• 한국전통조경학회지
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• 제38권4호
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• pp.101-110
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• 2020

본 연구는 정원박람회에 출품한 작품 중에서 전통을 테마로 설정한 작가정원 14개소의 사례연구로서 문헌 분석과 현장 조사로 진행하였다. 전통재현을 결정하는 설계과정에 주목하고 작품마다 설계목표 수립, 전통재현의 대상 선정, 재현의 방법 결정, 경관구성요소 디자인 단계를 분석하여 다음과 같은 전통재현 특성과 시사점을 도출하였다. 첫째, 다수의 작가정원에서 전통구조물을 재현 대상으로 선정한 양상은 좁은 부지에 적합하고 주제 전달성이 좋다는 장점으로 이해할 수 있다. 이들은 작품명에 마당, 울, 부뚜막, 장독대, 취병과 석가산 등 전통구조물의 명칭을 넣어 설계의도를 직접 전달하였는데, Wall, 한국정원, 수원, 서울 장인처럼 간접적으로 표현한 작품들은 주제 전달성이 상대적으로 약하다. 선비, 여백, 풍류와 같이 재현 대상을 상징적으로 표현한 작품도 있었다. 둘째, 한옥마당을 재현하면서 잔디와 석재로 포장한 정원, 수원화성 성곽과 망루 서북공심돈(西北空心墩)을 분리하고 연계성 없는 용연(龍淵)을 미니어처 형태로 배치한 정원과 낙안읍성을 모티브로 하여 휴게공간에 낮은 장식담장으로 재현한 정원은 전통에 대한 깊이 있는 이해가 필요함을 보여준다. 반면 전통정원의 입지 선택, 주변 환경과 유기적 배치가 중요함을 보여준 한국정원, 한옥 중정이 가진 여백의 미와 선비가 누렸던 느림의 미학, 달밤 뱃놀이라는 풍류 문화를 재현한 작품들은 전통구조물 모사를 넘어 전통에 대한 이해가 정원문화와 정서로 확산된 양상이다. 셋째, 디자인과 관련하여 실제 크기의 전통구조물을 직설적 방법으로 재구성한 작품이 많았다. 취병으로 정원을 구획하고, 담장안에 부뚜막, 굴뚝, 텃밭 등으로 생활공간을 꾸미고, 경복궁, 소쇄원, 서석지를 대표하는 시설들을 유기적으로 배치하였다. 하지만 규모가 큰 수원화성과 낙안읍성을 추상적 방법으로 재현한 작품들로부터 핵심이 되는 디자인 요소의 취사선택, 구조물의 입면 구성, 공간의 스케일감에 대한 중요성을 인식하였다. 해체적 방법을 선택한 정원 중에는 원형 이미지와 멀어진 한옥 마당과 바자울의 사례가 있는 반면에 정육면체를 구성한 프레임만으로 표현한 여백의 정원과 많은 전통구조물로 달빛 스며든 선비의 사랑방을 재구성한 정원은 긍정적 사례이다. 현대적으로 디자인한 경관구성요소들을 전시한 서울 장인 정원, 직지심체정원, 풍류정원은 작가의 의도를 이해할 수 있는 설명이 필요하다.

• 대중서사연구
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• 제27권3호
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• pp.13-51
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• 2021

본 논문의 목적은 만화 연구에서 소외되었던 1970년대 순정만화를 조명하는 것이다. 본 논문에서는 1970년대의 잡지인 『여학생』의 기사와 연재만화를 분석하고 당시의 이상적인 소녀상을 고찰한다. 순정만화는 1960년대와 1970년대의 차이가 상당히 크다. 단행본 순정만화 분석만으로는 이러한 간극에 대해 설명되지 않는다. 만화 검열이 만화 전반의 발전을 저해하는 요소로 작용했지만 다른 장르의 만화와 비교했을 때 1970년대 순정만화의 정체는 지나치다. 순정만화와 함께 소녀를 대상으로 하는 대표적인 대중매체였던 잡지 연구를 통해 순정만화 변화의 원인에 대한 답을 얻을 수 있을 것이다. 잡지의 기사는 그 잡지의 편집방침과 특징을 보여주기도 하지만 그 시대의 가치관과 이념을 반영한다. 잡지에 실린 만화 역시 마찬가지이다. 특히 잡지 만화는 검열에서 비교적 자유로웠다. 본 논문에서는 1970년대 소녀잡지의 기사와 만화가 당시의 소녀상을 어떻게 형성했는지 『여학생』의 특집 기사와 만화를 통해 분석했다. 『여학생』에 연재된 만화 중에서 엄희자의 <푸른 지대>와 방영진의 <미니 행진곡>을 살펴보았다. <푸른 지대>와 <미니 행진곡> 모두 『여학생』의 기사에서 강조한 이상적인 소녀상을 보여준다. <푸른 지대>는 가정 안의 성실하고 순종적인 딸의 모습을, <미니 행진곡>은 명랑하고 밝은 소녀의 모습을 그린다. 연구를 통해 1970년대 잡지는 사회에 순응하면서 화목한 가정을 돕는 소녀를 이상적인 소녀로 평가했다는 것 그리고, 잡지에서 끊임없이 주장했던 이상적인 소녀상은 순정만화의 검열과 창작의 기준이 되어 많은 작품의 내용과 표현에 큰 영향을 주었다는 것을 알 수 있었다. 1970년대는 만화 검열과 합동 출판사의 독과점 전횡으로 연구사적 의미에서 그 중요성이 희석된 시기이다. 검열의 틀에서 표현의 한계가 명확했고 그 결과 양질의 작품도 많지 않아 1970년대 한국만화 연구는 많은 부분이 공백으로 남아 있다. 본 연구는 1970년대 만화 연구의 공백을 채우는 데에 의미가 있다.

