Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.
With the emergence of digitalization and environmental changes, such as those caused by COVID-19 and high-speed networks, online video platforms have changed how people communicate and created new marketing opportunities. The unique characteristics of mobile short-form videos are causing more people to consume and produce diverse content in the digital environment. The study focuses on two story types (product essential and relative information) to examine the effectiveness of short-form videos for fashion marketing. This study verified the influence of the common traits of short-form video content (informativeness, expertise, familiarity, and playfulness) on fun, e-WOM, and purchase intention and the mediation effect of fun using video samples categorized by story type. In this study, 300 Gen Z men and women responded to a survey after watching a 30-second short-form video sample. All the traits of short-form video content were found to have a positive effect on fun. Moreover, all the traits excluding playfulness had a positive effect on e-WOM and purchase intention as well. Fun had a positive effect on both e-WOM and purchase intention as well as a partial mediating effect. These findings are expected to provide insight and reference for planning short-form video marketing from the perspective of the fashion industry.
이 연구는 최근 국내 신문사가 다시금 온라인 뉴스에 대한 유료화를 시도하는 상황에 주목하고 뉴스 독자 중에서도 유료이용 경험자에 대한 이해를 높이고자 했다. 한국언론진흥재단의 2022년 언론수용자조사 데이터(N = 58,936)를 분석한 결과, 2020년 이후 온라인 뉴스에 대한 유료이용 경험 및 유료이용 의향에 꾸준한 증가세가 관찰되었다. 실제 유료이용 경험을 설명하는 요인은 인구사회학적 속성 중 성별, 연령, 학력으로 나타났으며, 그밖에 정치·사회 현안에 대한 관심도, 다양한 미디어를 통한 뉴스 이용(신문, 잡지, 포털, 메신저, SNS. 동영상사이트, 팟캐스트) 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 신문사가 온라인 뉴스 유통에 활용하고 있는 디지털 플랫폼의 형태와 관련해서는 언론사 애플리케이션과 이메일 뉴스레터의 이용이 유료구독 경험을 설명하는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 앞으로 한국의 언론사가 차별화된 뉴스 콘텐츠를 자사의 플랫폼을 통해 유통할 수 있도록 준비하고, 뉴스 독자와의 신뢰 관계를 형성하기 위한 구체적인 계획을 수립하는 것이 중요할 것임을 시사한다.
Jeong Soo Park;Seung Jin Joo;Jaseok Lee;Dongmin Seo;Hyun Seok Kim;Jihyeon Jeon;Chung Weon Yun;Jeong Eun Lee;Sei-Woong Choi;Jae-Young Lee
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.264-271
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2023
Environmental crises caused by climate change and human-induced disturbances have become urgent challenges to the sustainability of human beings. These issues can be addressed based on a data-driven understanding and forecasting of ecosystem responses to environmental changes. In this study, we introduce a long-term ecological monitoring system in Korean Long-Term Ecological Research (KLTER), and a plan for the Korean Ecological Observatory Network (KEON). KLTER has been conducted since 2004 and has yielded valuable scientific results. However, the KLTER approach has limitations in data integration and coordinated observations. To overcome these limitations, we developed a KEON plan focused on multidisciplinary monitoring of the physiochemical, meteorological, and biological components of ecosystems to deepen process-based understanding of ecosystem functions and detect changes. KEON aims to answer nationwide and long-term ecological questions by using a standardized monitoring approach. We are preparing three types of observatories: two supersites depending on the climate-vegetation zones, three local sites depending on the ecosystem types, and two mobile deployment platforms to act on urgent ecological issues. The main observation topics were species diversity, population dynamics, biogeochemistry (carbon, methane, and water cycles), phenology, and remote sensing. We believe that KEON can address environmental challenges and play an important role in ecological observations through partnerships with international observatories.
본 연구의 목적은 장애 아동·청소년의 독서역량을 강화하기 위하여 진단도구 프로토타입을 개발하고 그 타당도 및 신뢰도를 분석함으로써 독서역량 진단프로그램 개발의 기초 자료를 제시하는 데에 있다. 본 연구는 문헌 및 사례 연구를 바탕으로 문항을 개발하고, 델파이 조사 및 실제 장애 아동·청소년을 대상으로 한 예비조사를 실시하고 분석하였다. 연구 결과, 표본 수가 적어 타당도와 신뢰도 분석에 한계는 있었으나 장애 아동·청소년의 독서역량 진단도구 프로토타입 개발과 함께 기초 데이터를 확보하였다. 향후 개발될 독서역량 진단프로그램은 장애유형별 특성, 빅데이터를 통한 데이터 수집 및 활용 방안, 진단 절차 및 진단 시 유의사항을 다양한 변인을 고려하여 웹·모바일로 확장하여 개발할 것을 제안하였다.
