본 연구는 방대한 기호학 학문과 영역 탓에 이해하기 어렵고 또한 명확하지 않은 기호학 분야의 연구에서 찰스 샌더스 퍼스(Charles Sanders Peirce)의 기호학을 명확히 이해하고, 그의 기호학적인 연구의 업적을 아이덴티티 디자인 분야에 활용 할 수 있도록 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해서 연구는 기존의 기호학과 관련된 디자인관련 논문들을 재 고찰하고, 퍼스의 삼원적 기호학에 대한 진의와 범주에 대한 이해를 통해서 기업의 심볼마크를 설명하였다. 이 결과를 통해서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1) 심볼마크는 관습적으로 한 제품, 서비스, 기업 자체를 의미하며 따라서 표현체적인 측면에서는 법칙 기호이다. 2) 심볼마크는 하나의 기호로서 대상체를 상징하므로 대상체의 세범주적 구분에 의해서 상징 기호이다. 3) 퍼스의 기호학적 정의에서 볼 때, 기업의 심볼마크는 사회적인 규칙을 통해서 존재하므로, 이는 논항 기호로 이해가 되어야만 한다. 4) 기업의 심볼마크는 과거부터 기업 혹은 조직들이 사용해 온 것이고, 대중들은 이를 어느 정도 인식하고 있다. 따라서 기업이 자신의 제품에 심볼마크를 부착하고 대중에게 표상체로서 심볼마크를 보이는 것은 개별적이고 구체적인 사실, 즉 있는 그대로의 사실로서 작용한다. 따라서 심볼마크는 해석체적인 측면의 발화 지시적인 개별기호이다. 퍼어스의 기호학적인 측면에서의 심볼마크의 분류와 이해는 기호의 다양한 상호관계와 연계를 가지는 범주의 법칙과 여러 유형에 대한 이해를 단지 조형적인 측면에서의 구분이 아닌 개념적으로 또한 포괄적인 이해를 요구한다.
본 논문은 공통의 인식형성 장치로서 근대 교과서를 위치 짓고, 삽화의 사실적 표현 양식과 교과서 내 배치가 세계인식 형성에 중요한 역할을 했음을 지적하는 것을 목적으로 한다. 주된 연구대상은 일제 강점기에 문부성, 조선총독부, 타이완 총독부, 만주교육회 등이 간행한 초등학교 지리교과서의 인종 민족에 관한 삽화를 비교함으로써 당시의 제국이라는 세계의 인식을 교과서 편자가 시각적으로 어떻게 조정하고자 했는지를 검토했다. 연구의 주요결과는 다음의 세 가지이다. 첫째, 지리교과서에 인구조사와 분류방법론이 도입된 후 비로소 제국은 인종, 민족별 총합으로 간주되었다. 나아가 전시기의 제국은 소수 인종 및 민족에 의해 그 의미가 지지되었다. 둘째, 인종 민족의 표현양식은 초기에 과학적 관찰 대상으로서 이질적인 부분을 강조하던 것에서 후기로 갈수록 독자와 유사한 생활 문화를 지닌 대상으로 변해갔다. 셋째, 인종 민족 삽화는 제국 내 간행지역에 따라 다르게 사용되었는데 각 지역 독자에게 같은 범주의 다른 이미지를 가지게 했다. 많은 사례 중에 대표성이 가지는 정치성, 특정 인종 민족 삽화의 사용 유무로 알 수 있었다. 20세기 전반의 교과서는 삽화그림을 대거 사용함으로써 독자가 직접 만날 수 없는 인민에 대한 선견적 인식을 부여했다. 종주국 아동은 교과서를 통해 다양한 제국인민을 조망하면서 '보는 입장'에 선 위치를 자각한다. 반면 식민지 아동의 교과서에는 '보이는 입장'에 섰다가 제국의 확장과 함께 종주국 주체의 입장을 내면화해가는 변화를 보였다.
대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다.
비례 추론에 관한 여러 연구에서 학습 지도 개선 방향으로 시각적 표상의 활용이 제안되어 왔다. 그러나 초등학교 교과서의 비와 비율, 비례식과 비례배분 단원에 사용되고 있는 시각적 표상은 질적인 면에서나 양적인 면에서나 매우 제한되어 있다. 이 논문에서는 교과서의 비례식과 비례배분 내용을 시각적 표상에 주목하여 분석하고, 시각적 표상의 적극적인 활용 방안 마련을 위한 기초적 논의를 전개한다. 이중수직선 모델과 이중테이프 모델은 각각 다중 묶음 관점과 변동 부분 관점에서 비례 맥락에 내재된 공변 관계와 불변성을 인식하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 이 논문에서는 이를 초등학교 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 유형별로 이중수직선 모델과 이중테이프 모델이 어떻게 기능할 수 있는지를 논의함으로써 예시하였다. 초등 수학 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 각 유형은 두 관점(다중 묶음 관점과 변동 부분 관점) 및 두 모델(이중수직선 모델과 이중테이프 모델)과 모두 연결될 수 있다. 이 논문의 분석은 비례식과 비례배분 교재 구성 및 수업에서 시각적 표상을 활용하는 구체적인 방안을 마련하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구는 다원화된 현대건축에서 나타나는 현상의 하나인 단일체적(monolithic) 표현 성향의 특성에 관한 것이다. 다양한 건축적 표현 중에서 단일체 건축은 형태적 산만함이나 분열, 이론에 치중한 형태적 복합성의 난해함을 대치하려는 의도로 해석되고, 현시대의 불안정성, 불확정성, 유동성 등이 강조되는 아방가르드적인 건축이론이나 작품경향에 반해 건축의 위상과 자율성 확립을 통한 반발이기도 하다. 이런 단일체 건축은 단순하고 경제적인 구조를 빈틈없는 외피로 감싼 형태적 엄격함을 보여주면서 인식이 용이한 이미지를 구축함으로써 독자적 아이덴티티를 갖춘 형태의 자립형 건축이라 할 수 있다. 외관의 추상적 형태를 이용해 형태묘사적인 아이덴티티를 구축하거나, 크기나 스케일을 과장함으로써 존재감을 강화시키기도 하며, 색, 재료, 마감, 단면형태 등을 이용하여 내부공간과 외부공간을 중재하는 표피를 전략적으로 탐색하기도 한다. 이런 단일체 건축은 오늘날의 다중적이고 불확정적인 상황에서 건축적 아이덴티터를 확립하기 위한 노력의 일환으로 받아들이는 것이 합당할 것이다.
