• 수산해양기술연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 1973

중층트를 어구(漁具)의 소해심도(掃海深度)를 일정(一定)한 적정어획속도(適正漁獲速度)에서 기동성(機動性)있게 변화(變化)시키기 위하여 기초적인 모형어구(模型漁具)의 수조실험(水槽實驗)과 특별(特別)히 고안한 깊이바꿈틀을 이용(利用)한 이차(二次)에 걸친 해상시험(海上試驗)을 통(通)하여 연구한 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 중층(中層)트롤의 그물어구의 깊이 y는 끌줄의 길이 L과 단위(單位) 길이의 끌줄, 깊이바꿈틀 및 그물의 각(各) 수중중량(水中重量) $W_r,\;W_o,\;W_n$과 각(各) 항력(抗力) $R_r,\;R_o,\;R_n$ 사이의 관계(關係)는 차원해석법(次元解析法)에 의하면 다음과 같다. $$y=kLf(\frac{W_r}{R_r},\;\frac{W_o}{R_o},\;\frac{W_n}{R_n})$$ 단(但), k는 상수(常數)이고 f는 함수이다. 2. 단위 길이당(當)의 수중중량(水中重量) $W_r$, 길이 L인 끌줄 끝에 항력(抗力) $D_n$, 수중중량(水中重量) $W_n$d인 수중저항분를 매달고 끌줄의 다른 한 끝을 수면(水面)에서 예인(曳引)할 때,. 끌줄의 형상(形狀)을 현수곡선이라고 보면, 수중저항분의 깊이 y는 다음과 같다. $$y=\frac{1}{W_r}\{\sqrt{{D_n^2}+{(W_n+W_rL)^2}}-\sqrt{{D_n^2+W_n}^2\}$$ 3. 중층(中層)트롤의 그물어구(漁具)깊이의 변화(變化) ${\Delta}y$는 예강(曳綱)의 길이 L을 바꾸거나 추(錘) ${\Delta}W_n$를 부가(附加)하면 다음과 같다. $${\Delta}y{\approx}\frac{W_n+W_{r}L}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}{\Delta}L$$ $${\Delta}y{\approx}\frac{1}{W_r}\{\frac{W_n+W_rL}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}-{\frac{W_n}{\sqrt{D_n^2+W_n^2}}\}{\Delta}W_n$$ 단(但), $D_n$은 그물어구의 항력(抗力)이다. 4. 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 추(錘) $W_s$를 부가(附加)할 때 중층(中層)트롤 그물어구의 깊이바꿈 ${\Delta}y$는 $${\Delta}y=\frac{1}{W_r}\{(T_{ur}'-T_{ur})-T_u'-T_u)\}$$ 단(但) $$T_{ur}^l=\sqrt{T_u^2+(W_s+W_{r}L)^2+2T_u(W_s+W_{r}L)sin{\theta}_u$$ $$T_{ur}=\sqrt{T_u^2+(W_{r}L)^2+2T_uW_{r}L\;sin{\theta}_u$$ $$T_{u}'=\sqrt{T_u^2+W_s^2+2T_uW_{s}\;sin{\theta}_u$$ $T_u$ 추(錘)를 부가(附加)하지 않았을 때 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 있어서의 예인어선(曳引漁船) 쪽을 향하는 장력(張力)이고, ${\theta}_u$는 장력(張力) $T_u$와 수평방향(水平方向)과 이루는 각도(角度)이다. 5. 어떠한 형태(形態)의 저예강용(底曳綱用) 전개판(展開板)도 성능(性能)에 있서어 차이는 있으나 전중량(全重量)을 가볍게 하고 저변(底邊)에 무게를 달아 안정(安定)시키면 중층예강용(中層曳綱用)으로 사용(使用)할 수 있다는 것이 모형(模型) 실험(實驗)결과 밝혀졌다. 6. 모형(模型) 그물(Fig.6)의 수조실험(水槽實驗)에서는 예강속도(曳綱速度) v m/sec, 강고(綱高) H cm 및 수유저항(水流抵抗) R kg 사이에는 다음과 같은 간단(簡單)한 관계식(關係式)이 성립(成立)한다. $$H=8+\frac{10}{0.4+v}$$$R=3+9v^2$$ 7. 특별(特別)히 고안한 십자(十字)날개형(型) 깊이바꿈틀과 H날개형(型) 깊이 바꿈틀을 비교(比較)한 결과(結果) 전자(前者)보다 안정성(安定性)이 우월하였다. 8. 그물어구(漁具)의 유수저항(流水抵抗)이 매우 크며 또 거의가 항력(抗力)으로 볼 수 있으므로 깊이바꿈틀의 종류에 관계없이 그물어구의 소해심도(掃海深度)는 대단히 안정(安定)된 상태를 유지하였다. 9. H날개형(型) 깊이바꿈틀의 수평(水平)날개 면적율 $1.2{\times}2.4m^2$로 하였을 때 유수저항(流水抵抗) 2 ton의 그물 어구를 2.3kts로 예인(曳引)하면서 영각(迎角)을 $0^{\circ}{\sim}30^{\circ}$로 변화(變化)시킨 결과(結果), 끌줄의 길이에 관계없이 약(約) 20m의 깊이바꿈을 얻을 수 있었다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
• /
• 제20권1호
• /
• pp.62-70
• /
• 2003

