• 한국가정과교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.221-238
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• 2005

본 연구의 목적은 현행 초등학교, 중등학교 교과서에 수록된 우유에 대한 영양 교육 내용을 분석함으로써 향후 학교 교육을 통해 학생에게 우유에 대한 영양 섭취 및 소비행동에 유익한 정보를 체계적으로 제공할 수 있는 기초 자료를 마련하는데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위해서 초${\cdot}$중등학교 교과서(1학년$\~$10학년)교과서에 나타난 우유 영양교육의 내용요소를 분석하였으며 이를 토대로 학교교육을 통해 지도되어야 하는 우유 교육 내용의 체계화안을 마련하였다. 초등학교 교과서에 나타난 우유 영양교육은 2학년 6학년을 제외한 4개 학년의 교과서에서 확인할 수 있었으며, 저학년의 통합교과, 과학, 실과, 체육 교과서에서 주로 다루어졌다. 가장 많은 내용을 다룬 교과서는 실과이며, 우유의 영양에 대한 기초 지식 중심의 정보와 우유 마시는 방법 등에 대한 구체적인 내용을 제시하고 있었다. 중등학교 교과서에 나타난 우유 영양교육은 7학년에서 10학년까지의 과학, 기술${\cdot}$ 가정, 체육 교과서에서 고르게 다루어졌다. 가장 많은 내용을 체계적으로 다룬 교과서는 기술${\cdot}$가정이며 우유의 성분 및 주된 영양소 식품으로서의 특징과 선택 및 보관 방법. 실생활에서 균형식으로서의 실천 방법 등을 비교적 구체적으로 제시하였다. 그러나 초등학교와 마찬가지로 교과목간 학교급별간 중복 및 지식 제공의 위계가 맞지 않는 등의 문제점도 지적되었다. 따라서 우유에 대한 영양 교육도 학교급별로 대상에 맞게 영양 교육 내용의 수준을 적정화하고 체계화하며, 교과목간 및 우유 급식 등과 연계한 영양교육 프로그램으로 개발${\cdot}$운영할 필요성이 강조되었다.

• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.360-373
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• 2017

국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제34권2호
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• pp.225-236
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• 2010

본 연구의 목적은 고등학교 1학년 과학과정의 사이버가정학습 콘텐츠 중 지구과학영역에 대한 콘텐츠 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 사이버가정학습 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습 안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습시간은 10분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습 정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 사이버가정학습 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교수설계 평가영역에서는 학습자가 읽기에 불편한 많은 텍스트 자료를 제시하여 내용들을 설명하였다. 또한 학습자의 학습경험, 학습내용, 학습 환경을 고려한 체계적인 구성들이 미흡하였다. 그리고 학습내용 평가영역에서는 콘텐츠 에러로 학습내용이 나타나지 않았고, 각 차시마다 학습 분량이 너무 많은 것으로 나타났다. 둘째, 교수 학습전략 평가영역에서 자기주도적 학습전략은 학습자의 자유로운 정보 탐색 및 스스로 학습할 수 있는 환경이 제대로 갖추어져 있지 않았다. 그리고 상호작용 평가영역에서는 단순 클릭으로 학습이 진행되었다. 셋째, 평가에 대한 평가영역에서 학습목표, 학습내용 및 평가내용에 대해 일관성이 없는 것으로 평가되었다. 또한 콘텐츠는 수준별 콘텐츠로 구성이 되어 있지 않은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.235-248
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• 2022

학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 미술자료
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• 제98권
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• pp.22-53
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 조형예술학연구
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• 제10권
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• pp.5-50
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• 2006

인간의 신체는 단순한 육체적 몸을 넘어서 온갖 삶의 역사를 담은 상징체이다. 특히 예술 표현을 위해 신체를 사용하는 수많은 예들을 통해 볼 때, 즉 예술의 대상으로서 신체를 포착하거나, 자신의 생각을 전달하기 위해 신체 행위를 드러내거나 간에 시간과 장소를 포함한 삶의 지시체와 같은 역할을 해왔다. 이러한 신체에 대한 입장은 사실 그리 오래된 관점이 아니다. 1960년대 이래 이성과 사유의 힘을 중심화 하던 모더니즘의 사유 패러다임이 쇠퇴하고 감성과 감각의 중요성이 부각되면서 오랜 동안 정신의 시녀였던 신체가 탈분화적 관점에서 하나의 실체로서 주목하게 되면서부터이다. 이는 현대미술의 흐름에서 1940년대 이후 액션페인팅(Action Painting)에서부터 신체행위의 중요성이 제기되고 1960년대 액셔니즘(Actionism)과 플럭서스(Fluxus)의 빈번한 퍼포먼스(Performance)에서 신체는 표현의 중요한 매체가 되었다. 이브 클랭(Yves Kline)의 신체와 그 흔적에 의한 개념적 작업에서 시작되어, 1970년대 본격화된 바디아트(Body Art)에서 신체는 보다 확고한 예술의 매체로 부각된다. 이후 1980년대 만개한 페미니즘(Feminism)과 1990년대 파편화되고 해체된 신체미술의 경향들로 이어졌다. 이러한 흐름에서 볼 때 신체는 지시적 의미의 단계를 넘어서 개인의 정체성으로부터 세계상을 함축하여 드러낼 수 있는 단서로 간주된다. 특히 1980년대 이후 페미니즘(Feminism)적 경향의 키키 스미스(Kiki Smith)는 신체의 확장된 의미를 제시해주는 대표적 작가들로 그들의 작품을 연구 대상으로 하게 되었다. 이러한 배경 아래 키키스미스의 작품 세계를 고찰하기 위해, 신체를 통해 의미의 지평이 열리는 객관적 방법을 모색한 결과, 기호학과 신체론에 대한 고찰이 필요하다는 사실을 인식하게 되었다. 즉 신체를 객관화하여 가장 기초적인 수준에서 표현적인 부분과 내용적인 부분을 구조적으로 나누어 그 관계에 의해 의미가 발생하게 되는 과정을 기호와 텍스트의 개념에서 시작하였다. 나아가 이 표현면과 내용면의 구조적인 결합방식을 그레마스(A. J. Greimas)의 구조의미론에서 다룸으로써 의미의 확장을 위한 토대론적 작업을 구축하였다. 한편, 신체론에서는 세계와의 관계항으로서 신체를 조망하게 해준 메를로-퐁티(Maurice Merleau-Ponty)의 현상학(Phenomenology)과 애브젝션(abjection)의 개념을 통해 해체와 파편의 신체를 전달하게 해준 줄리아 크리스테바(Julia Kristeva)의 논의가 구조의미론적 분석을 해석으로 확장시키는 데 중요한 기여를 하였다. 키키 스미스는 1980년대 중반 죽음에 대한 서사에서 시작된 이중화와 파편화의 신체로부터 상처받을 수 있는 신체의 비천함이 구체적으로 드러난 1990년대 그리고 상처의 치유에 이르는 종교와 신화로 이어지는 2000년대 이후의 과정을 보여주었다.