This study aims to draw the factors about the desired image of skinny jeans and to analyze the difference desired image, preference, and wearing satisfaction according to demographic characteristics. The data for this study were collected from men and women in their from 10s to 40s. This study used SPSS 20.0 for windows and factor analysis, t-test, one-way ANOVA were used to perform the statistical analysis on the survey data. The result showed that the desired image of skinny jeans was five. The difference results of skinny jeans according to demographic characteristics showed the significant difference in the comfortable and stylish image, the thin and long image, and the active image according to gender, in the bold and sensual image according to marital status, in the bold, comfortable, stylish, and sensual image according to age, in the bold image according to monthly income, and in the bold, thin, and sensual image according to occupation. The difference results about the preference of skinny jeans according to demographic characteristics showed that the groups of women, teenager, five millions won and over to six millions won in monthly income, owner-operators, service and production workers, office workers, middle and highschool students, and university students have the higher preference than the other groups. The difference analysis results about the wearing satisfaction of skinny jeans according to demographic characteristics showed that the groups of women, teenager, five millions won and over to six millions won in monthly income have higher wearing satisfaction than the other groups.
The purpose of this study was to examine the role of consumers' self-image and pursued-image of clothes on the clothing purchase decision making according to the location. Data were obtained from a questionnaire filled out by 575 women living in Seoul and Jechon. For data comparative analysis, paired t-test, t-test, factor analysis and multiple regression analysis were used. The results of this study are as follows: 1. There were significant differences in self-image and pursued-image in terms of clothing purchases between women who live in Seoul and Jechon residents. 2. Demographic variables influenced to the self-image and pursued-image of clothes factor. Among them, size of the city was the most important factor which influence to the clothing purchase behavior. 3. Self-image, pursued-image of clothes, problem recognition and evaluative criteria factors significantly differed between Seoul and Jechon residents. In two cities, problem recognition factor which was arisen by external stimulus and all of the evaluative criteria factors showed significant differences. 4. When the cities were partitioned by size(large and small city), the influence of self-image and pursued-image of clothes on the clothing purchase behavior showed different phases. Generally, self image and pursued-image of clothes were more important to various problem recognition and evaluative criteria factors in large city(i.e. Seoul) than in small city(i.e. Jechon). However economic rational factor was the exception.
The purpose of this study was to investigate the differences in recognition of brand and advertisement image according to the advertisement expression forms of domestic make-up cosmetics. This study was conducted by means of a questionnaire survey of female which age from twenties to the thirties. The statistics used for data analysis were frequency distribution, Percentage, mean, factor analysis, and paired t-test by the SPSS program. The results of this study were as follows. The brand and advertisement image of domestic Make-up cosmetics were classified into seven factors. : Of good quality, high-toned, modern, chic, unique, familiar, stimulative brand and advertisement image. The brand image and advertisement image recognition didn't correspond in general except HERCYNA and ETUDE.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.1
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pp.77-82
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2022
The research study was conducted for development of the advanced image analysis service system based on deep learning. CNN(Convolutional Neural Network) is built in this system to extract learning data collected from Google and Instagram. The service gets a place image of Jeju as an input and provides relevant location information of it based on its own learning data. Accuracy improvement plans are applied throughout this study. In conclusion, the implemented system shows about 79.2 of prediction accuracy. When the system has plenty of learning data, it is expected to predict various places more accurately.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.241-246
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2018
Because of the mechanical problems of input camera equipment, image restoration process is performed in order to minimize recognition errors due to the noise problem generated in test data image. The image restoration method resolves the noise problem by examining the numbers and positions of the Direct neighbors and the Indirect neighbors for each pixel constituting the test data. As a result, satisfactory recognition result can be obtained by eliminating the noise problem generated in the test data through the image restoration process as much as possible and also by calculating the differences between the learning data and the test data in the area unit, thereby reducing the possibility of recognition error by the noise problem.
