This study analyzed hierarchy of image for visual evaluation of flare skirt. This study analyzed expression words about flare skirt with frequency data of image expression words with different length and volume of flare. Stimuli for the study were set to be 4 different volume of flare ($90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$, $360^{\circ}$) and 3 different length of skirt(48cm, 58cm, 68cm). Stimuli were made by using I-Designer which is Virtual Sewing System. From simulation of flare skirt, the subjects were asked to write down suggested adjective freely and selected 210 adjectives. With this, we chose total 38 adjectives considering frequencies in the pre-study. And we analyzed the combination process of expression words according to construction factor of flare skirt and hierarchy of image from dendrogram which was resulted by hierarchical cluster analysis. 'Feminine' got high score in all 12 flare skirt. When the skirt was short, it was vivid, and as the skirt got longer, ordinary and pure image showed. Also, as the volume of flare got larger, the average of visual effect was higher than visual image. Visual hierarchy construction according to construction factors of flare skirt could be divided into visual image and visual effect, and visual image was shown to be form 'A type - large volume of flare and short skirt length', 'H type-small volume of flare and short skirt length' and 'X type - large volume of flare and long skirt length'.
In this study, we classified adjectives to represent the image of clothing materials as the fundamental process for evaluation of the images on various fabrics and reviewed hierarchy and evaluation dimensions regarding the image of clothing materials. The adjectives to express the image of clothing materials were extracted from Fashion Magazine and Fashion Trend Book The similarity among adjectives was measured by pair-wise comparison without showing fabrics. From the result of the cluster analysis, 87 adjectives were finally extracted through the integrated processing of the adjectives with similar meaning and a close distance. Through the cluster analysis, the hierarchy of the clothing material images was examined. The clothing material images were classified into 12 primary sub-clusters such as ‘feminine', ‘warm', ‘neat', ‘classical', ‘pastoral.' ‘casual', ‘modern'. ‘ambiguous', ‘primitive', masculine', ‘abundant', and ‘arranged'. The dimensions evaluating the clothing material images were also developed using the multi-dimensional scaling method. A 4-dimensions and 8-axes system was established, which is composed of ‘masculine-feminine', ‘new-old', ‘casual-classical', and ‘ambiguous-arranged' images.
This study was intended to identify the hierarchy of clothing images, which is expected to be helpful in style classification and product positioning. A questionnaire consisted of 110 words expressing clothing images was developed, and eight clothing photographs were selected as stimuli. 289 female subjects aged between 22 to 37 responded to two of the eight photographs during September, 1991. 110 words were reduced to 62 words based on their independence before conducting factor analysis to identify the constructing factors of clothing images. Nine words with negative connotations were eliminated, because they are not sought in product development. To explain the hierarchy of clothing images, cluster analysis was applied. To observe the association of 53 words, dendrogram was introduced, and to interpret the result, eleven sub clusters were determined. This 11 clusters were continuously combined according to their similarities, until they integrated into one 'clothing image'. Two major division of image clusters were 'graceful and feminine image', and 'mannish and simple image'.
This study was intended to identify the constructing factors and hierarchy of images in the gathered skirts, which is expected to be helpful in shape classification. The gathered skirts were made by different gathering conditions: three kinds of the gathers ratio(1.5T, 2.0T, 2.5T) and different fabrics(cotton, mixed wool, polyester). 45 undergraduate and graduate women students responded to the nine gathered skirts during December in 2004 to February in 2005. 184 words expressing gathered skirt were collected through the investigation and analysis of questionnaires. 32 words arranged in based on the standard form with frequency before conducting factor analysis to identify the constructing factors of gathered skirt images. As a result of factors analysis, 2 factors-H shape, A shape were found out as constructing factors of gathered skirts. To explain the hierarchy of gathered skirt images, cluster analysis was applied. To observe the association of 32 words, dendrogram was introduced, and to interpret the result, five sub clusters were determined. This 5 clusters were continuously combined according to their frequency, based on the factors marks. Two major division of image clusters were 'simple and neat image', and 'fairly good and feminine image'.
