• 공학교육연구
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• 제11권1호
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• pp.48-63
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• 2008

공학기술문화는 공학의 성과를 좌우하는 중요한 요소이며, 사회문화 풍토형성에 많은 영향을 미치기에 관심을 갖고 육성해야 한다. 그러나 최근 일련의 노력을 통해 공학관련 투자나 산업규모, 연구소 시설 등의 물리적 환경의 경우 상당한 수준에 이르렀다고 판단가능하나, 공학의 보급 및 교육, 홍보 등 공학문화 발전에 필요한 무형의 환경에 대한 인식은 취약하다고 판단된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 사회적 인식 개선을 통한 문화 활동의 보급이 절실히 요구되며 현실적 대응 정책 및 사회적 분위기의 조성이 특히 중요하다. 이에 따라 본 연구는 공학기술문화의 확산 제고 전략을 마련하는데 있어 수요자의 입장에서 실질적인 효과를 거둘 수 있는 단기 및 중장기적 공학기술문화 확산 방안을 제시하였다.

• 과학과기술
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• 제33권6호통권373호
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• pp.14-15
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• 2000

생물공학은 21세기를 주도할 핵심기술로 주식시세를 들먹거리고 벤처열풍의 중심적인 기술로 부각되면서 어느덧 우리들의 생활 한가운데로 들어왔다. 과학기술이 사회 속에서 상호작용을 하면서 형태와 내용이 꼴지워지는 것은 '문화로서의 과학'이라는 개념이 바탕에 깔려 있기 때문이다. 우리는 상업적 입김에 좌지우지되면서 자칫 무고한 시민들에게 엄청난 피해를 입힐수도 있는 생명공학을 올바른 방향으로 이끌어 균형잡힌 과학문화를 이루어야 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.43-44
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• 2020

최근 케이팝 문화의 확산으로 한류라는 브랜드가 구축되고, 이에 관심이 급증함에 따라 관련 콘텐츠 시장의 혁신이 요구되고 있다. 본 논문은 한류문화 전수를 위한 수퍼인텔리전스 기반의 확장현실(XR) 소프트웨어 플랫폼에 관한 것으로, 본 플랫폼을 통하여 한류 문화 체험 및 전수가 가능하다. 세부적으로는 한류 콘텐츠 전수를 위한 확장현실 기반 공간을 바탕으로 딥러닝 기반 영상 생성 및 동작 분석기술, 자동 음악생성 기술, 한류 문화 데이터 보안 기술을 포함한 통합적인 플랫폼 환경을 설계하여 제안한다. 또한 이 플랫폼의 3차원 동작 분류 및 예측을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제24권
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• pp.1-28
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• 1991

• 산업기술연구
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• 제7권
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• pp.69-79
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• 1987

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제14권4호
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• pp.307-316
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• 2010

본 논문의 목적은 생명공학 기술에 대한 찬성 또는 반대 의견에 대한 가치체계의 근간을 스노우(C. P. Snow)의 '두 문화' 문제 - 과학문화와 인문문화 - 개념을 모티브로, 목적론적 윤리설과 의무론적 윤리설, 전통우생학과 자유주의 우생학 등 가치선택의 다양한 갈래가 공존하고 있음을 논하는데 있다. 또한, 과학과 생명공학 기술에 대한 '잘못된 신화'- 과학의 객관성에 대한 신화, 과학과 과학자의 독립성과 자율성, 생명공학 기술의 세계기아 해결 - 를 지적함으로써 과학기술에 대한 적확한 판단을 모색하고 있다. 마지막으로, 생명공학 기술의 생산주체인 생명공학자에게 연구윤리와 사회적 책임은 물론 개방성, 도덕적 민감성과 상상력, 성찰과 품성의 윤리학을 요구하고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.220-223
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• 2020

초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회지
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• 제9권3_4호
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• pp.27-35
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• 2005

문화컨텐츠의 개발과 관련된 일체의 기술을 CT라고 한다. CT는 문화컨텐츠시장을 둘러싼 여건들의 변화와 더불어 같이 변화해야 한다. 문화컨텐츠 시장이 변화하고 있다. 그 변화는 다섯까지 정도로 요약할 수 있다. 첫째, 문화상품 소비자들의 취향이 감각적으로 변하고 있다. 둘째, 문화상품 소비 경험이 늘어나면서 상품의 인지적(cognitive) 특성에 둔감해지고 있다. 셋째, 소비자들의 문화적 안목의 성장이 공학적 기술의 발전속도를 추월하고 있다. 넷째, 문화산업의 규모가 커지면서 컨텐츠 개발의 목표가 "성공하는 상품"에서 "실패하지 않는 상품"으로 변하고 있다. 다섯째, 문화적 다양성이 높아지고 있다는 점이다. 이런 변화는 문화상품 개발자와 소비자들 간의 감성 차이를 크게 만들어 커다란 감성적 괴리를 만든다. CT에서 감성공학은 이런 문제에 대한 중요한 한 가지 대안이 될 수 있다 감성공학은 체성 감성과 심미적 감성의 배후 원리와 응용기술을 연구하는 분야다. 구체적으로는 이들 감성의 생리적 혹은 심리통계적 지표를 통한 감성측정과 감성을 유발하는 지각적 속성의 파악이 기본이 된다. 이를 토대로 다양한 응용기술을 개발하고 산업화하려 노력한다. 문화컨텐츠 산업에 대한 몇 가지 오해 가운데 하나는 이들 분야가 반짝이는 아이디어 나 어느 개인의 재능 하나로 승부를 걸 수 있는 분야라고 믿는 것이다. 그러나 많은 문화컨텐츠 산업을 면밀히 관찰해보면 그렇지 않다는 것을 알 수 있다. 많은 자본이 들어가거나 세련된 마케팅 기술이 작용하고 있는 경우가 대부분이다. 우리에게는 부족한 요소들이다. 이를 극복하기 위한 방법 가운데 하나가 감성에 대한 과학적이고 공학적인 접근이 될 수 있다. 감성공학은 외국과 견주어 아직까지 나름의 경쟁력을 갖고 있는 분야이기 때문이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.64-76
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• 2021

디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.118-122
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• 2020

문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.