본 연구에 앞서 2002년 10월에 한국인 20대 대학생들을 상대로 실시한 설문조사 결과 애니메이션에 등장하는 한국과 일본의 여성 캐릭터의 모습은 차별성이 적고, 일반적으로 눈이 크고, 코가 오뚝하며, 얼굴은 계란형이고, 눈이나 입은 지나치게 과장되게 표현되어 캐릭터에 대한 호감이 적다는 사실을 발견하게 되었다. 본 연구는 한국인 20대 여성의 얼굴 특징을 일본인 20대 여성과 비교하여 관념적, 생물학적 관점에서 조사한 후 이를 토대로 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴의 특징을 관상학을 적용하여 제작하고, 이에 대한 객관적인 검증을 거쳐 한국 여성 캐릭터의 표준 근거를 제시해 보고자 하였다. 연구 결과 우리나라 사람들은 관념적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 귀엽고 착한 성격, 착하고 조용한 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답다 라고 느끼며 호감형으로 생각하는 반면 생물학적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 신경질 적이거나, 불만이 많은 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답지 않다고 느끼고 비호감형으로 생각하는 것으로 조사되었다. 이는 특징이 강한 얼굴과 과장된 표현, 그리고 비호감형에 대해서는 한국인과 거리가 멀다고 느끼는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 정리한 애니메이션에서 자주 등장하는 7가지 성격별 한국인 여성 캐릭터와 그에 따른 해당 성격과의 상관관계에 대한 반응에서는 73.5%의 일치율을 보였는데, 이는 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴 형태소 특징을 동양관상학을 바탕으로 접근한 것이 한국인 캐릭터 제작에 있어 비교적 효과적일 수 있으며 본 연구에서 제작한 캐릭터는 실제의 얼굴을 바탕으로 하고 있지만, 성격별 얼굴의 각 부분별 특징을 캐릭터 제작에 적용한다면 보다 다양한 한국인 여성 캐릭터를 제작할 수 있을 것이다.
이 글은 그레마스의 행위소 모형과 에니어그램 인물유형론을 적용하여 드라마 <미스터 션샤인>의 인물 유형을 분석하고 그 이미지텔링 방법을 고찰하려는 것이다. 한류 드라마가 중요한 콘텐츠가 되고 있는 오늘날 그 등장인물의 유형과 묘사방법에 관한 연구가 필요해진다. 드라마의 영향력에 있어서 인물은 핵심적 요소이기 때문이다. 인물 유형 분류를 위해 인물의 작중 내 역할에 주목하는 행위소 모형에 <미스터 션샤인>을 적용한 결과 주체는 유진 초이와 고애신, 원조자는 주체를 돕는 많은 이들, 대립자는 친일파 인물들, 발령자는 고종, 수령자는 조선의 국민들로 나타났다. 이를 인물 성격 유형인 에니어그램으로 분석한 결과 주체는 3, 5유형, 원조자는 다양한 유형, 대립자는 3유형, 발령자 5유형, 수령자 모든 유형이라는 결과가 도출되었다. 특정 역할, 특정 성격을 드라마에서 어떻게 이미지텔링하는가가 이 글의 또 다른 관건이었는데, <미스터 션샤인>의 경우 주체는 내레이터를 통한 내면 보이기, 서사 진행 등 자신을 설명하는 이미지텔링 방법을 사용했다. 원조자 일부, 발령자는 내면 보여주기의 이미지텔링 방법도 아울러 사용했다. 하지만 대립자는 간접적 보여주기로만 이미지텔링되었다. 이로써 드라마 인물 유형별 이미지텔링 방법상의 차이와 효과를 확인할 수 있었다.
