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안드로이드 내부구조 #1

2011. 10. 24. 16:39

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Camera 4 Line Art By darjjeelling

2010. 11. 1. 01:34 Cases/apps

사진을 찍으면 edges만을 살려 크로키 느낌을 주는 앱
http://itunes.apple.com/app/camera-4-line-art/id398988727?mt=8

풍경화 느낌을 주는 Camera 4 Landspace도 있다.
http://itunes.apple.com/app/camera-4-landscape/id391360591?mt=8

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posted by maetel

추천서: 데이브 마크 & 제프 라마시 <아이폰 3 프로그래밍> (위키북스, 2009)

2010. 10. 16. 21:11 Techne/오재혁: 아이폰 애플리케이션 제작 워크샵

원서: Beginning iPhone 4 Development: Exploring the iOS SDK by Dave Mark, Jeff LaMarche, Jack Nutting

원서: Beginning IPhone 3 Development: Exploring the IPhone SDK by Dave Mark, Jeff LaMarche

google books http://books.google.com/books?id=TcP2bgESYfgC

번역서: 시작하세요! 아이폰 3 프로그래밍: IPHONE SDK를 이용한 아이폰 개발

http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=6105179

원서: More IPhone 3 Development: Tackling IPhone SDK 3 by Dave Mark, Jeff LaMarch

http://books.google.com/books?id=FucBYCoIuWAC

번역서: MORE 아이폰 3 프로그래밍 (IPHONE SDK 3 집중분석)

http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=6279954

http://iphonedevbook.com/

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posted by maetel

[오재혁] 아이폰 어플리케이션 제작 워크숍: Preparation and Practice

2010. 10. 7. 23:30 Techne/오재혁: 아이폰 애플리케이션 제작 워크샵

아이폰 어플리케이션 제작 워크숍: Preparation and Practice

강사: 오재혁
시간: 10년 10월 8일부터 총 10회, 금요일 오후 7시 30분 ~9시 30분
수강료: 300,000원

강좌 개요

iPhone의 매력은 사용 경험에 기반한다. 일상의 한 부분에 퍼즐 조각처럼 들어맞는, 어플리케이션을 사용하며 얻는 만족감은, 주변에서 쉽게 확인할 수 있다. 하지만, iPhone 플랫폼의 매력은 사용에 한정되지 않는다. iPhone 어플리케이션 제작은 더욱 농밀하고 치명적인 경험 기회를 제공한다. 직접 제작한, 자신만의 표현을 간직한 어플리케이션을, 전 세계에 배포할 수 있고, 그것을 매개로 소통할 수 있다는 가능성은, 제작자가 되기 위한 노력을 상쇄하고 남을 만큼의 가치를 제공한다.

본 강좌는 iPhone 어플리케이션 제작의 경험을 같이 하고자 하는 사용자를 대상으로 한다. 어플리케이션 제작을 위해 알아야 할 지식들을 살펴보고, 전반적인 기능을 연습해본다.

* 필요한 준비 사항
: 수강을 위해서는 Snow Leopard (Mac OS X 10.6.x) 이후 버전이 설치된 Mac 과 iPod Touch 혹은 iPhone이 필요합니다.

강사 소개

오재혁 / 프로그래머
서울대학교에서 컴퓨터공학을 전공하였으며 다수의 인터랙티브 설치 작업을 제작 및 지원해왔다. 현재 프리랜서로 설치 제작 및 team Gurunun 에서 아이폰 어플리케이션 제작에 주력하고 있다.

강좌 계획

1강: iPhone Framework
- iPhone SDK 내용 전반을 훑어본다.
- Xcode (어플리케이션 제작 환경) 사용법을 익힌다.
- SDK 에서 제공하는 template project 에서 간단한 어플리케이션을 만들고, 실행해본다.

2강:Objective-C, Cocoa
- Objective-C, Cocoa 의 역사, 특징을 이해한다.
- iPhone Application Project의 구성을 살펴본다.
- iPhone SDK 에서 원하는 부분을 찾아 사용하는 법을 배운다.

