• 복식
• /
• 제51권4호
• /
• pp.141-163
• /
• 2001

This study was to analyse the meanings of the appropriation inherited in the modern costumes from the latter of the 20th century to the present. According to the dictionary, the meanings of a word. "appropriation" is to steal something, used in order to avoid saying this directly. The sorts of the appropriation represented in the works of Art was as follow : First. the reconstruction by the imitation of the works of a great master or partly induction of the works of a great master Second, the introduction by the history, modern art, the image of popular culture Third, the imitation by the works of photograph, etc The appropriation in the modern costumes could be distinguished as two facts : First, the appropriation of the image of popular culture, 1) the way by the induction of popular factors of the extremely routine, commonplace character 2) the way by the citation of critical sentence of society, complaint message of the situation of times. Second, the reinterpretation of the past works : 1) the way by the reinterpretation of a great artist′s works, or popular works. In accordance with its change of a standard of value of the beauty, the products of modern culture, called the artificial second image, that is, popular factor, ready made factor, a signboard, a trademark etc, was appropriated in modern costumes and was reinterpreted by the works of fashion designer′s empathy. We can say that the modern costumes is not only the products of creative, original action of fashion designers but also the mirror of times, having relationship with society.

• 정보관리연구
• /
• 제40권4호
• /
• pp.49-71
• /
• 2009

공공기관 내에서의 전자기록물의 중요성과 비중이 높아져감에 따라 다양한 형태의 기록물 관리의 필요성이 대두되고 있다. 2007년 제안된 국가기록원의 기록관리 메타데이터 표준안의 요소들은 주로 텍스트 형태의 기록물에 중점을 두고 있으므로 다양한 유형의 전자기록물을 표현할 수 있는 요소의 확장이 필요하다. 이에 본 연구에서는 이미지 기록물에 초점을 맞추어 메타데이터 요소들을 제안하였다. 이를 위하여 이미지 기록의 특성을 파악하였고, 최근에 그 개정판이 제공 된 호주 국가기록원의 Australian government recordkeeping metadata standard와 PREMIS 데이터사전과 요소들을 비교분석하였다. 이를 통하여 포맷(format), 중요속성(significant properties), 환경(environment), 범위(coverage)등의 네 요소의 수정 및 추가를 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.425-433
• /
• 2018

본 논문에서는 시차의 신뢰도를 기반으로 플렌옵틱 영상의 초고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 그리고 플렌옵틱 카메라 영상으로부터 생성한 서브어퍼처(sub-aperture) 이미지는 TV_L1알고리즘에 기반한 시차 추정과 초고해상도 영상 복원에 활용된다. 특히 제안된 알고리즘은 시차가 부정확하게 나타날 수 있는 경계 역역에서 향상된 성능을 보인다. 시차 벡터의 신뢰도는 서브어퍼처 이미지의 상하좌우 각 위치별 영역에 따른 분산을 고려하여 판단한다. 신뢰도가 낮은 시차벡터는 초고해상도 영상 복원시 제외된다. 제안된 방법은 바이큐빅 보간 방법과 기존의 시차기반방법 그리고 사전기반 방법과 비교하여 평가되었다. 성능 평가에서 초고해상도 영상복원의 결과는 PSNR, SSIM 관점에서 성능을 비교하여 최상의 성능을 보여준다.

• 패션비즈니스
• /
• 제13권1호
• /
• pp.91-101
• /
• 2009

The purpose of this study is to develop semantic differential scales which are necessary to evaluate visual image and effect of flare skirt. As a result of the first survey of 362 female college students, the most effective factors for shape of flare skirt are silhouette, volume of flare, and skirt length. Based on this result, we made flare skirt simulation for visual evaluation with using I-Designer program. 4 kinds of volume of flare($90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ},\;360^{\circ}$) and 3 kinds of skirt length(48cm, 58cm, 68cm) are combined as variables for flare skirt of visual evaluation. For the second survey of 362 female college students, we asked to write suggested adjectives freely. As a result, we could draw out 210 adjectives. 'Feminine' was most frequently used word for flare skirt, and then, 'vivid', 'rhythmic', 'cute', 'soft', 'fat', and 'comfortable' in this order. With considering frequently used words in the preceding study, we selected 41 adjectives. Antonyms were selected from the resulted frequency of this study and preceding study, and the rest of words were found from dictionary. From these process, we developed semantic differential scales for visual image and effect of flare skirt.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1877-1885
• /
• 2015