정상체중을 가진 성인 남성에서 지방과다(adiposity)와 심혈관계 질환의 위험요인과의 관련성을 알아보고자 하였다. 2001년 1월 3일부터 12월 31일까지 영남대 학교의료원에서 종합검진을 받은 만 28~69세 성인 남성 129명을 대상으로 연령, 신체계측, 혈압, 공복 혈당, 혈청 지질대사치와 체성분 검사를 실시하였다. 체질량지수(BMI)가 18.5~23 $kg/m^2$(76명)인 정상체중군과 23~25 $kg/m^2$(53명)인 과체중군으로 분류하고, 체지방률, 체지방량과 위험인자들(수축기혈압, 이완기혈압, 공복시 혈당, 중성 지방, 저밀도지단백, 고밀도지단백)의 상관관계를 분석하고, 정상체중군을 지방과다에 따라 3군으로 나누고, 각 군과 과체중군에서 심혈관 질환의 위험인자를 평가하였다. 정상체중의 제1군을 기준으로 제2, 3군과 과체중군의 위험인자 존재에 대한 비차비(odds ratio)를 조사하였다. 정상체중군에서 지방과다 변수들(adiposity variables: 체지방량, 체지방률)과 수축기 및 이완기 혈압, 저밀도지단백, 고밀도지단백, 중성 지방에서 유의한 상관관계가 있었다(P<0.01). 나이를 보정하고 난 뒤 제1군을 기준으로 제3군(체지방율: 3.7, 체지방양: 4.7)과 과체중군(체지방율: 6.6, 체지방양 11.5)에서 위험인자에 대해 더 높은 비차비를 가졌다. 지방이 많은 정상체중의 성인남성은 적은 지방을 가진 성인 남성보다 심혈관 질환에서 더 높은 유병 위험도를 가졌다. 지방 측정은 정상체중군에서 심혈관계 질환의 위험인자외에 추가적인 정보를 제공할 수 있었다.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• 제16권4호
• /
• pp.515-526
• /
• 1993

