• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권46호
• /
• pp.85-106
• /
• 2017

2000년을 전후 디지털 미디어 시대의 전환과 함께 출판만화는 인터넷 망을 활용한 유통구조를 확립하는 등 새로운 매체로의 전환을 시도하였다. 그러나 인터넷 만화는 여전히 전통적인 병렬적 페이지 읽기구조를 벗어나진 못하였다. 반면 웹툰의 경우 인터넷브라우저의 세로 스크롤 읽기방식에 따라 칸을 분리 배분하여 연출하고, 애니메이션의 움직임과 음향효과나 배경음악과 같은 사운드를 도입하는 등 다른 매체들을 재매개하며 변화를 보여주고 있다. 이러한 변화는 현대 독자의 수용방식에도 부합한다. 현대 사회는 영상 미디어의 발달과 함께 복잡한 사회구조를 갖고 있다. 따라서 대중은 일상적으로 다양한 자극에 노출되어 분산된 지각의 특성을 보여준다. 즉, 전통적인 만화는 여타의 인쇄매체가 그러하듯 침잠과 몰입의 감상을 필요로 한다. 그러나 웹툰은 특정 컷에서 캐릭터가 움직이거나 타이틀 텍스트가 불투명도를 높이며 서서히 등장하는 것과 같은 애니메이션과 음향효과를 적용하고 있다. 이러한 애니메이션 움직임의 시간성과 사운드의 청각적 자극이 웹툰의 특성으로 출판만화와 구분된다. 먼저 웹툰의 움직임은 극적 긴장감이나 액션의 효과적인 연출을 위해 부분적으로 적용되고 있다. 기술적으로 동작 이미지를 여러 레어어로 분리하여 움직임을 주는 핸드 드로운 애니메이션의 기법을 차용하고 있다. 그리고 사운드의 사용이 있다. 각 에피소드와 관련된 가사나 멜로디의 배경음악이나 엠비언스 사운드, 또는 어떠한 움직임과 관련된 음향효과 등이다. 뿐만 아니라 스마트폰의 진동을 이용한 촉각적 자극 등으로 독자에게 새로운 유희를 제공하고 있다. 그러나 한편으로는 새로운 기법을 도입한 웹툰의 연출이 아직은 완숙기에 도달하지 못했음을 볼 수 있다. 웹툰 효과연출 소프트웨어의 조작적 정교함을 차치하고 볼 때, 애니메이션과 사운드 적용에 대한 매체적 이해가 부족한 과도기적 현상으로 볼 수 있다. 만약 사운드가 적용된 특정 프레임이 위로 스크롤되어 브라우저에 노출되는 지점부터 재생되는 경우를 보면, 독자에게 기대되는 속도보다 빠르거나 느리게 스크롤 되는 경우 전체 이미지를 보기도 전에 사운드가 끝이 나거나 또는 다음컷으로 이동하였음에도 사운드는 계속적으로 유지되는 경우다. 움직임 또한 각 컷의 움직임은 스크롤의 위치에 대비하여 시작되도록 한다. 따라서 독자의 스크롤 속도는 움직임의 속도가 되기도 한다. 따라서 타이밍이 어긋나고 부자연스러운 움직임이나 갑작스럽게 플레이되고 끊기는 등 사운드의 연출은 독자들의 몰입을 방해하는 요인이 되기도 한다. 결론적으로 이러한 문제점들에 관하여 본 연구는 연속성의 부재로, 자연스럽게 전환되는 연속적 사운드나, 예를 들어 캐릭터가 움직일 때 관절의 간단한 회전 등 개연성이 필요하고 본다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권5호
• /
• pp.431-449
• /
• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.