본 연구는 현장조사에서 얻어진 갯벌의 퇴적물 입자조성과 동일시기의 위성영상에서 추출된 반사치를 이용하여 함평만 갯벌의 입자분포도를 제시하였다. Landsat TM 자료에서 추출된 갯벌 입자조성에 따른 스팩트럼이 분석되었고, 7개의 위성영상은 ISODATA 와 K-MEANS 방법으로 분류되었다. 무감독분류된 결과는 현장관측치에 의해 분류 정확도가 평가되었으며, ISODATA와 K-MEANS 방법의 분류 정확도는 84.3%와 85.7%이다. 다중시기 위성영상 분류 결과를 검증하기 위해 현장조사 자료에 의해 분류된 1999년 5월 TM 영상을 참조자료로 하여 다중시기의 영상분류 결과를 비교하였다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of this was to investigate the differences in recognition of brand and advertisement image according to the life style segments of adolescents. The subjects selected for the final analysis were 613 female high school students whoe were residents in Seoul Pusan and Taejeon. The statistics used for data analysis were factor analysis one-way ANOVA Duncan's multiple range test paired t-test frequency distribution and percentage by the SPSS program The results of this study were as follows : 1. The life style of adolescents wee classified into five groups : Sports Uninterest group Friend Preference/Fashion Uninterest group Sports Preference/Home Oriented group Fashion Interest group and Confidence group. 2, The brand image and advertisement image recognition didn's correspond in general 3. The brand image and advertisement image recognition were significantly different among five groups of life style. The Confidence group and Friend Preference/ Fashion Uninterest group recognized brand image and advertisement image lower than the other groups.
The purpose of this study is to clarify the expression of conceptual image by which the modern graphic artists use for creating new visual images and the characteristics in expression of the major fashion images in fashion illustration. In the present study, major findings on the basis of the analysis of expression of visual images in fashion illustration since 1980s are as follow: The conceptual image expression in the visual arts is based on the eight techniques. They are dual image, operation of image, copying·reproduction of image, deconstruction of image, pictorial image, symbolization of image, mystification of image, and making humorous image. Since 1980s, the major fashion images in fashion illustration are mainly classified as classic image, humor image, fantastic image, natural image, avant-garde image, simple image, casual image and feminine image. The characteristics in expression of these images in fashion illustration are; 1) fortification of dual image in classic image, 2) activation in humor image 3) grotesque fantastic image, 4) the modernization of natural image, etc. In addition that, the image of avant-garde is expressed by Postermodernism, Deconstructionism, Techno etc. since 1980s. Also, simple image of the modern composition, casual image of daily life, and feminine image which is emphasized with eroticism are also included in these characteristic in expression of images since 1980s.
In this paper, we propose a new progressive image transmission system including the image coding scheme that efficiently uses the relationship between the properties of a spatial image and its wavelet transform. Firstly, an original image is decomposed into several layers by the wavelet transform, and simultaneously decomposed into 2"x2" blocks. Each image is classified into two image types according to the standard deviations of its blocks. And then each block is categorized into two regions by different thresholds according to the image types, i.e., significant activity region (SAR) and insignificant activity region (IAR). Simulation results show that the proposed coding method has better performance than the EZW and SPIHT in terms of image quality and transmitted bit-rate. In addition, it can be applied to the applications requiring the progressive image transmission.nsmission.
본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.
The purpose of this study was to investigate the differences in recognition of brand and advertisement image according to the advertisement expression forms of domestic make-up cosmetics. This study was conducted by means of a questionnaire survey of female which age from twenties to the thirties. The statistics used for data analysis were frequency distribution, Percentage, mean, factor analysis, and paired t-test by the SPSS program. The results of this study were as follows. The brand and advertisement image of domestic Make-up cosmetics were classified into seven factors. : Of good quality, high-toned, modern, chic, unique, familiar, stimulative brand and advertisement image. The brand image and advertisement image recognition didn't correspond in general except HERCYNA and ETUDE.
The purpose of this paper is to derive attractive items of 'Hanok' in order to preserve 'Hanok' in urban area, focused on the 13 preceding studies which have got in respect of image, satisfaction, preference, awareness and advantage of 'Hanok' in urban area revolved around the latest studies. This study is analysis of questionnaire items and results of 13 preceding studies. And attractive items are classified with general and overall survey items, advantage of 'Hanok' in urban area, and image of Hanok-density urban area. These can also be classified with 5 items which are space, health, material, form, and image of 'Hanok' in urban area. As a result, Space items are composed with 'use of a space', 'cosiness', 'garden' and 'floor and ondol(korean floor heating system). Health items are composed with 'lighting and ventialtion', 'a sense of the season' and 'natural material'. Material items are composed with 'natural beauty', 'wooden', 'changhoji(traditional Korean paper made from mulberry bark for doors and windows) and hanji(traditional Korean paper handmade from mulberry trees), 'rafter' and 'new materials'. Form items are composed with 'attractive appearance', 'simply decoration' and 'traditional elements'. Image items are composed with 'crowding', 'traditionality and historicity', 'dichroism' and 'warmth'.
LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.
웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그에 의해 분류되어진다. 현재 태그와 연관된 서비스 및 연구들은 자동 태깅 기법이나 태그 클라우드 구성 기술에 초점이 맞춰 진행되어짐에 따라, 태그에 의해 분류되어진 정보 및 리소스들을 효율적으로 분류하여 사용자에게 제공하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 웹상에 산재되어있는 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링하여 검색에 적용하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 시스템의 성능평가를 위해 태그 기반 대표사이트인 플리커 사이트의 이미지 검색 결과와의 정확성과 재현율을 비교 평가함으로서 향상된 검색결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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