• 천문학회지
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• 제12권1호
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• pp.41-70
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• 1979

From $B\ddot{o}hm$-Vitense's atmospheric model calculations, the relations, [$T_e$, (B-V)] and [B.C, (B-V)] with respect to heavy element abundance were obtained. Using these relations and evolutionary model calculations of Rood, and Sweigart and Gross, analytic expressions for some physical parameters relating to the C-M diagrams of globular clusters were derived, and they were applied to 21 globular clusters with observed transition periods of RR Lyrae variables. More than 20 different parameters were examined for each globular cluster. The derived ranges of some basic parameters are as follows; $Y=0.21{\sim}0.33,\;Z=1.5{\times}10^{-4}{\sim}4.5{\times}10^{-3},\;age,\;t=9.5{\sim}19{\times}10^9$ years, mass for red giants, $m_{RG}=0.74m_{\odot}{\sim}0.91m_{\odot}$, mass for RR Lyrae stars, $m_{RR}=0.59m_{\odot}{\sim}0.75m_{\odot}$, the visual magnitude difference between the turnoff point and the horizontal branch (HB), ${\Delta}V_{to}=3.1{\sim}3.4(<{\Delta}V_{to}>=3.32)$, the color of the blue edge of RR Lyrae gap, $(B-V)_{BE}=0.17{\sim}0.21=(<(B-V)_{BE}>=0.18),\;[\frac{m}{L}]_{RR}=-1.7{\sim}-1.9$, mass difference of $m_{RR}$ relative to $m_{RG},(m_{RG}-m_{RR})/m_{RG}=0.0{\sim}0.39$. It was found that the ranges of derived parameters agree reasonably well with the observed ones and those estimated by others. Some important results obtained herein can be summarized as follows; (i) There are considerable variations in the initial helium abundance and in age of globular clusters. (ii) The radial gradient of heavy element abundance does exist for globular clusters as shown by Janes for field stars and open clusters. (iii) The helium abundance seems to have been increased with age by massive star evolution after a considerable amount (Y>0.2) of helium had been attained by the Big-Bang nucleosynthesis, but there is not seen a radial gradient of helium abundance. (iv) A considerable amount of heavy elements ($Z{\sim}10{-3}$) might have been formed in the inner halo ($r_{GC}$<10 kpc) from the earliest galactic co1lapse, and then the heavy element abundance has been slowly enriched towards the galactic center and disk, establishing the radial gradient of heavy element abundance. (v) The final galactic disk formation might have taken much longer by about a half of the galactic age than the halo formation, supporting a slow, inhomogeneous co1lapse model of Larson. (vi) Of the three principal parameters controlling the morphology of C-M diagrams, it was found that the first parameter is heavy clement abundance, the second age and the third helium abundance. (vii) The globular clusters can be divided into three different groups, AI, BI and CII according to Z, Y an d age as well as Dickens' HB types. BI group clusters of HB types 4 and 5 like M 3 and NGC 7006 are the oldest and have the lowest helium abundance of the three groups. And also they appear in the inner halo. On the other hand, the youngest AI clusters have the highest Z and Y, and appear in the innermost halo region and in the disk. (viii) From the result of the clean separations of the clusters into three groups, a three dimensional classification with three parameters, Z, Y and age is prsented. (ix) The anomalous C-M diagrams can be expalined in terms of the three principal parameters. That is, the anomaly of NGC 362 and NGC 7006 is accounted for by the smaller age of the order of $1{\sim}2{\times}10^9$ years rather than by the helium abundance difference, compared with M 3. (x) The difference in two Oosterhoff types I and II can be explained in terms of the mean mass difference of RR Lyrae variables rather than in terms of the helium abundance difference as suggested by Stobie. The mean mass of the variables in Oosterhoff type I clusters is smaller by $0.074m_{\odot}$ which is exactly consistent with Rood's estimate. Since it was found that the mean mass of RR Lyrae stars increases with decreasing Z, the two Oosterhoff types can be explained substantially by the metal abundance difference; the type II has Z<$3.4{\times}10^{-4}$, and the type I has higher Z than the type II.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제6권1호
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• pp.11-21
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• 2003

배경 : 통증은 암환자에서 가장 흔하고 심각한 문제이지만 국내에는 아직 적절한 암성 통증 평가도구가 없는 상태이다. 이에 표준화된 성인용 암성 통증 평가도구를 개발하는 것이 필요하며, 통증 평가 도구 개발 시 연구되어야 할 내용으로 시각통증등급 중 가장 심한 통증에 대한 어휘를 단일화할 필요성과, 암환자 통증평가 시 암성 통증에 영향을 미칠 수 있는 심리사회적 항목을 수집, 선정 및 선별할 필요성을 인식하였다. 방법 : 2002년부터 2003년까지 암성 통증조절 분야에 전문가로 알려진 전문의 10명, 간호사 10명을 델파이 설문 대상자로 무작위 선정하여 델파이 방법을 통해 3차까지 설문을 실시하였다. 시각통증등급의 가장 심한 통증에 대한 어휘는 가장 높은 빈도로 응답된 어휘를 선택하기로 하였고 심리사회적 평가 항목의 선별은 전문가의 50%를 초과하는 인원이 '관련성이 높다'고 판정하면 선정하기로 하였다. 결과 : 시각 통증등급의 최고 통증강도 어휘 선정 결과는 '참을 수 없이 심한 통증'과 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'이 각각 27.8%로 가장 높은 빈도를 보여 실무위원회와 통증 전문가의 자문결과 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'이 선정되었다. 심리사회적 평가 항목은 문헌조사 결과 30개 항목이 수집되었으며, 정신과 전문의와 실무위원 회의를 통해 15가지로 선정하였으며, 델파이 대상자로 선정된 전문가의 50%를 초과하는 인원 수가 선택한 항목은 '환자의 정신과적 기왕력', '약물남용 및 의존성 유무', '환자의 불안, 우울 등 환자의 현재 감정', '자기조절 능력 소실 유무', '패배감이나 좌절감 유무', '건강 소실에 대한 환자의 적응 정도', '가족의 지지', '소외감 유무', '자신의 사회적 역할 소실에 대한 감정 상태', '스트레스 해소 대처 유형', '현재 처한 환자 자신의 영적 고뇌', '진통제 복용 순응도'등 12 가지 항목이었다. 결론 : "표준형 성인 암성 통증 평가"도구에 사용할 '시각통증등급'최고 통증강도 어휘에는 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'을, 성인 암성 통증과 관련된 심리, 사회적 12가지 항목을 채택할 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권4호
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• pp.14-25
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• 2016