In order to improve the performance of image classifications using Convolutional Neural Networks (CNN), applying a category hierarchy to the classification can be a useful idea. However, the visual separation of object categories is very different according to the upper and lower category levels and highly uneven in image classifications. Therefore, it is doubtable whether the use of category hierarchies for classification is effective in CNN. In this paper, we have clarified whether the image classification using category hierarchies improves classification performance, and found at which level of hierarchy classification is more effective. For experiments we divided the image classification task according to the upper and lower category levels and assigned image data to each CNN model. We identified and compared the results of three classification models and analyzed them. Through the experiments, we could confirm that classification effectiveness was not improved by reduction of number of categories in a classification model. And we found that only with the re-training method in the last network layer, the performance of lower category classification was not improved although that of higher category classification was improved.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.
The purpose of this study is to deduce dwelling selection criterion and to consider change of values and consciousness of dwelling on people who return to farming & going to village. For that, questionnaire of evaluation of housing choice is conducted by people who return to farming & going to village in Jellanam-do by the AHP. The results are as follows. First, four factors as the primary hierarchy structure and 12 factors as the secondary hierarchy structure of dwelling selection criterion are deduced. The primary hierarchy are "education environment", "economic & Convenience in life", "residence safety and image", and "economic value". Second, weight value deduced from the primary hierarchy structure is showed that "economic & convenience in life(0.345)" is the highest and next is "education environment(0.262)". "Residence safety and image(0.237)", and e "economic value(0.157)" is relatively low(C.I. 0.213). Third, for the secondary hierarchy structure, the case of life convenience is showed that economic condition(0.403) is the highest, the case of educational condition is showed that education facilities(0.479), the case of residence safety and image is showed that residence area(0.490) is the highest, and the case of economic importance is showed that financial technology(0.470) is the highest.
The purpose of this study is to examine the modern men's fashion coordination to see the image in the center of TV dramas in terms of Habitu that is formed within hierarchy and class. The subjects range is included fashion style, color, accessories, hairstyle and appearance. 950 pictures used in the analysis sheet. In research methods, content analysis and basic statistics were used. The results of this study were as follows. First, the hierarchy image formed by Habitus is significant difference. The upper layer is coordinating elite luxurious and prestigious image of the fashion styles. The middle layer is coordinating neat and capable image. The lower layer does not care about the appearance and image appearing weary life is coordinating. Second, the class image formed by Habitus, CEO often interests in fashion image coordination. Senior executive is represented clean and luxurious image. General white color dresses in a suite such as office look. Blue color does not care about the fashion coordination and is expressed an easy dress for labor. Architects of the unstructured free-spirited image is represented. Physician and resident physician dress in shirts, no pattern tie, pants, robe. And they is coordinating neat and tidy attire to represent professional and reliable image.
멀티미디어 데이타의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이타베이스에서 멀티미디어 데이타를 표현하고 관리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문은 혼합형 이미지 메타데이타를 이용하여 이미지 데이타베이스에서 이미지 데이타에 대한 검색 기법을 지능화하고 시스템을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제시한다. 개념 계층을 기반으로 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 이미지 마이닝을 하기위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이 미지정보를 통합하여 검색한다. 즉, 사용자 메타데이타와 이미지 메타데이타를 추출하고 통합하여 사용자에게 좀더 많은 부가 정보를 제공할 수 있는 지능적 이미지검색 시스템을 제공한다.
최근 들어 지적 재산권 보호와 멀티미디어 데이터 인증을 위하여 다양한 워터마킹 방법들이 제안되어 왔다. 이미지 인증을 위한 워터마킹에서 워터마크는 영상의 부당한 변형 검출을 위해서 영상 내에 삽입된다. 따라서, 인증과 무결성을 위한 워터마킹은 스케일링 및 크롭핑 등과 같은 영상 변형에 대하여 삽입된 워터마크가 쉽게 지워져야 한다. 본 논문에서는 계층적 구조를 사용하여 영상의 무결성 검증과 변형 위치 검출을 위한 fragile 워터마킹 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 워터마크가 삽입되는 영상을 여러 레벨로 구성하여 각 레벨별로 영상을 여러 블록으로 나눈 후 각 블록에 대한 디지털 서명을 계산한다. 디지털 서명은 블록 내 모든 화소의 상위 7개의 비트들(MSBs)을 사용하여 계산한 후 각 블록 내에서 선택된 화소의 LSB에 삽입된다. 본 논문에서 제안한 방법에 대한 실험 결과는 제안 방법의 효율성을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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