3강: Primitive Interface
- 기본적인 UI 컨트롤 (Button, TextField, Slider, Switch, Progress View, … ) 사용법을 익힌다.

4강: Advanced Interface
- Table View, Navigation Controller 를 사용하여 hierarchical list 를 구성해본다.

5강: Animation
- Core Animation 을 활용하여 UI 컨트롤을 움직여 본다.
- 보다 견고한 Animation 진행을 위한 State Machine 을 구성해본다.

6강: Quartz 2D, OpenGL ES
- Quartz 2D 를 사용한 그리기를 연습한다.
- OpenGL ES template project 를 분석하고, 3D Drawing 의 구성 요소를 이해한다.

7강: Touch, Accelerometer
- Accelerometer 값을 받아들여, 해석, 사용하는 법을 연습한다.
- Touch 입력을 처리하고, Gesture Recognizer 의 구조와 사용법을 이해한다.

8강: Audio
- iPod library 의 음악을 연주하는 법을 알아본다.
- 여러 음원을 동시에 출력하는 법을 알아본다.
- OpenAL 의 기능을 이해하고, 사용해본다.

9강: Advanced Audio
- Audio Queue 를 활용하여, linear PCM 을 출력해본다.
- Microphone 입력을 받아들이는 방법을 알아본다.

10강: Connection
- 웹의 데이터를 읽어들이는 방법을 연습해본다.
- GameKit 을 활용하여 peer-to-peer 통신을 시도해본다.

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2010 공개 SW 개발자대회 2차 기술세미나 - 모바일 오픈소스 플랫폼 '안드로이드'

2010. 8. 24. 21:13 Footmarks

Session #1. 안드로이드의 현황과 전망
Lecturer: 박성호 (정보통신산업진흥원(NIPA) 공개/지역SW팀) shpark2@nipa.kr

http://source.android.com/

http://developer.android.com/

http://www.android.com/market/

OESF (Open Embedded System Foundation)
http://www.oesf.jp/en/

People of Lava
http://www.peopleoflava.com/

Session #2. 안드로이드의 다양한 Screen Device를 위한 UI 처리
Lecturer: 박성서 (안드로이드펍 운영자)

http://www.androidpub.com/

http://graynote.tistory.com/

Session #3. 인터넷 서비스 연동 애플리케이션 개발
Lecturer: 강순권 (네오위즈 인터넷 팀장)

Session #4. 안드로이드 센서/카메라/위치정보의 활용
Lecturer: 백유태 (주식회사 라람인터랙티브)

http://rharham.com/

http://rharham.tistory.com/

http://nyatla.jp/nyartoolkit/wiki/index.php?FrontPage.en

http://code.google.com/p/andar/

http://www.mixare.org/

Session #5. Android AR (Augmented Reality)
Lecturer: 고종욱 (주식회사 포비커 대표) ceo@fobikr.com

http://fobikr.com/

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한국전자통신연구원 "모바일 혼합현실 기술"

2009. 9. 2. 17:51 Computer Vision

전자통신동향분석 22권 4호 (통권 106호) (발행일 : 2007.08)
모바일 혼합현실 기술 (Mobile Mixed Reality Technology)

모바일 혼합현실 기술.pdf

저 자: 김기홍, 김홍기, 정혁, 김종성, 손욱호 / 가상현실연구팀
발행일자: 2007.08.15
발행권호: 22권 4호 (통권 106)
페 이 지: 96
논문구분: 융합 시대를 주도할 디지털콘텐츠 기술 특집 논문

초 록
혼합현실 기술을 휴대가 용이한 모바일 기기상에서 효과적으로 구현하기 위해서는 기기에 부착된 카메라의 위치를 인식하는 기술을 시작으로 입력된 실세계 공간에 가상의 디지털 정보를 정합하고 표현하는 기술, 사용자가 표현된 혼합현실 환경과 현실감있게 상호작용하는 기술, 그리고 다양한 응용분야에 맞게 혼합현실 콘텐츠를 저작하는 기술에 이르기까지 여러 가지 세부 기술들이 요구된다. 본 논문에서는 언급한 세부 기술들에 대한 개요와 국내외적으로 진행되고 있는 관련 기술들의 동향을 구체적인 사례를 통해 소개한다.

