The main purpose of this research is to develop the methodology of objective evaluation of clothing appearance by eye movement analysis. The visual clothing items used in this study were skirt, one-piece, pants and shirt with the style variation of silhouette and details. By observing eye movement during visual evaluation of clothing, we can achieve the basic fixation data of eye movement. Moreover, we developed the Matlab program to extract the fixation coordinate and number of eye fixation on each part of the clothing item. As results, there were differences in the duration of fixation time for each item and the fixation time was not different by styles within a clothing item. However, we could find differences in the fixation time within a style, in other words, we could select the important parts of the clothing by observing the fixation time in a certain clothing item. It is also noted that time required in visual information processing differs depending on the item, and there was a region which contain more information independent with styles in the same item. By developing the objective method of visual evaluation that correspond to human's visual information processing, the results are expected to be applied in the retrieval program in internet shopping mall or in the development of contents for advertisement of clothing.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 사용하여 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링 툴에 필요한 입력 인자(자료)를 과학적으로 만들어줄 뿐만 아니라, 모델링을 위해 입력된 인자들과 모델링 후 생성된 결과물들을 DB화하고 이를 체계적으로 관리할 수 있도록 하는 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링을 위한 GIS 기반 전 후처리기를 개발하였다. 이 전 후처리기의 모듈로서 가장 특징적인 것은 모델구역 내에서 관정 주변에 상대적으로 조밀하게 즉, 셀의 크기가 다양한 그리드를 GIS ArcView에서 자동 또는 반자동으로 형성하는 툴을 개발하였다는 것이다. 모델링 구역 내에서 다양한 경계조건(boundary condition)을 반영한 DXF 생성을 위한 툴 개발도 들 수 있다. 아울러 2차원인 ArcView를 이용하여 3차원 수리지질구조를 생성하고, MODFLOW 프로그램의 입출력 자료형태와 동일한 위상구조를 유지한 채 전 후처리하도록 한 것은 이 연구의 가장 큰 성과이다.
학습자의 정보처리유형에 따른 e-Book 인터페이스의 설계 및 개발은 학습자 중심의 적성처지교수를 위해 중요한 이슈가 된다. 이에 본 연구에서는 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 학습환경에서 학습자의 정보처리유형이 학습내용 이해 및 사용 편의성에 있어 어떠한 차이를 보이는지를 검증해 봄으로써 보다 처방적인 e-Book 인터페이스의 설계전략에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 본 연구를 위해 대학생 68명이 참여하였으며, 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 콘텐츠를 통해 학습한 후 정보처리유형(시각 정보처리, 언어 정보처리)에 따른 학업성취도 (텍스트 구조 파악 및 학습내용이해)와 사용 편의성에 대한 효과성을 검증하였다. 연구결과, 학업성취도에 있어서는 정보처리 유형에 따라 텍스트 구조 파악에는 유의미한 차이가 나타났으나, 학습내용 이해에는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 사용 편의성에 있어서는 학습자의 정보처리유형에 따라 유의미한 차이가 나타났으며, 구체적으로는 텍스트 구조 파악의 용이성, 텍스트 분량 파악의 용이성, 네비게이션의 용이성, 그리고 내용기억의 편의성 등에 있어 유의미한 차이가 나타났다. 또한 학업성취도에 영향을 미친 사용 편의성의 주요요인은 학습위치 파악의 용이성이었으며, 정보처리유형의 집단간 분류의 정확도는 79.4%로 비교적 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 e-Book 콘텐츠 설계 및 개발에 대한 전략적 시사점에 논의 되었다.
In this paper, a novel robust medical images watermarking scheme is proposed. In traditional methods, the added watermark may alter the host medical image in an irreversible manner and may mask subtle details. Consequently, we propose a method for medical image copyright protection that may remedy this problem by embedding the watermark without modifying the original host image. The proposed method is based on the visual cryptography concept and the dominant blocks of wavelet coefficients. The logic in using the blocks dominants map is that local features, such as contours or edges, are unique to each image. The experimental results show that the proposed method can withstand several image processing attacks such as cropping, filtering, compression, etc.
