애니메이션은 시각적 요소(visual element)와 청각적 요소(audio element)로 구성된다. 청각적 요소인 음향(sound)에는 대사(dialogue)와 음향효과(sound effects)와 음악이 있다. 애니메이션에서 청각적 요소는 시각적 요소의 부가적인 위치를 점한다고 하나 결코 그 역할과 의미는 적지 않다. 본 연구는 애니메이션의 이론적 기틀을 마련하여 단순히 오락물로써만이 아니라 예술작품으로써 애니메이션을 영상 미학적으로 승화시킬 수 있을 것이다. 음향은 애니메이션의 하위텍스트로서의 연상 작용을 위해 사용될 수 있다. 연기의 부속물로서, 라이트모티브(leitmotif)를 위해, 반어적 표현을 위하여, 성격화를 위해, 지역과 민족의 표현을 위하여 그리고 시간의 변화를 위해 음향이 연상 작용을 한다. 따라서 이러한 내용들을 애니메이션인 드림웍스사의 슈렉(Shrek)과 디즈니사의 몬스터 주식회사(Monsters Inc.)를 통해 비교 분석하여 실제 애니메이션의 제작시에 음향을 적절히 사용할 수 있도록 한다 또한 음향의 연상의 활용방안을 찾아보고, 이를 통해 영상 표현의 방법을 다양화하여 미학의 질적 수준을 향상시키는 이론적인 바탕이 되도록 한다.
로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.
미래창조과학부의 정보격차 실태조사에 따르면 장애인의 스마트폰 보유율은 일반인의 1/3 수준에 머물러 있어 장애인의 정보접근성은 비장애인에 비해 현저히 떨어지는 실정이다. 본 논문은 청각장애인의 모바일 음성 통화를 보다 편리하게 사용할 수 있도록 도와주는 어플리케이션인 CallHelper를 개발하였다. CallHelper는 전화가 오면 자동으로 구동되어 상대방의 전화음성을 텍스트로 실시간 번역하여 모바일 화면에 출력하고, 상대방의 음성에서 감정을 추론하여 이모티콘으로 시각화해서 표시하며, 음성과 번역된 텍스트, 감정을 동시에 저장하여 추후 번역결과를 확인해 볼 수 있도록 하는 어플리케이션이다.
최근 무선 인터넷 서비스의 활성화와 함께 모바일 환경에서 브라우저의 사용이 급증하고 있으며, 모바일 사용자들은 PC 수준의 품질을 요구하고 있다. 이에 따라 모바일 웹브라우저도 WAP 방식이 아닌 풀브라우징(full browsing) 방식으로 전환되고 있다. 하지만, 모바일 단말 환경에서 웹브라우저의 성능에는 많은 제약사항이 존재하며, 부족한 메모리, 저 사양의 CPU, 낮은 네트워크 속도, 그리고 브라우저의 엔진 문제 등으로 인해 여전히 사용자들의 브라우저 로딩에 대한 체감 속도는 낮은 편이다. 본 논문에서는 저사양 휴대 단말 환경에서의 브라우저 로딩 속도를 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 제안 방식에서는 텍스트와 이미지 등 데이터 타입을 분류하여 부하가 적게 걸리는 텍스트 레이아웃을 먼저 보여줌으로써 사용자의 체감속도를 향상시키고, 아울러 이미지가 커서 렌더링(rendering) 시간이 오래 걸리는 경우 이미지를 축소하거나 화질을 낮추는 방식으로 렌더링 부하를 줄여서 페이지 로딩 시간을 단축시키는 방법을 사용한다. 실험 결과, 제안 기법을 사용하는 경우 현재 사용하는 방법에 비해 이미지가 적은 Web 페이지의 경우 1st drawing 77.04%, full drawing 5.47%, 이미지가 많은 페이지의 경우 26.32%의 로딩 시간을 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
인터넷과 컴퓨팅 기술의 진보와 함께 사이버 공간에서 효과적인 학습을 위한 이 러닝(e-learning)에 대한 관심이 국, 내외적으로 매우 높다. 그러나 오늘날 대부분의 이 러닝 컨텐츠는 주로 텍스트 위주이며, 이미지, 동영상, 음성 등과 같은 간단한 수준의 멀티미디어 요소가 추가되는 정도의 수준에 불과하다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 이 러닝에 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 순서도를 이용한 프로그램 시각화에 기반한다. 제안된 방법의 특징은 문장 수준 단위의 단계적, 계층적 프로그램 시각화, 언어의 제어 구조에 대한 순서도 기반 시각화, 프로그램 전체 구조로의 시각화 범위 확대, 소스 프로그램 대비 시각화, 학습자와의 상호작용 등을 들 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법을 실현하는 시스템을 구현하고, 예제 프로그램에 대해서 그 실행 예를 보인다.
