인터랙티브 다큐멘터리는 창작자와 수용자가 다양한 멀티미디어를 재료로 능동적으로 상호작용해 만들어내는 새로운 양식의 다큐멘터리를 말한다. 인터랙티브 다큐멘터리는 공론장을 형성하고 상호작용성에 기반한 경험을 통해서 수용자들로 하여금 사회 변화에 직접 참여하도록 매개하는 플랫폼으로 주목받고 있다. 하지만 이론적 관점에서 그 가능성이 체계적으로 탐색되지 못했고, 실천적 관점에서 가능성을 실현하고 발전시킬 방법에 관한 고려가 부족했다. 본 논문에서는 이론적 기반으로서 발터 벤야민의 정치 미학, 특히 예술의 정치화에 관한 논의들을 정리하고, 텍스트 마이닝을 통해서 인터랙티브 다큐멘터리의 매체적 특징을 분석한다. 그리고 이 둘을 서로 연결하여 인터랙티브 다큐멘터리의 정치적·미학적 가능성의 지도를 그려보고, 이를 바탕으로 실제 작품에서 그 가능성이 어떻게 실현되었고 한계는 무엇이었는지를 분석한다. 본 연구는 인터랙티브 다큐멘터리의 정치적·미학적 가능성에 대한 이론적 체계를 마련했다는 가치를 갖는다. 후속 연구에서는 이를 기반으로 트랜스미디어 액티비즘으로서 인터랙티브 다큐멘터리의 실천적 전략을 고민하고 실용성 있는 분석 및 기획 방법론을 개발할 것이다.
여러 응용 분야에 따라 많은 공동작업 시스템이 있다. 이러한 시스템들은 각 응용 영역에 따라 요구되는 문제가 다르다. 이 논문에서는 공동작업객체의 개념을 제시한다. 이 개념은 어떠한 멀티미디어 공동작업 시스템에도 적용할 수 있는 시스템 소프트웨어의 구조적인 모델이다. 이 모델은 지식베이스에서 이벤트를 자동으로 공유하고 각 이벤트에 대한 동작을 비동기적 동기적으로 수행한다. 이 논문에서의 공동작업객체는 멀티미디어 객체의 집합인데, 개념 그래프와 지식 쉘로 표현된다. 이 공동작업객체에서 수행되는 한글 공동텍스트 편집기는 한글 편집 지식에 의하여 공동으로 편집할 수 있다. 또한 한글 공동텍스트 편집기는 공동작업을 위하여 공동작업 객체를 관리, 유지하는 기능을 제공한다. 앞으로는 일반적인 공동작업 객체의 이론적 모델을 연구한다.
본 연구에서는 적응 공명 이론(ART2) 모델을 이용하여 화자인식 실험을 수행하였으며, 모을 검출을 통하여 미리 등록된 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하였다. 실험을 위해 0에서 9까지의 숫자 음을 남성화자와 여성화자 각각 5명씩 발음하여 사용하였으며, 이들 음성 데이터로부터 모음을 추출한 다음 얻어진 피치 계수, 선형예측 계수, 선형예측 켑스트럼 계수를 신경망의 입력 패턴으로 입력시켜 인식 성능을 측정하였다. 실험 결과 피치를 사용하는 것이 텍스트-의존, 텍스트-독립 화자인식 모두에서 다른 계수들을 사용하는 것보다 우수한 성능을 보이고 있다.
이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.
그레마스의 기호학은 언어텍스트뿐만 아니라 비언어텍스트의 분석에 유용한 것으로서, 특히 담화구조와 관련된 이론을 통하여 스타크래프트의 멀티플레이를 분석해보았다. 스타크래프트의 담화는 그것이 완성되어 주어진 담화가 아니라는 점에서 다른 매체의 담화와는 두드러지게 다른 특성들을 보여주는데, 가장 대표적인 것이 담화를 생산해가고 있는 주체와 반주체라는 존재였다. 이들은 수동적인 존재가 아니며 능동적으로 발화자, 피발화자의 위치를 교차시키며 역동적인 담화를 생성해낸다.
그동안 커뮤니케이션 효과에 관한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 특히 의제설정 관련 이론들은 맥콤과 쇼(McCombs & Shaw, 1972)[1]에 의해 최초의 연구가 발표된 이후, 수백 편 이상의 관련 연구들이 축적되어 왔다. 이러한 연구들을 통해서 미디어가 중요하게 보도한 의제는 수용자 의제에 많은 영향을 미친다는 사실을 누구도 부정하기 어렵다. 그러나 이러한 연구들은 주로 언어텍스트를 중심으로 이루어져왔다. 그러나 신문이나 인터넷 미디어와는 달리, TV 미디어에서 수용자들은 언어텍스트에 의해서만 정보를 얻는다고 보기는 어렵다. 본 연구는 텔레비전 뉴스 보도에서 영상과 자막이 수용자의 의제설정 효과에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 검증해보고자 한다.
