• 대중서사연구
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• 제25권3호
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• pp.303-345
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• 2019

이 논문은 포탈사이트 Daum에 연재되고 있는 김나임 작가(글/그림)의 웹툰 <바리공주>를 대상으로, 콘텐츠의 서사 구조와 댓글 분석을 질적/양적 방법론을 병행해 수행함으로써, 바리공주 서사무가라는 고전을 기반으로 한 웹툰 콘텐츠의 창작과 수용에 매개된 다층적 대화 양상을 해명했다. 웹툰 <바리공주>는 단위 서사가 독립적, 다선적, 중층적으로 연결되는 옴니버스 구성을 취하되, 바리의 성장담과 로맨스를 통해 개별서사를 통합하는 서사적 장치를 활용했다. 이때 작가는 예고편을 통해 고전원작(서사무가)을 웹툰의 프리퀄에 해당하는 전사(前史)로 활용했고, 원작이 지닌 젠더 비대칭성과 가부장제의 문제에 서사적으로 응답하는 서사적 재구성을 시도했다. 이에 대해 수용자는 비평적/성찰적 차원의 댓글로 토의하는 대화적 공론장을 형성했다. 표집을 통한 통계 분석에 따르면, 댓글의 양상은 〔콘텐츠에 대한 감상과 비평 ≫ 감정 반응 ≫ 직관적 총평 ≫ 지식과 성찰 ≫ 댓글평〕의 순으로 나타났다. 웹툰 <바리공주>의 창작과 수용에는 고전과 현대, 콘텐츠와 수용자, 수용과 창작 차원의 다층적 대화 양상이 작동했다. 창작의 차원에서 작가는 신화적 상징의 간극을 메우는 장치를 활용했으며, 수용자의 차원에서는 댓글을 통해 전통/민속/문화에 대한 정보와 지식, 성찰을 공유하는 문화를 형성했다. 이는 웹툰을 매개로 한 고전과 현대의 대화에 해당한다. 수용자는 웹툰의 향유를 통해, 정보를 보완하고 공감대를 형성하며, 해석학적 조율을 시도하고, 논쟁을 통해 시각을 조율하는 과정을 보였다. 또한 댓글을 다는 태도, 시각, 입장에 대해 논평함으로써, 문학에서의 메타비평에 해당하는 행위 양태를 보였다. 수용자의 댓글은 웹툰의 창작에 피드백 정보로 작용함으로써, 창작과 수용 자체가 웹툰 콘텐츠 제작에 영향을 미치는 실천적 역량으로 작동했다. 이 글은 고전을 기반으로 한 웹툰 <바리공주>가 고전과 현대, 작가와 수용자, 연구자간의 다양한 대화성을 형성함으로써, 감각, 사유, 비평, 성찰에 이르는 '움직이며 역동하는' 콘텐츠로 재구성된다는 것을 구체적으로 해명하는 케이스 스터디로 수행되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.595-601
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• 2008

