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상상적/실제적 서사 미디어로서 영화에 대한 미디어고고학 (An Archaeology of Cinema as a Real/Imaginary Narrative Medium)

  • 정찬철
    • 대중서사연구
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    • 제25권4호
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    • pp.361-395
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    • 2019
  • 이 논문은 영화에 대한 미디어고고학적 작업의 일환으로서 영화가 어떠한 서사 미디어로서 상상되었는지, 그리고 영화가 실제로 어떻게 서사 미디어로 제도화되었는지를 살펴보고, 이 상상과 실제가 영화의 기술적 속성, 즉 지표성과 1초당 24프레임과 몽타주 등으로 대변되는 물질적, 기술적 속성으로 서로 공명하고 있었음을 설명하고자 한다. 초기영화의 과도기 시기, 영화는 쇼트 분할과 몽타주 등의 시각적 표현 기법의 급속한 발전을 통해 기록이라는 복제 미디어와 시각적 스펙터클을 선사하는 어트랙션 미디어에서 이야기를 전달하는 서사 미디어로 전환되었다. 1912년 미국에서 영화 저작권법의 등장은 바로 서사 미디어로서 영화의 제도화를 의미하는, 즉 영화의 저자성(authorship)을 공식적으로 인정한 제도적 변화였다. 뿐만 아니라 이 시기에 영화라는 뉴미디어는 과거의 모든 미디어의 한계를 뛰어넘는 완벽한 서사 미디어로 상상되었다. 미디어고고학이라는 미디어 비판이론에 따르면, 상상적 미디어는 단지 상상이 아니다. 그것은 동시대의 욕망을 반영하는 실제 미디어의 무의식에 해당한다. 이 논문은 이러한 미디어고고학적 관점에 근거하여, 이 시대 서사 미디어로서 영화에 대한 상상들은 단지 공상의 결과가 아닌 당대 실제 서사 미디어로 변화되고 있는 영화라는 뉴미디어가 표출한 시대적 욕망의 결과라 말하고자 한다. 첫째, 이를 위한 이론적 토대로서, 미디어 이론으로서 미디어고고학을 간략하게 소개하고, 에릭 클루이텐베르크의 상상적 미디어에 대한 고고학적 연구 방법론을 논의한다. 둘째, 서사 미디어로서의 영화에 대한 이 시대의 상상을 레프 톨스토이, 잭 런던, 버지니아 울프, 데이비드 그리피스 등의 문인과 영화인의 상상을 통해 논의한다. 영화가 어떻게 실제 서사 미디어로 제도화 되었는지를 보기 위해, 영화 저작권법의 등장으로 이어졌던 에디슨과 루빈 그리고 칼렘과 하퍼 브라더스 간의 영화 저작권 소송 과정을 들여다본다. 이 논문은 이러한 영화의 실제와 상상 사이의 관계를 미디어고고학이 강조하는 기술 결정론적 측면에서 분석하여, 영화의 어떠한 기술적 특성이 이러한 상상들과 제도화를 추동하고 결정했는지 논의한다. 지금까지 영화의 역사는 영화의 형식과 내용의 분석, 산업적 변화 등을 통해 접근되었다. 그 외에 동시대의 문헌에 나타난 영화에 대한 상상이나 예언 들은 동시대의 영화의 특성을 반영하고 있음에도 사료로서 주목을 받지 못했다. 이 논문은 영화에 대한 동시대의 상상이 얼마나 실제 현상들과 공명하고 있었는지를 보여줌으로써, 영화 역사를 바라보는 관점의 확대에 기여하고자 한다.

플랫폼의 확장과 하이틴 로맨스 드라마의 귀환 (Extension of Platforms and Return of High-Teen Romance Drama)