Vertical takeoff and landing (VTOL) is a core feature of unmanned aerial vehicles (UAVs), which are commonly referred to as drones. In emerging smart logistics, drones are expected to play an increasingly important role as mobile platforms. Therefore, research on last-mile delivery using drones is on the rise. There is a growing trend toward providing drone delivery services, particularly among retailers that handle small and lightweight items. However, there is still a lack of research on a structural definition of the VTOL drone flight model for multi-point delivery service. This paper describes a VTOL drone flight route structure for a multi-drone delivery service using rotary-wing type VTOL drones. First, we briefly explore the factors to be considered when providing drone delivery services. Second, a VTOL drone flight route model is introduced using the idea of the nested graph. Based on the proposed model, we describe various time-related attributes for delivery services using drones and present corresponding calculation methods. Additionally, as an application of the drone route model and the time attributes, we comprehensively describe a simple example of the multi-drone delivery for first-come-first-served (FCFS) services.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
FAT 호환 파일 시스템은 다양한 플랫폼에서 데이터가 호환 가능하기 때문에 메모리 카드나 임베디드 시스템에서 널리 사용된다. 최근 임베디드 시스템에서는 갑작스런 전원 정지 시 복수 기법뿐만아니라 다양한 응용의 요구를 만족시키기 위해 더 나은 파일 시스템의 성능을 요구하고 있다. 이런 요구를 수용하기 위해서는 파일 시스템의 구조에 대해 변경이 필요해 진다. 파일 시스템의 구조에 대한 변경은 데이터의 호환성에 심각한 문제를 발생시키게 된다. 메타데이터 저널링(Metadata Journaling)은 데이터 호환성 문제를 최소화하면서 뛰어난 성능을 만족시킬 수 있는 기법이다. 이 기법을 FAT 호환 파일 시스템에 구현하여 벤치마크를 수행하였다. 벤치마크 결과는 작은 크기의 불규칙적인 메타데이터 쓰기를 저널 영역에 순차적으로 씀으로써 성능의 향상을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법은 자연적으로 복구 기법을 제공함으로써 빠른 시간 내에 부팅이 가능하다. 그렇지만 일시적으로 FAT 호환 파일 시스템과 호환이 불가능한 지점이 존재한다. 이런 문제는 파일 시스템이 언마운트(un-mount)시점에 저널 영역에 쓰인 내용들을 원래의 위치로 복사함으로써 FAT 파일 시스템과 호환성을 유지시킬 수 있다.
해상에서 운용되는 함정은 다양한 위협에 둘러싸여 있는데 그중에서도 가장 위협적인 것은 다양한 환경과 플랫폼에서 발사가 가능한 대함미사일이다. 대함미사일은 함정의 레이더나 전자전 장비에 대하여 회피 기능까지 보유하고 있어 함정에 치명적인 피해를 줄 수 있다. 대함미사일에 의한 함정에 직접적인 피해를 줄이는 능동기만기는 대함미사일이 함정 대신 기만기를 추적하도록 유인하여 함정의 생존성을 높이는 장비로써 대함미사일 방어에 효과적인 방법이다. 본 논문에서 제안 기법은 해상 환경에서 함정의 능동기만기를 사용하여 대함미사일에 대응하기 위해 시뮬레이션 방법론인 DEVS (Discrete Event System Specification)를 적용하여 능동기만기의 효과적인 운용 시간을 검증한다. 이를 위해 함정, 대함미사일, 그리고 능동기만기를 각각 모델링하고 정의된 모델을 결합하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 수행을 통해 도출된 결과는 수동형 기만기, 체공 고정형 기만기, 그리고 이동형 능동기만기 중에서 이동형 능동기만기의 운용 시간 우수성을 검증했고, 대함미사일로부터 함정 방어를 위한 이동형 능동기만기의 운용 시간에 따른 방어구역을 추정하였다.
HTML5는 특정 브라우저에 종속되지 않으며 상호 운용성을 고려하는 동시에 기존 HTML과도 하위 호환성을 갖도록 개발되어 현재 표준화 작업이 진행 중인 새로운 웹 표준이다. 이는 최근 스마트폰 시장의 활성화와 함께 모바일 웹 환경에서 다양한 플랫폼에 공통적으로 적용될 수 있다는 특징으로 인해 관심을 모으고 있다. 특히 HTML5에서 새롭게 추가되는 기능들 중 하나인 Local Storage는 인터넷 접속이 끊긴 상태에서도 웹 어플리케이션의 동작을 가능하게 하는 오프라인 기능을 지원하며 이는 서버와 독립적인 웹 어플리케이션 개발이 가능하게 한다. 그러나 현재 Local Storage는 평문의 데이터를 Client-side에 아무런 보안조치 없이 저장하기 때문에 쿠키와 같은 기존의 클라이언트 측 저장소가 갖는 보안 위협에 그대로 노출되어 보안상 안전하지 않다. 본 연구에서는 Local Storage에 데이터를 저장할 때 성능부하를 최소화 하면서 데이터의 안전한 저장 및 사용을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 Local Storage 표준 API와 암호 기능을 제공하는 모듈을 이용하여 안전한 사용자 정보 저장을 지원한다. 또한 제안하는 방법을 실제 구현코드를 바탕으로 성능을 측정하여 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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