This study analyzes the trends of recommendation services for customized fashion styles in relation to artificial intelligence. To achieve this goal, the study examined filtering technologies of collaborative, content based, and deep-learning as well as analyzed the characteristics of recommendation services in the users' purchasing process. The results of this study showed that the most universal recommendation technology is collaborative filtering. Collaborative filtering was shown to allow intuitive searching of similar fashion styles in the cognition of need stage, and appeared to be useful in comparing prices but not suitable for innovative customers who pursue early trends. Second, content based filtering was shown to utilize body shape as a key personal profile item in order to reduce the possibility of failure when selecting sizes online, which has limits to being able to wear the product beforehand. Third, fashion style recommendations applied with deep-learning intervene with all user processes of buying products online that was also confirmed to penetrate into the creative area of image tag services, virtual reality services, clothes wearing fit evaluation services, and individually customized design services.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권4호
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pp.109-120
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2022
This study has incorporated the mechanics-dynamics-emotions (MDE) and two behavioral learning paths to investigate the customers' co-creation behavior in Taiwan. The intuitive path begins with a gamification design that reflects the customers' proactive and innovative behavior; the cognitive path begins with persuasion knowledge remarks based on rational and reactive reasoning. These two paths conclude what forms user co-creation. The study collects data of 505 active social media users in Taiwan and employs structural equation modeling. The empirical findings demonstrate persuasive knowledge and gamification design are significantly associated with self-reference, and in turn, positively associated with co-creation. It indicates that cognitive behavior plays the main role in forming co-creation. Participants are more drawn to co-creation behaviors by the marketing contents that prompt reactive behaviors than proactive ones. Therefore, marketing managers can use appropriate stimuli to enhance co-creation behavior. Companies can design activities related to users, and more accessible for reactive, instead of proactive behavior, i.e., asking for their initiatives. It also suggests that companies' marketing campaigns should involve key opinion leaders matching the product image and the target audience's preferences. The novelty of this study is to introduce a novel augmented MDE framework to extend the "dynamics" into the incubation and implementation stage.
In his 1993 stage play, Arcadia, Tom Stoppard appropriates scientific theories to dramatize the difficulty in predicting the future and in describing the past. Arcadia tracks the archaeological efforts of two present-day literary critics, Hannah Jarvis and Bernard Nightingale, as they attempt to piece together the events that occurred at a large country house called Sidley Park, from 1809 to 1812. While employing a variety of historical and cultural references to the changes taking place in British landscape gardening around the early nineteenth century, the play also turns around the intuitive-romantic versus rational-classical dichotomy represented by Hannah, and present in its discussion of science and the recoverable/irrecoverable past. Stoppard's use of chaos theory as a metaphor for the difficulties faced by those involved in biographical/bibliographical literary research suggests that unsubstantiated assumption can result in the construction of its subject, rather than in its recovery. This paper explores the way in which Stoppard uses scientific concepts, particularly the chaos theory, as a metaphor for human life and behaviour, and how he successfully describes the dilemmas and contradictions of life in so doing. Influences from his famous British predecessors, George Bernard Shaw and Oscar Wilde, are evident, but Stoppard transcends both playwrights and crafts a dramatic style distinctively his own. The combination of wit, comedy, intellectual depth, intriguing ideas, literary allusions, scientific concepts, metaphors, and cultural references, all combine to make Arcadia a dramatic edifice that will stand the test of time.
This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.
The purpose of this study is to suggest guidelines for riser fatigue analysis in terms of selection of reasonable analysis method. Three analysis methods (spectral, regular wave, rain-flow counting) are introduced and compared. As the riser systems give non-linear response, the time-domain analysis method is more preferred than frequency-domain analysis method. The spectral fatigue analysis method, however, is still useful for identifying fatigue prone areas. Once stress RAO is established, fatigue damage can be calculated very quickly. The regular wave method and the rain-flow counting method are more time consuming but give more exact results compare to spectral method. In case of regular wave method, a set of regular waves which represent random sea states is considered for dynamic analysis. The rain-flow counting method is the most intuitive and exact method because it refers time history stresses containing most of non-linear effects of the riser system. However, it is not common for early design stage to use rain-flow counting method because of its high cost. In this study, it was confirmed that the regular wave method is the most cost effective way in specific cases. However, if the system is highly non-linear, it seems that the regular wave method gives less accurate results than rain-flow counting method. Therefore, it is imperative that the engineers select appropriate analysis method based on design stage and given engineering period. This paper also discusses the theoretical background of each calculation method and hydrodynamic aspects of marine riser systems. A steel catenary riser (SCR) line on FPSO was considered and marine dynamic program (OrcaFlex) was used for static and dynamic analysis.
건설공정관리는 주어진 공기 내에 공사를 완료하기 위해 투입되는 자원과 요소작업들의 종합적인 계획을 말한다. 이중 공사기간의 산정은 사업초기 신뢰할만한 근거에 의해 결정되어야 한다. 그러나 실제 현장에서는 담당자의 직관적 판단, 과거 유사 프로젝트의 공기 참고 등의 부정확한 방법으로 개별 작업기간이 결정되고 있다. 이러한 기존 방식의 개선을 위한 선행연구로 본 연구는 TBM공법 $({\phi}2.6m,\;{\phi}3.0m,\;{\phi}3.5m,\;{\phi}5.0m,\;{\phi}8.0m)$ 운영을 위한 건설사업의 초기단계에서 활용할 수 있는 표준모델을 제시하여 신속하게 전체 개략공기를 추정할 수 있는 공기를 산정하여 제시하였다. 따라서 본 연구에서 TBM 구경별로 분석하여 제시한 총 공사기간은 향후 TBM 공사를 수행할 때, 기본계획단계와 기본설계단계에서 공사계약, 공사비 산정, 공정계획을 수립하고 관리하는데 유용한 자료가 될 것으로 확신한다.
