The purpose of this study was to investigate the differences of the visual evaluation for the Picture image combination of Clothing and Ground. The major finding were as follows ; 1) For the visual evaluation of the Picture image as Clothing variation there were significant differences in all factors 2) For the visual evaluation of the Picture image as Ground variation there were significant differences in Attractiveness Hardness and softness Cuteness Attention Cool and Warm factor 3) For the visual evaluation of the Picture image as Percentage of Clothing there were significant differences in Attractiveness cool and Warm factor. It will Percentage of Clothing there were significant differences in Attractiveness Cool and Warm factor. It will aid in choosing the most beneficial background for any clothing brand. It will enhance the picture images to their full potential in any advertising medium 4) As a result of Regression analysis image effecting on " Preference" is refined-country like harmonious-inharmonious comfortable-uncomfortable beautiful-ugly splendid-dull stable-uneasy live-gentle 5) For the Image effecting on "Harmony" according to clothing image there were significant differences. the results analyzed according to the change of background are as follows. Mdern and strong images formed charming urban and cool visual images with urban and neat artificial backgrounds. Mature images were created with romantic and static artificial backgrounds. Mannish straight and conservative images created charming and rigid visual images in urban and formatted artificial background. Using a white natural background for the urban style created a cool visual image. The use of an interior background lead to warmer images and more defination lines Causal images created a rural and warm image which expressed charm and a soft visual while using a rural and natural background. A most unharmonious and hard image was created when using an urban and formatted artificial background. The coolest visual image was created with a cool and natural background. Feminine and flawless images created urban and neat visual image using an urban and formatted artificial background. The coolest visual image was fresh created with a cool and natural background. natural background.
본 연구의 목적은 하지 혈관조영검사에서 매개변수인 관전류 (mA)와 SOD에 대한 조영제 농도(300, 320, 350) 희석률의 관계가 화질에 미치는 영향을 알아보는 데 있다. 이를 위해 말초혈관 직경 크기로 자체 제작한 3 mm 혈관모형 Water 팬텀을 이용하여, 관전류 (mA), SOD 변화와 조영제 농도(300, 320, 350) 희석률 변화의 관계를 SNR 값과 CNR 값으로 측정하고 변동계수를 (cv < 10) 분석하였다. SNR 값과 CNR 값의 측정에 사용된 소프트웨어는 Image J 1.50i, (NIH) National Institutes of Health, USA)로, PACS에 전송된 의료영상표준(DICOM, digital imaging and communications in medicine) 3.0 파일에서 팬텀에 대한 관심영역(ROI, region of interest)과 배경(Background)의 영상 신호를 수치적으로 확인한 후 평균 신호값(MPV, mean pixel value)과 표준편차(SD, standard deviation)를 이용하였다. 관전류 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 관전류 (146 mA)과 관전류 (102 mA)의 SNR과 CNR 비교결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났으나, CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. SOD 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 SOD (32.5 cm)과 SOD (22.5cm)의 SNR과 CNR 비교 결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났으나, CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. SOD 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 SOD (32.5 cm)과 SOD (12.5cm)의 SNR과 CNR 비교 결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났다. 그러나 CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. 결과적으로 인터벤션에서 하지 말초혈관조영술을 포함한 다른 검사나 시술에서 낮은 관전류 값을 설정하고, 테이블은 영상수상기에 최대한 가깝게 하여, 조영제 농도(300)을 CM : N/S 희석률 (30% : 70%)로 사용하는 것이 신장에 대한 부담과 피폭에 대한 부담을 동시에 줄이면서 적정 농도의 영상을 얻을 수 있는 가장 효율적인 방법으로 제시한다.