본 연구에서는 전국 140여개 가구를 대상으로 실측 조사한 자료를 바탕으로 가정용수의 용도별 사용량을 도출함으로써 상 하수도시설설계에 활용할 수 있는 원단위를 제시하고, 용도별 사용특성분석, 영향인자 평가 등을 통하여 가정용수의 변동특성을 이해하고 향후 사용경향을 예측할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 전국 140가구를 대상으로 약 3여년간 실측한 결과, 가정용수의 총사용량은 165.8 lpcd였으며, 각 용도별 사용량은 세면용수 15.4 lpcd(10%), 욕조용수 24.7 lpcd(16%), 싱크대용수 29.7 lpcd(19%), 세탁기용수 30.8 lpcd(20%), 변기용수 38.5 lpcd(25%), 기타용수 13.5 lpcd(9%)순으로 나타났다. 가정용수 중에서 변기용수의 사용량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 베란다, 정원용수 등이 포함된 기타용수의 경우 사용빈도가 일정하지 않고 사용량의 편차도 심하여 변동계수와 표준편차가 가장 크게 나타났다. 가정용수의 용도별 사용량을 미국, 영국 가정과 비교한 결과, 기타용수와 실외용수를 제외하고는 미국의 실내용수 사용량과 비율이 우리나라와 매우 유사한 특성을 보였다. 가정에서 물사용에 기초한 생활양식이 미국과 유사하게 변화되고 있음을 간접적으로 보여준 결과이다. 또한 1985년에 서울에서 조사된 용도별 사용량과 금번결과를 비교한 결과, 목욕, 변기, 세탁, 취사용수의 총량은 23 l가 증가하였으며, 특히 세면과 욕조용수를 합산한 목욕용수가 27 l에서 40 l로 크게 늘어났고, 세탁용수도 17 l나 늘어났다. 생활양식이 서구화되면서 가정에서의 목욕, 사워문화가 점차 확산되고 대용량 세탁기의 보급이 늘어난 것 등이 영향을 미쳤을 것으로 추측되었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제6권1호
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• pp.56-64
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• 1995

오늘날 우리사회가 맞고 있는 가치관의 변화, 도덕성의 불괴와 더불어 가정폭력은 중대한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 흔히 문제가 되는 가정 폭력으로는 배우자학대, 아동학대, 노인학대, 근친상간등을 들수있는데 특히 근친상간은 그 문제의 은폐성으로 인하여 정확한 발생빈도조차 파악되지 않고 있다는점이 그 심각성을 더해주고 있다. 그러나 아동에 대한 성적학대의 한 형태인 근친상간이 높은 빈도로 발생하고 있다는 사실은 여러문헌을 통하여 간접적으로 알려진 사실이다. 근친상간은 매우 역기능적인 가족관계에서 유발되며 이러한 환경에서 성장한 자녀가 성인이 된후 그들의 자녀를 성적으로 학대하는 경향이 높다는 악순환성에서 그 심각성을 엿볼수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 근친상간 경험청소년의 성격적특성, 근친상간 발생 가정내 가족원의 성격적특성과 정신병력 유무 및 근친상간발생 가정의 가족역동을 알아보기 위함이다. 연구방법은 설문지와 면담을 통한 측정조사연구로써 조사대상자는 중학교 1학년에서 고등학교 3학년까지 재학중인 학생청소년 1,237명과 소년원, 분류심사원에 재원중인 비행분류심사원, 범죄 청소년 601명중 불충분한 응답자 142명을 제외한 1,696명을 대상으로 하였다. 조사결과 전체 연구대상자중 근친상간경험비율은 3.7%였으며 근친상간유형별로는 형제-자매간 근친상간유형이 1.6%로 가장 높았다. 근친상간경험 청소년의 성격특성은 근친상간비경험 청소년에 비해 미숙하고, 융통서이 적으며, 의사표현력의 결여, 충동적, 학업성적의 저조와 긴장, 불안 및 의존적 성향을 보여주었으며 가족원중에도 우울증환자, 알코올중독자, 정신병력자 및 범법행위자등이 많았다. 또한 근친상간발생 가정의 가족역동은 근친상간이 발생하지 않은 가정의 가족역동에 비해 매우 역기능적이었음을 알수 있었다. 즉 근친상간 발생 가정의 가정분위기는 매우 불안정하였으며, 자녀에 대한 부모의 거부적 태도, 가족원간의 불화, 원만하지 않은 부부관계등을 보여주었다.로 나타났으며, 특히 LNNB-C의 지적 과정 척도(C11)와 FSIQ간에 가장 높은 부적 상관을 보여주었다. 이러한 절과들은 모두 뇌손상을 진단하는 신경심리 검사로서 한국판 LNNB-C의 타당도 및 진단 변별력이 우수함을 입증해주는 결과라 할 수 있다.形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.