The purpose of this study was to analyze the structure of consumption emotions that consumers experienced in the process of consuming apparel products. Data was collected from 144 female college students living in Busan, and analyzed by salience, diversity, H-index, Clamor's V, and multi-dimensional scaling. The results showed as following; 1. The consumption emotions related to apparel products appeared three dimensions; ‘Relaxed-tense’ dimension, ‘Pleasant-unpleasant’ dimension, and ‘Outward-inward’ dimension. Considering elements of consumption system, the dimensions of consumption emotions in relation to apparel performances were 'Pleasant-unpleasant' and ‘Outward-inward’. The dimensions of consumption emotions experienced in usage situations were ‘Relaxed-tense’ and ‘pleasant-unpleasant’. The consumption emotions related to specific products were composed of ‘Pleasant-unpleasant’ dimension and ‘Outward-inward’ dimension. 2. As the multi-dimension map of this study has much space, it suggested that the scope of consumption emotions related to apparel products was more limited than those related to general situations and products. 3. The structure of consumption emotions in relation to apparel performances appeared to be bisected, while those related to usage situations showed relatively to be dispersed. 4. Although Pleasant-unpleasant dimension was consistent with results of prestudies, the dimensions of ‘Relaxed-tense’ and ‘Outward-inward’ were newly confirmed as the dimensions of consumption emotions related to apparel products. Therefore, consumer's consumption emotions of apparel products were composed of three dimensions, tended to be more limited than those of general consumption situations and products, and differentiated across apparel performances, usage situation, and specific products.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.270-272
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2020
본 논문은 코로나 방역의 자동화를 위한 Deep learning 기술 적용에 대해 연구한다. 2020년에 가장 중요한 이슈 중 하나인 COVID-19와 그 방역에 대해 많은 사람들이 IT분야에서 떠오르고 있는 artificial intelligence(AI)에 주목하고 있다. COVID-19로 인해 마스크 착용이 선택이 아닌 필수가 되며, 이를 통제하기 위한 모델이 필요한 상황이다. AI, 그 중에서도 Deep learning의 Object detection 기술을 일상생활 곳곳에 존재하는 영상 장치들에 적용하여 합리적인 비용으로 방역의 실시간 자동화를 구현할 수 있다. 이번 논문에서는 인터넷에 공개되어 있는 사물인식 오픈소스를 활용하여 이를 구현하기 위한 연구를 진행하였다. 또 이를 위한 Dataset 확보에 대한 조사도 진행하였다.
기존에 사용자 인터페이스 디자인 개발시 다양한 사용자 니즈들이 수집되고 이러한 정보들의 효과적 활용을 위하여 여러 가지 분석방법들이 활용, 개발되고 있다. 그중 Video Ethnography는 특정 시스템 상에서 나타나는 사용자의 행동을 중심으로 한 환경내의 변화를 비디오를 이용해 저장하고 저장된 상황 의 변화요인을 해석 체계에 의거해 분석하는 기법이다. 이는 기존의 다른 방법에 비해 사용자의 자연스 러운 작업의 수행을 분석하는 데 초점을 맞추고 있기 때문에 실험실에서 행해지는 계획된 실험에서 얻 을 수 없는 시스템에 관한 발견점을 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 하지만 현재 Video Ethnography를 수행하는 과정에서 수집된 사용성 정보들이 총체적인 관점에서 체계적으로 관리, 분석되지 못하고 있고, 관리 시스템의 부재로 인하여 비디오 데이터를 분석, 관리하는데 필요이상의 시간과 노력이 필요한 실정 이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결하고자 Video Ethnography를 통해 얻어진 사용자 니즈를 체 계적으로 수집,해석, 관리하는 효과적인 도구의 개발에 중점을 두었다. 특정한 사용상황에 맞추어 수집 된 다양한 형태의 사용자 니즈들은 먼저 컴푸터를 통해 입력되고 입력된 데이터는 과업의 목적, 주변상황, 시스템과 사용자와의 상호작용 등 다양한 변수에 의해 분석된다. 이러한 분석의 과정을 통해특정 시스템 에 대한 사용자의 니즈가 도출되고 새로운 디자인 해결안이 제시될 수 있는 것이다. 이러한 일련의 과정 은 사용자 니즈 데이터베이스로 구축되며 추후 제품 개발의 근거로서 활용될 수 있다. 앞으로 다양한 사 용환경에 대한 사용자 니즈 데이터베이스가 확충되면 각 사용상황하의 사용성 문제 해결안뿐만 아니라 서로 관련이 있는 사용상황간의 연계 연구를 통해 좀 더 광범위한 개념의 제품 개발도 가능해 질 수 있을 것이다.와 만족도와의 관계 및 이상형에 대해 구체적으로 파악할 필요가 있다. 또한, 신체에 대한 이상형은 시대의 여러 여건에 따라서 변화할 수 있으므로 의복 착용자가 의복을 통해서 표현하고자 하는 이상형의 시대적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 신체에 대한 인식도 및 만족도, 이상형에 대한 설문지 조사와 신체측정을 통하여 신체 크기에대한 만족도를 객관적인 척도로 고찰하고, 이상형과 실제 체형에 관하여 고찰하고자 한다. 도한, 1992년도 자료와의 비교를 통하여 시대에 따른 신체만족도와 이상형의 변화를 파악하고자 한다. 이를 기초로 한 의복원형 제작 및 의복 디자인에 대한 연구를 통해 의복의 맞음새가 좋을뿐만 아니라 의복착용자들 에게 심리적 만족을 줄 수 있는 의복 제작에 도움이 될 수 있을 것이다.적입지로 분석되었다.등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대한 적절한 비교가 현재로서는 고려되고 있지 못하기 때문에, 구성되는 가로망의 경우 신호교차로들로만 구성되며, 부득이한 경우 입체교차의 형태로 구성되는 것으로 가정한다. 실제 가로망의 경우, 교통향이 많은 도시부의 경우 주가로망은 대부분 신호교차로와 입체교차로 구성되기 때문에