중소기업의 사회적 책임에 대한 문제들을 이해하기 위해서는 단순히 대기업의 사회적 책임활동을 중소기업에 적용시키기 보다는 중소기업의 규모와 환경 등 대기업과는 다른 중소기업만의 특성을 고려하여 접근할 필요가 있다. 본 연구는 소비자들이 국내 중소기업에 기대하는 사회적 책임활동의 하위차원별(경제적 책임, 법적 책임, 윤리적 책임, 자선적 책임) 기대수준에 비해 실제 중소기업의 사회적 책임활동의 불일치 정도가 해당 중소기업의 이미지 및 구매의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 연구결과에 의하면, 중소기업의 사회적 책임활동에 대한 불일치 요인 중 경제적 및 자선적 책임 요인은 기업이미지 및 기업이미지를 매개한 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 법적 및 윤리적 책임 요인은 기업이미지와 구매의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Magnetic resonance imaging is a technique specialized in soft tissue imaging with high contrast resolution without in vivo ionization and has been widely used in various clinical settings. In particular, the recent increase in social stress factors has been used in the diagnosis of pituitary adenoma, the incidence increases rapidly. Recently, due to the development of magnetic resonance imaging, it is possible to diagnose micro pituitary adenoma, but despite the use of contrast medium, there has been a difficulty in diagnosing the pituitary adenoma due to its small size and noise. In order to solve this problem, a proposed method of separating signal components image and noise components image from a measured image is applied, and the improvement of diagnostic efficiency is attempted by removing noise. As a result, it was confirmed that the image quality was improved as a whole by applying SNR for 30 subjects data. It is expected that this study will be useful as a pre-processing method for improving the image quality and developing diagnostic indicators of pituitary adenoma.
Purpose: In this study, we will explore how the attributes of the airline's advertising model affect the corporate image and brand loyalty and the medium effect of the corporate image. Research design, data and methodology: Data collection for empirical analysis of this study was conducted online for about seven months from Jan. 2 to July 12, 2019, and was confirmed as part 292 of the final effective sample and used for demonstration analysis. Results: The property of the advertising model shown to have a significant impact in corporate image and brand loyalty. The property of the advertising, reliability and professionalism shown to have an impact in the social responsibility, but attractiveness is its responsibility and brand loyalty. Corporate images have been shown to play a meaningful role in the impact of advertising models on brand loyalty. Conclusions: The attributes of the airline's advertising model are divided into four categories, and reliability has the most influence on the image of a company and the formation of brand loyalty. The impact of the attributes of the advertising model on the relationship between corporate image and brand loyalty was investigated through an empirical analysis, and several implications were derived.
Wookon Son;MinWoo Kim;Jae-Yeon Hwang;Young-Woo Kim;Chankue Park;Ki Seok Choo;Tae Un Kim;Joo Yeon Jang
Korean Journal of Radiology
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제23권7호
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pp.752-762
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2022
Objective: To compare a deep learning-based reconstruction (DLR) algorithm for pediatric abdominopelvic computed tomography (CT) with filtered back projection (FBP) and iterative reconstruction (IR) algorithms. Materials and Methods: Post-contrast abdominopelvic CT scans obtained from 120 pediatric patients (mean age ± standard deviation, 8.7 ± 5.2 years; 60 males) between May 2020 and October 2020 were evaluated in this retrospective study. Images were reconstructed using FBP, a hybrid IR algorithm (ASiR-V) with blending factors of 50% and 100% (AV50 and AV100, respectively), and a DLR algorithm (TrueFidelity) with three strength levels (low, medium, and high). Noise power spectrum (NPS) and edge rise distance (ERD) were used to evaluate noise characteristics and spatial resolution, respectively. Image noise, edge definition, overall image quality, lesion detectability and conspicuity, and artifacts were qualitatively scored by two pediatric radiologists, and the scores of the two reviewers were averaged. A repeated-measures analysis of variance followed by the Bonferroni post-hoc test was used to compare NPS and ERD among the six reconstruction methods. The Friedman rank sum test followed by the Nemenyi-Wilcoxon-Wilcox all-pairs test was used to compare the results of the qualitative visual analysis among the six reconstruction methods. Results: The NPS noise magnitude of AV100 was significantly lower than that of the DLR, whereas the NPS peak of AV100 was significantly higher than that of the high- and medium-strength DLR (p < 0.001). The NPS average spatial frequencies were higher for DLR than for ASiR-V (p < 0.001). ERD was shorter with DLR than with ASiR-V and FBP (p < 0.001). Qualitative visual analysis revealed better overall image quality with high-strength DLR than with ASiR-V (p < 0.001). Conclusion: For pediatric abdominopelvic CT, the DLR algorithm may provide improved noise characteristics and better spatial resolution than the hybrid IR algorithm.
