유동장의 2차원 평면 속도 분포를 측정하기 위하여 two-color PIV 기법을 개발하였고, 마하 2.0 초음속 노즐에 적용하여 보았다 이 기법은 single-color PIV 기법과 유사하나 서로 다른 색의 두 레이저 빔을 사용하여 방향성의 문제를 해결하는 차이점을 갖는다. 녹색의 레이저 평면광 (532 nm)과 적색의 레이저 평면광 (619 nm)이 주입된 입자를 조사하기 위하여 사용되었고, 입자 위치가 고해상도 (3060${\times}$2036) 디지털 칼라 CCD 카메라에 기록되었다. 이러한 디지털 칼라 CCD 카메라론 이용한 two-color PIV 시스템은 사진 필름 현상 시간과 이에 따른 디지털화하는 시간 그리고 방향성의 문제론 해결하기 위해 사용되는 일반적인 image shifting 기법과 관련된 어려움을 제거해 준다. 또한 고속 유동장에서는 알맞은 입자 밀도의 주입이 어려워지는데, two-color PIV는 높은 신호 대 잡음비로 인하여 속도 벡터론 얻기 위해서 조사영역에 존재해야 하는 벡터쌍의 수가 줄어들게 된다. 따라서 다른 색의 두레이저 빔의 시간 간격을 조절함으로써 고속 유동장의 속도 분포를 쉽고 정확하게 측정할 수 있게 된다. 마하 2.0 초음속 노즐에서의 속도 분포가 측정되었으며, 속도장으로부터 변형률장을 구하여 과팽창 충격파 구조를 예측해 보았다. Two-color PIV에 의해 얻어진 속도 분포와 충격파의 위치 결과는 schlieren 사진과 비교 분석해 보았다.
특정한 장소를 중요한 대상으로 하는 다큐멘터리 <서울역>과 <옥포 조선소>를 중심으로 촬영가의 입장에서 다큐멘터리 촬영의 방법론에 대한 내용을 기술하였다. '구 서울역사'와 '대우조선해양'이라는 장소는 그 자체로 근대적 가치가 반영된 기념비적 공간이며 한국인들의 집단 기억과 무의식, 그 장소에 대한 특유의 감정이 공유되는 곳이다. '구 서울역사'는 장소 정체성이 '문화역 서울 284'라는 새로운 공간으로 변화하였고, '대우조선해양'은 지금도 활발히 기능하는 대규모 산업단지로서 산업구조의 변동에 따라 변화를 모색하는 유기체 같은 곳이다. <서울역>과 <옥포 조선소>는 장소 정체성과 관련된 공간의 이미지들과 그곳과 관련된 사람들의 모습을 관찰하고 기록한다. 특정한 장소의 공간을 응시하고 그 곳에 속한 사람들의 노동과 휴식 같은 실재적인 경험의 순간들을 지속적인 기록과 반복적 배치의 구성을 통해 보여준다. 이를 통해 기록하지 않으면 휘발되는 장소 정체성과 관련된 무형의 서사를 단면을 엿보게 하고 영화를 통해 특정한 장소 경험을 가능하게 한다. 본 연구는 이런 장소 특정적인 다큐멘터리의 촬영방식에 대한 고민과 의미를 두 편의 작품을 중심으로 고찰한다. 각각의 장소 특징에 맞는 촬영 방식과 진행방향에 대한 것을 제작론에 입각하여 기술하였다.
