• 대중서사연구
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• 제26권2호
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• pp.39-85
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• 2020

본고는 마스터플롯의 개념을 적극적으로 활용하여, 문제해결을 위한 서사적 시뮬레이션으로 활용하는 재난 서사의 양상들을 살핀다. 이때 한국과 미국, 일본의 재난 서사에 작동하고 있는 마스터플롯의 골격을 분석하고 비교함으로써, 각각의 국가 및 사회공동체의 문제 인식 및 해결 방식의 차이에 대하여 논의할 것이다. 재난 서사는 오늘날 글로벌 위험사회에서 공동체적 문제해결을 지향하는 마스터플롯이 적용되기에 가장 적합한 장르로서, 그 문제해결 방식은 각각의 공동체에 따라 상이한 인식 차이를 보인다. 먼저 미국 재난 서사의 경우 자연재해에 대한 민간인 전문가의 대응에서, 오늘날 MCU 영화들에 등장하는 히어로까지의 변화를 추적한다. 과거에 비하여 영웅주의와 국가주의의 긴밀한 의존 관계는 줄었지만, 상대적으로 영웅들의 자발적인 협력과 성찰 능력에 의해서 국가가 후경화되더라도 사라지지는 않고 기능을 유지한다. 반면 한국의 재난 서사에서는 국가의 실종과 기능 마비가 전경화된다. 그 공백 상태를 메우기 위하여 의병 서사, 혹은 국가에 의해 버려진 사람들이 구성하는 새로운 가족 서사가 발생한다. 한국의 재난 서사는 재난 이후의 변화를 민감하게 받아들이며, 국가의 회복과 복귀는 결코 재난 이후의 상황을 정상화하지 못한다. 마지막으로 일본의 재난 서사는 방어적이고 신경증적이다. 국가 주도의 관료 시스템이 모든 재난 상황을 통제하고자 하는 강박적인 국가주의가 그려지거나, 그에 반발하여 반-영웅적인 개인이 자발적 희생을 거부하고 재난 상태를 방기하는 양상까지 나타난다. 본고는 일련의 마스터플롯과 그 변형 및 활용에 대한 비교를 통해서 오늘날 마스터플롯이 가지고 있는 영향력과 가치에 대하여 진단할 수 있었다. 전세계적인 OTT 서비스가 이루어지고 있는 오늘날 마스터플롯의 이해와 활용이 점점 더 중요해지고 있는 시기에, 본고의 시도가 세계적인 이야기의 유통과 공유를 위한 단편적인 모델이 될 수 있을 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제10권2호
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• pp.140-160
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• 2017

본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고(Computational Thinking, 이하 CT)의 실천을 분석하는데 사용할 컴퓨팅 사고 실천 분석 도구(Computational Thinking_STEAM_Analyzing Tool, 이하 CT_STEAM_AT)를 개발하는 것이다. 먼저, STEAM 프로그램에 반영되어 나타나는 CT의 실천이 무엇인지에 대해 조작적 정의를 내리고, 이를 바탕으로 CT가 STEAM 수업에서는 어떠한 특징으로 나타나는지를 파악하여 CT실천을 관찰할 수 있는 CT_STEAM_AT를 개발하는 것이다. 또한, 이를 바탕으로 모범적인 STEAM 수업을 분석하였을 때 얼마나 다양한 CT실천이 포함되어 있는지를 탐색하는 것이 연구의 목적이라 할 수 있겠다. 먼저, CT_STEAM_AT 개발연구에서는 '과학교육에서의 CT란 무엇인가?'라는 질문을 시작으로 CT의 실천 구성요소에 대해 정의하기 위해 3가지의 중요한 자료를 주요 연구자료로 이용하고 분석하여 CT_STEAM_AT를 개발하였다. 첫 번째 개발연구에서는 CT_STEAM_AT의 CT의 실천 구성요소를 크게 5가지로 구분하였다. (1) 현실문제와 컴퓨팅 연결하기, (2) 컴퓨팅 산출물(artifact)을 개발하기 위한 도구나 컴퓨터 사용하기, (3) 추상화 과정, (4) 컴퓨팅 실천과정 및 산출물을 분석하고 평가하기, 그리고 (5) 의사소통하고 협력하기이다. 또한, 연구를 진행하던 중 CT의 구성요소들 사이의 상호작용으로 인하여 일정한 흐름이 존재한다고 해석하여 CT실천 흐름도를 개발하였다. 두 번째 CT 적용연구에서는 CT_STEAM_AT를 모범적인 STEAM 프로그램에 적용하였다. 먼저, 모범적인 STEAM 프로그램을 선정하기 위해서 4가지의 선정조건을 고려하여 선정하였다. 이런 과정을 통해 선정된 STEAM 프로그램에 CT_STEAM_AT를 적용시켜 CT가 반영된 정도를 파악하고, 더 나아가 부족하거나 제한적으로 나타난 CT의 실천 부분을 보완할 수 있는 방안을 제안해보았다. 본 연구의 결과, 개발된 CT_STEAM_AT를 통해 STEAM 프로그램에 반영된 CT 종류 및 수준을 파악하는데 효율적임을 알 수 있었고, 기술과 공학 부분을 보충하고, 실제적으로 나타나는 CT의 실천을 정의함으로 인해 STEAM 교육의 활성화를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국의류학회지
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• 제31권12호
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• pp.1784-1792
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• 2007

