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감염과 변이 -H. P. 러브크래프트의 소설과 『Project LC. RC』에 대하여 (Infection and Mutation - On the H. P. Lovecraft's fiction and "Project LC. RC")

  • 복도훈
    • 대중서사연구
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    • 제27권2호
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    • pp.13-44
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    • 2021
  • 이 글은 코로나19바이러스 팬데믹을 통한 감염의 공포와 인간 종의 급격한 위상 변화를 H. P. 러브크래프트의 소설과 『Project LC. RC』를 통해 살펴보고자 한다. 전 지구적 기이함이라고 할 수 있는 팬데믹 사태와 기후변화는 생태계 내에서의 인간 종의 지위와 역사를 근본적으로 되묻는다. 러브크래프트의 위어드 픽션에 등장하는 공포의 크리처와 우주적 무관심주의는 오늘날의 전 지구적 기이함을 밝히는데 도움을 준다는 점에서 동시대적이다. 그러나 러브크래프트의 인종주의는 그의 우주적 공포의 정체에 대한 보다 근본적인 질문을 던지도록 한다. 『Project LC. RC』는 러브크래프트의 소설에서 논란이 되는 인종주의와 여성혐오를 다시 쓰는 문화적 변용의 작업이다. 변용은 러브크래프트적인 공포에 감염되면서도 그것의 변이를 창출하는 작업이다. 이 글은 우선 그러한 변용을 유도하는 러브크래프트의 소설이 갖는 창조적 힘에 주목했다. 그리고 이러한 전제 아래 이서영, 은림, 김보영의 러브크래프트 소설 다시쓰기의 의미를 비체, 식물 크리처, 공생의 이미지와 모티프 분석을 통해 밝히고자 했다. 구체적으로는 남근적인 공포를 환기하는 러브크래프트의 크리처는 여성주의적 다시쓰기를 통해 여성들의 절망을 끌어안고 위무하는 비체의 이미지(『낮은 곳으로 임하소서』), 여성에게 피난처를 제공하는 식물적인 크리처(<우물 속의 색채>), 돌봄과 공생의 크리처(『역병의 바다』)로 뒤바뀐다. 이러한 다시쓰기는 노동, 돌봄, 연대와 같은 가치를 작품 속에 구현한다는 점에서 동시대적 의의가 있다. 결론에서는 앞서의 수정주의적 글쓰기로 축소되지 않는 러브크래프트 소설의 창조적 변용의 또 다른 힘에 주목하고자 했다.

에큐메니칼 운동에 기초한 사회적 책임을 위한 기독교 정치교육의 방향 (A Study on the Direction of Christian Political Education for Social Responsibility Based on the Ecumenical Movement)

  • 이은주
    • 기독교교육논총
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    • 제72권
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    • pp.341-366
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    • 2022
  • 연구 목적 : 한국 교회는 이 세상을 구원하시는 하나님의 일하심에 교육, 인권, 민주화, 통일 운동 같은 실천적 사회참여운동으로 동참해왔다. 하지만 질적 성장에 집착하고 교권체제 강화를 위해 기득권과 결탁한 모습을 보이기도 했다. 교회의 이기적이고 비윤리적인 모습에 대한 비판과 함께 교회의 신뢰성은 추락하였다. 이는 교회가 사회 속에서 책임 있게 그 공적 역할을 하지 못하였기 때문이다. 교회는 하나님 나라의 모델로서의 정체성을 상실한 것이다. 이제 교회는 이 정체성을 회복하는 것이 절박한 과제이고 이를 위해 교회 공동체의 일원인 그리스도인들이 스스로 교회를 개혁하고 사회 속에서 하나님의 구원활동에 책임 있게 참여하도록 양육하고 교육하는 것이 요청된다. 바로 이 논문은 하나님 나라를 위해 사회에 정치적 활동으로 책임 있게 참여한 에큐메니칼 운동의 깨달음에 기초하여 그리스도인들이 이 사회에 책임 있게 참여하는 것을 도울 수 있는 기독교 정치 교육의 과제를 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 이 논문은 주로 WCC에서 출판된 다양한 에큐메니칼 문서들을 활용하는데 먼저 WCC를 중심으로 사회 속에서 교회가 책임 다하기 위해 행한 정치적 활동들을 살펴봄으로서 이 세상 안에서의 교회의 책임 있는 역할을 모색한다. 더 나아가 이런 맥락에서 이루어진 기독교 교육적 논의를 통해 이 사회 속에서 그리스도인들로 하여금 그들에게 주어진 책임을 가지고 온전히 참여할 수 있는 교육적 시도를 규명한다. 이런 기독교 교육은 정치적인 행위이기도 하다. 이러한 과정을 통해서 에큐메니칼 운동에 기초한 사회적 공적 책임을 위한 기독교 정치 교육의 방향을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 세상을 재발견하고 연대하는 교육, 둘째, 지속가능한 사회를 위한 정치적 책임을 촉구하는 교육, 셋째, 현실상황에 대한 문제 지향적 교육, 넷째, 정치적 참여를 통한 신앙과 삶의 일치를 추구하는 교육이다. 결론 및 제언 : 이 논문은 바로 에큐메니칼 운동에 기초한 기독교교육이 그리스도인들로 하여금 이 세상에 정치적 행위를 통해 책임 있게 참여함으로 하나님의 나라의 건설에 동참하도록 돕는 정치교육의 성격을 지니고 있음을 제시한다. 이러한 기독교 정치교육이 교육현장 속에서 구체화되도록 다양한 커리큘럼의 개발이 시급히 요청된다.