한반도 남부 지역에 분포하는 아까시나무(Robinia pseudo-acacia L.)종자의 생태학적 형질변이를 추적하기 위하여, 북위34$^{\circ}$18'~38$^{\circ}$36'사이에 위치한 15개 지역(대진, 속초, 강릉, 수락산, 홍천, 광릉, 남한산성, 충주, 예산, 안동, 전주, 달성, 창원, 목포, 완도)을 선정하여 채종한 종자를 재료로, 단백질 패턴 및 정량 분석을 실시하였다. SDS-PAGE에 의한 단백질 패턴 분석결과, 전 지역데 걸쳐 총 35개의 밴드가 분리되었으며 최고 분자량은 142,232 daltons, 최저 분자량은 17,258 daltons였다. 분리된 단백질 밴드 수를 지역별로 비교한 결과, 대진, 속초가 32개로 가장 많은 반면, 홍천과 달성은 23개로 가장 적었으며, 대체로 고위도로 갈수록 증가하는 경향을 나타냈다. 각 단백질 밴드의 유무에 따라 지역에 따른 단백질 패턴의 차이를 비교해 본 결과, 중북부 동해안형(대진, 속초, 강릉)과 중부형(수락산, 홍천, 광릉, 남한산성, 충주) 및 남부형(에산, 안동, 전주, 달성, 창원, 목포, 완도)등 3가지 지역 유형이 구분되었다. 단백질 패턴의 지역간 유사도 지수(Jaccard 계수)를 근거로 UPGMAdp 의한 cluster analysis 결과, 중북부 등해안형(속초, 강릉), 중북부 I형(수락산, 홍천), 중북부 II형(남한산성, 충주, 대진), 중북부III형(광릉), 중남부형(예산, 달성, 전주) 및 남부형(안동, 창원, 목포, 완도)등 6개 유형이 식별되었다. 분리된 단백질 밴드 가운데, 모든 지역세어 No.12밴드(78,162daltons)가 가장 높은 염색 강도를 나타냈고, No.11.12.13.과No.23~28 밴드 역시 비교적 높은 염색강도를 보였다. 전체적으로 총 단백질 함량이 높은 창원, 목포, 완도 등 남부형 지역에서 특히 높은 염색 강도를 나타냈다. 총 단백질 함량은 각 지역별로 최저9.68mg/g(수락산)에서 최고17.30mg/g(전주)에 이르는 다양한 수치를 나타냈으며, 대체로 저위도로 갈수록 증가하는 경향을 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제45권4호
• /
• pp.509-516
• /
• 2003

한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 기존에 제안된 몇 가지 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 성장모형을 추정하고, 추정된 성장모형의 모수를 이용하여 한우암소에 대한 성장특성을 규명하기 위해 실시하였다. 각 성장곡선 함수로 추정한 한우 암소 집단의 성장 곡선은 다음과 같다. Gompertz 모형 : $W_t=370.2e^{-2.208e^{-0.00327t}$ von Bertalanffy 모형 : $W_t=388.6(1-0.549e^{-0.00261t})^3$ Logistic 모형 : $W_t=341.2(1+5.652e^{-0.00524t})^{-1}$ 각 모형으로 전체자료를 이용하여 추정한 일반적인 성장곡선의 모수 A(성숙체중), b(성장비) 및 k(성숙률)와 추정된 모수들을 이용하여 변곡점 도달일령, 변곡점에서의 체중 및 변곡점에서의 일당증체량과 각 모형별 오차 제곱합 등을 계산하였는데, 세 모형 중 von Bertalanffy 모형이 성숙체중이 제일 크고(388.6kg), 변곡점 도달일령이 제일 빠르며(191일), 변곡점 도달시 체중이 제일 작고(약 115kg), 오차 제곱합도 제일 작았다(1,1170.9) 그리고 Logistic 모형이 성숙체중이 제일 작고(341.2kg), 변곡점 도달일령이 제일 늦으며(약 330일), 변곡점 도달시 체중이 제일 크고(약 170kg), 오차 제곱합도 제일 컸다(1,287.7). Logistic 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 크고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 큰 반면 von Bertalanffy 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 작고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 작은 결과를 볼 때, 본 연구 자료인 한우 암소의 성장은 von Bertalanffy 모형, Gompertz 모형 그리고 Logistic 모형 순으로 적합도가 좋은 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.109-130
• /
• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 한국동물위생학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.347-364
• /
• 2006

