Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.3
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pp.436-453
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2022
This study aims to investigate the effects of fashion information search and innovativeness of consumers on service quality of image search. Furthermore, it focuses on exploring the effect of image search service quality on use intention. Data of mobile-friendly consumers in their 20s and 30s was collected in September 2021 via an online survey. Finally, 300 samples were used for the data analysis. First, motivation for information search in fashion was divided into four factors: information, relation, leisure, and entertainment motivation. Furthermore, service quality of image search was divided into four factors: accuracy, convenience, customization, and aesthetics. Second, regression analysis was conducted to evaluate the effect of fashion information search motivation on service quality. As a result, it was found that information, relation, and entertainment motivation except leisure motivation had significant effects on all factors of service quality. Third, fashion innovativeness had no significant effect on aesthetics while consumer innovativeness significantly influenced all factors of service quality. Fourth, accuracy, convenience, and aesthetics had a significant effect on use intention.
Prior studies on frequency-related image quality analysis of intravascular ultrasound catheters are lacking both in Korea and abroad. Therefore, this study was conducted to prepare a standard for measuring the image quality using the program and to suggest a measuring method to researchers related to the quality analysis of intravascular ultrasound images. For the target, the vessel lumen size is 3.0 - 4.0 mm. Before using intravascular ultrasound, thoroughly clean the ultrasound catheter so that no air or foreign substances enter it. Normal vascular images and lesion vascular images of sufficiently dilated images were used. As a standard image acquisition method, the image of the end-systolic section, which has the best evaluation of vascular lesions when using intravascular ultrasound, was acquired retrospectively through the DCAS PACS program to set the standard. When setting the measurement method criteria, we proposed a standard setting method that corresponds to the concentric and eccentric circles of normal and lesion vessels. By applying this criterion, we proposed a method for measuring the lumen and lateral cavities of normal and lesion vessels of interest and background area. In conclusion, if the image quality of intravascular ultrasonography is measured through the method devised by these researchers, consistent quality measurement is possible regardless of the type of intravascular ultrasound catheter. Therefore, it is thought that it can be applied as a guideline for the actual image quality measurement method in the study related to intravascular ultrasound image quality.
Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.1
s.149
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pp.48-58
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2006
The purposes of this study were to examine the effect of perceived service quality and symbolic store image on store loyalty in apparel product purchasing and the moderating effect of hedonic shopping orientation. The questionnaire was administered to 450 women shopped in a department store in Gwang-ju during September, 12-26, 2002. Data collected from 384 women were analyzed by using frequency, factor analysis, regression analysis, ANOVA and t-test by SPSS for WIN Program. The results were as follows. First, consumers' perceived service quality was composed of three factors; product & environment service, sales person's customer oriented service, store policy service factor. Consumers' symbolic store image was composed of three factors; status symbol, favorability. credibility (actor. Second, the perceived service quality significantly influenced store loyalty. Third, the symbolic store image significantly influenced store loyalty. Fourth, interaction effect between perceived service quality and hedonic shopping orientation was found out to be meaningful at store loyalty. Fifth, interaction effect between perceived store image and hedonic shopping orientation was found out to be meaningful at store loyalty.
Purpose - This paper tried to identify the impact of electronic word of mouth (eWOM) on purchase intention (PI) of Korean-brand cars in the context of Russian consumers, taking into consideration the credibility, quality, and quantity of eWOM while also considering the mediation effects of brand image (BI) and perceived quality (PQ). Although there is a considerable number of studies discussing the impact of eWOM determinants on PI, not many studies were conducted focusing on the Russian market. Design/methodology - This paper is considered to fill this gap between eWOM and (PI) and, in order to do so, 211 Russian respondents were randomly selected. Descriptive analysis, factor, and reliability analysis were conducted using SPSS version 22.0. While structural equation modeling was conducted using AMOS version 24.0. Findings - The results display that, in terms of Russian consumers' perception, eWOM credibility, quality, and quantity for Korean-brand cars show a substantial impact on PI. The mediation effects of brand image, as well as perceived quality, were also supported by analysis. In the final part of the paper, theoretical and managerial implications alongside limitations with further research suggestions are presented. Originality/value - This study endeavored to explore the degree of impact of eWOM and mediating roles of BI and PQ on Russian customer intentions to buy Korean-brand cars.
To analyze the image quality and disinfection effectiveness of alcohol gel application in ultrasound scans, we varied the application of alcohol gels with different alcohol content from ultrasound gels. The image quality analysis compared the Dead zone, axial and lateral resolution, sensitivity, and gray scale changes using the ATS-539 phantom, while the disinfection effectiveness analysis was performed by swabbing the three cover faces of convex probe used in clinical practice, collecting specimens and enrichment culture them for 24 hours before identification with Gram stain. image quality analysis showed that all items, regardless of the alcohol content, produced images that were not different from the ultrasonic gel application images, and pathogens such as staphylococcus aureus, streptococcus, and enterococcus were detected on all probes, and all were extinction by the application of alcohol gel. The application of alcohol gel during ultrasound examination was meaningful in terms of image quality maintenance and disinfection effect, and if the results of this study are further studied and commercialized, the application of alcohol gel as an alternative to ultrasound gel will be very useful in clinical examinations because it can consider not only image quality but also infection prevention.
An image analysis-based soft sensor is designed and applied to automatic quality classification of product appearance with color-textural characteristics. In this work, multiresolutional multivariate image analysis (MR-MIA) is used in order to analyze product images with color as well as texture. Fisher's discriminant analysis (FDA) is also used as a supervised learning method for automatic classification. The use of FDA, one of latent variable methods, enables us not only to classify products appearance into distinct classes, but also to numerically and consistently estimate product appearance with continuous variations and to analyze characteristics of appearance. This approach is successfully applied to automatic quality classification of intermediate and final products in industrial manufacturing of engineered stone countertops.
Two user groups, expert and non-expert, are sampled to measure the image quality of G3 facsimile. A ITU-TS tset chart No. 2 has been transmitted among some selected cities and evaluated by user groups. Their subjective evaluation to the image quality is quantified by Mean Opinion Score method. There is highly significant difference in the image quality between expert and non-expert. From modified logit model, it is concluded that there is no significance in two considered factors, the effects of the number of links and transmission time. The derived percent curves show that 80% of non-experts(90% of expert) is considering the image quality of G3 facsimile "fair, good, or excellent".
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.2
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pp.41-52
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2018
This paper presents a method for accurate camera self-calibration based on SIFT Feature Detection and image quality assessment. We performed image quality assessment to select high quality images for the camera self-calibration process. We defined high quality images as those that contain little or no blur, and have maximum contrast among images captured within a short period. The image quality assessment includes blur detection and contrast assessment. Blur detection is based on the statistical analysis of energy and standard deviation of high frequency components of the images using Discrete Cosine Transform. Contrast assessment is based on contrast measurement and selection of the high contrast images among some images captured in a short period. Experimental results show little or no distortion in the perspective view of the images. Thus, the suggested method achieves camera self-calibration accuracy of approximately 93%.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.6
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pp.468-476
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2002
The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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