현대의 패션의 다양화, 개성화로 패션 스타일을 구현하는데 있어서 모자는 더욱 부각되어 수요자 층이 확대되고 있지만, 다양한 재료와 형태로 세탁 및 관리에 어려움을 갖는다. 이에 본 연구는 모자제품의 관리방법에 대한 소비자의 현황을 조사, 분석함으로써 모자 레이블 부착의 문제점과 개선책 방안을 모색해 보고자 하며, 나아가 모자의 보관이나 세탁방법에 대한 정확하고 충분한 정보를 제공함으로써 제품을 오랫동안 유지할 수 있게 하고자 한다. 소비자들의 모자제품의 세탁 및 관리행동에 관한 조사를 하기 위하여 서울 및 도시에 거주하며 모자를 소유하고 있는 20대, 30대, 40대, 50대 이상의 남녀 395명을 대상으로 연령과 성별을 고려한 할당 표본추출방법을 통하여 설문지 조사를 실시하였다. 조사기간은 2007년 3월에서 4월까지 이루어 졌으며, 설문은 총 42문항으로 구성되었다. 모자 착용실태, 세탁방법, 건조방법, 보관방법에 관한 문항은 선다형으로, 모자 소비자 불만, 소비자 모자 레이블 인식에 관한 문항은 5점 리커트 척도로 측정하고, 자료분석을 위하여 SPSS 12.0 프로그램으로 빈도, 백분율, 평균, 표준오차, 교차분석, t-test, 일원분산분석 통계처리를 하였다. 그 결과에 의하면 첫째, 모자 소비자의 세탁방법 인식도와 실천정도는 보통 수준으로 나타났다. 남성보다는 세탁경험이 많은 여성이 모자 세탁 방법에 대하여 잘 알고 실천하고 있었으며, 편안함을 추구하는 젊은 세대보다 높은 연령대가 세탁방법을 더 잘 실천하는 것으로 조사되었다. 둘째, 모자 소비자들은 다른 의복 아이템과 비교하여 울세제로 세탁망에 넣어 세탁기로 돌리거나 손으로 직접 빠는 세심한 관리를 하는 경우가 많았다. 세탁빈도는 더러움이 탈 때마다 하는 것으로 조사되었으며, 세탁의 주 목적은 얼룩제거로 나타났지만, 여성은 남성에 비해 모자의 형태보전과 냄새제거를 중요한 요인으로 평가하는 것으로 나타났다. 건조장소에 있어서는 그늘에서 건조한다는 응답이 가장 많았고 대부분 집게로 집어 빨래 줄에 말리는 경우가 많았다. 모자 세탁 시 세탁방법, 건조방법, 건조장소의 요인들보다 세제종류가 세탁 후 변형에 영향을 미치는 것으로 조사되어 적절한 세제를 사용할 수 있는 정보를 소비자에게 인지시켜 피해를 줄이는데 노력하여야 할 것이다. 또 보관방법으로는 대부분 옷장 선반에 두고 있었으며 보관 후 형태변화 결과를 경험한 소비자의 비율이 높은 것으로 보아 적합한 모자 보관으로 형태유지에 각별한 주의가 요구된다. 셋째, 대부분의 모자 소비자들은 레이블에 대한 중요성을 인지하고 있으나 다른 의복 아이템에 비하여 모자레이블에 대한 신뢰도는 더 낮게 나타나, 공급자들은 정확하고 실질적인 레이블을 표기하여 신뢰도 회복을 기해야 할 것이다. 많은 소비자들이 모자의 치수 체계 이해에 어려움을 갖고 있으며, 특히 남성의 경우 레이블에 대한 전반적인 인지도가 낮게 나타나 남성 소비자에게도 전반적인 레이블에 대해 교육시키도록 구체적인 노력이 이루어져야만 하겠다. 후속연구에서는 모자의 다양한 형태나 재료에 따른 세탁 및 관리 방법을 보완하여 연구가 수행되어서 보다 구체적인 자료가 제공되어야 할 것으로 보인다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권2호
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• pp.82-100
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• 2022

