수묵화는 동양뿐만 아니라 우리 미술을 대표하는 중요한 축 가운데 하나로서 한국 미술의 얼굴이자 현대 미술과도 불가분의 관계를 갖고 있다. 그런데 서양 현대 회화의 다양함이나 실험성, 생경함 등에 밀려 구시대적 유물 정도로 인식되고 있는 듯 하며 , 제대로 된 이론적 바탕을 완벽하게 마련하지 못하고 있다. 현대 수묵화는 한국 미술의 여느 분야보다도 훌륭한 한국성과 예술성 및 정신성을 지니고 있으며 미적인 독창성을 구축하기 위해 노력해야 할 것이다. 이를 위해서는 대상에 대한 진지한 관찰, 수묵화의 여러 특성이나 예술성, 한국인의 삶과 현장성, 또는 그림의 양식에서 나타나는 기호적인 선이나 형상을 바탕으로 한 접근 등이 필요할 것이다. 더 나아가 보다 독창적인 한국의 수묵화를 창출하고 미의 상징성을 확보하기 위해서는 우리의 경험과 시각에서 대상의 본질을 파악하는 것이 무엇보다 중요할 것이다. 이처럼 열악한 한국의 현대 수묵화를 보다 세계적인 미술로 승화시키는 것은 한국 미술의 발전을 위해서도 중요한 문제라 할 수 있다. 한국 미술의 Identity를 확립 하는 것은 곧 한국 미술의 발전을 위해서도 중요한 문제가 될 것이다.
The study was focused on surveying the cultural identity and the origin of T-shirts, and examining their functions. Six cities were selected to categorize the design motifs of cultural identity appearing in the design of contemporary T-shirts. These cities include a city in France, United Kingdom, Italy, United States and Japan where collections are currently presented at, and also a city in China that has shown a high economic growth as one of the most popular sightseeing cities. Cultural identity was presented in the T-shirts that were examined in this study through diversified design motifs. Motifs used in T-shirt designs to reflect cultural identity included national flags, notable places, letters, names of geographic places, and individuals. A national flag is a motif that signifies national identity and it was used in the front of T-shirts as it is or was just partially used. Also, many world-renowned structures or architectural buildings were applied to T-shirt design. Noted places such as the White House, the Statue of Liberty in the U.S., Tienanmen Square in China and the Eiffel Tower in France were used. The unique characters of language, such as Hangeul in Korea were used as design elements to reflect the structural characteristics of letters. Names of geographic places were used as design elements through the disclosure of the name of a symbolic city or a tourist site in each country. In terms of figures, not only the historical figures or celebrities from each country were used, but the image of bodies and faces that represent each culture were used as well. In addition, this study was used to develop T-shirt designs that reveal the cultural identity of Korea.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
목적: Kabuki 증후군은 정신 지체를 동반하는 선천성 다발성 기형 증후군이다. 우리나라에서는 현재까지 6례의 Kabuki 증후군 증례가 산발적으로 보고 된 바 있다. 본 연구에서는 저자들이 경험한 Kabuki 증후군 환자 6명의 임상 및 유전학적 특징을 조사하고, 이를 외국 문헌들과 비교 분석해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 2003년부터 2009년까지 아주대학교 병원 유전질환 전문센터에서 Kabuki 증후군으로 진단되어 추적 중인 6명의 한국인 여아를 대상으로 하였으며, 의무기록을 후향적으로 검토하여 이들의 임상 및 검사 소견을 수집하고 분석하였다. 결 과: 6명의 환자 모두가 특징적인 얼굴 모습 및 발달 지연 소견을 보이고 있었고, 손끝의 태아 패드 또한 모든 환자에서 확인되었다. 이외에도 대부분의 환자가 생후 성장 지연(83.3 %) 및 근력 저하(83.3%) 소견을 보였다. 안과적인 이상 또한 흔하게 동반되었는데, 특히 사시(83.3%)가 가장 흔한 안과적 이상 소견이었다. 선천성 심장 기형은 50%의 환자에서 동반되었으며, 골격계통의 증상으로는 짧거나(83.3%) 굽은(50%) 5번째 손가락, 관절의 과신전(50%) 및 고관절 탈구(16.7%) 등으로 다양하였다. Kabuki 증후군의 가족력을 가진 환자는 없었으며, 핵형 분석 및 array CGH를 포함한 세포유전학적 분석에서 Kabuki 증후군의 원인으로 생각되는 이상 소견은 발견되지 않았다. 결 론: 한국인 Kabuki 증후군 환자들이 보이는 임상 양상은 매우 광범위하며 다양한 신체 기관을 침범하고 있다. 비록 Kabuki 증후군의 임상적특징들이 비교적잘 알려져 있기는 하지만, 아직질환의 원인으로 추정되는 유전적 이상은 확실히밝혀지지 않았다. 적절한 질환의 관리및 유전상담이 이루어지기 위해서는 Kabuki 증후군의 자연 경과 및 유전적 배경에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.
서비스 산업의 성장과 함께 감정노동자의 스트레스가 사회적 문제로 인식되어 2018년 감정노동자 보호법이 시행되었다. 그러나 실질적인 감정노동자 보호 시스템의 부족으로 스트레스 관리를 위한 디지털 시스템이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 대표적인 감정노동자인 고객 상담사를 위한 딥러닝 기반 스트레스 감지 시스템을 제안한다. 시스템은 실시간 얼굴검출 모듈, 한국인 감정 이미지 중심의 이미지 빅데이터를 딥러닝한 감정분류 FER 모듈, 마지막으로 스트레스 수치만을 시각화하는 모니터링 모듈로 구성된다. 이 시스템을 통하여 감정노동자의 스트레스 모니터링과 정신질환 예방을 목표로 설계하였다.
