본 연구는 한국 대학생들을 대상으로 중국산 의류제품에 대한 중국 국가이미, 제품이미지 및 구매의도의 관계를 고찰하는데 주된 목적을 두었다. 분석 결과 중국 국가이미지 중 경제적 이미지, 문화적 이미지가 제품이미지에 긍정적인 영향을 미치고, 제품이미지는 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과에 따르면 국가이미지를 중심으로 제품의 이미지에 초점을 맞추어 촉진활동을 하면 소비자의 구매행동유도에 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 따라서 중국산 의류제품의 발전을 도모하기 위해서는 먼저 중국 국가차원의 국가이미지를 제고해야 하며, 그 결과로 제품이미지 및 구매의도를 향상시킬 수 있음을 시사하고 있다.
The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.
This study tried to analyze error range and resolution of drone images using a rotary wing by comparing them with field measurement results and to analyze stands patterns in actual vegetation map preparation by comparing drone images with aerial images provided by National Geographic Information Institute of Korea. A total of 11 ground control points (GCPs) were selected in the area, and coordinates of the points were identified. In the analysis of aerial images taken by a drone, error per pixel was analyzed to be 0.284 cm. Also, digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM), and orthomosaic image were abstracted. When drone images were comparatively analyzed with coordinates of ground control points (GCPs), root mean square error (RMSE) was analyzed as 2.36, 1.37, and 5.15 m in the direction of X, Y, and Z. Because of this error, there were some differences in locations between images edited after field measurement and images edited without field measurement. Also, drone images taken in the stream and the forest and 51 and 25 cm resolution aerial images provided by the National Geographic Information Institute of Korea were compared to identify stands patterns. To have a standard to classify polygons according to each aerial image, image analysis software (eCognition) was used. As a result, it was analyzed that drone images made more precise polygons than 51 and 25 cm resolution images provided by the National Geographic Information Institute of Korea. Therefore, if we utilize drones appropriately according to characteristics of subject, we can have advantages in vegetation change survey and general monitoring survey as it can acquire detailed information and can take images continuously.
In this paper, we propose a new compression method for the edge image by analyzing the characteristics and the distribution of pixel values of the edge image. The pixel values of the edge image have the Gaussian distribution around '0', and most of the pixel values are `0`. By these analyses we suggest the Zero-Based codec that expresses all values in a CU by a single bit flag. Also, in order to reduce the computational complexity of the proposed codec, the block partition and the intra-prediction techniques are proposed by using edge information like the number of each edge direction, the distribution and the amplitude of a major edge direction in the CU. Experimental results show that the proposed codec leads to a slighter distortion in Y domain than that of HEVC, but has far faster processing speed up to 53 times while it maintains the similar image quality compared to HEVC.
Image processing techniques play an increasingly important role in many aspects of our daily life. For example, it has been shown to improve agricultural productivity in a number of ways such as plant pest detecting or fruit grading. However, massive quantities of images generated in real-time through multi-devices such as remote sensors during monitoring plant growth lead to the challenges of big data. Meanwhile, most current image processing systems are designed for small-scale and local computation, and they do not scale well to handle big data problems with their large requirements for computational resources and storage. In this paper, we have proposed an IPABigData (Image Processing Algorithm BigData) platform which provides algorithms to support large-scale image processing in agriculture based on Hadoop framework. Hadoop provides a parallel computation model MapReduce and Hadoop distributed file system (HDFS) module. It can also handle parallel pipelines, which are frequently used in image processing. In our experiment, we show that our platform outperforms traditional system in a scenario of image segmentation.
In order to contain as much information as possible in a single image, a wide FOV(Field-Of-View) imaging system is required. The catadioptric imaging system with hyperbolic cylinder mirror can acquire over 180 degree horizontal FOV realtime panorama image by using a conventional camera. Because the hyperbolic cylinder mirror has a curved surface in horizontal axis, the original image acquired from the imaging system has the geometrical distortion, which requires the image processing algorithm for reconstruction. In this paper, the image reconstruction algorithms for two cases are studied: (1) to obtain an image with uniform angular resolution and (2) to obtain horizontally rectilinear image. The image acquisition model of the hyperbolic cylinder mirror imaging system is analyzed by the geometrical optics and the image reconstruction algorithms are proposed based on the image acquisition model. To show the validity of the proposed algorithms, experiments are carried out and presented in this paper. The experimental results show that the reconstructed images have a uniform angular resolution and a rectilinear form in horizontal axis, which are natural to human.
In this paper, we propose a new method of background removing for digital self-adaptive acquisition in medical X-ray imaging. We analysis the construction of video digital acquisition system and main factors of acquired image quality, propose a more efficiency method to against background non-uniformly. With proposed method, non-uniform illumination back ground was well removed without image quality degradation.
In this study, we present a complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) binary image sensor. It can shoot an object rotating at a high-speed by using a gate/body-tied (GBT) p-channel metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (PMOSFET)-type photodetector. The GBT PMOSFET-type photodetector amplifies the photocurrent generated by light. Therefore, it is more sensitive than a standard N+/P-substrate photodetector. A binary operation is installed in a GBT PMOSFET-type photodetector with high-sensitivity characteristics, and the high-speed operation is verified by the output image. The binary operations circuit comprise a comparator and memory of 1- bit. Thus, the binary CMOS image sensor does not require an additional analog-to-digital converter. The binary CMOS image sensor is manufactured using a standard CMOS process, and its high- speed operation is verified experimentally.
This study examined the perceived contingent factors that affect South Korean citizens' image of the city they reside in. The respondents in this study perceived the image of their city through two dimensions--leading and safe--during the COVID-19 era. When respondents perceived the openness and expertise of the local government, the transformational and transactional leadership of the government leader, liberal political orientation of the leader, lower degree of law compliance of the mayor, high degree of citizenship, and high level of living infrastructure and competitiveness as attributes of the city, they were more likely to perceive the city as having a "leading" image. The perceived cultural characteristics of the local government, specifically the factor of hierarchy and regulation, the perceptions of citizenship, and all three variables regarding the perceptions related to city attributes (i.e., environmental, cultural, and living infrastructures and competitiveness) positively influenced the perception of a "safe" city image. Based on the results, various theoretical and practical implications were discussed in this study.
영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상의 다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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