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중국 애니메이션과 모범극의 상관관계 연구 - 문화대혁명 시기의 미학 원칙을 중심으로 (Chinese relationship between animation and best pole - Focused on the aesthetic principles of the Cultural Revolution period)

  • 공덕외
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권39호
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    • pp.215-231
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    • 2015
  • 중국 애니메이션의 역사에서 문화대혁명은 초기 애니메이션의 발전을 저해하고 이후 중국 애니메이션의 성장이 저조해지는 데 원인을 제공한 계기로서 부정적으로 평가된다. 따라서 이 시기 애니메이션 작품들은 학술 연구의 대상으로 분석되거나 연구되는 일이 거의 없이 일률적으로 평가절하되었다. 그러나 모든 문화예술의 창작은 특정한 역사적 조건 속에서 발전하며 그 나름의 미학적 성과를 지닌다. 본고는 문화대혁명 시기의 문화예술 창작을 주도했던 미학 원칙들을 고찰하고 해당 시기의 중국 애니메이션이 거둔 성과를 객관적인 관점에서 파악하려는 데 일차적인 목적을 둔다. 문화대혁명은 무산계급의 문화를 부각시킨다는 마오쩌둥의 사회주의 이데올로기에 따라 이전 시기까지의 문화예술을 지양하고 새로운 계급 문화를 창조하는 데 목적을 두었다. 따라서 이 시기의 문화예술 창작은 우리가 일반적으로 수용하는 미학 원칙과 어긋나는 부분이 많으며 비문자적이고 반엘리트적인 특성을 지닌다. 모범극은 문화대혁명 시기 문화예술의 미학 원칙을 모범적으로 구현한 창작물로 손꼽히며 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션이 지향했던 미학 원칙들을 이해하는 데 참조가 된다. 본고는 삼돌출(三突出), 홍광량(紅光亮), 고대전(高大全)이라는 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 구체적인 작품 속에서 어떻게 반영되고 있는지, 문화대혁명 시기 애니메이션은 이러한 미학 원칙을 어떻게 수용하고 나름의 방식으로 적응했는지 확인하기 위해 모범극과 문화대혁명 시기 중국 애니메이션의 상관관계에 대해 비교 연구하는 데 중점을 두었다. 먼저 모범극과 중국 애니메이션의 유사성을 중심으로 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 작품 속에서 어떻게 구현되고 있는지 분석한 뒤, 분석 내용에 따라 이러한 미학 원칙이 중국 애니메이션의 창작에 끼친 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 중립적으로 서술하였다. 구체적인 분석과 비교 고찰 과정에서는 크게 캐릭터와 장면 연출의 두 가지 측면에서 접근을 시도하였다. 캐릭터의 측면에서 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션은 어린 소년, 소녀를 주인공으로 내세워 바람직한 공농병(工農兵) 형상을 부각시키기 위해 붉은 입술과 홍조를 띤 뺨을 강조해 건강함을 강조하고, 매끈한 질감과 정교한 터치로 반짝이는 느낌을 강조하며, 깔끔하고 선명한 색채로 빛나는 색감을 강조하는 '홍광량'의 원칙을 구현하는 데 치중하였음을 확인할 수 있었다. 장면 연출의 측면에서 문화대혁명 시기의 애니메이션은 소수의 안타고니스트에 비해 다수의 프로타고니스트를 강조하고, 다수의 프로타고니스트 가운데서도 뛰어난 영웅 인물들을 강조하며, 또 뛰어난 영웅 인물들 가운데서도 주요한 영웅 인물을 강조하는 '삼돌출'의 단계별 연출 방식을 사용하였다. 또한 영웅 인물은 일반적으로 로우앵글로 찍음으로써 높고 크고 완벽한 모습으로 연출해 '고대전'의 미학 원칙을 충실히 구현하고자 하였다.