배우 정선아는 데뷔 이후 20년간 선이 굵고 에너지가 넘치는 연기로 공연 이력을 쌓으며 한국의 대표적인 뮤지컬 배우라는 위상을 굳혔다. 이런 가치를 고려해 연기의 심리구조인 투사와 역투사 이론을 적용해 정선아를 심층 인터뷰하여 그녀의 고유한 연기 인입과 이탈 기법을 통한 정서적 패턴 및 특성을 도출했다. 정선아의 연기 메커니즘은 자아를 비우고 이전 공연, 동명 영화, 원작 소설, 대본 등을 집중 탐구해 창조한 배역을 투사해 페르소나를 구현한 뒤, 해외여행, 신체 훈련과 같은 역동적 활동으로 역투사해 자아를 환원하는 방식을 취했다. 리얼리티 표현의 극대화를 위해 인물이 처한 현장을 미리 찾아 체험하며 연기 방향을 탐구하였다. 작품마다 장르가 다른 보컬 트레이너와의 연습을 통해 색다름을 추구하고 파워풀한 가창 연기를 위해 보컬과 더불어 강도 높은 체력 단련을 뒷받침 했다. 대부분의 작품(75%)에서 공연 후 배역 이탈 장애로 인해 우울증, 자기애, 히스테리, 불면증 등의 정서들을 겪었지만 '셀프 처지'에 의존했기에 향후 전문가 상담 강화 등의 대안도 요구된다. 연평균 1.6편에 출연해 평균 1.7개월을 연습하고 평균 3.9개월간 공연하며 작품 사이 평균 100일 남짓 쉬며 강행군한 배우의 부단한 준비성과 열정, 그리고 에너지 비축과 안배의 노하우가 돋보인다. 도출된 정선아의 연기 인입 및 이탈 스킬은 뮤지컬 연기 교육과 배우의 자기관리에 큰 시사점을 제공한다.
보철 치료 시 교합관계의 진단과 분석은 중요한 요소 중 하나이다. 치료 시행 전 면밀한 교합분석 및 평가가 선행되어 안정적인 악간 관계를 회복시켜 주어야 하며, 치료 과정 및 정기 검진 시에도 이에 대한 평가는 필수적이다. 최근, 치과용 기기와 디지털 처리 방식의 발달로 환자의 교합관계를 기록할 수 있는 새로운 정량적 분석 방법들이 소개되고 있다. 그 중 T-Scan Novus (Tekscan Inc., S. Boston, MA, USA)는 압력측정센서를 이용하여 상하악 치아의 초기접촉점과 교합접촉점의 상대적인 강도를 나타내며 치아의 교합접촉 시간, 교합력의 전후방, 좌우균형을 비교할 수 있다. Dental prescale II (GC Co., Tokyo, Japan)는 압력감지필름을 이용하여 교합접촉점을 스캔하여 접촉점의 밀도를 분석하는 방법으로 최대한 자연스러운 교합상태 치열의 교합력 분포와 강도를 측정할 수 있다. 환자의 치아 상실 부위와 범위에 따라 4-unit 고정성 국소의치, 가철성 국소의치, 총의치, 완전구강회복술을 시행하였다. 적절한 교합 분석을 위해, 초진, 각 치료 단계, 치료 직후 및 정기검진 시의 환자의 교합을 T-Scan Novus와 Dental prescale II를 이용하여 정량적으로 비교, 평가하였다. 보철수복 치료과정에서 교합 분석에 대한 이해도를 제고할 수 있었고, 기능 및 심미적으로 환자와 술자 모두 만족할 만한 결과를 얻었기에 이를 보고하고자 한다.
오늘날 의료영상매체의 획기적인 발전으로 각 병원에서 최신 의료장비를 도입함으로써 첨단화, 디지털화로 급변하는 추세이다. 이러한 움직임에 발맞추어 방사선 종양학과에서도 CR system을 도입하여 film system의 단점을 보완하고 병원에서 사용하고 있는 Picture Archiving and Communication System(PACS)과 Electronic Medical Record (EMR) , 그리고 Radiation therapy Treatment Planning system(RTP)의 network를 원활히 하여 업무효율 증대 및 환자에 대한 의료의 질 개선과 서비스 향상을 이루고자 하고 있는데, 방사선 종양학과의 Computed Radiography system(CR system)을 이용하여 PACS에 통합한 사례를 소개하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 의료용 선형가속기인 MEVATRON-MX를 이용하여 현재 시행하고 있는 정도관리 중 Gantry, Collimator Star Shot, Light vs. Radiation Field Accuracy, HDR QA(Dwell position accuracy)를 시행하여 PACS 상에 구현하였고 모니터 상에서 디지털 영상을 통한 QA가 가능한지 확인하였다. 또한, 현재 S병원에서 사용 중인 Operation Control System(OCS)과 연동하여 치료에 필요한 코드를 각각의 치료에 부과하여 네트워크로 연결, CR상에 입력한 order가 나타나도록 하였으며, Planning System인 Pinacle과 PACS상의 지원 data 오류를 해결하여 PACS 상에서도 Planning 영상을 볼 수 있도록 하였다. CR system을 이용하여 L-gram, simulation image, planning image를 병원 내 어느 곳에서나 영상을 조회하고 볼 수 있게 PACS에 통합 구축되어있다. Filmless 환경에서 Dosimetry용 IP를 이용하여 Light/Radition field size 일치, gantry rotation axis의 정확성, collimator rotation axis의 정확성, brachy therapy의 Dwell position check등 QA의 시행이 가능하였다. CR system을 이용하여 방사선 종양학과에서 얻어지는 영상을 PACS에 통합함으로써 작업시간 단축과 그에 따른 불필요한 인력소모의 감소 등으로 인하여 업무효율이 증대되었지만 향후 환자정보에 대한 보안을 필요로 한다.
