본고는 20세기 중반 이후 펼쳐진 상호학제적인 융합적 예술실천의 핵심적 유형인 사운드아트 큐레이팅이 가지는 역사적 의미와 가치를 고찰한다. 이에 '사운드아트'의 시작에서 현재까지의 발전적 과정을 정리하되, '사운드'라는 재료가 기능한 시각예술의 맥락을 시대 순으로 살피고 주요한 사운드아트 전시의 큐레이팅 사례를 중심으로 '사운드'가 제공한 미학적 체험의 파장과 동시대적 의의를 분석하고자 한다. 이를 위하여 본문은 세 개의 섹션으로 구분하여 전개한다. 첫 번째 섹션에서는 19세기 후반 미래파와 다다이스트의 사운드 시에 뒤이어 1913년 마르셀 뒤샹이 음악악보를 시각예술과 접목했던 시도 등이 아방가르드 작곡가 존 케이지의 시각적 음악에도 깊은 영향을 끼쳤음을 인식한다. 이에 이러한 배경이 '사운드'를 새로운 미디어로서 다루는 전시의 등장을 야기했음을 설명한다. 두 번째 섹션에서는 1970년대 들어서면서 예술적 미디어로서의 사운드가 시각성이 지배하는 전시공간과의 비판적 관계성을 성찰하게 하는 역할을 하게 되었음을 설명한다. 세 번째 섹션에서는 1980년대 이후 현재까지 관객이 전시장의 조직 내에서 마치 하나의 시각적 오브제처럼 사운드를 체험하도록 하는 큐레토리얼 방법론을 분석한다. 본고는 이러한 과정을 통해 전시장에서의 지각적 구조를 관습화 했던 역사적 실천을 비평적으로 대하며 동시대 예술현장에서 생명력 넘치는 사운드의 역할을 고민한 사운드아트 큐레이팅의 유의미한 방법론을 사유해 본다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 현재까지 국내에서 출판된 간호학생 대상의 MBTI 관련 연구를 분석하고 고찰하여, 최근 연구경향 파악 및 간호교육에의 활용방안에 대한 방향을 제시하기 위해 시도되었다. 문헌검색은 국회전자도서관(National Assembly Library, NAL), 한국학술정보(Korean Studies Information Service System, KISS), 국내학술지(DBPIA), 한국의학논문데이터베이스(Korean Medical database, KMbase), 국가과학기술정보센터(National Discovery for Science Library, NDSL)에서 검색어 '(간호 또는 간호학생 또는 학생간호사) and (성격 또는 MBTI)'로 검색하여 중복논문 및 연구대상자나 연구주제가 맞지 않는 논문을 제외한 총 22편의 논문을 분석대상으로 하였다. 22개의 분석대상 논문 모두 양적연구 였으며 63.6%가 비설험연구였다. MBTI와 함께 가장 많이 연구된 변수는 자기효능, 자존감, 학업적 자기효능 등의 인지-지각적 변수가 가장 많이 연구되었고 그 다음으로 학업스타일, 학업성취, 임상수행능력과 같은 학습관련 변수가 가장 많이 연구되었다. 분석대상 논문에서의 대상자들의 MBTI 성격유형을 2차분석한 결과 총 16가지 MBTI 성격유형 중 가장 많은 분포를 보인 유형은 ISTJ(12.3)%, ESTJ(11.5%) 등이었다. 추후 MBTI 성격유형과 근무부서 선택과 같은 종단연구도 필요할 것으로 생각되며, MBTI 성격유형별 효율적 교수 학습방법을 개발하고 적용하는 후속연구가 필요할 것으로 생각된다.
파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.