초등학교 논설문 쓰기 교수-학습에서 기존의 텍스트 중심의 교수-학습에서 탈피하여 아동으로 하여금 직접적이고 적극적인 행동을 유발할 수 있는 교수-학습이 가능하게 하기 위해서 멀티미디어 CAI 타이틀을 제작하였다. 학습자 중심의 학습이 일어나게 하고 학습자의 오류에 대해서 즉시 피드백하여 교정이 가능하도록 함으로써 글쓰기 능력을 향상시키고 컴퓨터의 활용 능력을 기르도록 한다. 연규 내용은 다음과 같다. 1. 초등학교 4, 5, 6 학년 논술 제재 학습 요소를 추출하고 이에 맞는 수준별 과정안을 수립한다. 2 논술 능력 향상을 위하 수준별 멀티미디어 CAI 타이틀을 설계하고 구현한다. 3. 개발된 CAI 타이틀의 일반화를 위한 교수-학습 모형을 모색하고 그 결과를 검증한다.
의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
메이커 운동은 필요한 물건을 직접 만드는 사람들이 모여, 창의적 만들기를 통해 지식과 경험을 공유하는 사회와 문화의 움직임이다. 그러나 지난 10년간 메이커 운동이 빠르게 성장하면서, 어디까지를 메이커 운동으로 볼 것인지에 대한 공감대가 아직 부족하다. 앞으로의 발전 방향성을 모색하기 위해서는, 지금까지 메이커 운동이 어떻게 변화해 왔는지를 조망하는 것이 필요하다. 본 연구는 메이커 운동에 대한 이슈가 일반 미디어에서 어떻게 변화됐는지를 파악하기 위하여 언론 기사들을 텍스트 기반의 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 분석한다. 특히 시간에 따른 관심의 변화를 다각도로 분석하기 위하여 키워드 네트워크 분석과 동적 토픽 모델을 통합적으로 적용한다. 키워드 네트워크는 메이커 운동의 발전을 분석하기 위하여 단어 수준에서 시기별 주요 키워드를 도출하고, 동적 토픽 모델은 메이커 운동이 아우르는 다양한 분야 관점에서 관심도의 변화를 단어와 토픽, 문서의 세 가지 수준에서 파악할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 주요 토픽은 창업, 메이커스페이스, 메이커 교육 등이 식별되었고, 주요 키워드는 3D프린터와 기업에서 교육으로 변화된 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 신문과 그 기사에 대한 FRBR 모형의 적용 방안을 검토하였다. 이를 위해 신문매체 수준과 신문기사 수준으로 나누어 데이터 요소를 분석하고 FRBR 모형을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 논하였다. 신문매체 수준의 경우, 신문, 조석간 구분, 호, 판을 각각의 저작으로 처리하였으며, 그들 간의 관계는 전체-부분 관계로 설정하였다. 신문기사 수준의 각각 기사도 저작이며, 이들은 신문매체 수준의 판과 전체-부분 관계를 가지고 있다. 신문기사는 텍스트, 사진, 그래픽, 표 등으로 표현되며, 각각 별도의 저작이다. 각각의 저작은 신문기사의 부분이 될 수도 있고, 독립하여 하나의 신문기사가 될 수도 있다. 또한, 고정물과 연재물의 통일 제목은 각각 저작으로 하였으며, 각각의 신문기사와 전체-부분 관계가 있다. 신문제호의 변경에 의해 하나의 묶음으로 하는 통일 제호는 슈퍼저작으로서 그들 간에도 전체-부분 관계가 있다.
본 연구에서는 교량의 구조계산서와 같이 여러 종류의 머리기호를 사용하며 제목의 계층구조가 복잡한 형식을 띄는 엔지니어링 문서의 비구조화된 텍스트 정보를 제목의 계층 구조에 따른 준구조화된 XML 문서로 변환시키는 방법을 제시한다. 텍스트 정보로부터 제목의 계층구조를 자동으로 추출하기 위해 문서구조분석 방법의 하나인 문서구조추출 기법을 이용하는 방법을 개발하였으며, 특히 개조식 구문의 식별방법을 개발하여 구조계산서 문서 계층구조의 제목추출과정 및 계층구분의 전체 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 제시된 방법에 따른 응용모듈을 개발하였으며, 총 40개의 교량 구조계산서를 대상으로 그 성능을 평가하였다. 먼저, 20개의 강거더 상부 구조계산서를 대상으로 선행 연구결과와 비교하여 본 연구에서 개발된 응용모듈의 정확성과 신뢰도가 향상됨을 보였다. 또한, 다른 구조형식에 대한 구조계산서 20개에 대하여 개발된 모듈의 적용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법에 의한 문서 계층구조 분석의 최종 정확도는 평균 99% 수준 이상을 나타내고, 표준편차는 1.52로 나타나 본 연구에서 제시된 방법이 다양한 형식의 머리기호를 사용하여 제목을 구분하는 여러 엔지니어링 문서에도 적용이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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