세계화는 각 도시들이 살아남기 위해 경쟁하지 않으면 안되도록 하였고, 이러한 담론 속에서 장소는 정말로 '상품화'되고, '소비'되며, '광고'될 뿐만 아니라 '판매'되는 대상으로 간주되었다. 새로운 도시성장전략으로서의 장소 마케팅이란 공공·민간 주체들이 기업가와 관광객 심지어 그 장소의 주민들에게 매력적인 곳이 되도록 하기 위해 주로 문화적인 전략을 통해서 지역의 이미지를 제고시키고 지역의 경제 활성화를 꾀하는 다양한 방식의 노력들이라고 할 수 있다. 고양시는 지역에 특화된 화훼산업을 기반으로 한 꽃 전시회라는 지역의 작은 행사를 '고양 세계 꽃 박람회'라는 장소 마케팅으로 발전시켰다. 이것은 지역 이미지 제고, 지역정체성과 시민단합에 매우 긍정적인 영향을 미쳤으며, 지역경제 활성화의 측면에서는 화훼업의 특성상 국내의 전반적인 경기침체와 같은 이상 변수로 직접적인 효과는 뚜렷이 나타나지 않았으나 장기적인 관점에서 경제적 효과가 커질 것으로 예상된다. 고양시의 사례 연구는 서구에서 발전한 장소 마케팅이 우리 나라에서도 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
꽃은 인간의 표현 욕구를 가장 아름답게 표현하는 자연의 소재 중 하나이다. 최근에는 이러한 꽃을 상품에 다양하게 응용해서 미적 가치를 높이고 생명력을 표현하는 예술적 소재로 사용하고 있다. 본 연구는 시각적으로 아름다운 형태를 가진 꽃과 우리 일상생활에서 사용하는 다양한 상품과의 융합을 통해 시각적으로 표현하고자 하는 조형성을 연구하였으며 다양한 상품에 응용된 꽃문양 모티브의 사례를 살펴보고 디자인의 요소와의 상관관계를 연구하였다. 이를 바탕으로 소비자에게 만족을 주는 감성디자인의 중요성과 새로운 디자인 표현기법을 연구하고 디자인 요소로 평가한 연구결과를 통해 꽃의 활용 가능성을 제시하고자 한다. 또한 상품의 일반적인 디자인 관점에서 벗어나 자연스러움과 독창적인 디자인 감각으로 상품의 심미적 가치를 추구하고 꽃의 이미지를 이용한 표현장식을 바탕으로 다양한 상품에 꽃 모티브를 접목시켜 디자인 감성을 표현하는 감성 상품디자인 개발의 가능성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 자동으로 꼴을 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서 제안한 방식은 대부분 사용자가 직접 꽃의 윤곽선을 조정하는 방식을 사용하였다. 이러한 방법은 사용자 편의성 측면에서 비효율적이므로 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자와의 상호작용 없이 영상처리만을 이용하여 꽃을 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 서버-클라이언트 형태로 구성된 꽃 인식 시스템은 사용자가 전송한 영상의 컬러와 경계선 정보를 기반으로 영상 내에서 꽃의 영역을 찾는다. 꽃의 영역에서 색상과 윤곽선 정보를 추출한 뒤, k-means 클러스터링과 히스토그램 매칭을 통하여 서버에 저장된 기준 이미지와 가장 일치하는 꽃을 탐색하여 사용자에게 알려준다. 100종류의 꽃에 대하여 한 종당 각각 5 가지의 영상을 가지고 실험을 한 결과, 90.8%의 인식률을 얻을 수 있었다.
고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.
Flower images are used as a design motif in various fields. Flower printings in clothes, in particular, usually represent nature. This study sets out to identify the characteristics of different fashion styles with flower printings, as well as the preferences and emotional images of Korean women in their 20s. The flower printings used in fashion design were classified into 5 types of styles: Modern, Natural Romantic, Maximalism, Neo-Hippie, and Ethnic style. Literature review and survey were conducted to identify the emotional images associated with the flower printings, as well as women's preferences. Through literature review, this study noted the formative elements of flower printings and their characteristics, as expressed in fashion designs. Then, the different styles were classified in order to provide theoretical foundation for the survey. The results of the study were significant in that they contributed to the definition and academic systemization of the characteristics of fashion styles with flower printings. Moreover, the study opened up possibilities for utilizing flowers to express a greater variety of meanings and influences in fashion. The findings can be used to enable fashion styles and emotional influences to be expressed through designs using natural motifs besides flowers.
