• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.187-198
• /
• 2020

이 글은 한국영화 가운데 색채를 의도적이거나 관습적으로 활용한 사례들을 분석하였다. 장르영화 대부분이 관례적 활용 빈도가 높으며, 색채를 의도적으로 부각시킨 미학적 선택 또한 예술영화에 한정되지 않고 다양한 양식으로 나타난다. 영화색채의 시각적 인상만큼이나 그것의 분석과 해석은 주관적일 수 있다. 보기의 객관성을 위해 색채에 관한 오랜 문화적 관점을 채택하고, 유사성과 차이에 따라 발생하는 의미를 제시하고자 하였다. 영화색채 하양의 활용 양상의 분류는 보편적이고 일반적인 절대선, 특수한 사례로서의 강박과 치유, 성의 구분 없이 여성성의 특성을 보여주는 전형과 시각적 쾌락, 미학적 용어인 프레임의 경계를 넘어서는 유령적 사유라는 범주에서 접근하였다. 특정한 장르, 작가, 영화를 세밀하게 분석하는 미시적 방법보다는 하양을 시각장치로 활용하는 영화들의 유형별 특성을 분류해보고, 색채 활용의 미학적이고 문화적인 의미를 고찰하였다. 첫째, <악인전>(2019), <범죄와의 전쟁: 나쁜 놈들 전성시대>(2011), <불한당: 나쁜 놈들의 세상>(2016), <아수라>(2016), <나쁜 녀석들>(2019) 같은 영화들에서 하양이 절대선을 표현하는 시각의 전형으로 기능한다. 둘째, <기생충>(2019)의 공포와 불안, <곡성>(2016)의 악몽, <슈퍼맨이었던 사나이>(2008)의 과대망상, <기억의 밤>(2017)의 신경쇠약, <마더>(2009)의 광기, <윤희에게>(2019)의 강박, <밀양>(2007)의 히스테리 등이 가학과 피학을 시각적으로 강조하는 사례들이다. 셋째, <태극기 휘날리며>(2004), <포화 속으로>(2010), <마이웨이>(2011>, <고지전>(2011), <명량>(2014), <연평해전>(2015), <봉오동전투>(2019), <장사리: 잊혀진 영웅들>(2019) 등에서 여성 인물에 부여되는 하양이 전통적인 이미지를 고착시킨다. 넷째, 사회정치적 변화를 반영하는 <박하사탕>(2000), <변호인>(2013), <택시운전사>(2017), <1987>(2017) 등에서 하양이 역사의 순간을 기억하고 기록한다.

• 국제지역연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.155-180
• /
• 2011

본 논문은 인도네시아의 국민국가적 메타내러티브와 동티모르의 로칼내러티브의 서술 구조를 비교·분석한다. 이 두 내러티브는 모두 민족을 초역사한 민족주의적 역사서술 방식을 보여주고 있지만, 인도네시아와의 통합과 분리라는 각기 다른 정치적 지향점 속에서 역사적 사건에 대한 서로 다른 해석을 내리고 있다. 우선 메타내러티브에서는 로칼의 다양성을 민족의 도식 속에 흡수해서 바라본다. 이 내러티브에서는 원형민족의 상을 자바와 수마트라의 일부 왕국에서 찾는다. 마자빠힛과 스리위자야를 중심으로 한 이 왕국들은 힌두-불교문화를 중심으로 찬란한 과거 문명을 꽃피우고 영토적 통일성을 이룬 특징이 있다. 이러한 영광스러운 과거는 곧 식민시대의 도래와 함께 사라진다. 메타내러티브에서는 식민시기의 암울한 현실에서 종족들이 어떻게 일치단결하여 식민의 착취와 압제에 항거했는지를 부각시킨다. 그럼으로써 다양한 종족들은 "항쟁"이라는 공통의 목표로 가진 민족이라는 이름의 단일 정체성으로 규정된다. 이 과정에서 식민세력에 대해 우호적인 입장을 취한 로칼의 역사는 메타내러티브에서 누락되었고, 초국가적 역사서술 양상 속에서 로칼의 역사는 후진적인 것으로 은밀히 묘사되었다. 또한 다양한 분리주의 운동은 공산주의 등의 이데올로기에 의한 반통합적 소요로만 그려졌다. 한편, 동티모르의 자주적 역사관 속에서 역사서술의 목표는 동티모르의 민족을 창출하고 민족의식을 고취시키는 것으로, 그 궁극적 목표는 인도네시아로부터의 분리독립이었다. 이 역사에서는 영광스러운 과거의 흔적을 찾아낼 수 없는 한계점을 "가상의 영광스러움"에 대한 인식의 환기로 극복하고, 포르투갈 식민기억을 의도적으로 과장하여 네덜란드 식민지였던 인도네시아와의 단절을 강조한다. 또한 식민세력의 450년간의 수탈과 착취를 강조하고, 그 고통 속에서 동티모르 민족이 노예화되었음을 보여주며, 이와 같은 노예화가 인도네시아라는 또 다른 식민국에 의해 연속되고 있음을 상기시켜 이를 독립운동의 모티브로 삼고 있다.

