• Title/Summary/Keyword: 다차원 이미지

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Evaluation of Textile Images by Multidimensional Scaling Method (다차원 척도법을 이용한 의류소재 이미지의 평가)

  • 이정순;신혜원
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.295-299
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    • 2002
  • 본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.

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Multi-Dimensional Association Rule Mining in Multimedia Data (멀티미디어 데이터의 다차원 연관규칙 마이닝)

  • Kim, Jin-Ok;Hwang, Dae-Jun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.233-236
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    • 2001
  • 멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

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Enhancing the corporate image through social media: An approach based on multi-dimensional scaling (다차원척도법에 의한 기업이미지 제고를 위한 소셜미디어 활용방안)

  • Kim, Suhyun;Lee, Hanjun;Suh, Yongmoo;Han, Jinyoung
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.3
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    • pp.427-436
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    • 2013
  • Social media is drawing attention among companies for its potential as a marketing tool. There are many types of social media and their characteristics are varied, and thus choosing the appropriate social media considering the purpose of the company is important. In this paper, we conduct comparative analysis on the popular social media such as Facebook, Twitter, Naver blog, Youtube, Cyworld and Me2day using multidimensional scaling method. The result shows that there are differences in the effectiveness of enhancing diverse dimensions of corporate image among social media. This result can be used in developing social media based marketing strategy.

Representation of Dynamic Facial ImageGraphic for Multi-Dimensional (다차원 데이터의 동적 얼굴 이미지그래픽 표현)

  • 최철재;최진식;조규천;차홍준
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.2 no.10
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    • pp.1291-1300
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    • 2001
  • This article come to study the visualization representation technique of eye brain of person, basing on the ground of the dynamic graphics which is able to change the real time, manipulating the image as graphic factors of the multi-data. And the important thought in such realization is as follows ; corresponding the character points of human face and the parameter control value which obtains basing on the existing image recognition algorithm to the multi-dimensional data, synthesizing the image, it is to create the virtual image from the emotional expression according to the changing contraction expression. The proposed DyFIG system is realized that it as the completing module and we suggest the module of human face graphics which is able to express the emotional expression by manipulating and experimenting, resulting in realizing the emotional data expression description and technology.

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Contents-based Image Retrieval Using Regression of Shape Features (모양 정보의 회귀추정에 의한 내용 기반 이미지 검색 기법)

  • Song Jun-Kyu;Choi Hwang-Kyu
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.2 no.2
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    • pp.157-166
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    • 2001
  • In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.

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A Study on Methodology for developing Color Design Concepts for the Case of Cosmetic Brand 'Primera' (화장품 브랜드의 색체 디자인 컨셉 개발에 관한 방법론적 연구: 자연성 화장품 '프리메라'의 사례를 중심으로)

  • 권은숙;김유진;김종일;송경석;최유미
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.417-425
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    • 2000
  • 시각적 의미의 개발에 바탕을 둔 색채 디자인 연구는 인간의 감성을 중시하는 새로운 패러다임을 맞이하여, 보다 확장적이고 다양한 연구로 발전되고 있다. 특히 화장품 브랜드의 개발과정에서 색채연구의 기능과 역할은 보다 새로운 차원으로 확대, 발전될 수 있는 가능성이 많다. 본 연구의 목적은 허브 식물이 가진 치료 효과와 심신을 편안하게 해주는 감성적 요인을 이용하여, 다차원적 감성을 활용한 색채 연구 방법론을 개발하고 이를 통한 자연성 화장품 브랜드의 이미지 전략을 수립하는데 있다. 허브 식물과 사용자 간의 감성적 교류에 대한 다차원적 특성은 '프리메라'라는 자연성 화장품 브랜드를 위한 감성적 이미지 개발 전략의 사례연구를 통하여 연구되었다. 본 사례 연구에서는 여성의 피부 특성에 따른 세 종류의 시각적/촉각적 색채 이미지 접근 방법을 분석하고, 이를 통한 활용 색체 팔레트를 개발함으로써 프리메라가 갖고 있는 브랜드의 이미지를 확고히 전달할 수 있는 감성 언어 체계를 개발하였다.

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A Multi-Dimensional Index Structure for Unformatted Data (비정형 데이터를 위한 다차원 색인구조)

  • 송석일;파준일;이석희;유재수;조기형
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.67-69
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    • 2001
  • 최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.

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Efficient Image Search Technique Using Color and Shape Feature (색상과 모양 특징을 이용한 효율적인 이미지 검색기법)

  • 조범석;박영배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.163-165
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    • 2000
  • 내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.

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Multidimensional scaling analysis on the images of special purpose academies (다차원 척도법을 이용한 특수 목적대학에 대한 이미지 분석)

  • Bae, Hyun-Wung;Kwon, Ki-Ho;Moon, Mi-Nam;Moon, Ho-Seok
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.1
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    • pp.11-20
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    • 2010
  • The purpose of this study is to analyze the images of the Military Academy, Naval Academy, Air Force Academy, Police Academy, and Armed Forces Nursing Academy using multidimensional scaling method. For this research, we surveyed 363 applicants to special purpose academies including Military Academies and Police College. The study showed that the Military, Naval, and Air Force Academies had stronger image than the Police Academy in the area of physical strength, tradition, and fellowship between senior and junior. On the other hand, the Police Academy had better image in the area of social activity and applicant's academic achievement. The Military Academy had been evaluated the best school among the three Academies in the area of applicant's academic achievement, educational environment, faculty, tradition, and fellowship between senior and junior.