• 한국실내디자인학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.133-141
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• 2009

Since Adolf Loos' Ornament and Crime was released, ornament had been regarded as a vice in Modern architecture. In Post Modern architecture, the ornamental vocabularies extracted from the classical architecture have been symbolically expressed. As a result, the significance of existence of and the use value of architecture have increased with improved intimacy to the public. However, many studies that have analyzed architecture in terms of semantics and semiotics focusing on communication between architecture and the public have admitted instability in architectural meaning because of the fundamental difference between architecture and language. At the same time, the architectural representation has encountered a lot of limitations along with the deconstruction and non-presentation theory in Post-Structuralism. Even under these circumstances, the ornamental representation can be a critical factor which makes communication possible while expressing spatial identity in this pluralistic contemporary society. Hence, this paper has established logical grounds for research based on theoretical investigation on the concept of representation, semiotics, and ornamental representation, with regard to spatial communication through ornamental representation in commercial space. Based on Peirce's Semiotics which is the typical theoretical science in terms of representation, this paper has analyzed the three kinds of signs (Icon, Index and Symbol) that he proposed. Peirce's classification of signs becomes ideal when the factors are well balanced, with room for combination instead of strict classification. It appears that his theory of signs would be useful in understanding and analyzing ornamental representation. This study on representational ornament could offer a plan for ideal communication and abundant spatial experience in the interior design of commercial space in which the expression of creative space identity is required.

• 시큐리티연구
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• 제61호
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• pp.377-400
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• 2019

사진은 가장 일반적으로 사용되는 현장 기록 방법으로, 증거물 관리의 연속성을 유지하고 현상을 있는 그대로 담아낼 수 있기 때문에 범죄수사 및 각종 사고조사에 널리 이용된다. 최근에는 디지털 카메라가 이용되기 때문에 이미지 조작에 따른 진정성(authenticity) 훼손위험이 있어 이미지 증강에 사용할 수 있는 방법이 제한적인데, 그 중 널리 활용되는 하나가 푸리에 변환 (Fourier transform)이다. 푸리에 변환은 이미지를 주파수 신호로 변환하는 것으로, 본 연구에서는 fast Fourier transform (FFT)을 사용하였다. 본 실험에서는 지문을 규칙적인 패턴을 가진 모눈종이나 또 다른 지문과 겹치게 한 뒤 FFT로 분리하였다. 그리고 원래의 지문과 분리한 지문의 품질을 각각 평가하고 비교하였으며, 두 지문이 같은 지문으로 판정될 수 있는지 검사하였다. 규칙적인 패턴을 가진 배경에 찍힌 지문이나 general pattern끼리 겹쳐진 지문을 분리한 경우 지문 융선이 증강되어 식별에 용이하였다. 하지만 core나 delta와 같이 복잡한 패턴끼리 겹쳐진 지문의 경우 원래의 지문보다 FFT로 분리하여 얻은 지문의 품질이 낮고 식별오류가 많았다. 지문 품질의 저하는 감정관의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 연구의 주요 논점은 지문감정 이외에도 디지털이미지 개선기술이 활용되는 여러 상황에서 참고할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.59-69
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• 2021

문재인 정부는 권력기관 개혁을 위해 검찰개혁을 주장했고 이와 함게 공직자 고위공직자범죄수사처 신설을 통해 검찰권을 통제하려고 했다. 그렇다면 법무검찰개혁의 방향은 무엇인가? 무엇보다도 검찰권한을 대폭 축소하자는 논리다. 어떻게 축소하는가? 첫째, 검찰이 가지고 있는 기소권과 수사권의 통제나 견제 장치가 필요하다. 검찰개혁의 핵심은 아마도 권력으로부터 인사권을 독립하는 것이다. 검찰 인사권의 외부압력을 배제하기 위해서는 법무장관의 지시나 개입이 있어서는 안 된다. 이를 위해서는 다면평가 등 여러 인사고과를 통해 검찰총장이 해야 한다. 그리고 고위공직자범죄수사처법의 본질은 검사, 판사, 경찰, 국회의원의 범죄를 다루는 것이다. 수사권, 기소권, 영장 청구권을 모두 거머쥔 채 자기 식구의 비리는 감싸고 정치적 목적으로 수사권을 남용해온 무소불위 검찰을 견제하는 제도적 장치의 핵심이기도 하다. 그렇다면 고위공직자범죄수사처의 성공을 위해서는 무엇이 필요한가? 첫째, 정치적 중립성이 매우 필요하다고 본다. 공수처는 처장의 권한이 매우 크다. 본 논문은 부패방지를 위한 검찰과 고위공직자범죄수사처의 기능과 역할을 고찰하고자 한다. 검찰과 공직자범죄수사처의 내용을 분석하고 한계 및 문제점은 무엇인지 그리고 공직부패를 통제하기위한 방안은 무엇인지 살펴보았다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 시큐리티연구
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• 제37호
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• pp.137-163
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• 2013