  • 문선영
    • 대중서사연구
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    • 제25권4호
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    • pp.45-71
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    • 2019
  • 이 논문은 미디어 시대의 플랫폼 확장을 통해 과거 소외되었던 '하이틴 로맨스 드라마'가 떠오르기 시작한 현상에 주목하였다. TV에서 웹으로 이동하여 다양한 방식으로 제작되는 동시에 다시 TV드라마로의 귀환에 성공적 발돋음을 하고 있는 '하이틴 로맨스 드라마'를 분석하였다. TV와 웹의 하이틴 로맨스 드라마의 최근 경향을 정리하고, 대표적인 사례로 웹 드라마 <에이틴>, TV드라마 <열여덟의 순간>의 분석을 통해 플랫폼의 환경과 관련하여 '하이틴 로맨스 드라마'의 특성을 살펴보았다. 하이틴 로맨스 드라마는 시청률이라는 제한으로 인해, 텔레비전에서는 대체로 소외된 장르 중 하나였다. 하지만 웹 공간에서 하이틴 로맨스 드라마는 더 이상 비주류가 아니다. 웹드라마의 대중적 관심과 성공은 TV에서 잊힌 하이틴 로맨스 드라마가 재탄생하는 것으로 이어지고 있다. 웹드라마 <에이틴>은 10대들의 문화, 표현방식을 적극적으로 활용하면서, 10대 수용자의 공감을 이끌어내는 전략을 적극적으로 활용한다. <에이틴>에서 사랑은 과잉 소비되는 감정의 깊이를 덜어내는 방식으로 재현된다. 사랑에 대한 내면적 갈등을 깊이 있게 다루지 않는 대신, 사랑의 감정적 변화를 실시간으로 솔직하게 제시하고 수용자와 공감대를 형성하는 방식을 취한다. TV드라마 <열여덟의 순간>은 TV하이틴 로맨스 드라마에 대한 관심을 다시 집중시키는 데 기여한 작품 중 하나이다. <열여덟의 순간>은 풋풋하고 순수한 10대의 사랑을 통해 주인공들이 성숙한 과정에 이르는, 성장서사에 초점을 두고 있다. TV드라마 <열여덟의 순간>은 웹에서 유행하는 하이틴 로맨스의 문법을 적용하면서도 TV라는 방송 환경에 적합하도록 기존 TV 학원물의 전형성을 유지하는 방식으로 변주된 하이틴 로맨스 드라마이다. 이 논문은 TV가 지닌 제한이나 한계로, 사라져버리거나 소외되었던 하이틴 로맨스 드라마가 웹 플랫폼을 통해서 이동하여 재탄생된 배경을 분석하였다. 이는 최근 하이틴 로맨스 드라마에 대한 증가와 대중적 관심을 파악하고 그 의미를 고찰하였다는 점에서 의의가 있다.

21세기 새로운 현실에서 Relationship Marketing의 진화: 디지털 뉴미디어 환경의 보편화와 고객 참여의 고도화를 중심으로 (Evolution of Relationship Marketing in the New Reality: Focused on the Pervasiveness of Digital New Media and the Enlargement of Customer Participation)

  • 임종원;조호현;이정훈
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권4호
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    • pp.105-137
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    • 2012
  • 1980년대 마케팅 분야에서 Relationship Marketing이란 새로운 접근방법이 등장한 이후 미국, 유럽 및 아시아 등지에서 다양한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 급속한 환경변화와 경쟁의 세계화로 말미암아 기업들은 보다 적극적으로 환경과의 관계를 고려하지 않을 수 없게 된 상황에서 Relationship Marketing은 마케팅뿐만 아니라 전략분야에서도 중추적인 패러다임으로 자리를 잡아가면서 전통적인 마케팅 연구의 한계를 극복하는 동시에 기업의 마케팅 활동에 보다 풍부한 시사점을 제공하고 있다. 그러나 Relationship Marketing의 연구들은 마케팅 시스템의 상적 영역(commercial sector)에서의 관계구조 및 특성에 초점을 맞추는 조직간 관계 중심이 대부분이었다. 역설적으로 Relationship Marketing에 있어서 다시금 소비자 측면을 고려하지 않으면 안 되는 상황이 전개되고 있다. 1990년대 정보통신 기술의 발달과 웹의 상업적 적용이 빠르게 적용되고 있고, 이러한 새로운 기술들은 커뮤니케이션 개념을 변화시키고 있다. 2000년대 뉴미디어와 혁신 기술의 발달로 소비자들은 스스로 확대된 정보 네트워크를 갖추고 활발하게 정보교환을 하면서 생산이나 판매에 참여하고 있다(Kelly 1998: Jenkins 2006). 이러한 기업과 소비자의 변화는 기업과 소비자의 관계를 근본적으로 변화시키고 있는데, 그에 따라 최근 소비현상에서 소비자의 주도적인 역할이 자주 논의되고 있다.(Seybold 2000: Sharma and Sheth 2004: 임종원, 양석준 2006). 디지털 모바일환경에서의 서비스 유통구조인 플랫폼을 통한 새로운 관계 지배구조로서의 공동체(community)가 연구대상이 되고 있고, 행위적 측면에서도 디지털 환경과 맞물린 소비자 참여 역할 변화는 마케팅 시스템에서 커다란 변화를 요구하고 있다. 본 연구는 지금까지의 Relationship Marketing 연구 성과를 (1) 철학적 측면, (2) 구조적 측면, (3) 행동적 측면, (4) 마케팅 성과 측면에서 전통적 마케팅 연구 관점과 비교 검토하는 동시에 21세기의 새로운 현실, 즉 디지털 환경에서 뉴미디어의 보편화와 고객 참여의 고도화에 따른 마케팅 환경과 마케팅 시스템의 변화에 초점을 맞추어 소비자의 조직화라는 관점에서 공동 가치창조를 위한 연결마케팅공동체의 형성 가능성을 제시하고 향후 Relationship Marketing 연구의 방향을 모색해보고자 하였다.