학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.
본 연구는 간호사복의 색상 및 문양에 따른 이미지를 분석하고, 색상과 문양이 조합을 이루었을 때 어떤 이미지로 통합되는지를 규명하고, 피험자에 따라 이미지지각의 차이를 알아보는데 목적이 있었다. 연구방법으로는 준실험 연구방법으로 피험자간 설계를 하였으며, 피험자는 대전, 충남지역의 대학생을 대상으로 시행하여 통계에 적합한 739부를 사용하였다. 연구에 사용된 자극물은 간호사복 catalog에서 선택한 모델에게, 색상(흰색, 분홍색, 하늘색, 녹색, 베이지색)과 문양(무지, 줄, 꽃)을 조합한 총 13개의 자극물을CAD simulation으로 제작했다. (중략)
본 논문에서는 모바일 환경에서의 수생 식물 정보 검색 시스템을 구현하였다. 검색 시스템은 크게 스케치를 통한 잎 모양 검색, 식물 서식지의 GPS 정보를 이용한 검색, 모양 예제를 통한 검색으로 나누어 구현하였다. 우선, 스케치를 통한 잎 모양 검색은 사용자로부터의 스케치 입력, 해당 이미지의 표현, 데이터베이스에 저장된 이미지와의 매칭, 추출의 네 단계로 이루어진다. GPS 정보를 이용한 검색은 식물의 서식지의 지리정보를 바탕으로 검색을 하며, 모양 예제를 통한 검색은 꽃모양, 잎모양 등에 대한 대표적인 샘플 이미지를 정의하여 사용자의 선택에 의해 검색을 하도록 하였다. 실험을 통해서 사용자의 성향, 질의 이미지의 복잡도, 실험 이미지의 셀 사이즈에 따른 다양한 실험 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 꽃장식의 전문성을 체계화하기 위해 수행되어졌으며 결과는 다음과 같다. 이미지 형용사가 질감성, 색감성, 시대성, 장식성의 4개의 요인으로 분석되어진다. 요인별 꽃에 대한 분석을 보면, 질감성에 있어서는 질감성이 가장 높은 꽃은 흰색 칼라꽃이 2.00으로 나타났으며, 로코스퍼럼은 -1.90로 가장 낮은 것으로 나타났다. 색감성에 있어서는 색감성이 가장 높은 것은 노랑색 장미가 1.70로 나타났으며, 안개꽃은 -2.40으로 색감성이 가장 낮았다. 시대성에 있어서는 시대성이 가장 높은 꽃은 천일홍이 2.00이었으며, 로코스퍼럼은 -3.00으로 시대성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 장식성에 있어서는 장식성이 가장 높은 종류는 아가판서스가 2.50로 나타났으며, 헬리코니아가 -2.00으로 가장 낮게 나타났다. 각 요인별 상관관계를 보면, 색감성과 시대성이 상관관계를 보이는 것으로 나타났는데 색감성과 시대성이 꽃장식을 할 경우 가장 중요하다고 해석되었다. 컨조인트 분석을 실시한 결과, 중요도는 색감성이 가장 높고 다음으로 질감성과 장식성, 시대성의 순서로 나타났다. 이것은 소비자들이 꽃장식을 할 때, 색감성과 질감성에 치우치다보면 시대성에 대한 중요도가 간과되기 쉬워진다고 생각되었다.
경기도농업기술원 선인장연구소에서는 다육식물 내수시장 확대를 위하여 1998년부터 국내의 재배농가와 종묘업체로부터 유전자원을 수집한 후 2001년부터 2009년에 걸쳐 교배 및 계통선발을 하고 3회의 특성검정을 거쳐서 꽃기린 신품종 '파노라마'를 육성하였다. 기존 꽃기린 품종은 포화엽색이 적색, 분홍색 등 단색인 품종이었으나 새로 육성된 '파노라마' 품종은 포화엽색이 녹색과 분홍색(RHS color chart 135B+54C)이 어우러진 복색이면서 고급스런 색체의 이미지를 준다. 측지수는 4.3개 발생하며 포화엽폭은 2.0 cm로 대륜성 품종이다. 줄기에 꽃차례 분지단수가 2~3개로 많이 발생하는 다화성으로 관상가치가 우수한 품종이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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