Buildings' outward appearances, sidewalks, and street lights have long been regarded as important factors identifying the street landscape of a city. On the other hand, the interior spaces of a building have been known to have less correlation with street landscape. This paper, which did not use standardized urban street landscape application methods, attempts, based on an experiment involving Pimatgol, to prove that small changes in interior design influence the street landscapes of cities and even provide new vigorousness. Pimatgol is a type of village that still possesses a traditional Korean lyrical atmosphere. This paper also attempts to, with the use of a physical model and a digital simulation of small changes interior design, such as changes in materials, size of the opening, location of furniture, or a change of lights, uncover positive changes in street landscape. Computer simulation is one of the extraordinarily useful techniques to predict lighting performance, changing interior space and present visual image. As a result, this study can be a valuable guideline for the future streetscape reform project to lead the demanding effects of the interior space.
Street Fashion plays an important role as an indication of new trends staring point for Young people who are fashion-conscious sensitive to changes in fashion. This study aims at: (1) comparing street fashion trends of young women in Korea and Italy by analyzing the characteristics of young people's fashion in Seoul and Milan between the seasons of Autumn in 2001 to Summer 2002 ; (2) understanding the way young women create ´self-image´ through the clothes they wear on the streets. Finally, 1 expect this study to become a useful source of data for a more detailed analysis of the overall trend of young people's fashion between the East and West.
Seoul, the capital of Korea, is worldwide city; Seoul is 600 year-old city as a capital and more than 10 millions of population live in Seoul, Image of Seoul has began to be known to the peoples in the world through 1988 Seoul Olympic Games and 2002 World Cup. However, in the public design and trees lining street system, Seoul hasn't been escaped from the image of a city which lacks of the characterization in the culture and identity aspects. This paper applied a protective fence designing simulation for Cultural Street in Seoul to develop much more the identity of Seoul and characterization of local culture. Also, It's examined and analyzed R&D data, and applied traditional patterns to design to set developmental capacity of design and a direction of fence design in the past, present and future. It's analyzed the present condition of domestic manufacturers and examples for installation, selected randomly 7 places of domestic cultural places as an alternative to compare the previous design to the present design with 3D design and photos composing method, and developed the related situation. Also, It's visualized this method to let the citizens and all levels of society determine the design. besides that, developed the traditional patterns to apply the patterns to the design, considering the characteristic of each region and characteristic of each road. It's suggested this fence design to apply the image of advanced Korea and Seoul as a creative cultural city, and the international status of Korea and Seoul to the trees on the historical and traditional street. Also, put an importance to bring the identity of Seoul and Korea in the world into relief.
The facade in the street is a unfixed type, thus it is not easy to investigate the characteristic of structures. In addition, a color mainly depends on sensitivity, therefore, it is very difficult to provide the solution of the problems. The purpose of this study is to investigate the relationship between a form of the facade and a color, and to introduce the methodology and the direction of the color scheme for the facade in the street. for the purpose of this study, 47 facades are empirically analyzed. Based upon the results of research analysis, this study try to find out the relationship among the formative continuity of the facade in the street, a color, and the quality of the material. From the results, it suggests the new direction for the image formation of the facade in the street centering around a color. This study concludes that the characteristics of the facade in the street is discontinuous, and the color scheme is not based on the formative continuity. Moreover, the whole street is composed of each strong individual character. In order to harmonious creation of the facade in the street, primary colors and painting colors should be constrained. Finally, the color scheme based on the formative continuity of the facade in the street should be carefully considered.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.27
no.3_4
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pp.322-332
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2003
The purpose of this study was to segment the consumer market for women's street clothes based on benefit sought. The sample was taken from 1106 middle class women who were in their 30's-40's living in Gwangju city. Consumers were classified into three groups by honest sought. The groups were practical benefit seeking group(36.7%), multi-benefit seeking group(32.6%) and symbolic/aesthetic benefit seeking group(30.7%). ANOVA, $\chi$$^2$-test revealed differences among groups according to benefit sought, use of information sources, purchasing behavior variables and demographic variables As a result of comparison for two market segmentations, benefit segmentation was proven to be more useful than segmentations using clothes image preference. But there were differences in psychological variables and demographic variables among the same benefit segments. Therefore hybrid approach on segmentation using clothes images preferences and benefit sought is neccesary.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.27