Jin Gye-Hwan;Lee Sang-Bock;Choi Hun;Suh Jae-Won;Bae Hyeon-Deok;Lee Tae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.5
no.5
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pp.287-295
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2005
This paper describes user context awareness system, which is one of the most essential technologies in various application services of ubiquitous computing. The proposed system used two-akial accelerometer, embedded in SenseWear(R)PRO2 Armband (BodyMedia). When it was worn on the right upper arm of the experiment subjects, MAD (mean of absolute difference) value of the sensor data was calculated to quantify the amount of the wear's activity. Using this data, PC-based fuzzy inference system was realized to distinguish human motion states, such as, lying, sitting, walking and running and to recognize the restricted emergency situations. In laboratory experiment, the amount of activities for tying, sitting, walking and running were 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s and 16.243 g/s respectively. The recognition rates of human motion states were 96.7 %, 93.0 %, 95.2 % and 98.4 % respectively for lying, sitting, walking and running. The recognition rate of restricted emergency situation was 100%.
Kim, Eoung-Un;Kang, Sun-Kyung;So, In-Mi;Kwon, Tae-Kyu;Lee, Sang-Seol;Lee, Yong-Ju;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.2
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pp.181-190
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2009
This paper presents a multimodal emergency recognition system based on visual information, audio information and gravity sensor information. It consists of video processing module, audio processing module, gravity sensor processing module and multimodal integration module. The video processing module and gravity sensor processing module respectively detects actions such as moving, stopping and fainting and transfer them to the multimodal integration module. The multimodal integration module detects emergency by fusing the transferred information and verifies it by asking a question and recognizing the answer via audio channel. The experiment results show that the recognition rate of video processing module only is 91.5% and that of gravity sensor processing module only is 94%, but when both information are combined the recognition result becomes 100%.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.2
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pp.465-475
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2021
This study conducted an online and offline survey of 210 people from March 11 to 27, 2021 for the purpose of investigating and analyzing the current status of skin stress recognition and beauty care behavior due to wearing masks. The collected data were analyzed using SPSS 25.0 with Cronbach's α, Frequency Analysis, Chi-square test, and One way Anova. The average daily mask wearing time of more than 7 hours during the Covid-19 period was 43.8%, and skin stress recognition by wearing masks was highest among those in their 30s (M=4.27) and service workers (M=4.64), and those with acne and skin troubles (M=4.47) perceived high stress. The most important factor for home care treatment was cleansing(67.6%) and for beauty care was skin care(36.7%). Considerations factors on beauty care were 54.3% for service and customer care capabilities, and on body shape management method 45.7% for exercise. According to this study, respondents are recognizing skin stress due to the long-term use of masks, and home care treatment has been increasing as the esthetic salon has become unstable to visit due to the Covid-19 epidemic.
