Unlike the past, when fashion brands adopted unilateral communication with their consumers, the brands today have recognized the importance of bi-lateral communication. This has led to the companies producing fashion films as a means to elicit a consensus in opinion between the brands and the consumers. Such fashion films should be understood as films using fashion that transcends time, and also as a type of fashion media. This study, which is based upon the understanding that fashion films are a part of strategic marketing for enhancing the value of brands, used domestic and international literature in order to define fashion films, and establish a theoretical basis for these films. Corroborative study was also conducted for the purpose of practical categorization. This study aims to investigate the characteristics of fashion films, and to suggest a new approach to the study of fashion films. The study adopted the research methodology used in Dudley Andrew's film theory in order to create a theoretical frame that can be used to categorize fashion films. The theory is of significance because it is the basis for the category of motion picture fashion film and media technology fashion film. The study on the categorization and the characteristics of fashion films based upon 6 sub-categories shows a consistent trend of fashion films. From the results, it can be inferred that the films contribute, in part, to the enhancement of brand value. Fashion films have shown rapid growth with the mixture of other media, and with the introduction of cutting-edge technology. Fashion films can be used as new marketing methods for the fashion brands in this digital age.
본 연구에서는 웹기반 질의문을 자동 범주화하는 방안에 대해 조사하였다. 질의문 범주화에 대한 실험은 SVM-light를 사용하여 범주자질로써 유사어 사전을 부여하기 전과 후를 비교하였다. 유사어는 학습을 통해 수작업으로 대상문서에서 713개를 추출하였다. 전체적으로 유사어 부여전과 부여후의 결과는 6개 범주에서 정도율은 -0.01%로 거의 변화가 없었으며 재현율은 8.53%가 향상되었다. F1-Measure 값도 4.58%가 향상되었다. 특히 범주내 정도율과 재현율의 표준편차가 18.39%나 개선되어 적정한 검색효율을 확보할 수 있었다.
모바일 애플리케이션 서비스 시장의 폭발적으로 성장함에 따라 애플리케이션 서비스를 고객과 개발자 관점에서 분류하는 것이 필요한 실정이다. 그러나 모바일 애플리케이션 서비스의 체계적 분류에 관한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 네트워크 모듈성 분석을 통하여 모바일 애플리케이션 서비스의 분류하고 하위 카테고리를 제안하고자 한다. 구글플레이(GooglePlay)를 통해 총 1,607개의 헬스케어 관련 애플리케이션 서비스를 수집한 후 각 애플리케이션 서비스의 설명(description) 텍스트를 활용하여 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 네트워크 분석을 수행하였다. 모듈성 분석을 수행하여 전체 네트워크의 커뮤니티를 탐지한 후, 각 클러스터를 기반으로 서비스 분류법을 도출한다. 이번 연구는 모바일 애플리케이션 서비스를 체계적으로 탐색하고자 하는 고객과 모바일 애플리케이션 서비스의 트렌드를 분석하고자 하는 개발자 모두에게 도움이 되는 서비스 분류에 대한 체계적인 접근방식이 될 것으로 기대된다.
This was a 2nd-year study aiming at developing the procedure of alternative system that was intended to restore not only biophysically disturbed areas but also psychologically and socially damaged community. It was suggested that this participatory restoration system could be constructed based on integrative categorization processes consisting of damage types and readiness of local residents for participation. Three case study sites-High-One resort, Lafarge-Halla cement, and high-altitude farmland near Gangneung city, were selected to apply the theoretical framework proposed as a result of 1st-year work. In order to develop introductory programs, key concepts such as forest for future, carbon offset forest, and healing forest, have been suggested based on analysis of 6 system components including human resources, communication, legal and institutional support, financial sources, restoration methods, and activity programs for each site. More detailed processes and procedures can be identified, defined, and refined after the end of final, 3rd-stage of the study in April of 2010.
