International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.2
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pp.158-168
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2024
There is hardly any person in modern times who has not taken soft drinks instead of drinking water. The rate of people taking soft drinks being surprisingly high, researchers around the world have cautioned from time to time that these drinks lead to weight gain, raise the risk of non-communicable diseases and so on. Therefore, in this work an image-based tool is developed to monitor the nutritional information of soft drinks by using deep convolutional neural network with transfer learning. At first, visual saliency, mean shift segmentation, thresholding and noise reduction technique, collectively known as 'pre-processing' are adopted to extract the location of drinks region. After removing backgrounds and segment out only the desired area from image, we impose Discrete Wavelength Transform (DWT) based resolution enhancement technique is applied to improve the quality of image. After that, transfer learning model is employed for the classification of drinks. Finally, nutrition value of each drink is estimated using Bag-of-Feature (BoF) based classification and Euclidean distance-based ratio calculation technique. To achieve this, a dataset is built with ten most consumed soft drinks in Bangladesh. These images were collected from imageNet dataset as well as internet and proposed method confirms that it has the ability to detect and recognize different types of drinks with an accuracy of 98.51%.
Purpose - The purpose of this study is to investigate the effect of Korean Wave on consumer intentions by adjusting the Korean image and image of Korean company to counterbalance the hostility through the control effect of Korean Wave. Research design and methodology - This paper measure individual and national hostility and suggest that the effect of the adjustment of Korean culture satisfaction on corporate image, product image and consumer's purchase intention. Results - This study suggests the subjects to be studied empirically by presenting research themes and models, but it is necessary to verify the model through statistical verification since it is not verified empirically. In addition, it is necessary to further control factors and identification of anti-marginal or anti-marginal products. Conclusions - This study suggests research topics that investigate how hostility affects Korean Wave in consideration of the current special situation, while conventional researches mainly focus on ethnocentrism and patriotism. In this way, this study suggests research direction that helps to enhance corporate image and product image by eliminating hostility and actively utilizing Korean Wave. The Proposal will be helpful to provide a frame for empirical analysis in future and to develop strategic means to further utilize it in international marketing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.11
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pp.17-22
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2021
Recently, image super-resolution techniques used in convolutional neural networks (CNN) have led to remarkable performance in the research area of digital image processing applications and computer vision tasks. Convolutional layers stacked on top of each other can design a more complex network architecture, but they also use more memory in terms of the number of parameters and introduce the vanishing gradient problem during training. Furthermore, earlier approaches of single image super-resolution used interpolation technique as a pre-processing stage to upscale the low-resolution image into HR image. The design of these approaches is simple, but not effective and insert the newer unwanted pixels (noises) in the reconstructed HR image. In this paper, authors are propose a novel single image super-resolution architecture based on synchronized depthwise separable convolution with Dense Skip Connection Block (DSCB). In addition, unlike existing SR methods that only rely on single path, but our proposed method used the synchronizes path for generating the SISR image. Extensive quantitative and qualitative experiments show that our method (SDCN) achieves promising improvements than other state-of-the-art methods.
Journal of the International Relations & Interdisciplinary Education
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v.2
no.2
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pp.9-33
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2022
This paper mainly studies the national impression of college students on South Korea, selects students from some key universities as the target population, and conducts an in-depth investigation from the overall impression of South Korea, diplomatic image, food culture, language culture, tourism, entertainment circle and other aspects. Through a questionnaire survey of Chinese college students, this paper studies the image of South Korea in the eyes of contemporary Chinese college students, including the following aspects: First, Research the current Chinese college students' perception of the overall image of South Korea; Second, it studies the current Chinese college students' perception of the image of South Korea in the diplomatic, language, food, tourism and entertainment circles, and analyzes the internal dimensions of the image of South Korea in the minds of Chinese college students; Third, it studies the current Chinese college students' cognition of the overall image of South Koreans, and analyzes the internal dimensions of the image of South Koreans in the minds of Chinese college students; Fourth, to investigate the evaluation of Chinese college students on the image of South Korea. The survey results are analyzed from the perspectives of all subjects and gender differences, combined with the theories of communication and intercultural communication, and suggestions and prospects for the future development of the national image are made.
In this paper we present an efficient technique for sketch-based 3D modeling using automatically extracted image features. Creating a 3D model often requires a drawing of irregular shapes composed of curved lines as a starting point but it is difficult to hand-draw such lines without introducing awkward bumps and edges along the lines. We propose an automatic alignment of a user's hand-drawn sketch lines to the contour lines of an image, facilitating a considerable level of ease with which the user can carelessly continue sketching while the system intelligently snaps the sketch lines to a background image contour, no longer requiring the strenuous effort and stress of trying to make a perfect line during the modeling task. This interactive technique seamlessly combines the efficiency and perception of the human user with the accuracy of computational power, applied to the domain of 3D modeling where the utmost precision of on-screen drawing has been one of the hurdles of the task hitherto considered a job requiring a highly skilled and careful manipulation by the user. We provide several examples to demonstrate the accuracy and efficiency of the method with which complex shapes were achieved easily and quickly in the interactive outline drawing task.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3268-3283
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2018
With the advent of the Information Age, the source identification of digital images, as a part of digital image forensics, has attracted increasing attention. Therefore, an effective technique to identify the source of digital images is urgently needed at this stage. In this paper, first, we study and implement some previous work on image source identification based on sensor pattern noise, such as the Lukas method, principal component analysis method and the random subspace method. Second, to extract a purer sensor pattern noise, we propose a sample selection method to improve the random subspace method. By analyzing the image texture feature, we select a patch with less complexity to extract more reliable sensor pattern noise, which improves the accuracy of identification. Finally, experiment results reveal that the proposed sample selection method can extract a purer sensor pattern noise, which further improves the accuracy of image source identification. At the same time, this approach is less complicated than the deep learning models and is close to the most advanced performance.
