A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.
추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.
Introduction : Recent studies Suggested that there is a strong correlation between acupuncture stimulation and its related cortical activation. Anther study showed that either positive or negative BOLD effects could be observed depending on anatomical structure in acupuncture stimulation. In ttis study, we investigated a new acupoint $KI_6$ (照海), which was known as motor-related acupoint and obtained an evidence that the stimulation of $KI_6$ resulted in either negative or positive BOLD response to stimulation. Methods & Results : 1. Subjects and paradigms : Two separate stimulation paradigms were performed on five healthy (aged 22-23 yrs) in this study. First, the paradigm of acupuncture stimulation was that the acupuncture needle was inserted in acupoints $KI_6$, which is located in lateral side of the foot and then continuously twisted(補瀉를 除外한 捻轉法) for 70 seconds for 10 cycles of activation. During rest period (70 seconds), the needle was completed removed from acupoint. Total 60 cycles were performed and 10 images were obtained per cycle. Second, nonacupoint was randomly selected and the same paradigm was performed as acupoint stimulation. The stimulation protocol comprised 10 cycles of alternating. activation and rest (10 images per cycle). Total 60 cycles were performed and each cycle take about 1.5 sec for motor task. Subjects take an at least 15 minutes break before starting anther paradigm. 2. fMRI mapping : Multi-slice functional images were obtained on a 1.5T Magnetom Vision MRI scanner (Simens Medical, Erlangen, Germany) equipped with high performance whole-body gradients. The BOLD T2 * - weighted images were acquired with acho planar imaging sequence (TR = 1.2 sec, TE = 60 msec, and flip angle = $90_{\circ}$). The other sequence parameter are : FOV = 210 mm, matrix=$64{\times}128$ or $64{\times}64$, slice number=10 and slice thickness = 5 or 8 mm. the anatomic images were obtained with Spin-echo T1-weighted images. The resulting images were then anaiyzed with STIMULATE (CMRR, U. of Minnesota) to generate functional maps using a student T-test (p < 0.005) and cluster analysis. Both positive and negative response were evaluated. Conclusions : We have observed the activation of the motor cortex by stimulating motor-related acupoint ($KI_6$). Among five subjects, negative BOLD response was shown in four and positive response in one. All subjects showed positive response to conventional finger flexion-extension task. To understand the detailed mechanisms of correlation between acupuncture stimulation and BOLD fMRI changes and two typs of response, further study strongly required.
In hydrology, it is a difficult task to deal with multivariate time series such as modeling streamflows of an entire complex river system. Normal distribution based model such as MARMA (Multivariate Autorgressive Moving average) has been a major approach for modeling the multivariate time series. There are some limitations for the normal based models. One of them might be the unfavorable data-transformation forcing that the data follow the normal distribution. Furthermore, the high dimension multivariate model requires the very large parameter matrix. As an alternative, one might be decomposing the multivariate data into independent components and modeling it individually. In 1985, Lins used Principal Component Analysis (PCA). The five scores, the decomposed data from the original data, were taken and were formulated individually. The one of the five scores were modeled with AR-2 while the others are modeled with AR-1 model. From the time series analysis using the scores of the five components, he noted "principal component time series might provide a relatively simple and meaningful alternative to conventional large MARMA models". This study is inspired from the researcher's quote to develop a multivariate simulation model. The multivariate simulation model is suggested here using Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA). Three modeling step is applied for simulation. (1) PCA is used to decompose the correlated multivariate data into the uncorrelated data while ICA decomposes the data into independent components. Here, the autocorrelation structure of the decomposed data is still dominant, which is inherited from the data of the original domain. (2) Each component is resampled by block bootstrapping or K-nearest neighbor. (3) The resampled components bring back to original domain. From using the suggested approach one might expect that a) the simulated data are different with the historical data, b) no data transformation is required (in case of ICA), c) a complex system can be decomposed into independent component and modeled individually. The model with PCA and ICA are compared with the various statistics such as the basic statistics (mean, standard deviation, skewness, autocorrelation), and reservoir-related statistics, kernel density estimate.
이동 로봇의 많은 응용분야에서 장애물을 검출하는 것은 중요한 요소이다. 스테레오 비전과 광류를 이용하여 장애물을 검출하는 방법은 복잡한 연산을 요구하므로 본 논문에서는 단지 두 장면의 영상만을 이용하여 비전 기반 장애물 검출 방법을 제시하고 단일 카메라와 주행거리계를 사용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 두 장면으로부터 3차원 복원을 수행함으로서 장애물을 검출하는 방법으로 먼저 두 장면의 입력영상 각각에 대하여 Lowe의 SIFT를 사용하여 특징점을 추출하고 이들 간의 대응점을 구한다. 그리고 주행거리계로부터 주어지는 회전과 병진행렬 값들과 삼각법을 이용하여 대응점들에 대한 3차원 위치를 구한다. 이렇게 삼각법에 의해 얻어진 결과는 장애물들에 대한 부분적인 3차원 복원을 의미한다. 제안한 방법은 실내에서 주행하는 이동 로봇에 적용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 75msec의 속도로 장애물을 검출할 수 있었다.
