• 터널과지하공간
• /
• 제33권4호
• /
• pp.281-298
• /
• 2023

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.

• 환경영향평가
• /
• 제32권6호
• /
• pp.419-430
• /
• 2023

국내 상수원에서 주기적으로 발생하는 녹조에 대응하기 위하여 다양한 종류의 녹조제거기술이 개발되어 적용 중이다. 이러한 기술들은 녹조제거 원리가 다르기 때문에 이들의 제거 효율을 비교·평가하기는 어렵다. 본 연구에서는 대청호 서화천 수역에서 이동식 녹조제거장치를 사용하여 제거 작업을 시행한 결과를 활용하여, 녹조제거 효율을 평가할 수 있는 표준화된 방법을 제안하였다. 녹조 제거 작업시 수거된 슬러지의 양, 함수율, 클로로필-a의 농도로부터 작업 구간 중 클로로필-a의 농도 감소량(ΔChl-a)을 계산하였다. 또한 작업 대상 수역의 면적, 일일 최대 작업 면적과 ΔChl-a로부터 대상 수역에서 1 mg/m³의 클로로필-a 농도를 저감하는데 필요한 작업일수(WD)를 계산하였다. 작업 전후 수체에서 클로로필-a의 농도 저감율, 제거 기술의 처리 용량, 작업 대상 수역의 수체 용량으로부터 녹조제거능을 계산하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 사용된 이동식 녹조제거장치의 녹조제거능은 6.64%/day (대청호 서화천 수역 대상, 약 500,000 m²)이었으며, 이는 다른 물리·화학적 녹조제거 기술의 녹조제거능(0.02~4.72%/day)에 비해 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 조류제거효율 평가 방법을 활용하여 국내에서 적용되고 있는 녹조제거 기술의 비교 평가가 가능할 것이며, 국립환경과학원이 운영하고 있는 「조류제거시설 설치·운영 및 살포용 조류제거물질 사용지침」에서 물리적 또는 물리·화학적 복합 조류제거기법의 조류제거 성능 및 제거 효율 평가를 판정하는 방법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제24권2호
• /
• pp.191-210
• /
• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.589-597
• /
• 2023

집중호우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 악영향을 주고 있으나 집적 구역과 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 중부권 최대 상수원인 대청호를 대상으로 집중호우 시기에 하천 내로 유입되는 부유쓰레기의 효율적인 모니터링 방안과 현존량을 추정하기 위해 원격탐사 기법 적용 방안을 제안하였다. 대청호 수역에서 발생하는 부유쓰레기의 실태 조사를 위해 저궤도 위성통신 단말기가 탑재된 위치 추적 부이를 활용하여 이동 경로와 거동 특성을 파악하였으며, 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 잠재적 집적 구역과 현존량을 추정하고자 하였다. 위치 추적 부이는 3일간 누적강우량이 200-300 mm 이상 증가하는 시기에 빠르게 이동하였다. 가장 긴 이동거리를 나타낸 호탄교의 경우 하루동안 약 72.8 km를 이동하였고 이때 최대 이동속도는 5.71 km/h를 나타냈다. 집중호우 이후 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 현존량을 산출한 결과, 658.8-9,165.4 ton을 나타냈으며, 석호리 수역에서 가장 많이 발생하였다. 본 연구에서는 위치 추적 부이와 드론 영상을 통해 부유쓰레기 주요 집적 우심 구간을 파악할 수 있었으며, 전통적인 모니터링 방안보다 기동성, 신속성이 우수한 원격탐사 기반 모니터링 방법은 향후 집중호우 시기에 다량으로 유입되는 부유쓰레기의 수거, 처리 부담 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.109-122
• /
• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.111-126
• /
• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 한국과학예술포럼
• /
• 제32권
• /
• pp.319-334
• /
• 2018

