앙드레 말로의 소설 "희망 L'Espoir"은 스페인 내란전쟁에 직접 참전한 경험을 바탕으로 이 사건의 전말을 논픽션으로 제시하는 르포타주문학의 특성을 보유하며, 영화 "희망 L'Espoir"은 이 소설을 각색하여 르포타주문학에 상응하는 세미다큐멘터리로 제작된다. 세미다큐멘터리 영화는 사회적 현상이나 사건에 대한 리얼리티를 추구하는 영화장르이다. 이처럼 소설과 영화 "희망 L'Espoir"은 각각 서로 다른 장르임에도 불구하고 창작활동이 밀접한 관련성을 맺고 있으며 서사적 연계성도 상당하다. 그러므로 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에 대하여 주네트의 서사이론에 의거한 서사담론의 숙고는 연구의 당위성을 보유한다. 모든 종류의 이야기는 서사물 속에서 스토리시간과 담화시간이 서로 다른 이중적 시간을 보유한다. 왜냐하면 서사물 속에서 하나의 사건은 다른 것들보다 먼저 제시되거나 나중에 나타낼 수도 있고, 사건을 길게 혹은 짧게 이야기 할 수 있으며, 사건을 한 번 또는 여러 번 되풀이해 환기시킬 수 있기 때문이다. 이처럼 사건이 발생하는 시간과 이 사건을 기록하는 시간이 서로 다른 두 개의 시간성을 분석한 것이 순서, 지속, 빈도이다. 이러한 순서, 지속, 빈도의 시간성은 이야기의 흐름을 조절하는 극적 템포를 의미하기 때문에 편집적인 개념으로써 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 나타나고 있다. 그것은 이야기를 배열하고 요약하며, 삭제하는 시간의 대응으로 호기심과 충격을 야기하는 미학적 담론이다. 또한 화법과 서술태는 텍스트에서 화자 또는 서술자의 위치와 시점의 문제를 명확하게 구분하기 위해 주네트가 제기한 개념이다. '누가 이야기하느냐'와 '누가 보느냐'하는 문제를 구분하는 것은 텍스트의 서술자와 텍스트의 시점이 동일하지 않기 때문이다. '누가 이야기하느냐'의 문제는 누가 이야기의 서술을 담당하고 있는가를 말한다. 그러나 '누가 보느냐'하는 문제는 이야기에서 누구의 시각에 의해 서술되고 있는 것인가의 문제와 관련된다. 소설 "희망 L'Espoir"에서는 제로초점과 내적 초점화를 통한 시점의 변화가 등장하며, 이것은 영화 "희망 L'Espoir"에서 다중촬영이 연계되고 있다. 또한 이야기의 메타적 서술로서 이야기의 액자구조가 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 모두 서술태의 형태로 동일하게 재현된다. 그러므로 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 서사담론의 의미는 텍스트와 화자, 수용자 사이에 이야기를 소통하는 양상이다.
창간호인 1996년 1집부터 최근 2015년 25집까지(총26집) 『대순사상논총』에 게재된 학술논문 총358편을 대상으로 연구 동향을 분석하고 발전방향을 위한 제언을 하였다. 우선, 『대순사상논총』지의 한국연구재단 등재를 위한 조건에서는 가장 중요한 학술지의 규칙성 및 정시성 등에서 자격에 미치지 못했다. 그리고 계량서지학적 분석을 보면, 학술지의 논문 수가 점차 줄어들고 있으며, 발행사항, 참고문헌 등 모든 면에서 원칙 및 규칙 등 일관성이 전혀 보이지 않았다. 그리고 최근 들어 다양한 저자가 참여하고 있지만, 공동저자 논문 비율이 너무 낮았다. 학술지의 확대를 위해서는 대순사상에 대한 전문 연구자를 확보하는 것도 중요하지만 다양한 소속기관 및 연구자들과 교류를 통해 연구 주제의 다양화를 시도하는 것이 필요하다. 『대순사상논총』의 발전을 위한 제언을 정리해보고자 한다. 첫째, 학술지 발행주기의 규칙성 및 정시성을 위해 『대순사상논총』은 연2회 발행과 12편에서 15편 정도의 논문이 게재되는 것이 좋을것 같다. 둘째, 기본적인 검색이 가능하도록 데이터베이스 구축이 이루어져야 한다. 셋째, 연구자들의 논문 공유를 위해서는 키워드와 초록은 한글과 영문으로 동시에 작성되어야 한다. 넷째, 지역적 분포도를 고려하고 다양하고 우수한 편집위원이 구성될 수 있도록 해야 한다. 다섯째, 대순사상의 특성을 주로 반영한 핵심영역과 대순사상과 융합을 할 수 있는 주변영역으로 적절이 배분되어야 한다. 여섯째, 논문의 첫 장에 중요한 서지사항이 모든 들어가는 것이 정보를 전달하는 면에서 필요하다. 일곱째, 권호 또는 Vol. no로 변환을 시도하고 발행 연월일을 명확히 해야 할 필요가 있다.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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