• 제목/요약/키워드: speech features

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기호로서의 신체적 연기: 그것의 연극적 특성과 인지과학적 원리 (The Physical Acting as a Sign: Its Theatrical Features and Cognitive Science Principles.)

  • 김용수
    • 한국연극학
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    • 제52호
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    • pp.271-317
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    • 2014
  • This essay studied the acting theories of Diderot, Delsarte, Meyerhold, and Artaud to know the historical formation of 'sign acting' and its theoretical and aesthetic appropriateness. The sign acting so far discussed shows the repetitive patterns of idea as follows. The sign acting (1) emphasizes the physical expression such as gesture and movement, (2) assumes that the physical expression functions as a sign evoking special emotion and thought, (3) thus recommends the imitation of the outer sign, (4) uses a tableau for the effective reception of outer sign, (5) aims for the spectator oriented aesthetics as it stresses the result of outer sign rather than the creative process of a role, (6) assumes that the emotional reaction or the intellectual understanding springs from the physical experience, (7) thus emphasizes the physical language rather than speech, (8) can attain the appropriateness of physical language by the recent theories of cognitive science. Besides having such commonness, the sign acting also reveals the individual differences. For instance, the intended sign for Diderot and Delsarte was the sign of emotion, for Meyerhold the stylized sign of circus and acrobatics, and for Artaud the spiritual sign. If Diderot and Meyerhold demands the cool consciousness for the correct sign acting, Artaud's sign acting tends to pursue the state of trance. And if Diderot, Delsarte, and Meyerhold think the sign acting on the level of sensory appeal, Artaud insists that the sign acting should dismantle the spectator's sense. As such the discussion of sign acting shows both recurrent ideas and new visions, forming an unity out of diversity. Perhaps the sign acting is a matter of practice before we consider it as a theory. It is not only supposed to have been existed practically since ancient theatre, but also used by actors consciously and unconsciously in expressing certain emotion and thought. We need to study the sign acting more academically, considering its long history and aesthetic potentials. In fact the sign acting has been an essential element of acting, in spite of bad reputation judging it as a banal and worn-out style. It is true that the sign acting, in the worst case, could produce a stereotypical expression. It was this aspect of sign acting that caused a fierce negative reaction of the realists who sought the natural expression based upon psychological truth. Of course the sign acting has a serious problem when it stays banal and artificial. But we need to see this issue from a different perspective. What is the natural expression of emotion? How is it free from the learned way of expression? In some respect, we use, in reality, a learned expression of emotion that could be accepted socially. For instance, when we attend a funeral, we use the outer sign of mourning gestures learned socially. If a semiotic expression pervades various aspects of our life, the acting, being the representation of life, seems not to be free from codified expression. The sign acting could be used consciously and unconsciously in all kinds of acting.

딥 러닝 및 칼만 필터를 이용한 객체 추적 방법 (Object Tracking Method using Deep Learning and Kalman Filter)

  • 김기철;손소희;김민섭;전진우;이인재;차지훈;최해철
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.495-505
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    • 2019
  • 딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.

좌표계산을 통해 동영상의 안면 특징점 분석을 중심으로 한 웹 기반 발표 태도 교정 프로그램 개발 (Development of a Web-based Presentation Attitude Correction Program Centered on Analyzing Facial Features of Videos through Coordinate Calculation)

  • 권기현;안수호;박찬정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.10-21
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    • 2022
  • 학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

Use of Digital Educational Resources in the Training of Future Specialists in the EU Countries

  • Plakhotnik, Olga;Zlatnikov, Valentyn;Matviienko, Olena;Bezliudnyi, Oleksandr;Havrylenko, Anna;Yashchuk, Olena;Andrusyk, Pavlo
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권10호
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    • pp.17-24
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    • 2022
  • The article proves that the main goal of informatization of higher education institutions in the EU countries is to improve the quality of education of future specialists by introducing digital educational resources into the education process. The main tasks of informatization of education are defined. Digital educational resources are interpreted as a set of data in digital form that is applicable for use in the learning process; it is an information source containing graphic, text, digital, speech, music, video, photo and other information aimed at implementing the goals and objectives of modern education; educational resources on the Internet, electronic textbooks, educational programs, electronic libraries, etc. The creation of digital educational resources is defined as one of the main directions of informatization of all forms and levels of Education. Types of digital educational resources by educational functions are considered. The factors that determine the effectiveness of using digital educational resources in the educational process are identified. The use of digital educational resources in the training of future specialists in the EU countries is considered in detail. European countries note that digital educational resources in professional use allow you to implement a fundamentally new approach to teaching and education, which is based on broad communication, free exchange of opinions, ideas, information of participants in a joint project, on a completely natural desire to learn new things, expand their horizons; is based on real research methods (scientific or creative laboratories), allowing you to learn the laws of nature, the basics of techniques, technology, social phenomena in their dynamics, in the process of solving vital problems, features of various types of creativity in the process of joint activities of a group of participants; promotes the acquisition by teachers of various related skills that can be very useful in their professional activities, including the skills of using computer equipment and various digital technologies.

성인형 알렉산더병의 자기공명영상 소견 및 추적 관찰상의 변화: 증례 보고 (Characteristic MR Imaging Features and Serial Changes in Adult-Onset Alexander Disease: A Case Report)

  • 오하윤;윤라경;이지예;권오현;이웅우
    • 대한영상의학회지
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    • 제84권3호
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    • pp.736-744
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    • 2023
  • 성인형 알렉산더병은 운동 실조, 경련성 마비 또는 뇌간 징후를 나타내는 드문 유전 질환이다. 성인형 알렉산더병의 진단은 흔히 자기공명영상 검사 소견을 통해 내려진다. 이에 저자들은 glial fibrillary acidic protein (이하 GFAP) 유전자 변이 분석을 통해 확진된 37세와 61세 성인형 알렉산더병 환자의 특징적인 자기공명영상 소견과 추적 검사상 변화 사례에 대해 보고하고자 한다. 자기공명영상에서 환자들은 전형적인 뇌간 위축과 백질 이상 소견을 보였다. 특징적인 자기공명영상을 바탕으로 추정진단을 내렸으며 이후 GFAP 유전자 변이 분석을 통해 확진되었다. 또한, 추적 관찰 검사에서 연수와 상부 경부 척수 위축의 진행을 보였다. 이러한 성인형 알렉산더병의 특징적인 자기공명영상 소견에 대한 이해를 바탕으로, 감별진단을 위한 GFAP 유전자 검사 시행 결정에 도움이 될 수 있을 것이다.

한국형 멀티모달 몽타주 앱을 위한 생성형 AI 연구 (Research on Generative AI for Korean Multi-Modal Montage App)

  • 임정현;차경애;고재필;홍원기
    • 서비스연구
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    • 제14권1호
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    • pp.13-26
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    • 2024
  • 멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

온라인 리뷰 분석을 통한 상품 평가 기준 추출: LDA 및 k-최근접 이웃 접근법을 활용하여 (Product Evaluation Criteria Extraction through Online Review Analysis: Using LDA and k-Nearest Neighbor Approach)

  • 이지현;정상형;김준호;민은주;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.97-117
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    • 2020
  • 상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.