본 연구는 '문학-미술-과학' 융합교육 프로그램의 개발과 적용을 통하여 학습자의 상상력 및 창의력의 향상을 확인하기 위한 사례 연구이다. 그 연구대상은 군산술산초등학교 1-4학년 학생 29명 중 25명이었다. 연구 시기는 2017년 9월부터 12월까지 4개월의 기간이었으며, 장소로는 군산술산초등학교 미술실을 활용했다. 10개 프로그램은 학년별로 매주 월요일부터 금요일까지 오후 1시부터 3시까지 2시간을 1회기로 총 10회기가 진행되었다. 연구자는 본 프로그램 10개 주제를 평면조형 8개와 입체조형 2개로 정하고, 여름방학 동안에 스토리텔링 작업을 완료했다. 그리고 그것들을 저:중:고(3:5:2)의 차별화된 수준으로 조정하였다. 평면조형은 '괴물 고릴라 영화 이야기'(저), '경주 최씨 정신 배우기'(중), '천연재료로 만든 내 친구 이야기'(저), '나의 꿈 해몽하기'(중), '내 스마트폰 속의 사물들을 모아보기'(중), '시집보내기 재판놀이'(중), '내가 좋아하는 동시를 그림 그리기'(고), '내가 좋아하는 동요를 그림 그리기'(고)이며, 입체조형은 '내 마음의 파랑새 찾기'(저), '내가 갖고 싶은 사물 만들기'(중)였다. 연구자는 주제별로 각기 다른 미술표현 기법을 활용했는데, 그것은 순서대로 마블링 기법, 한지공예 기법, 콤바인 페인팅 기법, 콜라주 기법, 촛불 그을림 기법, 콜라주 기법, 상상화 기법, 상상화 기법, 지점토공예 기법, 상상화기법이었다. 그리고 프로그램을 진행하면서 재료들의 생육과정이나 제조과정과 관련된 과학 지식을 전달하였다. 본 프로그램을 진행하기 이전과 진행한 이후에 토란스(Ellis Paul Torrance, 1915-2003)의 TTCT(The Torrance Tests of Creative Thinking) 도형 검사 B형과 A형으로 학습자의 융합적 사고력 및 감성적 체험을 고찰했다. 그리고 그 자료를 토대로 검사결과의 평균 차이의 유의성을 검증하기 위해서 대응 t-검증을 실시하였다. 창의력 요소별 및 평균 창의력 지수별로 분석한 결과 '유창성'에서는 유의한 차이(t=3.47, p<.01)가 나타났으며, '독창성'에서도 유의한 차이(t=3.59, p<.01)가 나타났다. 연구자가 이와 같은 작품의 제작과정, 결과물의 사진 자료 등을 정리, 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 미술중심 STEAM 수업으로 진행한 본 프로그램으로부터 문학적인 내용을 미술적인 내용으로 전환시키는 학습자의 융합적 사고력에서 종합적인 문제해결 능력이 향상되었다. 둘째, 학습자는 10가지 미술표현 기법을 활용한 미술중심 STEAM 수업을 통하여 학습에 대한 다양한 상상력, 창의성, 감성적 체험을 거두었다. 셋째, 학습자는 문제해결 과정에서 친구들과의 협동심, 의사소통, 배려하는 마음이 성숙해졌다. 넷째, 10가지 미술표현 기법을 진행함에 있어서 도입과 종료 시에 각 기법과 관련된 유명 작가와 작품의 소개를 통하여 학습자의 자기만족감이 고취되었다. 이와 같이 학습자의 융합적 사고력과 감성적 체험의 영역에 대한 통계 수치는 유의성이 있는 것으로 나타나 대부분의 학습자가 본 프로그램을 통하여 자신감 있게 창의적으로 표현해내는 능력의 향상을 가져왔음을 일러준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.54-75
• /
• 2011

