이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.
본 연구는 방문요양보호사를 활용한 치매노인을 위한 방문 맞춤형 움직임프로그램을 개발하기 위해 델파이 방법을 이용하여 전문가들이 생각하는 치매노인을 위한 움직임프로그램에 필요한 구성요소를 고찰해보는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 무용치료전문가 8명, 치매전공 의사 2명, 노인운동전문가 5명, 요양보호전문가 5명 총 20명의 전문가 패널을 선정하였다. 1차 델파이 설문지는 내용분석을 하였고, 2, 3차 델파이 설문지는 5점 Likert척도로 구성하였으며 적합도를 평가하기 위해 EXCEL 프로그램으로 핵심요소 항목별 평균, 표준편차, 사분위수 범위, 수렴도, 합의도, 내용타당도 비율(CVR)를 산출하였다. 전문가 패널들이 재가 치매노인을 위한 움직임프로그램 구성 시 적합하다고 합의한 필요한 요소는 고려요소 6개, 필요 요소 7개, 빈도 주 3회 1개, 시간 30분 1개, 운영방식 1개, 리듬표현운동 5개, 유산소 운동 4개, 근력운동 4개, 스트레칭 5개, 파트너운동 3개, 마사지 4개, 소도구 5개 등 총 46개 요소가 채택되었다.
본 연구는 탈북 청소년 대상 문화예술교육 프로그램의 현재를 성찰하고 향후 나아가야 할 방향성을 모색하는 데 목적을 둔다. 이는 '2010 서울어젠다: 예술교육 발전목표' 이행안(로드맵)의 세 번째 목표인 지역 내 소수자와 이민자들을 포용하는 예술교육 전략에 주목한 것이다. 연구방법은 비판 이론(critical theory)을 바탕으로, 문헌분석과 전문가 인터뷰를 통한 질적 내용 분석(qualitative content analysis)으로 하였다. 분석을 통해 문화예술교육이 지향하는 본질적 목적과 가치를 실현하기 위해서는 탈북 청소년이 체감하는 사회와 정체성 고민에 대해 보다 심도 있는 접근방법과 이해가 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 향후 탈북 청소년 문화예술교육 프로그램 설계 시, 학습대상자에 대한 이해가 보다 강조되어야 할 것이다. 아울러 그들이 자신을 표현할 수 있는 기회를 제공하면서 한 개인으로의 성장에 도움을 줄 수 있는 전인적 프로그램의 필요성이 요구된다. 동시에 탈북 청소년을 구분 짓는 프로그램이 기존의 대상화를 강화시킬 수 있다는 우려에 대한 고민도 필요해 보인다.
본 연구는 경추 CT 검사 후에 영상을 재구성하는 방법으로, 사위 관상면(oblique coronal) 재구성 각도에 따라서 신경공 골성 협착을 가장 잘 표현할 수 있는 재구성 각도를 제시하고자 한다. 경추의 정중시상면과 구추관절에서 척수 중심을 지나는 선을 그어 만들어지는 각도를 측정하였다. 신경공에서 척수 중심을 지나는 선을 그어, 정중시상면과 이루는 각도를 측정하여 비교하였다. 경추 4-5 레벨에서는 평균 9.2°, 경추 5-6 레벨에서는 평균 9.9°, 경추 6-7 레벨에서는 평균 8.4° 로 구추관절각보다 돌기사이관절각이 크게 측정되었으며, 통계적으로 평균에 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 또한, 하부 경추로 갈수록 각도가 증가하는 것을 알수 있었다. 하부 경추(C5-6, C6-7)의 신경공과 척수 중심이 이루는 각은 55~60° 사이이며, 여기에 90°가 되도록 사위 관상면 영상을 재구성하면 신경공협착 정도가 잘 관찰된다. 기존 CT 스캔 영상을 이용한 재구성 영상이므로 추가적인 방사선 피폭을 받지 않으면서, 경추 신경공 골성 협착을 진단하는데 큰 의의가 있다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
영어는 강세 박자 언어로서 강세 변화에 의한 발화의 재구조가 이루어지는 음운체계를 갖는다. 반면 한국어는 각각의 음절을 거의 똑같은 길이와 강도로 발음하는 음절 박자 언어로 일반적 발화 속에서 한국어와 영어는 분명하게 다른 운율체계를 갖는다. 그러나 K-Pop 음악 속에서 노랫말의 언어가 한국어와 영어, 두 가지 언어로 혼용되면서 K-Pop 음악 속에서의 한국어 노랫말은 영어처럼 강세변화에 의한 운율체계를 갖게 되었다. 이러한 한국어 노랫말의 운율구조 변화 현상을 신한류 지속화를 위해 앞으로도 지속될 수밖에 없는 필연적 현상으로 보는 것이 논자의 입장이다. 따라서 본 연구에서는 K-Pop 음악의 주요 장르이자 리듬표현에 중점을 두는 댄스음악을 한류 변화 양상에 따라 1998년, 2003년, 2009년으로 구분하고, 각 시기의 노랫말 운율구조를 비교·분석하였다. 또한 이를 바탕으로 현재의 K-Pop 운율구조 특징을 도출하여 한 음표당 하나의 음절씩 배당하여 작사하던 기존의 제한적 작사법에서 벗어난 K-Pop 한국어 작사법을 제안하였다. 이 연구가 K-Pop에서 한국어 노랫말로 작사할 때의 하나의 방법론으로 활용되기를 바라며, 더불어 한국어 노랫말 사용의 장려 방안이 되기를 기대해 본다.
