통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.
학습자들이 갖고 있는 과학자 이미지는 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 영향을 미친다. 과학자의 이미지는 주로 그리기 분석법을 활용하여 분석하였다. 그리기 분석법은 그리는 것에 제한이 있어 주로 과학자의 외형적인 이미지를 분석하였다. 과학교사들이 갖고 있는 과학자의 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식은 학생들의 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 요인이다. 하지만 과학교사들을 대상으로 하는 연구는 부족한 편이다. 따라서 이 연구의 목적은 의미분석법을 통해서 과학자 이미지 측정도구를 개발하고 적용하여 측정 도구의 유용성을 알아보고, 중등 예비 과학교사의 과학자 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식을 조사하여 교육적 시사점을 논의하는 데 있다. 연구 대상은 사범대학교에서 과학교육을 전공하는 2, 3학년 남학생 79명, 여학생 55명 총 134명이다. 연구결과 과학자 이미지 측정도구는 '능력', '평가', '활동', '정서'의 4개 요소, 24문항으로 구성되었다. 개발한 측정도구를 활용하여 중등 예비 과학 교사들에게 적용한 결과 과학자의 '평가', '능력', '활동' 요소에 대한 이미지는 높은 반면에 '정서'는 낮은 것으로 나타났다. 성별에 따른 통계적인 유의미한 차이는 없었다. 과학 관련 직업에 대해서는 '힘들다', '전문적이다', '똑똑해야한다', '복잡하다' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 남학생들은 '힘들고 어렵다'라고 인식하는 반면 여학생들은 '도전적이고 복잡하다'라고 인식하는 것으로 나타났다. 끝으로 과학자 이미지 측정도구 활용의 유용성 및 중등 예비 과학교사들의 과학자 이미지, 과학 관련 직업에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.
본 연구는 제7차부터 2015개정 교육과정까지 식생활 영역의 교육과정별 변화를 살펴보기 위해 교육과정과 기술·가정 교과서 8권을 조사하여 분석하였다. 교과서 내 식생활 영역에 해당하는 그림, 그래프, 표, 사진에 있는 단어를 포함한 모든 텍스트를 파일로 전환하여 불용어를 제거하고 텍스트 마이닝 기법으로 상위 15개의 단어를 추출하였다. 이를 한눈에 파악할 수 있도록 워드클라우드(word cloud)와 언어네트워크 분석법으로 시각화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서에서 식생활 영역의 비율은 평균 10.97%였고, 교육과정이 개정을 거듭함에 따라 식생활 영역이 차지하는 비중은 대폭 감소되었다. 고등학교 '기술·가정' 교과의 교육과정에 나타난 식생활영역의 내용체계는 1개의 소영역이 독립적으로 구성되어 있고 일부 내용이 가족생활영역에 포함되어 있었다. 언어네트워크를 종합적으로 살펴보면 초대, 한식·재료, 영양·섭취·아기를 중심으로 3개의 큰 묶음이 형성되어 연결되어 있었다. 결론적으로 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서의 식생활 영역의 비율은 계속 줄어들었고, 고등학교과정에서 식생활을 통한 소통과 사회적 의미를 강조하고 있음을 알 수 있었으며, 시대적 요구에 따라 교육과정별 내용변화가 크다는 것을 확인할 수 있었다.
이 연구는 인구 문제에 대한 남녀 학생들의 인식의 차이를 규명하여 인구교육의 시사점을 도출하기 위한 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 J 대학교의 인구교육 강좌인 「인구와 사회」수업을 수강한 학생이 개인별로 최종 제출한 보고서를 분석 자료로 활용하였다. 분석 자료는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 성별에 따라 인구 문제에 대한 인식에 차이가 있는 가를 분석하였다. 우선, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 성별에 따른 차이를 확인하고, 핵심단어를 추출하여 의미연결망 분석을 하고 시각화를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상위 출현 빈도 단어 100개를 기준으로 살펴본 결과, 10위까지의 단어는 '인구', '교육', '문제', '결혼', '사회', '출산', '심각', '사람', '우리' 등으로 남녀가 동일하였다. 또 출현 빈도, 연관분석에 따라 핵심단어를 추출한 후, 의미 연결망을 시각화한 결과, 출현 빈도를 기준으로 한 경우, 의미 연결망 중앙에 위치하는 단어에 남녀 차이가 없었다. 둘째, 연관분석에 따라 추출된 핵심 단어와 바이그램 단위로 추출한 핵심 단어는 성별에 따라 큰 차이를 보였다. 즉, 여학생의 단어의 의미 연결망에서 '생활'-'결혼'-'출산'-'임신'의 연결망이 독립적으로 나타나서, 인구 문제에 대해 분리된 객관적 연결망을 보이는 남학생과 구별되었다. 따라서 남학생과 여학생은 인구 문제에 대해 다른 인식 구조를 갖는 이질적인 집단으로 봐야 하고, 인구 교육에 있어 내용과 방법을 성별에 따라 다르게 접근해야 할 것이라는 시사점을 도출하였다.
