$Premi\grave{e}re$ Vision is a leading textile collection held since 1973. In this study, textiles for 2004/05 F/W season in $Premi\grave{e}re$ Vision were analyzed at the various point of view, such as general trend, sub-theme, fiber content, color trend, structure, yarn trend, pattern, texture, decoration, finishing and other technical treatment, and functionality. There were three general trends; natural/ecology, geometry, and combination. Natural color and texture were widely used over the fabric exhibited, and irregularities expressed the natural trend of textiles. Geometric patterns were used for knit as well as for woven. Geometry expressed by various methods such as weaving, knitting, printing, shearing, embossing, and etc. However, geometry shown in this season was not a clear form expressed by weaving, but a blurry, irregular form expressed by various other methods such as knitting. The combination among heterogeneous fibers, yarns, colors, images, and textures was usual, however, the harmony among them was accomplished.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.843-848
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2008
Most of face detection technique uses information from the face of the movement. The traditional face detection method is to use difference picture method ate used to detect movement. However, most do not consider this mathematical approach using real-time or real-time implementation of the algorithm is complicated, not easy. This paper, the first to detect real-time facial image is converted YCbCr and RGB video input. Next, you convert the difference between video images of two adjacent to obtain and then to conduct Glassfire Labeling. Labeling value compared to the threshold behavior Area recognizes and converts video extracts. Actions to convert video to conduct face detection, and detection of facial characteristics required for the extraction and use of AdaBoost algorithm.
This study was conducted to organize a program to classify and analyze the characteristics of images for the automation of background music selection in the video content production process. The results and contents of the study are as follows: video characteristics are selected as subject category, emotion, pixel motion speed, color, and character material. Subject categories and feelings were extracted using Microsoft's Azure Video Indexer, Pixel Movement Speed was an Optional flow, Color was an Image Histogram for Image, and character materials was CNN(Convolutional Neural Network). The results of this study are significant in that video analysis was conducted to match background music in the recent content production process of 'Internet One-person Broadcasting Creators'.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.43
no.4
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pp.592-604
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2019
This study examines the stealth function of sputtered fabric with an infrared thermal imaging camera in terms of the thermal and infrared (IR) transmittance characteristics. Various base fabrics were selected, infrared imaging was performed, and infrared transmittance was measured. By infrared camera experiment it was found that the sample was concealed because it had a similar color to the surroundings when the aluminum layer was directed toward the outside. In addition, a comparison of the infrared thermographic image of the untreated sample and the sputtered sample in the laboratory showed that the difference in ${\Delta}E$ value ranged from 31 to 90.4 and demonstrated effective concealment. However, concealment was not observed in the case of the 3-layer (Nylon-Al-Nylon) model when a sputtered aluminum layer existed between two nylon layers. The direction of the sputtering layer did not affect the infrared transmittance in the infrared transmittance experiment. Therefore, it seems better to interpret the concealing effect in the infrared thermographic images by using thermal transfer theory rather than infrared transmittance theory. We believe that the results of this study will be applicable to developing high performance smart clothing and military uniforms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.303-316
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2021
Digital content protection has recently become an important requirement in biometrics-based authentication systems due to the challenges involved in designing a feasible and effective user authentication method. Biometric approaches are more effective than traditional methods, and simultaneously, they cannot be considered entirely reliable. This study develops a reliable and trustworthy method for verifying that the owner of the biometric traits is the actual user and not an impostor. Watermarking-based approaches are developed using a combination of a color face image of the user and a mobile equipment identifier (MEID). Employing watermark techniques that cannot be easily removed or destroyed, a blind image watermarking scheme based on fast discrete curvelet transform (FDCuT) and discrete cosine transform (DCT) is proposed. FDCuT is applied to the color face image to obtain various frequency coefficients of the image curvelet decomposition, and for high frequency curvelet coefficients DCT is applied to obtain various frequency coefficients. Furthermore, mid-band frequency coefficients are modified using two uncorrelated noise sequences with the MEID watermark bits to obtain a watermarked image. An analysis is carried out to verify the performance of the proposed schema using conventional performance metrics. Compared with an existing approach, the proposed approach is better able to protect multimedia data from unauthorized access and will effectively prevent anyone other than the actual user from using the identity or images.