Objectives : ST8SIA2 (ST8 alpha-N-acetyl-neuraminide alpha-2, 8-sialyltransferase 2 gene) is located at 15q26, a susceptibility locus for schizophrenia. Some previous research had indicated that single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the promoter region of ST8SIA2 were associated with schizophrenia in Japanese and Chinese populations. We investigated the association between SNPs in the promoter region of ST8SIA2 and schizophrenia in the Korean population. Methods : The study subjects were 190 Korean patients with schizophrenia and 190 healthy controls. We performed allelic, genotypic, and haplotypic association analyses for rs3759916, rs3759915 and rs3759914 of ST8SIA2. All genotypes were determined by direct sequencing. Results : In the genotype-based analysis, rs3759914 showed a nominally significant association with schizophrenia under recessive genotypic model (p = 0.047). However, this association did not remain statistically significant after correction for multiple testing. Both allelic and haplotype analyses did not show any significant association. Conclusions : These findings suggest that ST8SIA2 does not play a major role in the susceptibility to schizophrenia in the Korean population. Further studies with a larger number of subjects are required to definitively rule out minor effects of this gene on schizophrenia vulnerability.
Current principles of designating a smoking area within a non-smoking area rely on mere compartmentalization. This causes non-smokers aversion against smokers and smokers complaints about anti-smoking policies, which means both of them are not satisfied with the current scheme. In addition, such a system, far from the original intent of the law, does not provide appropriate respect for people's rights. The biggest problem of the current scheme is that smoking areas are not separated from non-smoking areas. Japan has continued installing independent smoking areas since 2002 and witnessed a decrease in the smoking rate. The country's success is attributable to: the state's active intervention in connection with enterprises; continuous environmental improvements and creation of goods; 'smoking etiquette' campaigns; and the sociality and group consciousness of Japanese people. It is recognized that the synergy of the designation of independent smoking areas and such multi-faceted efforts has led to the nation's accomplishment. Hence, it is required to install independent smoking areas in non-smoking areas in Seoul in order to respect the rights of smokers and non-smokers and resolve conflicts between them. It is not suitable to merely model after Japan's case, however, studies and guidelines that are tailored to Korea's own environment and social atmosphere are required. To ensure that the people recognize the necessity for smoking areas, a social consensus is formed and proper smoking areas are established in a systemic manner, a system for that purpose should connote a symbol of the social consensus and consequent guidelines should take physical elements, human activities and semantic assignment into consideration. This study aims to present basic guidelines to install separated smoking areas, which will keep distance between smokers and non-smokers, form a social consensus and establish a sound smoking culture. These would ensure that the rights of both smokers and non-smokers are fully respected and that government policies are trusted by the people.
일본에 있어서, 공업고등학교 졸업생의 대학진학은 정책적으로 평생학습 관점에서 추진되고 있다. 따라서 공과대학은 이제까지 고등학교에서 대학에의 계통성을 기본으로 한 교육방법을 크게 개혁시킬 필요가 생기고 있다. 나가사키대학교에서는 1995년도부터 공업고등학교 졸업생의 틀별입학이 시작되었다. 현재, $\ulcorner$공학력$\lrcorner$ 양성이라는 새로운 교육-학습 모델 아래서, 특히 보습교육에 의한 기초학력 강화를 중시하고 있다. 학생 개인의 학습이력이나 수업을 관찰하면서, 학생의 실태에 맞는 수업실천과 교재개발을 검토하고, 공업고교 교사와 대학교수가 함께 추진하고 있다.
본 연구는 'B'지역노조라는 현대 일본의 '계급지향적' 노동운동을 검토하기 위해, 우선 그 이론적 틀을 모색하는 작업이다. 현재 일본에서 '계급지향적'인 노동운동은 주변에서 '잔여적인' 노동운동으로 설정되지만, 그럼에도 그 활동은 활발히 계속되고 있다. 이에 본 연구에서 그 '계급지향적' 노동운동을 분석하기 위한 이론적 틀을 살펴보았다. 먼저 윌리엄즈에 의한 개념의 변화를 검토하고, 마르크스주의의 계급 계급의식 개념과 '언어적 전회'의 새로운 주체 개념 등을 살펴보았다. 그리고 본 연구에서는 'B'지역노조의 사례에 맞게 '감정구조' 개념을 재해석하였다. 이와 같은 과정을 거쳐 본 연구에서는 'B'지역노조의 '집단적 노동자'와 '개인화된 노동자', '노동자'와 '비노동자'가 물질적 공간 혹은 비물질적 공간에서 집단화를 이룬다고 보았고, 그 '감정구조'는 '''계급지향성''을 둘러싼 모순과 절충'이라고 정리하였다. 그리고 마지막으로 본 연구에서는 그에 대한 '감정구조'의 모형을 제시했다.
