Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
Katherine M. Thibault;Christine M, Laney;Kelsey M. Yule;Nico M. Franz;Paula M. Mabee
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.219-227
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2023
The US National Science Foundation's National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years. NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales. Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use. Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes. Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science. NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually. Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON. More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository. Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples. These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers. They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
지식기반 사회로 변화에 따라 교육에 사이버 공간을 도입하는 것은 피할 수 없는 현실이 되었다. 따라서, 이러한 환경을 제공하기 위해 많은 e러닝(e-learning) 시스템이 개발되고 있다. 그러나 현재 개발된 많은 LCMS(Learning Contents Management System)는 세계 e러닝 표준인 SCORM(Sharable Contents Object Reference Model)과 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM을 기반으로 하고 있지 않아, 각기 다른 환경에서 개발된 학습콘텐츠를 공유하기 어렵다. 또한 국립중앙과학관은 비정규교육기관으로 초,중,고에서 개별적으로 해결하기 어려운 과학분야의 교육 전시물을 실제로 혹은 사이버공간에서 제공하고 있다. 이를 통합하여 관리하며 학교 교육에도 활용될 수 있도록 선생님, 학습자, 운영자, 교수자 모듈로 분리하여 기능을 제공하면서 서로 연동되는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 이 논문에서는 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM(Korea Educational Metadata)과 세계표준인 SCORM 기반의 선진화 된 LMS(Learnig Management System) 및 LCMS 시스템인 국립중앙과학관 사이버과학교실 웹포털 사이트를 설계 및 구현하였다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
기존 영화 산업에서 구전의 크기는 매출에 영향을 주지만 방향성은 영향을 주지 못하는 것으로 연구되었다(Liu 2006). 하지만, 이러한 분석 방법을 국내 영화 데이터에 동일하게 적용시켜 본 결과, 구전의 방향성도 영화의 매출에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이는 아시아 지역의 소비자들에게서 나타나는 독립적 자아관점과 북미 지역의 소비자들에게서 나타나는 상호의존적 자아관점의 차이로 인해 나타난 결과로 보인다. 즉, 국내 소비자의 경우는 영화를 선택/관람함에 있어 타인의 평가가 영향력을 주기 때문에 구전의 방향성도 유의한 양(+)의 값을 가진다. 기존의 연구에서는 구전의 크기가 일방적으로 매출에 영향을 미친다는 가정을 통해 영화 산업의 구전효과를 분석했으나, 이는 발생된 매출이 구전의 크기에 미치는 영향을 간과한 것이다. 따라서 매출이 구전에 미치는 효과까지 고려하여 연립방정식(Simultaneous Equation)을 통해 구전의 크기와 매출 간 상호 관계를 추정한 결과, 구전의 방향성은 위의 분석과 동일하게 영화 개봉 후 지속적으로 매출에 양(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 구전의 크기는 매출의 원인이 되는 것이 아니라, 오히려 매출이 증가하여 구전의 크기가 증가하는 것이라는 결과를 보여주었다. 즉, 개봉 후 1주차에는 소비자들이 영화를 선택할 때 구전의 크기와 방향성이 동시에 고려되지만, 2주차 이후로는 구전의 크기는 매출에 영향을 미치는 변수가 아니라, 매출의 증가에 따른 결과라는 사실이 밝혀졌다.
안드로이드는 구글과 오픈 핸드셋 얼라이언스가 만들어낸 모바일폰용 오픈 소스 소프트웨어 툴킷이다. 안드로이드는 몇 년 내로 수백만 개의 핸드폰 및 그 밖의 모바일 장치에 사용될 것이며, 응용프로그램 개발자들의 주요 플랫폼이 될 것이다. 본 논문에서는 구글의 안드로이드 플랫폼을 기반으로 통합로그인 애플리케이션을 개발을 한다. 개발된 안드로이드 기반 모바일 통합 로그인 애플리케이션 컨텐츠의 특징은 다음과 같다. 첫째, 모바일 기반의 웹 브라우저(웹브라우저 스타일의 응용 애플리케이션)로서 일반적인 웹브라우저보다 편리한 로그인 기능, 보안기능과 데이터 전송량을 줄여서 보다 빠른 화면 기능을 가지고 있다. 둘째, ID 및 Password 관리에 유용하며, 여러 ID의 정보 등을 쉽게 관리 할수 있다. 개발된 애플리케이션의 성능평가 결과는 다음과 같다. 여러 포털사이트를 동시 로그인하는 기능과 계속적으로 로그인이 유지되는 기능을 가지고 있음을 보였다. 현재, 하나의 ID 안에 여러 계정의 ID를 삽입하는 기술과 한 화면에서 모든 정보를 확인할 수 있는 기능을 개발 중에 있다.
