• 복식문화연구
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• 제14권4호
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• pp.542-555
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• 2006

The main objective of this study was to investigate the relationship between benefits segmentation and knitwear purchasing behavior of college female students in the U.S. The questionnaires for this survey were developed to measure knitwear purchasing behavior and benefits segmentation. The questionnaire was administered to 119 female college students in the University of California. The data was analyzed by percentage, frequency, mean, factor analysis, Cluster Analysis and ANOVA, Duncan Multiple Range test. The female college students in the U.S. were classified into fourth subdivisions by the cluster analysis. In the case of fashion information sources of knit wear, significant differences were found according to benefits sought subdivision in observation of famous people's clothing, fashion articles in magazines and newspapers, TV advertisements, Newspaper advertisements, advice of salespeople, and Catalogs. The evaluation criteria of knit wear product of consumers were significantly different depending on benefits sought subdivision in design/style, quality of construction, fashionable, brand and store name, pleasing to others, prestige, and sexy. The store attributes of knitwear product of consumers were significantly different depending on benefits sought subdivision in friendliness of sales personnel, product knowledge of sales personnel, brand names, new fashion, and variety of products. The outlook for the industry of knitwear look to remain bright, there should be a continuous effort to research and invest in consumer satisfaction of knitwear.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.113-116
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• 2008

In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2555-2564
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• 2000

본 논문에서는 새로운 무관리형 화상분할 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 화상에 내재되어 있는 구조 정보를 모델링하기 위하여 마르코프 랜덤필드의 특성을 이용하고 있다. 텍스쳐 화상은 정상상태의 가우스 마르코프 랜덤필드가 2차원의 격자구조 위에 실현된 상태로 간주되었으며 2차의 비순차근방을 갖는 조건부 자기회귀함수를 이용하여 모델링 되었다. 화상의 경계면 감출을 위하여 마스크로 선택된 두 영역에 대한 가설검정이 수행된다. 이 방법은 선택된 두 영역이 같은 종류의 텍스쳐라고 가정을 한 후 조건부 자기회귀모델의 매개변수를 최소평균제곱오차 측면에서 추정한다. 가설이 거절되면 두 영역의 상이함을 측정한 그 값이 선택된 영역에 누적된다. 이와 겉은 방법을 통하여 잠재적인 경제지도가 얻어지며, 이것을 통하여 여러 종류의 텍스쳐 화상의 분할이 미세오류경계 없이 이루어지게 된다. 제안된 알고리즘의 성능은 인공화상 뿐만 아니라 실제의 자연화상을 이용한 실험을 통하여 입증되었으며 일체의 사전정보 없이도 만족할 만한 결과를 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.9-14
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• 2015

In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1392-1405
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• 2019

The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.473-476
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• 2007

RSSI 방법에 의한 모바일 사용자의 위치확인은 최근에 매우 주목을 받는 연구영역이지만, 모바일사용자에 의해 쉽게 변화하는 RSSI의 신호전파특성의 복잡성 때문에 여전히 문제가 많은 부분으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 분할기반의 선형 보간법이 이러한 복잡한 환경에서의 무선신호의 활발한 변화패턴을 안정시키기 위해 제안되었다. 제안된 최적화 알고리즘은 IEEE802.15.4 표준에서 운영되는 현재의 무선 위치인식(CC2431, 칩콘사, 노르웨이) 알고리즘에 추가의 형태로 제안되었다. 첫단계는 다른 정적 위치에서의 RSSI값이 모아지고 정해진 거리에 대한 평균값과 표준편차를 얻기 위한 단계를 거치는 캘리브레이션 모델로 구성된다. RSSI 평탄화알고리즘은 사용자가 움직일 때 각 레퍼런스노드에서 받는 무선신호의 동적변동을 최소화하기 위해 제안되었다. 거리는 첫 번째 단계에서 얻어지는 분할공식을 사용하여 계산되어진다. RSSI값이 하나의 분할보다 크게 떨어지는 경우에는, 확률적 접근방법에 의해서 그 거리가 결정된다. 각 거리에 대한 거리확률분포함수가 계산되고 특별한 RSSI에서 가장 높은 함수값이 거리로 결정되게 된다. 마지막으로 각 레퍼런스 노드로부터 얻어진 거리를 사용하여 삼각측량 알고리즘이 사용되어서 위치 가 결정되게 된다. 실험 결과 제안된 알고리즘에 의해 계산된 위치는 위치추적을 위한 알고리즘으로 매우 가능성있는 결과를 제시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.527-530
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• 2012

본 논문은 윤곽선이 두드러지는 Saliency Map모델을 생성하고 객체 후보 영상을 획득하여 객체를 추출할 수 있는 기법에 관한 연구이다. 제안하는 기법은 객체의 윤곽선 정보가 두드러지는 Saliency Map을 생성하기 위해 에지(Edge), 초점(Focus), 엔트로피(Entropy)를 특징 정보로써 사용하고, 획득한 Saliency Map의 임계화 과정 및 라벨링 과정을 통해 배경 영역을 제거한 객체 후보 영상을 획득한다. 이후 Mean Shift Segmentation 알고리즘을 적용한 영상의 세그먼트별 객체 후보 영상의 픽셀 평균값을 적용한 영상을 다시 라벨링 과정을 이용하여 객체를 추출한다.

• International Journal of Costume and Fashion
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• 제9권2호
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• pp.67-78
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• 2009

The volume of the party wear market is gradually growing in the Korean fashion market. The study attempted to examine psychological clothing benefits as the criteria for market segmentation, and identify differences in information sources. and clothing evaluative criteria in each segmentated market. The summary of the key findings are as follows. Three segments were identified by psychological clothing benefits: pleasurably self-expressing group, fashion-seeking group, and indifferent group. The differences in search information sources between the classified groups were identified The fashion-seeking group had a higher mean score on mass media. The pleasurably self-expressing group had higher scores on advice from friends, colleagues, or companions. The differences in evaluative criteria between the classified groups were also identified. Among the evaluative criteria, the splendid boldness and polished silhouette criteria showed a marginal difference between each group. This study can contribute as a cornerstone for future studies on party wear and market strategies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2833-2850
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• 2014

This paper proposes a novel framework for traffic video classification based on chaotic features. First, each pixel intensity series in the video is modeled as a time series. Second, the chaos theory is employed to generate chaotic features. Each video is then represented by a feature vector matrix. Third, the mean shift clustering algorithm is used to cluster the feature vectors. Finally, the earth mover's distance (EMD) is employed to obtain a distance matrix by comparing the similarity based on the segmentation results. The distance matrix is transformed into a matching matrix, which is evaluated in the classification task. Experimental results show good traffic video classification performance, with robustness to environmental conditions, such as occlusions and variable lighting.