본 연구는 지식 분류의 기호학적 특성을 파악하고 지식 분류의 기호학적 구조가 고전이나 정전에 미치는 영향을 논의한다. 이러한 영향의 흐름이 기호학적 체계의 구조적 측면에서 연유한다는 것을 통하여 인터넷 등 전자매체와 금서의 동일성을 사회 문화적 구조주의 시각에서 논의한다. 또한 기호적 해석이 가능한 구조주의 이론 틀을 빌어 대중매체를 포함한 영상 매체 등의 텍스트를 이해하고 해석할 수 있는 방향으로 기호 체계의 이용을 제안하고자 한다.
PPI(Protein-Protein Interaction) 데이터는 생물체 내에서 서로 상호작용하는 단백질(protein)들에 대한 정보이다. 단백질 상호작용은 실제 생체 내에서 어떠한 작용이 일어나게 하는 원인이므로, 많은 생물학자들이 관심을 가지고 연구하고 있으며, 그 결과로 몇몇 데이터베이스가 만들어졌다. 이런 데이터베이스들은 다른 연구자들을 위해 데이터를 공개하고 있지만, 대부분의 데이터베이스가 탭으로 분리된 텍스트 형태로 제공한다. 하지만, 텍스트 형태의 데이터는 사람이 직관적으로 인지할 수 없기 때문에, PPI 데이터를 분석하기 쉬운 그래프 형태로 보여주는 프로그램이 필요하다. 그리고 아직 기능을 모르는 단백질이 많으므로 이를 예측하는 프로그램도 필요하다 본 논문에서는 LEDA를 이용하여 PPI 데이터를 그래프 형태로 표현하며, 이 그래프에 그래프 이론을 적용하여 단백질의 기능을 예측하는 프로그램인 Proteinca에 대해 서술한다.
높은 위험을 안고 사업을 하는 벤처 기업은 자금 조달이 쉽지 않다. 벤처 캐피탈은 벤처의 재정적 필요를 해결하고 부족한 역량을 보충함으로써 벤처의 성공을 돕고 고위험 고수익의 벤처 생태계를 지탱하는 중요한 역할을 담당한다. 국내 벤처 캐피탈의 성장과 지속적인 관심에도 불구하고 학문적 성과가 충분히 축적되고 있는지는 의문이다. 이에 따라 본 연구는 2011년부터 2019년까지 벤처창업을 주제로 한 연구의 주요 흐름을 텍스트 마이닝 방법을 통해 고찰함으로써 문제를 진단하고 시사점을 도출하고자 한다. KCI 키워드 트렌드와 벤처 캐피탈의 성장에 관한 시계열 상관분석의 결과 학술적 성과가 벤처 캐피탈의 성장 추이를 따라가지 못하는 것으로 보인다. 또한 벤처창업연구의 주제 흐름을 바이그램과 TF-IDF로 관찰한 결과 2016 이후 창업 기업에 대한 연구 관심이 두드러지고 2019년에 들어 벤처 캐피탈에 관한 연구 커뮤니티의 관심이 높아진 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 벤처 캐피탈에 관한 주요 연구 토픽을 보다 더 적극적으로 발굴하고 탐구함으로써 연구 커뮤니티의 책무를 강화하고 한국의 벤처 캐피탈 성장과 그에 따른 이슈들을 논의할 이론적 기틀 마련이 필요함을 환기한다.
이 연구의 목적은 기호학적 관점에서 프로그래밍에서 발생하는 학습자의 사고 과정을 이해하기 위함이다. 그래서 프로그래밍의 표상과정을 이해하기 위한 기호작용 모형을 제안하였다. 이 연구의 결론은, 프로그래밍 교육에서 구성주의(constructivism) 학습 이론을 적용하기 위해서는 개인의 해석체와 프로그래밍 요소에서 인터텍스트(intertext) 속성을 파악하는 것이 선결과제인 것과 프로그래밍 맥락인 콘텍스트(context)의 중요함을 확인하였다. 후속 연구로 인지언어학적 방법으로 학습자가 프로그래밍에서 표상한 해석체(interpretant)와 콘텍스트(context), 인터텍스트(intertext) 등의 상호작용을 구체적으로 알아보는 연구를 진행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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