This paper proposed a versatile algorithm based on a dual-tree complex wavelet transform for intensifying the visual aspect of medical images. First, the decomposition of the input image into a high sub-band and low-sub-band image is done. Further, to improve the resolution of the resulting image, the high sub-band image is interpolated using Lanczos interpolation. Also, contrast enhancement is performed by singular value decomposition (SVD). Finally, the image reconstruction is achieved by using an inverse wavelet transform. Then, the Gaussian filter will improve the visual quality of the image. We have collected images from the hospital and the internet for quantitative and qualitative analysis. These images act as a reference image for comparing the effectiveness of the proposed algorithm with the existing state-of-the-art. We have divided the proposed algorithm into several stages: preprocessing, contrast enhancement, resolution enhancement, and visual quality enhancement. Both analyses show the proposed algorithm's effectiveness compared to existing methods.
본 논문은 다중 뷰를 이용한 대화식 시각 프로그래밍 환경에 관한 연구로서, C++언어 프로그래밍을 위한 클래스의 시각화와 호출되는 멤버 함수의 흐름을 시각 화하는 뷰들을 제공한다. 본 연구는 클래스에 대한 새로운 시각 기호를 정의하고, 시 각 기호를 이용한 다양한 뷰의 대화식 시각 프로그래밍 환경을 구성 하였다. 대화식 다중 뷰 시각 프로그래밍 환경은 객체지향 언어에서 클래스의 표현과 객체간의 실행 관계를 시각적으로 표현하므로써 객체지향 프로그램의 전체 구조에 대한 파악이 용이 하여 프로그램의 개발이 손쉬워지고, 초보자를 위한 교육과 훈련에도 유용하게 사용 될 수 있다.
온톨로지는 차세대 웹 기술인 시맨틱웹 기술 개발에 있어 가장 핵심이 되는 요소로 복잡하고 어려운 온톨로지를 보다 쉽게 이해하고 직관적으로 편집할 수 있는 툴이 절실히 요구된다. 이 논문에서는 기존에 개발된 온톨로지 개발도구들을 분석해 보고, W3C에 의해 온톨로지 언어의 표준으로 자리 잡은 OWL을 이용하여 온톨로지 작성을 위한 편집 도구를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 Visual OWL Editor는 Visual한 다이어그램 형태의 그래픽 인터페이스를 통해 사용자가 쉽게 온톨로지를 이해하고 간단하게 OWL문서를 생성 편집할 수 있는 방법을 제공해 준다.
Visual communication is widely used and enhanced in modern society, where there is an increasing demand for spirituality. Museum robots are one of many service robots that can replace humans to provide services such as display, interpretation and dialogue. For the improvement of museum guide robots, the paper proposes a human-robot interaction system based on visual communication skills. The system is based on a deep neural mesh structure and utilizes theoretical analysis of computer vision to introduce a Tiny+CBAM mesh structure in the gesture recognition component. This combines basic gestures and gesture states to design and evaluate gesture actions. The test results indicated that the improved Tiny+CBAM mesh structure could enhance the mean average precision value by 13.56% while maintaining a loss of less than 3 frames per second during static basic gesture recognition. After testing the system's dynamic gesture performance, it was found to be over 95% accurate for all items except double click. Additionally, it was 100% accurate for the action displayed on the current page.
This study proposes a novel deep neural network model that can accurately detect objects and their relationships in an image and represent them as a scene graph. The proposed model utilizes several multimodal features, including linguistic features and visual context features, to accurately detect objects and relationships. In addition, in the proposed model, context features are embedded using graph neural networks to depict the dependencies between two related objects in the context feature vector. This study demonstrates the effectiveness of the proposed model through comparative experiments using the Visual Genome benchmark dataset.
본 연구는 웹 콘텐츠 표현의 기본 4요소라고 할 수 있는 동영상, 오디오 이미지, 텍스트의 서로 다른 활용이 수용자의 정보처리과정에 어떤 영향을 미치는지를 특히 어린이 뉴스 사이트를 중심으로 실험연구를 통해 고찰한 것이다. 이를 위해 다섯 개의 어린이 피험자 그룹별로 똑같은 스토리의 뉴스정보를 각각 "동영상1(화면과 음성정보 중복)", "동영상2(화면과 음성정보 분리)", "오디오", "텍스트", "텍스트+이미지(사진)"의 서로 다른 형태로 제작한 웹사이트를 통해 전달하고 집단간 뉴스정보기억차이를 검증했다. 검증결과 동영상으로 뉴스를 전달하도록 디자인된 사이트는 다른 형식의 사이트에 비해 어린이의 뉴스정보기억과 관련하여 가장 효율적인 것으로 나타났고, 이런 동영상의 장점은 동영상내의 화면과 음성정보가 중복될 때 특히 강화되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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