The purpose of this study was to identify the relationship between the modern architecture and the works of Claire McCardell in respect to Modernism. Data decribed in this article are selected from costume books-time-New York Times-Reports and art books. Modernism of modern architecture stimulate Claire McCardell to use simplication practicality and funtionality. The Claire McCardell's works represented the liberation of the modern american woman in her capability to be collegiate but stylish, functiional and fashionable, sport-minded but elegant.
Contemporary fashion broadens its image in relation with architecture and incorporates architecture in its creative field. The aim of this research is to investigate the characteristics of 'architecture for fashion' in a social context and to verify the collaborative characteristics of post-1990s fashion and architecture. This paper describes architecture as a means of expressing contemporary style and identifies social consequences resulting from this. While high fashion in the early to mid-twentieth century followed a similar trend evident in architecture to directly apply architectural elements into the creativity of the works, high fashion from 1990 extended its creative field by using architecture to symbolically represent its image and style. In line with the possibility for fashion shows to be considered as a performance art, the potential of collaboration between architecture and fashion as an installation with audience participation is discussed. Architecture, for fashion, provides significant grounds for fashion to be recognized as a parallel, independent sphere of art. Contemporary fashion, either by itself or through collaboration with architecture, comprehends space in its zone of creation. The collaborative characteristics of post-1990s fashion and architecture is verified through case studies of the three fashion houses, 'Armani Group', 'PRADA' and 'Comme des Garςcons.'
What is Deconstruction which is now the focus of the current architectural discussion? In order to know the Deconstruction properly, we should review the background of Modernism and Post-Modernism in architecture. As we know, the 1968's serial uprisings of democratic movement in Paris changed human concepts about art dramatically. As the result of that movement new ideas such as Structuralism, Post-structuralism, Deconstruction, and Semiotics arose. In architecture some ideas like construotioniem were not practised fully in 1920's and only the Modernism has been realized as the idea expressing the modern Utopia. In Korea situation to interprete architectural ideas into real buildings are different from those of other developed countries. Korean architects are seemed to use Deconstructionist vocabularies as fashionable styles without being concious of the root and history of Deconstruction. For Koreans the contexts are different. Although Modernism and Functionalism have been practised vigorously in Korea as other countries, the situations are ambiguous and complicated in applying new ideas introduced after Moderism. So they are in chaos. What could be our orthodox ideology to be worth pursuing in arthitecture? There are several sample works of Deconstruction in Korea done by Jo, Geon young, Kim, In Chul and Bae Byung-Gil. Aithough their works cannot be interpreted as real Deconstruction in European or american view-points, I think they are good examples of Korean Deconstruction that express contemporary Korean architecture and its social background.
Kim, Jang-Ook;Lee, Young-Lae;Hong, Seong-Wook;Doh, Sun-Boong;Lee, Han-Seung
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.235-242
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2012
In recently constructed building, It has become fashionable again that the heavy external skin system such as a Stone Finished Envelope. There are Squared Steel Pipe Methods, C-Shaped Steel Pipe Methods, and Aluminum Beam Methods in the structure of a heavy external skin system. The Aluminum Beam Methods is often misunderstood as a Plane Truss Structure, but this method is not appropriate to be called to a truss structure but a beam methods. The Aluminum Beam Methods is the most Eco-friendly methods in terms of Quality assurance, Efficiency, Safety, Construction period, Durability, and Recyclability. And this Methods is also very appropriate in considering the point of Energy conservation, Waste reduction, Long-life architecture, Replacement parts, Environmental protection, Public efficiency, and Building demolition.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.5
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pp.117-124
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2020
This study examined ornamental metals used as architectural members among metal artifacts excavated from ancient Buddhist temples and palaces in Korea. Through this, we approached the decorative characteristics of ancient architecture eaves. 1. The decorations used in eaves of Korean ancient architecture include roof-end tiles and ornamental metal. Through excavation examples, the technique of attaching ornamental metal to the rafters and corner rafters of high-ranking architectures in the 7th and 8th centuries (ornamental metal for rafter end, ornamental metal for corner rafter end), and tosu iron in the 10th century It seems to be fashionable. 2. Several buildings were built in ancient Buddhist temples and palaces. At this time, they differentiated ornamental metal according to the hierarchy of the building. The higher the hierarchy, the greater the difference in the number of ornamental metal installations, materials, and decoration techniques. In addition, ornamental metal used in eaves is an important factor in the discrimination of the times as the type, number of members, and patterns change depending on the era. 3. The great feature of the eaves metal decoration excavated in the 7th and 8th centuries is the attachment of ornamental metal to the rafters and horsetails. This seems to create a sense of grandeur by removing the weight of the roof and giving the impression constructed regardless of gravity by supporting it with non-material materials.