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라이프스타일 형성 모델(Lifestyle-DEPER [Decision, Execution, Personal Factor, Environment, Resources])과 건강을 위한 라이프스타일 중재 전략 (Conceptual Model of Establishing Lifestyle (Lifestyle-DEPER [Decision, Execution, Personal Factor, Environment, Resources]) and Lifestyle Intervention Strategies)

  • 박지혁;박혜연;홍익표;한대성;임영명;김아람;남상훈;박강현;임승주;배수영;진연주
    • 재활치료과학
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    • 제12권4호
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    • pp.9-22
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    • 2023
  • 라이프스타일-형성 모델(Lifestyle-DEPER [Decision, Execution, Personal Factor, Environment, Resources])은 라이프스타일이 어떻게 형성되는지를 설명해 준다. 라이프스타일은 결정, 실행, 습관화 단계를 거쳐 형성된다. 결정 단계는 무엇을 할 것인가를 결정하는 단계이고, 실행 단계는 실제로 활동과 작업을 수행하는 단계이다. 두 단계가 지속적으로 반복되는 것을 습관화라고 한다. 라이프스타일 형성 단계에 영향을 주는 요소들은 환경, 자원, 개인적 요소로 구분된다. 환경은 우리 주변을 둘러싸고 있는 것으로 사회적 환경, 물리적 환경, 문화적 환경, 가상적 환경이 포함된다. 자원은 개인이 가지고 있는 것으로 건강적 자원, 시간적 자원, 경제적 자원, 사회적 자원 등으로 분류된다. 개인적 요소는 역량, 욕구, 가치가 포함된다. 역량은 할 수 있는 능력, 욕구는 현재 상태와 원하는 상태의 차이, 가치는 개인이 중요하다고 생각되는 것을 뜻한다. 라이프스타일의 형성 단계에서 환경, 자원, 개인적 요소는 각 단계별로 서로간에 영향을 준다. 이러한 전반적 과정을 흔드는 것을 사건이라고 하며, 개인적 사회적 사건을 모두 포함한다. 건강과 관련된 라이프스타일 요소는 신체활동, 식습관, 사회관계, 활동 참여이며, 이것들이 라이프스타일 중재의 목표이다. Lifestyle-DEPER 모델을 기반으로 한 중재 전략 KEEP (지식, 경험, 평가, 계획[Knowledge, Evaluation, Experience, Plan])은 라이프스타일 형성 단계와 영향 요소들을 다면적으로 고려한 건강을 위한 중재 전략이다. 본 문헌을 통해 Lifestyle-DEPER 모델을 소개하고, 건강을 위한 라이프스타일 중재 전략(KEEP)을 제시하였다. 추후 연구를 통해 Lifestyle-DEPER 모델과 KEEP 전략은 타당성과 적용 가능성에 대한 검증이 필요할 것으로 사료된다.

딥러닝을 활용한 위성영상 기반의 강원도 지역의 배추와 무 수확량 예측 (Satellite-Based Cabbage and Radish Yield Prediction Using Deep Learning in Kangwon-do)

  • 박혜빈;이예진;박선영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1031-1042
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    • 2023
  • 인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

지진 시 수직형 수소 저장용기의 거동 특성 분석 및 안전성에 관한 해석적 연구 (An Analytical Study on the Seismic Behavior and Safety of Vertical Hydrogen Storage Vessels Under the Earthquakes)

  • 이상문;배영준;정우영
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권6호
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    • pp.152-161
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    • 2023
  • 일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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.