본 연구의 목적은 정조가 애호한 화훼는 무엇이며 그 태도와 그 이유, 여기에 반영된 의미를 밝히는데 있다. 연구의 범위는 완호(玩好)의 대상물로서의 특정 '화훼'에 한정하였다. 연구의 방법은 사료에 담긴 내용과 의미를 고찰하고 해석하는 기술(description)적 연구로 진행하였다. 정조의 일생은 매우 절제된 생활태도로 일관했다. 그의 의식주는 소박했으며 음악, 잡기, 여색 등에도 관심을 보이지 않았다. 정조는 기화요초(琪花瑤草)에도 관심을 두지 않았다. 이러한 정조의 태도로 인해 특정 화훼에 대한 자신의 취향을 드러낸 일이 많지 않다. 정조는 여러 종류 꽃들을 잘 알고 있었으며 꽃을 소재로 문학 혹은 회화 등 예술적 표현에 있어서도 막힘이 없었다. 정조 스스로 자신이 애호하는 꽃으로 밝힌 것은 석류가 유일하다. 그러나 정조에게 있어서 석류는 단순한 완상(玩賞)의 대상물로서의 화훼가 아니었다. 석류는 벼농사의 절기를 알려주는 '지표식물(indicator plant)'로서의 의미를 갖는다. 따라서 이를 가까이 두고 수시로 접함으로서 농사의 절기를 일깨우는 매체가 되도록 했는데 그 수량도 단지 몇 그루에 그쳤다. 이 밖에 정조는 즉위 초반에 자신에 대한 암살기도 등 안위가 위협받는 상황 속에서 석류화분 5, 600개를 팔진도(八陣圖)의 돌무더기 형태로 배열하여 처소에 대한 방호물(barricade)로 활용하기도 했다. 정조의 이와 같은 석류화분 활용은 관상 등 시각적 활용과는 전혀 무관한 것으로 매우 독특한 사례라고 할 수 있다. 여러 기록을 볼 때 석류는 재위기간 전반에 걸쳐 정조와 함께한 꽃이라는 점을 확인할 수 있었다. 정조가 이렇듯 장기간에 걸쳐 석류를 가까이 한 이유도 미적 향유(享有) 등 통념적인 화훼에 대한 완상(玩賞) 행태와 차별성이 있다는 점이 주목된다. 본 연구의 한계는 국역된 자료에 의존하여 연구가 진행되었다는 점이다. 새로운 사료의 번역 성과에 따라 보다 심도 있는 후속 연구가 필요할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.313-323
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• 2019

영상연기자들에게 표정연기는 '억지표정'이나 '오버액팅'이 되기 쉽고, 또 지나치게 절제를 강조하면 감정이 부족한 '밋밋한 연기'가 된다. 이러한 표정 연기 방법에 관한 문제제기를 통해서 상업적 색채가 짙은 장르 드라마에서의 배우들의 표정연기를 분석하였다. 결론적으로, 장르 드라마의 배우들의 표정연기 방법은 일종의 전형(典型)적인 방법으로 수행되고 있었다. 이는 영상연기의 시각적 관습에서 미적 기준이 배우들의 표정연기에서 중요한 기준이 되고 있다는 것을 의미한다. 장르 드라마에서 인물의 감정은 주로 클로즈업 숏에서 발현된다. 클로즈업 숏 안에서 '확대된 얼굴'중 가장 중요한 표현 매체는 '눈동자'이며, 눈과 눈 주변의 근육 움직임을 통한 감정 표현이 주가 된다. 그 뒤로 중요한 표현 매체는 '입'이다. 입을 벌리고 다물면서 그 정도의 차이에 따라서 다양한 감정이 '눈'의 표현과 함께 전달되는 것이다. 이뿐만이 아니라 얼굴 근육의 긴장은 감정표현에 크게 저해되며, 얼굴 근육의 움직임을 최소화하여 얼굴 표면의 지나친 주름을 만드는 것을 경계해야 한다. 얼굴 표정은 근육 움직임으로 만으로는 이루어지지 않는다. 결국, 근육의 움직임은 감정으로 인해서 이루어지는 결과이다. 표정을 일으키는 감정이 먼저 형성되어야 한다. 이 과정에서 배우의 '정서적 기억', '이완', '집중'등을 통해 '자기화'하는 스타니슬라브스키의 심리적 연기술이 필연적이다. 또한, 표정이 발현되는 클로즈업 숏이 요구하는 시각적으로 절제된 연기술이 필요하다. 그 외에, 표정연기는 내러티브 전개에 중요한 지점을 제공하는 반응 연기(reaction acting)이며, 주연과 조연이라는 인물의 역할에 따라서 배우에게 요구되는 표정연기의 방법과 숏의 사이즈는 다르다는 것을 알 수 있었다.

• 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.