The purpose of this study was to classify the contents of self-image of college men and to investigate how clothing behavior was influenced by self-image, age, major, and the expenses of clothing. Samples were 342 male students of univer-sity in Seoul. Results of this study were following : 1. Four factors of self-image derived by factor analysis : F. 1‘mature-unmatured’;F. 2‘characteristic-ordinary’; F. 3‘conservative-open’; F. 4‘dominant-submissive’.2. 5 variables of clothing behavior were influenced by real self-image. Fashion was influenced by characteristic, open, dominant image, and the expenses of clothing. The ex-planatory power of the 4 variables was 29.3%. Aesthetics was influenced by characteristic, submissive, conservative image, the expenses of clothing, and age(R2=28.7%). Modesty was influenced by conservative and ordinary im-age(R2=6.5%). Coformity was influenced by ordinary image and the expenses of clothing (R2=5.7%). Comfort was influenced by dominant image and age(R2=5.3%). 3. 5 variables of clothing behavior were influenced by ideal self-image. Fashion was influenced by unmatured, characteristic, sub-missive image, and the expenses of clothing (R2=28.9%). Aesthetics was influenced by characteristic image, the expenses of clothing, and age(R2=23.5%). Modesty was influenced by conservative, mature, and ordinary image (R2=8.3%). Coformity was influenced by ordinary image(R2=1.9%). Comfort was influenced by mature image and age(R2=5.6%). The findings indicated that self-image had a significant effect on fashion and aesthetics, and characteristic image and conservative image were important variables that affected clothing behavior of college men.
Recently, the fuzzy theory has been adopted broadly to the applications of image processing. Especially the fuzzy clustering algorithm is adopted to image segmentation to reduce the ambiguity and the influence of noise in an image.But this needs lots of memory and execution time because of the great deal of image data. Therefore a new image segmentation algorithm is needed which reduces the memory and execution time, doesn't change the characteristices of the image, and simultaneously has the same result of image segmentation as the conventional fuzzy clustering algorithm. In this paper, for image segmentation, an extended fuzzy clustering algorithm is proposed which uses the occurence of data of the same characteristic value as the weight of the characteristic value instead of using the characteristic value directly in an image and it is proved the memory reduction and execution time reducted in comparision with the conventional fuzzy clustering algorithm in image segmentation.
The brand image had an effect on customer loyalty degree "Traditional characteristic", "Reliability", "Future events sliced raw fish directivity". With it appears, causing the effect which is powerful in customer loyalty degree "Traditional characteristic or reputation of restaurant", "Reliability of advertisement". The brand image had an effect on customer satisfaction "Reliability", "Customer directivity", "Traditional characteristic". With appears and with it is referred from above together "Traditional characteristic of restaurant" or "Reliability of advertisement public information", "Policy of the restaurant management customer first of all poem".
The purpose of this study was to examine the evaluation of fabric characteristics on the drapability, texture image and preference of blouse fabrics, and to analyze the effects of the texture image, objective and subjective drapability on the preference. As specimen, silk and polyester fabrics were collected. 52 female subjects evaluated 16 specimens with semantic differential scale of 18 fabric image and 20 sensibility. Data were analyzed through factor analysis, pearson correlational coefficient using spss win 12.0. For the evaluation, structural characteristics such as fiber contents, weave type, weight and thickness were analyzed. The results were as follows: The evaluation results of objective and subjective drapability showed differences. Sensory image factors of blouse fabrics were 'surface smoothness', 'elasticity', 'weight' and 'flexibility'. Sensibility image factors were 'elegance', 'classic', 'characteristic' and 'mannish'. 'Elegance', 'classic' and 'characteristic' of sensibility images showed high correlation with 'surface smoothness' and 'elasticity' of sensory image, also 'mannish' of sensibility image showed significant correlation with 'weight' of sensory image. The significant fabric characteristics affecting objective drapability were density, weight, thickness. The significant texture image factors affecting objective drapability were 'weight', 'flexibility' of sensory image and 'elegance' of sensibility image. On the other hand, the significant factors affecting subjective drapability were thickness of fabric characteristics and 'elegance', 'characteristic', 'mannish' of sensibility images. 'Elegance', 'characteristic' and 'classic' of sensibility image, 'elasticity' of sensory image and subjective drapability affected on the purchase preference.
