In order to improve the edge segmentation effect of the level set image segmentation and avoid the influence of the initial contour on the level set method, a saliency level set image segmentation model based on local Renyi entropy is proposed. Firstly, the saliency map of the original image is extracted by using saliency detection algorithm. And the outline of the saliency map can be used to initialize the level set. Secondly, the local energy and edge energy of the image are obtained by using local Renyi entropy and Canny operator respectively. At the same time, new adaptive weight coefficient and boundary indication function are constructed. Finally, the local binary fitting energy model (LBF) as an external energy term is introduced. In this paper, the contrast experiments are implemented in different image database. The robustness of the proposed model for segmentation of images with intensity inhomogeneity and complicated edges is verified.
본 논문에서는 훈련된 모델이 분류에 실패한 이미지들에 대한 정확한 결과를 확인하기 위해 다중 클래스의 이미지 분류를 구현하면서 각각의 클래스에 맞게 레이블 매핑을 하여 예측 결과를 확인했다. Kaggle의 Intel Image Classification 데이터셋을 사용하여 CNN 모델을 구축하고 훈련을 진행하였으며, 테스트 데이터셋의 이미지들을 레이블 매핑을 통해 다중 클래스의 이미지들이 매핑된 레이블 값과 모델이 분류한 값을 비교하였다.
Purpose: This study was designed to construct and test the structural equation model on sexual satisfaction in patients with a colostomy. Methods: The model construction was based upon Roy's adaptation model. Stoma-related discomfort (SRD), age, frequency of sexual intercourse, treatment modality, and gender affect sexual satisfaction and are mediated by physical, psychosocial, and interdependence modes. Each mode was conceptualized as sexual function, body image/ depression, and marital intimacy. The patients were 112 colostomates with colorectal cancer who were asked to complete a mail-back survey on their demographic data, SRD, body image, depression, marital intimacy, sexual function, and sexual satisfaction. Data were analyzed using SPSS WIN 15.0 and AMOS WIN 7.0. Results: Significant variables for sexual satisfaction in the final model were body image affected by SRD, depression affected by body image and SRD, marital intimacy affected by depression, and sexual function affected by marital intimacy. Conclusion: The results of this study suggest that specific guidelines for SRD are necessary to improve sexual satisfaction among colostomates. Nurses should be vigilant in monitoring depression and body image disturbance, and providing appropriate interventions to increase marital intimacy. Treatment modality, gender, and age should be considered in developing education programs pertaining to sexuality.
Pin-hole model has been widely used as a robust tool for easily understanding how to obtain a stereo image and how to present the depth-cue to an observer in stereoscopy. However, most of the processes to analyze depth cue in stereoscopy are performed that a stereo image is taken by camera model practically but depth cue of the image is analyzed by pin-hole model. Therefore, the result of depth cues by the process to be uncorrected. The reason of the uncorrected depth cue is led to the image distances of camera model due to variable focused object distances, and it makes a depth distortion. In this paper, we tried to show the contradiction such as occurring depth distortion in the process which the pin-hole model is used to analyze depth cue despite practical camera model is used in stereoscopy, and we presents the method to overcome the contradiction.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제19권2호
/
pp.79-83
/
2021
This paper proposes a novel image classification method based on few-shot learning, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small datasets and improve the accuracy of classification. This method uses model structure optimization to extend the basic convolutional neural network (CNN) model and extracts more image features by adding convolutional layers, thereby improving the classification accuracy. We incorporated certain measures to improve the performance of the model. First, we used general methods such as setting a lower learning rate and shuffling to promote the rapid convergence of the model. Second, we used the data expansion technology to preprocess small datasets to increase the number of training data sets and suppress over-fitting. We applied the model to 10 monkey species and achieved outstanding performances. Experiments indicated that our proposed method achieved an accuracy of 87.92%, which is 26.1% higher than that of the traditional CNN method and 1.1% higher than that of the deep convolutional neural network ResNet50.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제14권1호
/
pp.366-381
/
2020
Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.
