Faced with various challenges given from internal or external, universities and colleges, about 300 in number, began to feel one another as their rival and recognized advertising marketing as a solution of unlimited competition and were in serious action for advertising. School advertising has suddenly increased in quantity, but falls in creative strategy of qualitative level behind corporate or product advertising. This study suggests effective creative strategy, based on comprehension of characteristics of school advertising and on analysis of creative as a strategy, of advertisements put by schools. School advertising demands the approach different from commercial dimension of corporate advertising, because schools are characteristic of public interests. Schools need to take positive creative strategy of image advertising instead of passive type of recruitment announcement. This effective and Positive creative strategy des not only Provide the chance to select schools for customers of school advertising which sets up applicants for admission as the first target audience, but also instills affirmative and positive image in potential customers of the future such as pupils of elementary or middle schools and ordinary people so that it may make effective communication possible
The purpose of this study was to examine the change of Korean image, product image, purchase intention and revisit intention after successful results in the global sport event. A group of intercollegiate students were selected using the purposive sampling method for the study. Statistical methods were used for enhancing validity and reliability for this paper such as t-test, regression analysis, reliability analysis, frequency analysis, descriptive analysis and confirmatory factor analysis. The statistical package programs for this research were SPSS(ver. 12.0) and AMOS (ver. 7.0). The conclusion of this research were; (1) There are significant differences in factors such as Korean image, product image, purchase intention and revisit intention before and after the global sport events. (2) There are significant differences in factors before and after the global sport events when two groups were separated in terms of event involvements.
Image classification through deep learning on the image from photographs has been a very active research field for the past several years. In this paper, we propose a method of automatically discriminating stone images from domestic source through deep learning, which is to use Python's hash library to scan 300×300 pixel photo images of granites such as Hwangdeungseok, Goheungseok, and Pocheonseok, performing data preprocessing to create learning images by examining duplicate images for each stone, removing duplicate images with the same hash value as a result of the inspection, and deep learning by stone. In addition, to utilize VGGNet, the size of the images for each stone is resized to 224×224 pixels, learned in VGG16 where the ratio of training and verification data for learning is 80% versus 20%. After training of deep learning, the loss function graph and the accuracy graph were generated, and the prediction results of the deep learning model were output for the three kinds of stone images.
The purpose of this study is to explore the impact of cultural capital on individuals and society, and to demonstrate the causal relationship between cultural capital and viewing loyalty. Existing studies conducted from a cultural sociological point of view have mainly linked cultural capital to social inequality issues, so the role of cultural capital in personal life and social life has not received attention. To fill this literary gap, this study explored the role of cultural capital centering on the art field. A structural equation model was used to test the research hypotheses, and data were collected for college (graduate) students from three universities in Seoul. As a result of the study, it was found that artistic cultural capital had a significant effect on self-image in the field of personal life. In addition, it was found that artistic cultural capital had a positive effect on tolerant attitudes in the field of social life. Finally, it was found that viewing loyalty, which refers to favorable attitudes and behaviors toward visiting art museums, was significantly affected by artistic cultural capital. The results of this study have academic and practical implications in terms of exploring the practical role of cultural capital.
Like other computer vision research trends, research using satellite images was able to achieve rapid growth with the development of GPU-based computer computing capabilities and deep learning methodologies related to image processing. As a result, satellite images are being used in various fields, and the number of studies on how to use satellite images is increasing. Therefore, in this paper, we will introduce the field of research and utilization of satellite images and datasets that can be used for research using satellite images. First, studies using satellite images were collected and classified according to the research method. It was largely classified into a Regression-based Approach and a Classification-based Approach, and the papers used by other methods were summarized. Next, the datasets used in studies using satellite images were summarized. This study proposes information on datasets and methods of use in research. In addition, it introduces how to organize and utilize domestic satellite image datasets that were recently opened by AI hub. In addition, I would like to briefly examine the limitations of satellite image-related research and future trends.
