• 제목/요약/키워드: IT trends analysis

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패션 주기의 터닝 포인트 분석 -Vogue 1997년과 2002년도를 중심으로- (A Analysis of Turning Point of Fashion Cycle -Compare 1997 and 2002-)

  • 유지헌
    • 복식문화연구
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    • 제12권3호
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    • pp.327-338
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    • 2004
  • This study was attempted to check period of a fashion cycle and to suggest its main-stream and sub-stream by analyzing the fashion trends presented in Vogue Korea between 1997 and 2002. A content analysis method was used to analyze 24 volumes. The result showed that the fashion trend of 1997's was a turning point from the simplicity, which was a trend up to 1996's, to the romanticism. The fashion trends of 2002 seemed to be also a turning point from the new-romanticism which was added the hippism to the romanticism continued from 1997, to the sporticism. The result confirmed that the main-stream of fashion theme have been continued for 5 years as a regular cycle system and could be repeated. It also verified that some sub-stream which was affected by social, cultural and political situation led the fashion changes. The results of this study could be expected to reflect not only fashion design, merchandising and marketing strategy but also consumer purchase behavior of the future.

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온실가스 저감을 위한 국내외 R&D 및 정책 동향 (Analysis of Domestic and Abroad R&D Trends for Greenhouse Gas Reduction)

  • 이상훈;서봉국;이규호
    • 한국환경과학회지
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    • 제13권9호
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    • pp.845-853
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    • 2004
  • Recently many countries agreed to reduce emissions of greenhouse gases into the atmosphere or at least to keep them at the current level at the Kyoto Protocol. Carbon dioxide has been proven to be 80% of greenhouse gases, contributing to the increase of the earth's surface temperature. It is reported that half of the $CO_2$ emissions are produced by industry and power plants using fossil fuels. In this article, we review and analysis domestic and abroad R & D policy trends relating to UN framework convention on climate change(UNFCCC).

디지털 헬스케어 데이터 분석을 위한 머신 러닝 기술 활용 동향 (Trend of Utilization of Machine Learning Technology for Digital Healthcare Data Analysis)

  • 우영춘;이성엽;최완;안창원;백옥기
    • 전자통신동향분석
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    • 제34권1호
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    • pp.98-110
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    • 2019
  • Machine learning has been applied to medical imaging and has shown an excellent recognition rate. Recently, there has been much interest in preventive medicine. If data are accessible, machine learning packages can be used easily in digital healthcare fields. However, it is necessary to prepare the data in advance, and model evaluation and tuning are required to construct a reliable model. On average, these processes take more than 80% of the total effort required. In this study, we describe the basic concepts of machine learning, pre-processing and visualization of datasets, feature engineering for reliable models, model evaluation and tuning, and the latest trends in popular machine learning frameworks. Finally, we survey a explainable machine learning analysis tool and will discuss the future direction of machine learning.

Research Trends on Literature Reviews in Scopus Journals by Authors from Indonesia, Japan, South Korea, Vietnam, Singapore, and Malaysia: A Bibliometric Analysis from 2003 to 2022

  • Prakoso Bhairawa Putera;Amelya Gustina
    • Asian Journal of Innovation and Policy
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    • 제12권3호
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    • pp.304-322
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    • 2023
  • Text data mining ('big data methods') is one of the most widely used approaches during the COVID-19 pandemic. In particular, text data mining on Scopus databases or Web of Science (WoS). Text data mining is widely used to collect literature for later bibliometric analysis, and in the end, it becomes a literature review article. Therefore, in this article, we reveal the trend of publication of literature reviews in Scopus journals from Indonesia, Japan, South Korea, Vietnam, Singapore, and Malaysia. This article describes two essential parts, namely 1) a comparison of international publication trends and subject area of literature review publications, and 2) a comparison of Top 5 for Authors, Affiliation, Source Title, and Collaboration Country.

동시출현 핵심단어 분석을 활용한 수소 에너지 관련 연구동향 분석 (Analysis of Research Trends in the Hydrogen Energy Field Using Co-Occurrence Keyword Analysis)

  • 김민주;권상기
    • 화약ㆍ발파
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    • 제40권3호
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    • pp.1-18
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    • 2022
  • 수소 경제 시대의 도래로 인해 수소 운송, 저장을 하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 그로 인한 수소 폭발의 위험성이 대두되고 있다. 수소 에너지와 관련된 최신 기술 현황을 파악하기 위하여 국내외 다양한 수소 에너지와 관련된 전체적인 연구동향을 파악하는 것이 필요하다. 이와 관련하여 본 논문에서는 국제 학술지에서 게재된 전체 논문을 대상으로 VOSViewer를 이용한 계량서지분석을 실시하였다. 수소 폭발, 수소 파이프라인, 수소 저장의 시기별 핵심단어 분석 결과, 수치해석 시뮬레이션을 활용한 논문들이 많이 게재되고 있었으며, 2000-2010년에 비해 2011-2022년에는 수소 저장, 수소 파이프라인 연구 분야에서 안전성과 수소 폭발에 대한 연구가 더욱 더 많이 진행되고 있었음을 알 수 있다.