ARToolKit (Augmented Reality Tool Kit)
http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/
software library for building Augmented Reality (AR) applications

MR-Platform

MxToolKit

ARTag
http://www.artag.net/

OSGART
http://www.osgart.org/
http://www.artoolworks.com/community/osgart/
C++ cross-platform development library that simplifies the development of Augmented Reality or Mixed Reality applications by combining computer vision based tracking libraries (e.g. ARToolKit, ARToolKitPlus, SSTT and BazAR) with the 3D scene graph libary OpenSceneGraph

AMIRE
http://www.amire.net/
http://sourceforge.net/projects/amire/
project about the efficient creation and modification of augmented reality (AR) and mixed reality (MR) applications

APRIL (Augmented Presentation and Interaction Authoring Language)
http://studierstube.icg.tu-graz.ac.at/april/
http://www.icg.tugraz.at/pub/APRIL
high-level descriptive language for authoring presentations in augmented reality (AR)

DART (The Designer's Augmented Reality Toolkit)
http://www.cc.gatech.edu/dart/
a set of software tools that support rapid design and implementation of augmented reality experiences and applications

ULTRA (Ultra portable augmented reality for industrial maintenance applications)
http://www.ist-ultra.org/

Authoring Tool

CMIL++

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Brian Williams, Georg Klein and Ian Reid <Real-Time SLAM Relocalisation>

2009. 7. 23. 18:53 Computer Vision

Brian Williams, Georg Klein and Ian Reid
(Department of Engineering Science, University of Oxford, UK)
Real-Time SLAM Relocalisation

williams_etal_iccv2007.pdf

In Proceedings of the International Conference on Computer Vision, Rio de Janeiro, Brazil, 2007
demo 1
demo 2

• real-time, high-accuracy localisation and mapping during tracking
• real-time (re-)localisation when when tracking fails
• on-line learning of image patch appearance so that no prior training or map structure is required and features are added and removed during operation.

Lepetit's image patch classifier (feature appearance learning)
=> integrating the classifier more closely into the process of map-building
(by using classification results to aid in the selection of new points to add to the map)

> recovery from tracking failure: local vs. global
local - particle filter -> rich feature descriptor
global - proximity using previous key frames

- based on SceneLib (Extended Kalman Filter)
- rotational (and a degree of perspective) invariance via local patch warping
- assuming the patch is fronto-parallel when first seen
http://freshmeat.net/projects/scenelib/

active search

innovation covariance

joint compatibility test

randomized lists key-point recognition algorithm
1. randomized: (2^D - 1) tests -> D tests
2. independent treatment of classes
3. binary leaf scores (2^D * C * N bits for all scores)
4. intensity offset
5. explicit noise handing

training the classifier

The RANSAC (Random Sample Consensus) Algorithm

ref.
Davison, A. J. and Molton, N. D. 2007.
MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 29, 6 (Jun. 2007), 1052-1067. DOI= http://dx.doi.org/10.1109/TPAMI.2007.1049

Vision-based global localization and mapping for mobile robots
Se, S. Lowe, D.G. Little, J.J. (MD Robotics, Brampton, Ont., Canada)

Lepetit, V. 2006.
Keypoint Recognition Using Randomized Trees. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 28, 9 (Sep. 2006), 1465-1479. DOI= http://dx.doi.org/10.1109/TPAMI.2006.188

Lepetit, V., Lagger, P., and Fua, P. 2005.
Randomized Trees for Real-Time Keypoint Recognition. In Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cvpr'05) - Volume 2 - Volume 02 (June 20 - 26, 2005). CVPR. IEEE Computer Society, Washington, DC, 775-781. DOI= http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2005.288