no.1
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pp.100-110
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2003
The purpose of this study were 1) to find out the structural elements in classifying clothes images, and 2) to segment the consumer market for women's street clothes based on clothes image preferences and to identify the group differences in psychological variables, purchasing behavior variables and demographic variables. The sample was taken from 1106 middle class women who were in thier 30's∼40's living in Gwangju city. Consumers were classified into six groups: active image group (35.4%), feminine image group (25.9%). daring image group (16.5%), elegant image group (10.8%), dressy image group (8.9%) and brisk image group (3.5%). Women in their 30's∼40's preferred elegant image, daring image, active image and feminine image. Elegant image oriented group: This group is the lowest education level group and has the highest rating of housewife. This group has the lowest scores use of person information search, Daring image oriented group: Woman in their 30's prefers daring image. This group thinks practical benefit sought is less important than self-expression benefit sought. This group has the highest scores use of non-person information search, Active image oriented group: This group is practical benefit seeking group. and purchases the lowest amount of clothes. The amount of average household income is the lowest. Feminine image oriented group: The amount of average household income is the highest. This group perceives more youth$.$fashion benefit sought and self-expression benefit sought than elegant image oriented group. ANOVA, $\chi$$^2$-test revealed differences among groups according to benefit sought use of information sources, purchasing behavior variables and demographic variables.
CNN (convolution neural network) has become the most popular artificial intelligence technique and shows remarkable performance in image classification task. In this paper, we propose a CNN-based classification method for various street images as well as a method of evaluating the safety score for the street. The proposed method consists of learning four types of street images using CNN and classifying input street images using the learned CNN model followed by evaluating the safety score. During the learning process, four types of street images are collected and augmented, and then CNN learning is performed. It is shown that learned CNN model classifies input images correctly and the safety scores are evaluated quantitatively by combining the probabilities of different street types.
These days, the use of alternative energy is recognized as one of countermeasures to rising oil prices and climate-change agreements. Especially, it is regarded as a main element to realize 'Low-Carbon Green Growth', one of the key policies of MB government. However, though alternative energy, renewable energy, is a main policy issue of the present administration, there are many problems to solve: the lack of recognition of its energy, the low level of its technology, its expert's shortage, and its limited application fields. Therefore, to stimulate the use of alternative energy in Korea and to change the recognition of this energy, it is needed to utilize it to urban street furniture that many people visit and use. In particular, if alternative energy is first applied to street furniture that needs energy for its management, the effect of publicity and energy saving will be so great. In this study, for the basic research to introduce and promote various alternative energy sources such as solar power, wind power, small hydro power, and human power, we analyzed the present condition of development of Korean and foreign street furniture items. Furthermore, we evaluated the level of development of these street furniture products and the design types of them and from these evaluations suggested the design direction that can solve problems in development and improve the possibility of application of these energy sources to these street furniture items. Through these analyses, this study aims to enhance the image of future environment-friendly city and make new index for the application of alternative energy.
Street Trees is an important object for urban environment improvement. Especially the height of the trees needs to be precisely measured as a factor that greatly influences the removal of air pollutants in the Urban Street Canyons. In this study, we extracted the height of the tree based on the stereo image using the precisely adjusted UAV Images of the target area. The adjustment of UAV image was applied photogrammetric SfM (Structure from motion) based on the collinear condition. We measured the height of the trees on the Street Canyon using stereoscopic vision on stereo plotting system. We also acquired the height of the building adjacent to the street trees and the average height of the road surface was calculated for accurate measurement of the height of each object. Through the visual analysis with the plotting operation system, it was possible to measure height of the tree and to calculate the relative height difference value with building quickly. This means that the height of buildings and trees can be calculated without making a 3D point cloud of UAV and it has the advantage of being able to utilize non-experts. In the future, further studies for semiautomatic/automation of this technique should be performed. The development and research of these technologies is expected to help to understand the current status of environmental policies and roadside trees in urban areas.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.3188-3207
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2017
In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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