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데크놀로지 미학으로서의 사진 (The Photography as Technological Aesthetics)

  • 진동선
    • 조형예술학연구
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    • 제11권
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    • pp.221-249
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    • 2007
  • 오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

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사용상황별 제품유형에 따른 온라인 점포 제품디스플레이의 유용성 - 제품 휴대성의 조절효과를 중심으로 - (The Usefulness of Product Display of Online Store by the Product Type of Usage Situation - Focusing on the moderate effect of the product portability -)

  • 이동일;최승훈
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권2호
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    • pp.1-24
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    • 2011
  • 오프라인 구매환경과는 달리 온라인 환경에서는 제품을 직접 눈으로 확인하고 만져 볼 수 없다. 때문에 온라인 쇼핑몰을 구축하고 운영하는 입장에서는 보다 구체적인 제품정보를 제공해야 하며(김광석 2008), Alba (1997)는 제공된 정보의 질은 소비자들이 구매 후 만족을 얼마나 예상할 수 있는 가로 결정된다고 정의한 바 있다. 이에 패션 의류 온라인 쇼핑몰을 중심으로 실제 모델이 제품을 착용한 사진정보(실착사진)를 제공함으로써 실제 제품사용에 따른 결과를 제시하여 제품정보의 유용성을 높이고 있다. 한편 온라인 환경에서 소비자들의 제품에 대한 제한된 지각을 극복하는 또 다른 수단으로써, 가상제품경험은 가장 효과적인 것으로 논의되어 왔다(Jiang & Benbasat 2005). 그러나 가상현실도구의 도입과 지속적 활용에는 일반적인 텍스트/사진 정보와 비교해 높은 비용과 기술적 전문성을 요구한다(Shaffer 2006). 이는 특히 영세 소매상 입장에서 시장에 대한 진입장벽으로 작용하는 한편, 소비자의 정보처리과정에서는 오히려 단순한 형태의 정보에 비하여 더 높은 수준의 인지적 노력을 요구할 수 있다. 따라서 이러한 도구들의 활용하는 것이 소비자들의 정보과부하를 초래해 제품에 대한 핵심정보 취득을 방해하고, 소비자의 지각된 정보유용성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 제품유형을 소비자들의 제품 사용상황에 따라 휴대제품과 설치제품으로 구분하고, 이때 정지사진, 실착사진, VR로 대별되는 제품정보의 형태에 따른 소비자들의 지각된 정보의 유용성, 쇼핑몰에 대한 태도와 품질평가, 구매의도, 재방문 의도를 측정하기 위한 실험을 진행했다. 그 결과 소비자 구매의도에 영향을 미치는 종속변수군에 대해 제품유형과 제품정보형태가 상호작용효과를 일으키는 것을 확인할 수 있었다.

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감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.