This paper presents a new Nearest-Neighbors based weighted representation for images and weighted K-Nearest-Neighbors (WKNN) classifier to improve the precision of image classification using the Bag of Visual Words (BOVW) based models. Scale-invariant feature transform (SIFT) features are firstly extracted from images. Then, the K-means++ algorithm is adopted in place of the conventional K-means algorithm to generate a more effective visual dictionary. Furthermore, the histogram of visual words becomes more expressive by utilizing the proposed weighted vector quantization (WVQ). Finally, WKNN classifier is applied to enhance the properties of the classification task between images in which similar levels of background noise are present. Average precision and absolute change degree are calculated to assess the classification performance and the stability of K-means++ algorithm, respectively. Experimental results on three diverse datasets: Caltech-101, Caltech-256 and PASCAL VOC 2011 show that the proposed WVQ method and WKNN method further improve the performance of classification.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.90-98
• /
• 1996

본 논문에서는 한글의 형태소 분석에 기초한 청각장애자용 수화영상 변환시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 문자열에 대해 형태소 분석에 의한 음운성분과 접속정보를 추출한 다음, 이에 대응한 수화영상을 구축된 수화영상 데이터베이스를 통하여 정확히 출력한다. 효과적인 수화영상변환을 위해 입력문자열에 대한 형태소 분석부와 수화패턴 참조를 위한 수화언어기술부로 이루어진 언어정보기술사전을 구성하였다. 수화패턴은 중복을 피하기 위해 기본수화, 복합수화 그리고 유사수화단어로 분류하여 작성하였으며, 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제4권3호
• /
• pp.210-220
• /
• 2020

Aiming at the problem that the Local Sparse Difference Index algorithm has low accuracy and low efficiency when detecting target anomalies in a hyperspectral image, this paper proposes a Weighted Collaborative Representation and Sparse Difference-Based Hyperspectral Anomaly Detection algorithm, to improve detection accuracy for a hyperspectral image. First, the band subspace is divided according to the band correlation coefficient, which avoids the situation in which there are multiple solutions of the sparse coefficient vector caused by too many bands. Then, the appropriate double-window model is selected, and the background dictionary constructed and weighted according to Euclidean distance, which reduces the influence of mixing anomalous components of the background on the solution of the sparse coefficient vector. Finally, the sparse coefficient vector is solved by the collaborative representation method, and the sparse difference index is calculated to complete the anomaly detection. To prove the effectiveness, the proposed algorithm is compared with the RX, LRX, and LSD algorithms in simulating and analyzing two AVIRIS hyperspectral images. The results show that the proposed algorithm has higher accuracy and a lower false-alarm rate, and yields better results.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.83-87
• /
• 2021

자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권8호
• /
• pp.81-88
• /
• 2017

본 논문에서는 단일 영상에서 빗줄기가 포함된 영역을 검출하기 위한 빗줄기 검출 기법을 제시하고자 한다. 특히 빗줄기가 포함된 패치와 그렇지 않은 패치들을 각각 수집한 후에 지도 학습 기반으로 심층 컨볼루셔널 신경망을 훈련시키고 빗줄기 영역을 검출하는 과정에 대해 자세히 소개하고자 한다. 또한 제안한 심층 컨볼루셔널 신경망 기반의 빗줄기 검출 기법이 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법과 비교해서 저주파 영역에서 빗줄기 검출 성능이 더 우수함을 보이고자 한다. 그리고 제안한 빗줄기 검출 기법을 빗줄기 제거 분야에 적용해봄으로써 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법보다 저주파 영역에서 디테일한 성분을 더 정확하게 묘사할 수 있음을 보여주고자 한다. 부가적으로 본 논문에서는 원본 영상에 빗줄기 패턴을 삽입하여 비가 내리는 시각적인 효과를 줄 수 있는 빗줄기 천이 기법에 대해서도 소개하고자 한다. 제안한 빗줄기 천이 기법은 빗줄기 영상 데이터베이스를 구축할 때 빗줄기의 다양한 패턴을 확보하는 데 유용하게 사용이 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.727-730
• /
• 2016

TSC(Time Series Classification)은 시계열데이터를 패턴에 따라 분류하는 것으로, 시계열이 매우 흔한 데이터형태이고, 또한 활용도가 높기 때문에 오랜 시간동안 Data Mining 과 Machine Learning 분야의 주요한 이슈였다. 전통적인 방법에서는 Distance와 Dictionary 기반의 방법들을 많이 활용하였으나, Time Scale과 Random Noise의 문제로 인해 분류의 정확도가 제한되었다. 본 논문에서는 Deep Learning의 CNN(Convolutional Neural Network)과 변종데이터(Data Mutation)을 이용해 정확도를 향상시킨 방법을 제시한다. CNN은 이미지분야에서 이미 검증된 신경망 모델로써 시계열데이터의 특성을 나타내는 Feature를 인식하는데 효과적으로 활용할 수 있고, 변종데이터는 하나의 데이터를 다양한 방식으로 변종을 만들어 CNN이 특정 패턴의 가능한 변형에 대해서도 학습할 수 있도록 데이터를 제공한다. 제시한 방식은 기존의 방식보다 우수한 정확도를 보여준다.