코로나19 팬데믹이라는 위기 상황과 4차 산업혁명시대를 경험하게 되면서 고고유산 교육 역시 새로운 국면을 맞이하게 되었다. '비대면', '비접촉'이 일상이 된 현 상황과 각종 디지털기술이 발달하고 있는 시대를 맞이함에 따라 직접 경험하고, 조작적 체험이 주를 이루는 고고유산 교육은 여러모로 많은 변화가 발생하였다. 이 글은 포스트코로나 시대의 트렌드에 부응하는 한편, 4차 산업혁명시대에 필요한 고고유산 교육의 발전 방안과 지속가능한 전략을 모색해 본 것이다. 고고유산 교육은 4차 산업혁명시대에 필요한 역량은 물론 개인들의 정서적 만족감과 행복감을 고취시키는데 매우 적합한 교육 형태이다. 그중에서도 현 시대의 맥락을 반영한 창의적 인재양성 및 문제해결력, 자기효능감을 향상시킬 수 있는 교육의 형태로 고고유산 메이커교육이 주목된다. 이러한 메이커교육은 구성주의를 기반한 교육으로 진행될 필요가 있고, 다양한 연령별 특징을 고려하여 구체적인 학습목표 및 효과를 설정하여 설계되어야 한다. 또한 고고유산 역시 VR, AR, 클라우드, 드론 영상 기술을 적용한 다양한 ICT 활용 콘텐츠들이 개발 및 확대되고 있다. 그중에서도 온택트로 진행되는 고고유산 디지털 교육은 비대면이라는 상황 속에서도 쌍방향 소통이 가능한 커뮤니티 활성화 방안을 모색해야 한다. 아울러 온택트 교육은 교육이라는 측면을 고려해야 하므로 문화적 문해를 성장시키기 위한 목적이 추가적으로 설정되어야 한다. 이러한 고고유산 콘텐츠 개발은 온택트 교육에 최적화된 학술성을 담지한 스토리자원이 확보되어야 하는데, '문화콜라주'의 입장에서 다양한 융합적 콘텐츠를 제작하는 동시에 학습자의 흥미와 학습 능력, 학습 목적을 고려한 AI기능이 추가될 필요가 있다고 생각한다. 또한 온라인으로 진행되는 고고유산 콘텐츠 교육은 추후 실물을 접할 수 있는 동기부여나 현장학습을 고려한 선행학습, 보완학습으로 진행되어야 한다. 결국 고고유산 온택트 교육은 현재의 트렌드에 부응하는 최첨단 기술을 활용하여 진행되겠지만, 그와 연동하여 발견의 학습, 질문-탐구형 학습 모두가 가능한 구성주의학습을 위한 지속적인 노력이 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2019