Purpose: The purpose of this study is to review the previous studies on the characteristics of the image search service provided by using artificial intelligence, the social impact characteristics, and the moderating effect of perceived anthropomorphism, and conduct empirical analysis to identify the constituent factors affecting purchase intention. To clarify. Through this, I tried to present theoretical and practical implications. Research design, data, and methodology: Research design was that characteristics of image search service (ubiquity and information quality) and social impact characteristics (subjective norms, electronic word of mouth marketing) are affected by mediation of satisfaction and flow, therefore, control of perceived anthropomorphism have an effect on purchase intention to increase. For analysis, research conducted literature review, and developed questionnaires, so that EM firm which is a specialized research institute has collected data. This was conducted on 410 people between the 20s and 50s who have mobile shopping experiences. SPSS Statistics 23 and AMOS 23 had been used to perform necessary analysis such as exploratory factor analysis, reliability analysis, feasibility analysis, and structural equation modeling based on this data. Results: first, ubiquity, information quality and subjective norms were found to have a positive effect on purchase intention through satisfaction and flow parameters. Second, satisfaction and flow were found to have a mediating effect between ubiquity, information quality, and subjective norms and purchase intentions. However, there was no mediating effect between eWOM information and purchase intention. Third, perceived anthropomorphism was found to have a moderating effect between information quality and satisfaction, and it was found that there was no moderating effect on the relationship between information quality and flow. Conclusions: The information quality of image search services using artificial intelligence has a positive effect on satisfaction, and it has been found that there is a positive moderate effect of perceived anthropomorphism in this relationship, which may be an academic contribution to the distribution science utilizing artificial intelligence. Therefore, it is possible to propose a distribution strategy that improves purchase intention by utilizing image search service and anthropomorphism in practical business and providing a more enjoyable immersive experience to customers.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.3
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pp.267-274
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2015
In the semiconductor manufacturing post-FAB process, predicting a package test result accurately in the wafer testing phase is a key element to ensure the competitiveness of companies. The prediction of package test can reduce unnecessary inspection time and expense. However, an analysing method is not sufficient to analyze data collected at wafer testing phase. Therefore, many companies have been using a summary information such as a mean, weighted sum and variance, and the summarized data reduces a prediction accuracy. In the paper, we propose an analysis method for Wafer Map Image collected at wafer testing process and conduct an experiment using real data.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.25
no.4
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pp.327-336
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2021
In this paper, we will introduce the image processing methods for the remote pupillary light reflex measurement using the video taken by a general smartphone camera without a special device such as an infrared camera. We propose an algorithm for estimate the size of the pupil that changes with light using image data analysis without a learning process. In addition, we will introduce the results of visualizing the change in the pupil size by removing noise from the recorded data of the pupil size measured for each frame of the video. We expect that this study will contribute to the construction of an objective indicator for remote pupillary light reflex measurement in the situation where non-face-to-face communication has become common due to COVID-19 and the demand for remote diagnosis is increasing.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.791-793
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2006
In the satellite camera, the incoming light source is converted to electronic analog signals by the electronic component for example CCD (Charge Coupled Device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the video processor (A/Ds). The outputs of the A/Ds are digitally multiplexed and driven out using differential line drivers (two pairs of wires) for cross strap requirement. The MSC (Multi-Spectral Camera) in the KOMPSAT-2 which is a LEO spacecraft will be used to generate observation imagery data in two main channels. The MSC is to obtain data for high-resolution images by converting incoming light from the earth into digital stream of pixel data. The video data outputs are then MUXd, converted to 8 bit bytes, serialized and transmitted to the NUC (Non-Uniformity Correction) module by the Hotlink data transmitter. In this paper, the video data streams, the video data format, and the image data processing routine for satellite camera are described in terms of satellite camera control hardware. The advanced satellite with very high resolution requires faster and more complex image data chain than this algorithm. So, the effective change of the used image data chain and the fast video data transmission method are discussed in this paper
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.21
no.8
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pp.1297-1306
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1997
The purpose of this study was to investigate the difference of visual evaluation about combination of contrary clothing image, Elegance-Casual, Ethnic-Modern. The data were collected using 23 semantic differential hi-polar scale questionnaires from 50 female students majoring in clothing and textile and analyzed by Factor analysis, ANOVA, Discriminant analysis and MDS. The results obtained were summarized as follows; 1. As a result of factor analysis, 4 factors -Attractiveness, Casualness, Moderateness, Modernness-were found out as constructing factors of contrary clothing image. 2. For the visual evaluation of contrary clothing image combined with top and bottom, there were significant differences in all factors. 3. As a result of discriminant analysis, discrimination among images was more closely related to renovated image by combination of contrary clothing image. 4. As a result of MDS, evaluative dimensions of contrary clothing image were identified, and relationship between clothing images and special qualities of design was shown on positioning map.
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