다수의 지역 특징들을 취합하여 하나의 벡터로 표현하는 것은 이미지 검색의 핵심 기술이다. 이 과정에서 경사도 기반 특징에 비해 수십 배 빠르게 추출되는 2진 특징이 활용된다면 이미지 검색의 고속화가 가능하다. 이를 위해서는 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 기존의 경사도 기반 특징들을 군집하는 전통적인 방식으로는 2진 특징들을 군집할 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문은 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법들에 대해 연구한다. 실험을 통해 2진 특징의 활용이 이미지 검색에 미치는 정확도와 연산효율 사이의 상충관계에 대해 분석한 후, 제안한 기법들을 비교한다. 본 연구는 고속 이미지 검색을 필요로 하는 모바일 응용, 리얼 타임 응용, 웹 스케일 응용 등에 활용될 것으로 기대된다.
This study compared two prediction methods-regression and artificial neural network (ANN) on the visual search performance when monitoring a multi-parameter screen with different occurrence frequencies. Under the highlighting condition for the highest occurrence frequency parameter as a search cue, it was found from the requression analysis that variations of mean search time (MST) could be expained almost by three factors such as the number of parameters, the target occurrence frequency of a highlighted parameter, and the highlighted parameter size. In this study, prediction performance of ANN was evaluated as an alternative to regression method. Backpropagation method which was commonly used as a pattern associator was employed to learn a search behavior of subjects. For the case of increased number of parameters and incresed target occurrence frequency of a highlighted parameter, ANN predicted MST's moreaccurately than the regression method (p<0.000). Only the MST's predicted by ANN did not statistically differ from the true MST's. For the case of increased highlighted parameter size. both methods failed to predict MST's accurately, but the differences from the true MST were smaller when predicted by ANN than by regression model (p=0.0005). This study shows that ANN is a good predictor of a visual search performance and can substitute the regression method under certain circumstances.
정지/운동하는 배경자극들 속에서 정지/운동하는 표적을 탐지하는 데 있어서 표적 유형과 망막 이심율의 효과를 알아보기 위해서 두 가지 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 시각탐색과제를 사용하였다. 망막 이심율은 1.6$^{\circ}$ 단위로 커지는 5개의 동심원으로 구분하였으며, 표적은 배경자극과 방위차원에서 차이나는 방위 표적과 세부특정에서 차이나는 세부특정 표적이었다. 실험 l에서는 표적과 배경자극이 모두 정지되어있는 상황에서의 탐색을 다루었다. 그 결과 표적 유형과 망막 이심율 사이에 상호작용이 있었다. 정지상황에서 방위 표적은 망막 이심율의 영향을 별로 받지 않는 반면에, 세부특정 표적은 망막 이율이 증가함에 따라서 탐지시간이 일관성 있게 증가하였다. 표적과 배경자극이 모두 운동하는 상황인 실험 2 에서도 둘 사이의 상호작용이 나타냈으나, 그 이유는 실험 1과 극적인 대조를 이루었다. 즉, 운 동 상황에서 방위 표적은 망막 이심율이 증가함에 따라서 탐지시간이 일관성 있게 감소하는 반면, 세부 특징 표적은 망막 이심율의 영향을 거의 받지 않았다. 두 실험의 결과를 항공기나 자동차의 운동과 같은 현실상황과 관련된 합의와 문제점 그리고 향후 연구방향을 논의하였다.
GAO, XING;Kim, Sang Yong;Kim, Da Yeon;Lee, Seung Min
Asia Marketing Journal
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제21권3호
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pp.65-82
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2019
This study examines the relationship between social media advertisement and customer interest in the context of luxury brands. Further, this study investigates the effective ways to utilize visual types (pictorial advertisement and video advertisement) and contents types (website link and hash-tag) in social media advertising by proposing a time-series model to estimate the long-term effect of social media advertising on social search. We find that the pictorial advertisements are more effective than video advertisements, which provides a different result from previous existing research. In addition, advertisements using hashtags are more effective than web links due to efficiency of the search feature. Finally, since the number of brand fans also have a positive effect on advertising interest, it is essential to utilize social media advertising for the enhancement of customers' interests. Confirming that the effectiveness of social media advertising varies depending on how the visual contents and text are presented, this research can help marketing managers to assess predicted outcomes of using various methods of social media advertising.
Successful completion of a visual task in a predetermined time is very crucial to many operations such as piloting an aircraft. Although existing ergonomic interface models often provide a function of vision tests, it determines only the visibility at any given location. To complement this problem in existing models, the isoresponse time region considering the factors related to visual tasks is presented. Using a multiple regression model, equal response time regions were obtained within which mean response time is expected to be the same and is asymmetrical in shape. Among the factors considered, expectancy significantly decreased response time, and when cued, the effects of field heterogeneity, target uncertainty, density, size contrast and peripheral position on search time were less significant than those in unexpected cases. Response time and error rate, gender and visual acuity were not significantly correlated, and response time and age was positively correlated. These results are expected to be directly applicable to designing various visual tasks in real-life situations.
For the spatial experience of spectators visiting a museum, the route search of trying to follow the spatial structure or production of exhibition and the information search of trying to see are accomplished at the same time. In such process, the spectator's reaction of visual perception produces the result of emotional reaction and action exchanged between human and space by going through the recognition and perception on the target of environment factor. For the spatial experience of a spectator, the reaction of visual perception which interacts according to the exhibit and exhibition environment within space according to viewing purpose, interest and concern of spectator comes out as visual activity which is an activity to understand the spatial information shown as various activities according to spatial structure and unfolding characteristics of the display. The purpose of this study is to identify The Correlation of Spectator Movement Created According to Structural Form of Exhibition Area Based on Interaction between Exhibition Area Structure and Spectator to utilize as basic material while designing museum exhibition using isovist field which is a quantitative analysis tool of spectator's visual behavior and spatial structure at each exhibition area.
Two experiments were carried out to compare the suitability in visual tasks between cathode-ray tube (CRT) and thin film transistor-liquid crystal display (TFT-LCD). In the first experiment, the subjects were requested to detect pre-assigned target words or icons among distracters presented under time-invariant (static) image mode. The subjects' visual performance and fatigue were assessed while carrying out search tasks with dim and bright ambient light conditions. Significant interaction effects were found among displays, task types, and ambient light conditions. Due to visual fatigue, the subjects' accommodative power decreased in the end of task and the degradation was more significant for the CRT users and under bright ambient light. IN the second experiment, the subjects performed information processing task with time-varying road signs at a driving simulator to assess interaction effects between display types and changing speed of dynamic image. The perception time using TFT-TCD was shorter under slow image change while that of CRT was shorter rapid image change. Findings from this study suggest that, to improve visual task performance, users should carefully select their visual display type depending on the task to be performed.
A cyber shopping mall is a place where consumers acquire the product information and make purchase decision in the cyber space. Even though there are many advantages over traditional malls, there are still several limitations to do shopping in an existing cyber mall. One of them is the absence of efficient search tool to handle various products specifications. Existing search systems usually support the "keyword search only" with limited product information. Consumers spend lots of their time and efforts in searching products and comparing them. Recently, some web sites provide the shopping mall comparison service that supports the additional search conditions such as price and maker. These services improve the situation but it is not still acceptable. In this paper, we propose an intelligent product search system based on a mediator which supports various conditional search for each product. Our system provides consumers with search results that satisfy purchase specifications. Our system is implemented in Visual basic and pert and experimental results show satisfactory performance.
This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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