전산화단층촬영법을 이용한 하악 전돌증 환자의 하악지 시상 골절단술후 하악과두 위치변화 분석 (EVALUATION OF CONDYLAR POSITION USING COMPUTED TOMOGRAPH FOLLOWING BILATERAL SAGITTAL SPLIT RAMUS OSTEOTOMY)

  • 최강영;이상한
    • Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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    • 제18권4호
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    • pp.570-593
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    • 1996
  • 본교실에서 하악지 시상 골절단술을 시행한 하악전돌증 환자 20명(남자 9명, 여자 11명)을 대상으로 술전, 술직후, 장기관찰기간동안의 전산화단층촬영법을 이용한 하악과두의 위치변화와 술전, 술직후, 악간고정제거 24시간후 및 장기관찰기간동안의 측모두부방사선사진에서의 재발과의 상관관계를 연구한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 두부 축방향 전산화단층사진에서의 과두간거리(MM')는 $84.45{\pm}4.01mm$ 였으며, 장축각은 우측 11.89%5.1 $9^{\circ}$좌측 $11.65{\pm}2.09^{\circ}$로 좌우 비슷하였으며, 기준선(AA')에서 과두의 외측점은 12mm, 내측점은 7mm 정도 전방에 위치하였다. 관상면 전산화단층사진에서의 과두간 거리(mm')는 $84.43{\pm}3.96mm$ 였으며, 사축각은 우측 $78.12{\pm}3.43^{\circ}$ 좌측 $78.09{\pm}6.12^{\circ}$로 좌우 비슷하였다 . 2. 술전후 과두위치 변화(T2C-T1C)는 통계적인 유의성은 없었으나(p>0.05), 다소 증가하는 경향을 보였으며, 장기관찰에 따른 회귀성향(TLC-T2C)에서는 LMD, LLD(p<0.05), RLD, RMD(p<0.01), mm'(P<0.001)는 모두 감소하였다. 3. 측면두부방사선사진상에서 술직후와 악간고정제거 24시간후(T3-T2)에서 하악의 초기재발은 통계적인 의의가 없었으며(p>0.05) 하악전치의 경우만 평균 0.33mm 전방이동하였다(p<0.05). NN'L1, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me, over-jet에서 통계적인 유의성이 있었으며(p<0.05), NN'Ll 1.2%, NN'B 5.0%, NN'Pog 2.0%, NN'Gn 9.1%, NN'Me 10.3%의 총재발량을 보였다. 4. 하악골의 술전, 술후 변화량(T2-T1)이 총재발량에 미치는 영향에 대한 회귀분석에서 후퇴량이 많을수록 하악골의 총재발량이 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 5. 하악골 변화량(T2-T1)과 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C), 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C)과 총재발량(TL-T2), 술전 하악과두 형태(T1C)와 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C), 그리고 술전 하악골 외형(T1)과 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C)에 대하여 단순 및 복잡회귀분석에서 통계적인 유의성은 없었다(p>0.05). 6. 술전 하악과두 형태(T1C)가 총재발량(TL-T2)에 미치는 영향에 대한 복잡회귀분석결과 우측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 하악골의 수평적인 재발(NN'Ll, NN'8, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me)이 많은 것으로 나타났으며(p<0.05), 좌측과두에서는 NN'Ll, NN'Me에서 같은 결과를 보였다. 7, 술전 하악과두 형태(T1C)가 술전 하악골외형(T1)에 미치는 영향에 대한 복잡회귀분석결과 우측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 하악골의 수직고경이 큰 것으로 나타났고(p<0.05), 좌측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 수직고경이 크며, 전돌된 양상으로 나타났다(p<0.05) . 8. 술전 하악골 외형(T1)이 총 재발량(TL-T2)에 미치는 영향에 대하여 단순회귀분석을 시행한 결과 NN'L1, NN'B, NN'Gn, NN'Me, over-jet 둥의 계측점에서 하악골이 전돌된 양상을 보일수록 NN'B에서의 총재발량은 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 또 수평피개량(over-jet)이 클수록 NN'B, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me에서의 총재발량이 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 따라서 과두보존술을 이용하여 과두를 안정화시키고 난후 악골 형태를 재구성하였을 때 이로 인하여 생기는 하악과두 이동은 미미하여 술후 재발에 크게 영향을 미칠 정도는 아니라고 사료된다.