Fischler, M. A. and Bolles, R. C. 1981.
Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Commun. ACM 24, 6 (Jun. 1981), 381-395. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/358669.358692

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Montemerlo & Thrun <Simultaneous localization and mapping with unknown data association using FastSLAM>

2009. 3. 31. 22:25 Computer Vision

Simultaneous localization and mapping with unknown data association using FastSLAM
Montemerlo, M. Thrun, S.
Robotics Inst., Carnegie Mellon Univ., Pittsburgh, PA, USA

Simultaneous localization and mapping with unknown data ass.pdf

This paper appears in: Robotics and Automation, 2003. Proceedings. ICRA '03. IEEE International Conference on
Publication Date: 14-19 Sept. 2003
Volume: 2
On page(s): 1985 - 1991 vol.2
Number of Pages: 3 vol.lii+4450
ISSN: 1050-4729
ISBN: 0-7803-7736-2
INSPEC Accession Number:7877180
Digital Object Identifier: 10.1109/ROBOT.2003.1241885
Current Version Published: 2003-11-10

Michael Montemerlo @ Field Robotics Center, Carnegie Mellon University
http://en.wikipedia.org/wiki/Michael_Montemerlo

Sebastian Thrun @ Stanford Artificial Intelligence Laboratory, Stanford University
http://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

http://www.probabilistic-robotics.org/

FastSLAM
http://robots.stanford.edu/probabilistic-robotics/ppt/fastslam.ppt

Rao-Blackwellized Particle Filter
http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter

I. Introduction

SLAM

mobile robotics

the problem of building a map of an unknown environment from a sequence of noisy landmark measurements obtained from a moving robot + a robot localization problem => SLAM

autonomous robots operating in environments where precise maps and positioning are not available

Extended Kalman Filter (EKF)
: used for incrementally estimating the joint posterior distribution over robot pose and landmark positions

limitations of EKF
1) Quadratic complexity (: sensor updates require time quadratic in the total number of landmarks in the map)
=> limiting the number of landmarks to only a few hundred (whereas natural environment models frequently contain millions of features
2) Data association / correspondence (: mapping of observations to landmarks)
=> associating a small numver of observations with incorrect landmarks to cause the filter to diverge

FastSLAM decomposes the SLAM problem into a robot localization problem, and a collection of landmark estimation problems that are conditioned on the robot pose estimate.

ref. Montemerlo & Thrun & Koller & Wegbreit <FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem> In Proceedings of the AAAI National Conference on Artificial Intelligence, Edmonton, Canada, 2002. AAAI.

FastSLAM factors the SLAM posterior into a localization problem and K independent landmark estimation problems conditioned on the robot pose estimate.

> a modified particle filter to estimate the posterior over robot paths
> each particle possessing K independent Kalman filters that estimate the landmark locations conditioned on the particle's path
=> an instance of the Rao-Blackwellized particle filter

Representing particles as binary trees of Kalman Filters
-> Incorporating observations into FastSLAM in O(MlogK) time (M, # of particles; K, # of landmarks)

Each particle represents a different robot pose hypothesis.
=> Data association can be considered separately for every particle.
=> 1) The noise of robot motion does not affect the accuracy of data association.
2) Incorrectly associated particls will receive lower probabilities and will be removed in future resampling steps.

On real-world data with ambiguous data association
Adding extra odometric noise
( Odometry is the use of data from the movement of actuators to estimate change in position over time. )
Estimating an accurate map without any odometry in the environment in which the Kalman Filter inevitably diverges.
How to incorporate negative information resulting in a measurable increase in the accuracy of the resulting map

II. SLAM Problem Definition

probabilistic Markov chain
http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain

robot's position & heading orientation, s

K landmarks' locations, θ

i) The robot's current pose is a probabilistic function of the robot control and the previous pose at time t.

ii) The sensor measurement, range and bearing to landmarks, is a probabilistic function of the robot's current pose and the landmakr being at time t.

