• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.227-234
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• 2022

호남 서부의 전통적인 문한세가(文翰世家)의 후손인 석전(石田) 황욱(黃旭)(18913~1999)은 근·현대 서화계 흐름에 합류하지 않고 평생토록 선비의 풍모를 잃지 않고 자적지적(自適之適)하면서 오로지 전통서예에 천착하면서 독창적 악필법과 서예세계로 만년에 각광을 받았던 인물이다. 6.25 전쟁 직후 두 아들의 좌익활동으로 인해 가정적으로 큰 아픔을 겪으면서 가산은 탕진되었다. 이처럼 인간사에서 가장 고통스럽고 감내하기 힘든 시기에도 필묵시금(筆墨詩琴)에 의지하며 올곧은 선비정신과 민족애를 잃지 않으며 상고정심(尙古正心)하였다. 그리고 세속적인 감관의 쾌락을 초월한 무기무욕(無己無欲)의 '참된 즐거움(大樂)'속에서 자득하고 소요유(逍遙遊)하였다. 그의 학서과정은 특별한 스승없이 왕희지·구양순·안진경·조맹부와 신위·이삼만 등의 서체를 집중 연마하였다. 특히 환갑 이후에 찾아온 수전증으로 인해 절필의 위기를 맞이하였으나 강인한 의지력을 발휘하여 그 누구도 범접치 못할 웅건강기(雄健剛氣)의 악필법을 개발하는 등 새로운 예품과 예격으로 환골탈태하였다. 1965년~1983년까지는 '우수 악필법'을, 1984년~1993년 시기는 '좌수 악필법'을 사용하였다. 1973년(76세) 첫 개인전인 회혼기념서예전을 통해 서예가로서의 명성을 널리 알리게 되었다. 그의 필법은 역대 서법과 인위적인 기교를 초탈하여 천연졸박(天然拙樸)한 본성을 발현하여 생경(生硬)하면서도 근골이 넘친다. 그리고 침저험경(沈着險勁)한 추획사(錐劃沙)와 중후웅건(重厚雄健)한 인인니(印印泥)한 개성적 필의는 기이한 신운을 자아내며 기존 서법을 뛰어 넘는 독창적인 석전체(石田體)를 이루었고, 그의 불굴의 서예정신은 한국서예사에서 독보적 존재로서 여전히 귀감으로 남는다.

• 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.