본 논문은 가상현실을 기반으로 한 고령자용 치매 예방 기능성 게임 개발에 대해 기술한다. 게임의 개발에는 Unity 3D 엔진을 사용하였고, 가상현실 공간인 낚시터를 구현하였다. 게임의 대상자가 가상현실과는 상대적으로 친숙하지 않은 고령자인 점을 감안하여 VH HMD 장비에 쉽게 적응할 수 있도록 게임 내에서 플레이어의 움직임이 없도록 하였고, 조작에 있어서 어려움을 줄이기 위해 조작 버튼 개수를 최소화하였으며, 직관적인 게임 구성으로 거부감과 피로감을 줄였다. 또한, 게임 완료 후 별점을 부과하는 시스템으로 성취감을 주어 즐겁고 꾸준히 참여하도록 유도하였다. 개발된 게임은 전체적으로 메인, 인터페이스, 스테이지, 별점, TTS, 튜토리얼, 엔딩크레딧 등으로 이루어져 있다. 각 카테고리별 스테이지를 3단계로 나누어 하나의 통합 환경에서 구현하였고 VR HMD를 이용해 가상현실 내에서 기억력, 주의력, 판단력을 증진시킬 수 있는 게임을 진행할 수 있도록 되어 있다.
본 연구에서는 제품 이미지에 대한 선호 반응에 있어서 뇌의 반응 패턴의 특징을 파악하고, 피험자가 동일한 대상에 대하여 직관적으로 평가한 선호도 결과와 비교 분석하였다. 첫 번째 실험은 하나씩 별도로 제시된 제품 이미지에 대하여 느끼는 인상을 파악하기 위하여 뇌파 측정을 통한 쾌적도를 산출하였다. 두 번째 실험은 피험자가 모든 제품 이미지를 일시에 비교하며 선호도를 직접 평가하도록 하였다. 첫 번째 실험을 '독립적 인지 반응'이라 하고, 두 번째 실험을 '상대적 인지 반응'이라고 할 때 그 반응의 특성은 다음과 같다. '독립적 인지 반응'에서는 자신의 경험에 의해서 축적된 정보와의 비교에 의하여 절대 가치로서의 감정 상태를 표현하게 되며, '쾌' 또는 '불쾌'라고 하는 감정이 절대적 가치로서 지속된다. '상대적 인지 반응'에서는 이미지를 인지하는 단계에서 비교되는 다른 이미지 정보와의 상대적인 감정 상태를 표현하게 되며, 이때에는 '진정'이나 '흥분'에 해당하는 감정 상태가 상대적 가치로 작용한다.
문화상품 및 체험기기 디자인에 있어 최종 사용자의 체험 감성 및 형상에 대한 감성은 중요한 비중을 차지한다. 하지만 지금까지 문화상품과 체험기기들은 일반적으로 전통적인 제작 방법을 사용하여 옛것을 그대로 재현하거나 디자이너, 제작자의 직관과 추정에 의존해 왔다. 본 사례 연구에서는 감성공학적 평가, 분석 기법과 디지털 방식의 현대 운송기기 디자인 프로세스를 문화 체험기기 디자인 개발에 적용하였다. 디자인 프로세스 각 세부 단계에서 인터넷을 활용한 전체형상 위주의 신속한 감성평가, 분석을 수행하고 이를 디자인 안들에 대한 품평에 활용함으로써, 사용자의 감성이 디자인 개발 각 단계에 반영될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 슬로시티(Cittaslow)로 지정된 신안 증도에서 사용될 관광용 마차에 대한 감성 디자인 프로세스 적용사례를 예시한다.
사업기획 및 타당성분석단계는 사업을 추진하는데 가장 큰 영향을 미치는 단계로써, 정확한 프로젝트 타당성 검토 수행은 프로젝트를 추진하는데 결정적인 기회를 제공해주므로 직관적인 접근방식보다는 객관적이고 정확한 방법의 제시가 요구되는 바이다. 사업타당성을 정확하게 분석하기 위하여 본 논문에서는 프로젝트 진행에 영향을 주는 리스크 인자를 식별하고 이 인자들을 성격별로 그룹화한다. 소규모 임대주택의 사례를 바탕으로 기존 방식인 금융부분의 프로젝트 타당성 분석을 실시한다. 위에서 식별된 리스크 인자들 중 금융부분을 포함하여 인자들간의 상관관계를 Influence Diagram으로 파악하여 리스크를 분석하고, 각 인자별의 중요도를 판별하기 위한 민감도 분석을 실시한다. 이와 같은 과정을 통하여, 기존의 프로젝트 타당성분석에서 사용하는 금융부분의 타당성분석 뿐만 아니라, 프로젝트 진행시에 나타나는 비정형적이고 주관적인 요소들을 리스크 인자로써 포함하여 분석할 수 있는 장점이 있다. 또한, 도출된 모든 리스크 인자를 정량화하여 객관적인 분석 및 의사결정을 할 수 있기 때문에 기존 방법보다 발전된 프로젝트 타당성 분석 방안을 본 논문에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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