The main findings are as follows: First, both male and female group, image display was showed higher scores than the product display in the dimensions of 'interest' and 'impression, and the product display presented higher scores than the image display in the dimensions of 'information'. Second, in the dimensions of 'interest', more interest was demonstrated in image display for both male and female consumer group irrelevant to clothing shopping values. The pleasure pursuit consumer group of male and female presented more interest toward the both types of window display. Third, in the dimensions of 'information', the product display had more effect for both sex groups and the pleasure pursuit consumer group was seeking more information than the others groups through the window display. Fourth, in the dimensions of 'impression', the image display formed stronger impression and image for both male and female consumer group and the pleasure pursuit group showed higher score of impression formation than the other two groups.
This study was initiated for the purpose of improving the visual effect of lingerie design, and it focused on the image factors and their characteristics of the lingerie design. Images of 105 lingerie design were evaluated by 3-5 images/participant with each image being evaluated 15 times through the SD method 5-scale questionnaire. The lingerie design elements were also analyzed by a committee. For data analysis, SPSS 10.0 program was used, and the principal component analysis, Ward-cluster, K-mean cluster analysis, ANOVA, duncan-test were conducted. The results are as follows: 1) The three major characteristics of the visual images in the lingerie design were aesthetics, dignity, and youth, which were supported 76.78% by the responses. 2) The visual image types can be categorized into four clusters; a dignified style, a sprightly style, a practical style, and a sexual style. 3) The design elements that allowed different design characteristics among the image types were style(one-piece/two-piece), total length, waist fit, matching color, silky lustrous, see-through on waist, hip, race percentages. 4) The ABC(apparel-body-construct) observed that a practical style was perceived as flat and whole rather than a dignified style or a sprightly style, while a sexual style was seen as round and partial.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.7
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pp.49-55
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2016
In digital forensic images, there is a serious problem that is distributed with various image types. For the problem solution, this paper proposes a classification algorithm of the forensic image types. The proposed algorithm extracts the 21-dim. feature vector with the contrast and energy from GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix), and the entropy of each image type. The classification test of the forensic images is performed with an exhaustive combination of the image types. Through the experiments, TP (True Positive) and FN (False Negative) is detected respectively. While it is confirmed that performed class evaluation of the proposed algorithm is rated as 'Excellent(A)' because of the AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic Curve) is 0.9980 by the sensitivity and the 1-specificity. Also, the minimum average decision error is 0.1349. Also, at the minimum average decision error is 0.0179, the whole forensic image types which are involved then, our classification effectiveness is high.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.3
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pp.321-342
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2013
The purpose of this study was to compare and evaluate retrieval effectiveness of three types of image perception using different retrieval methods. Image types included specific, general, and abstract topics. The retrieval method included text only search, query by example (QBE) search, and a hybrid/hybrid search. Thirty-two college students were recruited for searching topics using Google image search system. The search results were compared with One-Way and Two-Way ANOVA. As a result, text search and hybrid search showed advantage when searching for specific and general topics. On the other hand, the QBE search performed better than both the text-only and hybrid search for abstract topics. The results have implications for the implementation of image retrieval systems.
This study is on the sensitive image of pattern expressed in the color & formative types of traditional Jokakbo(scraps of cloth). The object of this research is Korean traditional scraps of cloth in the latter period of Chosun Dynasty. This study is to be classified into 10 formative types like square type 1, square type 2, diagonal type, diamond type, many color striped type, concentric circle type, pinwheel type, vertical line type, cintamani pattern type, and free style type to apply the design of Jokakbo to Korean design. And color group is divided into vivid tone and pale tone. And it constitutes 17 patterns from the combination of these two types. As for the factors of constitution of scraps of cloth, it consists of factors like revelation, attraction, temperature sense, abstract, and rigidity. In the emotional image in the patterns, both vivid tone and pale tone showed dynamic and warm emotion together. Also, the factors of revelation and attraction were evaluated as opposite images, and it evaluated the plain and dim emotion as more attractive emotion. They preferred the pale tone to the vivid tone. They preferred the cintamani pattern in the vivid tone, and the diamond pattern in the pale tone most. From the research result above, this study made the abstract image of scraps of cloth standardized and prepared for a basis to execute it essentially. This research will be used as basic data to make traditional Korean image spotlighted in the world fashion markets as well as it will be helpful to the development of pattern design for the scraps of cloth essentially.
The purpose of the study is to identify consumers' use of information source, store image, and demographic characteristics by their lifestyle types. and to establish a strategy for marketing and customer satisfaction management in order to response actively to the change of consumer behavior and to survive in this boundless competition. Out of the adult females who visited any discount store from October 3 to October 13. 2001. 300 women who would understand the purpose of the survey and respond it. were given with the questionnaire. Finally, 245 questionnaires were returned and analyzed. The data were processed in factor analysis. group analysis. deviation analysis. Duncan. and cross analysis. with SPSS WIN 10.0. The results are as follows: 1. Life style were categorized into 4 groups: social service pursuing group, fashion change pursuing group. convenience pursuing group, cultural life pursuing group. 2. There were some differences in discount store consumers's use of information source about the cosmetics according to lifestyle types. 3. There were some differences in discount store consumers's store image about the cosmetics according to lifestyle types. 4. There were some differences in discount store consumers's demographic characteristics about the cosmetics according to lifestyle types.
The purpose of this study is to set a characteristic design by analyzing formative properties for the hat and fashion image shown in fashion collections from the S/S season of 1998 to the F/W season of 2004 in recent seven years. For the study, the 96 stimuli which found frequently in fashion collection were selected. The examines for the image evaluation were women college students majoring fashion design related fields and living in Seoul, Gyeonggi-do, and Gyeongsangnam-do. Data collection was performed in August 2004. As statistical methods for data analysis, internal consistency method, Factor Analysis, MANOVA were used. Based on the analysis of 31 pairs of adjectives for elucidating the total 96 stimuli which were devised by altering the types of garment, the relation between a garment and a color of hat, the types of hat, the length of hair, and the material and design of garment, five factors or attractiveness, gracefulness, concentration, cuteness, and hardness and softness were deduced. And it showed much difference in the types of garment, the relations between a garment and a color of hat, the types of hat, the length of hair, and the material and design of a garment.
These days, as Interest in Image recognition with deep learning is increasing, there has been a lot of research in image recognition using deep learning. In this study, we propose a system for classifying rocks through rock images of 18 types of rock(6 types of igneous, 6 types of metamorphic, 6 types of sedimentary rock) which are addressed in the high school curriculum, using CNN model based on Tensorflow, deep learning open source framework. As a result, we developed a classifier to distinguish rocks by learning the images of rocks and confirmed the classification performance of rock classifier. Finally, through the mobile application implemented, students can use the application as a learning tool in classroom or on-site experience.
The purpose of this study is to analyze the relationships between sense of values and clothing image of middle aged women. For this purpose, the subjects of 300 adult women from in their 40's to 50's, living in Daegu area were sampled out by convenient sampling method. The result of this analysis are as follows. 1)a factor analysis identified six different types of sense of value: materialistic, self-respect, relationship-conscious, sensation-conscious, practical, and people-conscious. 2)six different types of clothing image were identified: classy, bold, plain, feminine, casual, and peculiar. 3)the results of multiple regression analysis found that sense of values affected clothing image of middle aged women. This meant that significant relationships existed among these variables and there was a causal relationship between sense of values and clothing image.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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