무용, 춤, 연기 등의 전문가 퍼포먼스를 분석, 학습, 보급하는 콘텐츠 기술개발은 문화산업의 중요한 당면과제이나 기존 기술은 동작만 인식하고, 감성 및 도구를 포함하지 않으며, 단순 열람은 가능하나 체험 및 학습할 수 있는 효율적인 방법이 부재하다. 따라서 전문가의 퍼포먼스 동작을 일반인 시점에서 학습할 수 있는 체감형 콘텐츠를 제공하기 위해서는 빠르고 능동적인 동작 영상 획득 시스템의 개발과 동작 데이터를 분석 및 생성하는 기술들이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 퍼포먼스 무용의 학습 콘텐츠 제작을 위한 핵심 기술들의 동향을 분석하고자 한다.
DJ로봇 개발을 위한 연구는 디지털과 네트워크의 시대를 맞이하여 매우 빠른 속도로 변화하고 있는 대중들의 음악 서비스 요구에 부응하기 위한 것이다. 기존의 연구들은 대체적으로 개인화된 환경, 개인화된 장비를 전제로 음악 서비스 개발에 나서고 있지만 DJ로봇은 공공이 공유하는 공간을 전제로 삼고 있다. DJ로봇은 우리나라 전통적 공간과 전통 음악을 우선적으로 한다. 최근 한국 문화에 대한 외국의 호의와 수요가 확대됨에 따라 우리 전통 혹은 고유한 특질에 기초한 콘텐츠의 산업적 활용 가치가 점점 높아지고 있기 때문이다. 한편, DJ로봇은 외부 환경 변화를 감지하는 방식과 심리학, 감성공학 등에 의한 음악의 속성을 설정하는 방식의 결합으로 구성되어 있다. 설치 공간의 온도, 습도, 조도, 풍속, 소음 등의 환경 요소를 측정 및 적용하고 헤브너의 감성분류법에 기초하여 감성공학에 의한 반복적인 실험과 검증을 통해 음원의 객관성을 확보할 것이다. DJ로봇은 전통 공간의 사운드스케이프를 아름답게 변화시키는 동시에 수용자 감성과 연계된 전통음악 BGM의 활용을 통하여 아직까지 극소수 사람들 사이에서만 소통되고 있는 전통음악을 보다 다양하고 적극적인 기능을 지닌 문화콘텐츠로 재탄생 시키는 일에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 텍스트 빅데이터 분석의 일종인 의미연결망을 활용하여 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식을 알아보는 것이 목적이다. 이 목적을 위하여 '장애인스포츠'를 검색어로 네이버 포탈을 이용하여 21개 언론사 745건의 기사를 수집하였으며 Krkwic 소프트웨어 프로그램을 사용하여 자료정제와 공출현 빈도를 산출하였다. 장애인스포츠에 대한 인식은 Netminer 4.0을 활용하여 연결중앙성, 매개중앙성, 위세중앙성을 지표로 분석하였다. 의미연결망 분석을 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문기사에서 나타난 장애인스포츠를 규정하는 핵심단어는 감동, 도전, 축제, 꿈, 희망이다. 그리고 장애인스포츠의 인식을 나타내는 핵심단어는 장애유형에 따라 차이가 있다. 둘째, 장애인스포츠에 대한 인식을 장애유형별로 구분하여 분석한 결과 크게 경기력관련 인식과 감성관련 인식으로 구분할 수 있다. 구체적으로 지체장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 로봇, 감동 등이며 감성관련 인식은 행복, 희망 등이다. 지적장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽, 축제 등이고 감성관련 인식은 사랑, 감동 등이다. 시각장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 메달, 달리기 등이며 감성관련 인식은 희망, 나눔 등이다. 결론적으로 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽 등의 장애인스포츠 경기대회는 장애인들의 도전과 꿈을 이룰 수 있는 축제의 장이며 경기를 통해 일반대중들에게 감동을 선사한다고 의미화 할 수 있다.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
최고의 대중예술로 보다 더 확고히 자리 잡은 영화 콘텐츠는 지구촌 사회의 문화에 가장 보편적인 내용과 공감대를 바탕으로 트렌드를 반영하는 메인 엔터테인먼트 콘텐츠이다. 그러나 현대영화는 오락성과 자극적 감성에 어필하는 대중의 기호에 보다 민감하기 때문에 예술적 표현의 감상을 통한 지적 쾌감의 기회의 감소는 불가피하며 아쉬울 수밖에 없다. 본 논문에서는 영화 속 쇼트들의 상징적 의미를 분석하여 그 외형 속에 투영된 내면의 본질을 파악케 하며 궁극적으로 표현된 주제 메시지를 도출해내고자 한다. 효과적인 상징 법은 정서를 드러내어 분위기와 무드를 조성하며 인물의 내적 심리 상태 및 의지 등을 잘 표현하면서 깊이 있는 관객과의 소통을 가능케 한다. 이처럼 표면적 이미지의 이면에 존재한 의미를 관객들에게 무의식적으로 전달함으로써 자신이 의도한 메시지를 보다 효과적이고 강하게 전달할 수가 있다. 또한 이를 통해 관객 기대 감성 구도에서 어떤 연상 작용 혹은 아이러니와 이미지의 충돌을 통한 화면 내의 대비 에너지 상승 등의 효과창출도 기대할 수 있다.