This study is concerned with assessment of diethylnitrosamine (DEN 0.01 %) induced liver cell carcinogenesis by measurement of changes preceding the development of neoplasms. Therefore, it was undertaken to investigate changes of liver-specific enzyme activities in Sprague-Dawley (SD) rats by ad libitum feeding of DEN. And also. the changes of hepatic morphology in SD rats were detected by haematoxylineosin stain and immunohistochemistry (PCNA). 5- Fluorouracil (5- FU) is one of the most widely used anticancer agents for digestive cancers including hepatocellular carcinoma, and is known to affect the cell cycle and induce apoptosis of cancer cells. In the present study, SD rats were given drinking water containing 0.01% diethylnitrosamine (DEN) for 8 weeks. Minor behavioral change, brittleness of hair and decreased amount of water and diet intake were observed in rats 4 weeks after DEN administration. The body and liver weights were significantly (p < 0.05) decreased in rats 11 weeks after DEN administration. The liver weight ratio to body weight was rather stable and not significantly decreased in the all treatment groups. The liver specific enzyme activities (AST, ALT, ${\gamma}$-GTP) were significantly increased in all treatment groups compared to control group (p < 0.05). Variable size of liver tumor and hepatomegaly were observed in rats treated with DEN after 10 weeks. Numerous vacuoles were seen on the midzonal and or peripheral areas of hepatic lobules. The large and polymorphological hepatocytes with eosinophilic cytoplasm or densely basophilic mitotic nucleoli were seen. Several proliferative small round cells were seen on vacuolated and necrotic areas in peripheral hepatic lobules or portal areas. PCNA-positive cells were seen on the vacuolated portal areas and peripheral areas of hepatic lobules in the areas of small round cells. We examined functional and morphological changes of livers by 5 - FU treatments on DEN -treated rat. The DEN -treated rats compared to 5 - FU -treated rats after DEN treatment for 8 weeks. The serum total protein and triglyceride were significantly (p < 0.05) decreased, and the liver enzyme activities of AST and ALT were significantly(p < 0.05) increased. After 8 weeks, in the non-5-FU -treated group, the size of liver tumor were varied and hepatomegaly were observed, hepatocellular vacuolization, necrosis and steatosis were observed on the midzonal and peripheral areas of hepatic lobules. The large and polymorphological hepatocytes were seen, the interlobular connective tissues were proliferated. PCNA positive cells were seen in the portal areas and peripheral areas of hepatic lobules in the non-5-FU-treated group. In hepatocytes, condensation of nuclear chromatin and vacuolization were observed, shape of the nuclei were irregular, the degraded nuclei and organelles were observed. The livers of rats in the 5 - FU treatment group were seen grossly brilliant, red-brown color, and the vacuolated and degenerated regions, hyperplastic nodules were not nearly observed. In the electron microscope, the cytoplasm of the hepatocytes contained a large number of mitochondria, rough endoplasmic reticulum, developed organelles surrounding nuclei. The above findings suggest that 5 - FU will be effective as anti -liver tumor drug.

