Indonesian women have emerged as global consumers, and various studies are needed to expand the global fashion market targeting their needs. In this study, a survey was conducted to determine the fashion design preferences of Indonesian Muslim women according to demographic characteristics and religious variables. In this study, Indonesian women aged from their teens to their 40s were surveyed by questionnaire during June 2020. This yielded 301 survey responses, which were analyzed using χ2-test, t-test, ANOVA, and Duncan's multiple range test using SPSS23. The results of the study are as follows: Analysis of the demographic characteristics of Indonesian Muslim women and the degree of acceptance of fashion trends according to religious variables showed significant differences according to age, monthly income, and the extent to which they wore a hijab. Analysis of the demographic characteristics of the women and the degree of acceptance of the fitted garment according to religious variables showed significant differences depending on their age, whether they were married, their monthly income, religious faithfulness, the extent to which they wore a hijab, and the degree of acceptance of Islamic discipline. After examining the difference in Muslim women's preferred fashion images (according to demographic characteristics and religious variables), significant differences were identified according to their age, income, extent to which they wore a hijab, and the degree of Islamic discipline with regard to clothing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1973-1980
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2017
In the case of a small UUV operating an active synthetic aperture sonar, various velocity disturbances may occur on the path due to the influence of external underwater environment, and this causes phase errors in coherent synthetic aperture processing, which has a large influence on the detected image. In this paper, when a periodic sinusoidal velocity disturbance is generated in the traveling direction, the phase generated by the round trip slope range at each position is estimated the cross correlation coefficient for multiple received signals and compensated the position variation in the overlapped DPC by the average value within the maximum allowable width. Through simulations, it has been confirmed that the images degraded by the velocity disturbance amplitude and fluctuating frequency of the UUV are removed from the false targets and the performance of azimuth resolution is improved by the proposed phase compensation method.
Kang, Ye Seong;Ryu, Chan Seok;Kim, Seong Heon;Jun, Sae Rom;Jang, Si Hyeong;Park, Jun Woo;Sarkar, Tapash Kumar;Song, Hye young
Journal of Biosystems Engineering
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v.43
no.2
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pp.138-147
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2018
Purpose: A narrowband hyperspectral imaging sensor of high-dimensional spectral bands is advantageous for identifying the reflectance by selecting the significant spectral bands for predicting crop yield over the broadband multispectral imaging sensor for each wavelength range of the crop canopy. The images acquired by each imaging sensor were used to develop the models for predicting the Chinese cabbage yield. Methods: The models for predicting the Chinese cabbage (Brassica campestris L.) yield, with multispectral images based on unmanned aerial vehicle (UAV), were developed by simple linear regression (SLR) using vegetation indices, and forward stepwise multiple linear regression (MLR) using four spectral bands. The model with hyperspectral images based on the ground were developed using forward stepwise MLR from the significant spectral bands selected by dimension reduction methods based on a partial least squares regression (PLSR) model of high precision and accuracy. Results: The SLR model by the multispectral image cannot predict the yield well because of its low sensitivity in high fresh weight. Despite improved sensitivity in high fresh weight of the MLR model, its precision and accuracy was unsuitable for predicting the yield as its $R^2$ is 0.697, root-mean-square error (RMSE) is 1170 g/plant, relative error (RE) is 67.1%. When selecting the significant spectral bands for predicting the yield using hyperspectral images, the MLR model using four spectral bands show high precision and accuracy, with 0.891 for $R^2$, 616 g/plant for the RMSE, and 35.3% for the RE. Conclusions: Little difference was observed in the precision and accuracy of the PLSR model of 0.896 for $R^2$, 576.7 g/plant for the RMSE, and 33.1% for the RE, compared with the MLR model. If the multispectral imaging sensor composed of the significant spectral bands is produced, the crop yield of a wide area can be predicted using a UAV.
