본 연구에서는 고등학교 2학년 학생 3명을 대상으로 기하 영역의 두 가지 과제를 제시하여 학생들이 문제 상황에서 문제해결 초기에 갖는 이미지의 특성을 파악하고 각 학생들의 이미지가 문제를 해결하는 동안 어떻게 변화하며 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 첫 번째 과제에서 학생 A는 문제해결 과정 초기에 정적인 이미지(유형1)를 가지고 있었지만, 후에 동적이면서도 문제 상황에서의 양들 사이의 불변의 관계를 인식한 유형3으로 발전하였고 학생 B와 학생 C는 문제해결 과정 전반에 걸쳐 유형3으로 관찰되었다. 첫 번째 과제에서 학생 B와 학생 C의 문제맥락에 대한 이미지에 차이점이 발견되지 않았지만 두 번째 과제에서는 분명한 차이를 드러내었다. 두 번째 과제에서 학생 B와 학생 C 모두 문제맥락에 대한 동적인 이미지를 가지고 있었지만 학생 B의 경우 양들 사이의 불변의 관계를 인식하지 못하였고 학생 C는 불변의 관계를 인식하는 잘 발달된 양적 구조를 가지고 있었다. 이에 따라 각 과제의 문제해결 성공 여부가 좌우되었는데, [과제1]에서는 문제 상황에서의 양들에 대한 동적인 이미지를 갖고 이론적 일반화 수준에 도달했는지의 여부에 의해서, [과제2]의 경우에는 문제 상황에서의 두 양에 대한 공변 추론 수준에 따라 학생들 간의 차이가 발생하였다.
An extensive body of research on the effects of country-of-origin has emerged in the international marketing and business literature streams. Nonetheless, extant studies do not satisfactorily demonstrate whether and how a foreign firm's choice of market entry mode influences consumers' purchase intentions of its product in country-related affect contexts. Using a survey and an experimental design, we aimed to provide evidence of the effects of the choice on consumers' evaluation and attitude of its product in an animosity context and in a national image context. Through the survey, we collected data regarding consumer animosity, national image, product evaluation, and product attitude from 185 university students and tested the hypotheses that consumer animosity and national image have effects on foreign product evaluation and attitude. The results of the survey research show that personal animosity has a negative effect on consumers' evaluation of foreign products and that a country's image regarding economics has positive effects on consumers' attitude toward foreign products as well as consumers' evaluation of foreign products. In the experimental design, we divided subjects into four groups and exposed them to several descriptions of hypothetical purchase situations. Conducting a 2 (market entry modes)${\times}2$ (country-of-origin) ANOVA, we tested the hypothesis that a market entry mode influences foreign product evaluation and attitude. The results of the experimental study reveal that in a high country-related product association (Germany), market entry modes have insignificant effects on foreign product evaluation and attitude. In addition, in a low country-related product association (China), international partnership has more positive effects on foreign product evaluation and attitude than does exporting.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
The ubiquitous smart home is the home of future that takes advantage of context information from user and home environment and provides automatic home services for the user. User's location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. This paper presents a method positioning user's location using four cameras and some home context parameter together with user preferences provided. Some geometry math problems would be raised to figure out approximately which area is monitored by cameras. The moving object is detected within the image frames and then simulated in a 2D window to present visually where user is located and show his moving. The moving ways are statistically recorded and used for predicting user's future moving.
A wavelet-based image compression system allowing both lossless and lossy image compression is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of the two stages. The first stage uses the wavelet packet transform and the quad-tree coding scheme for the lossy compression. In the second stage, the residue image taken between the original image and the lossy reconstruction image is coded for the lossless image compression by using the integer wavelet transform and the context based predictive technique with feedback error. The proposed wavelet-based algorithm, allowing an optional lossless reconstruction of a given image, transmits progressively image materials and chooses an appropriate wavelet filter in each stage. The lossy compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 1 dB PSNR performance of the high frequency image, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. In addition, the lossless compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 0.39 compression rates of the high frequency image, compared to that of the existing algorithm.
이동통신 환경의 분산 응용에서는 사용자나 단말기의 위치 이동을 파악하여 서비스를 지속할 수 있는 모바일 기술이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 상황 인식 미들웨어를 이용해 모바일 네트워크 상에서 사용자 혹은 사용자 디바이스의 CPU속도, 메모리 그리고 가용배터리의 변화를 적절히 지원하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 여기에는 사용자와 디바이스에 대한 프로파일, 상황의 메타데이터가 필수적이다. 본 논문에서는 상황인식의 동적 반영을 지원하는 미들웨어 서비스에 필요한 메타서버를 모델링하고 구축했다. 메타데이터는 프로파일, 정책, 사용자 선호도로 구성되며, 메타 서버는 미들웨어의 요청에 따라 서비스 가능한가를 판별 후, 결과를 돌려준다. 멀티미디어 스트림을 제공하는 이동동신 환경에서 사용자나 통신 단말기의 상황이 변동되는 시나리오에 적용해 보았다.
This paper proposes a method of extracting connected strokes and characters in a Hangeul document image represented by a quadtree. Connected strokes are extracted by examining adjacency for each node of a black region to the side of east and south. Then, each character is extracted by the sizes and the relations of connected strokes. This is done by iterative vertical and horizontal manipulation. The result shows all characters are extracted in the same sequence as that of context with space and time efficiency.
In this paper, we analyse the characteristics of the edge image and propose a new entropy coding optimized to the compression of the edge image. The pixel values of the edge image have the Gaussian distribution around '0', and most of the pixel values are '0'. By using this analysis, the Zero Block technique is utilized in spatial domain. And the Intra Prediction Mode of the edge image is similar to the mode of the surrounding blocks or likely to be the Planar Mode or the Horizontal Mode. In this paper, we make use of the MPM technique that produces the Intra Prediction Mode with high probability modes. By utilizing the above properties, we design a new entropy coding method that is suitable for edge image and perform the compression. In case the existing compression techniques are applied to edge image, compression ratio is low and the algorithm is complicated as more than necessity and the running time is very long, because those techniques are based on the natural images. However, the compression ratio and the running time of the proposed technique is high and very short, respectively, because the proposed algorithm is optimized to the compression of the edge image. Experimental results indicate that the proposed algorithm provides better visual and PSNR performance up to 11 times than the JPEG.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권1호
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pp.8-16
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2012
An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.
Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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