• 공연문화연구
• /
• 제38호
• /
• pp.249-275
• /
• 2019

강릉농요는 제의적 생생력 연희는 중요하다. 특히 연희 과정에는 학산오독떼기와 싸대와 같은 김매기 소리도 불려져 농경의례적인 풍농기원을 보여주기도 하였다. 강릉농요의 활용론은 여건상 매력적이다. 단순한 지역행사용 기획으로 승산이 없다. 종합예술로서 강릉학산오독떼기는 지역성과 대표성, 세계성을 동시에 살려 나아가야 한다. 이를 발전 추이에 따라 세 방향으로 제시하였다. 2방향에서 3방향은 정부-지자체 중심의 지원을 중심으로 편재하지만, 특히 3방향은 대중이 참여하는 열린 아카이브로 콘텐츠 프로슈머 참여를 지향해야 한다. 전통콘텐츠의 생산에서 '다양성'과 '상호관계성'을 통해 OSMU는 끝없이 재창조되고 확산될 수 있도록 해야 한다. 강릉학산오독떼기의 전승 내용과 분석 근거를 바탕으로 콘텐츠활용에 대해 논의하였다. 농요를 공연하는 방식의 다양화 제안, 흥미유발의 민요극 등을 제안하였고 8마당의 기능별로 12종의 노래가 전하고 있는 점에 근거해서는 공연예술의 놀이적 국면도 주목한 콘텐츠 재창조의 측면도 제안하였다. 공연단체의 바람직한 담론성을 제안하면서 농요의 구연원리를 전제로 한 체험 프로그램 개발, 교육, 홍보, 소통 영역의 보강, 대동적 전통과 행사의 수요를 바탕으로 농요 프로그램 개발과 실천도 제안하였다. 가치창조의 필요성도 언급하면서 농요의 원형과 전형 위에 감성, 상상, 신명, 교감 등을 입히는 공연문화기술의 생명력이 강릉학산오독떼기에 보태져야 할 것이다. 강릉아리랑의 독립적 전승 측면도 긍정적이다. 지정에 따른 전통성을 축소, 규격화한 전승, 자발적 공연 전개의 미흡, 시연 중심 전승 유지의 어려움 등이 있다. 좁게 보존회가 스스로의 역량 강화 측면에서 교육과 활성화 방향을 주목하였다. 농요가 지니는 농경문학의 본연의 가치를 구현하여 모든 세계, 모든 생명과 소통과 나눔의 감동을 안겨주고 인본적 세계관과 감성으로 감화를 이끌어낼 수 있다. 농업유산 스토리텔링 재구성, 범일국사, 굴산사, 당간지주, 석천, 학바위 등의 구체적 형상물이나 신화와 연계된 스토리텔링과 융복합형 농요박물관 건립도 제안하였다. 문화재형 문화콘텐츠산업 측면에서 지자체를 포함한 기관의 적극적인 지원과 다양한 농요 스토리텔링 창작사업을 주문하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.