으로써 서로에 대한 관심을 유발한다는 것이다. 두 번째는 과학적 실행과 예술적 실행에 대한 최근의 연구 성과를 소개하고 이에 대한 상세한 분석을 통해서 과학적 창의성과 예술적 창의성의 본질에 한 발 더 접근한다는 것이다. 이 논문은 과학적 창의성과 예술적 창의성 사이에 상당한 유사성과 심지어 공통점이 있음을 지적할 것이다. 이 연구의 세 번째 목적은 과학과 예술의 창의성의 공통점을 조명함으로써 예술과 마찬가지로 과학에서도 '상상력', '직관', '감정', '시각화'의 중요성을 강조하는 것이다.
Bilmez, Bayram;Toker, Ozan;Alp, Selcuk;Oz, Ersoy;Icelli, Orhan
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.310-317
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2022
The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.
With promising results and enormous capability, deep learning technology has attracted more and more attention to both theoretical research and applications for a variety of image processing and computer vision tasks. In this paper, we investigate 32 research contributions that apply deep learning techniques to the agriculture domain. Different types of deep neural network architectures in agriculture are surveyed and the current state-of-the-art methods are summarized. This paper ends with a discussion of the advantages and disadvantages of deep learning and future research topics. The survey shows that deep learning-based research has superior performance in terms of accuracy, which is beyond the standard machine learning techniques nowadays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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