Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.789-795
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2002
Color image is formed of combination of three color channels. Therefore its architecture is very complicated and it requires complicated image Processing for effective image segmentation. In this paper. we propose architecture of universalized Color Morphological Pyramids(CMP) which is able to give effective image segmentation. Image Pyramid architecture is a successive Image sequence whose area ratio $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$ after filtering and subsampling of input image. In this technique, noise removed by sequential filtering and resolution is degraded by downsampling using CMP in various color spaces. After that, new level images are constructed that apply formula using distance of neighbor vectors in close level images and segments its image. The feasibility of proposed method is examined by comparing with the results obtained from the existing method.
본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 시계열 매칭 기술을 활용하여 대용량 윤곽선 이미지 매칭을 보다 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 윤곽선 이미지 매칭에서, 스케일링 불변의 지원은 스케일된 유사 이미지를 검색하기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현한다. 먼저, 클라이언트는 질의 이미지를 시계열로 변환하고, 스케일링 팩터 구간 및 허용치와 함께 서버에 전달하고, 매칭 결과로 반환된 이미지를 차트 형태로 시각화한다. 다음으로 서버는 다차원 인덱스를 활용하여 대용량 윤곽선 시계열 데이터에 대한 빠른 시계열 매칭을 수행한다. 구현 결과, 제안하는 윤곽선 이미지 매칭 시각화 도구는 질의 이미지와 스케일링-불변 결과 이미지를 세 가지의 차트를 통해 직관적으로 비교 및 분석 가능하게 하였다.
Recently the environment of Korean business cultures has rapidly changed. Companies have their own images. They are Perceived among companies, so they are awarded as the important factors of the making relation. Especially the importance of corporate image was brought to the fore and it has been dealing with continuously and variously since 1990s. Previous empirical research has focused on the orientation of consumer in perceived company image. But the goal of this study is focused on the effects of the perceived image between corporations in trust and commitment of relationship. The results of this study perceived image were indicated to have an effect on trust. In addition, trust were also indicated to have an effect on commitment. C.E.O, Growth, Innovation image were indicated to have an effect on trust as the important factors.
MIRIS는 과학기술위성 3호의 주 탑제체로 우주 및 지구의 적외선 관측을 위한 두 개의 카메라 시스템을 가지고 있으며 이를 위한 적외선 검출용 이미지 센서가 각각 장착되어 있다. 이미지 센서를 통해 검출된 이미지 데이터를 읽기 위해 고속의 데이터 처리가 요구되어 FPGA 구성방식으로 전용 제어기를 구성하였다. 우주 및 지구의 적외선 관측용 이미지 센서는 구성 및 동작방법이 달라 요구기능을 만족하는 각각의 전용 이미지 센서 제어기를 개발했다. FPGA를 이용한 이미지 센서 제어기에는 검출된 이미지를 읽기위한 센서 제어 신호발생기, 아날로그 이미지 신호를 디지털 정보로 변환하는 ADC 제어용 신호 발생기, ADC의 출력 신호를 고속의 직렬 통신선로로 출력 하는 기능 외에 동작 모드 및 동작 상태 입력용 DSP 인터페이스, 고속의 직렬 통신 선로에 MIRIS 상태정보 삽입 기능, 제어기의 기능을 원격지에서 확인 할 수 있는 이미지 패턴 생성기능 등을 가지고 있다. 특히, 이미지를 읽기 위한 동작 시에만 클록 주파수를 인가하는 방법으로 FPGA 내부 회로를 구성하여 전류의 소모량을 최소화 하였다.
This study is to investigate causal relationship among store image, private brand image and purchase intentions through comparing national distributors with local distributors in Pusan city. More specifically, the objective of this study can be explained as follows; First, what store image have an effect on private brand image. Second, individual store image and their private brand image have different effects. Last, store image and private brand image influence purchase intention of private brands. The results of this study suggests a positive relationship between consumers' perceptions of individual private brands and their associated store image dimensions and purchase intentions toward private brands. A key implication of this research suggests it is desirable for retailers to build up a positive consumer's perceptions of private brand by improving store image. Especially, it is suggested that through the development of specific features of store images, retailers are to manage private brands.
As CNN model is applied to various domains such as image classification and object detection, the performance of CNN model which is used to safety critical system like autonomous vehicles should be reliable. To evaluate that CNN model can sustain the performance in various environments, we developed an image data augmentation apparatus which generates images that is changed background. If an image which contains object is entered into the apparatus, it extracts an object image from the entered image and generate s composed images by synthesizing the object image with collected background images. A s a method to evaluate a CNN model, the apparatus generate s new test images from original test images, and we evaluate the CNN model by the new test image. As a case study, we generated new test images from Pascal VOC2007 and evaluated a YOLOv3 model with the new images. As a result, it was detected that mAP of new test images is almost 0.11 lower than mAP of the original test images.
This study is focused on the image benefit cost criterion value and the pure image benefit figure of the local food service industries, V, T, and O based on the theory and factor-analyses of food service industry. To accomplish the aim of this study, theoretical and positive research methods have been applied. The steps of food service image decision projects for the activating of identification on food service have been examined through theories and positive analyses. As the results, 'the image of menu service' appears to be the most effectual factor on the pure image benefit score, which is the priority order of the project planning for the food service image marketing of Jeonju area. As for the image benefit cost criterion value, 'the image of managemental service system', 'the image of approachability', and 'the service of internal surroundings' have been proved to be the most effectual factor in V, T, O respectively. On the other hand, this study shows that V manages its image of food service most effectually with 1.7 billion won, T with 96 million won, O with 7.2 million won for the image marketing strategy.
This paper proposes the method of image cartooning, that makes cartoon-like images of a target, using reference images. We deform a target image using pre-defined reference images. For this deformation, we extract feature points from the target image by Active Appearance Model(AAM) and apply the warping method to the target using feature points of target and feature points of reference image as a basis of warping function. We create simplified cartoon-like images by abstraction of the deformed target image and drawing of edges and quantization of luminance of the abstracted image. Two main concept of cartoon(exaggeration and simplification) is inhered in this method when we use a exaggerated cartoon image as a reference image. It is possible for this method to create various results by control of warping and change of reference image.
America is traditionally friendly to South Korea. Last year in 2008, U.S. exports to South Korea totaled $32.4 billion. The U.S. and Korean must reciprocate economic exchange. The purpose of this study to measure the re-purchase intentions and product satisfaction in America image. The major result of article can be summarized as follows. The factors of this article have been divided into 'society safety', 'industrialization level', 'economic image', 'political image', 'cultural image', and 'the character of a nation'. In the empirical result of the article, the goods satisfaction for America country image would be shown in the results. The first, 'society safety', 'industrialization level', 'the character of a nation' are significantly positive statistically to goods satisfaction. The second, 'economic image', 'political image', 'cultural image' are not as significantly positive statistically speaking.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.291-298
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2022
A generative adversarial network (GAN) is a network in which two internal neural networks (generative network and discriminant network) learn while competing with each other. The generator creates an image close to reality, and the delimiter is programmed to better discriminate the image of the constructor. This technology is being used in various ways to create, transform, and restore the entire image X into another image Y. This paper describes a method that can be forged into another object naturally, after extracting only a partial image from the original image. First, a new image is created through the previously trained DCGAN model, after extracting only a partial image from the original image. The original image goes through a process of naturally combining with, after re-styling it to match the texture and size of the original image using the overall style transfer technique. Through this study, the user can naturally add/transform the desired object image to a specific part of the original image, so it can be used as another field of application for creating fake images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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