Background: The thoracic transforaminal epidural block (TTFEB) is usually performed to treat herpes zoster or postherpetic neuralgia (PHN). Especially, multiple segmental involvements and approximate contrast medium spread range, according to volume, help to choose the proper drug volume in the transforaminal epidural block. This study investigated the contrast medium spread patterns of 1-ml to 3-ml TTFEBs. Methods: A total of 26 patients with herpes zoster or PHN were enrolled in this study. All participants received 1 ml, 2 ml, or 3 ml of contrast medium. Results were divided into Groups A, B and C based on the volume (1, 2, or 3 ml), with n = 26 for each group. After the injection of contrast medium, the spread levels were estimated in both the lateral and anteroposterior (AP) images using fluoroscopy. Results: The cephalad spread of contrast medium in the lateral image as expressed by the median (interquartile range) was 2.00 levels (1.00-2.00) for Group A, 2.50 (2.00-3.00) for Group B, and 3.00 (2.00-4.00) for Group C. The caudal spread level of contrast medium was 1.00 (1.00-2.00) for Group A, 2.00 (2.00-3.00) for Group B, and 2.00 (2.00-3.00) for Group C. There was ventral and dorsal spread of the 3-ml contrast medium injection in 88% (23/26) of cases in the lateral image. Conclusions: Injection of 3 ml of contrast medium through the foramina spread 6 levels in a cephalocaudal direction. Spread patterns revealed a cephalad preference. TTFEB resulted in dorsal and ventral spread in a high percentage of cases. This procedure may be useful for transferring drugs to the dorsal and ventral roots.
In this paper, we propose an indoor navigation system that can do walk safely to the destination for visually impaired persons. The proposed system analyzes images taken with the camera finds the ID of the marker to identify the absolute position of the pedestrian. Using the distance and angle obtained from IMU(Inertial Measurement Unit) accelerometer sensor and a gyro sensor, the system decides the relative position of a pedestrian for the previous position to determine the next direction. At the same time, we simplify a complex spatial structure in front of user by means of ultrasonic sensors and determine an avoidance direction by estimating the patterns. Then, it uses a few IR(Infrared Rays) sensors to detect stair. Our system offers position of visually impaired persons incorporating multiple sensors and helps users to arrive to destination safely.
The face shape extracted by the depth values has different appearance as the most important facial feature information and the face images decomposed into frequency subband are signified personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by combining the multiple frequency domains for each depth image and depth fusion using fuzzy integral. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area. It is used as the reference point to normalize for orientated facial pose and extract multiple areas by the depth threshold values. In the second step, we adopt as features for the authentication problem the wavelet coefficient extracted from some wavelet subband to use feature information. The third step of approach concerns the application of eigenface and Linear Discriminant Analysis (LDA) method to reduce the dimension and classify. In the last step, the aggregation of the individual classifiers using the fuzzy integral is explained for extracted coefficient at each resolution level. In the experimental results, using the depth threshold value 60 (DT60) show the highest recognition rate among the regions, and the depth fusion method achieves 98.6% recognition rate, incase of fuzzy integral.
The face shape extracted by the depth values has different appearance as the most important facial information. The face images decomposed into frequency subband are signified personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by multiple frequency domains for each depth image using the modified fuzzy c-mean algorithm. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area. And the second step takes into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple contour line areas which have a different shape for each person are extracted by the depth threshold values from the reference point, nose tip. And then, the frequency component extracted from the wavelet subband can be adopted as feature information for the authentication problems. The third step of approach concerns the application of eigenface to reduce the dimension. And the linear discriminant analysis (LDA) method to improve the classification ability between the similar features is adapted. In the last step, the individual classifiers using the modified fuzzy c-mean method based on the K-NN to initialize the membership degree is explained for extracted coefficient at each resolution level. In the experimental results, using the depth threshold value 60 (DT60) showed the highest recognition rate among the extracted regions, and the proposed classification method achieved 98.3% recognition rate, incase of fuzzy cluster.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.293-297
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2007
This thesis suggests a new algorithm to detects multiple moving objects using a CMODE(Correct Multiple Object DEtection) method in the color images acquired in real-time and to track the interested pedestrian using motion and hue information. The multiple objects are detected, and then shaking trees or moving cars are removed using structural characteristics and shape information of the man , the interested pedestrian can be detected, The first similarity judgment for tracking an interested pedestrian is to use the distance between the previous interested pedestrian's centroid and the present pedestrian's centroid. For the area where the first similarity is detected, three feature points are calculated using k-mean algorithm, and the second similarity is judged and tracked using the average hue value for the $3{\times}3$ area of each feature point. The zooming of camera is adjusted to track an interested pedestrian at a long distance easily and the FOV(Field of View) of camera is adjusted in case the pedestrian is not situated in the fixed range of the screen. As a experiment results, comparing the suggested CMODE method with the labeling method, an average approach rate is one fourth of labeling method, and an average detecting time is faster three times than labeling method. Even in a complex background, such as the areas where trees are shaking or cars are moving, or the area of shadows, interested pedestrian detection is showed a high detection rate of average 96.5%. The tracking of an interested pedestrian is showed high tracking rate of average 95% using the information of situation and hue, and interested pedestrian can be tracked successively through a camera FOV and zooming adjustment.
