Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1169-1172
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2010
대부분의 홍채인식 시스템의 전반부를 살펴보면 카메라를 통한 이미지를 획득 후 전처리 과정에서 동공의 경계를 잡는 과정이 수행된다. 카메라를 통한 이미지 획득 시 초점이 좋은 이미지와 나쁜 이미지가 같이 획득이 된다. 초점이 나쁜 이미지는 동공의 경계를 잡는 과정에 있어서 좋은 이미지보다 시간이 오래 걸리기 마련이다. 이에 본 논문에서는 영상획득 후 동공의 경계를 잡는 과정 전에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 선명도 측정하는 방법을 제안한다. 카메라를 통한 영상을 획득한 후 초점이 좋은 영상과 나쁜 영상을 구분하게 되고 초점이 좋은 영상만을 선택하여 다음 과정인 동공의 경계를 잡는 작업을 수행하게 된다. 제안하는 방법은 DCT를 이용한 이미지의 선별 작업에 시간이 소비 되지만 나쁜 영상을 이용하여 동공의 경계를 잡느라 걸리는 시간을 줄일 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 우선적으로 수학적 분석을 통하여 23%의 속도 절감을 통한 성능 개선의 가능성을 보였고, 실제 구현을 통하여 속도 향상이 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.712-714
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2004
인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.3
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pp.95-108
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2015
In order to understand the issues related to corporate social responsibility (CSR) of small and medium enterprises (SMEs), we need to consider SMEs' unique characteristics, such as their size and business environment, which are different from large companies' ones. This paper examined the influence of consumers' expectancy disconfirmation about SMEs' CSR on their disconfirmation into four subcategories including economic, legal, ethical, and charitable responsibility. According to the study results, the economic and charitable disconfirmation factors had a significant impact on corporate image and purchase intention via the corporate image, whereas the legal and ethical disconfirmation factors had no significant impact on corporate image and purchase intention.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.809-812
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2019
소프트웨어 크래시 분류를 개선하기 위해 호출 스택 정보를 기반한 많은 연구들이 있다. 본 연구에서는 크래시 직전 이미지를 수집하여, 기존 호출 스택 기반의 분류에서 발생하는 문제를 개선하고자 한다. 또한 이미지 자체의 직관성으로 개발자뿐만 아니라 개발 지식이 없는 실무자도 크래시 정보를 활용할 수 있고, 문제 해결을 위한 재현 루트 파악, 위변조 여부와 같은 추가 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 비지도 학습 기반인 딥러닝 클러스터링 N2D 알고리즘을 통하여 이미지를 자동 분류하고 순위화하는 시스템을 구축하여, 특정 소프트웨어에 특화되지 않고 다양한 소프트웨어의 크래시 이미지 자동 분류에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Jo, Han-Jin;Wi, Seon-Bok;Lee, Dong-Ho;Kim, Min-woong;Kim, Tae-Hoon
Journal of vocational education research
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v.36
no.2
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pp.68-94
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2017
The purpose of this study is to provide basic data for the development of school education and employment policy by analyzing the differences between image of meister high school students anticipated by industrial HR managers and image actually perceived. For this, semantic differential method developed by Osgood (1957) was selected as the study tool. To find out images of meister high school students, validity of 50 adjectives suggested by Osgood and 21 additional adjectives used in previous studies was reviewed by 10 experts. Final 20 adjectives were selected by excluding adjectives that fail to satisfy validity of contents. Proportional sampling in metropolitan and non-metropolitan areas was done to select 350 final survey samples. A total of 600 surveys were distributed and 230 were returned. Return rate was 38.3%. The results of this study are as follows. First, image of meister high school students anticipated by industrial HR managers showed average score of 2.49, which indicates a positive image. In addition, factor analysis was performed to classify adjectives into groups, and they were divided into three factors including external factor, way of thinking factor, and internal (personality) factor. Second, image of meister high school students currently perceived by industrial HR managers showed average score of 3.24, which indicates a positive image. Third, image of meister high school students currently perceived by industrial HR managers was not as positive as image they anticipate.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.163-165
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2000
내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.6
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pp.3599-3608
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2014
This paper discusses the cognitive function of the image, focusing on the thought-evoking function of the image. Collages artworks were developed to determine how specifically the thought-evoking function of an image takes effect in actual cases. In addition, the cognitive responses of the research participants on the image were analyzed, centering on the thought-evoking function of the image, through an in-depth interview. The image performs the function to concentrate attention on a specific object and to process it more thoroughly. The image increases the immersion of the participants, evoked thought and activated conversation. This study probed the cognitive function of the image and is expected to greatly expand our understanding of human cognition. In particular, it is expected to provide useful insight into the integration of science and art.
Recently, university advertising was increasing with the educational circumstance changes. This study purposed to find out the effect of university ads satisfaction on enrolled students's university loyalty as an internal customer's loyalty not on existing external customer's perspectives. And we want to see more about the mediation effect of perceived image of the student and expected image of the student's relatives. Through the research model design and survey on students, we analysed proposed path hypotheses using the covariance structural equation analysis method with AMOS7.0 tool. As research results, all the hypotheses are accepted. University ads satisfaction was influenced to the perceived image and expected image, and finally to the university loyalty of the student. So, it is need to expand the university advertising coverage to the internal customer of enrolled students and his relatives.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.246-249
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2021
기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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