ㅊThis study aims to analyze fashion design cases using traditional elements based on the research and analysis of traditional folk cultural paper-cutting crafts in China, and to expand the area of fashion design using traditional elements by developing 3D digital fashion design. For herein, the techniques and characteristics of Chinese paper-cutting crafts were investigated. This survey facilitated an analysis of the formative characteristics of battery crafts in contemporary fashion design. As for the analysis case, the case of using battery crafts expressed in modern fashion for 10 years from 2010 to 2024 S/S was selected. The results are as follows. First, the typical characteristics of Chinese paper cutting technology—relief, micro-carved, combined with relief and micro-carved expressive techniques of engraving art effect— can be explored by analyzing contemporary fashion case collections through the perspective and trend of leading traditional culture. Second, in the traditional paper cutting process, most paper-cutting works are expressed in red, but white and black are mainly used in fashion, in addition to the active use of the five colors. Third, the characteristics of contemporary fashion patterns primarily utilize the paper-cutting process, incorporating elements such as plants, animals, and geometric patterns. Fourth, the utilization of paper cutting in 3D digital design offers time and economic benefits, allowing for quick adjustments to various design developments. In contemporary fashion, it is expected that the use of paper cutting can provide useful creativity and value for the inheritance and modernization of traditional culture.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법 을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립 변수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망 의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인 자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전 과 이후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

PURPOSES : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

This study was conducted to select representative agricultural products (4 types of fruits and 4 types of wild vegetables) in Chungju, define their sensual characteristics, derive suitable flavour-pairing and recipes for each ingredient, and use them as a cornerstone in the development of menus. For the experiment, 10 experts were selected to choose 8 representative agricultural products in Chungju, and 18 menus were selected through a flavour-pairing survey. A consumer panel (a total of 413 people, 105 in their 20s, 103 in their 30s, 103 in their 40s, and 102 in their 50s) for evaluating the characteristics of consumer preferences was selected. After the flavour-pairing survey ‘sweet taste’, ‘light flavour’, ‘soft flavour’, ‘savoury flavour’, ‘familiar flavour’, ‘harmonious flavour’, ‘softness’, and ‘harmoniousness with food ingredients’ were determined as drivers of liking, on the other hand, ‘disturbance with food ingredients’ and ‘soybean fishy smell’ were determined as drivers of disliking. The degree of consumer preference and overall acceptance were found to be related to the consumers' familiarity, suggesting that if a menu should be developed using unfamiliar local agricultural products, it should be configured with familiar recipes and seasoning methods.

우리나라 기술경영 교육은 1990년대에 대학에서 독립된 형태의 전공으로 교육과정이 개설된 이후 약 30년 동안 지속적으로 발전하여 국내 여러 대학으로 확산 되어 왔다. 그러나 국내 대학에서 제공되는 기술경영 교육과정의 발전과정과 주제들을 구체적으로 다룬 연구가 많지 않았다. 본 연구는 우리나라 기술경영교육의 특성을 살펴보고 이를 바탕으로 발전방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라 기술경영교육의 역사를 시기별로 살펴보고 국내 대학의 기술경영 교육과정에서 다루는 주제들과 특징을 분석하였다. 분석을 위해 대학원 과정의 기술경영교육이 제공하는 교육 과목들을 주제별로 분류하고 대학들 간 구성을 비교하는 내용분석을 실시하였다. 이를 통하여 우리나라 기술경영교육의 특성을 도출하고, 연구결과를 바탕으로 우리 나라 기술경영교육의 발전과제를 제시하였다.

This study analyzes traditional women’s Hu costumes of the Tang dynasty, and deploys a creative fashion design to converge contemporary and traditional styles. In this costume, women wear a robe with striped or plain patterns in the lower part of the pants, and it appears frequently in red and yellow colors. Depending on the sleeve, it is either a round collar or a turn down collar robe. In the Hu hat, the huntuomao and juanyanxumao were leather and mili and weimao were used to prevent the sand from flowing. This study uses the CLO 3D program with the “moment” theme based on the Hu costume for women to deploy 4 pairs of fashion design and to produce works for 2 pairs. The 3D virtual clothing program demonstrates important effects in design deployment and pattern arrangement through its efficiency and convenience of clothing production. The CLO 3D program was closely combined with the 2D design and the 3D affect, and it heightened the efficiency in saving the processing time and energy of the sample clothes. Through facilitating the 3D digital fashion design, the production may reduce time needed and contribute to an effective economy, and it may compare digital fashion design to actual products as well as illustrate the potential of digital fashion design.

This study aims to use Art brut works—the artwork of the socially underprivileged and alienated—to influence social roles in fashion design, employing a formative expression method to promote social acceptance of diversity in the industry. The research method involved investigating Art brut’s concept and evolution in domestic and foreign literature and previous studies. The formative characteristics of the movement were derived by analyzing the works of Art brut artist Johann Hauser. One hundred and twenty images of Johann’s work were collected through online sources like the Gugging Museum’s website, Christian Berst Gallery’s website were developed as fashion design using the CLO 3D program. The formative characteristics of Johann’s works appeared to be transparent overlapping, divisional decorativeness emphasized simplicity, and vibrant chromaticity. Based on this analysis, the results of the 3D digital fashion designs were as follows. First, the characteristics of the atypical objects and figures in Johann’s works were applied to the design silhouette, revealing a uniquely beautiful form. Second, Johann used a method in which numerous line shapes overlap and fill the area. The point of connecting the work is expressed as a graphic pattern by decorating the lines of the hem and hem of the garment with piping or attaching overlapping straps on top of pants and dresses. Third, the combination of overlapping colors used in Johann’s work is a color block design of fashion, which utilizes the formative fun.