머신러닝과 KSCA를 활용한 디지털 사진의 색 분석 -한국 자연 풍경 낮과 밤 사진을 중심으로- (Color Analyses on Digital Photos Using Machine Learning and KSCA - Focusing on Korean Natural Daytime/nighttime Scenery -)

  • 권희은;구자준
    • 트랜스-
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    • 제12권
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    • pp.51-79
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    • 2022
  • 본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

Review of Production, Husbandry and Sustainability of Free-range Pig Production Systems

  • Miao, Z.H.;Glatz, P.C.;Ru, Y.J.
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제17권11호
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    • pp.1615-1634
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    • 2004
  • A review was undertaken to obtain information on the sustainability of pig free-range production systems including the management, performance and health of pigs in the system. Modern outdoor rearing systems requires simple portable and flexible housing with low cost fencing. Local pig breeds and outdoor-adapted breeds for certain environment are generally more suitable for free-range systems. Free-range farms should be located in a low rainfall area and paddocks should be relatively flat, with light topsoil overlying free-draining subsoil with the absence of sharp stones that can cause foot damage. Huts or shelters are crucial for protecting pigs from direct sun burn and heat stress, especially when shade from trees and other facilities is not available. Pigs commonly graze on strip pastures and are rotated between paddocks. The zones of thermal comfort for the sow and piglet differ markedly; between 12-22$^{\circ}C$ for the sow and 30-37$^{\circ}C$ for piglets. Offering wallows for free-range pigs meets their behavioural requirements, and also overcomes the effects of high ambient temperatures on feed intake. Pigs can increase their evaporative heat loss via an increase in the proportion of wet skin by using a wallow, or through water drips and spray. Mud from wallows can also coat the skin of pigs, preventing sunburn. Under grazing conditions, it is difficult to control the fibre intake of pigs although a high energy, low fibre diet can be used. In some countries outdoor sows are fitted with nose rings to prevent them from uprooting the grass. This reduces nutrient leaching of the land due to less rooting. In general, free-range pigs have a higher mortality compared to intensively housed pigs. Many factors can contribute to the death of the piglet including crushing, disease, heat stress and poor nutrition. With successful management, free-range pigs can have similar production to door pigs, although the growth rate of the litters is affected by season. Piglets grow quicker indoors during the cold season compared to outdoor systems. Pigs reared outdoors show calmer behaviour. Aggressive interactions during feeding are lower compared to indoor pigs while outdoor sows are more active than indoor sows. Outdoor pigs have a higher parasite burden, which increases the nutrient requirement for maintenance and reduces their feed utilization efficiency. Parasite infections in free-range pigs also risks the image of free-range pork as a clean and safe product. Diseases can be controlled to a certain degree by grazing management. Frequent rotation is required although most farmers are keeping their pigs for a longer period before rotating. The concept of using pasture species to minimise nematode infections in grazing pigs looks promising. Plants that can be grown locally and used as part of the normal feeding regime are most likely to be acceptable to farmers, particularly organic farmers. However, one of the key concerns from the public for free-range pig production system is the impact on the environment. In the past, the pigs were held in the same paddock at a high stocking rate, which resulted in damage to the vegetation, nutrient loading in the soil, nitrate leaching and gas emission. To avoid this, outdoor pigs should be integrated in the cropping pasture system, the stock should be mobile and stocking rate related to the amount of feed given to the animals.

Himawari-8 정지궤도 위성 영상을 활용한 딥러닝 기반 산불 탐지의 효율적 방안 제시 (Efficient Deep Learning Approaches for Active Fire Detection Using Himawari-8 Geostationary Satellite Images)

  • 이시현;강유진;성태준;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.979-995
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    • 2023
  • 산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.