The purpose of this study is to determine the concepts of heterotopic image and fashion space, and the characteristics of fashion space and images from the perspective of fashion brands and users. This study examines the evolution of fashion space and consumers with it, based on Foucault's theory of heterotopia, which refers to spaces that blend contradictory features not typically found within a single physical structure. This is accomplished by employing a single case study of Ader Error's Ader Space, a Seoul-based brand known for its unique approach to presenting and communicating fashion. Based on an analysis of Instagram posts of Ader Error along with the hashtag searches "aderspace" and "adererror", this study categorizes heterotopia from the perspective of fashion brands into three properties: fashion space as a medium for selling fashion products; fashion space as getaway to hybrid fashion practices; and fashion space as an illusionary place to experience fashion. From the user perspective, the heterotopic image of Ader Space portrayed on Instagram is characterized by the image of fashion products in an extraordinary fashion space, the image of a fashion space beyond space and time, and the image of exposing the hidden and the illusion-compensation of fashion space. This study contributes to a heightened understanding of the evolutionary concept of the fashion space.
The purpose of this study was to examine the effects of interior color and product volume of clothing shop on consumer's store image and preference for a clothing shop. The research methodology was a survey questionnaire and the subjects were 516 university students in Daejeon, Korea. The measuring instruments were stimuli and self-administrated questionnaire. The stimuli were 7 pictures of clothing shop including interior color and product volume variables, and the self-administrated questionnaire consisted of semantic differential scales for store image, store preference, and subject's demographic attribution. The data were analyzed by t-test, ANOVA, MANOVA, Duncan's multiple range test, based on SPSS program The results were as follows: first, in clothing shop's interior colors affecting store image and preference for clothing shop, white color gave a casual, sophisticated, characteristic, and attractive image to the shops, and brown color gave an elegant, sophisticated image, while black color gave a sophisticated, uncomfortable image, and gray color gave a less positive image to them than other colors. Subjects preferred white, brown, and black color in the order. Second, clothing shop's products volume also affected consumers' store image and preference. Its small volume gave a more sophisticated, elegant image than other volume levels, and subjects preferred small and medium volume of clothing products to their large volume. Third, the effects of shop's interior color and clothes' product volume on store image were different depending on subject's sex. The results revealed that clothing shop's interior color and product volume are important VMD components affecting consumer's store image and preference, and consumer's sex has to be considered to understand the effects of VMD components on clothing shop image.
It is desirable to use the square grid analysis with the aid of the stereo vision and image processing techniques in order to automatically measure the surface-strain distribution over a stamped part. But this method has some inherent problems such as the difficulty in enhancement of bad images, the measurement error due to the digital image resolution and the limit of the area that can be measured at a time. Therefore, it is still hard to measure the strain distribution over the entire surface of a medium-or large-sized stamped part even by using an automated strain measurement system. In this study, several methods which enable to solve these problems considerably without losing accuracy and precision In measurement are suggested. The superposition of images that have different high-lightened or damaged part from each other gives much enhanced image. A new algorithm for constructing of the element connectivity from the line-thinned image helps recognize up to 1,000 elements. And the geometry assembling algorithm including the global error minimization makes it possible to measure a large specimen with reliability and efficiency.
Purpose: The purpose of this study is to analyze image factors of places located in natural and humanistically superior geographical locations. It aims to analyze image recognition and spatiality of scenically historical Sahmyook University, located northeast of Gangneung, through standardization. Method: The analysis method of landscape is composed of data investigation and research, and elements of how students, faculty, and visitors recognize a place's beautiful image will be examined. Result: A phenomenological approach was applied to how the images of beautiful place were set by FGI group meeting, and how such factors affect beautiful place's perception from the user's point of view. When looking at comprehensive ranking of image factors in recognition of beautiful landscapes, factors corresponding to forest landscapes appear at the top rank. In determining factors for its recognition, shared space with natural elements such as water, trees, flowers, etc. has been analyzed to have the biggest influence. Among factors corresponding to urban landscape, 'streets and pedestrian paths' is of medium importance and are recognized for it is artificial structure coexisting with natural elements shared with humans. The image corresponding to 'city area' and 'architecture' was analyzed to have insignificant influence on beautiful places' image recognition for artificial element was prioritized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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