• 한국의류학회지
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• 제48권3호
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• pp.397-416
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• 2024

This study investigated gender characteristics in contemporary virtual fashion design, focusing on avatars and genderless fashion in recent collections from Auroboros, Republiqe, Placebo Digital Fashion House, RTFKT, and Tribute. Employing content analysis within a theoretical framework of gender-related research, the study coded virtual avatars in terms of biological sex, appearance, and sociological perspectives. The results showed a preference for female-type avatars, through which androgynous aesthetics were embraced and traditional gender norms were challenged. Male-type avatars reflected experimentation with blending masculine elements, emphasizing inclusivity. Human-like avatars indicated a preference for designs that promoted inclusivity and, in the process, challenged binary classifications. The examined brands strategically capitalized on compromise, sensuality, and playfulness, thereby breaking away from traditional values to opt for more diverse styles. Genderless features combined elements from traditional men's and women's clothing, espousing sensuality and playful exaggeration. These findings signify a dynamic shift away from conventional gender standards to foster inclusivity and experimentation. They can serve as a reference for promoting creative strategies and design innovation, challenging the traditional gender perspective in the fashion industry. Implementing these strategies can lead to a more inclusive representation of fashion styles, encouraging critical thinking about gender norms.

• Computers and Concrete
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• 제7권4호
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• pp.365-386
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• 2010

This paper presents the physical formulation of a 1D material model suitable for seismic applications. It is written within the framework of thermodynamics with internal variables that is, especially, very efficient for the phenomenological representation of material behaviors at macroscale: those of the representative elementary volume. The model can reproduce the main characteristics observed for concrete, that is nonsymetric loading rate-dependent (viscoelasticity) behavior with appearance of permanent deformations and local hysteresis (continuum plasticity), stiffness degradation (continuum damage), cracking due to displacement localization (discrete plasticity or damage). The parameters have a clear physical meaning and can thus be easily identified. Although this point is not detailed in the paper, this material model is developed to be implemented in a finite element computer program. Therefore, for the benefit of the robustness of the numerical implementation, (i) linear state equations (no local iteration required) are defined whenever possible and (ii) the conditions in which the presented model can enter the generalized standard materials class - whose elements benefit from good global and local stability properties - are clearly established. To illustrate the capabilities of this model - among them for Earthquake Engineering applications - results of some numerical applications are presented.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.205-214
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• 2015

In this paper, we propose a new approach to learning a discriminative model for figure/ground segmentation by incorporating the bag-of-features and conditional random field (CRF) techniques. We advocate the use of image patches instead of superpixels as the basic processing unit. The latter has a homogeneous appearance and adheres to object boundaries, while an image patch often contains more discriminative information (e.g., local image structure) to distinguish its categories. We use pixel-level sparse coding to represent an image patch. With the proposed feature representation, the unary classifier achieves a considerable binary segmentation performance. Further, we integrate unary and pairwise potentials into the CRF model to refine the segmentation results. The pairwise potentials include color and texture potentials with neighborhood interactions, and an edge potential. High segmentation accuracy is demonstrated on three benchmark datasets: the Weizmann horse dataset, the VOC2006 cow dataset, and the MSRC multiclass dataset. Extensive experiments show that the proposed approach performs favorably against the state-of-the-art approaches.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3829-3839
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• 2000

UML(Unified Modeling Language)의 구조 중에 UML 클래스 다이어그램은 객체모델링에 매우 적합하여, 최근에는 UXF(UML eXchange Format)까지 등장하여 UML 클래스 다이어그램을 여러 이기종 문서와의 교환이 가능하게 되었다. 따라서 본 논문은 UML 클래스 다이어그램을 인터넷 문서의 표준으로 자리잡은 XML 문서의 DTD 형태로 변환하는 시스템을 설계하였다. 이를 통하여 우리는 모델링 언어의 표준인 UML 클래스 다이어그램을 재사용 성이 뛰어난 XML 문서 형태로 쉽게 변형 및 저장할 수 있을 것이다. 또한 DTD로 변환하기 때문에 문서의 논리구조를 다양한 형식으로 표현할 수 있는 유연성을 제공할 수 있을 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권32호
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• pp.335-361
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• 2013