Cultural hybridization and global cross-fertilization, begun since the 1990s, mean the hybrid mixture of the low-class popular arts and the high-class fine arts and have found expression in intertextuality by means of the thinking system of de-constructuralist post-modernism. This study was intended to investigate the artistic intertextuality between fashion and art frontiere, especially between such fields as 'animation', 'music', and 'performing arts' and 'fashion', which shows the greatest characteristic of the phenomenon that the non-mainstream culture flows into the mainstream culture. It also aimed to investigate the intertextuality between 'technology' and 'fashion' as the delivery room of the youth culture and copycat culture due to the benefit of technologies since the 20th-century digital revolution. Animation as the neo-pop art with the popular code coming to the forefront in the 21th century integrated high-class fashion and low-class fashion into one through the combination of fashion and humor, and the musical element referring to the social difference of the cultural field and the social strata is becoming the 21th-century fashion icon through its fusion with the pictorial tendency along with the leisure-time life of the non-mainstream strata. In terms of intertextuality in performing arts, fashion style performs an important role in the presentation of performing arts and since the de-construction of the fin-de-ciecle form and its fusion with media have taken place, fashion works become and element of the origin that has an influence on a series of film, dance, dramatic elements and the like. The paradigm of technology made it socially and culturally possible to achieve the architecture of clothing system necessary for fashionable technical clothing by allowing the possibility of imitation, the function of technology to form popular culture. The intertextual tendency in the 21th-century fashion began from the de-constructive phenomenon of existing norms and now takes the multicultural character of surpassing a certain domain or concept. And it positions itself as the total art of spearheading the low-class culture and the non-mainstream culture as the hybrid domain of mainstream and non-mainstream cultures or high-class and low-class cultures.
Deep learning model is a kind of neural networks that allows multiple hidden layers. There are various deep learning architectures such as convolutional neural networks, deep belief networks and recurrent neural networks. Those have been applied to fields like computer vision, automatic speech recognition, natural language processing, audio recognition and bioinformatics where they have been shown to produce state-of-the-art results on various tasks. Among those architectures, convolutional neural networks and recurrent neural networks are classified as the supervised learning model. And in recent years, those supervised learning models have gained more popularity than unsupervised learning models such as deep belief networks, because supervised learning models have shown fashionable applications in such fields mentioned above. Deep learning models can be trained with backpropagation algorithm. Backpropagation is an abbreviation for "backward propagation of errors" and a common method of training artificial neural networks used in conjunction with an optimization method such as gradient descent. The method calculates the gradient of an error function with respect to all the weights in the network. The gradient is fed to the optimization method which in turn uses it to update the weights, in an attempt to minimize the error function. Convolutional neural networks use a special architecture which is particularly well-adapted to classify images. Using this architecture makes convolutional networks fast to train. This, in turn, helps us train deep, muti-layer networks, which are very good at classifying images. These days, deep convolutional networks are used in most neural networks for image recognition. Convolutional neural networks use three basic ideas: local receptive fields, shared weights, and pooling. By local receptive fields, we mean that each neuron in the first(or any) hidden layer will be connected to a small region of the input(or previous layer's) neurons. Shared weights mean that we're going to use the same weights and bias for each of the local receptive field. This means that all the neurons in the hidden layer detect exactly the same feature, just at different locations in the input image. In addition to the convolutional layers just described, convolutional neural networks also contain pooling layers. Pooling layers are usually used immediately after convolutional layers. What the pooling layers do is to simplify the information in the output from the convolutional layer. Recent convolutional network architectures have 10 to 20 hidden layers and billions of connections between units. Training deep learning networks has taken weeks several years ago, but thanks to progress in GPU and algorithm enhancement, training time has reduced to several hours. Neural networks with time-varying behavior are known as recurrent neural networks or RNNs. A recurrent neural network is a class of artificial neural network where connections between units form a directed cycle. This creates an internal state of the network which allows it to exhibit dynamic temporal behavior. Unlike feedforward neural networks, RNNs can use their internal memory to process arbitrary sequences of inputs. Early RNN models turned out to be very difficult to train, harder even than deep feedforward networks. The reason is the unstable gradient problem such as vanishing gradient and exploding gradient. The gradient can get smaller and smaller as it is propagated back through layers. This makes learning in early layers extremely slow. The problem actually gets worse in RNNs, since gradients aren't just propagated backward through layers, they're propagated backward through time. If the network runs for a long time, that can make the gradient extremely unstable and hard to learn from. It has been possible to incorporate an idea known as long short-term memory units (LSTMs) into RNNs. LSTMs make it much easier to get good results when training RNNs, and many recent papers make use of LSTMs or related ideas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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