이 연구는 미국 공립학교의 사례를 통해 학교 내 안전을 미치는 요인과 학교 내 안전에 효율적인 경비형태를 분석함으로서 국내 학교 내 안전을 높일 적절한 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 학교 내에서 발생하는 범죄를 종속변수로 하는 중범죄모델과 범죄의 유형에는 포함되지 않더라도 학생들의 안전을 위협할 수 있는 비행행위 및 집단행위로 범위를 한정시켜 종속변수로 하는 학교폭력모델로 나뉜다. 첫 번째, 학교 내 안전에 영향을 미치는 요인의 분석결과, 중범죄안전 모델과 학교폭력 안전 모델의 설명력은 각각 10.3%, 12%이며, 중범죄안전 모델을 살펴보면 학생을 대상으로 한 안전교육(t=2.521, p=0.012), 학교활동 부모참여(t=11.733, p=0.000), CPTED활동(t=3.206, p=0.001), 학교 내 경비활동(t=2.983, p=0.003)이 통계적으로 유의미하게 중범죄로 부터의 안전에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 학교폭력안전 모델에서도 유사하게 학교활동의 부모참여(t=10.399, p=0.000), CPTED활동(t=7.238, p=0.000), 학교내 경비활동(t=4.018, p=0.000)이 통계적으로 유의미하게 학교폭력으로 부터의 안전에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 두 번째, 어떠한 유형의 경비활동이 학교 내 안전을 높이는지 분석한 결과, 중범죄안전 모델과 학교폭력안전 모델, 두가지 모델의 설명력은 각각 4.4%, 3.9%이며, 중범죄 안전 모델에서는 학교에서 실행하는 경비활동 중 지역경찰과의 협조(t=2.112, p=0.035), 교칙관리(t=3.309, p=0.001), 경비순찰활동(t=2.548, p=0.011)이 통계적으로 유의미하게 중범죄로 부터의 안전에 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 학교폭력안전 모델에서는 경비활동 중 지역경찰과의 협조(t=2.364, p=0.018), 교칙관리(t=4.142, p=0.000)가 통계적으로 유의미하게 중범죄로 부터의 안전에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이 연구의 결과에 따라 교사에 대한 교육보다 학생에 대한 교육이 학교 내 안전에 긍정적이고, 학교 운영에 부모참여도 교육과 마찬가지로 지속적이고 계속적인 참여가 학교안전을 위해 필요하다. CPTED활동의 경우, 미국의 사례의 결과를 그대로 받아들여 강화하는 방안을 마련하고, 경비활동에 관하여는 가시성을 높이고 지역경찰과의 협조를 원활히 하는 방안이 학교 내 안전에 긍정적 영향 줄 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.101-110
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• 2019

영화 공간은 영화의 내적, 외적 의미들을 모두 의도할 수 있는 핵심적인 표현요소일 뿐 아니라 내러티브적인 측면에서도 극적 맥락을 주도하는 중요한 역할을 수행한다. 영화 공간은 도발적 사건이 일어나고 캐릭터 행동을 유발하는 가시적 환경을 구축할 뿐 아니라 캐릭터 심리나 서사의 정서적 의미를 내포하고 있으며, 표면 배후의 상징적 의미 및 암시적 기능을 통해 긴장을 유발하기도 한다. 따라서 본고는 이러한 내러티브 공간의 극적 기능을 중심으로 영화<시카리오>를 분석한다. 이 영화는 멕시코 마약 카르텔을 소재로 범죄스릴러 장르의 외피를 두르고 있지만, 결코 장르 관습을 따르지 않으며 깊은 철학적 고뇌를 통해 사유를 제시하는 통찰을 보여준다. 이 영화의 내러티브 공간은 도발적 사건 이상으로 극적 긴장을 불러일으키는 감정적 기능을 담당하며, 정교하게 계획되고 통제된 미장센은 궁극의 서스펜스를 구성하여 관객을 흡인한다. 결국 이 영화의 몰입감과 극적 여운은 플롯차원보다는 장면의 힘으로 이루어진 성취라 할 수 있다. 이처럼 본 연구는 <시카리오>의 공간과 시각화 구성을 분석하여 내러티브 공간과 극적 몰입의 상관관계를 설명하였다. 이를 통해 연구의 범위가 한정적이었던 극적몰입의 연구 패턴을 보다 확장시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 자연과학논문집
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• 제14권1호
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• pp.63-81
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• 2004

본 논문은 한국 전통사찰의 경관현황을 개관하고 조경식물을 통한 가람의 종교적 이미지를 부각시켜 불교신도들의 경건한 수도와 함께 관광적 효과를 한층 거양하기 위한 방안을 모색하고자 산지형 사찰인 낙산사, 부석사 및 불국사를 대상으로 연구를 수행하였다. 이에 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다.1. 사찰경 내 수목의 식재현황 및 유형조사대상 사찰에서 석가모니불을 주로 모시는 곳인 대웅전 앞에는 아무런 교.관목이 식재되어 있지 않았다. 극락보전과 무량수전에서는 공통적으로 주목이 식재되어 있었으며 사찰에 따라 매자나무 외 15종이 식재되어 있었다. 또한 불국사의 비로자ㅣ불에서는 백목련을 위시하여 25종의 수목이 식재되어 있음을 볼 수 있었다.한편 낙산사와 불국사의 원통전 및 관음전에는 사철나무 외 26종의 수목이 식재되어 있었다.2. 수목과 사찰 건물과의 연관성 및 산지형 사찰의 교관목 식재모형수목과 각각 건물의 특성과는 특별한 연관성을 발견할 수 없었다. 다만 불교적 의미를 갖는 수종으로서 배롱나무와 불두화가 식재되어 있음이 밝혀졌다. 또한 대체적으로 지역적 특성, 기후 환경과 친화적인 식물이 식재되어 있었으나 수목과 사찰 건물과의 관계를 고려한 배식형식을 찾아보기 어려웠다. 본 조사를 토대로 산지형 사찰에서 교.관목을 식재할 때 활용할 수 있는 모형을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.