Air-containing fashion, which can offer diverse functions through the inflow and outflow of air, is highly relevant in today's mobile society, where people are experiencing a wider range of environments. This study attempts to suggest the possibility of air-containing multi-functional fashion that could continuously be utilized by developing a design for an air-containing jacket using modular systems. In this research, the modular systems in architecture and furniture design were referenced through a review of the literature for the purpose of establishing modular systems in fashion. Functions relevant to the mobility of today's society are derived from the results of advanced research and applied to the design of modules of the jacket. The modules are integrated through the modular systems. The folding and unfolding structure in architecture and furniture is applied as a folding system in fashion, the vertical accumulation structure as a layering system, and the horizontal integration structure as a combining system, and in addition, the containing system has emerged in fashion. Each module is designed to fulfill certain functions, such as cushioning, heat insulation, and portability. The folding system is utilized in designing the cushion module to support the neck and back of a wearer by making its hood and hem fold in the back. The application of a layering system was suggested by making the vest, combined with the neck cushion and back cushion via the combining system, layered with its insulation module. By applying the combining system, the hood that includes the neck cushion, the skirt that includes the back cushion, the body that includes the insulation module, and the sleeves can be connected and separated by a zipper. The applicability of this concept was proven by applying a developed design to an actual item.
이 연구는 기업 이러닝 시장구조를 규명하고 수요자와 공급자 측면에서의 기업 이러닝 문제점을 분석함으로써 기업 이러닝의 발전방안을 도출하는데 목적이 있다. 연구의 범위는 정부부처의 지원을 받고 있는 기업 이러닝 중에서도 노동부 직업능력개발 사업의 지원을 받고 있는 기업 이러닝에 한하여 실시하였다. 이는 총52명의 기업 이러닝 관계자 FGI를 통해 진행되었다. 연구결과, 정부의 직업능력개발사업내 기업 이러닝 시장은 크게 정부(노동부), 기업 이러닝 수요자인 기업, 기업 이러닝을 전문적으로 운영하는 훈련기관으로 구분될 수 있다. 직업능력개발사업 지원금 지원상의 문제점과 기업이러닝 소외계층, 기업 이러닝 훈련과정의 직종 편중, 기업 이러닝 전문업체 소수의 독과점, 콘텐츠 개발사의 역량미달 등이 문제점으로 제기되었다. 이에, 가치사슬별 역량강화를 통한 파트너쉽 확산, 시장의 자율성 확보, 기업 이러닝 담당 정부 관계자들의 전문성 강화, 정부의 직업능력개발사업 지원 절차 개선, 기업 이러닝 소외계층을 위한 지원책마련 등이 개선점으로 도출되었다.
In modern society, the means of sharing information has expanded from existing personal computers and mobile devices to a variety of smart devices rapidly increasing information production. Recently, curations have extended to online businesses. There has been wide use of curation services in the cosmetics curation market. In this study, focuses on factors which cosmetics curators have in mind. In relation to the impact of cosmetics curation quality properties on usability, the effects of the medium of satisfaction and confidence are to be verified. For this study, a survey of 378 women in their 20s and 40s who had experience with curations was done and the collected data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 23.0 statistics programs. The results showed that information quality and personalization quality of cosmetics curation service were important factors affecting customer satisfaction. Personalization quality also had a positive effect on trust. System quality has a positive impact on trust and further influence on intention to use. This indicates that the trust on the curation service depends on the stability of system. However, design quality was found to have no significant effect on satisfaction and trust. In future, the research related to application and utilization of big data-based cosmetic curation will be further expanded.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권2호
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pp.46-61
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2018