When a person's face is recognized through a recording device such as a low-pixel surveillance camera, it is difficult to capture the face due to low image quality. In situations where it is difficult to recognize a person's face, problems such as not being able to identify a criminal suspect or a missing person may occur. Existing studies on face recognition used refined datasets, so the performance could not be measured in various environments. Therefore, to solve the problem of poor face recognition performance in low-quality images, this paper proposes a method to generate high-quality images by performing image quality improvement on low-quality facial images considering various environments, and then improve the performance of facial feature point detection. To confirm the practical applicability of the proposed architecture, an experiment was conducted by selecting a data set in which people appear relatively small in the entire image. In addition, by choosing a facial image dataset considering the mask-wearing situation, the possibility of expanding to real problems was explored. As a result of measuring the performance of the feature point detection model by improving the image quality of the face image, it was confirmed that the face detection after improvement was enhanced by an average of 3.47 times in the case of images without a mask and 9.92 times in the case of wearing a mask. It was confirmed that the RMSE for facial feature points decreased by an average of 8.49 times when wearing a mask and by an average of 2.02 times when not wearing a mask. Therefore, it was possible to verify the applicability of the proposed method by increasing the recognition rate for facial images captured in low quality through image quality improvement.
The aim of this study was to examine the image for dental hygienists and career consideration in academic high school students. A self-reported questionnaire was surveyed by 199 high school students in Gwangju. The questionnaire composed subject's general characteristics, image for dental hygienists, career consideration. The data were analyzed for independent t-test or Mann-Whitney test, one-way ANOVA or Kruskal wallis test and pearson's correlation coefficient by using IBM SPSS Statistics ver. 21.0 program. The average of total image was 3.36, personal images were 3.64, occupational images were 3.47, business images were 3.42, social images were 2.83 in the five-point scale. The image of dental hygienists was higher significantly in case of having a dental practitioner in the family, treatment experience less than 1 year, and treatment in dental hospital. The participants who considered to be dental hygienist were higher significantly in occupational and social images. There were positive correlations among the personal, occupational, business, social images of dental hygienists. These results showed that general images for dental hygienists were slightly positive but among them, social image was the lowest level. It showed that most students didn't consider to be dental hygienist. Therefore, we suggested to enhance positive recognition for dental hygienists be needed.
In AI chatbot service via a messenger, a profile image of the chatbot is the first thing that users see to communicate with the chatbot. This profile image not only manages an impression about the profile owner in SNS on followers, but also makes an important impression about chatbot services on users. Thus motivated, this study investigates proper profile images tailored for the types of chatbot services and users. Specifically, I reviewed the preferred images and expressions of chatbots for each purpose of chatbot service. Then, in a case study, I collected and analyzed the representative chatbot profile images for the purpose of fun and counseling. The profile images are categorized as robot, human, animal, and abstract images. Based on these categories, I surveyed the preferred profile image of the chatbot service in either the text type or image type alternatives. For the purpose of fun, in the text version, I found that both men and women preferred a human image to others. However, in the image version, men preferred woman and robot images while women preferred cute animation character and robot images. For counseling services, both men and women preferred woman and animal images most, which is similar to the results of the text version of questionnaires as well. While both genders consistently preferred real photo images, women tend to like abstract images more than men do. I expect that the results of this study would be useful to develop the proper profile images of AI chatbot for each service purpose.
Lee, Won Joo;Lee, Ki Won;Lee, Min Cheol;Lee, Jin Ho;Heo, Min Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.59-60
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2022
본 논문에서는 유아 영어 단어 학습 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서의 음성 인식 기능을 활용하여 동물과 음식 분야의 단어 학습 기능을 제공한다. 화면에 출력된 이미지에 해당하는 영어 단어를 말하면 키넥트 센서에서 그 음성을 인식하여 해당 단어의 발음이 정확한지 판별한다. 주어진 시간 내에 다양한 단어를 정확하게 발음함으로써 높은 점수를 취득하도록 구현한다.
The study addressed a direction that environmental facilities along avenues will make a progress via urban environment as well as location marketing. The space is specified the campus avenue, which is located in Jongro-gu at Seoul. With the emergence of digital information era, both people' life style and behaviors have been changing in many different ways. As the first approach to the direction, the historical study of the avenue is examined by focusing on the change. All possible related status such as location marketing strategy and various spatial characteristics, environment of the avenue and its facilities are investigated and users' characteristics are analyzed. Through these processes, a new direction and role of design are proposed and are believed to improve the avenue' image and to rediscover its own identity and to make the avenue alive as it used to be. The new proposed direction showed how to approach to design as well as to system of environmental facilities along avenues and in addition to highlighting continuous and synthetic plan. Furthermore, It is expected that both the efforts to improve the avenue' image based on its own cultural characteristic and to foster the cultural-commercialized facilities will contribute to the local residents' life standard and its economic status.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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