• 한국의상디자인학회지
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• 제23권2호
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• pp.67-78
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• 2021

This study aims to analyze how students' design work functions affect consumer attitudes and purchase intentions toward clothes designed by students, while exploring the moderating effect of price sensitivity in such a relationship. Data was acquired from 351 responses of an online questionnaire (www.sojump.com). A two-step approach was employed to analyze our hypotheses using structural equation modeling (SEM) in SPSS 22.0 and AMOS 22.0 statistical packages. First, significant empirical evidence was secured regarding the effects of design functions (assurance, fashion, camouflage, individuality, and comfort) on consumer attitudes toward clothes, which can lead to purchasing intention. Fashion, individuality, and comfort functions can enhance consumer attitude significantly, but assurance and camouflage have no significant influence. Among the functions, comfort has the greatest effect on consumer attitudes, indicating that when students market works as commodities, comfort should be highlighted in their designs. In this way, such products can draw the interest of many consumers. Second, empirical evidence showed that price sensitivity negatively moderates the association between attitude and purchase intention. Thus, design courses should be careful when setting student works' prices given consumer sensitivity. The optimization of the student works' cost structure can help minimize price sensitivity. Overall, the findings and their implications can serve as a basis for the commercial application of design curriculum works and provide feasible support for developing student design curriculum in the future.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.66.1-66.1
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• 2021

Extinction curves observed toward individual Active Galactic Nuclei (AGN) usually show a steep rise toward Far-Ultraviolet (FUV) wavelengths and can be described by the Small Magellanic Cloud (SMC)-like dust model. This feature suggests the dominance of small dust grains of size a < 0.1 ㎛ in the local environment of AGN, but the origin of such small grains is unclear. In this paper, we aim to explain this observed feature by applying the RAdiative Torque Disruption (RATD) to model the extinction of AGN radiation from FUV to Mid-Infrared (MIR) wavelengths. We find that in the intense radiation field of AGN, large composite grains of size a > 0.1 ㎛ are significantly disrupted to smaller sizes by RATD up to dRATD > 100 pc in the polar direction and dRATD ~ 10 pc in the torus region. Consequently, optical-MIR extinction decreases, whereas FUV-near-Ultraviolet extinction increases, producing a steep far-UV rise extinction curve. The resulting total-to selective visual extinction ratio thus significantly drops to RV < 3.1 with decreasing distances to AGN center due to the enhancement of small grains. The dependence of RV with the efficiency of RATD will help us to study the dust properties in the AGN environment via photometric observations. In addition, we suggest that the combination of the strength between RATD and other dust destruction mechanisms that are responsible for destroying very small grains of a <0.05 ㎛ is the key for explaining the dichotomy observed "SMC" and "gray" extinction curve toward many AGN.

• 패션비즈니스
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• 제27권5호
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• pp.78-92
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• 2023

Fashion trends are actively disseminated through social media, which influences both their propagation and consumption. This study explored how users perceive subversive basic fashion in social media videos, by examining the associated concepts and characteristics. In addition, the factors contributing to the style's social media dissemination were identified and its distinctive features were analyzed. Through text mining analysis, 80 keywords were selected for semantic network and CONCOR analysis. TF-IDF and N-gram results indicate that subversive basic fashion involves transformative design techniques such as cutting or layering garments, emphasizing the body with thin fabrics, and creating bold visual effects. Topic modeling suggests that this fashion forms a subculture that resists mainstream norms, seeking individuality by creatively transforming the existing garments. CONCOR analysis categorized the style into six groups: forward-thinking unconventional fashion, bold and unique style, creative reworking, item utilization and combination, pursuit of easy and convenient fashion, and contemporary sensibility. Consumer actions, linked to social media, were shown to involve easily transforming and pursuing personalized styles. Furthermore, creating new styles through the existing clothing is seen as an economic and creative activity that fosters network formation and interaction. This study is significant as it addresses language expression limitations and subjectivity issues in fashion image analysis, revealing factors contributing to content reproduction through user-perceived design concepts and social media-conveyed fashion characteristics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.438-455
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• 2024

Recently, many unsupervised learning-based models have emerged for Just Noticeable Difference (JND) estimation, demonstrating remarkable improvements in accuracy. However, these models suffer from a significant drawback is that their heavy reliance on handcrafted priors for guidance. This restricts the information for estimating JND simply extracted from regions that are highly related to handcrafted priors, while information from the rest of the regions is disregarded, thus limiting the accuracy of JND estimation. To address such issue, on the one hand, we extract the information for estimating JND in an Adversarial Complementary Learning (ACoL) way and propose an ACoL-JND network to estimate the JND by comprehensively considering the handcrafted priors-related regions and non-related regions. On the other hand, to make the handcrafted priors richer, we take two additional priors that are highly related to JND modeling into account, i.e., Patterned Masking (PM) and Contrast Masking (CM). Experimental results demonstrate that our proposed model outperforms the existing JND models and achieves state-of-the-art performance in both subjective viewing tests and objective metrics assessments.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.7-18
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• 2008

