Contemporary fashion design has been made a new attempt to extend restricted expressions through fusion with other genres in art. The recognition of fashion has recently been changed not only product but as a piece of work in specific value, concept and meaning created by fashion designer. It is observed that the contemporary fashion design has a notion to persue formative intentions and manners of Conceptual Art in Post-modern era. This study is to define this region of fashion design represented in cultural phenomena as 'Conceptual Fashion', also analyze the formative feature of this from a point of view in Conceptual art. The results which are analyzed according to outward techniques and forms, meanings and elements immanent in aesthetic contemplation of conceptual fashion lead to four distinctive things in such as anti-form, intervention and appropriation, metaphor and detour, process and series. The intrinsic values in conceptual fashion through aesthetic contemplation are indicated the four significant values in the following: the pluralistic interpretation, the parody and amusement, the pursuit of essence and truth and the participation and interaction. Conceptual fashion design is appeared complex not doing separate through classified formative features previously. And It has been evolved as a indeterminate concept which is able to variable elucidation by a non-player, as a instrument for communication on fashion culture which is aggrandized. The purpose of this study is to present of theoretical foundation about Conceptual fashion design and also to make proper understanding about interrelationship between contemporary fashion and art.
실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 HCbCr 색 특징과 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴영상을 효과적으로 검출하고 인식하기 위한 방법에 대해 제안한다. 피부색을 검출하는 것은 계산이 빠르고 형태 변형에 강인하여 얼굴을 검출하기에 유용하지만 유사한 색을 갖는 다른 물체를 잘못 검출하기도 한다. 따라서 피부색 검출의 정확도를 높이기 위하여 HSI 색공간과 YCbCr 색공간으로부터 각각 H요소와 CbCr요소를 추출하고 이를 결합하는 방법을 제안하였다. 그리고 각각의 피부색 후보 영역에 대하여 Haar-like 특징을 사용하여 눈을 검출함으로써 얼굴의 정확한 위치를 찾아냈다. 마지막으로 제안된 FCM 기반 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 또 Cambridge ICPR 영상 DB에 대하여 제안된 방법의 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.
Knit wear was industrialized, diversified, specialized and was made into high-class and it is including knitted cloth and small product for fashion as well as cardigan, sweater, and jacket etc. unlike past recognition only with underwear and inner wear. To consider elasticity to be the best strength of knit wear, middle-aged women that form change is serious are wearing knit wear as clothes for going out, and this may be regarded as clothes action to be conscious of form than vogue. Thus, in this study, this researcher tried to suggest solution scheme through the development of design of knit wear to supplement the form defect of middle-aged women. This researcher tried to develop the design of knit wear to supplement the form defect of middle-aged women, after examining the theoretical background of knit wear, the bodily and mental feature of middle-aged women. Internal and external knit wear brand that middle-aged women prefer as the scheme for solving the problematic form of middle-aged women with knit wear. As the result first, to see the present situation of inland production enterprise of knit wear, almost all the brand companies are concentrating energies on widening age class. Second, middle-aged women become far off from the form which is regarded ideal form in modern society. Third, result that this researcher examined the brand of knit wear of middle-aged women is as follows : MORADO, Cartknit, Escalier. And, in foreign knit wear brand, ST John, Missoni, ESCADA. Fourth, as the result that this researcher did work manufacture for the supplement of form defect of middle-aged women, it has practical and active side, and off-time has high-class and elegant refined beauty.
This study has analyzed the process of space information perceived and recognized through the estimation of observation frequency and number according to the time range of observation data acquired from observation experiment with the object of hospital lobby. The followings are the results analyzed at this study. First, the continual observation of 3 and 6 times was attentive and conscious for probing to find an object rather than for acquiring exact information and that of 9 times could be regarded as the time for acquiring visual appreciation. However, the repetitive occurrence of high and low frequencies can be thought of repetitive acts for visual appreciation. Second, the continual observation of 3 and 6 times had the highest observation frequency of II, while that of 9 times had the highest observation frequency of III. In case of 3 and 6 times, the observation frequency had the tendency to become a little higher after being low since V, and in case of 9 times it had the repetition of becoming low and high and from IX it characteristically got higher. This feature can be thought to be the process that the subject repeats the fixation and movement of observation at a visual activity for perception and recognition. In the process of first observation, the observation frequency was the highest after 20 seconds or so, but since then, it gets lower and repeatedly gets higher and lower as time passes. After 90 seconds, the frequency showed the tendency of getting higher continuously. Third, the examination of changing features of frequency may show the characteristics of exploration for and attention to space but if the observation frequency is not associated with observation times for analysis there will a limitation that the features of observation frequency cannot be clarified. Accordingly, the simultaneous analysis of both is very effective for estimating the observation characteristics seen at the processes of perception and recognition. Fourth, the general analysis of the both revealed: with the progress of observation time the discontinuous space exploration decreased, and as the observation time got longer the fixed attention to a specific spot increased. Fifth, in order to estimate the observation characteristics by the change of time range the observation frequency and times by trend line was analyzed, which approach seems to be an appropriate technique that can comprehensively show the overall flow of time series data.
