본 논문에서는 선형 위상 응답 특성을 갖고 쌍직교 웨이블릿 변환(biorthogonal wavelet transform)을 이용하여 영상을 다중 해상도롤 분해하고 분해된 부 밴드들을 최대 분할 이득(maximum classificatio gain)을 이용하여 분할하고 분할된 클래스 별로 최적 비트 할당을 통해 양자화 한 후, 컨텍스트 기반 비트 평면 부호화를 이용한 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 양자화 된 계수들에 대해 부호변환(shuffling)과정을 거쳐 비트 평면 부호화 시, sign 비트 평면을 제거하여 부호화 성능을 향상시키며, 컨텍스트(context)기반 비트 평면 부호화 시, 각각의 클래스 및 밴드별로 균일한(uniform)컨텍스트를 부여하지 않고 현재 비트 평면과 이전 비트 평면 사이의 상관도(correlation)를 측정하여 가장 큰 상관도를 갖는 방향으로 컨텍스트를 부여하여 보다 효율적인 부호화 성능을 얻는 방법으로 부호화를 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하고자 한다.
The purpose of current study is to develop and estimate a proposed model that explains the potential relationships among food quality, experiential value, price fairness, image, satisfaction, and behavioral intention in context of water park. In addition, the study will verify how these factors link to each other. Results show that food quality is a significant antecedent of experience value, price fairness, water park image. Also, the experiential value and water park image influence on visitors' satisfaction. Last, the satisfaction is critical predictor of behavioral intention. These findings will contribute to understand the consumers' perception about water park, and how derives the customer satisfaction and behavioral intention. In sum, present study will serve insights for industry marketers and managers in water park segment.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.100-106
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2023
Bundling has become a general promotion strategy in mobile shopping context. Previous research on bundling has mostly focused on bundle frame or price frame. Even though consumers are searching and purchasing the product in mobile channels, little research has investigated the effects of bundling in mobile shopping. The objectives of this study is to examine how different product image of bundle affects consumer's perception and purchase intention differently, and how brand familiarity moderate this influence. A sample of 140 subjects participated in a within-subjects experiment. A bundling composed of two different product image (a single product vs. bundled products) was evaluated by individuals. Brand familiarity (familiar brand vs. unfamiliar brand) were manipulated to test a set of hypotheses. We found that the effectiveness of bundling does not depend on the type of product image and brand familiarity. The findings of our study provide some implications for researchers and marketers. Although there have been studies on the effects of bundle framing on consumer behavior, we suggest new insights regarding bundling based on product image and mobile shopping context.
본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.
To represent shape characteristics of digital closed curve, many algorithms, mainly based on local properties, have been proposed. In this paper, we propose a new algorithm for detecting local curvature maxima which reflects context, i.e., structural or surrounding regional characteristics. The algorithm does not require the value of k as an input parameter which is the major problem in k-curvature method in digital curve, but calculates it at each point depening on the context. The algorithm has been applied to two dimensional image boundaries. The efficiency of the algorithm is addressed by comparing the result of existing contest dependent algorithm.
As competition grows in the telecommunication service industry, understanding the origins of brand image and consumer behavioral intentions challenges practitioners to design an effective marketing strategy and branding plan. In this paper, brand image and behavioral relationships are investigated in Bangladesh, an emerging market that has a particular socio-cultural and economic context of one of the most densely populated countries of South Asia. This study employs confirmatory factor analysis and structural equation modeling to analyze the database. Empirical testing and the proposed model suggest that brand image is the prime determinant of consumer satisfaction and loyalty. The results highlight the importance of perceived value, perceived trust and price structure to project brand image and satisfaction. Additionally, confirmation exhibits a stronger total effect of brand image on customer loyalty. Empirical findings extensively contribute to the theoretical and managerial understanding of subscribers' attitudes toward telecommunication service in an emerging market context.
본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.
본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.64-72
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2004
Correction of shadow effects is critical step for image interpretation and feature extraction from aerial imagery. In this paper, an efficient algorithm to correct shadow effects from aerial color imagery is presented. The following steps have been performed to remove the shadow effect. First, the shadow regions are precisely located using the solar position and the height of ground objects derived from LIDAR (Light Detection and Ranging) data. Subsequently, segmentation of context regions is implemented for accurate correction with existing digital map. Next step, to calculate correction factor the comparison between the context region and the same non-shadowed context region is made. Finally, corrected image is generated by correcting the shadow effect. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from aerial color imagery
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