세계 각국에서 개인 및 공공의 안전을 위하여 보다 강화된 국토안보 기술의 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 우리의 경우 북한의 핵무기 개발을 둘러싼 국제적 긴장과 이로 인한 안보위협뿐만 아니라 최근 들어 문화재에 대한 화재 및 강력범죄의 증가 등으로 인해 국토안보의 중요성이 강화되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 강화되는 추세인 안전을 위한 국토안보 구현을 위해 관련 기술의 개발동향을 분석하고 연구하였다. 국토안보에 활용되는 과학기술 중 주요 기술로는 집적기술, 통합기술, 협력기술, 분류기술, 지능기술, 마이닝기술로 분류할 수 있으며, 테러 위협이 존재하는 한 관련 산업의 성장 잠재력은 높은 편이다. 따라서 국내 관련 업체들이 모든 분야에서 단시간 내에 관련 기술의 경쟁력을 갖추기 위해서는 안보관련 기술의 적극적인 개발과 인력확보 및 지원이 요구된다.
Practical methodology for categorizing collaborative disciplines or research in a quantitative manner is presented by developing a Correlation Matrix of Major Disciplines (CMMD) using bibliometric data collected between 2009 and 2014. First, 21 major disciplines in science and engineering are defined based on journal publication frequency. Second, major disciplines using a comparing discipline correlation matrix is created and correlation score using CMMD is calculated based on an analyzer function that is given to the matrix elements. Third, a correlation between the major disciplines and 14 research fields using CMMD is calculated for validation. Collaborative researches are classified into three groups by partially accepting the definition of pluri-discipline from peer review manual, European Science Foundation, inner-discipline, inter-discipline and cross-discipline. Applying simple categorization criteria identifies three groups of collaborative research and also those results can be visualized. Overall, the proposed methodology supports the categorization for each research field.
This paper proposes how to build an expert profile database in KMS, which provides the information of expertise that each expert possesses in the organization. To manage tacit knowledge in a knowledge management system, recent researches in this field have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help. In this paper, we develop a framework to automate expert classification using a text categorization technique called Vector Space Model, through which an expert database composed of all the compiled profile information is built. This approach minimizes the maintenance cost of manual expert profiling while eliminating the possibility of incorrectness and obsolescence resulted from subjective manual processing. Also, we define the structure of expertise so that we can implement the expert classification framework to build an expert database in KMS. The developed prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology," is introduced to show the applicability of the proposed framework.
In general, a number of severe accident scenarios derived from Level 2 probabilistic safety assessment (PSA) are typically grouped into several categories to efficiently evaluate their potential impacts on the public with the assumption that scenarios within the same group have similar source term characteristics. To date, however, grouping by similar source terms has been completely reliant on qualitative methods such as logical trees or expert judgements. Recently, an exhaustive simulation approach has been developed to provide quantitative information on the source terms of a large number of severe accident scenarios. With this motivation, this paper proposes a machine learning-based categorization method based on exhaustive simulation for grouping scenarios with similar accident consequences. The proposed method employs clustering with an autoencoder for grouping unlabeled scenarios after dimensionality reductions and feature extractions from the source term data. To validate the suggested method, source term data for 658 severe accident scenarios were used. Results confirmed that the proposed method successfully characterized the severe accident scenarios with similar behavior more precisely than the conventional grouping method.
본 연구는 충적하천의 식생이입 현상, 즉 경관생태적으로 하천이 화이트리버에서 그린리버로 변하는 현상을 원인 별로 구분하고, 구분된 각각의 유형을 설명하고, 앞으로의 연구방향을 제시하는 것이다. 문헌연구와 과거 필자들이 제한된 범위에서 시행한 관련 국내 연구성과에 의하면 사주 상 하천식생 이입과 퇴행의 필요/충분 조건은 기계적 교란 (하상소류력), 토양습윤(지하수위, 지형, 하상재료 구성, 강수 등), 침수기간, 극단적 기후, 그리고 영양염류의 유입 등이다. 본 연구에서 사주 상 하천식생 이입과 퇴행의 원인 별 유형으로서 부분적으로 입증된 가설인 봄철 강우양상 변화로 인한 비조절하천에서 홍수 저감과 하천에 영양물질 유입증가 유형을 추가하였다. 하천식생 이입과 퇴행 현상을 과학적으로 더 규명하고 실제 이용가능한 하천식생모형의 개발을 위해서는 화이트리버가 그린리버로 바뀌는 현상의 전국적인 현황조사, 가설의 검증과 세분화를 통한 원인 별 유형 정립, 동적 하천식생 모델링 기법 개발, 변화에 따른 적응관리 등에 대해 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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