The mobile social networking application Instagram is a well-known platform for sharing photos and videos. Since it is folksonomy-oriented, it provides the possibility for image indexing and knowledge representation through the assignment of hashtags to posted content. The purpose of this study is to analyze how Instagram users tag their pictures regarding different kinds of picture and hashtag categories. For such a content analysis, a distinction is made between Food, Pets, Selfies, Friends, Activity, Art, Fashion, Quotes (captioned photos), Landscape, and Architecture image categories as well as Content-relatedness (ofness, aboutness, and iconology), Emotiveness, Isness, Performativeness, Fakeness, "Insta"-Tags, and Sentences as hashtag categories. Altogether, 14,649 hashtags of 1,000 Instagram images were intellectually analyzed (100 pictures for each image category). Research questions are stated as follows: RQ1: Are there any differences in relative frequencies of hashtags in the picture categories? On average the number of hashtags per picture is 15. Lowest average values received the categories Selfie (average 10.9 tags per picture) and Friends (average 11.7 tags per picture); for highest, the categories Pet (average 18.6 tags), Fashion (average 17.6 tags), and Landscape (average 16.8 tags). RQ2: Given a picture category, what is the distribution of hashtag categories; and given a hashtag category, what is the distribution of picture categories? 60.20% of all hashtags were classified into the category Content-relatedness. Categories Emotiveness (about 4.38%) and Sentences (0.99%) were less often frequent. RQ3: Is there any association between image categories and hashtag categories? A statistically significant association between hashtag categories and image categories on Instagram exists, as a chi-square test of independence shows. This study enables a first broad overview on the tagging behavior of Instagram users and is not limited to a specific hashtag or picture motive, like previous studies.
Cross-border online shopping is an example of non-mobile transnational consumption behavior that has become more popular over the last decade due to the development of technology and transportation. Based on the Theory of Reasoned Action(TRA), this study proposed and tested the hypothesized model that would explain the relationships among consumption beliefs, attitudes toward cross-border online shopping, subjective norms, and purchase intention. Consumption beliefs were measured by global consumption orientation, consumer orientation, and global brand beliefs. In addition, subjective norms included two types: online and offline norms. Descriptive statistics and path analysis were employed for the analysis of the dataset of 174 participants. As a result, the hypothesized model was generally supported. Consistent with the hypothesis, global consumption orientation and global brand beliefs were positively related to positive attitudes toward cross-border online shopping but negatively associated with consumer ethnocentrism. Offline subjective norms positively predicted both the attitudes and purchase intention whereas online subjective norms only predicted purchase intention. The results reflected that TRA was applicable to the intention of cross-border online shopping in a current on-line shopping context. We also discussed the practical applications and limitations of the study.
최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.
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.
Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.
내장형 시스템은 터치, GPS, 모션, 가속도 센서 등 다양한 종류의 센서를 탑재하고 있으며, 무선 통신을 수행하여 주변 디바이스와 통신을 할 수 있다. 내장형 시스템을 탑재하고 있는 아두이노는 개발 및 응용이 쉬운 환경을 제공해주기 때문에 개발자, 엔지니어, 디자이너는 물론 예술가 학생까지 큰 관심을 가지고 있다. 그리고 그들은 로봇, 가전, 패션, 문화 등 다방면으로 아두이노를 활용한다. 본 논문에서는 아두이노 내장형 시스템을 활용하여 기존 터치 방식의 1차원적인 게임에서 벗어나 사람의 인체 동작을 인식하는 내장형 시스템을 활용한 게임을 설계하고 구현한다. 개발된 내장형 시스템 게임은 사람의 동작을 자이로센서 기반으로 측정하며, 상대방의 공격 성공 여부는 터치 센서를 활용하여 파악한다. 그리고 게임하는 유저의 체력은 안드로이드 폰 기반 데이터베이스를 통해서 실시간으로 업데이트 한다. 본 논문에서 개발하는 내장형 시스템 기반 게임은 안드로이드 폰 기반의 GUI 를 제공함으로써 관전모드와 대전모드 선택이 가능하며, 최신 블루투스 기반의 통신을 통해 데이터를 주고 받기 때문에 배터리 소비가 적으며 확장이 쉽게 가능하다는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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