연기와 같은 유체의 모습을 영화나 애니메이션에서의 특수 효과에 활용하기 위해는 연기를 사실적으로 모델링하는 과정과 모델링 된 연기 내부에서의 빛의 흐름이 잘 반영된 렌더링 과정이 필요하다. 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 연기 모델링의 사실성을 살리기 위해 물리 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 많이 차용하고 있는데, 그동안 시뮬레이션 기법으로 주로 연구되어 온, 격자 기반의 Euler 방법과는 근본적으로 다른, 파티클 기반의 Lagrange 방법이 시뮬레이션 단계에서 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 관심이 높아지고 있다. 연기 렌더링은 연기 모델링 방법에 종속적일 수밖에 없으므로, 결과적으로 격자 기반의 시뮬레이션 결과에 대한 렌더링 방법은 많이 연구되고 있는 데 비해, 파티클 형태로 산출된 연기 데이터에 대하여 사실적인 영상을 생성해주는 랜더링 기술에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 이에, 본 논문에서는 Lagrange 기법을 적용하여 생성한 파티클 집합 형태의 연기 시뮬레이션 데이터를 사실적으로 렌더링하기 위해, 전역 조영을 위한 최신 랜더링 기술인 포톤 매핑 기법을 파티클 데이터에 맞게 변형 및 확장한 파티클맵 기법을 소개하고, 개선된 파티클템 기법을 제시하여, 기존 연구와의 차이점을 보여준다. 또한 렌더링 과정에서 효율성을 높이기 위해 볼륨 렌더링 방정식의 다중 산란 항을 미리 계산하는 광도맵이라는 방법을 제시한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권22호
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• pp.9731-9737
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• 2014

Large scale secular registry or surveillance systems have been accumulating vast data that allow mathematical modeling of cancer incidence and mortality rates. Most contemporary models in this regard use time series and APC (age-period-cohort) methods and focus primarily on predicting or analyzing cancer epidemiology with little attention being paid to implications for designing cancer registry, surveillance or evaluation initiatives. This research models age-specific cancer incidence rates using logistic growth equations and explores their performance under different scenarios of data completeness in the hope of deriving clues for reshaping relevant data collection. The study used China Cancer Registry Report 2012 as the data source. It employed 3-parameter logistic growth equations and modeled the age-specific incidence rates of all and the top 10 cancers presented in the registry report. The study performed 3 types of modeling, namely full age-span by fitting, multiple 5-year-segment fitting and single-segment fitting. Measurement of model performance adopted adjusted goodness of fit that combines sum of squred residuals and relative errors. Both model simulation and performance evalation utilized self-developed algorithms programed using C# languade and MS Visual Studio 2008. For models built upon full age-span data, predicted age-specific cancer incidence rates fitted very well with observed values for most (except cervical and breast) cancers with estimated goodness of fit (Rs) being over 0.96. When a given cancer is concerned, the R valuae of the logistic growth model derived using observed data from urban residents was greater than or at least equal to that of the same model built on data from rural people. For models based on multiple-5-year-segment data, the Rs remained fairly high (over 0.89) until 3-fourths of the data segments were excluded. For models using a fixed length single-segment of observed data, the older the age covered by the corresponding data segment, the higher the resulting Rs. Logistic growth models describe age-specific incidence rates perfectly for most cancers and may be used to inform data collection for purposes of monitoring and analyzing cancer epidemic. Helped by appropriate logistic growth equations, the work vomume of contemporary data collection, e.g., cancer registry and surveilance systems, may be reduced substantially.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권4호
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• pp.265-278
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• 2011

이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.114-123
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• 2019

ICT를 적용한 건설 프로젝트의 성공적 수행을 위해서는 건설 생산 프로세스를 시각정보모델로 정의하여 프로젝트 참여자들이 해당 프로세스 상에서 ICT가 담당(혹은 실행)하는 작업의 내용 및 절차를 이해할 수 있어야한다. 기존 IDEF0은 비즈니스 프로세스, 정보 시스템 등을 시각화 및 분석하는 대표적 모델링 방법이다. 반면, 조직(혹은 기업)이 수행하는 작업들에 대해서만 표현할 뿐 프로세스 상의 ICT가 적용되는 작업들 간의 순서, 정보전달 및 실행 방법에 대한 구체적 설계기법을 제공하지 않는다. 본 연구는 ICT 적용 추적가능성을 향상시킨 업무 모델링(IAMB) 기법을 개발하여, 업무프로세스에 적용되는 ICT의 특징을 명확하게 인식 및 정의할 수 있는 체제를 제공한다. IAMB 모델은 관리, 시공, 정보 등 3개 부분으로 구분되며, 육하원칙에 의거 누가, 언제, 어떤 ICT기법을 적용하여, 어떤 순서로 프로세스 정보를 처리하는지 규명하게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.