Purpose of this thesis is to find out the relationship among the amount of change and the visual cognition, and the visual preference which people like and can feel. Through the investigation of relationships between the amount of change, which indicates the degree of visual variation and the visual preference, the amount of change and the visual cognition, and the visual preference and the visual cognition, basic design data will be supplied, which can satisfy users' desire as much as possible in the most economic way. In order to investigate the relationship between the visually produced the amount of change and preferences, graphic simulation, in which variables other than the visual change are controlled, has been proceeded. Graphic factors of the visual change in the cyber exterior space are determined on the point of location (base plane, vertical plane, overhead plane), shape, size and color. As for the relationship between the amount of change and the preference, only the size is effective. since preferences on the location, shape and color are individual preferences, no common trend can be found. Therefore, we cannot say that which shape or color is better, Since the location, shape and color are qualitative change and the size is the quantitative change, the size can be the measurable change quantity. The relationship between the amount of change of size and the degree of preference is found to be inverse U-shape, i.e., as the amount of change of size increases the degree of preference first increases and, after a certain level, decreases. The same result has been obtained in photo simulation.
The purpose of this study is to help understanding of Korean fashion image by studying of design factor and formative characteristic. The methods of this study are the study of academic literatures as well as practical study through the analysis of case studies about actual works. The summary of this study's results is like followings. First, Perspectives seeing formative characteristic on Korean fashion image are Shape with a line, color, material, pattern, accessories. Second, Design factors deciding Korean fashion image are pattern, then in order of shape, color, material, accessories. Third, In results on design factor deciding Korean fashion image, when fashion designers focus on pattern, pattern is focused on without regard for other design factor. But color and material are accompanied by other design factor in expressing Korean fashion image. As fashion design point expressing Korean astetic, use of pattern is minimized other design factor, color and material are used with other design factor, then Korean fashion image will come out more than other time else. If We develop Korean fashion design to concentrate on shape and pattern, Korean fashion culture will be known to world people and beautiful value of Korean fashion will be handed effectively.
본 논문에서는 객체들의 공간적 특성이 반영된 시각적인 특징벡터를 이용한 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 검색 기법은 여러 색상으로 이루어진 객체들을 표현하기 위하여 가우시안 혼성 모델을 적용하여 모델의 최대유사 파라미터는 EM 알고리즘을 사용하여 추정한다. GMM을 기반으로 하여 분할된 각 객체들로부터 Fourier descriptor의 색상 히스토그램을 사용하여 모양과 색상 특징을 추출하게 된다. 영상 검색은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 공간적인 모양 특성을 추출하여 모양이 유사한 객체들을 후보 영상으로 압축하게 되며 마지막으로 객체의 색상 히스토그램에 의하여 검색이 수행된다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 분할된 객체의 공간적, 시각적 특징을 이용하여 효율적으로 검색을 수행할 수 있음을 보여준다.
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다
The purpose of this study, where the subjects are people with the job related to cooking or are culinary expert, is to investigate factors that influence consumer's satisfaction on the tableware seen on broadcast, magazine, food service industry and/or other media. First, this study demonstrates three factors that influence on consumer's satisfaction : first factors of the shape, the color, the size of the tableware, second factors of the shape, the color, the quality of the food, third factors of the design, the color, and the quality of the tablecloth.Lastly, this study shows satisfaction that can be affected between the tableware and the food, between the food and the tablecloth, and between the tablecloth and the tableware.In conclusion, the primary factors that influence on consumer's satisfaction are the color of the food, tableware, and tablecloth, that reflects that visual role plays an important role in the food service industry. From now on. more study that will go into details is expected.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
가막사리 50개 수집종을 대상으로 여러 가지 형태적(形態的), 생리적(生理的)특성의 변이를 조사하고, 초형(草形), 열엽편수(裂葉片數), 수과(瘦果)길이, 개화소요일수(開花所要日數)를 기준(基準)으로 Ward의 최소분산법(最小分散法)으로 군집분석(群集分析)을 한 결과는 다음과 같다. 가막사리 수집종은 초형, 경장, 개화소요일수, 엽장폭비, 열엽편수, 엽록소함량, 엽색, 경색, 수과색, 수과길이, 수과장폭비 에서 다양한 변이를 보였으며, 수집종에 따라 약간의 변이가 있으나 대부분 상당한 휴면성과 광발아성이 있었다. 초형은 직립형(I)에서 삼각형(V)까지 다양했는데, 마름모형(III)이 가장 많았고, 경장과는 5% 수준에서 부(負)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 열엽편수는 3개인 것이 가장 많았고 그 다음은 5개의 순으로 나타났는데 열엽(裂葉)되지 않는 수집종도 있었다. 수과길이 및 엽록소함량과는 5% 수준에서 엽장폭비와는 1% 수준에서 부(負)의 상관관계가 있었다. 개화소요일수는 94-141 일 범위였다. 수과길이와는 1% 수준에서, 엽장폭비와는 5% 수준에서 정(正)의 상관관계, 그리고 수과색과는 1% 수준에서 부(負)의 상관관계를 보였다. 수과길이는 6.5-14.0mm의 범위로, 평균 10.0mm, 표준편차 1.7로 9.0-12.0mm 사이가 60%를 차지했다. 수과장폭비, 경장, 개화소요일수와는 1% 수준에서, 엽장폭비와는 5% 수준에서 정(正)의 상관관계를, 그리고 엽색, 경색, 수과색, 열엽편수와는 5% 수준에서 부(負)의 상관관계를 보였다. Ward의 최소분산법을 이용한 군집분석 결과 거리 0.06에서 식물학적으로 특성이 각기 다른 6개 군으로 분류할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.
Four new nemourid species, Amphinemura rai n. sp., Amphinemura baei n. sp., Protonemura villosa n. sp., and Nemoura espera n. sp. are described and illustrated. Amphinemura rai n. sp. closely resembles Amphinemura tragula (Kimmins) externally, but differs from Amphinemura tragula by the projections on male terminalia and the shape of the female subgenital plate. Amphinemura baei n. sp. is similar to A. bulla Shimizu in body color, size, and structure of male and female terminalia, but distinguished by the ventral sclerites of epiproct, the knobs on the sides of the epiproct, and the shape of paraprocts. Protonemura villosa n. sp. is similar to p. hotakana Ueno in body color, size, and the structure of terminalia, but distinguished by the epiproctal flagellum and ventral sclerite, the shape of the tenth tergum. Finally, Nemoura espera n.sp. is close to Nemoura alabeli Zhilt-zova In appearance, but differs by the shape and location of the ventral and dorsal sclerites of the epiproct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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