예술작품은 의상디자인에 영감 혹은 영향을 줌으로써 상업적 의상으로 재생산된다. 오늘날까지도 60년대의 많은 팝 아티스트 작품들이 그대로 T셔츠 등에 프린트되는 것을 쉽게 볼 수 있다. 이러한 직접적 영향에는 자주 맹목적 표절이라는 논란을 불러 일으켰으나 긍정적이든 부정적이든 예술작품과 의상 디자인은 20세기초부터 밀접한 관계를 가져왔다. Sonia Delaunay는 예술을 대중과 결합시키는 가장 좋은 방법은 의상을 통해서라고 생각하였다. 그녀는 "만일 예술작품을 생활 속에 들어가게 하려면 그건 여성들 자신이 입고 다니는 방법뿐이다". 라고 말하였다. 결국 이러한 예술의 대중화에 대한 이론은 60년대에 와서 팝 아트 패션의 출현으로 그 결실을 보게 된다. 상류층을 대상으로 한 의상이 대중화되는 과정에서 60년대 경제호황으로 인한 젊은이들의 소비자층 형성과 미술양식에서의 팝아트의 출현은 자연스러운 시대적 조류로 나타났다. 이러한 상황은 팝 아트가 이 시대의 미술 양식에 혁신적일 뿐 아니라, 사회 전반에 팝 아트의 특성(소비 문화적, 대중 문화적, 재현적, 통속적, 기계적, 획일적)을 유행시키고, 대중에게 순수 예술과 복식에 참여 할 수 있는 기회를 부여했다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가장 혁명적이고도 대중적이라고 할 수 있는 팝 아트 이미지의 작품 제작과 분석을 통하여 현재 논의되고 있는 전시회나 패션쇼에서만 볼 수 있다는 다소 아방가르드 적인 의상 작품들의 대중화 방안에 대한 해결책을 모색하고자 하였다. 실제 의상 디자인 창작에 초점을 맞추었으며, 제작을 위해서 팝 아트에서 주요 소재로 삼았고 대중적 이미지의 심볼이라고도 할 수 있는 Coca Cola label을 표현 모티브로 삼아 개성적이고도 독창적인 의상 디자인을 한 후 분석하였다. 또한 독특한 의상 표현의 개발을 위하여 표현 기법으로는 현대 미술에서 새로운 재료와 여러 가지 재료를 화면에 도입시키는 표현 방법으로서 사용된 콜라주 기법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 의상 창작에 있어 조형예술과 연결하여 대중적인 이미지를 도입함으로써 착용자가 예술에 대한 친근하고 익숙한 느낌을 갖게 하며, 예술과 상품 그 자체에 대한 상업적 홍보 목적으로도 사용할 수 있으며, 대중적인 이미지를 표현함에 있어 콜라주 기법은 염색 기법을 사용하지 않고서도 작가가 원하는 표현 효과를 낼 수 있다는 측면을 발견할 수 있었다. 즉 사용된 대중적 상표 이미지는 주인에서 흔히 볼 수 있는 현대 도시의 인공적 환경들로, 의상을 독특하고 개성 있게 표현할 수 있는 모티브의 역할을 하면서 또한 그 예가 무한하여 다양한 디자인 창출의 가능성을 갖고 있으며, 의상을 통해 예술과 대중을 융합시켰다는 예술의 대중화, 민주화라는 중요한 역할을 하였다. 전시회나 패션쇼에서 만 볼 수 있는 예술적 성격을 띠는 아방가르드 작품의 대중 확산 방법으로 제시될 수 있는 이상적인 방법으로는 예술성이 짙은 도저히 입을 수 없다고 생각되어지는 아방가르드한 의상을 일반 대중 브랜드들이 단순한 모방이 아닌 새로운 패러디 작업으로 일반화시켜 상업성을 띤 의상으로 재조정되어 여성들의 몸에 걸치게 하는 것이다. 이와 같은 순환으로써, 조형예술 작품은 의상 디자인 참작에 영향, 영감을 주면서 여러 번의 형태 변화를 거치는 패러디를 통해 각 계층의 누구나가 좋아하고 접할 수 있는 또 다른 창조를 맞아 대중의 손까지 갈 수 있는 것이다.