토픽모델링을 이용한 도시 분야 연구동향 분석 (An Analysis of the Research Trends for Urban Study using Topic Modeling)

  • 장선영;정승현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.661-670
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    • 2021
  • 연구동향은 시기별 연구주제에 대한 중요도 판단과 부족한 연구 분야를 파악하고 신규 분야를 발굴하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인구집중과 도시화로 인해 다양한 문제가 발생하고 있는 도시공간을 대상으로 한 논문들을 대상으로 시기별 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 사이에 게재된 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 논문의 초록을 대상으로 데이터마이닝 기법 중 하나인 토픽모델링 분석을 수행하였다. 토픽모델링은 전체 내용에서 일정한 패턴을 발견해낼 수 있는 알고리즘 기반의 텍스트마이닝 기법으로 방대한 문헌에서 주제를 찾아내고 군집하는데 용이하다. 본 연구에서는 키워드 빈도, 연도별 경향, 토픽 도출, 토픽별 군집, 토픽유형별 경향에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 먼저 도시재생 분야연구가 지속적으로 증가되고 있고 앞으로도 세부 주제가 확대될 수 있는 분야로 분석되었다. 그리고 도시재생 주제는 이제 정규 연구분야로 자리 잡고 있는 것으로 파악되었다. 반면, 개발/성장과 에너지/환경과 같은 주제는 정체기에 들어간 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 전체 도시분야 연구를 대상으로 데이터마이닝 기법인 토픽모델링을 이용하여 키워드 간 연관성과 경향을 함께 분석하였다는 데 의의가 있다.

NFT(Non-Fungible Token) Patent Trend Analysis using Topic Modeling

  • Sin-Nyum Choi;Woong Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권12호
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    • pp.41-48
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    • 2023
  • 본 논문은 여러 산업 분야에서 범용적으로 활용될 수 있는 NFT(Non-Fungible Token)에 대해 토픽 모델링 기법을 활용하여 최근의 NFT 산업 동향에 대한 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서는 산업 동향을 파악하기 위해 특허 데이터를 활용하였으며, NFT 표준안이 처음으로 발표되었던 2017년부터 2023년 10월까지 특허정보검색서비스 키프리스에 등록된 NFT 관련 국내·외 특허 각각 371건, 454건의 특허 데이터를 수집하였다. 다음으로 전처리 작업에서 불용어, 표제어를 제거 후 명사 단어만을 추출하였고, 분석 방법으론 빈도수에 따른 상위 50개의 단어를 나열하고, 단어마다 계산된 TF-IDF 값을 같이 확인하여 산업 동향의 핵심 키워드를 도출하였다. 다음으로, LDA 알고리즘을 활용해 국내·외 별로 특허 데이터에서 잠재된 4개의 주요 주제를 도출하였다. 도출한 주제별로 내용을 분석하고, 실제 NFT 산업사례를 근거로 들어 NFT 산업 동향 분석내용을 제시하였다. 선행연구에서는 논문 데이터를 통해 학술적 관점에서 동향을 제시하였다면 본 연구는 현장 실무에 기반을 둔 데이터를 활용하여 실용적인 동향 내용을 제공했다는 점에서 의의가 있으며, NFT 산업계 관련자들이 시장 현황 파악 및 새로운 아이템 창출을 위한 참고용으로 활용될 것으로 기대한다.

대중스타의 패션 트렌드에 관한 연구 (A Study on the Fashion Trends of a Popular Star)

  • 이은숙
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.69-78
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    • 2008
  • A new coinage which calls a modern was appeared variously by values, taste, feature of lifestyle and the meaning of a new coinage has influence in the change of lifestyle. Particularly a popular star is a person who situates in the center of a new coinage, his role, behavior, and appearance have great influence in the birth of a new coinage. He is a fashion leader as well as the object of fashion imitation to the new generation being sensitive for fashion. As his fashion is appeared with important fashion icon in fashion market, fashion companies have developed actively star marketing marking him as an advertising model. Therefore, because the fashion trends of a popular star introduce season's fashion trends and can be important factor forecasting fashion behavior of consumer, this study aims at analysis for fashion trends of a popular star including a public entertainer. The dates of this study were collected by TV drama, internet, and magazines, etc. The fashion trends were divided into feminine fashion trend, sexy fashion trend, tomboy fashion trend, and retro fashion trend. Feminine fashion trend was based on feminity but it was classified in masculine look, simple look, chic look, and natural & romantic look according to the standard of a transformation of feminine image. Sexy fashion trend was divided into two sexy images according to the method wrapping oneself in a dress and the method exposing a specific body part. Tomboy fashion trend could be the immature boyish style which concealed bust or hip or pelvis symbolizing feminity. Retro fashion trend could be style being based on 1980's style and Y line. Fashion items as leggings, baby doll dress, tunic style, dot pattern, garsonne look were come into fashion.

