IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.47-55
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2024
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2005.10a
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pp.100-105
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2005
Recently cosmetic enterprises make rapid progress try to make well-known brands to perceive an image marketing. As the result, the brand's reliability continues to grow, beyond a medium of expression in two-dimensional, but through tridimensional, on brand's image runs strategies. In a strategic point suchlike visual as a shop's image give a stimulus to customers for increase invalue in corporate image and value of commodities. In the strategy of increase in sales, it is on the rise immediate constituent to consumers. Through cosmetic brand shops, cosmetic industries are provide personalized services and cultural facilities, rather than just selling products and to help revitalization of the cosmetic markets, and the pursuit of customer-oriented segmentation strategy to make changes for the better image for the shops. Each cosmetic brand shops' image of segmentation strategy has an effect on individual organizations and designs. As of today in Korea, cosmetic brand shop's designs, start to appear in the late 2000,will try to fine segmentation strategy for strengthen shop's image and research about unique quality of cosmetic brand shops into consumer orientation space, and make the best of significant prepare on the basis of directions for cosmetic brand shop which have ability to function as cultural facilities.
Level set methods are the numerical techniques for tracking interfaces and shapes. They have been successfully used in image segmentation. A new variational level set evolving algorithm without re-initialization is presented in this paper. It consists of an internal energy term that penalizes deviations of the level set function from a signed distance function, and an external energy term that drives the motion of the zero level set toward the desired image feature. This algorithm can be easily implemented using a simple finite difference scheme. Meanwhile, not only can the initial contour can be shown anywhere in the image, but the interior contours can also be automatically detected.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.8
no.1
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pp.39-47
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2008
This study aims to provide the guidelines for planning and operating convention centers. A case study is utilized with the units of analysis, including Seoul COEX, Busan BEXCO, Daegu EXCO, Jeju ICCJEJU, Ilsan KINTEX, Gwangju KDJ Center, and Changwon CECO. The findings related to the operation of convention centers in Korea are summarized as follows: the interation of similar conventions; an increase in size; globalization; and specialization. With a view of marketing, this study concludes as follows: (1) initial categorization of target markets is needed due mainly to the founding purposes and the site characteristics of the convention centers in question while utilizing market segmentation strategies; (2) a specific target market should be selected and focused on it; and (3) the development strategy of an image and servicescape is demanded to devised in plan.
The Department store of today contrary to past plays an important role in the culture of modern market, because of the development of national economy and a rise in the standard of living. The improvement of culture and the high growth of economy made a livelihood fertile, mass production and mass consumption of product based on accumulation of technology caused the industry of distribution to activate, and the change of consumption pattern and various purchasing form resulted in the distribution structure like large scale store. This study was composed of pilot study, the first research, and the second research. In pilot study, the types of interior design the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area was classified on the basis of the image of interior design prior researched. The contemporary interior design require unique image frequently because of the qualitative enhancement accompanying segmentation and specialization of space. Especially, the emergence of foreign company along with the change of the distribution environment threaten the domestic interior design industry. Therefore, the interior design plant introducing the image elements is able to have critical influence on forming specialized space in department store. This study investigated the interior design limited to the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area, therefore the user's preference and the problem of design in domestic department store of today was not examined well. But this study was able to explore the types of interior design image in the first floor of department store and the relation between consisting elements.
This study, by applying the experiential and psychological thought category of "impression" as the space design strategy for drawing out "sensitivity," aims to break down the psychological mechanism forming the image held by the subject, and based on such segmentation, seek and strategize an effective design methodology. The subject's memory, pure sensation, and movement sensation are set as the preceding determinants comprising the psychological mechanism of space impression. The control determinants for achieving activation of psychological effect are reinterpreted as the relations of memory-cognition, sensation-perception, and movement-sensation and categorized into a cognitive strategy based on association, metaphor and remembrance; a direct sensation strategy based on formation, superposition and transposition of sensation; and a sensation strategy of process-formation based on expectation organization and reversal, contraction and relaxation. Each strategy is achieved through the formal, material and structural control of architecture. As a restructuring of the design methodology that has been experientially applied, the strategy categorization is important in that, by presenting the usefulness and effect by strategy according to space experience, it makes concrete the basic data that are useful for designing experience of sensitivity.
Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1514-1519
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2019
IVUS is an intra-operative imaging modality that facilitates observing and appraising the vessel wall structure of the human coronary arteries. IVUS is regularly used to locate the atherosclerosis lesions in the coronary arteries. Auto-segmentation of the vessel structure is important to detect the disorder of coronary artery. In this paper, we propose a simple strategy to extract Intima/Adventitia area effectively using fuzzy binarization from intravascular images. The proposed method apply fuzzy binarization to find the adventitia but apply average binarization to locate the intima since they have different homogeneity of pixel intensity comparing with the environment. In this paper, we demonstrate an effective auto-segmentation method for detecting the interior/exterior of the vessel walls by differentiating the fuzzy binarization result and average binarization result from IVUS image. Important statistics such as Intima-Media Thickness (IMT) or volume of a target area can be easily computed from result.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.12
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pp.41-50
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1999
In this paper, the new VLSI architecture of a reconstruction filter for morphological image segmentation is proposed. The filter, based on the $h_{max}$ operation, simplifies the interior of each region while preserving the boundary information. The proposed architecture adopts a partitioned memory structure and an efficient image scanning strategy to reduce the operations. The proposed memory partitioning scheme makes it possible that every data required for processing can be read from each memory at a time, resulting in parallel data processing. By the extended connectivity consideration, the operation is much decreased because more simplification is achieved in scanning stage. The selective raster scan strategy endows the satisfactory noise removal capability with negligible hardware complexity increase. The proposed architecture is designed using VHDL, and functional evaluation is performed by the CAD tool, Mentor. The experiment results show that the proposed architecture can simplify image profile with less than 18% operations of the conventional method.
The purpose of this study was to determine restaurant patrons' preference differences in interior design style of restaurants according to their lifestyles. Written questionnaires were handed out to 500 adults in Seoul and surroundings and the results were sampled by convenience sampling. The questionnaire was composed of respondents' general characteristics, lifestyles, and preference for 10 types of interior design style. A total of 415 questionnaires were usable for data analysis, resulting in a response rate of $83\%$. To analyze the collected data, frequency, factor, reliability, quick clustering K- means and One-Way ANOVA analysis were conducted using SPSS 10.0. The results showed that there were preference differences in 10 types of interior design style of restaurants according to lifestyle types which were categorized into 4 groups. The conservative and self-convinced group showed the lowest preference scores in the 10 types of interior design style which are Romantic, Ethnic, Classic, High-Tech, Elegant, Country, Modem, Minimal, Natural, and Casual style. The quality life pursuing group and extroverted individuality groups showed the high preference scores in most of the styles, especially in the Classic and Elegant styles. The realistic self-centered group showed the highest preference scores in Casual style among the 4 groups. These study findings indicate that restaurants should take into account their patrons' lifestyles as a mean of market segmentation, and respond to their taste and preference when they have established suitable servicescape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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