PoC(Push-to-talk Over Cellular)는 그룹 음성 및 영상 통화와 인터넷, 멀티미디어 서비스를 통합한 단말 기술이다. PoC는 부재, 긴급 상황, 배터리 방전 등과 같은 다양한 이유로 인해 PoC 세션에 참여하지 못하는 사용자에게 종래 MMS 서비스에서의 MM Box와 비슷한 기능을 가진 PoC Box를 사용하는 기능을 제공하고 있다. PoC 표준안에서는 PoC Box에서 PoC 단말로 미디어 전송 시 RTSP (Real-Time Streaming Protocol)를 사용하도록 권장하고 있다. 기존의 RTSP를 적용한 VOD 서비스의 경우는 빠른 유선 네트워크 망을 고려하여 패킷의 크기를 크게 구현하는 반면 PoC 서비스는 무선 통신 환경이기 때문에 이러한 특성을 고려한 RTSP 전송 방법이 필요하다. 무선 통신 환경에서는 패킷의 손실률이 비교적 유선 통신 환경에서보다 다소 높기 때문에 PoC 단말 측에서 미디어 재생 시 화면 끊김 현상, 영상과 음성의 비동기화 발생, 버퍼링 대기 시간 등이 발생한다. 따라서 PoC 단말 측에서의 이러한 문제점은 사용자가 미디어 콘텐츠를 재생하는데 있어 자신이 원하는 정보를 빠르게 습득하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 RTSP를 이용하여 사용자가 미디어 검색 시 단시간 내에 전송되는 미디어에서 효과적으로 중요한 정보를 습득하고 재생 지연 현상을 줄일 수 있는 "교차 이중 수신 버퍼링 기법", "사전 분할 다중 수신 버퍼링 기법", "On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법"과 전송 시 미디어 데이터의 패킷화 방법인 "동일 순위 패킷화 전송 방식", "우선 순위 패킷화 전송 방식"을 제안하였고 실험을 통해 그 성능의 적정성 및 우수성을 검증하였다. 실시된 시뮬레이션 성능 평가에서 사용자의 미디어 검색 성향에 따라 제안된 다중 수신 버퍼링 및 패킷화 방식이 기존 단일 수신 버퍼링 방식과 비교하여 효율성 및 우수성 평가에서 6-9점 이상 우수한 결과를 보였다. 그 중 On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법은 동일순위 패킷화 방법과 사용될 때 타 기법과 비교하여 3-24점 사이의 우수성을 보임으로써 사용자의 다양한 미디어 검색 성향에 대해 빠르게 대응할 수 있었다. 또한 단시간 내에 사용자가 집중적으로 미디어 검색이 이루어지는 재생 시간대에 대해 많은 미디어 데이터를 수신 받기 때문에 단말 사용자에게 빠른 정보를 제공할 수 있었다.

• 한국습지학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.194-199
• /
• 2020

현재 전 세계적으로 과거와는 달리 기후양상으로 인한 물 부족문제와 함께 홍수로 인한 재해의 위험을 동시에 관리해야 하는 어려움에 직면한 상황이다. 수자원의 관리와 물 산업 육성을 통한 물 강국 실현을 목적으로 4대강 사업이 시행되었으며 유례없는 공사 규모에 비하여 상대적으로 단기간의 공사기간을 두고 진행되었다. 이에 4대강 사업 이후 하천환경이 어떻게 달라지는가에 대한 예측 및 분석이 미흡한 상태이다. 현재 4대강 사업 공사구간 일부에서는 대규모 준설과 홍수 시보로 인한 사류화의 영향으로 인해 침식 및 퇴적이 반복되어 발생하며 지류부의 두부침식이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 하상유지공이 설치되었으나 오히려 하천 양안을 침식시키는 결과를 초래하였으며 침식과 과도한 퇴적 등 하상을 안정하게 유지시킬 수 있는 새로운 접근방법 및 기법의 개발이 요구된다. 수제는 하천에서 흐름을 하도 중앙으로 집중시켜 주운을 위한 일정수심을 확보하는 역할을 하며 흐름방향과 유속을 제어함으로써 흐름에 의한 제방 침식작용을 방지하는 호안 역할을 한다. 또한, 수제는 하안 및 제방의 보호 기능 외에 국부적인 침식과 퇴적을 유도함으로써 자연스러운 형태의 하안을 형성하여 다양한 생태환경을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 이동한계유속과 한계소류력을 활용하여 현재 사용되고 있는 수제형상결정 방법을 검토한 후 실제 국내하천에 적용 가능한 수리학적 인자를 고려한 새로운 한계유속(${\bar{U}}_d$) 및 새로운 저항계수 식을 개발하여 수제 설치 시 적용 가능한 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-19
• /
• 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.