연구자는 논문을 투고할 저널을 선택하는 과정에서 저널의 수가 방대하다는 점, 고려할 저널 결정 요인이 다양하다는 점에서 어려움을 겪는다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 IRA(intelligent research assistant)의 한 종류로 연구자별로 논문 투고에 적합한 저널을 추천해주는 저널 추천 서비스를 활용할 수 있다. 하지만 현재 운영 중인 저널 추천 서비스의 경우 주제 유사도 및 수치적 필터링을 기반으로 저널 추천을 실행하고 있으며, 이 경우 연구자가 논문 데이터를 입력하지 않으면 주제 유사도를 고려할 수 없고, 수치적 필터링 기능도 연구자 스스로 결정 요인별 수치 범위를 명확하게 정하기에 어려움이 있다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 연구자의 논문 게재 이력을 이용해 선호도 행렬을 형성하고, 이를 기반으로 저널 별 선호 점수를 고려한 저널 추천 방법론을 제안한다. 연구자는 다수의 저널 결정 요인에 대해 상이한 중요도를 가지고 있는데, 결정 요인 별 선호 민감도를 계산해 중요도를 학습한 뒤 이를 기반으로 모든 저널에 대한 선호 점수를 도출하여 저널을 추천한다는 점에서 의의가 있다. 실제 데이터를 이용하여 저널 추천실험을 수행했으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
Normally easy task of plat in urban architecture is that using underground full of activities for increase building site efficiency. Especially for using underground space for the parking lot. Also utilize underground is more increase for fulfill requirement in modern society considered with environmental friendly architecture. The primary objective of this study is to apply analyzed formal foundation type for selecting the optimum type of parking lots considered with structural stability, economical efficiency, construction efficiency, construction duration. This study aim to on criteria decided through the questionaries for the selection considered with in the scale of second stories parking lots underground, parking volume is 80 and reinforced concrete structure. The bearing capacity is 6~8m and downward from surface, healthy ground bearing capacity is 40 t/m2. This study comparative analysis and discuss economical efficiency, construction efficiency, construction duration based constructivist stability which applied Single foundation, Mat foundation, Drop Mat foundation. The result of this study is as follows: First, the result of economical efficiency is that on the basis of single foundation, Drop Mat foundation is 1.88, Mat foundation 2.04 as a comparative analysis on the basis of total construction cost included material cost, labor coast and machinery cost. Second, the result of construction efficiency order is single foundation, Drop Mat foundation, Mat foundation as a comparative analysis on the based connected characteristics. Third, the result of construction duration is that on the basis of Mat Foundation, Drop Mat foundation is 1.33, single foundation is 1.87 as a comparative analysis Critical Path. Forth, Each foundational type characteristics order through the matrix method is that overall each formal type of foundation contraries at economical efficiency and construction efficiency, construction duration. Also expect contradiction between engineers and owners due to engineer pursuit construction duration and ewer to begin with economical efficiency. Fifth, The selection of suitable foundation formal type needs that based consider project characteristic and field condition as according to above result of a comparative analysis. As a result, a comparative analysis economical efficiency, construction efficiency, construction duration of Mat foundation, Drop Mat foundation, single foundation with 3Bay reinforced structure underground parking lots on the healthy ground.
본 연구는 사회적 경제조직(충남지역)의 활성화를 위한 전략과제와 전략방향정립을 위해 기존 문헌자료를 바탕으로 SWOT분석하였으며, 분석된 SWOT결과를 전문가를 통하여 전략과제와 전략방안을 다음과 같이 정립하였다. 첫째, 사회적 경제조직에 대한 SWOT분석결과 강점(S), 약점(W),기회(O), 위협(T)에 대한 요인에 대해 각각 4개 요인으로 총 16개 요인을 도출하였다. 둘째, 사회적 경제조직에 대한 전략과제는 SWOT분석을 통해 정립된 요인에 대해 SO전략, ST전략, WO전략, W전략에 대한 1제를 도출하였다. 셋째, 사회적 경제조직의 활성화를 위한 16개의 전략과제에 대한 전략방향은 다음과 같이 정립하였다. 전략방향 1은 '사회적 경제조직의 지원정책 기반 고도화'로 사회적 경제조직이 지속가능 경영체계정립으로 자생력을 향상하기 전략방향으로 정립하였다. 전략방향 2는 '사회적 경제조직의 성장기반 조성'으로 사회적 경제조직이 자생적으로 성장과 발전할 수 있는 전략방향을 의미한다. 전략방향 3은 '사회적 경제조직의 발굴 및 육성'으로 사회적 경제조직이 지역 내 다양한 문제 해결할 수 있도록 지역특성에 부합된 조직을 발굴하고 육성하여 지속성장할 수 있는 전략방향을 의미한다. 전략방향 4는 '사회적 경제조직의 홍보 및 육성'으로 하였으며 이는 사회적 경제조직의 자생력 확보를 위한 홍보와 구성원 교육 육성에 대한 전략방향을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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