Since the change in Doppler centroid according to moving targets brings alteration to the phase in azimuth differential signals of synthetic aperture radar (SAR) data, one can measure the velocity of the moving targets using this effect. In this study, we will investigate theoretically measuring the velocity of an object from azimuth differential signals by using range compressed data which is the interim outcome of treatment from the simulated SAR raw data of moving targets on the background of sea clutter. Also, it will provide evaluation for the elements that affect the estimation error of velocity from a single SAR sensor. By making RADARSAT-1 simulated image as a specific case, the research includes comparisons for the means of velocity measurement classified by the directions of movement in the four following cases. 1. A case of a single target without currents, 2. A case of a single target with tidal currents of 0.5 m/s, 1 m/s, and 3 m/s, 3. A case of two targets on a same azimuth line moving in a same direction and velocity, 4. A case of a single target contiguous to land where radar backscatter is strong. As a result, when two moving targets exist in SAR image outside the range of approximately 256 pixels, the velocity of the object can be measured with high accuracy. However, when other moving targets exist in the range of approximately 128 pixels or when the target was contiguous to the land of strong backscatter coefficient (NRCS: normalized radar cross section), the estimated velocity was in error by 10% at the maximum. This is because in the process of assuming the target's location, an error occurs due to the differential signals affected by other scatterers.
The purpose of the study was to examine the effect of motif categories and motif colors on evaluating sensory image of fashion materials with the gestalt theory as the background. The research was conducted on a quasi experimental basis, with subjects numbering 187 male and 207 female college students. Data were collected in the period from march 19th to march 31st, 2007. A set of fabric stimuli and semantic differential scales were developed. The stimuli were thirteen fabric species(each measuring 12 by 13cm). Variables included; (a) motif colour(white, grey, pink and blue) (b) motif categories(plain, paisley, flower, stripes and zebra effect). The semantic differential scale to measure sensory image of fabric stimuli included 23 sets of bi-polar adjectives. The data were analysed by factor analysis and ANOVA and the major finding were as follows. 1) Four sensory dimensions emerged of importance: salience, attractiveness, comfort and softness. 2) The motif category effected on the four sensory image dimensions while the motif colour effected on salience, comfort and softness sensory dimensions. 3) An interaction effect was founded between motif category and motif colour. 4) Motif category showed significant effects on the preference and liking of the fashion, however the motif colour did not show any significant effects on the preference and liking. As a whole the results supported the gestalt theory and the results can be used for the marketing strategy for developing fashion fabrics.
Kim, Dong-Woo;Song, Young-Jun;Kim, Ae-Kyeong;Hong, You-Sik;Ahn, Jae-Hyeong
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.229-235
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2010
In this paper, we propose a method to improve the efficiency of the moving object detection in real-time surveillance camera system. The existing methods, the methods using differential image and background image, are difficult to detect the moving object from outside the video streams. The proposed method keeps the background image if it doesn't be detected moving object using the differential value between a previous frame and a current frame. And the background image is renewed as the moving object is gone in a frame. To decide people and wild pig, the proposed system estimates a bounding box enclosing each moving object in the detecting region. As a result of simulation, the proposed method is better than the existing method.
This article intends to review what problems the terms in calculus have and how those problems are caused. For this purpose We make examinations on the considerations in the analysis of mathematical terminology, which includes the problems of general and technical terms, the meaning and the boundary of words, their consistency, the name and meaning, concept and their concept images, translations and qwerty effects. And in chapter 3, We analyse the textbook which are currently used, through which I was able to find out that the terms in calculus have some problems, In other words, the key terms such as "differentiable", "differential coefficient", "differential" have their roots in the term "differential" but the term "derived function" is very distinct from other terms and thus obstructs the consistency of terms. And the central term "differential" is being used without clear definition. In particular, the fact that "differential", when used in its arbitrary definition, has the image of "splitting minutely" can be an obstacle to understanding the exact concepts of calculus. In chapter 4, We make a review on the history of calculus and the term "differential" currently used in modern mathematics so that I can identify the origin of the problem connected with the usage of the term "differential". We should recognize the specified problems and its causes and keep their instructional implications in mind. Furthermore, following researches and discussions should be made on whether the terminology system of calculus should be reestablished and how the reestablishment should be made.e terminology system of calculus should be reestablished and how the reestablishment should be made.
Noise reduction is an important field in image processing and requires a statistical approach. However, it is difficult to assume a specific distribution of noise, and a spatial filter that reflects regional characteristics is a small sample and cannot be accessed in a parametric manner. The first order image differential and the second order image differential show a clear difference according to the noise level included in the image and can be more clearly understood using the canyon edge detector. The Fligner-Killeen test was performed and the bootstrap method was used to statistically check the noise level. The estimated noise level was set between 0 and 1 using the cumulative distribution function of the beta distribution. In this paper, we propose a nonparametric noise reduction algorithm that accounts for the noise level included in the image.