=> SLAM is the problem of determining the locations of all landmarks and robot poses from measurements and controls.

III. Data Association

uncertainty in the SLAM posterior, mapping between observations and landmarks
=> ambiguity in data association

i) measurement noise: uncertain landmark positions
<= 1) measurement ambiquity
2) confusion between nearby landmarks

ii) motion noise: robot pose uncertainty after incorporating a control
=> 1) adding a large amount of error to the robot's pose
2) causing a filter to diverge

IV. FastSLAM with Known Data Association

dynamic Bayes network
http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_Bayesian_network

conditional independece
: The problem of determining the landmark locations could be decoupled into K independent estimation problems, one for each landmark.

FastSLAM estimates the factored SLAM posterior using a modified particle filter, with K independent Kalman Filters for each particle to estimate the landmark positions conditioned on the hypothesized robot paths. The resulting algorithm is an instance of the Rao-Blackwellized particle filter.

A. Particle Filter Path Estimation

Monte Carlo Localization (MCL) algorithm
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_localization

particle set, representing the posterior ("guess") of a robot path

proposal distribution of particle filtering

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Special Issue on Visual SLAM (IEEE Transactions on Robotics, Vol. 24, No. 5)

2009. 2. 14. 17:27 Computer Vision

IEEE Transactions on Robotics, Volume 24, Number 5, October 2008
: Visual SLAM Special Issue

Guest Editorial: Special Issue on Visual SLAM

Special Issue on Visual SLAM.pdf

simultaneous localization mapping (SLAM)
in autonomous mobile robotics
using laser range-finder sensors
to build 2-D maps of planar environments

SLAM with standard cameras:
feature detection
data association
large-scale state estimation

SICK laser scanner

Kalman filter
Particle filter
submapping

http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter
particle filter = sequential Monte Carlo methods (SMC)

http://en.wikipedia.org/wiki/Image_registration
the process of transforming the different sets of data into one coordinate system

http://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping
the process of creating geometrically accurate maps of the environment
to build up a map within an unknown environment while at the same time keeping track of their current position

R.C. Smith and P. Cheeseman (1986)

Hugh F. Durrant-Whyte (early 1990s)

Sebastian Thrun

mobile robotics
autonomous vehicle

한국로봇산업협 http://www.korearobot.or.kr/

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(ref) A Multi-Resolution Video Scheme for Multimedia Information Servers in Mobile Computing Environment

2008. 5. 21. 09:46 Computation/Algorithm

http://ref.daum.net/item/928715
국제통신컨퍼런스99: A Multi-Resolution Video Scheme for Multimedia Information Servers in Mobile Computing Environment

A nonlinear interpolation scheme for still color image resolution enhancement introduced. It is based on the use of a Self-Creating and Organizing Neural Network, which extracts feature of local pixel distribution and presents optimal interpolation coefficient. Interpolation order is restricted to one and proposed algorithm is compared to one linear and two nonlinear first order interpolation algorithms. Experimental results indicated that proposed algorithm produce better quantitative results than other techniques.

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NTT Cyber Space Laboratories <Sentiment Analyzer (HYOBAN Cloud)>

2008. 4. 23. 13:50 Context

http://www.ntt.co.jp/RD/OFIS/active/2007pdfe/hot/ap/01.html

invalid-file

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Extension : Wireless art and culture symposium

2002. 9. 5. 22:03 Footmarks

기간 2002. 9. 4 - 5 (심포지엄), 2002. 9. 6(워크샵)
강사 모리스 베냐윤 (Maurice Benayoun), 데릭 드 커코브 (Derrick de Kerckhove), 스티브 만 (Steve Mann), 존 걸란드 (John Geirland), 사디 플랜트 (Sadie Plant), 피오나 라비 (Fiona Raby)
장소 심포지엄-이대 국제교육원 컨벤션홀, 워크샵-아트센터 나비
주최 아트센터 나비
후원 Sk Telecom,주한 캐나다 대사관, 주한 프랑스 대사관 문화과, 이화여자대학교 인문학연구원, (주)호동 & 엠컬쳐
담당 정은혜
문의 02-2121-0919, choi@nabi.or.kr

