국 내외 시장의 치열한 경쟁 속에서 국내 지역 경제의 활성화를 위해선 특성화된 산업의 발굴 육성과 더불어 기업의 브랜드 이미지 마케팅과 같은 체계화된 마케팅의 개념으로써, 지역의 아이덴티티 이미지 브랜딩을 구축하는 것은 필수적인 과제이다. 이에 각 지역의 아이덴티티 이미지 브랜드 구축을 위한 전략방안의 기초단계로써 기존 연구들의 기업에서의 브랜드 아이덴티티 창출단계에 따른 켈러(Keller, 1998)의 브랜드 인식에 대한 이미지 측정법의 분류 형태를 기반으로, 국내 소비자들이 인식하고 있는 인지적인 연상을 토대로 지역별 이미지 유형을 위한 4가지 형태로 분류하였다. 또한 지역 이미지에 대한 경험요인에 영향력을 미치는 커뮤니케이션 콘텐츠의 상관관계를 분석하기 위하여 슈미트(Schmitt, 1999)의 5가지 고객체험 유형을 결부시켜 무형의 브랜드 자산 측정요목 5가지를 측정하였다. 결과적으로 본 연구에서는 국내 지역시장이 지역의 내재적 특성을 개성화하여, 차별화된 전략의 개발과 정립으로 시장세분화를 이루고, 지역별 정책의 다양한 커뮤니티의 개발을 활성화하기 위해 소비자들이 인식하고 있는 지역 이미지의 유형과 경험요인의 영향에 의한 유형적 차원을 제시하고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.104-110
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2016
Dense local image descriptors like SIFT are fruitful for capturing salient information about image, shown to be successful in various image-related tasks when formed in bag-of-words representation (i.e., histograms). In this paper we consider to utilize these dense local descriptors in the object tracking problem. A notable aspect of our tracker is that instead of adopting a point estimate for the target model, we account for uncertainty in data noise and model incompleteness by maintaining a distribution over plausible candidate models within the Bayesian framework. The target model is also updated adaptively by the principled Bayesian posterior inference, which admits a closed form within our Dirichlet prior modeling. With empirical evaluations on some video datasets, the proposed method is shown to yield more accurate tracking than baseline histogram-based trackers with the same types of features, often being superior to the appearance-based (visual) trackers.
In urban regeneration, resident participation and respect of residents' need have become a major important issue. The purpose of this study is to identify residential area improvement characteristics expected by local residents. Data used for this study were collected from survey which used questionnaire and village image map construction tool kit, developed for facilitating the residents' participation in an actual housing improvement area at Kwngjoo, Korea. The major contents surveyed through questionnaire were first, future images of the area second, directions of improvement third, preferred architectural types such as high or low rise buildings. and a total of 335 data was collected within 4 days during 12-14 December, 2008. The kit was used by parents of students at a local elementary school, and 205 image maps were collected. Content analysis was to analyse characteristics of villages shown in the constructed image maps. Lynch's five elements were utilized to select areas for analysis. As a result, types of buildings desired by residents at the selected four local areas were identified. In general, residents desired their village to be improved with low and mid rise buildings, respecting existing cultural assets. This study showed that there is certain characteristics in relation to the selected areas. Besides, the tool kit used this study showed the effectiveness in collecting opinions from young households in the improvement area within a short time. The tool is expected to be useful in attracting residents and in facilitating participation of wide range of local residents by improving the constraints stemming from time and space.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2068-2086
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2011
Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상을 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위해, 영상복원에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 국부 마스크내의 중심화소와 주변화소의 차이에 따라 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다.
In this paper, we studied two image characteristics, similarity and smoothness, which give rise to local and global redundancy in image representation. The similarty means that any patterns in the image repeat itself anywhere in the rest of image. The smoothness means that the gray level values within a given block vary gradually rather than abruptly. In this sense, we propose a lossless medical image compression scheme which exploits both types of redundancy. This method segments the image into variable size blocks and encodes them depending on characteristics of the block. The proposed compression schemes works better than other compression schemes such as the huffman, the arithmetic, the Lempel-Ziv and the lossless scheme of JPEG.
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
대중관광에서 신관광으로의 전환은 문화관광의 다기한 발전과 밀접하게 연결되어 있다. 본 연구에서는 문화관광지의 생성 개발 및 진화 발전 단계를 도출하여 '문화관광개발의 개념적 모형'을 구축하고자 한다. 또 관광, 문화예술 활동, 문화제품 생산 간에 유기적인 시스템이 존재하고 있음을 개념적으로 밝히고 있다. 연구 결과 문화관광지는 '장소 이미지 형성', '상징적 공간 구축', '문화적 활동의 영역적 시스템 형성' 등 세 단계를 거치면서 진화 발전한다. 또 각단계별로 존재하는 몇 가지 지배적인 구성요소를 도출함으로써 문화관광지의 발전 매커니즘을 보다 구체적으로 이해할 수 있게 되었다. 이 연구는 통합적, 영역적 관점에서 관광현상을 분석함으로써, 관광부문과 지역 사회경제 각 부문간 관계를 이해하고, 활력 있는 시스템적 관계로 전환하는 방법론 개발에 기여한다. 이 연구는 장소성, 장소이미지, 활동공간, 영역적 시스템 및 네트워크 등 인문지리학적 이론과 개념에 크게 의존하고 있다.
인간의 시각체계는 영상의 밝기의 정도가 균일한 연에서는 잡음에 민감하지만, 변화하는 부분에서는 에지(edge)의 정도가 심할수록 잡음에 둔감하고, 에지부분에서 멀어질수록 잡음에 대한 민감도가 급격하게 증가한다. 이러한 인간의 시각 특성에 기반을 둔 여러가지 영상복원 방식이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 영상을 복원함에 있어서 윤곽 부분에서는 변화하는 부분의 선명도를 높이고, 영상이 평탄한 부분에서는 잡음 성분을 많이 억제 시켜서 영상을 주관적으로 향상시키는 적응적 영상복원 방식을 소개한다. 이 방법은 에지 검출을 하기 위해서 각 화소를 기준으로 지역 분산값(local variance)을 사용하여 시각 함수(visibility function)를 구하고, 이 값에 따라 정규화 매개변수를 변환시켜 적응적으로 영상을 복원한다. 즉 영상을 평탄한 부분에서 에지부분까지 몇 단계로 나누어서 각각의 단계에 해당하는 유한 임펄스 CLS 필터를 구현해서 영상을 복원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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