In case of contrast of the image enhancement by using the conventional histogram equalization, over-enhancement, false contouring and distortion such as the details disappearance of the image occurs due to the excessive brightness change. Especially, these distortion appears when the brightness distribution is concentrated in a particular brightness level. In order to solve these problems, improved histogram equalization methods to transform the input histogram by clipping using threshold have been proposed, but contrast enhancement effect is reduced because it does not consider the characteristics of the input image's histogram to apply the same threshold for the entire histogram, and unnatural image is obtained because it does not retain the characteristics of the image. In this paper, to solve the problems of existing methods, we propose new equalization method that suppress excessive brightness changes by applying to the differential compression according to the histogram frequency, and maintain the characteristics of the input image. In addition, we propose a more effectively method to improve contrast by controlling the strength of the compression ratio depending on the characteristics of the input image.
This study was carried out to identify the effects of an art therapy program based on reality therapy on the weight control, body image, and self-esteem of college students. The program was developed by the authors. The design was a pretest-post test control group design. The subjects were college students attending M college : 8 in experimental group A, 6 in experimental group 2, who wanted to control their body weight and 16 in the control group who didn't attend the program those in the experimental group attended the program once (group A) or twice (group B) per week meeting a total of six times. The data were analyzed by quantity method (SPSS 10.0 program) and quality method(process analysis). The results were as follows : 1. The average obesity index of pre-test, post-test, and a follow-up test decreased from 8.9% to 6.1%, 3.7%. And the rate of decrease both pre-post and post-follow up were statistically significant 2. The average obesity index of group A decreased from 9.6% to 6.3%, 4.1% and the rate of decrease between pre and post were statistically significant. But the rate of decrease between post and follow-up were statistically not significant 3. The average obesity index of group B decreased from 7.8% to 5.8%, 3.1% and the rate of decrease between pre and post were not significant statistically. But the rate of decrease between post and follow-up were statistically significant 4. The average scores of pre and post body image increased and were statistically significant : group A from 129.0 to 153.5, group B from 127.7 to 155.2. 5. The average scores of pre and post semantic differential method increased and were statistically significant: group A from 38.1 to 44.1, group B from 38.0 to 45.0. 6. The average scores of pre and post self-esteem increased: group A increased from 37.3 to 40.3 and were statistically significant, group B increased from 36.5 to 39.5 but was statistically insignificant 7. The average scores of pre and post obesity rate, body image, semantic differential method and self-esteem in the control group were not statistically significant 8. The pre and post scores of body image(p=.001), semantic differential method(p=.001) and self-esteem(p=.039) between experimental and control group were statistically significant. 9. In Duncan multiple comparison, it was not statistically significant between group A and B, but statistically significant between group A and the control group, group B and the control group in obesity index, body image, semantic differential method. There was no statistically significance among the three groups in self esteem 10. In Duncan multiple comparison, group A gained higher scores than group B in obesity index(-1.2%), and self esteem(0. 3). Group B gained higher scores than group A in body image(3. 0), and semantic differential method(1. 0). So it is difficult to conclude whether group A or B is more effective. In conclusion, the art therapy program based on reality therapy was effective in weight the control program of college students: obesity was decreased, the scores of body image and semantic differential method and self-esteem were increased. The scores of group A were increased more than group Band were statistically significant, The time interval was a very important factor in this program. The recommendation is : the validity of this program has to be tested through various subjects and in various areas. And also this program has to be tested in other topics.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.79-82
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2009
In this paper, we propose new image processing method to detect fire image. At captured image from camera, we using OpenCV library to implement various image processing techniques such like differential image, binarization image, contour extraction, remove noise(morphology open, close), pixel calculation, flickering extraction, etc.
The purpose of this study was to review the previous researches, analyze the clothing image, the make-up image and compare the analyses of clothing image and make-up image. The previous researches of clothing image and make-up image were reviewed in 6 kinds of Journal. The results of previous research review and analysis were followed as : Measuring mean of image are used to similarly that semantic differential technique and summated rating technique. Attention to proposed researcher abstraction image in make-up image, but there is problem that this hard to explain objectivity of image abstraction. There are a lot of occasions that 4 or 5 image factors were extracted by factor analysis. The make-up image researches that presented image stimulus were more than study that do not present. Image words were classified which were compiled words have similar sub image. Grace, activeness, lively. unique, modernity attractive, feminine. sexy and ripeness clothing images were classified factors. which were representative clothing image. Elegance, Sophisticate. romantic, natural, modern and youthfulness make-up image for factor were representative make-up image factors. However the problems were found that some representative image factor included the sub images which were different from some factor image. Compared with representation image words, same image words were used to not agree what clothing image and make-up image. Standardization of word should be made that show that clothing image and make-up image.
In this paper, we propose a new feature-based text watermarking for the binary text image. The structure of specific characters from preprocessed text image are modified to embed watermark. Watermark message are embedded and detected by the following method; Hole line disconnect using the connectivity of the character containing a hole, Center line shift using the hole area and Differential encoding using difference of flippable score points. Experimental results show that the proposed method is robust to rotation and scaling distortion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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