현재 방사선 분야가 사회의 중요한 직업군으로 성장하기 위한 전문적인 방사선사 양성교육의 필요성이 강조되고 있다. 또한 대부분의 병원 및 기업에서는 급변하는 대내외적 환경에서 능동적으로 대처하고 보다 깊이 있는 전문가 양성을 위해서 논문에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 급변하는 외부상황에 보다 능동적으로 대처할 수 있는 새로운 교수학습모형의 도입이 필요성이 대두되고 있다. 논문작성 수업은 정해진 프로그램에만 의존하여 시간적 제약과 수동적인 참여가 불가피하여 깊이 있는 교육 및 학습에 한계를 가져왔다. 그리고 작성한 논문에 대하여 다양한 발표기회를 갖지 못하고 있으며, 강의 중심의 수업으로 실제 작성하고 논의 할 수 있는 기회가 많이 제공되지 못하였다. 이는 논문의 질에도 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 다양한 학술대회 참여기회를 가지는데 한계점으로 나타났으며, 궁극적으로 산업체와 연계에도 긍정적 영향을 주지는 못하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 논문 작성을 일관성 있는 점진적 심화학습으로 교육운영을 편성함과 동시에 연계성 있는 통합 운영을 기반으로 운영상의 아이디어를 제안하고 실제 논문작성 수행능력 향상을 위한 효율적인 교육프로그램과 학습지도도구를 개발 적용하였다. 개발한 교수학습모형은 모델링(modeling), 발판화(scaffolding), 명료화(articulation), 탐색(exploration)으로 4단계의 시스템으로 구성하였다. 교과목의 특성에 따라 연계교과를 고려하여 개인의 관심도와 주제에 따라 팀을 구성하고 이를 바탕으로 단계별 평가와 피드백을 통해 연구역량을 증진하고, 저널스터디(journal study)를 통하여 문제해결 능력을 근본적으로 강화하고, 위키스페이스(wiki-space)를 활용하여 실시간의 문제해결을 돕고 효율적인 시간활용을 도우며, 멘토링(mentoring)을 통해 산학협력을 활성화하여 논문의 질을 높이며, 긍정적인 산과 학의 협력관계를 도모하게 하였다. 지원시스템에서는 크게 3단계로 주제 기획, 진행 및 작성, 논문작성 및 발표로 구성되었으며, 이는 인지적 도제를 기반으로 하고 있다. 이러한 활동을 원활하게 유지하기 위해 교수자와 전문가의 지속적인 코칭(coaching)과 성찰(reflection)을 적용하였다. 본 연구를 통하여 학습자에게 실질적이고 능동적, 자발적 참여를 유도함으로써 창의성, 독창성의 향상과 공동업무 능력을 배양하고 지식기반의 전문성을 보다 강화함으로써 종합적으로 능력을 향상시키는데 도움이 되리라 사료된다.
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
이 논문은 냉전의 종식 이후 부각된 전지구적 수준의 책임 주장에 주목하여, 나토의 대표적 군사개입 사례인 보스니아 내전($1992{\sim}1995$)과 코소보 분쟁($1998{\sim}1999$) 과정에서 미국 엘리트 언론이 주장한 '전지구적 책임'의 정치적 성격을 분석한다. 미국 엘리트 언론이 주장한 전지구적 책임을 분석한 결과, 이들의 주장은 일반적으로 정부 정책과 국익에 호응하는 것으로 나타났다. 군사개입을 정당화한 전지구적 책임 주장은 한편으로는 미국의 '멜로 드라마적 국가 정체성'에 접합되었다. 다른 한편으로는 '기술전'을 지지하고 자국 군의 희생에 반대하는 국익과 국내적 책임 중심의 정책 의견과 맞물려 있었다. 미국 엘리트 언론의 대내외적 영향력을 고려할 때, 이들의 전지구적 책임 담론이 나토의 군사행동을 인도주의적 개입으로 이해하는 지배적인 지식의 형성에 기여했다고 평가할 수 있다. 전지구적 책임의 주장과 인식은 인류의 성숙과 인류애의 성장을 담아내는 상징적 프로젝트라는 점에서 긍정적인 움직임을 나타낸다. 그러나 나토의 군사개입을 정당화한 전지구적 책임 담론은 주권 불간섭주의 원칙과 유엔의 권위를 해체한다는 점에서 문제적이다. 미국 엘리트 언론이 주장한 전지구적 책임은 신세계 질서에서 지배 관계의 유지와 강화를 위하여, 능동적이고 창조적인 자아 형성과 정체성을 통한 개인적 조직적 수준의 전지구적 책임에 대한 자각과 실천을 포섭할 수 있다는 점에서 전지구적 민주주의에 부정적 함의를 지닌다. 따라서 본 연구자는 전지구적 수준의 책임 인식이 지니는 잠재성의 실현과 세계 평화를 위하여 전지구적 책임 주장의 구성 방식과 기능에 대해 보다 성찰적인 접근이 필요하다고 주장한다.