본 연구의 목적은 오래전부터 한국인이 애용해 온 기본 도형을 분석하여 의미와 상징성을 밝히고 그 유형을 분류하는 것이다. 선조들은 원, 네모, 세모 형태를 선호하였는데 한글에 'ㅇ, ㅁ, ㅅ'가 존재하는 사실이 이를 뒷받침한다. 이를 위해 고조선부터 삼국시대에 이르기까지 복식과 유물 등에 나타난 기본 도형을 고찰하였다. 연구방법으로는 도서, 인터넷 및 사진자료 등을 분석하였으며 도자기, 청동기, 복식 등 다양한 곳에 나타난 도형의 연결고리를 찾았다. 그 연구결과 첫째, 원은 하늘, 해, 달, 별, 청동거울, 얼굴 등을 상징하는데 일찍이 천문관측이 발달했던 사실과 원형제단이나 제사장의 표징인 원형 청동거울이 이를 뒷받침한다. 둘째, 땅(地)을 상징하는 것은 네모라고 보았다. 하늘과 땅신에게 모두 제사를 지냈었고 네모는 부족 공동체의 안녕과 풍요를 담은 현실을 의미하는 형태이다. 마름모형이 더 많이 애용되었는데 이는 힘을 상징하는 세모가 두 개나 들어있는 형태이기 때문이라고 추측한다. 셋째, 빗살무늬 토기에서도 나타나지만 뫼 '산(山)'과 사람 '인(人)' 및 모자나 마늘의 형태 또는 나 '사(?)' 등으로부터 세모가 파생되었다고 보는데 하늘, 땅 다음으로 사람이 중요하다는 고대인의 사고에서 발생한 것으로 본다. 아름다운 유산인 기본 도형의 연구를 통해 한국역사의 오랜 전통과 정신을 이해하고 새로운 창조문화로 이어지길 기대한다.
인물이 가지고 있는 눈은 신체의 어떤 부위보다 풍부한 언어를 전달하거나 인물의 특징을 드러낼 수 있는 관찰 대상이다. 이러한 관점에서 인물이 가지고 있는 뛰어난 표정 물이라고 말할 수 있는 눈에 대한 표정연구는 영상기호를 효과적으로 구사해야하는 디자인에서 가장 관심 있는 연구대상이 아닐 수 없다. 한편 한국인은 전래적으로 관상학이라고 하는 담론을 가지고 있다. 상학은 수많은 사람들의 삶의 패턴을 통해 통계적으로 정리되었고 체계적으로 정리 분석된 결과물이라는 사실을 오늘날의 소비자들도 상당 정도 믿고 있는 듯하다. 본 연구는 일차적으로 인물의 표정에서 가장 중요한 단서가 되고 있는 눈의 표정을 상학적 담론을 근거로 하여 이것이 현대사회에서 소비자들이 느끼는 이미지와 어떤 상관관계를 가지고 있는가, 관계가 있다면 구체적인 활용에 대한 어떤 시사점을 발견할 수 있는가를 알아내기 위해 연구되었다. 연구결과는 극히 일부분의 이미지만이 상치될 뿐, 상당정도 밀착된 관계가 있음이 발견되었다. 그리고 눈의 표정은 입의 표정이 보정될 때 진정한 이미지가 형성된다는 사실도 발견되었다. 영상기호로서의 인물을 선택할 때 상학적 관점을 고려하는 것이 바람직하다는 결론이 도출되었다.
멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 제1형 프로콜라겐 분비량 측정을 통해 피부 주름개선 효과가 있는 천연물을 검색하던 중, 연꽃잎추출물(Nelumbo nucifera leaves extract, NLE)이 가장 우수한 효능을 나타냄을 확인하였다. 고압액체크로마토그래피로 NLE를 분석한 결과 isoquercitrin이 함유되어 있었으며, isoquercitrin도 normal human dermal fibroblast (NHDF)에서 제1형 프로콜라겐의 분비를 촉진한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 NLE와 isoquercitrin은 자유 라디컬 소거 활성을 가지고 있었으며, 특히 isoquercitrin은 인간 피부유래 세포주인 HaCaT 및 NHDF에서 활성산소종의 생성을 억제하고 총항산화능을 증가시켰다. 최종적으로 본 연구팀은 isoquercitrin의 함유량을 높이기 위해 정제한 NLE를 1.7% 함유한 크림(isoquercitrin 51 ppm 함유)을 제조하여 눈가의 주름개선 효과를 평가하였다. 30 ~ 65세의 한국인 여성 22명을 대상으로 얼굴의 한쪽 면엔 NLE 함유 크림을, 그리고 다른 한쪽 면엔 대조제품을 매일 2회씩, 8주간 연속 사용하도록 하였다. 그 결과 NLE 함유크림을 사용하였을 때 피부자극이 발견되지 않았으며, 대조제품과 비교하여 통계적 유의성 있게 눈가의 주름을 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 NLE 및 isoquercitrin이 우수한 콜라겐 생성 촉진 및 항산화 효능을 가지며, isoquercitrin 함유 NLE는 안전한 천연 주름개선 화장품 소재로 적용 가능하다는 것을 시사한다.
최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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