• 복식문화연구
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• 제20권3호
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• pp.295-308
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• 2012

This study intends to analyze the up-cycling trend that is attracting great attention these days and its internal meaning in the context of fashion art. And, based on this, to provide enhanced value and creativity in the future fashion artwork and design businesses, keeping abreast of further fashion art developments. As part of the study methodology, both a literature review and a case study were carried out, along with an examination of up-cycling and research into related pictures and content. The materials covered in this work include design and fashion related books and domestic and foreign magazines from 2000 to 2011, when the up-cycling movement was initiated as a form of eco-friendly design. For the analysis of fashion art pieces, generic terms included art wear, wearable art wear, and unwearable art. Case review was followed by the works of artists shaping their fashion concept and meaning entirely from abandoned clothes and fabrics, waste materials, and their art collection. Consequently, key elements of the value of up-cycling fashion art are that it is eco-friendly, has a unique identity, and reflects multi-dimensionalism. This research saw the integration of fashion with other variables, artistic attributes, and reuse of resources. This could lead to a new realm where value-addition is formed and extended, thus providing another chance for the fashion industry.

• 한국의류학회지
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• 제21권4호
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• pp.795-805
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• 1997

The purpose of this study is to clearly understand the Korean consumer's socially responsible consumption attitude and disposition behavior through revealing by use Fishbein's Multi-Attributes Model as a conceptual frame, the relationship between the socially responsible clothing consumption attitude factors and disposition behavior pattern, and relations of demographic variables. Data were collected from the adult females residing in Seoul. Judgment Sampling were. performed twice during March of 1996 and total 549 sets of answers were used for final analysis. The result are following. First, by looking at the relationship between intrinsic side of socially responsible consumption attitude and disposition behavior, the attitude shows more economical disposition when consumers are in considerate about preservation of natural resources and clothing consumption and when consumers favor purchasing a second hand product, On the other hand, consumers' behavior shows more altruistic disposition, when they favor recycling and acquisition of second hand clothing and when not favor fashion. The result of analysis of relationship between the socially responsible clothing consumption attitude and demographic variables shows that income, age and education level relates to some intrinsic side of socially responsible clothing consumption attitude. On the other side, the analysis result shows that consumers with relatively lower education normally practice economical dispotion, while consumers with higher education level do altruistic disposition. Also, elder and married consumers tend to do more altruistic disposition.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
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• pp.25-47
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• 2000

In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.103-111
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• 2021

Obesity affects individuals of all gender and ages worldwide; consequently, several studies have performed great works to define factors causing it. This study develops an effective method to trace obesity levels based on supervised data mining techniques such as Random Forest and Multi-Layer Perception (MLP), so as to tackle this universal epidemic. Notably, the dataset was from countries like Mexico, Peru, and Colombia in the 14- 61year age group, with varying eating habits and physical conditions. The data includes 2111 instances and 17 attributes labelled using NObesity, which facilitates categorization of data using Overweight Levels l I and II, Insufficient Weight, Normal Weight, as well as Obesity Type I to III. This study found that the highest accuracy was achieved by Random Forest algorithm in comparison to the MLP algorithm, with an overall classification rate of 96.7%.

• Natural Product Sciences
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• 제27권4호
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• pp.264-273
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• 2021

Simultaneous quantification of multiple marker compounds in herbal medicine by high performance liquid chromatography (HPLC) analysis is still a challenge due to the complexity in various parameters to be considered and co-existing multi-components. As a case study, a reliable HPLC method for simultaneous quantification of paeoniflorin from Paeoniae Radix and decursin from Angelicae Gigantis Radix in various commercial herbal medicine was developed based on analytical quality by design (AQbD) strategy. As a first step, risk assessment was performed to select the critical method parameters (CMPs) which were decided as organic mobile phase ratio and column oven temperature. In order to evaluate the effect of the CMPs on critical method attributes (CMAs) of peak resolution and tailing, central composite design (CCD) was employed. The final chromatographic conditions were optimized as follows: column- C₁₈, 4.6 × 250 mm, 5 ㎛ particle size; mobile phase- A: acetonitrile, B: 0.1% acetic acid water; detection wavelength- 235 nm for paeoniflorin, 325 nm for decursin; column oven temperature- 25℃; flow rate- 1.0 mL/min; gradient mobile phase system as Time (min) : % A, 0:14, 25:14, 30:50, 60:50, 61:100, 65:100, 66:14, 75:14. The method was successfully validated according to the International Conference on Harmonization (ICH) guidelines and piloted for ten commercial herbal medicines.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권1호
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• pp.31-52
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• 2020

Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.589-606
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• 2023

Purpose: This study investigates the effects of scuba diving resort service quality on customer satisfaction and revisit intention, considering the moderating effects of perceived risk by scuba divers such as individual, social, and physical risks. Methods: This study surveyed scuba divers using scuba diving resorts in South Korea. The data were analyzed using multi-regression and hierarchical regression analysis. Results: The results of this study are as follows; all five service quality dimensions (tangibles, reliability, responsiveness, assurance, and empathy) significantly affected customer satisfaction and customer satisfaction also affected revisit intention. However, no moderating effect by perceived risk were observed between customer satisfaction and revisit intention. The cause of these results is believed to be the nature of scuba diving as a adventure sport. Conclusion: These results implies that scuba divers' purchase action can be different from the general service users from the perspective of perceived risk. Considering the uniqueness of adventure sports of scuba diving, the managers of scuba diving resorts need to act actively paying attention to all dimensions of service quality, and customer satisfaction.

