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안전보호 기능의 산악복을 위한 유연 광섬유 직물 디스플레이의 발광특성 및 적용에 관한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on Luminescent Properties and the Relevant Applications of POF-based Flexible Textile Display for Mountaineer Wear with Safe-guard Function)

  • 김진선;박수진;김유지;이주현
    • 감성과학
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    • 제14권1호
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    • pp.165-174
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    • 2011
  • 최근 IT 융합 기술이 글로벌 시장의 핵심 화두로 떠오르면서, 스마트 의류 분야에서도 '의류+서비스 제공(service provider)' 기능을 갖는 PSS형 제품 디자인에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는PSS형 제품 디자인의 일환으로서 안전보호 기능의 산악복 용도에 적합한 발광특성을 지닌 유연 광섬유 기반 직물 디스플레이의 제직구성을 모색하고, 이를 적용한 산악복 모형 디자인을 제시하였다. 이를 위하여 제직 구성, 즉 직물조직과 광섬유 밀도가 다른 총 15개 광섬유 직물 디스플레이 시료를 제직하여, 이를 대상으로 각각의 휘도를 측정함으로써 발광특성을 분석하였다. 그 결과, '주자직 2:1', '주자직 3:1' 및 '능직 2:1', '능직 3:1'인 경우가 안전보호 기능을 위한 산악복으로서 적용이 가장 적합한 발광효과를 보이는 것으로 나타났다. 발광특성에 관한 분석 결과 및 최근 스포츠 패션 트렌드를 기초로 하여, 유연 광섬유 직물 디스플레이 적용 산악복 모형 디자인을 전개하였다.

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전자기록 관점에서 본 대체 불가능한 토큰(NFT) 특성 및 활용 방안 이전 및 거래 가능한 기록을 중심으로 (A Study on the Characteristics of Non-Fungible Token(NFT) and Application Plans from the Digital Records Perspective : Focused on Transferable Records)

  • 원주혜;소현기;오효정
    • 기록학연구
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    • 제73호
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    • pp.47-79
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    • 2022
  • NFT(Non-Fungible Token)는 문자 그대로 '대체 불가능한 토큰'으로, 특정한 가상 자산을 블록체인에 기록한 디지털 파일이다. 토큰의 거래를 거치며 해당 자산의 소유권, 거래 내역 등의 이벤트가 블록체인에 기록되므로 위조와 변조가 불가능하다는 특징이 있다. 따라서 NFT는 특정한 가상 자산을 고유하게 표현할 수 있는 도구로 사용되며 이는 전자기록의 기본 속성과 깊게 관련된 측면이 있다. 본 논문은 기록관리에 NFT 기술 활용 가능성을 타진하는데 목적을 두고 디지털 저작물로서 자산의 성격을 가지며 이전 및 거래가 가능한 전자기록물에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 이를 위해 먼저 NFT의 개념과 디지털 자산의 소유권 및 저작권 등 제도적 이슈, 자산으로서의 가치 증명 원리를 살펴본다. 특히, 예술, 패션, 스포츠 등 NFT가 실제로 활용되고 있는 분야에서 NFT의 특성이 어떻게 활용하고 있는지 살펴보았다. 나아가 전자기록의 특성과 NFT의 특성을 비교하여 전자기록에 적용 가능한 요소를 규명함으로써 NFT의 적용이 효과적일 것으로 예상되는 전자기록물의 유형을 파악하고, 그에 따른 활용 가능성과 기록관리 내 도입을 위한 논의점을 제시하였다.

사용자 관심 이슈 분석을 통한 추천시스템 성능 향상 방안 (Improving Performance of Recommendation Systems Using Topic Modeling)

  • 최성이;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.101-116
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    • 2015
  • 많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.