Purpose: Projection-type Fast Spin Echo (PFSE) imaging is robust to patient motion or flow related artifact compared to conventional Fast Spin Echo (FSE) imaging, however, it has difficulty in controlling $T_2$ contrast. In this paper, Tz contrast in the PFSE method is analyzed and compared with those of the FSE method with various effective echo times by computer simulation. The contrasts in the FSE and PFSE methods are also compared by experiments with volunteers. From the analysis and simulation, it is shown that ${T_2}-weighted$ images can well be obtained by the PFSE method proposed. Materials and methods: Pulse sequence for the PFSE method is implemented at a 1.0 Tesla whole body MRI system and $T_2$ contrasts in the PFSE and FSE methods are analyzed by computer simulation and experiment with volunteers. For the simulation, a mathematical phantom composed of various $T_2$ values is devised and $T_2$ contrast in the reconstructed image by the PFSE is compared to those by the FSE method with various effective echo times. Multi-slice ${T_2}-weighted$ head images of the volunteers obtained by the PFSE method are also shown in comparison with those by the FSE method at a 1.0 Tesla whole body MRI system. Results: From the analysis, $T_2$ contrast by the PFSE method appears similar to those by the FSE method with the effective echo time in a range of SO-lOOms. Using a mathematical phantom, contrast in the PFSE image appears close to that by the FSE method with the effective echo time of 96ms. From experiment with volunteers, multi-slice $T_2-weighted$ images are obtained by the PFSE method having contrast similar to that of the FSE method with the effective echo time of 96ms. Reconstructed images by the PFSE method show less motion related artifact compared to those by the FSE method. Conclusion: The projection-type FSE imaging acquires multiple radial lines with different angles in polar coordinate in k space using multiple spin echoes. The PFSE method is robust to patient motion or flow, however, it has difficulty in controlling $T_2$ contrast compared to the FSE method. In this paper, it is shown that the PFSE method provides good $T_2$ contrast (${T_2}-weighted$ images) similar to the FSE method by both computer simulation and experiments with volunteers.
The purpose of this study is to investigate the effects of personal characteristics and body cathexis of middle-aged women on their clothing image preferences. Data was collected using questionnaire from 35 to 59 of age living in Daegu. The questions for personal characteristics included ascendancy, responsibility, emotional stability, sociability and self-confidence. Clothing images included the noble, bold, practical and female. Data were analyzed using SAS, SPSS programs for frequency, percentage, average, correlation, ANOVA, Duncan's multiple range test. The results of this study are as follows: 1. The body cathexis of middle-aged women to their own body is not so high and the satisfaction with their body parts were face features, upper limb, lower limb, torso, height, physique, weight orderly. 2. The more satisfied with their body the higher emotional stability and self-confidence. 3. The more satisfied with the face the more preferred noble, bold, female image in doffing. The more satisfied with the torso and physique the more preferred bold, female image in clothing. 4. Middle-aged women with a high ascendancy preferred bold image and, those with a high responsibility preferred a practical image. Those with a high emotional stability preferred noble, practical image. Middle-aged women having a high sociability preferred noble, male image and having a high self-confidence preferred bole, male image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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