Park Geon Gyu;Jo Yong Beom;Gang Byeong Nam;Park Jong Hun
Journal of Applied Tourism Food and Beverage Management and Research
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v.15
no.1
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pp.19-36
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2004
This study was to investigate brand image and its influence on customers perception of fast-food restaurants. A total of 25 brand image attributes were selected on the basis of the literature review and were asked to indicate respondents' perceptions of their image targeting for fast-food restaurants such as Lotteria, McDonald, KFC, and Popeyes. A on-site survey method was applied to collect data. Out of 300 distributed survey questionnaire, a total of 271 useful sample were collected and analyzed in SPSS 10.0. From the factor analysis with 25 brand image attributes, five underline dimensions were identified and named such as interior factor, store factor, atmosphere factor, service factor, and product factor. Then, T-test and ANOVA were conducted to investigate any differences between/among the groups based on those five brand image factors. The results provided that in terms of gender, age, preference for fast food, food cluster, and four different brand, customers differently perceived restaurant brand image. It is hoped that this information may help for restaurant managers and marketers to understand customers' restaurant perception and choice behavior in order to launch appropriate marketing strategies.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the relationship between eating disorders, body image, and self-esteem of female university students. Methods: A total 123 university female students were recruited in April 2009. Data was collected by using questionnaires. The collected data was analysed by SPSS/WIN using frequency, percentage, mean, standard deviation, ANOVA, & Pearson correlation coefficient. Results: As defined by body mass index (BMI), the obese subjects were rare (8.9%) and the rest (91.1%) was under weight or normal. More than 51.2% of the subjects perceived their weight as overweight, while 8.9% of the women were obese as defined by BMI. Eighty-eight percent of the subjects were not satisfied with their body shape. The total mean score of anorexia nervosa was higher than bulimia nervosa. The scores of eating disorders did not differ significantly by the BMI score. The score of body image was highest in the group of the overweight. There was high positive correlation between self-esteem and body image. Conclusion: To ensure resonable body image and weight control behaviors in female university students, education should be reinforsed. Therefore, nursing intervention programs for cognitive changes correcting the understanding about body image need to be developed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.961-964
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2016
This paper describes the implementation of AUSV system for Sonar Image acquisition. The system be controlled by FF-PID algorithm for the thrusters using motion sensor and DGPS. As experimental results, the control performance is that the error distance from the destination positions are under 5m in total survey track of 1km, and the image deviation is under 12 pixel from the manned survey method, which the comparison with the total image quality is almost the same as the manned survey one. Thus the AUSV system is a new method of system can be utilized on the limited survey area as the surveyor should not be able to approach on sea surface.
A new algorithm for removing salt and pepper impulse noise in image using impulse noise detector and total variation optimization is presented. The proposed two types of noise detectors which are based on the adaptive median filter, can detect impulse noise with high accuracy while reducing the probability of detecting image details as impulses. And the detectors maintain its performance independent of noise density. For removing impulses, total variation optimization is applied only to those detected noise candidate to reduces unnecessary computation. The proposed approach successfully remove impulse noise while preserving image details.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.26
no.3
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pp.156-184
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2022
In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.
In this paper, it is presented the efficient system for data recognition using the proposed binary code images. The proposed algorithm finds the position of binary image. Through the process of the block region classification, it is classified each block with the edge region using the value of gray level only. Each block region is divided horizontal and vertical edge region. If horizontal edge region blocks are classified over six blocks in any region, the proposed algorithm should search the vertical edge region in the start point of the horizontal edge region. If vertical edge region blocks were found over ten blocks in vertical region, the code image would found. Practical code region is acquired from the rate of the total edge region that is computed from the binary image that is processed with the average value. In case of the wrong rate, it is restarted the code search in the point after start point and the total process is followed. It has a short time than the before process time because it had classified block information. The block processing is faster thant the total process. The proposed system acquires the image from the digital camera and makes binary image from the acquired image. Finally, the proposed system extracts various characters from the binary image.
This study examined the factors that affect the relationship between low price coffee shops service quality and brand image, and rrevisit intention. A total of 225 questionnaires were distributed to consumers, of which 210 were deemed suitable for analysis after the removal of 15 unusable responses. In order to perform statistical analyses required in the study, the SPSS 18.0 Statistical Program was used for frequency analysis, factor analysis, and reliability analysis, correlations, and regression analysis. The results of exploratory factor analysis showed that four factors regarding service quality were extracted from all measurements with a KMO of 0.864 and a total cumulative variance of 73.235%, With regard to brand image, one factor was extracted with a total cumulative variance of 66.497% and a KMO score of 0.885. One factor for revisit intention was extracted that accounted for a total cumulative variance of 60.192% and a KMO score of 0.845. All factors were significant to 0.000 and the correlation between variables was significant. Thus, based on the results, the main research hypothesis that identifies the relationship among service quality, brand image and revisit intention was partially adopted.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
Socks and stockings played a role as the first clothing covering foots and legs in ancient times. During the Middle Age they have represented clothing for legs and have been transformed into plasticity and aesthetic outlets for human beings aesthetic desire. Recently in around 1980 various experiments have been tried on them as part of total fashion changing as fashion trends changes. In 1990s the industry of socks and stocking in Korea has grown up as niche market, increasing the export amount twice as much as before. Therefore, this paper reveals the plasticity through historical study of socks and stockings. The purpose of this research is to analyse the plasticity by image classification of socks and stockings in 1990s on the basis of historical studies, which will be the basic data for developing high value added products. The major plasticity features of socks and stockings are material, technic, formativeness, ornament, color in a word. In 1990s the images of socks and stockings are classified into romantic, sporty, ethnic, ecology, avant- garde image. In 20th century knit and nylon became common and the part of the total fashion, completing the whole fashion.
Shape From Focus (SFF) is a passive optical technique to recover 3D structure of an object that utilizes focus information from 2D images of the object taken at different focus levels. Mostly, SFF methods use a single focus measure to compute image focus quality of each pixel in the image sequence. However, it is difficult to recover accurate 3D shape using a single focus measure, as different focus measures perform differently in diverse conditions. In this paper, a nonlinear Total Variation (TV) based approach is proposed for 3D shape recovery. To improve the result of surface reconstruction, several initial depth maps are obtained using different focus measures and the resultant 3D shape is obtained by diffusing them through TV. The proposed method is tested and evaluated by using image sequences of synthetic and real objects. The results and comparative analysis demonstrate the effectiveness of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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