• 대중서사연구
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• 제27권3호
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• pp.195-228
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• 2021

이 연구의 목적은 『모빌리티와 푸코』에서 제기하고 있는 새로운 모빌리티 연구방법을 검토하고, 이를 텍스트 분석에 적용해보는 것이다. 이 책은 푸코의 주요 개념을 모빌리티 연구에 적용한 논문 7편을 담고 있어 양쪽 연구 모두에 지적 자극을 주고 있다. 푸코는 이성/비이성, 정상/비정상을 구분하는 기술을 통해 작동한 규율 권력에 대한 탁월한 연구를 보여주었기 때문에, 그의 작업은 감옥으로 대표되는 폐쇄적 공간에 대한 연구처럼 보이기 쉽다. 하지만 『모빌리티와 푸코』의 필자들은 푸코의 작업에 이미 모빌리티에 대한 충분한 연구가 들어있었음에 주목하며 이를 모빌리티 연구에 적극적으로 접목시킨다. 푸코가 말한 통치성이자 장치로서의 모빌리티에 주목했을 때, 모빌리티와 임모빌리티 사이의 긴장감과 역동성이 강조되어 단순한 이분법을 가로지르는 모빌리티 연구의 가능성이 열린다. 본고는 이같은 연구방법을 적용해 김중혁의 소설 <1F/B1>과 김혜진의 단편소설을 분석한다. <1F/B1>은 건물 안에 흡사 갇혀있는 듯 보이는 건물관리인의 서사를 담고 있지만, 소설 속 관리인의 모빌리티는 기성의 통념을 관통하며 새로운 공간을 창출하는 데에로 나아가며, 김혜진의 단편소설 <목화맨션>, <치킨 런>, <줄넘기> 등은 움직이지 못하고 주저하는 모빌리티의 재현을 통해 주체를 구성하는 장치로서의 모비리티를 보여준다. 『모빌리티와 푸코』의 연구를 참조했을 때 우리는 텍스트 속 모빌리티와 임모빌리티의 역동성에 주목하여 서사를 재독하게 된다. 이 연구는 모빌리티 텍스트 연구를 새롭게 확장한다는 데에 의의가 있다. 그간 모빌리티 연구를 적용한 텍스트 분석은 대개 여행기나 표류기, 디아스포라 서사 등 명백하게 이동하는 서사에 집중되어 있었는데, 『모빌리티와 푸코』는 권력과 모빌리티의 관계, 모빌리티와 임모빌리티의 역동성 등에 주목하게 하여 새로운 텍스트 연구를 추동한다. 따라서 이 논문은 아무도 이동하지 않는 것처럼 보이는 서사 속 모빌리티 재현에 주목했을 때 드러나는 텍스트의 새로운 의미를 확인하고, 모빌리티 텍스트 연구 방법의 확장을 모색한다는 의의를 갖는다.

• 인지과학
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• 제33권2호
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• pp.109-133
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• 2022

일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.1-25
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• 2011

중화권 시장의 지속적인 성장으로 글로벌 브랜드들은 중화권 시장에 성공적으로 진입하기 위해서 다양한 노력을 기울이고 있다. 중화권 시장에 속한 국가들은 중국어를 공통적으로 사용하기 때문에 이 시장에 진출하려는 기업들은 영문 브랜드네임을 중문 브랜드 네임으로 전환해야 한다. 중문 브랜드네임에 대한 기존 연구들을 살펴보면, 중화권 시장에 진출한 글로벌 브랜드네임에 대한 사례분석에 초점이 맞추어져 있을 뿐 브랜드가 제공하는 편익과 중문 브랜드네임 전환방식과의 관계를 실증적으로 검증한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 영문 브랜드네임이 중문 브랜드네임으로 전환되는 방식에 대해 살펴보았으며, 브랜드컨셉에 따라 중문 브랜드네임 전환방식에 대해 중화권 소비자들은 다른 평가를 내릴 것이라 예측하고 이에 대해 실증적으로 검증하였다. 연구결과 중화권 소비자들은 기능적 브랜드 컨셉제품의 경우 음운과 의미가 반영된 음운어의론식 전환방식에 대해서 가장 호의적으로 평가하였으며, 다음으로 의미가 반영된 의차식 전환이 호의적인 평가를 받았다. 반면에 상징적 브랜드 컨셉제품의 경우는 음운어의론식 전환방식을 가장 호의적으로 평가하였으며, 다음으로 음운이 반영된 음차식 전환에 대해 호의적으로 평가하는 것으로 나타났다. 실증결과를 토대로 글로벌 브랜드를 담당하는 브랜드 매니저들에게 자사 브랜드가 중화권 소비자들에게 제공하는 목표 편익에 따라서 중문 브랜드네임 전환방식이 달라져야 함을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.