This paper proposes a novel method for content-based watermarking based on feature points of an image. At each feature point, watermark is embedded after affine normalization according to the local characteristic scale and orientation. The characteristic scale is the scale at which the normalized scale-space representation of an image attains a maximum value, and the characteristic orientation is the angle of the principal axis of an image. By binding watermarking with the local characteristics of an image, resilience against affine transformations can be obtained. Experimental results show that the proposed method is robust against various image processing steps including affine transformations, cropping, filtering, and JPEG compression.
Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.
The purpose of this study was to investigate the images and characteristic formative elements of Korean traditional patterns. The Korean pattern image could be interpreted into visual elements of design based on the images, the characteristic formative elements of Korean traditional patterns, and their relationships. Fourteen patterns selected from 5 groups of Korean patterns were used as stimuli. An image evaluation using a 2-point sementica scale of 19 bipolar adjectives, and an impression evaluation of which results were presented by visual drawing using lines and shapes were carried out. The data were analyzed by correspondence analysis and cluster analysis. The major findings are as follows; 1. Fourteen patterns and 19 adjectives were marked on a perception map composed of two (x and y-) axes. The bipoles of x- and y axes were soft-hard and splendid-artless, respectively. 2. Four clusters semerged to account for the dimensional sturucture of 14 patterns and 19 adjectives. These were splendid image, soft image, individualistic image, and sophisticated image. However there was no pattern which belonged to the cluster, sophisticated image. The Korean pattern image was founded to be better related to the kind of patterns than the type of patterns. 3. The characteristic formative elements obtained from the impression test were contour of motif, repeated line or shape, various curved lines, and decorative elements. 4. The splendid image was related to Bongwhang patterns and detailed line and complexity. The individualistic image was related to the abstractive form of Bongwhang pattern and the decorative form of Cloud pattern both of which have the characteristics of point-symmetry and abstraction, and Turtle-back pattern. In this case, the related charac-teristic formative element was identified to be repeated lines. The soft image was related to Moran, Cloud, and Taegeuk patterns. The related characteristic elements were various types of curved lines, decorative elements, and rounded contours.
This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference between offline and online by structural characteristics of women' jacket fabrics for spring and summer. 78 participants evaluated the sensibility image and preference of various fabrics. The data were analysed by factor analysis, t-test, Pearson's productive correlation, regression, and multi dimensional scale. The results were as follows: Sensibility image factors of women' jacket fabrics were 'classic' 'sophisticated' 'natural' 'characteristic' and 'practical'. Between offline and online, sensibility images showed no differences. In sensibility images, 'classic'-'sophisticated', 'natural'-'practical', and 'practical'-'characteristic' images showed significant correlation. By analyzing the contribution of fabric structure on sensibility images, density affected on the 'classic' image offline and online. By the results of regression analysis, thickness, density and weave affected on the tactile preference. In sensibility images, 'classic', 'sophisticated' 'characteristic' images were the influencing factor. 'Sophisticated', 'natural', 'characteristic' and 'practical' images affected on the purchase preference.
The purpose of this study is to help understanding of Korean fashion image by studying of design factor and formative characteristic. The methods of this study are the study of academic literatures as well as practical study through the analysis of case studies about actual works. The summary of this study's results is like followings. First, Perspectives seeing formative characteristic on Korean fashion image are Shape with a line, color, material, pattern, accessories. Second, Design factors deciding Korean fashion image are pattern, then in order of shape, color, material, accessories. Third, In results on design factor deciding Korean fashion image, when fashion designers focus on pattern, pattern is focused on without regard for other design factor. But color and material are accompanied by other design factor in expressing Korean fashion image. As fashion design point expressing Korean astetic, use of pattern is minimized other design factor, color and material are used with other design factor, then Korean fashion image will come out more than other time else. If We develop Korean fashion design to concentrate on shape and pattern, Korean fashion culture will be known to world people and beautiful value of Korean fashion will be handed effectively.
In this paper, we propose improved methods which are image conversion and extraction method of watershed seed using morphological characteristic of teeth on complement image. Conventional tooth segmentation methods are occurred low detection ratio at molar region and over, overlap segmentation owing to specular reflection and morphological feature of molars. Therefore, in order to solve the problems of the conventional methods, we propose the image conversion method and improved extraction method of watershed seed. First, the image conversion method is performed using RGB, HSI space of tooth image for to extract boundary and seed of watershed efficiently. Second, watershed seed is reconstructed using morphological characteristic of teeth. Last, individual tooth segmentation is performed using proposed seed of watershed by watershed algorithm. Therefore, as a result of comparison with marker controlled watershed algorithm and the proposed method, we confirmed higher detection ratio and accuracy than marker controlled watershed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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