This study develops textile pattern design ideas created through the visualization of music. Methods of auditory and synesthesia were employed to analyze various attributes of popular music genres and appoint language image, shape image, and color image to obtain their interrelationships. This study provides data that can be used to express emotional images on textile print pattern designs. This research used different genres of popular music as stimuli. The language image was extracted and introduced to the overall color scheme; in addition, the color image was verified. The analysis of the color image was executed by applying it with the color set image scale of I.R.I colors. Then, the color image of the target genre of popular music was examined and analyzed through a color tone system. The preference in shape image was realized through visual images based on basic principles of points, lines, and sides composition; subsequently, an analysis of the emotional image of popular music followed. An examination of the emotional images of different popular music genres have led to the discovery that language image, color image, and shape image all share a common emotional image. There was also a realization that similarity and interrelationship exists in language, color, and shape images experienced by listening to popular music.
감성사회, 무한경쟁사회로 진입하면서 남성의 스타일이나 이미지는 힘과 권위로 상징되던 과거 스타일에서 많은 변화를 보이고 있다. 오늘날 남성 스타일과 이미지에 관한 정보는 소비대중의 요구와 매체들의 보도에 의해 필요와 학습의 과정을 거치면서, 정보의 제공자나 수용자 모두에게 적절한 이익을 주고 있다. 일반적으로 잡지의 표지는 잡지의 컨셉과 이미지를 대표하며, 표지 모델은 잡지의 상징적인 이미지, 시대성, 대중의 호감도와 밀접한 연관성을 지닌다. 따라서 라이프스타일 잡지의 표지 모델에 관한 연구는 현재 스타일의 흐름을 단적으로 파악할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 본 연구는 남성 잡지 표지 모델의 섹슈얼 이미지에 관한 연구로 현대 남성의 이미지를 호모 섹슈얼, 크로스 섹슈얼, 메트로 섹슈얼, 위버 섹슈얼의 이미지로 구분하여 연구하였다. 연구의 결과 국내 남성 잡지에서 나타나고 있는 섹슈얼 이미지는 위버 섹슈얼이 압도적이었으며, 메트로 섹슈얼이 그 다음을 차지하였다. 결과적으로 현대 남성들의 이 같은 섹슈얼 이미지는 남성 성역할의 변화와 함께 남성 이미지의 범위 확대를 뜻하는 것으로 파악할 수 있다.
방탄소년단(BTS)은 전 세계 주류 음악 시장에서 한국의 대중음악을 선도하는 그룹으로 자리매김하고 있으며, BTS가 선보이는 다채로운 패션 스타일은 해외 매체나 대중들의 쇼셜 네트워크에 집중 조명될 정도로 큰 관심을 받고 있다. 본 연구는 BTS의 패션 스타일의 분석을 토대로 그들의 패션 경향을 파악하는데 목적이 있다. 연구방법 및 범위는 BTS 및 BTS의 패션이 미치는 영향력에 관련된 이론적 연구와 함께 최근 5년간 방탄소년단의 이미지 자료를 토대로 한 내용 분석 연구를 병행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 직선적인 실루엣이 강조된 슈트, 무채색의 활용, 간소화된 장식을 통하여 클래식하면서도 모던한 스타일을 추구하는 것으로 나타났다. 둘째, 둥근 어깨선이 강조된 봄버 재킷, 톤 다운된 스키니 진, 후드 티셔츠, 레터링 패턴, 비비드한 색상을 매치하여 자유분방하고 편안한 감성의 캐주얼 스타일을 선호하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 슬리브리스의 베스킷볼 셔츠, 라운드 네크라인의 베이스볼 셔츠와 반바지, 트레이닝팬츠, 레터링 패턴이 강조된 오버핏 맨투맨을 활용하여 역동적이고 활동적인 스포티한 스타일을 추구하는 것으로 나타났다.
2차원적 이미지에 생동감 있는 3-D 깊이감을 구현하기 위한 노력은 입체 지각에 대한 이론적 이해 및 그에 따른 기술적 발전과 더불어 오래 동안 지속되어 왔다. 본 논문에서는 입체경을 사용한 입체시 구현 원리에 기반을 둔 대중적인 입체경들을 간략히 개괄하고, 이들 중 액티브 셔터 방식의 입체경이 사용된 시각기억 실험 사례를 소개하였다. 실험에 참가한 피험자들은 자극들의 지각된 깊이를 기억하였으며, 이에 대한 기억 정확도가 측정되었다. 기억 및 검사를 위한 항목들의 깊이감은 1) 단안, 2) 양안 그리고 3) 단안과 양안 단서가 사용된 조건으로 각기 달리 처치되어 구분되었다. 참가자들의 기억 수행은 양안단서만이 처치된 조건에서 가장 낮았던 반면, 양안단서와 단안단서가 동시에 구현되었을 때 가장 높았다. 이러한 결과는 시각기억이 깊이 정보를 저장할 때, 양안단서를 통해 구현된 정보보다 단안 단서를 통해 구현된 정보를 더 효율적으로 저장하며, 양안단서와 단안단서가 동시에 사용되었을 때 가장 효과적인 기억 수행이 가능함을 시사한다.
최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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