딥 러닝 기술의 등장으로 여러 나라의 필기체 인식은 높은 정확도 (중국어 필기체 인식은 97.2%, 일본어 필기체 인식은 99.53%)를 보인다. 하지만 한글 필기체는 한글의 특성으로 유사글자가 많은데 비해 문자의 데이터 수는 적어 글자 인식에 어려움이 있다. 하이브리드 러닝을 통한 한글 필기체 인식에서는 lenet을 기반으로 하여 낮은 레이어를 가진 모델을 사용하여 한글 필기체 데이터베이스 PE92에서 96.34%의 정확도를 보여주었다. 본 논문에서는 하이브리드 러닝에서 사용하였던 데이터 확장 기법(data augmentation)이나 multitasking을 사용하지 않고도 GoogLenet 네트워크를 기본으로 한글 필기체 데이터에 적합한 더 깊고 더 넓은 CNN(Convolution Neural Network) 네트워크를 도입하여 PE92 데이터베이스에서 98.64%의 정확도를 얻었다.
본 논문은 고음질의 대용량 코퍼스 기반 음성 합성기에 감정 음성 코퍼스를 추가하여 보다 다양한 합성음을 생성할 수 있는 방법에 관한 것이다. 파형 접합형 합성기에서 사용할 수 있는 형태로 감정 음성 코퍼스를 구축하여 기존의 일반 음성 코퍼스와 동일한 합성단위 선택과정을 통해 합성음을 생성할 수 있도록 구현하였다. 감정 음성 합성을 위해 태그를 사용하여 텍스트를 입력하고, 억양구 단위로 일치하는 데이터가 존재하는 경우 감정 음성으로 합성하고, 그렇지 않은 경우 일반 음성으로 합성하도록 하였다. 그리고 음성에서 운율을 구성하는 요소로 휴지기(break)가 있는데, 감정 음성의 휴지기는 일반 음성보다 불규칙한 특성이 있다. 따라서 합성기에서 생성되는 휴지기 정보를 감정 음성 합성에 그대로 사용하는 것이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 가변 휴지기(Variable break)[3] 모델링을 적용하였다. 실험은 일본어 합성기를 사용하였고, 그 결과 일반 음성의 휴지기 예측 모듈을 그대로 사용하면서 자연스러운 감정 합성음을 얻을 수 있었다.
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
Warrant란 소유자에게 일반회사채의 권리에 일정한 기간내에 일정한 가격으로 정해진 수의 발행회사 주식을 매입할 수 있는 권리인 신주인수권을 함께 부여한 사채로서 금융파생상품의 하나이다. Warrant는 콜옵션과 동일한 성격을 가지면서도 투자자가 아니라 기업에 의해서 발행된다는 점이 콜옵션과 상이하다. 이러한 warrant의 특징은 특히 배당(dividend)을 지급하는 경우 블랙ㆍ숄즈 옵션가격 모형으로 평가하는데 문제가 있다. 또한 신주인수권의 행사는 발행주식의 수를 증가 시킴으로써 기업의 자산과 이익이 희석화(dilution) 된다. 본 연구는 OPM 대신에, 다변량 분석기법중의 하나인 다중회귀분석을 통하여 warrant가격에 영향을 미치는 주요 변수를 분석함으로써 warrant 가격결정 문제를 해결하고자 한다. 이를 위하여 1995년과 1996년의 일본동경주식시장의 300여개 warrant 자료를 토대로 실증분석 함으로써 warrant 가격결정 주요변수와 warrant 가격 예측 모형을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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