• 대순사상논총
• /
• 제33집
• /
• pp.287-317
• /
• 2019

예술을 한마디로 정의하거나 그 범위를 특정하기란 어렵지만, 일반적으로 예술이란 어떤 특정한 대상이나 환경, 경험과 기억을 작품 활동을 통해 창조적으로 표현한 미적 산물의 총칭이라 할 수 있다. 이 글에서는 작품의 대상을 풍경, 풍경 중에서도 외면과 혐오의 대상으로 여겨지는 무연고 묘지로 하였으며, 무연고 묘지가 된 역사적 배경과 사실을 매체를 통해, 또 그 묘지를 돌보는 사람들의 전언을 통해 확실히 인지한 후 작품을 형상화하였다. 본 작품은 무연고 묘지와 무연고 묘지를 돌보며 삶을 살아가는 사람들이 만들어낸 '풍경'을 작품 속에 담아냈다. 작품은 사회적 산물로서 사회로부터 동기부여를 받기 때문에, 작가는 시대적 사회상을 객관적이고 냉철하게 판단하여 밝은 것 이면에 있는 어두운 것이나 어두운 것 이면에 있는 밝은 것을 찾아내 작품으로 승화시킴으로써, 더 나은 세계를 추구해야 한다. 이러한 취지에서 본 논자의 작품 2013년 <조화(弔花, 造花, 調和)>, 2015년 <풍경의 가장자리>, 2017년~2018년 <풍경이 된 몸>과 <기억하는 풍경>은 묘원에 있는 조화(弔花), 오랫동안 찾지 않은 무덤, 버려진 무연고 무덤이 있는 풍경을 소재로 하였다. 예술가들은 자신이 의도한 생각을 작품에 반영하여 관객과 소통을 원한다. 더 나아가 창작의 성격과 목적이 명확하다면 관람객들의 작품에 대한 이해도를 극대화할 수 있다. 본 논자는 지금까지 창작한 작품 중 대순사상과 관련지어 해석할 수 있는 것들을 소개함으로써 작품의 의미를 더하려고 했다. 따라서 이 글은 작품의 대순사상적 해석에 대한 하나의 시도라고 해도 좋을 것이다. 대순사상과의 연관성을 살펴보기 위해서는 작품 해설이 우선해야 할 것이다. 작품 <풍경이 된 몸>의 소재로 전남 나주, 대구, 경기도 안성에 있는 무연고 묘지, 작품 <기억하는 풍경>의 소재로 경기도 안산에 있는 선감학원과 제주도 4·3 사건의 무연고 묘지를 다루었다. 특히 <기억하는 풍경> 작품 중의 하나로 제주 4·3 사건을 배경으로 한 작품에는 <백비_기억하는 풍경>이라는 부제를 달았다. 그리고 작품의 대순사상적 해석을 위해 작품 <풍경이 된 몸> 중 나주 무연고 묘지에 대한 것은 음양합덕(陰陽合德)에, 안성 무연고 묘지에 관한 것은 성·경·신(誠敬信)에, 대구 사형수 무연고 묘지와 <기억하는 풍경> 작품인 안산 선감학원의 무연고 묘지와 제주도 4·3 사건 백비(白碑)에 관한 것은 해원상생(解冤相生)에 적용시켜 대순사상적 관점에서 해석해 보았다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.127-148
• /
• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 미술자료
• /
• 제98권
• /
• pp.22-53
• /
• 2020