• 철학연구
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• 제117권
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• pp.327-354
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• 2011

하버마스는 모든 억압과 왜곡으로부터 자유로운 담론 상황을 '이상적 담화 상황'이라고 부른다. 그런데 '이상적 담화 상황'이 언어를 의사소통의 매개체로 간주한다는 데서 본 논문의 의문은 시작된다. 푸코와 그의 영향을 받은 학자들이 밝힌 담화(담론)가 가진 속성은 다음과 같다. 첫째, '선택과 배제의 원리'다. 담론을 제한하거나 생산하는 역할을 담당하는 것은 권력이며, 권력에 의해 담론은 선택되거나 배제 당한다. 둘째, 담론은 자신들의 입장을 방어하고, 반대의 입장을 공격하는 병기로 작용한다. 셋째, 담론 내부의 드러나지 않는 심층구조에는 태도, 입장, 권력과의 관계, 이데올로기적인 위치가 숨겨져 있다. 이러한 담론의 속성에 주목한다면, 담론의 문제는 언어를 주목해서 보편성을 추출하는 것으로는 해결될 수 없다. 이 지점에서 언어학의 바깥으로 눈을 돌린 바흐친과 푸코의 논의는 설득력을 가진다. 담론이 결코 투명할 수 없다는 푸코의 논의나 담론의 문제는 바깥으로 시선을 향하는 경우에 답이 열린다는 바흐친의 논의에서 '진실을 말하는 용기, 즉 파르헤지아적 용기'를 가진 인물로 소크라테스를 찾을 수 있다. 소크라테스적 대화에서 공통된 출발지점을 가진 푸코와 바흐친은 각각 '자기 배려', '다성적 대화'를 통한 담론 바깥에서의 해결점을 찾아낸다. 자기 배려는 고대의 지혜를 통해서 낯섦의 효과를 발생시키고 수치스럽지 않게 살 만한 자기를 생산하는 절차와 실천의 문제다. 푸코가 말하는 자기 배려의 윤리는 자기 내면으로 퇴각하는 개인 생활의 섬세한 연출이 아니며, 행복의 기술도 아니다. 자기 배려는 우리의 사유와 원칙, 담론과 행실 간의 일치, 조화, 정합성이 설정되는지를 지속적으로 경계하는 행위다. 바흐친은 다성적 대화의 과제를 수행한 인물로 도스도옙스키에 주목한다. 그의 작품은 수많은 별개의 관점이 대화를 시작하는 세계를 창조해내며, 그 안에서 타자들이 저자의 이데올로기와 동등하게 경쟁할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 다음 순서로, 다성적 목소리를 만들어 내는 파르헤지아적 작가로 '카프카'를 발견하고 그의 작품을 주목한다. 카프카는 그의 작품을 통해 '종결 불가능한 대화'를 창출했으며, 매 순간 새로운 조합을 이끌어내며 바깥을 향하는 파르헤지아적 용기를 가지고 있다. '소송'이라는 그의 작품이 출발점에서 시작해서 출발점으로 끝나는 '종말장 지양'의 방식을 갖고 전개된다는 점은, '가장 낮은 곳에서 가장 높은 곳에 이르기까지 그때마다 상응하는 강렬도를 산출'한다는 들뢰즈의 말을 증명하기에 충분하다.

• 한국식품과학회지
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• 제31권1호
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• pp.138-146
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• 1999

한국산 밀 우리, 은파, 올그루, 그루, 탑동 5 품종과 호주산 연질 밀(ASW), 미국산 연질 밀(WW)과 경질 밀(DNS)로 국수를 제조한 후 조리특성, 기계적 및 관능적 조직감 특성을 비교 검토하였으며 밀가루의 이화학적 성질과의 연관성을 살펴보았다. 국수의 조리 손실율은 밀가루의 단백질 함량이 높을수록 낮고, 수분흡수율은 손상전분의 함량이 높을수록 컸다. 측정 방법을 달리한 기계적 특성에서는 견고성, 씹음성, 인장력 등이 경질 밀인 탑동밀과 DNS가 연질 밀보다는 높은 값을 보이고, 외국산 연질 밀인 ASW, WW가 한국산 밀들보다 낮은 값을 나타냈다. 관능적 특성과 기계적 특성과의 상관관계를 맺어본 결과 multi-blade compression shear test가 10% 압착시험이나 반복 압착시험 및 인장력 시험보다도 더 나은 관계를 보였으며, 표면굳기는 multi-blade compression shear test의 면적과 가장 나은 상관관계를 보였고(r=0.76) 내부굳기와 씹음성은 기울기와 잘 연관되었다. 국수의 관능적 특성과 밀가루의 물리화학적 특성과의 상관관계에서는 단백질의 함량이 국수의 조직감에 가장 큰 영향을 미쳤다. 아밀로즈의 함량은 국수의 유연성 및 미끄럼성과 양의 관계를, 표면굳기, 내부굳기, 씹음성과는 음의 관계를 보였다. 삶은 국수의 색도는 외국산 밀(WW, ASW)에 비해 한국산 밀의 국수가 더욱 더 어두운 색을 띄었다. 기호도 검사 결과, 한국산 연질밀인 그루밀이 수입밀인 WW 및 ASW보다 더 선호하는 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.93-98
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• 2013

다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.