국내 거주 외국인 100만 명 시대에 접어들면서, 한국의 미디어에 등장하는 외국인의 비율도 점차 늘고 있다. 하지만 대중적인 미디어에서 인종 소수자인 외국인을 정형화된 모습으로 재현할 경우, 이를 보는 한국인의 인식에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라 이 연구는 지난 2005년부터 2012년까지 8년간 한국의 지상파 3사 드라마에서 외국인이 얼마나 등장하고 어떤 방식으로 묘사되고 있는지를 유형화해 한국 드라마의 민족적 정경을 살펴보았다. 연구결과, 지상파에서 외국인이 등장하는 드라마는 전체 드라마의 6.4%로 매우 적은 비중을 차지하고 있었다. 또한 외국인의 극 중 역할도 일부를 제외하고는 대다수가 조연이나 단역에 머물고 있었다. 한편, 극 중 역할을 유형화한 결과 크게 동경집단과 동정집단, 근접집단, 기타집단으로 분류할 수 있었다. 동경집단에는 미국 유럽 출신의 백인과 백인혼혈인이 속했는데, 대다수가 의사나 변호사 등 전문직에 종사하는 남성들로 호감을 주는 외모나 성격을 지닌 것으로 묘사되었다. 반면 동정집단은 베트남, 필리핀, 카자흐스탄, 우즈베키스탄 등의 유색인종과 흑인혼혈인으로 구성되었으며, 여성의 비율이 높고 사회 하류층으로 재현되는 경향이 있었다. 근접집단의 경우 우리나라와 역사적 관계가 깊은 일본과 중국 출신의 인물들이 속해 있는데, 일본인의 경우 경제적인 부(富)와 한국인과의 경쟁 및 우호관계가 강조되고 있었다. 이상의 연구결과를 종합해본 결과, 한국 드라마에서 특정 인종과 민족에 대한 고정관념이 상당수 드러나고 있음을 확인할 수 있었다. 물론 일부 드라마에서 고정화된 이미지를 탈피해 다양한 모습으로 살아가는 외국인의 삶을 재현하고자 했으나, 이런 시도는 극소수에 불과한 것으로 나타났다. 이 연구는 한국사회가 다인종 다문화 사회로 급격히 변화하고 있는 시점에서 한국 드라마에 등장하는 외국인의 면모를 장기적인 관점에서 분석해 한국인에게 내재된 고정관념을 밝히고 이를 통해 바람직한 다문화주의를 확립하는데 기여하고자 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.35-43
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• 2010

고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.55-60
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• 2014

본 논문은 1920년대 한국의 일상생활문화의 모습을 담아낸 휴먼 다큐멘터리의 시대적 상황을 살펴보는데 목적을 두고 있다. 특히 다큐멘터리가 지향하는 시대적 기록성과 사회적 목적성에 의한 표현은 기록중심의 계획된 에세이의 중요한 사항중의 하나임을 감안할 때, 본 연구의 분석 대상인 노르베르트 베버 총아빠스의 <고요한 아침의 나라에서>의 분석결과는 인간의 모습을 담아내는 휴먼 다큐멘터리의 관찰자적 양식의 접근 방식은 시대적 기록과 역사성의 의미를 부여한다. 특히 타자의 시선에 비춰진 인물의 관찰과 기록은 수용자에게 중요한 믿음의 상징체계를 구현하고 휴머니즘의 중요성을 강조하고 있는 것으로 분석된다. 기술적 표현 양식의 결과 분석에서는 다양한 프레임의 구성에 따른 관찰과 대상의 리얼리티를 강조하면서 인간의 가치와 경험의 중요성에 대해 서술하고 있는 것으로 분석된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4084-4104
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• 2021

Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.

• 한국의류산업학회지
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• 제17권3호
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• pp.327-340
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• 2015

Male skirt is found in traditional costumes all over the world. Due to the development of tailoring skills in the early Middle ages, men started wearing breeches and pantaloons gradually distinguishing the different characteristics of menswear and womenswear. Since then, skirt became the strong representation of the female gender, symbolizing the feminism. However, under the influences of technological development and diversification in 2000s, gender identity has been diversely expressed in modern fashion allowing male gender to embrace different sexual identities. The purpose of the study is to analyze the nature of male skirts, which have been popularized in modern men's fashion through both the expressional elements and compositional elements. This study associates design elements of male skirt, gradually appearing in the contemporary men's fashion with the sexual symbolism and reinterpreted it's significance in the flow of the modern fashion. Reinterpretation of the gender image in costumes are considered to contribute to the cultural context and extension in diversity. These research results forms a basic foundation to expand in studies of men's fashion design and gender image of costumes through cultural contexts and it's changes. It is considered that this can lay groundwork to make various attempts at passing over the archetype of the gender image besides the continuous appearance of male skirt in the field of fashion design.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.739-748
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• 2014

In this paper, we propose pyramid appearance and global structure action descriptors on both RGB and depth motion history images and a model-free method for human action recognition. In proposed algorithm, we firstly construct motion history image for both RGB and depth channels, at the same time, depth information is employed to filter RGB information, after that, different action descriptors are extracted from depth and RGB MHIs to represent these actions, and then multimodality information collaborative representation and recognition model, in which multi-modality information are put into object function naturally, and information fusion and action recognition also be done together, is proposed to classify human actions. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate it on MSR Action3D and DHA datasets, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experiment shows our descriptors are robust, stable and efficient, when comparing with the-state-of-the-art algorithms, the performances of our descriptors are better than that of them, further, the performance of combined descriptors is much better than just using sole descriptor. What is more, our proposed model outperforms the state-of-the-art methods on both MSR Action3D and DHA datasets.