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네트워크 분석을 활용한 국내·외 복합재난 연구 동향 분석 (A Comparative Analysis of Complex Disaster Research Trends Using Network Analysis)

  • 김우식;최연우;홍유정;윤동근
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제18권4호
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    • pp.908-921
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    • 2022
  • 연구목적: 도시의 물리적·비물리적 구조간 연결이 확대되고 복잡해짐에 따라 재난으로 인한 피해가 복합적으로 발생하는 복합재난의 위험성이 증가하고 있다. 이러한 복합재난에 대비하기 위해서는 복합재난으로 전개될 수 있는 재난들을 선제적으로 식별하여 관리하는 것이 중요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내외 복합재난 관련 연구의 동향을 분석함으로써 복합재난으로 연구된 재난 유형을 분석하고, 이를 통해 향후 복합재난 관리의 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 재난과 관련된 국내외 학술지에 최근 20년(2002-2021년)간 등재된 복합재난 관련 993편의 서지정보에 기반하여 동시출현 빈도분석을 수행하여 재난 유형 간 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 분석을 통해 복합재난 연구 동향에 관한 국내외 및 시기별 비교분석을 수행하였다. 연구결과: 국내에서는 풍수해(집중호우, 태풍등), 기반시설 붕괴, 화재와 관련한 복합재난 연구의 비중이 높았으며, 최근 들어 지진과 산사태와 관련된 복합재난 연구가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 국외에서는 풍수해 및 지진과 더불어 기반시설 붕괴에 관한 연구의 비중이 높았으며, 지진해일과 정전 등 재난 연계 유형이 다양하게 나타났다. 결론:본 연구는 복합재난 연구 동향에 대한 이해도를 높이고, 앞으로 국내 복합재난 연구가 가져야 할 방향성을 제안하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

과학교육 분야 자연어 처리 기법의 연구동향 분석 (An Analysis of Trends in Natural Language Processing Research in the Field of Science Education)

  • 전철홍;유선아
    • 한국과학교육학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.39-55
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    • 2024
  • 본 연구는 2011년부터 2023년 9월까지 과학교육 분야에서 자연어 처리(NLP) 기법을 적용한 37건의 국내 및 해외 문헌을 분석하여 과학교육에서의 NLP 관련 연구 동향을 파악하고자 하였다. 특히 과학교육에서 NLP 기법의 주요 응용 분야, NLP 기법을 활용할 때 교사의 역할, 국내와 해외의 비교 측면에서 그 내용을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, NLP 기법이 과학교육에서 형성평가, 자동 채점, 문헌 검토 및 분류, 패턴 추출에 중요하게 활용되고 있음을 확인하였다. 형성평가에서 NLP를 활용하면 학생들의 학습과정과 이해도를 실시간으로 분석할 수 있다. 이는 교사의 수업에 대한 부담을 줄이고, 학생들에게 정확하고 효과적인 피드백을 제공할 수 있다. 자동 채점에서는 학생들의 응답을 빠르고 정확하게 평가하는 데 기여한다. 문헌 검토 및 분류에서는 과학교육 관련 연구나 학생들의 보고서를 분석하여 주제와 트렌드를 효과적으로 분석하고, 미래 연구 방향을 설정하는 데 도움을 준다. NLP 기법을 패턴 추출에 활용하면 학생들의 생각과 반응에 나타난 공통점이나 패턴을 찾아 효과적으로 분석할 수 있다. 둘째, 과학교육에서 NLP 기법의 도입은 교사의 역할을 지식 전달자에서 학생들의 학습을 지원하고 촉진하는 지도자로 확장했고, 교사들에게 지속적인 전문성 개발을 요구한다. 셋째, 국내에서는 문헌 검토 및 분류에 집중되어 있어 국내 NLP 연구의 다양성을 위해 텍스트 데이터 수집이 용이한 환경 조성이 필요하다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 과학교육에서 NLP 기법의 활용하는 방법에 대해 논의하였다.