The open market are expanding service quality which was used as rating scale in the field of marketing. In accordance with open market, they convert it to e-service quality and use it. Udo et al.[6] suggested web service quality combining e-SEVQUAL[2] and extended Information Success Model[7]. This study suggests four influence factors of e-service quality in the open market; website privacy and security, web site contents, web site convenience, and images of the open market companies. The study conducted survey on 301 college students and life long education center students in Busan. The study found that all four influence factors have positive effects on the web service quality and ultimately web service quality has beneficial effects on the satisfaction in open market users' information system.
The demand of social responsibility for corporate is increasing gradually. The corporate can't secure the royal customers only with the effort of securing the competitiveness through the product, service quality. The corporate should act actively in order to satisfy the social expectation required by customers. With this background, this study conducted the survey that can verify the effect of how usual interest in corporate social responsibility interacts in order to investigate the difference depending on the characters of customers and how the corporate social responsibility has led the brand performance. As a result, the legal and economic responsibilities were found to have significant influence in forming the corporate brand image and the favorability. The ethic responsibility was found to play a key role in forming the reliable image but have the negative impact in forming the achievement image, innovative image. In terms of the effect of social responsibility on the corporate brand performance, the usual interest on the social responsibility was found to have no impact as a regulatory effect.
The ocean and meteorological payloads of COMS are concerned to experience degration of image quality due to the disturbance induced by the motion of moving parts of the payloads. And thruster firings for stationkeeping and wheel offloading are expected to degrade the image quality of the optical payloads. In case of COMS, in order to keep the optical payload free from the mechanical interference from the other payload, the operation design approach has been taken. This paper introduces the operation design of COMS taken to avoid these problems. In order to meet users requirement by avoiding the degradation of image quality, the timeline of optical payloads and housekeeping are optimized, and operational constraints are applied to the mirror motion of the meteorological payload. This paper also introduces the results of time budget analysis performed to validate the operation design.
Analysis of fracture system in a stone quarry mine is a critical importance in assessing the recoverable amounts of building stones as well as in establishing the systematic and efficient development plan. Rock formation comprising vein structure, degree of weathering, and compositon of minerals, is a critical factor of estimating the stone quality. The aim of this study is to provide desirable informations about both fracture pattern and rock formation by using Televiewer and Color-corescanner. Televiewer
measurement were conducted at 7 boreholes in the gneiss quarry mine, Hadong, Kyeongsangnamdo province and the corresponding cores were scanned using Color-corescanner at the same place. In Televiewer images, all kinds of fractures were clearly observed and a better discrimination of stone quality can be identified. Meanwhile, the core images with high resolution (max. 20 pixels/mm) provided detailed informations on rock formation such as features of particles and fissures that can be nearly undetected by Televiewer.
It was intended to enhance the quality of festival and contribute as image of refined local festival by making an empirical and cross-sectional analysis of effect that the overall quality of service provided in the local festival had on users' satisfaction and revisit intention by using 2013-2014 two-year data for visitors who had enjoyed "Cheonan Heungtaryeong Dance Festival", best festival designated by Ministry of Culture, Sports and Tourism after 2012. The results of analyzing a difference for 2 years are as follows. 1) Among social quality factors, both cultural effect and image effect showed a significant difference with p=.001 and p=.004. 2) Among process quality factors, food and souvenir showed a significant difference with p=.27. 3) Among physical quality factors, both convenience in connection with the visitors' enjoying the festival and facility arrangement didn't show difference between groups with p=.130 and .408. Finally, in the item of whether the overall service quality of festival had an effect on visitor satisfaction and whether visitor satisfaction with festival had an effect on revisit intention, each of these had p=.000. So, it was shown that there was statistically significant difference. In other words, it is proved that the enhancement of service quality lead to high satisfaction, and this arouses revisit intention and produces word of mouth effect.
