The purpose of this study is to analyze how future images are embodied in contemporary fashion design. To find out future images expressed in contemporary fashion design, this paper characterized the future society as information society, network society, pluralistic society, and global village. Cyber design and techno-style expressed through metal or lustrous material which is influenced by information symbolize future image. Also, minimalism which is characterized as simplicity and purity affects the contemporary fashion design. The network society which affets t the horizontal and functional social system diminishes the meaning of socio-economic status. Therefore, street fashion has diffused to high fashion, and the formal wear has tendency to be changed into casual wear. In addition, the meaning of status symbol in contemporary fashion design become decreased. The pluralistic society affects to search for one's own personality and identity. Also, contemporary fashion design is influenced by post-modernism and deconstructionism. In order words, genderless, ageles, seasonless, and infra fashion appeared. The global village emphasizes extension of universality in life style and search for world quality. so, ethnic fashions appear frequently in contemporary fashion design. Also, the effects of Korean traditional costume to contemporary fashion design has increased.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.231-238
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2020
Generally, sequential data refers to data having continuity. Text data, which is a representative type of unstructured data, is also sequential data in that it is necessary to know the meaning of the preceding word in order to know the meaning of the following word or context. So far, many techniques for analyzing sequential data such as text data have been proposed. In this paper, four methods of 1d-CNN, LSTM, BiLSTM, and C-LSTM are introduced, focusing on neural network techniques. In addition, by using this, IMDb movie review data was classified into two classes to compare the performance of the techniques in terms of accuracy and analysis time.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.8
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pp.399-403
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2022
Natural texts are analyzed to obtain their intended meaning to be classified depending on the problem under study. One way to represent words is by generating vectors of real values to encode the meaning; this is called word embedding. Similarities between word representations are measured to identify text class. Word embeddings can be created using word2vec technique. However, recently fastText was implemented to provide better results when it is used with classifiers. In this paper, we will study the performance of well-known classifiers when using both techniques for word embedding with Arabic dataset. We applied them to real data collected from Wikipedia, and we found that both word2vec and fastText had similar accuracy with all used classifiers.
Most common complex traits, such as obesity, hypertension, diabetes, and cancers, are known to be associated with multiple genes, environmental factors, and their epistasis. Recently, the development of advanced genotyping technologies has allowed us to perform genome-wide association studies (GWASs). For detecting the effects of multiple genes on complex traits, many approaches have been proposed for GWASs. Multifactor dimensionality reduction (MDR) is one of the powerful and efficient methods for detecting high-order gene-gene ($G{\times}G$) interactions. However, the biological interpretation of $G{\times}G$ interactions identified by MDR analysis is not easy. In order to aid the interpretation of MDR results, we propose a network graph analysis to elucidate the meaning of identified $G{\times}G$ interactions. The proposed network graph analysis consists of three steps. The first step is for performing $G{\times}G$ interaction analysis using MDR analysis. The second step is to draw the network graph using the MDR result. The third step is to provide biological evidence of the identified $G{\times}G$ interaction using external biological databases. The proposed method was applied to Korean Association Resource (KARE) data, containing 8838 individuals with 327,632 single-nucleotide polymorphisms, in order to perform $G{\times}G$ interaction analysis of body mass index (BMI). Our network graph analysis successfully showed that many identified $G{\times}G$ interactions have known biological evidence related to BMI. We expect that our network graph analysis will be helpful to interpret the biological meaning of $G{\times}G$ interactions.
Interests on collaborative research and academic relationship among researchers have been increased. Collaborative researchers can maximize productivity, time and cost savings, and reduce the risk of research. An empirical study on the research productivity of co-authors' network and review efficiency of the reviewer network was conducted based on co-author networks and reviewer networks in Korea Society of IT Service. This study aims to find the characteristics of the co-author and reviewer networks, and to analyze research productivity and review efficiency in order to draw some implications. The meaning of interactions among professional groups was analyzed. Research productivity index was calculated using 728 authors' papers submitted to the society. In order to verify the effects of indicators of social network analysis on research productivity and review efficiency, correlation and regression analyses were used. As a result, the indicators of network centrality did not affect the review efficiency, but affect the research productivity.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.6
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pp.37-48
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2014
Social emotion is being highlighted as an important factor of human life in terms of quality of communication as a variety of social networks are commonly used. To understand such social emotion, this study verifies and analyzes the significance of lexical meaning and expression of emotion basically for understanding of complex meaning of social emotion. The emotional expressions represented in SNS text messages, one of the major channel of communication, are examined in this study to create scales of meaning and expression and to understand the differences deeply. As a result of the analysis, it turned out that negative assessment factors were more than positive ones among social emotional factors while positive ones were outstandingly many in the case of social emotional expression. Social emotional factors were classified by basic emotional elements and valences while emotional expression included complex meaning and especially positive elements were dominant in general.
This study examines the meaning of medical-text publication in the Joseon Dynasty by applying anthropological notions of "health care system" and "popular health care sector" to the social and political contexts of the pre-modern state. The present study focuses on the social network of senders and receivers in which medical knowledge is communicated and shared. Exploring the multi-layered structure of the network among the state, the author-practitioners, and populace, this study argues that the network of knowledge sharing system by publication of medical texts itself is a core structure in the health care system of the Joseon Dynasty. This pre-modern health care system aimed to vitalize and reinforce the "popular health care sector" by sharing medical knowledge with populace through the book-publication system. Foucault's notion of "biopolitics" provides a comparative window between the modern health care system and the health care system of the Joseon period, articulating the particularity of the pre-modern health care system.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.51-56
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2002
Information Technology is becoming ubiquitous. Our lifestyle is changing due to this digital revolution. Many researchers had been working on exploring the meaning and ways to realize the comfortability in physical sites. With the appearance of huge amount of Web sites, which provide a variety of services like electronic commerce, network game, search engines and so on, there are many researchers working on the definition of Web Usability. In this research, we go one step forward, by exploring the meaning of Web Comfortability, based on Kansei Engineering methods.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.923-932
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2024
The purpose of this study is to explore the direction of teaching and learning in the era of science and technology. The conclusion is as follows: From the perspective of new materialism, the direction of teaching and learning first emphasizes the importance of learning experience. Second, a teaching method that emphasizes giving meaning is needed. Third, there is a need to consider various perspectives and backgrounds. The direction of teaching and learning in the era of phenomenology is, first, the meaning and meaning of learning is important. Second, it emphasizes the role of independent learners. Third, diverse experiences must be integrated. Fourth, a flexible approach is needed depending on the environment and situation. Rather than a fixed teaching method, it is necessary to use a variety of teaching strategies according to the situation and needs of the learner. From the perspective of actor network theory, the direction of teaching and learning needs to first embrace a variety of actors. Second, there is a need to understand the role of the mediator actor. Third, there is a need to emphasize the dynamic aspect of the network. Fourth, there is a need to emphasize interaction and giving meaning. Fifth, there is a need to strengthen interaction with technology. Sixth, there is a need to create a non-linear and open learning environment. The direction of society and teaching and learning presented in Trend Korea 2024 considers time as a precious resource in a divided society, and teaching and learning must adapt and develop in a useful direction in a changing environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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