Extension : Wireless art and culture symposium
아트센터 나비에서는 이번 심포지엄을 통하여 인문, 사회, 기술과 예술의 영역에서 이동통신이 가져온 새로운 문화의 경향을 살펴보고 이러한 매체의 예술적 활용 가능성에 대하여 폭 넓게 살펴보고는 계기를 마련한다. 인문, 사회, 기술과 예술의 영역에서 초청된 학자 및 작가들은 이동통신과 핸드폰으로 인한 사회적 변화를 살펴보고, 예술가들은 자신들의 작품과 전시 및 아이디어를 발표하게 된다.

Extension : Wireless art and culture symposium

documents:

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입을 수 있는 컴퓨터, 새로운 인터넷 퍼포먼스 / 스티브 만

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제 3커뮤니티: 물리적, 가상 커뮤니티의 확장으로서의 모바일 커뮤니티 / 존 걸랜드

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전화 가구와 픽션 / 피오나 라비

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모바일 시대의 모바일 기기 / 사디 플랜트

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동양과 서양의 몸 / 정화열

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이동 통신 매체와 도시 공간의 관계 (학생논문 당선작) / 우연광

2002-09-05 나무 10am @이화여대 국제교육관 컨벤션홀

Steve Mann <입을 수 있는 컴퓨터, 새로운 인터넷 퍼포먼스>

Interrogative Internet Intervention
Witnessential Network

(1) 증인으로서의 컴퓨터

sousveillance (surveillance의 반대 의미로, 기관에 의한 감독이라기보다 일상에서 보통사람들이 행하는 감독이라는 의미)

http://wearcam.org/shootingback.html

EyeTap device (착용가능한 사이버네틱 개인 영상 시스템)
http://airfraud.com

http://wearcam.org/itti/index.html
http://wearcam.org/cyborg_and_community/cyborg.pdf

http://wearcam.org/weartv.htm

maybecameras -> Witnessential Computer

netcam, plexiglass, dome camera systems, television displays''

(2) 예술적 자유

http://wearcam.org/ars/index.html

self-demotion 자기 격하

(3) 증인으로서의 네트워크

Witnessential Cyborg

John Geirland, Ph.D <제 3커뮤니티: 물리적, 가상 커뮤니티의 확장으로서의 모바일 커뮤니티>

multi-user platform - ImaHima (일본), Upoc, SMS.ac (미국), Aula (핀란드)

propinquity 근접성 <사회심리학>

모바일 커뮤니티는 가상 커뮤니티의 확장을 표방한다.

커뮤니티의 공통점 - 행동의 중심점, 경계선, 5/95 원칙, 이탈, 사회화

모바일 커뮤니티의 차이점: 직접적, 개인적, 행동지향적

모바일 커뮤니티의 확장 - 공간에서의 조정 (Howard Rheingold "똑똑한 군중"), 시간 동기화, 가상 커뮤니티의 현실세계로의 확장

새롭게 떠오르는 모바일 커뮤니티 - 섹스 커뮤니티, 질병 커뮤니티, 종교 커뮤니티, 거래 커뮤니티 (location-based services), 게임 커뮤니티, 마케팅 채널로서의 커뮤니티

Fiona Raby <전화 가구와 픽션>

(1) Hertz 세상
스캐너 지도서
91MHz 불법 도청장치 - plug Bug 4000
49.8200 - 49.9875MHz 베비비컴 - 유아 보호

(2) 연애 놀이
셀룰러 구조 - 클러스터, 그루핑
"애매모호성은 재물질화의 강력한 요소이다."
픽셀 키싱 미팅
Lovetectonics (애정구조학)
"참여자의 움직임과 행동을 컨텐츠 삼아 끊임없이 허구의 이야기를 재생산하는, 허구의 실재가 사람들의 매일의 일상으로 이입되어 현실의 공간을 감염시키는 공간이 된다. 정보는 커뮤니케이션이 된다. 스크린은 세상이 아니라, 시작점일 뿐이다."