In this paper, proposes a super resolution method that enhances the quality of results by refining texture features, contrasting each, and utilizing the results as weights. For the improvement of quality, a precise and clear restoration result in details such as boundary areas is crucial in super resolution, along with minimizing unnecessary artifacts like noise. The proposed method constructs a residual block structure with multiple paths and skip-connections for feature estimation in conventional Convolutional Neural Network (CNN)-based super resolution methods to enhance quality. Additional learning is performed for sharpened and blurred image results for further texture analysis. By contrasting each super resolution result and allocating weights through this process, the proposed method achieves improved quality in detailed and smoothed areas of the image. The experimental results of the proposed method, evaluated using the PSNR and SSIM values as quality metrics, show higher results compared to existing algorithms, confirming the enhancement in quality.
네트워크 환경의 발전과 디지털 미디어 저작툴의 발전으로 이미지, 오디오, 비디오, 전자 문서 등의 멀티미디어 데이터는 시공간적 차이 없이 인터넷에서 빠르게 배포되고 있다. 품질의 손실 없이 무한 복제가 가능한 디지털 콘텐츠의 특성 및 저작권에 대한 의식의 부족 때문에 이들 데이터의 불법 복제 및 무단 배포가 일어나고 있다. 이와 동시에 디지털 콘텐츠의 저작권 정보를 보호하기 위한 워터마킹 기술도 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 또한 워터마킹 기술의 취약성을 밝히는 워터마크 공격 기술도 워터마킹 기술의 발전과 더불어 개발되고 있는 상황이다. 본 고에서는 다양한 워터마킹 기술들의 성능을 검증하기 위해 어떠한 워터마크 공격 기술과 워터마크 평가 기술이 있는지 동향을 파악하고 이러한 기술의 내용을 살펴본다. 또한 워터마크 공격 기술과 평가 기술에 관련된 최근의 국제 표준화 현황도 살펴본다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.299-302
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2005
요즘 시대는 영상 기술과 IT 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 고품질의 비디오와 높은 데이터 압축을 요구하게 되었고, 이를 위해 MPEG-4 AVC/H.264에서는 기존의 MPEG-4에서 채택한 VLC 기술과 유사한 Context-based Adaptive Variable Length Code(CAVLC)기술을 채택하여 이를 가능하게 하였다. 특히 CAVLC 기술은 HDTV처럼 큰 영상 뿐 아니라 카메라폰이나 DMB등과 같은 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 본 논문은 최근의 이미지와 비디오 압축에 대한 요구에 따라 H.264/AVC와 MPEG4-PART 1-에서 표준으로 채택한 CAVLC의 부호화 과정을 연구하여 Visual C++언어를 이용한 최적화된 시뮬레이션과 CAVLC의 성능평가를 통한 최적화를 실시하였고, 최적화된 예측 정보를 바탕으로 CAVLC를 VHDL언어를 이용하여 하드웨어로 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.642-643
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2023
피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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v.47
no.2
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pp.229-238
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2019
Various wood defects occur during tree growing or wood processing. Thus, to use wood practically, it is necessary to objectively assess their quality based on the usage requirement by accurately classifying their defects. However, manual visual grading and species classification may result in differences due to subjective decisions; therefore, computer-vision-based image analysis is required for the objective evaluation of wood quality and the speeding up of wood production. In this study, the SIFT+k-NN and CNN models were used to implement a model that automatically classifies knots and analyze its accuracy. Toward this end, a total of 1,172 knot images in various shapes from five domestic conifers were used for learning and validation. For the SIFT+k-NN model, SIFT technology was used to extract properties from the knot images and k-NN was used for the classification, resulting in the classification with an accuracy of up to 60.53% when k-index was 17. The CNN model comprised 8 convolution layers and 3 hidden layers, and its maximum accuracy was 88.09% after 1205 epoch, which was higher than that of the SIFT+k-NN model. Moreover, if there is a large difference in the number of images by knot types, the SIFT+k-NN tended to show a learning biased toward the knot type with a higher number of images, whereas the CNN model did not show a drastic bias regardless of the difference in the number of images. Therefore, the CNN model showed better performance in knot classification. It is determined that the wood knot classification by the CNN model will show a sufficient accuracy in its practical applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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