성대구증은 불완전 성대폐쇄부전으로 평균호기류율(mean airflow rate, MFR)이 높은 것이 특징이다. MFR은 phonatory aerodynamic system(PAS)의 두 공기역학적 검사 방법(MXPH, VOEF)으로 측정하며, 두 검사 방법에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구는 성대구증 환자 30명을 대상으로 PAS의 MXPH, VOEF 프로토콜에 따른 MFR의 치료 전과 후 차이, 치료 전후 변화량 간의 차이가 있는지 비교하였다. 그리고 치료 전과 후의 Voice handicap index(VHI), GRBS 및 기본주파수(F0)를 비교하였다. 연구결과, 성대구증 환자의 치료 전과 후 모두에서 검사 방법 간에 유의한 차이가 나타났으나 치료 전후의 변화량은 유의한 차이가 없었다. VHI와 GRBS는 치료 전에 비해 치료 후에 유의하게 감소하였으나 F0는 치료 전과 후에 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통해 성대구증 환자의 치료에 따른 MFR 변화를 평가할 때, 두 공기역학적 검사 방법(MXPH, VOEF) 중 어떠한 검사 방법을 사용해도 된다는 것을 알 수 있다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 합성단위 선택 (unit selection) 기반 일본어 합성기에 필요한 후보 합성단위들에 대한 사전선택 (pre-selection)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 사전선택 방법은 하나의 억양구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 이용하는 방법이다. 그런데, 일본어는 다른 언어와는 다르게 상대적인 피치의 높낮이로 나타나는 악센트를 가지는 언어이고, 몇 개의 단어가 하나의 악센트구를 형성하는 특징이 있다. 또한 일본어의 운율은 악센트 구를 기본 단위로 하여 변화하는 특징이 있어서, 사전선택에서 이러한 악센트 구 단위의 운율 변화를 반영함으로써 음질을 향상시킬 수 있고, 악센트 구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 억양구에서 하는 것보다 계산량을 줄일 수 있다. 제안한 방법은 일본어의 악센트 구를 정의하여 음소 열에서 이것을 분석하고, 각 악센트 구에서 합성 할 음소의 각 후보에 대해 CCL (Connected Context Length)을 구하는 악센트 구 매칭을 이용하여 사전선택을 수행하는 방법이다. 제안한 방법은 Voiceware의 합성기인 VoiceText를 baseline 시스템으로 사용하여 구현하였고, 인지적 에러 (억양 에러, 연결 에러)와 합성시간에 대해 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 합성 음질을 보다 자연스럽게 향상시켰고, 합성 속도를 개선하였다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
인간 시각은 고휘도를 접할 경우 색 민감도가 떨어진다. 이러한 현상으로 인해, 인간이 고휘도와 일반 휘도를 가지는 두 디스플레이를 볼 때, 측정 상 동일한 색을 가지는 패치에 대해 두 색이 다르다고 인지하게 되고, 이를 색상이동 현상이라 한다. 본 논문에서는 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 색상이동현상을 모델링하고, 두 디스플레이의 색이 인간시각에 동일하게 인지되도록 하는 색 보정 방법을 제안하였다. 색상이동모델은 색상 매칭 실험으로써 결정된다. 먼저 실험은 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 3단계 밝기에서 비율을 일정하게 유지하여 수행한다. 실험에 쓰이는 패치는, CIELAB 색 공간에서 밝기와 채도를 고정하여 색상만 변화하는 패치를 사용한다. 실험에서 관찰자는 휘도차가 나는 두 패치를 동시에 보면서, 고휘도 디스플레이의 인지되는 색상이 일반 휘도의 디스플레이와 같을 때까지 색상 값만을 수정하고, 수정된 색상 값의 차이가 색상이동양으로 사용된다. 실험에서 얻어진 각 패치의 색상 이동양은 일곱 개의 구간으로 나뉘어 모델링 되어 색상이동모델로 사용된다. 고휘도 디스플레이의 색 보정은 픽셀단위로 수행되며, 먼저 입력 RGB 값을 CIELAB 값으로 변환 후, 색상 값만을 보정하기 위하여 LCh(lightness, chroma, hue)값으로 변환한다. 여기서, 색상 값만을 색상이동모델을 사용하여 수정한 후, 역 과정을 통하여 출력 RGB값을 추정한다. 평가를 위해 관찰자의 선호도 테스트를 하였고, 대부분의 관찰자는 고휘도 디스플레이에서 색상이동모델이 적용된 영상이 일반휘도를 가지는 디스플레이의 영상과 인지되는 색상이 유사하다고 판단하였다.울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어있다.는데 더 부합하는 것으로 평가할 수 있다. 높았고 외해역에서 다소 낮은 경향이었으며 지세포항 내에 위치한 정점은 '심각한 교란(heavily disturbed)'을 나타내기도 하였으나 연구 해역 전반적으로 '경미한 교란(slightly disturbed)'을 나타내고 있었다. 지세포항 인근 연안역의 저서생태계는 다소 불안정하거나 교란된 군집을 형성하고 있다고 볼 수 있으나 연구 해역 전반적으로는 계절적으로 큰 변동 없이 비교적 안정된 군집을 형성하고 있다고 보여진다.의 치료 방법으로서 관혈적 방법과 고식적 관절경적 수술보다 좋은 치료라고 판단된다.해는 30명 중 28명으로 완전관해율은 93%였다. 3년 국소제어율은 87%, 전체환자의 3년 생존율은 93%, 무병생존율은 87%였다. 4명(13%)에서 국소실패를 보였고 1명(3%)에서 원격전이를 보였다. 치료 중 급성 합병증으로 11명(37%)에서 RTOG grade 1-2의 장염을 보였으며 1명은 대장의 천공이 발생하여 수술로 치유되었다. 12명(40%)에서 RTOG grade 1-2의 급성 방광염을 보였다. 3명(10%)에서 RTOG grade 1-2의 백혈구 감소증이 보였으며 1명에서 심한 백혈구 감소증(RTOG grade 4)이 나타났으나 회복되어 치료를 완료하였다. 만성 합병증으로 5명(15%)에서 RTOG grade 1-2의 만성 장염을 보였으며 별다른 치료 없이 지내고 있으며 1명(3%)에서 R
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[게시일 2004년 10월 1일]
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