스마트폰의 본격적인 보급은 이후 관련 산업 전반에 큰 변화를 가져왔다. 휴대폰 시장은 물론 스마트폰 애플리케이션 시장 역시 급격하게 성장하며 애플리케이션을 개발하는 소규모 개발사들 간의 경쟁이 심화되고 있다. 그러나 경쟁의 심화와 높은 시장진입 비용으로 인해 애플리케이션 개발사들은 사용자 관점에서의 접근을 바탕으로 한 애플리케이션 자체의 품질제고가 필요하다는 주장을 제기하고 있다. 그러나 스마트폰 애플리케이션 사용자 관점에 대한 연구는 아직 초기단계로 다양한 접근에서 이루어지지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 근거이론의 개방형 코딩방법에 따라 국내 포털사이트의 관련 커뮤니티와 블로그를 대상으로 애플리케이션에 대한 리뷰 데이터 수집을 진행하여 사용자들이 애플리케이션 사용시 중요하게 고려하는 지표들을 도출하였다. 아울러 각 지표들이 노출되는 빈도를 계산하여 지표간의 비교분석을 하였다. 연구결과 사용자들은 애플리케이션 사용시 유희성과 통제가능성, 다양성, 사용용이성 등 총 30개의 하위범주에 속하는 지표들을 중요하게 생각하고 있었으며 하위범주들은 5개의 상위 범주로 분류되었다. 상위범주는 감성, 디자인, 기술, 가격, 사회성의 다섯가지로 구성된다. 본 연구의 결과는 애플리케이션 개발사들에게 사용자 니즈를 바탕으로 개발을 할 수 있는 디자인과 개발의 가이드라인을 제시하고 있으며 추후 심화 연구를 통하여 실제 애플리케이션들의 사용성 평가 도구 개발의 근거로 활용할 수 있을 것이다.
사용자의 만족을 향상 시키는 쌍방향TV 서비스의 인터페이스 개인화 방안을 사용자 편의의 관점에서 연구하고 디자인 가이드라인을 제안하고자 한다. 먼저 서론에서는 연구의 목적을 비롯하여 구성을 기술하였으며, 쌍방향TV 특성과 개인화에 대해 정의하여 서비스를 위한 기반 미디어의 발전 방향을 알고, 인터페이스 디자인요소, 사용자 요구사항을 평가하기 위한 사용성 평가방법 등 본 연구의 근간이 되는 자료 및 요소들을 정리하였다. 다음으로 스카이라이프의 쌍방향TV서비스 "스카이터치"의 인터페이스를 분석하고 사용성 평가를 통해 사용자의 편의를 위한 니즈(needs)를 조사하고 정리하였다. 또한 개인화 서비스에 대해 앞서 실행 중에 있는 웹 포털 사이트를 분석하여 쌍방향TV에서 개인화 인터페이스 디자인 방향을 조사하였다. 앞서 조사, 분석한 자료를 토대로 쌍방향TV 개인화를 위한 인터페이스 디자인의 가이드라인을 네비게이션 구조와 레이아웃으로 분류하여 제시하고 제시된 가이드라인에 맞추어 현재 쌍방향서비스를 시행중인 스카이라이프의 '스카이터치'에 직접 적용하여 개인화 인터페이스 디자인을 기술하였다
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
Modern fashion shows the trend of various styles and the period focusing on only product functions is changed to the period focusing on consumer's sensibility. Consumers show different sensitivities and preference by individual at the stage cognizing and recognizing the stimulation of given image and the method of objective measurement based on the fashion sensible vocabularies is necessary to measure fashion sensibility. Therefore, this research is significant to examine differences of preference to classic fashion by generation and awareness for sensible vocabularies and suggest methodology of design sensible evaluation research through the quantitative evaluation objectifying subjective sensibility. For the method of research, precedent theses related to classic, concept and characteristics of classic in books and definition and characteristics by generation were examined, the best 3 domestic portal sites were selected and adjective vocabularies and images related to classic were collected from 2010 to 2014. Among the 206 adjectives collected, vocabularies whose average is more than 3.5 were drawn by 5-point Likert scale for fashion expert group. And, among the total 306 images collected, 21 representative images were selected by preliminary investigation of fashion expert group. For the classic images and vocabularies selected, frequency analysis, factor analysis and variance analysis were conducted by SPSS 19.0. The results of analysis are as follows. Preference to classic fashion image by generation was analyzed. As a result, both of two generations selected classic fashion as the most classic one. The images of the next orders were analyzed. As a result, Y generation selected basic classic fashion image which is casual with high activity as a classic one. Baby boom generation selected ancient classic fashion image, so there were differences in preference for classic by generation. As a factor analysis on classic adjective vocabularies, they could be divided into 5 factors such as basic form, attractive form, traditional form, vintage form and active form and they verified that credibility of all measuring variables for classic sensible vocabularies was achieved. Differences of classic sensible vocabularies by classic fashion image and generation were examined. As a result, generation and classic fashion image made a significant effect on five factors. Therefore, there were differences of the awareness on classic fashion images and sensible vocabularies among the generations and this thesis can be a fundamental material which objectifies subjective sensibility and suggests the methodology of new research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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