목 적 : 기존 필름으로 발급되었던 의료영상은 IT기술의 발달로 디지털화 되어 CD로 발급되고 있다. 그러나 발급 시 신분확인을 하고 있는 의무기록과는 달리 필름을 사용하던 시절부터 의료영상은 별다른 신분확인을 하지 않는 의료기관이 많다. 이에 신청자의 개인의료정보 보호에 대한 인식 실태를 조사하고 여러 의료기관의 CD 또는 DVD 등의 매체를 통한 의료영상 복사 현황을 조사, 정보보안에 관련된 국, 내외 법률 및 권고안을 분석하여 국내 환경에 부합하는 의료영상 복사 발급과 절차를 마련하는 기준을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 첫째, 2008년 5월 1일부터 7월 31일까지 수도권에 있는 33개 종합병원을 대상으로 의료영상복사 신청 시 구비서류, 발급절차 등을 전화를 통한 유선 조사를 시행하였다. 신청자에 따른 구비서류를 의료법 제 21조 2항에 의거 (1) 본인일 경우 신분증 확인, (2) 가족일 경우 신청자 신분증, 가족관계 서류(건강보험증, 가족관계증명서, 등본 등), (3) 제 3자 대리인일 경우 신분증, 위임장, 인감증명서로 기준을 마련하여 조사하였다. 둘째, 연구기간 동안 위의 기준에 따라 의료영상을 발급해 주고 있는 K 의료원에 복사를 신청하는 신청자들이 준비해온 구비서류 여부를 파악하였다. 셋째, 구비서류의 확인 및 미비 시 조치 등에 대한 발급절차의 기준을 정립하여 프로세스를 개발하였다. 결 과 : 수도권 33개 의료영상 발급현황을 조사한 결과 모든 조건을 충족한 병원은 16곳(49%), 신분증만 있으면 가능한 병원은 4곳(12%), 누구나 신청 가능한 병원 4곳(12%)이었으며 의료영상을 발급하는 부서가 아닌 진료과에서 신청하는 곳이 9곳(27%)으로 구비서류 조건여부는 알 수 없었다. 또한 신청자들이 복사 신청시 준비해온 구비서류가 조건에 충족한지 3개월간의 조사 결과 모두 준비한 경우(완비)는 629건(49%), 일부만 준비한 경우(일부 미비) 416건(33%), 모두 준비하지 않은 경우(미비) 226건(18%)이였다. 위의 연구결과를 근거로 의료영상 복사 신청 절차에 대한 프로세스를 정립하여 객관적인 응대를 할 수 있도록 하고, 환자와의 마찰을 줄이고 불편을 최소화 하면서 환자의 편의를 도모하고자 세분화된 발급절차 모형도를 작성하였다. 결 론 : 다른 전산 시스템과 달리 의료영상 시스템인 PACS가 의료기기로 분류되어 있는 것은 그만큼 의료정보의 중요성이 크다는 의미이다. 또한 의료영상의 학문적 성격으로 의학교육 및 연구에 많이 쓰이는데 이러한 이유로 쉽게 인용되고 남용 될 수 있다. 따라서 의료영상은 전문적인 교육을 받은 의료영상 관리자에 의해 적절한 발급 기준으로 발급, 관리되어야 할 것이며 이에 관한 개인정보보호와 의료영상에 대한 적극적인 홍보가 필요할 것이다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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