• 디지털정책학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-14
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• 2024

본 연구의 목적은 헤어뷰티산업의 SNS 마케팅 특성이 헤어샵 이미지 형성과 방문의도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. SNS 마케팅은 현대의 소셜 미디어 플랫폼을 활용하여 고객과의 상호 작용, 정보 제공, 정보 신뢰, 유쾌함을 통해 마케팅 활동을 수행하는 전략입니다. 이러한 SNS 마케팅의 특성이 헤어뷰티 업계에서 헤어샵 이미지 형성과 고객 방문의도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 연구를 위해 헤어 관련 SNS 이용 경험이 있는 총 307명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지에는 SNS 마케팅 특성, 헤어숍 이미지, 방문의도 관련 항목이 포함되어 있으며, 수집된 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 통계분석하였다. 연구문제의 결과는 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석, 매개회귀분석 등의 분석기법을 적용하여 도출하였다. 연구 결과, SNS 마케팅의 특징인 정보제공, 정보신뢰성, 유쾌함, 상호작용이 헤어샵 이미지 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 헤어샵 이미지가 방문의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 헤어숍 이미지는 SNS 마케팅 특성과 방문의도 사이에서 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 SNS 마케팅을 통해 헤어 뷰티 업계의 이미지 형성과 고객 방문 의도를 향상시킬 수 있는 중요한 인사이트를 제공합니다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.493-495
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• 2004

최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.330-335
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• 2006

본 논문에서는 neural network을 이용한 이미지 장르(유형) 분류 시스템을 소개한다. 이 논문에서 제안된 시스템은 이미지를 예술(art), 사진(photo), 만화(cartoon) 이미지라는 세 가지 장르(유형) 중 하나로 분류한다. 이미지의 특성은 표준 MPEG-7 visual descriptor를 사용하여 추출된 후, neural networks를 이용하여 학습된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 시스템이 80% 이상의 이미지들을 정확한 장르(유형)로 분류하는 것을 보여준다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-87
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• 2019

본 연구는 도깨비 이미지에 대한 일반인의 인식을 바탕으로 도깨비의 시각적 표현 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 사례조사 및 설문조사이다. 먼저 사례조사를 위해 도깨비 주제의 그림책 15권을 조사대상으로 선정하여 도깨비에 관한 언어적 표현과 이미지를 수집하였다. 또한 이미지 스케일에서 이미지 형용사 33개를 추출하고 설문조사를 통해 도깨비의 시각적 표현 특성에 대한 일반인의 선호도를 파악하였다. 연구 결과 사람들은 도깨비의 쾌활한 모습, 전통적인 이미지, 두드러지는 강조점을 가진 모습 등을 선호하는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 도깨비의 시각적 표현 방안으로 첫째, 한국적인 이미지 안에서의 쾌활하고 익살스러운 모습, 둘째, 행위적 표현의 연출, 셋째, 시각적 특화 요소 고안을 제안하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.209-220
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• 2024

스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제34회 춘계학술대회논문집
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• pp.85-88
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• 2010

액체 추진기관을 개발하는데 있어 분사기의 분무특성 파악은 필수적이다. 본 연구에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 Gas-Centered Swirl Coaxial(GCSC) 분사기의 분무특성들 중 분무각도, 분열길이, 액적크기를 측정하는 방법에 대하여 알아본다. 스트로보스코프와 CCD 카메라를 이용한 직접사진기법으로 분무 이미지를 저장하였고, 그 결과를 처리하기 위한 이미지 처리방법과 알고리듬의 검토가 이루어졌다. 이 방법이 아직 확실한 검증이 필요하고 한계성을 지니지만, 분사기 개발에 정확하고 더 많은 데이터를 제공할 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.551-555
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• 2010

단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.371-380
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• 2019

본 연구는 지도자의 이미지와 참여동기의 관계를 알아보기 위하여 서울, 경기, 인천 지역 스포츠센터 6곳의 만 65세 이상의 노인 293명을 대상으로 연구하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 인구통계학적 특성에 따른 지도자의 이미지에서 성별은 지도자의 자질과 유의한 차이를 나타냈고, 연령은 지도자의 자질과 학습지도 이미지, 생활 이미지와 유의한 차이를 나타냈다. 참여종목은 지도자 이미지의 모든 하위요인과 유의한 차이를 나타냈다. 둘째, 인구통계학적 특성에 따른 참여동기에서 성별은 내적동기와 유의한 차이를 나타냈고, 연령과 참여종목은 참여동기의 모든 하위요인과 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 지도자 이미지는 내적동기와 외적동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다, 내적동기에서는 학습지도 이미지와 인간관계 이미지가 유의한 차이를 나타냈고, 외적동기는 지도자의 자질과 생활 이미지, 인간관계 이미지와 유의한 차이를 나타냈다. 따라서 본 연구의 결과, 지도자의 이미지는 노인들의 생활체육 참여 동기를 높여주는 중요한 변수임을 확인하였다.