Purpose - Recently the importance of green consumption and corporate social responsibility has been increasing, thereby enhancing the importance of green consumption space as well. The retail space, as a representative consumption space, is now consuming more energy by introducing bigger retail space, 24-hour operation, cutting-edge equipment, and manless checkout system. Especially for retailers, who are constantly interacting with consumers, not only the economic consideration but also the consumer experience via retail service and physical retail space is crucial for their success. Therefore, this study intends to understand the main factors of motivating consumer perception about green retail space. In addition, we further investigate the mediating and moderating variables to encourage revisit intention and green retail space image. Research design, data, and methodology - In order to test our hypotheses with two models, we conducted a survey using questionnaires. In model 1, 356 respondents were surveyed to determine whether consumers' green attitudes and behaviors enhance environmentally friendly perception on retail space properties. In model 2, a questionnaire survey was conducted on 69 consumers who have experience in green retail space. Questionnaire surveys were conducted with on-line panels in Korea and analyzed using regression model and Hayes' PROCESS macro. Results - We found that consumers with green attitude put more importance on the attributes of green retail space. Also, the utility of the green retail space was found to be significant in emotional and social benefits. And, the consumers, who perceived the importance of green retail space, show higher revisit intentions. The emotional and social utilities have significant positive effects on revisit intention through green retail space image. Conclusions - This study demonstrates that a green retail space can induce positive consumer utility, thereby increasing green retail space image and revisit intention. Thus, in order to increase the image and revisit, retailers should communicate green messages with consumers, enhance green attributes of retail space, and target green consumers. To do so, we suggest that various marketing efforts such as publicity and education are needed to appeal experiential green products and retail space to consumers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.5
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pp.865-870
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2006
The cellular neural networks have shown a vast computing power for the image processing in spite of the simplicity of its structure. However, it is impossible to implement the CNN hardware which would require the same enormous amount of cells as that of the pixels involved in the practical large image. In this parer, the $5\times5$ CNN hardware and the pre post processor which can be used for processing the real large image with a time-multiplexing scheme are implemented. The implemented $5\times5$ CNN hardware and pre post processor is applied to the edge detection of $256\times256$ lena image to evaluate the performance. The total number of block. By the time-multiplexing process is about 4,000 blocks and to control pulses are needed to perform the pipelined operation or the each block. By the experimental resorts, the implemented $5\times5$ CNN hardware and pre post processor can be used to the real large image processing.
As a result of reducing color information and edge information, object distinction in haze image occurs with difficulty. One of the famous defogging algorithm is haze removal by using 'Dark Channel Prior(DCP)', which is used to predict for transmission rate using color information of an image and eliminates haze from the image. But, In case that haze rate is estimated under color information, there is a miscalculated issue which is posed by haze rate and transmission in area with high brightness such as a white object or a light source. In this paper, We deal with a miscalculated issue by correcting from around haze rate, after application of color normalization used by main white part of image haze. Moreover, We calculation improved transmission based on the result of improved haze rate estimation. And then haze image quality is developed through refining transmission.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.7
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pp.1203-1212
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1994
This paper proposes a variable block size vector quantization based on a biorthogonal wavelet transform for image compression. An image is first decomposed with the biorthogonal wavelet transform into multiresolution image and the wavelet coefficients of the middle frequency bands are segmented using the quadtree sturcture to extract the perceptually important regions in the middle frequency bands. A sedges of middle frequency bands exist the corresponding position of high frequency bands, the complicated quadtree structure of middle frequency bands is equally applied to the high frequency bands. Therefore the overhaed information of the quadtree codes needed to segment the high frequency bands can be reduced. The segmented subblocks are encoded with the codebook designed at the each scales and directions. The simulation results showed that the proposed methods could reproduce higher quality image with bit rate reduced about 20(%) than of the preceding VQ method and sufficiently reduce the bolck effect and the edge degradation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.669-679
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2013
When an image is converted from HDR (high dynamic range) to LDR (low dynamic range), a tone mapping process is the essential component. Many TMOs (tone mapping operators) have been motivated by human vision which has lower physical luminance range than that in real scene. The representative of human vision properties which motivate TMOs is the local adaptation. However, TMOs are ultimately compressing image information such as contrast, saturation, etc. and the compression causes defects in image quality. In this paper, in order to compensate the degradation of the image which is caused by TMOs, the visual acuity-based edge stop function is proposed for applying the property of human vision to base-detail separation. In addition, using CSF (contrast sensitivity function) which represents the relationship among spatial frequency, contrast sensitivity, and luminance, the sharpness filter is designed and adaptively applied to the detail layer in regard to surround luminance.
