The purpose of this study is to investigate the visual sensibility of wedding dress. There are 28 kinds of costume samples from photographs in wedding dress magazines. They were divided into simple, accent and decorative design. The Semantic Differential method was used in this study to measure them. The semantic scale was composed of 20 pairs of adjective words. The data were analyzed by factor analysis, ANOVA, MDS and regression analysis. The results are as follow; 1. Factor analysis has extracted five factors which consist of the visual sensibility of wedding dress. The factors are High quality, Cuteness, Femininity, Decoration and Modernness. 2. There were significant differences in the visual sensibility of wedding dress and demographics.3. The evaluative dimensions of the visual sensibility of wedding dress were identified by Cute-Adult and Simple-Decorative. 4. Preference was related to what are wearing-desirable, chic, cute, natural and beautiful, etc., and the wearing desire was related to what are favorite, lively, chic, special and gracious, etc. The noble sensibility was related to what are elegant, cute, feminine and chic, etc.
비디오는 broadcasting, 교육, 출판과 군사 등 다양한 응용들과 함께 멀티미디어 컴퓨팅과 통신 환경의 중요한 요소가 되었다. 멀티미디어 데이터 검색을 위한 효과적인 방법의 필요성은 대용량의 멀티미디어 응용들에서 날로 증가하고 있다. 따라서, 비디오 데이터의 검색과 표현은 비디오 데이터베이스에서 주요 연구 이슈 중에 하나가 되었다. 비디오 데이터의 표현 방법으로 주로 2가지 접근 방법이 있다: (1) 내용 기반 비디오 검색 과 (2) 주석 기반 비디오 검색. 이 논문은 의미 기반 주석을 이용한 비디오 검색 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구는 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료에 대해 학습자가 어떻게 인식하는지를 확인하는 목적을 지닌다. 이를 위해 다차원 척도 분석법을 활용하여 학습자가 어떻게 모바일 학습 자료의 유형을 구분하는지에 대한 인식을 탐색하였다. 또한, 의미 변별 척도법을 통해 학습자들이 기존 전통적인 학습 자료와 비교하여 볼 때, 모바일 학습 자료가 어떠한 특성을 지니고 있는지를 확인하였다. 연구 결과, 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료의 유형에 대해 학습자는 '콘텐츠와의 상호작용성'과 '실재감' 차원으로 구분하는 것으로 나타났다. 학습자들은 모바일 학습 자료가 기존 전통적 학습 자료보다 '활동적', '학습자 중심적', '다 감각적', '흥미를 유발하는' 특성을 지닌 것으로 인식하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다양한 모바일 학습 자료의 특성을 학습자 인식을 통해 경험적이고 종합적으로 확인한 의미를 지닌다.
The purpose of this thesis is to suggest objective basic data for the super graphics in the urban landscape through the quantitative visual quality analysis. For this, the image structure of super graphics have been measured mainly by questionnaries and semantic differential scle method and analyzed by the method of factor analysis, means and multiple regression. Degree of visual preference have been measured mainly by questionnaries and likert attitude scale method and finaly these data have been analyzed by using the stepwise method. The data were collected by presenting 12 super graphics photographs-4 each sample pictures from the 3 each selected districts representing typical urban landscape style(central business district, shopping district, apartment complex). Observer groups were categorized as professionals, students, the others. Result of this thesis can be summarized as fallows: 1. From all 12(3${\times}$4) sample super graphics, the value of each semantic differential scale among the observer groups were presented significant group difference. But no significant difference of the S.D. scale value were observed among central business district, shopping district and apartment complex super graphics. 2. For all experimental points, 4 types of factor have been observed. Factors covering the image of super graphics were found to be the evaluation, the intimacy, the potentiality and the tidiness. 3. Main factors of the super graphics image and factors indicating the group variations yielded high significance between areas. 4. The harmony with surrounding environment, the proper selection of super graphics subject yielded high values for all groups. Especially, the good color sense with building was the most important variable determining the degree of visual preference. 5. The urban C.B.D. super graphics obtained 5∼12 ranks of regional visual preference and the shopping district super graphics obtained 2∼11 ranks, and apartment complex super graphics obtained 1∼7 ranks.
This paper reports the syntactic distribution of amu-N-to/-ilato/-ina phrase, which are representative polarity sensitive items. (PSIs) in Korean, and ac- counts for their semantic characteristics in therms of "arbitrary choice quantification" and "concession" In the first section, we extensively illustrate the distributional behaviour of the PSIs in various costructions and roughly generalize the distribu- tion in terms of "(anti/non-) verdicality" Section 2 claims amu denotes an arbi- trary choice quantifier and the particles -to/-ilato/-ina as "concessive" markers, so the compounds denote a special element in a pragmatic scale determined by con- text/situation, Section 3. based on the pragmatics of scalar implicature, accounts for the apparent ambiguity of PSIs between "universal"and "existential"readings and further characterizes the difference among the concessive markers -to/-ilato/-ina in terms of "quantity/ quality scale."rkers -to/-ilato/-ina in terms of "quantity/ quality scale."
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
The purpose of this study is not only to compare between 'Opened Landscape' and 'Filtered Landscape' image and preference but also to suggests a guide line of planting design for progressive realization. For this, the image structures of photo-sketch simulation for parallax landscape have been investigated by Semantic Differential scale(S.D. scale) and the Factor analysis. The results could be summarized as follows. The results of S.D. scale values for landscape through parallax were greater than non-parallax landscape. The scenes through parallax were better preferred to direct view. Thus the results of photo-sketch simulation test support the expected hypothesis that the visual environment of complexity and variety is closely correlated with the parallax effect and monotonous or non-parallax environment, and parallax effect on close view more bigger than the distant view. Factors covering the spatial image of parallax landscape were found to be seven and Total values were 60.35 %. The most important factors determining the parallax effect were Factors I 'depth of space' and VI 'expectation of space and interest'. An outstanding view must be handled properly to be preserved or accentuated. In this sense, the parallax spatial beauty with tree could be improved through the visual aspects of plan arrangements and the progressive realization appeared to be one effective design technique for landscape planning and design.
The purpose of this study was to construct the scale in fashion sensibility. Base on the Fashion Magazines and free word association method, 919 affective words were condensed into 36 semantic differential bi-polar scales. 128 male and 128 female in Pusan rated their Fashion Sensibility by 87 kinds of costume samples from photographs divided into four types according to color, detail and trimming, pattern, textile. The obtained data analyzed by Cronbach ${\alpha}$, Factor analysis, Cluster analysis to consider of the reliability, tranquility, and resemblance among the meaning. The results of the analysis, it was found cleary that aesthetics, maturity character, and femininity masculinity etc were consisted of Fashion Sensibility and 25 item of affective words of Fashion Sensibility and 25 item of affective words of Fashion Sensibility were constructed.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.248-252
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2000
Form-ratio means the ratio of height/Width/Depth in 3-dimensions. The golden ratio or golden section is included as one of the form-ratio. We conducted two kinds of kansei experiments of cubic model and refrigerator varied from 1:1:1 to 1:1:3.66 on the scale of x:y:z. The subjects evaluate the form-ratios of 3-dimensional cubes and virtual products with SD-scale Kansei words(feelings and images). We applied the factor analysis to identify semantic space in cube model and virtual products. Finally, we compared with kansei structure of cube model and virtual product.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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