The aim of this study is to protect workers and pedestrians from accidents at night or bad weather by attaching optical fiber to existing safety clothing that is made only with fluorescent fabrics and retroreflective materials. A safety vest was designed and manufactured by applying optical fiber, and energy-harvesting technology was developed. The safety vest was designed to emit light using the automatic flashing of optical fibers attached to the film, and an energy harvester was manufactured and attached to drive the light emission of the optical fiber more continuously. As a result, first, the vest wearer' body was recognized from a distance through the optical fiber and retroreflection, which helped prevent accidents. Thus, this concept helps in saving lives by preventing accidents during night-time work on the roadside or activities of rescue crew and sports activities, or by quickly finding the point of an accident with a signal that changes the optical fiber light emission. Second, to use the wasted energy, a piezoelectric-element power generation system was developed and the piezoelectric-harvesting device was mounted. Potentially, energy was efficiently produced by activating the effective charging amount of the battery part and charging it auxiliary. In the existing safety vest, detecting the person wearing the vest is almost impossible in the absence of ambient light. However, in this study, the wearer could be found within 100 m by the light emission from the safety vest even with no ambient light. Therefore, in this study, we will help in preventing and reducing accidents by developing smart safety clothing using optical fiber and energy harvester attached to save lives.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.4
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pp.781-788
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2013
In this paper, we introduce a quadruped robot-based alarm system for monitoring the emergency situation due to falling in the elderly. Quadruped robot includes the FPGA Board(Field Programmable Gate Array) applying a red-color tracking algorithm. To detect a falling of the elderly, a sensor node is worn on chest and accelerations and angular velocities measured by the sensor node are transferred to quadruped robot, and then the emergency signal is transmitted to manager if a fall is detected. Manager controls the robot and then he judges the situation by monitoring the real-time images transmitted from the robot. If emergency situation is decided by the manager, he calls 119. When the fall detection system using only sensor nodes is used, sensitivity of 100% and specificity of 98.98% were measured. Using the combination of the fall detection system and portable camera (robot), the emergency situation was detected to 100 %.
Park, Han-Saem;Im, Noh-Gan;Cho, Ji-Yeon;Lee, Jong-Bae;Lee, Seongsoo
Journal of IKEEE
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v.24
no.4
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pp.1188-1191
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2020
In this paper, automotive safety and convenience service is proposed based on bluetooth and smart watch. The proposed service performs accident detection, kidnapping detection, kid-left-alone-in-car detection, parking location recording, and smart key function. Conventional smartphone services often fails to precisely recognize accident and kidnapping situations since smartphone is located on the dashboard or in the bag. On the contrary, smartwatch recognizes accident and kidnapping situations more precisely since it is always worn on the wrist with hearbeat monitoring. The proposed service recognise various situations around drives and passengers using acceleration sensor, GPS sensor, heartbeat sensor and bluetooth link status. It also performs accident notice, sound recording, and other necessary actions. It also performs door opening, door closing, hazard light flickering, and other necessary actions using OBD-II connection to the vehicle.
In general, life jackets are worn by people in critical situations on the water to rise to the surface without falling into water, and life jackets simply serve to prevent sinking, but do not actively help rescue disaster areas in critical situations early. In order to solve this problem, a device that automatically generates a distress signal in an emergency situation was developed. When the survivor is in hand for a while, the distress signal generator is automatically separated from the life jacket, allowing information such as location values and other information to be transmitted wirelessly and a rescue signal using LED light. As a result of the experiment, when submerged in water, the life jacket and the distress signal generator were automatically separated, and the result of wireless transmission of the coordinate value of the location received by the GPS was confirmed. By using this, the location of the distress or missing person can be identified, which can be quickly replaced in case of an emergency
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