Red ginsengs are inspected manually by examining those in the dark room with back light illumination. Manual inspection is often influenced by physical condition of inspectors. Sometimes. the best grade, heaven. has some inner holes though it was inspected by a specialist. In order to resolve this problem, this study was performed to develop image processing algorithm to detect the inner holes in the x-ray image of ginseng. Because of little gray value difference between background and ginseng in the image. simple thresholding method was not appropriate. Modified watershed algorithm was used to differentiate the inner holes from background and normal ginseng body. Inner hole edge region detected by watershed algorithm consists of many number of blobs including normal portions. With line profile analysis with scanning one line at a time beginning the starting point. it shelved two peaks both ends representing extracting each blobs. in which setting threshold value as of lower peak value enabled us to obtain inner hole image. Once this procedure has to be done till the finishing point it is completing inner hole detection for one blob. Thus. conducting ail blobs by this procedure is completing inner detection of one whole ginseng. Detection results of the inner holes fer various size of red ginsengs were good even though there was small detection variation. 6.2%. according to position of x-rat tube.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.8C
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pp.795-802
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2003
It is very important to construct statistical model in order to exactly estimate the signal variance from a noisy image. In order to estimate variance, information of neighboring region is used generally. The size of neighbor region is varied according to the regional characteristics of image. More accurate estimation of edge variance is due to smaller region of neighbor, on the other hands, larger region of neighbor is used to estimate the variance of flat region. By using estimated variance of original image, in general, Wiener filter is constructed, and it is applied to the noisy image. In this paper, we propose a new method for determining the range of neighbors to estimate the variance in wavelet domain. Firstly, a significance map is constructed using the parent-child relationship of wavelet domain. Based on the number of the significant wavelet coefficients, the range of neighbors is determined and then the variance of the original signal is estimated using ML(maximum likelihood method. Experimental results show that the proposed method yields better results than conventional methods for image denoising.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.3
s.21
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pp.41-51
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2002
Recently, many studies extracting the geography information using digital aerial image have been implemented. But it is very difficult that automatically recognizing objects using edge detection method on the aerial image, and so that work have practiced manually or semi-automatically. Therefore, in this study, we have removed impedimental elements for recognition using the image which overlapped the significant information bands of brightness-sliced aerial images, then have developed the algorithm which can automatically recognize and extract road information and we will try to apply that method when we develope a system. For this, first of all, we have developed the 'template conformal-transformation moving operator' for automatically recognizing crosswalk area from crosswalk band image and the 'window normal search algorithm' which is able to track road area based on long-side length of crosswalk, so that we have proposed the method that can extract directly the road information from the aerial image.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.83-86
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2013
In this paper, by using the Morphing, if the size of the eyes of both sides are not the same, we propose a method to correct the size of eyes area. First, by using the Haar-like feature from a input image that is input, to detect the shape of the eyes and face. After inverting the left and right eye region of one of the shape of the eyes detected sets the correspondence between the second with a line to control the shape of the eyes detected using eyes that is detected with canny edge, in the previous step. To the Warping to match the correspondence was then set in the previous step, an area of each eye. Then, I merge the image which merged in the eye area is detected from the original image. As a result, a system result of the experiment in the test image and face image seen from the front, the proposed, prove to be more efficient than a method of keying the size of the eye only.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.5
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pp.1-9
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2010
Generally, dynamic hand gesture recognition is formed through preprocessing step, hand tracking step and hand shape detection step. In this paper, we present advanced dynamic hand gesture recognizing method that improves performance in preprocessing step and hand shape detection step. In preprocessing step, we remove noise fast by using dynamic table and detect skin color exactly on complex background for controling skin color range in skin color detection method using YCbCr color space. Especially, we increase recognizing speed in hand shape detection step through detecting Start Image and Stop Image, that are elements of dynamic hand gesture recognizing, using Guideline. Guideline is edge of input hand image and hand shape for comparing. We perform various experiments with nine web-cam video clips that are separated to complex background and simple background for dynamic hand gesture recognition method in the paper. The result of experiment shows similar recognition ratio but high recognition speed, low cpu usage, low memory usage than recognition method using learning exercise.
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