항공기 엔진 제작사들은 수치제어 공작기계를 운영하고 제어하기 위해 CAM 소프트웨어를 도입했다. 그러나 CAM 모델을 생성하는 일은 긴 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 이는 가공연산 및 절차를 수작업으로 정의하기 때문이다. CAM 모델을 자동으로 생성하기 위해, 특징형상 인식 기술들이 오래 전부터 연구되었다. 그러나 인식 범위가 제한적이기 때문에 제트엔진과 같이 복잡한 형상에는 완전히 적용할 수 없다. 본 연구에서는 형상 검색 기술을 이용해 CAD 모델로부터 CAM 모델을 빠르게 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 작업자가 한 개의 가공연산을 참조연산으로 지정하면, 동일한 가공형상을 가지는 형상들을 검색하고, 참조연산을 검색된 형상들의 위치로 복사한다. 제트엔진 압축기 케이스를 대상으로 한 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
In this paper, using the neural network design techniques, an adaptive Mahalanobis distance classifier(AMDC) is designed. This classifier has three layers: input layer, internal layer and output layer. The connection from input layer to internal layer is fully connected, and that from internal to output layer has partial connection that might be thought as an Oring. If two ormore clusters of patterns of one class are laid apart in the feature space, the network adaptively generate the internal nodes, whhch are corresponding to the subclusters of that class. The number of the output nodes in just same as the number of the classes to classify, on the other hand, the number of the internal nodes is defined by the number of the subclusters, and can be optimized by itself. Using the method of making the subclasses, the different patterns that are of the same class can easily be distinguished from other classes. If additional training is needed after the completion of the traning, the AMDC does not have to repeat the trainging that has already done. To test the performance of the AMDC, the experiments of classifying 500 Hangeuls were done. In experiment, 20 print font sets of Hangeul characters(10,000 cahracters) were used for training, and with 3 sets(1,500 characters), the AMDC was tested for various initial variance \ulcornerand threshold \ulcorner and compared with other statistical or neural classifiers.
In this study, we have developed a prototype of the automatic defects detection system for capsule inspection using the computer vision techniques. The subjects for inspection are empty hard capsules of various sizes which are made of gelatine. To inspect both sides of a capsule, 2-stage recognition is performed. Features we have used are various lengths of a capsule, area, linearity, symmetricity, head curvature and so on. Decision making is performed based on average value which is computed from 20 good capsules in training and permission bounds in factories. Most of time-consuming process for feature extraction is computed by hardware to meet the inspection speed of more than 20 capsules/sec. The main logic for control and arithmetic computation is implemented using EPLD for the sake of easy change of design and reduction in time for developement. As a result of experiment, defects on size or contour of binary images are detected over 95%. Because of dead zone in imaging system, detection ratio of defects on surface, such as bad joint, chip, speck, etc, is lower than the former case. In this case, detection ratio is 50-85%. Defects such as collet pinch and mashed cap/body seldom appear in binary image, and detection ratio is very low. So we have to process the gray-level image directly in partial region.
본 연구는 도깨비 이미지에 대한 일반인의 인식을 바탕으로 도깨비의 시각적 표현 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 사례조사 및 설문조사이다. 먼저 사례조사를 위해 도깨비 주제의 그림책 15권을 조사대상으로 선정하여 도깨비에 관한 언어적 표현과 이미지를 수집하였다. 또한 이미지 스케일에서 이미지 형용사 33개를 추출하고 설문조사를 통해 도깨비의 시각적 표현 특성에 대한 일반인의 선호도를 파악하였다. 연구 결과 사람들은 도깨비의 쾌활한 모습, 전통적인 이미지, 두드러지는 강조점을 가진 모습 등을 선호하는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 도깨비의 시각적 표현 방안으로 첫째, 한국적인 이미지 안에서의 쾌활하고 익살스러운 모습, 둘째, 행위적 표현의 연출, 셋째, 시각적 특화 요소 고안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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