This study verified the effect of self-image pursuits by female consumers for clothing purchase values and fashion images as well as the role of age regulations as a measurement invariance. We surveyed 717 women aged 20-60 residing in Seoul, Gyeonggi province and Incheon city. The survey showed that pursuit affects clothing purchase values, which subsequently affect fashion images. However, expressive value was not shown to affect urban style fashion images for clothing purchase values. Age (one of main parameters for market segmentation) was also shown not regulate the effect of self-image pursuits on clothing purchase values and fashion images. The results of this study can provide fundamental data to establish fashion image-based marketing to help predict consumer's purchase behavior and suggest practical advice for effective marketing strategies by applying marketing based on differentiated fashion images to fashion marketing programs.
The purpose of this study is to take a look at the fashion frame of Korean women in their twenties and thirties to sort the actual fashion image and the ideal fashion image according to the fashion frame of Korean women in their twenties and thirties, and also to find out the standards and features that divide such a classification. For this study, we used the Q method, which is valued as an effective way to assess subjectivity. This helps to objectively classify the perception the fashion images of and the response to them as well. The analyzed materials were divided into two actual fashion frames and two ideal fashion frames, and classified them into 12 fashion image types in total, that is, six actual fashion images and six ideal fashion images, and we named each type of the fashion images and analyzed the features of each fashion image type through the in-depth Q workshop in which 14 professionals participated. The results of this study are as follows: First, the actual fashion frames of Korean women in their twenties and thirties was largely divided into 'Fashion Gold Girl', the fashion frame of mainstream and 'Indi-idol', the fashion frame of subcultures, and this was further divided into six fashion image types: 'Basic Casual', 'Vintage Performer', 'Easy Chic', 'Ladies' Look', 'City Office Girl' and 'Club Mania'. Second, the ideal fashion frame of Korean women in their twenties and thirties was divided into 'Urban Refinement', the fashion frame of the mainstream and 'Mismatched Style', the fashion frame of subcultures. It was also divided into six fashion image types: Power Fashion', 'Fashion Conservative', 'Semi-culture', 'Fashion Otaku', 'Sweet Darling' and 'Fashion Panic'. Third, The characteristics of the fashion images' colors are recognizable according to the type of fashion images.
The purpose of this study was to identify images of saleswomen by uniform and body type and to determine if the images have an effect on customer satisfaction and revisiting intention. This study was conducted between February 10th and February 23rd 2015, using a questionnaire to collect data from 608 adults from Seoul, Deajeon, and Chungnam Province. A $2{\times}2$ (body $type{\times}clothes$) factorial experimental design was used. Frequency, factor, and reliability analysis, analysis of variance, one-way ANOVA, Tukey test, and multiple regression analysis methods were used to analyze data. The study results were as follows: First, images of saleswomen with different uniform and body types were classified based on the following three factors: professionalism, kindness and attractiveness. Second, the saleswomen's uniforms had significant impact on perceived attractiveness, with women who wore skirt suits being identified as more attractive than women with pant suits. The saleswomen's body types had significant effect on professionalism, kindness and attractiveness. Women with average body types were perceived positively in terms of professionalism and attractiveness, whilst women with large body types were perceived positively in terms of kindness. Third, the combination of uniform and body type had a significant effect on perceived professionalism. Women with average body types wearing pant suits were perceived to have high degree of professionalism and women with large body types wearing skirt suits were evaluated to have high professionalism. Fourth, the images described as attractive and kind for both uniform and body type had a positive influences on customer satisfaction and revisiting intention.
In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.
This study analyze consumers' unconscious visual attention to color and images of internet shopping malls by using eye-tracking method. Twenty-nine participants, including 15 females and 14 males, participated. The average ages of the male and female participants were 27.3 years and 27.7 years, respectively. Ten images of five layouts (multi-composition images, single-model images, gender-composed images, videos, and moving banner images) of internet shopping malls were shown on an eye-tracker computer screen. Quantitative analyses of the eye-tracking responses were conducted. SPSS was used to analyze the descriptive characteristics and to conduct an independent-sample t-test, along with an ANOVA. The data analysis showed that the image area generally had the shortest time to first fixation (TFF), the longest duration of fixation (DOF), the highest number of fixations (NOF), and the highest numbers of revisits(NOR).Notably, visual attention towards female models was high among various images. The results can be used to improve credibility and design online shopping layout with a scientific evidence that helps consumers through their purchase decisions.