With the continuous growth in the amount of data collected and analyzed, deep learning has become increasingly popular for extracting meaningful insights from various fields. However, hardware limitations pose a challenge for achieving meaningful results with limited data. To address this challenge, this paper proposes an algorithm that leverages the characteristics of convolutional neural networks (CNNs) to reduce the size of image datasets by 20% through smoothing and shrinking the size of images using color elements. The proposed algorithm reduces the learning time and, as a result, the computational load on hardware. The experiments conducted in this study show that the proposed method achieves effective learning with similar or slightly higher accuracy than the original dataset while reducing computational and time costs. This color-centric dataset construction method using image smoothing techniques can lead to more efficient learning on CNNs. This method can be applied in various applications, such as image classification and recognition, and can contribute to more efficient and cost-effective deep learning. This paper presents a promising approach to reducing the computational load and time costs associated with deep learning and provides meaningful results with limited data, enabling them to apply deep learning to a broader range of applications.
Contemporary fashion research has paid increasing attention to the sublimity in the context of postmodernism. Sublimity is considered essential in contemporary fashion design as it arouses complex emotions which verbal expression cannot describe. Therefore, contemporary fashion designs need to be interpreted in terms of the sublimity. Through a detailed review of literature, the present study discusses Kantian and Lyotardian sublimity as main theories representing conventional and cotemporary concepts of sublimity. This paper selected five Korean fashion designers who won the prize of Samsung Design Fund from 2006 to 2019 and actively introduce their works every year. Images were collected to analyze their designs introduced from 2018 S/S to 2019F/W at their website. In addition, formative and color characteristics were analyzed to identify the changing features of s sublimity. Major findings of analyses are as follows. First, all designers' collections reflected both male and female sublimity with the respect to its formative characteristics. Color characteristics of sublimity indicated that Jeong, Wook Jun's collections represented features of male sublimity and other designers works showed elements of female sublimity. Essentially, the typical contemporary concept of the sublimity was found in the designs of Seo, Hye In. Consequently, female sublimity is more inclusive than male sublimity, while being opened to otherness.
KIM, SEUNGNAM;CHOI, MYUNGJIN;KIM, SUN-JEONG;KIM, CHANG-HUN
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.28
no.4
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pp.23-30
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2022
In this paper, we propose an algorithm that can accurately segment a fire even when it is surrounded by smoke of a similar color. Existing fire area segmentation algorithms have a problem in that they cannot separate fire and smoke from fire images. In this paper, the fire was successfully separated from the smoke by applying the color compensation method and the fog removal method as a preprocessing process before applying the fire area segmentation algorithm. In fact, it was confirmed that it segments fire more effectively than the existing methods in the image of the fire scene covered with smoke. In addition, we propose a method that can use the proposed fire segmentation algorithm for efficient fire detection in factories and homes.
The purpose of this study is to derive the future-oriented characteristics Sonia Delaunay presented at the time based on the identity and modernity shown in her works and diverse activity. The scope of study spans from 1907 to the start of World War II and includes both applied and fine arts, with a focus on textiles and fashion. The research method is a literary study that includes old documents, exhibition booklets, and explanations from museum curators. The visual materials are actual works observed at exhibitions and digital images of various exhibitions. As a result of the research, she was a practitioner who expressed her identity in marriage, artwork, textiles, and fashion. In order to embody her design and express modernity, she showed geometric and modern motifs and she incorporated a sense of bright color and modernized light into her work by following the principle of simultaneous contrast in color. Additionally, she applied Hungarian embroidery techniques to simple materials and created geometric abstraction with her simultaneous colors, which contributed to both originality and the mass production of textile design. The future-oriented characteristics she presented are the dynamism of modern rhythm, the expansion of convergence and collaboration, the innovation of new production and exhibition, the media of consumer society, and the femininity of modern life. She recognized the mass consumer society and mass production of the early 20th century and actively utilized various media and genres to evoke a dynamic sense necessary for modern life and presented a design to be seen as a modern woman.
The present study focused on the color of clothing for elderly Korean women, from the viewpoint of helping elderly people live more interesting lives with regard to their clothing, considering that the Korean society will become elderly-oriented in the near future. We took photographs of the elderly served as the models, displayed them on a computer screen, and produced 75 colors of the clothing in the elderly using computer graphics. The 75 colors were evaluated by 2 groups, one of elderly Korean woman group and a group of female students. We compared the ideal colors for and the colors actually worn by elderly people. The evaluation of the clothing colors for elderly women differed between the elderly woman group and the female student group. Analysis of images of the clothing colors selected by the elderly women showed that they attach importance to elegance when selecting clothing colors and have a strong desire to become active. The images held by female students concerning ideal clothing colors for elderly women closely pertained to commonness and inactivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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