People use various tools to present themselves including Social Network Services(SNS hereafter). This study categorized three types of presentation of self, which are genuine, ideal, and social self, and based on Goffman's Impression Management Framework, investigated if these types of presentations have any patterns related to SNS posting styles. Especially, we focused on the styles of hashtags including if hashtags are used in the main tests, if hashtags are hidden, and what kinds of words are used for hashtags. Using 450 posting data uploaded to the Instagram, we found that the posting presenting ideal self show very high rate of using hidden hashtags(98%) and using common expressions(97%), which are not the case for genuine and social self types. This results imply that people concern more about their impressions especially when they present their ideal self on SNS, partially confirming Goffman's Impression Management Framework.
Objectives:Body image is closely related to self-esteem and weight-control related behaviors. In particular, relationship between two factors would be stronger in female adolescents. False recognition on body image and weight can be a risk factor of eating disorder, depression, and suicidal ideation. This study aimed to examine the effects of body image and eating disorders on developing depressive symptoms and suicidal ideation in female adolescents. Methods:Two hundred thirty nine students of a Girls' Commercial High School in Seoul were recruited. Eating Attitude Test for Korean Adolescents, Self-Esteem Scales, Impulsiveness Scale, Beck's Depression Inventory and Beck's Suicidal Ideation Scale were used to measure eating attitude and severity of psychiatric symptoms. Results:Among 239 subjects, the estimated risk group of eating disorders was 10%(n=24). They experienced more depressive symptoms than the control group. The bigger discrepancy in current and ideal body mass index was significantly related with higher depressive mood, suicidal idea, abnormal eating habits and lower self-esteem. Discrepancy between current and idea BMI was the most meaningful predictive factor about depression and suicidal thoughts by linear regression analysis. Conclusion:In spite of normal weight range of enrolled subjects, they experienced significant depressive mood, suicide thoughts and lower self-esteem associated with the discrepancy of their own subjective body image and current body mass index. Hence educational approach regarding normal body image and healthy weight control is needed for their mental health and preventing eating disorder.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.7
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pp.1486-1509
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2013
This study aims to identify the image types of secondary school students' perception about the talented person in convergence and to find the differences in drawing images of the talented person in convergence among the students who have taken STEAM class and the ones who haven't. One hundred and eighty seven students in middle and high schools located in the southern part of South Korea participated in this study and they were asked to draw a picture of the talented person in convergence with a brief explanation. Based on students' pictures, researchers categorized their perception about convergence and talented person in convergence by using an inductive method. The result indicated that secondary school students' perceptions were categorized into convergence as individual cognitive processing and collective cognitive processing and convergence as outcomes. The image of the convergence in a talented person leaning toward individual cognitive processing was divided into the following seven types: idea banker type, various talented celebrity type, multi-tasking master type, multi-talented career type, active problem-solver type, creative developer type, and unrealistic ideal man type. Another image of collective cognitive processing was split into expert group type and interactive-mates group type. The other image was transformer type which is the subcategory of convergence as outcomes. From this study, it can be suggested that secondary school students express the various images of the talented person in convergence depending on experiencing STEAM or not.