본 연구는 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징이 무엇인지 도출해 내는 것을 목적으로 한다. 이에 연구대상으로는 2011년 제1회를 시작으로 2020년 현재까지 매년 꾸준히 개최되고 있는 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프(PADAF-Play And Dance Art Festiva)를 연구대상으로 선정하였다. 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프를 통해 21세기 공연예술의 핵심적 특징인 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징을 연구하기 위하여 과정 중심의 발견을 통한 질적 사례연구 방법을 선택하였다. 또한 사실적이고 실증적인 연구를 위하여 제8회와 제9회 파다프의 초기 준비 단계부터 폐막식까지 전 과정을 참여관찰 하였으며, 여러 차례에 걸쳐서 파다프 관계자 및 참여 아티스트들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 파다프를 통한 융·복합 공연예술 창작과정의 특징을 살펴봤을 때 창작자들은 서로 다른 이질적인 장르가 만나 변증법적으로 변하는 과정에서 작업에 대한 서로 다른 방식으로 생각지도 못한 난관에 부딪혔지만 타 장르에 대한 이해, 융·복합을 통한 경험적 가치, 공동작업자로서의 공유 그리고 다양한 방식의 소통을 통해 난관들을 극복했다. 파다프를 중심으로 살펴본 융·복합 공연예술 창작과정의 특징은 프랑스 철학자 질 들뢰즈(1925-1995)의 '리좀(Rhizom)적 사고'와 '집단지성의 원칙'그리고 창작자들의 '실험적 창조를 위한 융·복합의 경험적 가치'이다. 도출된 창작과정의 특징은 융·복합 공연예술을 조금 더 이해하고 융·복합이라는 확장된 표현을 통해 소통하고자 하는 인간의 기본 욕구와 예술적 본질에 대한 이해를 바탕으로 변화되고 있는 공연예술과 문화의 새로운 패러다임에 대한 미학적 방향성과 발전에 이바지하기를 바란다.
본 연구는 공연 활동에서 자신의 감정을 숨기고 통제하는 전통공연예술인의 감정노동과 그 감정노동의 구성요소 및 특성을 파악하고자 전통공연예술인을 대상으로 심층 인터뷰하고 Giorgi의 분석방법으로 분석한 문화기술지 연구이다. 분석결과 첫째, 전통공연예술인의 감정노동을 야기하는 요소는 공연 중 외부적·내부적인 요소로 나눌 수 있다. 외부적 요소는 관객의 감정을 끌어내기 위해 감정을 만들어 내거나 억누르며 자신의 감정과는 다른 다양한 감정을 표현함에 따라 발생하였다. 또한 공연 장소와 공연 형태, 관객의 반응에 따라 감정노동이 발생하였다. 내부적 요소는 공연을 통해 관객을 만족시키기 위해 자발적으로 열정을 쏟아 공연에 임하며 실수에 대한 부담감과 관객 만족에 대한 부담감을 안고 있었다. 둘째, 공연 후 지속되는 복합적인 감정들이 감정노동의 후유증으로 남기도 한다. 셋째, 조직생활에서 비롯된 감정노동 요소가 영향을 주었으며, 이로 인하여 이직이나 퇴사를 고려하기도 하였다. 넷째, 예술인이라는 특수성으로 인해 사회에서 받는 부정적인 인식과 현대예술과 전통예술과의 차별과 편견, 관행으로 인해 발생하는 감정노동이다. 연구결과 전통공연예술인들은 개인의 취미 활동, 동료들과의 수다 등으로 감정노동을 해소하고 있었으며, 직업적 감정노동을 감정노동으로 인식하지 못하고 당연하게 받아들이고 있었다. 본 연구는 전통공연예술인의 감정노동에 관한 연구로서 공연예술인을 감정노동자로 인식하고 감정노동의 구성요소와 특성을 분석한 기초연구로써 연구 의의를 찾을 수 있다.
본 연구는 마을벽화를 통하여 정부와 지자체의 지역문화정책을 비판적으로 고찰하고자 한다. 1990년대 말부터 그려지기 시작한 마을벽화는 지난 십수 년 동안 전국적인 문화현상이 되어왔다. 특히 정부와 지자체가 시행하는 다양한 지역문화 정책의 중요 요소로 꾸준히 활용되었다. 정부와 지자체는 '주거환경 개선'과 '관광 활성화'라는 두 개의 목적으로 이 사업을 전개하여 왔으나 대체로 '관광 활성화'에 치중되었다. 본 연구는 사례연구 방법의 하나인 현장조사를 통하여 전국의 주요 마을벽화의 구체적인 실태를 파악하였다. 또한 공문서 분석을 통하여 마을벽화 사업에 작동하는 정부와 지자체의 정책적 근거와 행정적 관리 방안을 분석하였다. 현장조사 결과 전국 대부분의 마을벽화는 획일화된 소재, 낮은 수준의 재현, 부실한 사후관리 등의 문제를 갖고 있었다. 이는 부분적으로 마을벽화 사업에 참여한 단체나 예술가의 경험이나 능력에 따른 것이지만 근본적으로는 장기적인 주거환경 개선보다는 단기적인 시각적 관광물에 치중한 정부와 지자체의 사업에 기인한 것이라고 하겠다. 정부와 지자체의 사업은 수직계열화에 의하여 전개되었으며 실제 작업에 있어서 구체적인 주제와 소재, 도안과 색채 등을 요구하는 등의 문제가 있음을 확인하였다. 이로 인하여 마을벽화는 해당 주민을 '대상화'하고 해당 지역을 '낭만화'하였으며 그 결과 획일화된 시각 재현물이 전면화되었다. 이에 본 연구는 행정과 회계는 엄격히 관리하되 실제 작업에서는 각종 문서와 절차의 간소화하여 수직계열화 구조를 완화하고 아울러 대상지에 대한 풍부한 문화적 이해, 다양한 주제의 선택, 독창적인 소재와 표현 등이 필요하다고 제언하고자 한다.
최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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