Purpose: This study, on the basis of a structural model that includes nurse image, image determinants, and self-esteem of Cambodian nursing students influenced by the Korean nursing education system, demonstrates distinctions between senior and junior according to experience in clinical practice. Methods: Data were collected via a questionnaire from 194 nursing students in Cambodia and subsequently analyzed using the STATA IC 12 program. Results: First, image determinants and their sub-factors-subjective, institutional, and media-effect both the nurse image and self-esteem of nursing students. Second, the study confirms that nurse image has no significant effect on self-esteem. Also, the individual factor, a sub-factor of nurse image, possesses a weak relationship with nurse image. Third, the structural model mediating between senior and junior reveals differences resulting from experiences derived from clinical practice. Conclusion: The study has significance in that Cambodian nursing students, who are rarely studied in terms of nurse image, have been systemically analyzed via a structural model incorporating image determinants and self-esteem.
현재, 3D 영상모형을 구축하기 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공레이저 측량데이터가 주로 이용되고 있으나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형과 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 3D 영상모형 구축시 3D 모형을 제작하고, 지상사진으로부터 텍스쳐를 제작하여 3D 모형에 사실감을 부여한다. 본 연구에서는 지형과 인공 시설물을 대상으로 사진측량 및 레이저측량 데이터를 이용하여 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위한 기법을 분석하였다. 연구결과 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하였고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공 할 수 있도록 하였다. 3D 영상모형을 이용하여 일조권분석, 경관분석, 시설물관리 등 다양한 분야에 활용할 수 있었다.
The purpose of the study was to examine model postures at fashion shows with respect to expressing fashion images including elegance and neutral-gender images. Data were gathered from the fashion shows held 2000 S/S through 2009 F/W, when elegance and neutral-gender fashion images were obvious in fashion collections. Three designer brands representing elegance and neutral-gender fashion images were selected by the researcher and fashion specialists including graduate students majoring in fashion. The fashion collection photos representing each image were selected from style.com, a website which contains four world's biggest fashion collections. The results showed different hand positions as a model posture according to fashion images. In the neutral-gender image, 16 photos (47%) showed a hand position at pockets, in the elegance image, 24 photos (82.3%) showed a hand position laying down by the sides. Also, walking pose was shown to be different between two fashion images. In the neutral-gender fashion image, 16 photos (52.9%) revealed a pose of 'natural walk', while 29 photos (100%) showed a pose of 'walk in a straight line' in the elegance imaged fashion. In conclusion, the neutral-gender image photos showed the pocket-positioned hand and the 'natural walk' poses more than elegance image photos, and elegance image photos revealed the hand position laying down by the sides and the 'walk in a straight line' poses than the photos of the neutral-gender image.
In the study, conceiving that signifying processes like model, setting, advertisement and description are important to promote the purchase of clothes that would satisfy consumer's desire by their expressing mode, I considered the processes of components of which fashion ads consist. As for the methods to study, I regarded the results presented from prior researches of clothing & textiles and other disciplines for the components of fashion ads and objectified their image that may be interpreted subjectively: and then, I adopted to analyse them using advertisement-semiological method to make clear the signifying processes. The results are as follow: 1. Fashion ad, one of visual symbols to transfer brand image, conveys the image with which various components are combined like model, clothes, setting and description as signs. ① the image of clothes amy be differently expressed according to social, cultural norm and individual characteristics, in the case of clothes, therefore, the signified can be regarded as the transferred image by design of the clothes① sign, and the abstract conception which may be rise to mind by the image in a ceratin culture. ② Each signifier such as countenance, line of vision, attitude and hairstyle of a model conveys different image, or the signified, respectively, and it amy operate as a sign that can express the brand image symbolically. ③ The signifiers like background, color and property symbolize the advertised merchandise of clothes and define it attribute.. 2. In the case of fashion ads, key referent systems are fashion phenomena, contemporary role image, social psychology, common morality, and social, economical and milieu.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.