GOCI-II 대기상한 반사도와 기계학습을 이용한 남한 지역 시간별 에어로졸 광학 두께 산출 (Retrieval of Hourly Aerosol Optical Depth Using Top-of-Atmosphere Reflectance from GOCI-II and Machine Learning over South Korea)

  • 양세영;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.933-948
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    • 2023
  • 대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

초분, 한국 이중장제의 분석심리학적 고찰 : 부패와 뼈로의 환원을 중심으로 (CHOBUN, Understanding the Double Burial Custom in Korea from a Jungian Perspective : Focusing on Putrefaction and Reduction to Bones)

  • 조자현
    • 심성연구
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    • 제31권2호
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    • pp.113-150
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    • 2016
  • 초분은 살이 다 썩어 없어질 때까지 관에 넣은 시신을 짚으로 싸두는 초가 형태의 임시 무덤을 말한다. 모든 살이 다 없어지고 나면, 초분은 해체되고, 뼈만 추려 다시 묻는다. 이러한 방식의 초분은 따라서 처음 시신의 살을 처리하기 위한 임시 매장과 이후 남은 부분(뼈나 재)을 영구히 매장 하는 이중장제에 속한다. 초분은 사람이 잘 가지 않고, 집에서도 떨어져 있지만, 유족이 가서 돌볼 수 있는 곳을 택해 만들어지는데, 심리학적으로 이것은 지속적인 관심을 쏟을 수 있으면서도 고요히 격리될 수 있는 곳, 다시 말해 심리적인 재생이 일어나는 장소이다. 초분을 두는 기간, 일차장의 기간을 정하는데 가장 중요한 점은 뼈만 남길 때까지 기다려야 하는 기간이 얼마나 되는지, 그리하여 초분을 해체하였을 때 완전한 뼈 상태를 확인할 수 있는지와 관련된 것이다. 여기서 초분이 부패와 뼈로의 환원을 목표로 하고 있음을 알 수 있다. 부패와 새로운 생명의 탄생은 연금술 문헌에서 보듯 동시에 일어난다. 부패의 최종 목적은 육신을 영적 상태로 만들고, 그리하여 죽은 자를 다른 삶으로 들어갈 수 있게 만들어 주는 것이다. 그러기 위해서는 아주 불안정한 상태에서, 부패를 견뎌내고, 썩는 냄새가 모두 사라지는 것을 기다려야 한다. 썩히는 것은 그리하여 육화된 세계, 몸을 용해시켜 없애고, 그 핵심, 열매만을 남기는 것을 목표로 한다. 부패의 과정은 자기 스스로의 오염되고 끔찍한 측면을 받아들이는 태도이며, 무력하고 수동적인 자세를 취함으로써, 새로운 생명이 오게하는 것이다. 원형적인 세계, 무의식은 우리가 접근하려 할 때, 종종 위협적이고 공격적인, 더러운 무엇으로 경험된다. 개성화 과정에서, 우리가 우리 정신의 이 끔찍하고 오염된 부분들을 볼 수 있는 용기를 낼 때만이, 무의식은 우리에게 새로운 영적 각성과 새로운 삶의 감각이라는 축복을 주는데, 이것이 부패가 의미하는 것이다. 뼈와 골격은 생명의 부술 수 없는, 소멸되지 않는 본질적인 요소를 상징한다. 뼈는 재생을 위한 최소 단위이자, 재생의 바탕이 되며, 여기서 새로운 생명이 자라나게 된다. 뼈의 상태로 환원은 생명의 바로 그 원천으로 돌아감을, 자궁으로 다시 들어가 심리적으로 자신의 자아중심성을 버리고, 자기가 개성화의 전 과정을 이끌도록 허용하는 것이다. 앞으로의 발달을 위해, 골격 상태로의 환원의 어려운 과정을 겪는 것은, 자아의 죽음의 선언이며, 그 목적은 자신을 썩기 쉽고 덧없는 살과 피, 육신에서 해방시키고, 전체로서의 영적인 갱신, 생명의 불멸의 요소를 얻기 위함이다. 초분은 또한 식물의 순환에서 해마다 보이는 부패와 생명의 부활을 보여준다. 초분에서는 이러한 식물의 순환의 상징이 다른 일반적인 한국 전통 상장례에서보다 명확하고 강하게 드러나는데, 죽음에도 살아남는 생명의 부분을 식물의 상징을 통해 경험하게 한다. 초분과 관련된 식물은 죽음 후의 생명의 지속성, 심리적으로 말해, 자기의 존재를 말한다. 초분에서 드러나는 풍부한 식물의 이미지들은, 모든 것이 사라진 죽음의 상태 너머에 존재하는 생명의 존재와 관련되어 있으며, 심리학적으로 우리의 삶에 정신에 끝없는 에너지를 공급하는 영원히 존재하며 의식을 다시 태어나게 하고 새롭게 하는 자기의 존재를 이야기한다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.