이 연구는 창조적 광고콘텐츠 제작을 위한 생산자의 스토리 생산체계와 광고 수용자의 의미 해석 과정이 기억원리 및 신념의 형성과 밀접함을 논의하는 것과 동시에 이러한 인지적 해석 코드가 대학생의 올바른 문화읽기를 위한 필수요건임을 규명하는 데 그 목적을 두었다. 설득을 목적에 둔 광고 콘텐츠의 생산은 목표 수용자의 인지원리에 기댄 시대적 사유체계를 우선적으로 파악해야 한다. 간명한 실험 분석을 통해 생산자의 의도된 스토리의 표본이 대학생 수용자가 기억하는 정보들의 단서들과 불일치할 가능성을 확인하는 핵심 단서들을 찾을 수 있었다. 이러한 핵심 단서들을 조합한 의미 분석 도구를 체계화하고 대학생 학습자에게 올바른 시대의 문화읽기를 위한 도구로써 시도해 보았다. 그 결과 대학생 수용자는 광고콘텐츠의 일차적 언어 및 비언어 표현의 단면적 분석이 아닌 자신의 주관적 경험과 신념에 바탕을 둔 새로운 인지적 기호 문화 읽기라는 적극적 의사소통의 한 일면을 확인할 수 있었다. 앞으로 광고콘텐츠 스토리 생산자가 이러한 과정을 미리 확인하는 작업을 가진다면 수용자의 설득에 도움이 되는 성과를 이룰 것이다.
기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
본 논문은 해외의 예술경영 학술연구의 동향을 언어네트워크분석을 통하여 연구한 것이다. 본 연구는 예술경영 분야의 대표적 국제 전문학술지인 「International Journal of Arts Management」에 수록된 185편의 논문 초록에 게재된 357개의 주제어를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 최근 연구 동향 분석을 위해 2008년부터 2017년까지로 설정하였다. 분석결과에 따르면 첫째, 빈도수가 가장 높은 주제어는 '박물관/미술관'이었다. 그리고 '공연예술'과 '예술' 또한 빈도수 20회 이상을 기록한 상위 그룹이었다. 그 뒤를 이어 '영화산업'과 '연극'에 대한 연구들이 많았다. 이런 예술 장르에 관련된 연구외에도 '소비자행동'과 '시장전략' 등 경영에 관련된 주제어들도 상위 그룹에 포함되어 있다. 둘째, 연도별 연구 동향을 보면 지난 10년 동안 매년 평균 53개의 주제어와 19개의 논문이 개재되고 있는데 국제적으로 예술경영연구가 꾸준하게 수행되고 있음을 알 수 있다. 분석대상 주제어 중 '박물관/미술관'은 빈도수가 가장 높은데, 지난 10년 간 지속적인 연구 소재가 되어져 왔고, '공연예술'도 지속적인 관심 주제어인 것을 볼 수 있다. '영화산업', '연극 그리고 '문화'는 10년 동안 간헐적인 연구 대상이었으며, '화랑'은 2011년까지 언급이 없다가 2012년부터는 꾸준히 언급되어져 왔음을 알 수 있었다. 전반적으로 해외의 예술경영연구 흐름을 살펴보면 대중문 화나 문화산업보다는 2000년대 후반에는 순수예술 쪽이 강세를 보이다가 시간이 흐를수록 주제들이 다양해지며 예술경영에 대한 연구들 또한 다양해지고 있음을 유추해 볼 수 있다. 셋째, 주제어별 연결빈도에서는 34회의 연결빈도를 보여준 '예술'과 '공연예술'이 가장 높은 연결 빈도를 기록하였다. 넷째, 주제어들 간의 밀도는 0.039로 주제어들 간 밀도 수치는 높지 않은 편이었다. 다섯째, 중심성분석에 따르면 '예술', '박물관/미술관', '공연예술', '연극' 그리고 '브랜드' 등이 중심에 위치하며 중심성이 높은 것을 보여주었다.
스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
The purpose of this study is to investigate the effect of dot pattern size(0.8, 1.8, 2.5, 5, 8), color combination (BG/R, Y/B), value tone(lt/dk, p/g), area-ratio on image information. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 20 color pictures manipulated with the combination of dot pattern size, color combination, value tone and area-ratio using computer simulation. The subjects were 240 female undergraduates living in Gyeongsangnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 4 different components, visibility, chastity.feminity, cuteness and attractiveness. In the visibility, color combination, value tone, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. In the chastity feminity, color combination, value tone, showed independent effect. In the cuteness, value tone, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. Significant interaction effects of color and area-ratio combination on visibility and cuteness were found. Interaction efforts of color and value tone combination, value tone and area-ratio was significant on cuteness. For visibility image, BG/R combination of color and yellow background/blue dots were effective. For cuteness image, pale/grayish tone and background/dots area-ratio were effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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