This study presents a T-shirt design process that utilizes modernized traditional patterns; in addition, it also includes various modernization techniques for Korean traditional patterns. T-shirts are a representative casual wear item worn in everyday life, especially among young people. The association of traditional elements and public goods such as T-shirts effects the diffusion of the Korean image into global society. Through the whole design process, target groups and design concepts were determined first: collegiate students as well as clean, natural, refined, simple and sporty image, respectively. Subsequently, Dokkaebi, lotus, Dangcho, dragon and Taegeuk patterns were selected as traditional pattern sources. Along with the technique of the division, transformation, and configuration of original patterns, the combining method of geometrical figures, stripe patterns, and check patterns with traditional patterns was helped create modernized traditional motives. Finally, T-shirt designs with a Korean image were developed with the harmonized deployment of modernized motives and color planning. The survey showed that designs had a clean, natural, refined, simple and sporty image that was preferred by collegiate students. This study is relevant in three aspects. First, the design process of modernization was very creative to combine traditional patterns and basic figures. Second, this study expanded the scope of traditional image design to casual wear to promote the Korean image to young people all over the world. Third, the whole design process, from planning to final product development, presented in this study is applicable to other design processes.
Pattern classification of single and multiple discharge sources was applied using a wavelet image signal method in which a feature extraction was applied using a hidden sub-image. A feature extracting method that used vertical and horizontal images using an MSD method was applied to an averaging process for the scale of pulses for the phase. A feature extracting process for the preprocessing of the input of a neural network was performed using an inverse transformation of the horizontal, vertical, and diagonal sub-images. A back propagation algorithm in a neural network was used to classify defective signals. An algorithm for wavelet image processing was developed. In addition, the defective signal was classified using the extracted value that was quantified for the input of a neural network.
Using the object recognition processing on the captured images, we can inspect whether a packaging process is performed correctly in real time. So we realized the functions that acquire an image of each state of the packaging process using a camera, extract each object in the image, and inspect the packaging process using the extracted object data. In case an object shape is solid, for object search, a shape-based matching algorithm was used which searches the object utilizing the informations on the shape. In case an object shape is not solid, and Is flexible, gray-level difference of the pixels in the limited image region including the object was used to recognize the object.
Recently, advanced video coding techniques using segmentation technique have been actively researched as candidates for video coding of MPEG-4 standard. The conventional segmentation techniques are unsuitable for real-time process because they have sequential structure. In this paper, we propose a new image segmentation technique using competitive learning neural network for vector quantization. The proposed segmentation procedure consist of prefiltering, primary and secondary segmentation, and a small region ellimination process. Primary segmentation segments input image in detail. Secondary segmentation merges similar region using a repetitive FSCL(Frequency sensitive competive learning) neural network. In this process, it is possible to segment an image from high resolution to low resolution by adjusting the number of repetition. Finally, small regions are merged into adjacent regions. Experimental results show that the procedure described yields reconstructed images of reasonably acceptable quality at bit rates of 0. 25 - 0.3 bit/pel.
We propose an algorithm for the automatic measurement of concentricity and roundness using image processing technique. The proposed measuring method consists of the preprocessing process and the measuring process. In the measuring process, two types of concentricity measurement algorithm and one type of roundness measurement algorithm are proposed. We could measure the concentricity and roundness using input image from CCD camera, without using special measurement equipment. From the experimental results, we could find that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied using our proposed method.
This paper describes an image design process for product development based on human sensibility ergonomics.. The human sensibility about product image can be measured through some statistical methods and translated into product design factors by some mathematical inference logics. This results also can be presented by 3D computer graphic tools, In order to integrate the above processess, a image design process on human sensibility database. Human sensibility database is constructed with the relational ddta of some adjective words and design factors, The next step is to extract the design information from the human sensibility dataabase by fuzzy inference algouithm. This information is used for the input data for the graphic presentation. The final product can be modified according to the customer's requirement.
본 논문은 역필터링을 이용하여 이동에 의해 흐려진 영상을 복원하는 기법에 관한 논문이다. 적절한 역필터를 설계하기 위하여 저하과정(Degradation Process)을 정확히 모델링하여 그의 역특성을 갖는 필터를 구해내야 한다. 고속으로 이동하는 물체의 영상은 Blurring되는데, 이것은 수학적으로 시간에 대한 영상의 적분으로 모델링될 수 있으며, 공간좌표상 방향성 방형 윈도우(Rectangular Window)를 상승(Convolution)하는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 이를 분석하여, 이동방향을 고려한 역 Sinc 함수 특성을 갖는 필터를 이용하여 흐려진 영상을 복원하는 기법을 연구한다.
Micro-abrasive jet machining(${\mu}AJM$) using mask is a fine machining technology which can carve a figure on a material. The mask should have holes exactly same as the required figure. Abrasive particles are jetted into the holes of the mask and it collide with the material. The collision break off small portion of the material. And the ${\mu}AJM$ nozzle should move all over the machining area. However, in general the carving shape is modeled as in a bitmap figure, because it often contains characters. And the mask model is also often modeled from the bitmap image. Therefore, the machining path of the ${\mu}AJM$ also efficient if it can be generated from the bitmap image. This paper suggest an algorithm which can generate ${\mu}AJM$ tool path directly from the bitmap image of the carving figure. And shows some test results and applications.
The aim of this study was to measure the brand images of contract foodservice management companies by identifying brand image attributes and then developing a measurement scale to measure the weight of these attributes. The measurement scale was developed by following a 5-stage process that included face-to-face interviews with experts, literature review, questionnaire surveys, verification of scale validity, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis. A total of 137 items measuring brand image were collected: 37 items from studies of brand image and corporate image, 55 items from studies of contract foodservice management companies and 45 items from the internet and websites of contract foodservice management companies. A survey was then conducted to assess the validity and reliability of the questionnaire items. Ultimately, the 137 items were reduced to 40 items. The calculated Cronbach's alpha for the 40 brand image items was 0.934, demonstrating good internal consistency. Based on exploratory factor analysis (EFA), employee attitude, menu content, corporate image, dining location and ambience, along with 33 subattributes, were identified as brand image attributes. Employee attitude was the most significant attribute influencing brand image. After confirmatory factor analysis (CFA) and a review process, four brand image attributes and 33 subattributes were finalized and incorporated into the scale.
영상의 압축, 인식 그리고 복원 등은 디지털 영상처리 기술의 한 부분으로 영상을 처리하는 가운데 잡음이 발생된다. 발생되는 잡음은 원 영상을 훼손하게 되며, 이러한 잡음으로부터 원 영상을 보존하는 것이 이미지 필터의 사용목적이다. 영상에 사용되는 기본적인 필터는 2차원 필터의 구조를 갖는다. 구현하는 방법에는 1차원 필터를 반복하여 사용하는 방법과 비분리형 2차원 영상 필터를 사용하는 방법이 있고 마스크를 이용하는 공간 영역의 필터 처리법은 후자에 속한다. 이러한 이미지는 기존의 1차 필터와 같이 잡음에 따라 각기 달리 사용되며, 임펄스 잡음 제거하기 위하여서는 다양한 메디안 필터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 강한 변형된 메디안 필터를 제시하였으며, 향상된 성능을 확인하기 위해 기존의 제시된 필터와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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