• 생태와환경
• /
• 제49권1호
• /
• pp.42-50
• /
• 2016

본 연구는 기후변화에 대응하기 위해서 국립공원의 관리방향을 설정하고, 이에 따른 정책을 수립하기 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해서 국립환경과학원에서 개발한 기후변화 취약성 평가 도구인 LCCGIS 프로그램의 취약성 대용변수 24개를 이용하여 현재와 미래의 국립공원의 기후변화 취약성을 분석하였다. 국립공원의 기후변화 취약성에 대한 현황과 미래전망을 분석하고 평가하기 위하여 기후노출의 대용변수는 기후변화 시나리오 (RCP 8.5)를 적용하여 $1km{\times}1km$ 격자 단위의 GIS 공간주제도를 제작하여 값을 추출하고, 민감도 및 적응 능력의 대용변수의 값은 국립공원 기본 통계값을 이용하여 추출하였다. 3개의 취약성 평가항목의 값은 현재 (2010년대)와 미래 (2050년대)에 대해서 추출하였으며, 미래 예측 시나리오가 없는 민감도 및 적응 능력과 관련된 대용변수는 현재 상태가 지속된다는 가정 아래 현재의 값을 미래에도 동일하게 적용하였다. 현재 (2010년대) 기후노출은 설악산, 오대산, 지리산, 치악산국립공원이 상대적으로 크고, 미래 (2050년대)에는 지리산, 오대산, 설악산, 한려해상이 클 것으로 예상되었다. 특히, 폭염의 변화가 가장 큰 공원은 월출산국립공원이고 가뭄이 크게 변하는 공원은 계룡산국립공원이며, 월악산국립공원이 폭우의 변화가 가장 클 것으로 나타났다. 국립공원 기후변화 민감도는 지리산국립공원이 가장 민감하고 적응 능력도 가장 높게 평가되었다. 민감도가 가장 낮은 곳은 가야산국립공원이고, 적응 능력은 치악산국립공원이 가장 낮았다. 기후변화 취약성은 설악산, 오대산, 치악산, 덕유산, 한려해상국립공원이 현재시기에 높게 평가되었고, 미래 취약성의 변화가 큰 공원은 지리산, 월악산, 치악산, 소백산국립공원 순으로 전망되었다. 전반적으로, 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하는 항목인 기후노출, 민감도, 그리고 적응 능력은 국립공원의 지역적인 기후환경에 따라서 상대적으로 차이가 나타나기 때문에 전 공원을 대상으로 획일적인 적응대책을 수립하기보다는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 반영한 적응대책 마련이 필요할 것이다. 국립공원을 대상으로 기후노출, 민감도 및 적응 능력의 대용변수를 이용하여 기후변화 취약성을 평가한 본 연구의 결과는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 고려한 기후변화 적응대책을 수립하는 데 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 하지만 국립공원의 기후변화 취약성 평가와 관련된 연구가 거의 없는 실정에서 LCCGIS프로그램 상에서 제시되는 대용변수만을 사용하여 분석하였기 때문에, 국립공원의 전반적인 환경을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 향후 연구에서는 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하기 위하여 보다 적합한 대용변수의 객관적인 검토와 함께 가중치 설정에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제17권2호
• /
• pp.113-125
• /
• 1984

식물성고지방식이(植物性高脂肪食餌)(45%-Corn oil 식이(食餌):45%C군(群)) 및 동물성고지방식이(動物性高脂肪食餌) (45%-butter fat식이(食餌):45%B군(群))와 저지방식이(低脂肪食餌) (3%-fat식이(食餌) : 3%F군(群))를 자유섭식(自由攝食)으로 사육(飼育) 하면서 4, 8및 12주(週)에 각각 쥐를 희생하여 간중량(肝重量), 간장내(肝臟內)의 triacylglycerol (TG), cholesterol, 인지질(燐脂質)(PL) 을 측정하는 한편 간장(肝臟)의 병리조직학적(病理組織學的) 소견(所見)등을 관찰 하였던 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 간중량(肝重量)의 증가는 45%C군(群)은 12주에, 45%B(군)群은 실험전기간(實驗全期間) 동안 대조군에 비해 높았다. 간장내(肝臟內) TG함량 에 있어서는 45%C군(群)은 8주부터, 45%B군(群)은 실험전기간(實驗全期間)동안 대조군에 비해 높았으며, 45%B군(群)이 더 현저 하였다. 간장내(肝臟內) 총지질(總脂質) 및 cholesterol함량(含量)도 역시 TG와 같은 경향이었다. 그러나 PL은 식이군별(食餌群別). 사육기간별(飼育期間別)로 유의적인 차이를 볼 수 없었다. 간장(肝臟)의 병리(病理) 조직학적(組織學的) 소견(所見)으로써 광학현미경(光學顯微鏡)으로 관찰한 결과 3%F군(群)에서는 12주에 일부 경(輕)한 지방변성(脂肪變性)이 관찰되었으며, 45%C군(群) 에서는 8주 및 12주에서 경(輕)한 정도(程度)에서 심한 정도(程度)의 지방변성(脂肪變性)이, 그리고 45%B군(群)은 4주때에는 일부에서 경(輕) 한 지방변성(脂肪變性)이 일어나기 시작해서 8, 12주에서는 경(輕)한 정도(程度)에서 심한 정도(程度)의 지방변성(脂肪變性)이 왔다. 전자현미경(電子顯微鏡)으로 관찰한 결과 실험 8주부터 45%C군(群), 45%군B군(群)에서 지방변성(脂肪變性)이 일어났다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-19
• /
• 2018

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.