Colonoscopy plays an important role in reducing the incidence and mortality of colorectal cancer by detecting adenomas and other precancerous lesions. Image-enhanced endoscopy (IEE) increases lesion visibility by enhancing the microstructure, blood vessels, and mucosal surface color, resulting in the detection of colorectal lesions. In recent years, various IEE techniques have been used in clinical practice, each with its unique characteristics. Numerous studies have reported the effectiveness of IEE in the detection of colorectal lesions. IEEs can be divided into two broad categories according to the nature of the image: images constructed using narrow-band wavelength light, such as narrow-band imaging and blue laser imaging/blue light imaging, or color images based on white light, such as linked color imaging, texture and color enhancement imaging, and i-scan. Conversely, artificial intelligence (AI) systems, such as computer-aided diagnosis systems, have recently been developed to assist endoscopists in detecting colorectal lesions during colonoscopy. To gain a better understanding of the features of each IEE, this review presents the effectiveness of each type of IEE and their combination with AI for colorectal lesion detection by referencing the latest research data.
Purpose - This study examines the mediating effect of switching costs (economic risk costs and setup costs) on the relationships of country image with product attitude and product attachment. Switching-cost effects for the Korean Wave, which are insufficiently addressed in the literature, were investigated using the country image of Korea as a proxy for the Korean Wave. Moreover, this study examined the economic effects of the Korean Wave and the negative effect of the Terminal High Altitude Area Defense (THAAD) deployment on these economic effects. Design/methodology - A total of 302 Chinese consumers were surveyed using a questionnaire. Because this was an exploratory study and was not based on a classical model, the PLS-SEM method was employed to test the stability of the model and its hypotheses. Findings - Switching costs had mediating effects on the relationships of country image with product attitude and product attachment. The switching-cost effects for the Korean Wave were verified. However, neither the economic image nor cultural image of Korea had significant effects on the economic risk costs. Moreover, the economic image of Korea had no significant effect on the set-up costs. Originality/value - This study broadened the understanding of the relationships among country image, switching costs, product attitude, and product attachment and advanced the knowledge of relevant theories. The results contribute theoretically to the literature on switching-cost effects for the Korean Wave. The results confirmed the negative effect of THAAD deployment on the economic effects of the Korean Wave. In the rapidly developing international environment, these research results could serve as theoretical reference guidelines for suppliers when developing marketing strategies.
The purpose of this study is to investigate the effect of dot pattern size(0.8, 1.8, 2.5, 5, 8), color combination(BG/R, Y/B), area-ratio on image formation. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 20 color pictures manipulated with the combination of dot pattern size, color combination, and area-ratio using computer simulation. The subjects were 240 female undergraduates living in Gyeongnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 5 different components, visibility, attractiveness, cuteness, stability and high class image. In the cuteness, color combination, dot pattern size showed independent effect. In the stability, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. Interaction effects of color and area-ratio combination was significant on cuteness. For visibility image 8cm yellow dot/blue background, for attractiveness image BG/R coloration, for cuteness image Y/B coloration and for stability image 0.8cm yellow dot/blue background were effective. According to the variation of dot pattern size, color combination and area-ratio, it was investigated that the images for a dress wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images.
Purpose - This study is to examine the effect of Korean Wave (Hallyu) towards consumer purchase intention of Korean Product in Indonesia. In addition, this study also investigates the image of Korea whether it can give an impact on Indonesian consumers' intention to purchase Korean Products. Research design, data, and methodology - A total of 227 respondents from Indonesian consumers were collected using online surveys. The results from this survey were analyzed using principal component analysis (PCA) to identify each of the factors. Multiple regression and process analysis (designed by Andrew F. Hayes) were conducted to test the hypotheses. Results - This research found that 'Korean Wave', 'Ethnocentrism', and 'Country-of-Origin Image' significantly affected consumer purchase intention towards Korean Products in Indonesia, while 'Country Image' on the purchase intention was not significant affected the purchase intention. Conclusions - Study findings provide useful information for business practitioners and government to develop and maintain the use of Korean Wave in the business and marketing fields. By only referring to the image of country, it will be difficult for the consumers to decide whether they want to purchase the products or not. In other words, the favorable image of Korea, usually represented by high level of industrialization and economy, is more likely to be enhanced by favorable image of product and Korean cultural wave.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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