The purpose of this research was to investigate the effect of fashion innovativeness and national identity on Korean clothing benefits sought, style preferences, and purchase intention. The subjects were 765 male and female consumers who were residents in Seoul. The data were analyzed by factor analysis, cluster analysis, ANOVA, Scheffe test, and chi-square test. The results were as follows. There were five Korean clothing benefits sought: impression improvement/fashion orientation, national pride, individuality, brand, and comfort. Korean style preferences had four factors of daring/showy, active/simple, elegant, and sophisticated images. The subjects were categorized into three groups by fashion innovativeness and national indentity. The three groups were different in regard to Korean clothing benefits sought, Korean style preferences, and purchase intention. For example, the consumers who had a high fashion innovativeness sought benefits of impression improvement, individuality, and brand name. Also, they preferred daring/showy, elegant, and sophisticated images. In the meanwhile the consumers who had a high national identity sought benefits of national pride, comfort, and impression improvement. Also, they preferred an active/simple style and had an intention to purchase the clothing with Korean image.
This study aimed to analyze the preference, the factors of benefits sought, and the difference of benefits sought for smart clothing based on demographic characteristics. This survey study used questionnaire. The subjects of the survey consisted of men and women with ages ranging from twenty to fifty years old, who were living in Gyeongnam region. For the collected data analysis, Factor analysis, t-test, ANOVA, and Duncan multiple range tests were used by SPSS 23. The results obtained were as follows. The different analysis results for smart clothing based on demographic characteristics showed a significant difference with respect to marital status, age, monthly income, and occupation, but showed an insignificant difference with respect to gender. The factors of benefits sought for smart clothing were extracted from five factors-pursuit; image innovation and improvement, pursuit of healthcare, pursuit of body protection, pursuit of amusement and pleasure, and pursuit of hi-tech function. The different analysis results of smart clothing according to demographic characteristics showed a significant difference for pursuit of healthcare only with respect to gender, for pursuit of image innovation and improvement, healthcare, amusement and pleasure, and hi-tech function with respect to marital status, for pursuit of image innovation and improvement, healthcare, amusement and pleasure, and hi-tech function with respect to age, for pursuit of healthcare and body protection with respect to monthly income, and for all five factors with respect to occupation.
Image retrieval is one of the most exciting and fastest growing research fields in the area of multimedia technology. As the amount of digital contents continues to grow users are experiencing increasing difficulty in finding specific images in their image libraries. This paper proposes an efficient image descriptor which uses a local color and texture in the non-overlapped block images. To evaluate the performance of the proposed method, we assessed the retrieval efficiency in terms of ANMRR with common image dataset. The experimental trials revealed that the proposed algorithm exhibited a significant improvement in ANMRR, compared to Dominant Color Descriptor and Edge Histogram Descriptor.
An image encryption scheme based on the quick response (QR) code as a data container has aroused wide interest due to the lossless recovery of the decrypted image. In this paper, we apply this method to multi-image encryption. However, since the decrypted image is affected by crosstalk noise, the number of multi-image encryptions is severely limited. To solve this problem, we analyzed the performance of QR code as a data container, and processed the decrypted QR code using the proposed method, so that the number of multi-image encryptions is effectively increased. Finally, we implemented a large image (256 × 256) encryption and decryption.
In this paper, a new Scene-based Nonuniformity Correction (SBNUC) method is proposed by applying Image Roughness-like and Spatial Noise cost functions on deep neural network structure. The classic approaches for nonuniformity correction require generally plenty of sequential image data sets to acquire accurate image correction offset coefficients. The proposed method, however, is able to estimate offset from only a couple of images powered by the characteristic of deep neural network scheme. The real world SWIR image set is applied to verify the performance of proposed method and the result shows that image quality improvement of PSNR 70.3dB (maximum) is achieved. This is about 8.0dB more than the improved IRLMS algorithm which preliminarily requires precise image registration process on consecutive image frames.
In order for the corporation to get a good image from the customers it should consider several variables, but especially important are corproate ethics and customer satisfaction through quality improvement. Standard multivariate data analysis can be applied to find out the importance of customer satisfaction and corporate ethics as influence factors in the corporate competitive strategy. When applying this Methodology, multivariate normal distributions density function and the identical covariance between groups assumptions have to be satisfied. By using the evaluation result from a small number of specialists in an attempt to decide on the strategical factors that will create a better company image than its competitor, if it chooses to use statistical discriminant analysis method, it would be difficult to satisfy the two assumptions mentioned above. This thesis introduces discriminant analysis method that uses LP/GP effectively which is applicable to this particular situation.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.323-329
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2009
In this paper, we propose the improvement method of the camera images regardless of exposure environments. By using a double-exposure method, we could improve camera images with clear recognition. We applied the improvement method on the mobile phone. For the feasibility of the proposed algorithm, we compared simulated camera images with the proposed method to conventional images by using auto-exposure image. Experimental results are also shown in this paper.
This paper deals with the improvement of visual path following through velocity variation according to the coordinate of feature points. Visual path follow first teaches driving path by selecting milestone images then follows the route by comparing the milestone image and current image. We follow the visual path following algorithm of Chen and Birchfield [8]. In [8], they use fixed translational and rotational velocity. We propose an algorithm that uses different translational velocity according to the driving condition. Translational velocity is adjusted according to the variation of the coordinate of feature points on image. Experimental results including diverse indoor cases show the feasibility of the proposed algorithm.
In this paper, we propose an improvement plan to increase the learning effect and satisfaction through the PBL - related video design class. PBL To prepare for the Fourth Industrial Revolution era, we must acquire diverse knowledge and skills to discover problems and solve them creatively. Therefore, various learning methods are being studied, and one of them is PBL learning. PBL is a learner-centered education that explores problems that may arise from specific topics other than existing curriculum-based education methods and finds solutions to problems. In this study, two lectures on video design related to video contents and image contents were taught in PBL class, and PBL class problem was analyzed and the improvement plan was studied.
This paper is about motion gesture recognition system, and proposes the following improvement to the flaws of the current system: a motion gesture recognition system and such algorithm that uses the video image of the entire hand and reading its motion gesture to advance the accuracy of recognition. The motion gesture recognition system includes, an image capturing unit that captures and obtains the images of the area applicable for gesture reading, a motion extraction unit that extracts the motion area of the image, and a hand gesture recognition unit that read the motion gestures of the extracted area. The proposed application of the motion gesture algorithm achieves 20% improvement compared to that of the current system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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