The purposes of this study were to investigate the relationships between women's self-image and the preference and the wearing frequency of knit-wears, and to examine the characteristics of the design elements that influence the preferred knit-wear images. The subjects were 277 female college students and working women living in metropolitan area of Seoul. The data were analyzed by using descriptive analysis, factor analysis, Cronbach's $\alpha$-reliability coefficient, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis. Four dimensions of women's self-images were derived by factor analysis; elegance, conservativeness, individuality, and maturity. Women with conservative self-image preferred simple knit-wears and women with high rate for individuality preferred splendid and sporty knit-wears. Women with elegant self-image disliked sporty knit-wears. Women with conservative self-image preferred white, and those who rated their self-image to be individuality preferred various colors including yellow, blue, green, purple, pink, and sky-blue. Women with mature self-image preferred black and beige. Women with individuality as their self-image preferred jacquard pattern and abstract pattern. There was a higher wearing frequency for all four seasons for women with conservative self-image, and there was higher wearing frequency in the winter for those with elegant self-images. Women who preferred simple knit-wears showed preference for single color with no prints and low chroma color, and those who preferred sporty knit-wears showed preference for elastic materials. Women who preferred neat and elegant knit-wears showed preference for argyle check pattern.
The purposes of the study were to explore differences in preference for clothing images according to wearing situations and clothing product involvement. A questionnaire was developed by the researcher and was collected by 101 men and 100 women aged between 40 and 59. Data were analyzed by factor analysis, repeated measure ANOVA, t-test adjusted by Bonferroni, paired sample t-test, and independent sample t-test. The results of the study showed that clothing images were classified into five factors including hard cold image, modern urban image, bold unique image, and heavy luxurious image. There were significant differences in preference among clothing images according to wearing situations and clothing product involvement. While modern urbane image was most preferred, hard cold image was least preferred in both formal and informal wearing situations, and for either high or low involvement clothing products. Also, there were significant differences in clothing image preference according to wearing situations and product involvement. In formal situations, stronger preference for modern urban image and heavy luxurious image showed than in informal situations, and bold unique image and heavy luxurious image were more preferred for high involvement clothing product than for low involvement clothing product. In addition, there were significant differences in preferences for clothing images between groups according to gender and age. In both formal and informal situations, men showed stronger preferences than women for hard cold image, but women for bold unique image. For either high or low involvement clothing products, men preferred hard cold image, modern urban image and heavy luxurious image more than women, but women preferred bold unique image more than men. Lastly, for high involvement clothing product, subjects aged fifties showed stronger preferences than forties for modern urban image and heavy luxurious image, but for low involvement clothing product, modern urban image was more preferred.
This study explores the comparison of body image, body satisfaction, and clothing behaviors between Korean and British young women. Body image was measured by two methods: visual and verbal. For the data analysis, the Statistical Package for Social Science (SPSS) Version 16.0 for Windows was used to provide descriptive statistics, an independent sample t-test, and paired sample t- tests were applied in this study. Our results show that Korean and British female college students perceived ideal-body images that were smaller than their self defined body images. The ideal and self-images were significantly different in both groups. Both groups were dissatisfied with their own body size. The study was limited to a small sample size. Future studies using more participants from a more diverse age group and ethnic groups are recommended. The study will help marketers and retailers develop new products and new markets aimed at Korean and British women related to body image and body satisfaction.
As artificial intelligence technology is actively used in image processing, it is possible to generate high-quality fake images based on deep learning. Fake images generated using GAN(Generative Adversarial Network), one of unsupervised learning algorithms, have reached levels that are hard to discriminate from the naked eye. Detecting these fake images is required as they can be abused for crimes such as illegal content production, identity fraud and defamation. In this paper, we develop a deep-learning model based on CNN(Convolutional Neural Network) for the detection of StyleGAN fake images. StyleGAN is one of GAN algorithms and has an excellent performance in generating face images. We experiment with 48 number of experimental scenarios developed by combining parameters of the proposed model. We train and test each scenario with 300,000 number of real and fake face images in order to present a model parameter that improves performance in the detection of fake faces.
Ground-glass opacity nodules(GGNs) in chest CT images are associated with lung cancer, and have a different malignant rate depending on existence of solid component in the nodules. In this paper, we propose a method to classify pure GGNs and part-solid GGNs using multiview images and texture analysis in pulmonary GGNs with solid components of 5mm or smaller. We extracted 1521 features from the GGNs segmented from the chest CT images and classified the GGNs using a SVM classification model with selected features that classify pure GGNs and part-solid GGNs through a feature selection method. Our method showed 85% accuracy using the SVM classifier with the top 10 features selected in the multiview images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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