본 연구는 곡식, 과일, 채소의 범주에 속하는 39개 한국어 명사의 의미자질을 질적 연구방법론의 관점에서 분석하였다. 대학생을 대상으로 한 설문조사에서, 연구 대상자들에게 각 어휘항목과 연상되는 의미자질을 열거하도록 하였다. 설문자료를 귀납적으로 분석한 결과, 과일의 범주에 속하는 본보기들의 개념형성은 외재적 의미자질보다 내재적 의미자질에 의해 압도적인 영향을 받았고. 곡식과 채소범주에 속하는 본보기들은 내재적 의미자질보다는 외재적 의미자질이 더욱 중요하게 그들의 개념형성에 영향을 미쳤다. 내재적 의미자질은 지시대상 자체에 내재하는 보편적인 의미자질을 말하며, 외재적 의미자질은 특정한 상황에서의 대상과 관련된 개인적 경험이나 다른 대상과의 관계 속에서 형성되어지는 의미자질을 말한다. 하지만, 본 연구는 부록의 도표에서 나타나는 바와 같이, 한 종류의 의미자질(즉, 내재적 혹은 외재적 의미자질)이 전적으로 각 범주 본보기들의 개념을 형성하고 있지 않음을 보여준다. 과일범주 어휘의 개념에서 내재적 의미자질이 매우 두드러졌고 곡식과 채소 범주의 어휘 개념에서는 외재적 의미 자질이 두드려졌지만, 그 두 가지 종류의 의미자질들이 각 어휘의 개념형성에 일정부분씩 기여하는 것으로 드러났다.
이 논문의 목적은 SVM(지지벡터기계) 분류기의 성능을 문헌간 유사도를 이용해서 향상시키는 것이다. SVM은 효과적인 기계학습 시스템으로서 최고 수준의 문헌자동분류 기술로 인정받고 있다. 이 연구에서는 문헌 벡터 자질 표현에 기반한 SVM 문헌자동분류를 제안하였다. 제안한 방식은 분류 자질로 색인어 대신 문헌 벡터를, 자질 값으로 가중치 대신 벡터유사도를 사용한다. 제안한 방식에 대한 실험 결과, SVM 분류기의 성능을 향상시킬 수 있었다. 실행 효율 향상을 위해서 문헌 벡터 자질 선정 방안과 범주 센트로이드 벡터를 사용하는 방안을 제안하였다. 실험 결과 소규모의 벡터 자질 집합만으로도 색인어 자질을 사용하는 기존 방식보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.
최근 데이터의 지능적 처리 및 정확도 향상을 위해 딥러닝 기술이 응용되고 있다. 이 기술은 다층의 데이터 처리 레이어들로 구성된 계산 모델을 통해 이루어지는데, 이 모델은 여러 수준의 추상화를 거쳐 데이터의 표현을 학습한다. 딥러닝의 한 부류인 컨볼루션 신경망은 인간 행동 추정, 얼굴 인식, 이미지 분류, 음성 인식 같은 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이미지 분류에 좋은 성능을 보여주는 컨볼루션 신경망은 깊은 학습망과 많은 부류를 이용하면 효과적으로 분류율을 높일수 있지만, 적은 부류의 데이터를 사용할 경우, 과적합 문제가 발생할 확률이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션 신경망기반의 소부류의 분류을 위한 학습망을 제작하여 자체적으로 구축한 이미지 DB를 학습시키고, 객체를 분류하는 연구를 실험 하였으며, 1000개의 부류를 분류하기 위해 제작된 기존 공개된 망들과 비교 실험을 통해 기존 망보다 평균 7.06%이상의 상승된 분류율을 보여주었다.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG/ERP)을 적용하여 멀티미디어 자료의 주제 적합성의 단순 모형과 복합 모형을 제안하였다. 즉, 단순 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 단순 모형으로 기술하고, 복합 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 복합 모형으로 설명한다. 단순 모형은 이미지의 의미 분석을 기술하는 N300과 작업 분류에 대한 판단을 할 때 발생하는 P3b 요소들을 이용하였다. 한편 복합 모형은 이미지 기반 표현과 개념적 표현을 하나의 문맥으로 통합시킬 때 나타나는 N400과 복잡한 인지 과정을 기술하는 P600 요소들을 이용하였다. 제안된 적합성 모형들은 EEG 측정 정보에 기초한 멀티미디어 정보시스템의 상호 작용 인터페이스 설계의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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