이 연구의 목적은 식민지 조선에서 만문만화가 수용·형성된 배경에 관한 '재고(再考)'다. 만문만화의 등장을 일본의 식민지 언론 탄압이라는 정치적 산물로만 해석한 기존의 논의에 의문을 제기하고, 안석영의 행보와 대중문화 유입이라는 식민지 조선의 상황을 고려해 또 다른 가능성을 엿본다. 이 과정에서 '만문만화' 용어의 등장이 1927년 안석영이 아니라 『신여성』 1925년 1월호의 '은(銀)파리'임을 밝히고, 글의 성격을 분석한다. 또한 안석영의 도쿄 유학과 귀국 이후의 행보를 통해 그가 만문만화에 관심을 가지게 된 배경과 의미를 추적한다. 만문만화가에게 "필치와 필법"을 강조했던 것으로부터 '문학성을 갖춘 만화', '글을 쓸 줄 아는 능력을 갖춘 만화가'의 탄생은 문자 위주의 텍스트에서 이미지텍스트로 재편되는 1920-30년대의 문화장을 만문만화라는 독특한 양식의 출현으로 보여준다. 이 연구는 '만문만화'라는 용어가 처음 등장했던 시기를 바로 잡고, 독자 확보라는 저널리즘의 재편과 대중화 전략으로 문(文)과 화(畵)의 절합으로 나타났던 시대적 상황을 고려하여 만화(漫畵)와, 만문(漫文), 만화(漫話)와 같은 잡문과의 연관성 속에서 만문만화(漫文漫畵)의 수용을 다각적으로 살펴보고 있다. 이처럼 만문만화와 만문만화 내에서의 문(文)과 화(畵)의 형식 실험은 단순히 만화장 내에서뿐만 아니라 근대 매체의 이미지 텍스트로의 재편이라는 식민지 문화장을 구성하는 한 징후로써 포착할 수 있다.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
이 글은 '비재현적 문화연구'에 대한 소개와 필요성, 시급함에 대하여 버밍엄 문화연구의 재고찰을 통하여 이야기한다. 더불어 어떻게 비재현적 문화연구라는 지적 기획이 추상적 구분과 재현적 담론이 주도했던 그 동안의 주된 문화연구적 사고와 방법론에서 빈번히 배제되었던 세계의 양식들에 강조점을 두어 이를 읽어 내는지 살펴본다. 대표적으로 스튜어트 홀의 주요 저작과 후기 생애에 대한 실천적 모습을 통해 비교적 익숙한 모습의 버밍엄 문화연구 한계를 극복하면서 궁극적으로 문화연구, 특히 한국의 문화연구를 현재 시점에서 다시 한 번 생각해 보고자 했다. 이 글에선 주로 후기 스튜어트 홀의 사유와 현실에 밀착된 방법론의 관계성 그리고 그 방향성을 주목하여 살펴보았다. 사실 한국 문화연구는 버밍엄 문화연구와 특별히 연구 방향성과 주제의 부분에서 거의 같은 것으로 여겨져 왔고, 우리 비판언론학계에서 이러한 이른바 '전통적 영국 문화연구'의 영향력은 여전히 매우 강력하지만, 오히려 어떤 면에서 이는 매우 한국적이며 특수한 현상일 뿐이다. 그 점을 스튜어트 홀의 대표 저작들에 대한 재독해와 이에 기반을 두어 후기 삶의 실천적 자취를 따라가 보면서 조금이나마 발견해 보고자 했다.
제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
Oronasal fistula are a well-known complication of surgical treatment of cleft palate, occurring most frequently in the alveolus and hard palate. Previous reports have demonstrated that oronasal fistulas, particularly if greater than l cm in diameter, had an adverse effect on speech. The aim of this study was to demonstrate the relationship between the size of the fistula and the influence on velopharyngeal function. The site and size of the fistula were indicated on graph paper with calipers and measured in $mm^2$. Speech assessment was carried out using a Nasometer, VPI articulation differential test, spectrography. Patient whose fistulas affected their speech had significantly larger fistulas than those whose fistulas did not. The study shows that the larger the fistula, the greater the risk of hypernasality and nasal emission, but even small fistulas can cause speech problems. If obstruction of the nasal passage is eliminated in a patient with a previously asymptomatic fistula, it may result in a fistula becoming symptomatic, resulting in hypernasality and nasal emission. In conclusion, even small fistulas can influence speech production and should be considered before any treatment is planned. The study lends support to early closure of oronasal fistulas, particularly before pharyngeal flap surgery is contemplated.
본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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