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평면형 능동 위상 배열 레이더용 안테나 시스템 개발 (Developement of Planar Active Array Antenna System for Radar)

  • 전상미;나형기;김수범;이정원;김동윤;김선주;안창수;이창희
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.1340-1350
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    • 2009
  • 본 논문에서는 레이더용 평면형 능동 위상 배열 안테나 시스템의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 안테나는 X-대역에서 대역폭 10 %를 만족하며, 이중 슬롯 급전 마이크로스트립 패치 안테나와 편파 스위치의 사용으로 이중 편파 사용이 가능하다. 배열 구조는 $16\times16$의 삼각 배열 구조이고, 각 배열은 출력 40 dBm 이상의 TR(Transmit & Receive) 모듈로 구성된다. TR 모듈은 디지털 감쇄기와 위상 변위 기를 포함하고 있어서 임의의 빔 형성/빔 조향을 할 수 있으며, 전자적 빔 조향 범위는 방위각/고각 방향으로 각각 ${\pm}60^{\circ}$ 범위에서 가능하다. 또한 수신 구조는 부배열로 구성하여 수신 패턴은 각 채널로부터의 RF 빔 합성으로 얻어진다. 안테나의 성능 검증을 위해서 근접 전계 측정 시설에서 안테나 패턴을 측정하였으며, 패턴 측정 결과는 예측된 빔 패턴과 거의 일치하였고, 이로부터 제어에 의한 빔 조향/빔 형성이 가능함을 확인할 수 있었다.

진화론적 알고리즘을 이용한 코깅토크가 적은 풍력발전기의 설계 (Design of a wind turbine generator with low cogging torque by using evolution strategy)

  • 박주경;차귀수;이희준;김용섭
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.755-760
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    • 2016
  • 근래에는 신재생에너지를 이용한 독립적인 발전기의 수요가 증가하고 있는 추세이며 그 중에서 소형 풍력발전기의 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 소형 풍력발전기는 목적에 따라 단순화 및 소형화가 가능하도록 영구자석이 주로 쓰인다. 하지만 영구자석 동기기는 구조적인 원인으로 인하여 코깅토크를 수반하고 이는 소음과 진동의 원인이 된다. 코깅토크는 영구자석이나 코어의 형상에 의해 변하며 적절한 설계기법으로 코깅토크를 저감시킬 수 있다. 본 논문에서는 영구자석의 형상변화를 통해 소형 풍력발전기에 많이 사용되는 표면부착형 영구자석 동기전동기의 코깅토크를 저감시키는 설계기법을 제시하였다. 코깅토크를 줄일 수 있는 영구자석의 형상을 구하는 데에는 확률론적 최적화기법의 일종인 진화론적 최적화기법을 사용했다. 최적화 기법을 적용할 때에 설계변수로는 영구자석의 폭을 조절하는 각도와, 영구자석의 외경을 조절하는 반지름을 설정하였다. 제시된 설계기법을 사용해서 극/슬롯의 조합이 8극/18슬롯이고 출력이 300W급인 풍력발전기를 설계하고 코깅토크와 출력전압 등의 특성을 계산했다. 계산결과에 의하면 초기모델에 비해 최적화모델에서 코깅토크와 토크리플 모두가 감소해서, 본 연구에서 제시한 설계기법이 코깅토크를 줄이는 데에 효과가 있음을 확인하였다.

Sentinel-1 A/B 위성 SAR 자료와 딥러닝 모델을 이용한 여름철 북극해 해빙 분류 연구 (A Study on Classifying Sea Ice of the Summer Arctic Ocean Using Sentinel-1 A/B SAR Data and Deep Learning Models)

  • 전현균;김준우;수레시 크리쉬난;김덕진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_1호
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    • pp.999-1009
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    • 2019
  • 북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.