The present age, a new culture phenomenon appears which is difficult to understand and explain modern image with modernism. And it often happens without any doubt in some aspects. This phenomenon appears not only culture and art but also all the area. Therefore, it even raises an issue of a period genius. From this dissertation proper hour use Post-modern Image Advertisement as expected with modernism Image Advertisement after the what kind of relationship tries to observe the feature and a useful characteristic and Post-modern Image advertisement, further is a possibility of trying to foresee the Image advertisement of future from the contemporary history sliced raw fish.
We have already developed EMI reducing techniques using lossless compression by vertically differential EMI suppression method (VDE[1]). It applies lossless modulo reduction and data bit mapping optimization for low voltage differential signaling (LVDS) transmission lines, that reduces the probability of transient bit and EMI by 12 dB [6][7]. We also improved and optimized the VDE for low power LCD interface. With this modified VDE algorithm[8], the developed FPGA was measured the reduction of the power consumption of LCD circuit by more than 15 % compared to the conventional methods in the case of 14-in LCD with SXGA resolution. The VDE algorithm is based on the total image systematic approach. In the VDE method, the present image signals are subtracted for the 1H delayed image signals and transferred to a column driver through a PCB. As the vertical correlations for image signals are very high, we expected that most of the vertically subtracted image signals remain 0 level and transient cycles become very long. As a result, the power consumption and EMI are extremely reduced for the transferred image signals on a PCB. In this paper, we discussed our proposed method by emphasizing the fact that systematic approach are important based on not only display point of view but also total system point of view.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.4
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pp.147-153
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2018
In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have tried to enhance classification accuracy. Previous studies have shown that the classification technique based on wavelet transform is more effective than traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various basis functions such as Haar, daubechies, coiflets and symlets are mainly used in 20 image processing based on wavelet transform. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we first computed the wavelet coefficients of satellite image using ten different basis functions, and then classified images. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis functions. The energy parameters of wavelet detail bands and overall accuracy are clearly correlated. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
Single-photon emission computed tomography SPECT image reconstruction methods have a significant influence on image quality, with filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM) being the most commonly used methods. In this study, we proposed newly-designed adaptive non-blind deconvolution with a structural similarity (SSIM) index that can take advantage of the FBP and OSEM image reconstruction methods. After acquiring brain SPECT images, the proposed image was obtained using an algorithm that applied the SSIM metric, defined by predicting the distribution and amount of blurring. As a result of the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation evaluation (COV), the resulting image of the proposed algorithm showed a similar trend in spatial resolution to that of FBP, while obtaining values similar to those of OSEM. In addition, we confirmed that the CNR and COV values of the proposed algorithm improved by approximately 1.69 and 1.59 times, respectively, compared with those of the algorithm involving an inappropriate deblurring process. To summarize, we proposed a new type of algorithm that combines the advantages of SPECT image reconstruction techniques and is expected to be applicable in various fields.
Muhammad FACHMI;Zulkifli SULTAN;Yusrab Ardinto SABBAN;Syafruddin SYAFRUDDIN
Journal of Distribution Science
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v.22
no.7
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pp.63-71
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2024
Purpose: The main objective of this research is to encourage the increase of local MSME businesses through the sustainable tourism sector in South Sulawesi by proposing a research model that focuses on increasing revisit intention. This, in turn, is expected to stimulate local trade and strengthen tourism attractiveness. Research design, data and methodology: A quantitative research method involving 190 domestic tourist respondents was employed, utilizing a questionnaire for data collection. Structural Equation Modeling (SEM) analysis through AMOS software was applied, and the Sobel test to assess indirect effects. Results: The research findings indicate that memorable customer experiences and travel motivations significantly influence destination image. However, travel motivation does not significantly affect revisit intention. Furthermore, memorable customer experiences and destination image significantly impact revisit intention. Notably, destination image plays a significant mediating role in the relationship between travel motivation and increased revisit intention. Conclusions: Memorable customer experiences and travel motivations directly contribute to the formation of a more positive destination image. Furthermore, memorable customer experiences drive the revisit intention, but travel motivation is not significant. Memorable customer experiences only influence revisit intention through the formed destination image. Additionally, the improvement of memorable customer experience and destination image increased revisit intention.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.383-387
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2007
The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.
This study introduces the concept of image/impression of a product design, human interface elements, and the relationships between them. It is assumed that the human interface can be decomposed into detailed design elements, called human interface elements. This study attempts to build functional relationships between the image/impression of a product and human interface elements. Two different human factors experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of the approach suggested in this study. A total of 35 audio/visual consumer electronics products (e.g., CD players, VCRs) were shown on a display screen and the subjects were instructed to evaluate them in terms of eight image/impression dimensions. One experiment was conducted using Korean subjects while the other using American subjects. The functional relationships were modeled by using the multiple linear regression technique. Similarity and difference between the Korean and the American subjects were analyzed. The approach suggested in this study is expected to help designers and developers identify important design variables to enhance the subjective satisfaction of a product design.
Earthquake disaster frequently happens in Shizuoka Prefecture and it is commonly predicted that a giant earthquake(Tokai Earthquake) could occur in the near future. When a giant earthquake happens, extensive damage of lifelines will be expected. It is considered that the collection of damage information and the establishment of a communication network system are very important in order to restore lifelines quickly. And geographic information system(GIS) might playa very important role to grasp the spatial information of lifeline damage in a natural disaster. The authors' group had a research project to study a lifeline restoration support system with image processing and ad hoc networking in a natural disaster. The objectives of this presentation are to introduce our project and to show some results of our study. The authors finally constructed the GIS for the integration of damage information acquired by image processing and ad hoc networking.
Journal of the Korean Society of Fashion and Beauty
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v.4
no.1
s.7
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pp.12-18
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2006
The analysis has an objective of presenting a standard of human image making by producing results of characteristics and individual human image of each color appropriate for the personality through enneagram that is a personality analysis program. The study was done on 200 adults living in the whole country from Oct. 4 to Oct. 18th, 2004. In the survey, 11 colors were selected. The followings show the 9 personalities. 1.Instinct type preferred Blue(blue+navy) color. 2. Feeling type preferred Red(red+orange) color. 3. Thinking type preferred Yellow(yellow+green) color. The study results tend to match the expected preference of color for each personality. In the Human image management, the individual distinction of 3 personality classes need to be analyzed in order to develop individual and created personality by preferred color. It is very important to examine the image for color each personality pursuits through the analysis. Also, there need to more participants of the study so that results can be analyzed more inclusively and there should more in-depth study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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