차량화재가 대부분인 터널 화재 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 초기에 화재를 진압하는 것이 가장 효율적이다. 그러나 도심지 터널의 경우 화재 사고시 차량 정체로 인해 소방대 투입이 어려워 신속한 소화 활동에 제약을 받으며, 이러한 문제는 최근 장대화 및 대심도화 되고 있는 지하도로(복층터널)의 경우 더욱더 심하게 나타날 것으로 판단된다. 국내의 경우 터널에서 발생되는 재난 재해에 대비하여 터널연장과 터널 조건별로 정해지는 위험도 지수를 토대로 연장등급과 방재등급을 산정하여 방재시설 설치 범위를 규정하고 있으며, 특히 터널 화재에 직접적으로 대응하기 위한 설비로 소화기구, 옥내소화전설비, 물분무설비 등을 등급에 따라 기본시설로 지정하고 있다. 그러나 이런 소화설비는 현실적으로 기능적이고 기술적인 측면에서 많은 약점이 발생되어 개선방안이 필요한 실정이다. 특히, 하나의 단면을 중간 슬래브로 나눠 상하행선으로 사용하는 형태인 복층터널의 경우 일반 소화설비보다 더 신속하고 효과적으로 화재 진압이 가능한 설비가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기존 터널 방재시설(소화설비)이 가지는 문제점을 보완하고, 복층터널의 구조적 특수성에 최적화된 원격 자동소화 시스템을 개발하였다. 그 결과로 낮은 층고를 고려한 장거리용 설비와 보급성을 확대한 옥내소화전용 설비 등 두 가지 형태의 시스템 개발을 완료하여 성능을 검증하였으며, 실제 터널에 보급되어 널리 활용될 수 있도록 현재 실용화를 추진 중에 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.560-564
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• 2007

한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.

• 중소기업연구
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• 제43권2호
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• pp.59-86
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• 2021

플랫폼(platform) 개념은 제품 플랫폼, 거래 플랫폼에서 산업 플랫폼에 이르기까지 다양한 형태로 기업의 경영활동에 활용되어 왔다. 모든 플랫폼은 공통적으로 자주 재사용 되는 핵심과 재사용이 적고 자주 변경되는 주변부로 구성된다. 기업은 플랫폼을 사용하여 제품군, 거래, 그리고 혁신을 보다 효율적으로 개발 및 창출할 수 있다. 이러한 플랫폼은 제품을 중심으로 한 전통적 산업구조에 변화를 가져옴으로써 많은 중소기업에게 새로운 기회를 제공한다. 한국의 서비스용 로봇 산업은 협소한 시장 규모로 인해 주로 기술 중심의 중소기업으로 구성되어 있다. 이들 중소기업들은 기술개발에 성공하더라도 제품을 판매하기 위해 시장을 창출하고 확장하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 연구는 한국 서비스용 로봇 산업의 특성 및 문제점을 조명하고 중소기업인 로보프린트가 어떻게 서비스용 로봇 시장을 확장하고 지속적으로 성장하였는지를 플랫폼 이론을 적용하여 분석하였다. 분석결과, 로보프린트는 제품과 거래 플랫폼 개념을 적용한 것으로 나타났다. 첫째, 로보프린트는 초기에 개발한 아트봇의 핵심 기술을 기반으로 페인팅 로봇, 건물 외벽 청소 로봇 및 맞춤형 로봇을 개발하였다. 또한, 직접 로봇을 이용한 아파트 벽화 서비스를 제공하고 이를 방음벽, 지하통로, 옹벽 등 다양한 지역으로 확장하였다. 뿐만 아니라 가상현실 기술을 개발하는 등 새로운 서비스를 지속적으로 추가했다. 둘째, 로보프린트는 벽화 서비스 구매자와 벽화 디자이너를 매개하였다. 이는 벽화 서비스를 의뢰하는 구매자들이 디자이너를 탐색해야 하는 번거로움을 줄여주었고, 벽화 디자이너들에게는 벽화사업의 참여 기회를 열어주었다. 마지막으로 로보프린트는 플랫폼의 범위를 지속적으로 넓히고자 노력하였다. 내부에서만 재사용되던 로보프린트의 기술을 외부 기업과 공유하기 위해 대구광역시 '신기술 플랫폼 서비스'에 참여하였다. 뿐만 아니라 로봇을 외부 기업에 임대하여 서비스 플랫폼을 공유하고자 노력하고 있다. 본 연구는 중소기업이 다양한 플랫폼을 이용하여 시장을 창출하고 지속적으로 확장할 수 있음을 보여주어 기존 플랫폼 이론에 기여하며 실무자들에게도 유용한 시사점을 준다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.