The purposes of this study are; first, to supply useful suggestions for the market segmentation of the Chinese market according to individual psychological variables(self-congruence) of customers. Second, it figures out the relative importance of actual self-congruence and ideal self-congruence. Lastly, it reveals whether there are any differences in the preference of attributes according to the popular cultural involvement. According to the results, actual self-congruence had a positive influence on the contents factor evaluation while ideal self-congruence had positive effect on the human and cultural factors evaluation. Also, the human and cultural factor had a positive influence on the purchase intention, as well as content factor and cultural factor had the influence on the word-of-mouth. In addition, the group of highly interested in the involvement at the popular culture was significantly higher in the evaluation on the human and contents factor than the low group.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.1
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pp.55-61
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2020
With the development of deep learning technology and advances in computing power, video-based research is now gaining more and more attention. Video data contains a large amount of temporal and spatial information, which is the biggest difference compared with image data. It has a larger amount of data. It has attracted intense attention in computer vision. Among them, motion recognition is one of the research focuses. However, the action recognition of human in the video is extremely complex and challenging subject. Based on many research in human beings, we have found that artificial intelligence-like attention mechanisms are an efficient model for cognition. This efficient model is ideal for processing image information and complex continuous video information. We introduce this attention mechanism into video action recognition, paying attention to human actions in video and effectively improving recognition efficiency. In this paper, we propose a new 3D residual attention network using convolutional neural network based on two attention models to identify human action behavior in the video. An evaluation result of our model showed up to 90.7% accuracy.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.83-91
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2007
This paper describes an algorithm to compute and visualize a topologically accurate trilinear isosurface from three dimensional volumetric image via cubic cell decomposition. An isosurface is often used for visualizing a three dimensional volumetric image. An isosurface defined in each cubic cell of the volume is triangulated in order to be visualized in a computer. However, most isosurface extraction methods generate a triangulated isosurface which may not be topologically equivalent to the ideal trilinear isosurface. We propose a method to decide a correct connectivity of a trilinear isosurface in a cubic cell and perform appropriate cell decomposition according to the decision. Using the method, we can extract isosurface triangles from the cells generated by the decomposition. We prove that this method generates a triangulated isosurface which is topologically equivalent to the trilinear isosurface. We implemented our proposed algorithm and the result shows it can generate topologically accurate trilinear isosurface.
The purpose of this study is to analyze University Woman Students' recognition of their physical bodies and the effects that their recognition has on their image and satisfaction of their physical bodies. The result of study is as follows. 1) According to the result of the analysis of the difference between University Woman Students students' practical physical sizes and ideal sizes, it was showed that their heights and burst should be larger than their practical physical sizes but their waist, hip, and weight should be reduced.2) According to the result of the analysis of the factors for the evaluation of University Woman Students students' behavioral body images, Factor I was 'Management of Appearance', factor II was 'Management of Weight' and Factor III was 'Satisfaction of Appearance'. Considering the result of correlation of factors of the body images, it was showed that the more interest they had on their appearances, the more management they had on their weights. 3) They had comparatively positive recognition on their physical bodies. However, regarding their degrees of the satisfactions on their physical parts, they showed somewhat dissatisfaction on all the items of their physical parts. 4) According to the result of the analysis of the correlation between their recognition of the physical types and their satisfaction of them, it was showed that they had more satisfactions when their heights were higher and their weights were lighter. In addition, it was showed that they had more satisfaction when they had larger busts and regarding their waists, hips, upper arms, lower arms, wrists, thighs, and calf measurements, they had more satisfactions when they had thinner ones and regarding their shoulders' measurements, it was showed that they had more satisfactions when they had narrower shoulders' measurements.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.59-66
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2021
Humans mainly recognize surrounding objects using visual and auditory information among the five senses (sight, hearing, smell, touch, taste). Major research related to the latest object recognition mainly focuses on analysis using image sensor information. In this paper, after emitting various chirp audio signals into the observation space, collecting echoes through a 2-channel receiving sensor, converting them into spectral images, an object recognition experiment in 3D space was conducted using an image learning algorithm based on deep learning. Through this experiment, the experiment was conducted in a situation where there is noise and echo generated in a general indoor environment, not in the ideal condition of an anechoic room, and the object recognition through echo was able to estimate the position of the object with 83% accuracy. In addition, it was possible to obtain visual information through sound through learning of 3D sound by mapping the inference result to the observation space and the 3D sound spatial signal and outputting it as sound. This means that the use of various echo information along with image information is required for object recognition research, and it is thought that this technology can be used for augmented reality through 3D sound.
In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables with high irregularity and variability in real environments. 1,728 scenarios were designed under five different experimental conditions. 36 scenarios and a total of 97,200 frames were selected. Rain streaks were extracted using the k-nearest neighbor algorithm by calculating the difference between each image and the background. To prevent overfitting, data with pixel values greater than set threshold, compared to the average pixel value for each image, were selected. The area with maximum pixel variability was determined by shifting with every 10 pixels and set as a representative area (180×180) for the original image. After re-transforming to 120×120 size as an input data for convolutional neural networks model, image augmentation was progressed under unified shooting conditions. 92% of the data showed within the 10% absolute range of PBIAS. It is clear that the final results in this study have the potential to enhance the accuracy and efficacy of existing real-world CCTV systems with transfer learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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