본 논문에서는 감산사(甘山寺)의 아미타불상(阿彌陁佛像)과 미륵보살상(彌勒菩薩像)의 광배(光背)에 각각 새겨진 조상기(造像記)를 재검토함으로써, 통일신라기 불상을 대표하는 걸작이자 기준작인 두 상을 새롭게 이해하고자 하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 먼저 I장에서는 '근대적 발견' 이래 지난 100년간의 연구 성과를 네 시기로 나누어 검토한 다음, 필자의 새로운 관점과 방법론을 제시하였다. 이어서 II장에서는 기왕의 미륵보살상>아미타불상의 위차(位次)를 비판하고 조상기를 재검토한 후 두 상의 배치와 외관에 근거하여 아미타불상>미륵보살상의 위차가 옳음을 논증하였다. III장에서는 마지막까지 판독 불능으로 남았던 두 글자를 처음으로 판독하고, 이를 포함하여 기존에 의미가 불분명하였던 몇몇 구절을 새롭게 해석하였다. 아울러 아미타불상조상기와 미륵보살상조상기의 문장 구조를 비교하고 조상기의 찬자와 서자에 대하여 새로운 해석을 시도하였으며, 서체(書體) 연구는 앞으로의 과제로 남겨두었다. 끝으로 IV장에서는 조상기의 내용을 조상주(造像主)와 조상(造像) 및 발원(發願)으로 나누어 재검토하였다. 특히 필자는 '돌아가신 부모님을 위하여'라는 조상기의 구절이 상투적인 표현에 그치지 않고 실질적인 의미가 있음을 밝히고자 하였다. 결론적으로 말하자면 다음과 같다. 김지성(金志誠)이 돌아가신 부모를 모두 화장해서 동해 바닷가에 산골하였기 때문에, 나중에 부모를 추모하려 해도 그 마음을 의지할 물질적 표지(標識)가 없었다. 그래서 만년의 김지성은 감산전장(甘山田莊)을 희사하여 절로 삼고, 여기에 돌아가신 부모님을 위하여 돌로 각각 아미타불상과 미륵보살상을 조성하되, 부모님의 실제 모습을 투영하여 상(像)의 존용(尊容)을 사실적으로 조각하고 그 정혈(頂穴)에 부모의 상징물을 안치하였다고 해석하였다. 두 상 가운데 특히 미륵보살상은 관(冠)에 화불(化佛)이 있는 입상(立像)인데, 미술사학자들이 지적하였듯이, 이러한 도상(圖像)의 미륵보살상은 동아시아 불교조각사에서 그 유례를 찾아보기 어려워서, 도상적 특징만 본다면 십중팔구 관음보살상이라고 간주할 것이다. 반대로 조상기만 읽는 사람들에게는 의심할 여지없이 미륵보살상이다. 김지성은 돌아가신 어머니가 내세(來世)에는 도솔천에 상생(上生)하기를 기원하였기에 도솔천을 주재하는 미륵보살상을 만들기로 하되, 그 상에 자모(慈母)의 이미지를 투영하기 위하여 자비(慈悲)의 화신인 관음보살상의 도상을 취했던 것이다. 이것은 아미타불상도 마찬가지여서, 돌아가신 아버지의 극락왕생을 희구하여 아미타불상을 조성하되 모든 불교도의 자부(慈父)인 석가여래상의 도상을 차용하였다고 유추된다. 후대의 추모자들이 정면에서 상[Image]을 친견하고 뒤로 돌아가서 조상기[Text]를 읽었다면, 그들은 김지성의 부모님을 향한 추모의 마음에 깊이 공감하였을 것이다.