지진은 예상하지 못한 위치와 규모로 지반을 흔들어서 막대한 물적 및 인적 피해를 발생시킨다. 따라서 지진으로 인 한 진동을 최소화하고 피해를 방지하기 위하여 다양한 내진 기술 개발 연구가 수행되고 있다. 최근에는 우수한 성능을 나타내 는 다양한 신소재가 개발되고 있으며 이를 접목된 내진 기술 개발 연구가 하나의 트렌드가 되고 있다. 본 연구에서는 반영구적 이고 자동복원이 가능한 신소재를 적용한 새로운 개념의 영구마찰 자동복원 댐퍼를 제안하고 핵심 부재에 대한 물리적 특성 검 증 연구를 수행한다. 영구마찰 자동복원 댐퍼의 핵심은 복원 특성을 나타내는 초탄성 형상기억합금과 폴리우레탄을 부재로 장 착시키고 추가적인 마찰 특성을 나타내는 네오디뮴 영구자석을 사용하였다. 이러한 핵심 부재는 재료실험을 통해 특성을 검증 하였고 도출된 거동 응답 결과를 통해 영구마찰 자동복원 댐퍼의 구조실험 예측 거동을 도출하였다. 우수한 복원 성능을 나타 내는 영구마찰 자동복원 댐퍼는 최대 하중 성능과 에너지 소산 능력이 우수하여 구조물에 적용 시 강한 지진에도 버티면서 발 생된 손상도 회복 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

This study was conducted to identify the distribution characteristics of the impervious area in urban watersheds and to reduce the deviation of the impervious area ratio that occurs depending on the degree of construction of land surface condition data. The average impervious area ratio by land use that can be applied to the calculation of the urban impervious area ratio was derived by statistically analyzing the distribution characteristics of the impervious area ratio by land use according to the urban watershed conditions. In urban watersheds, the change in impervious area ratio over the past 20 years has continuously increased in watersheds with an impervious area ratio of less than 60%, and decreased in watersheds with a high impervious area ratio of 60% or more. The average impervious area ratio by land use applicable to the land use technique is “Residential area” 84.0%, “Residential and commercial mix” 93.6%, “Commercial and business facilities” 89.8%, “Industrial land” 84.8%, “Public land” 47.3%, “Transportation facility” 93.3%, “Urban revitalization facility” 61.1%, “Bare land” 17.6%, “Special area” 11.4%, “Forest and open space” 3.5%, “Rivers and lakes” 9.2%. As a result of examining the adequacy of the average impervious area ratio by land use, the difference between the calculated value of the impervious area ratio using land use techniques and the actual impervious area ratio of the biotope map ranged from -3.0%p to 2.6%p at the significance level of 95%. In addition, when the watershed condition is applied, the difference ranged from -2.3%p to 1.7%p. By applying the average impervious area ratio by land use derived in this study, it was found that the impervious area ratio of the target urban watershed could be calculated within a deviation of ±3%p.

네트워크 기술이 급속도로 발전하는 현대 시대에 웹 드라마의 등장은 젊은 세대들 에게 많은 환영을 받고 있다. 이들은 단순한 인터넷 사용자가 아니라 적극적으로 정 보를 생산하고 전달하는 역할을 담당한다. 젊은 층들은 웹 드라마를 보면서 실시간 으로 드라마 내용을 공유해 전달하고, 개인적인 의견을 제시한다. 정보화 시대에 정 보의 빠른 확산은 그 무엇보다 뛰어난 홍보 효과라 할 수 있다. 따라서 향후 중국 웹 드라마의 성장을 위해서는 젊은 층들의 요구를 반영할 필요가 있다. 아울러 웹 드라마에서도 단순히 기존 TV 드라마나 해외 콘텐츠를 재전송하기보다 중국 웹툰을 재매개한다면 이들의 시청률과 만족도 모두를 높일 수 있을 것으로 생각한다. 젊은 층에 대한 만족도 제고는 웹 드라마 홍보에도 큰 도움이 될 수 있다. 젊은 층들의 웹 드라마 만족도가 높아지면 자연스럽게 다른 계층들에게도 웹 드라마 홍보가 될 것이고, 결국 웹 드라마 시장을 지금보다 더욱 확대될 수 있을 것이다.

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

배초향은 잎을 식용으로 이용하는 작물로 영양생장을 유지 하여 잎의 품질과 수량을 높이는 것이 중요하다. 작물의 생장 이 영양생장에서 생식생장으로 전환될 경우 잎의 발달이 저하 되어 상품성이 하락할 수 있다. 따라서 본 연구는 광주기에 따 른 배초향 식물의 개화 특성 및 화서 발달을 조사하여 잎 생산 을 위한 적정 광주기를 선발하기 위해 수행되었다. 배초향 종 자를 2021년 11월 29일에 105구 트레이에 파종하여 본엽이 4 매 발생한 배초향 식물체를 2021년 12월 27일에 각각 포트에 정식하였다. 정식 후 명기/암기 시간을 10/14hrs, 12/12hrs, 14/10hrs, 16/8hrs로 조절하여 처리하였다. 정식 19일 후 광주 기가 짧았던 10/14hrs에서 첫 개화를 확인하였으며, 12/12hrs 에서 20일, 그 외 처리에서는 21일 이후 개화하는 것을 확인하 였다. 또한, 명주기가 암주기에 비해 짧을수록 화서의 발달이 증가하는 것을 통해 본 식물이 양적 단일식물의 특성을 가짐 을 확인하였다. 배초향의 생육은 광주기가 길수록 엽장, 엽수, 지상부의 생체중 및 건물중, 엽면적이 증가하는 것으로 나타 났다. 따라서, 명주기를 14시간 이상으로 처리하는 것이 배초 향의 엽채류로서의 생산성을 높이는 데 적합할 것으로 판단 된다.