(3) 위약 효과
"가구 배열은 방의 물리적 경계가 아닌, 무선 주파수의 경계에 의해 결정되었다."

Sadie Plant <모바일 시대의 모바일 기기>

mobility 이동성
"모바일 전화는 새로운 정보, 자본, 상품의 흐름으로 인해 단절되는 연결고리를 수리하거나 대체하는 역할을 한다."

"현대인의 삶의 특징이라 할 수 있는 미묘한 의미의 '이동'이라는 것에 모바일은 일조를 한다. 모든 계획인 우발적이고 언제든지 변경 가능하다는 불안하고 다소 무책임한 느낌: 삶이 예측불허하고 불안정하다는 것을 점점 깨달아 가는 것: 유선전화였으면 부적절하게 여겼을 이상한 순간에도 이동전화를 받거나, 공원에서 조깅하면서 은행업무를 보고, 자전거를 타면서 문자 메시지를 보내는 데 익숙해진 사람들이 모여 사는 약간 정신분열 증상이 있는 세상. 사람들이 자기 자신, 경계, 능력에 대해 갖고 있는 개념 또한 유동적이 되어 가고 있다."

상품, 정보, 자본, 사람의 이동의 자유는 21세기 초를 규명하는 중요한 이슈다. 이동전화는 이 모바일 시대의 필수품이자 대표적인 예이면서 완벽한 상징이라 할 수 있다.

정화열 Hwa Yol Jung (모라비안 대학 정치학과 명예 교수) <동양과 서양의 몸>

횡단성 (메를로-퐁티 "횡적 보편성")

상호존재적 생태 사슬

상호 육체적 (intercorporeal) - 몸은 세상에 있어서의 우리의 사회적 자리잡기 (social placement)
(cf. 메를로 퐁티 <인지적 현상학>)

일본 불교 - 계몽(satori): 좌선(zazen)
신유교 철학 - 왕양민 "세상은 만가지의 사물이 하나의 몸처럼 구성되어 있는 곳"
한국 생태학 - 신토불이
구푸(kufu): 일종의 영성적 탄생 고통 (복부로 하는 생각) -> 로댕 <생각하는 사람>
중국의 표의문자 - 몸짓 언어 -> 중화기술학(sinogrphy) -> kinetic art
상형문자 - 말하는 그림(speaking picture) -> 피카소 <수영하는 사람 (Swimmer)>, <곡예사 (Acrobat)>

스테판 말라르메: 댄스는 '생각의 시각적 구현화'
R. G. 콜링우드: "모든 언어는 몸짓 형태로 특화된 것이다. 그러므로 댄스는 모든 언어의 어머니다."
몸짓으로써의 언어(예) 중국의 표의 문자)에서 말하기와 쓰기는 동일하다 -> 사무엘 베켓 <Not I>

지암바티스타 비코 - 니체 - 메를로 퐁티 - 바따이 - 푸코 - 들뢰즈

"수단이 목적 그 자체가 돼 버렸을 때, 정확한 의미에서 기술을 더 이상 인간의 '연장'이라고 할 수 없다. 기술은 인공적 신이다."

도교 - 장자: "일상적으로 기계를 사용하는 자는 그 마음 또한 기계처럼 되리라"

풍우란 (중국 철학자): "서양은 외부 확장주의다. 동양은 내부 강화주의다.", "서양은 우리가 가지고 있는 것을 강조하지만, 동양은 우리가 누구인가를 강조한다."

ref. 정화열 [몸의 정치와 예술, 그리고 생태학 Body politics art & ecology] 아카넷, 2005