Min Wook KIM;Ki Hyun KWON;Sang Hoon YOON;Seung Jin HAN
Journal of Sport and Applied Science
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제7권2호
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pp.13-19
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2023
Purpose: The purpose of this study is to provide directions and implications related to eco-friendly marketing and products of outdoor brand companies by empirically analyzing the influence of outdoor brand's eco-friendly activities on brand image and word of mouth. Research design, data, and methodology: In this study, a survey was conducted on those who have purchased outdoor brand products through the convenience sampling method, and a total of 470 effective samples were collected. Frequency analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation model analysis were conducted based on the collected data. Results: As a result of the analysis, first, it was found that eco-friendly marketing among the eco-friendly activities of outdoor brands did not have a positive effect on the brand image. Second, among the eco-friendly activities of outdoor brands, eco-friendly products were found to have a positive effect on the brand image. Third, it was found that the brand image had an effect on word of mouth intention. Conclusions: Academic and practical implications were discussed based on the research results that eco-friendly marketing of outdoor brands does not have a positive effect on brand image, eco-friendly products have a positive effect on brand image, and brand image affects word of mouth.
In this paper an algorithm, based on extracting a certain target of an image, is proposed that is capable of performing bilevel thresholding of image with multimodal distribution. Each pixel in the image has a membership value which is used to denote the characteristic relationship between the pixel and its belonging region (i.e. the object or background). Using the membership values of image set, a new measurement, which simultaneously measures the measure of fuzziness and the conditional entropy of the image, is calculated. Then, thresholds are found by optimally minimizing calculated measurement. In addition, a fuzzy range is defined to improve the threshold values. The experimental results demonstrate that the proposed approach can select the thresholds automatically and effectively extract the meaningful target from the input image. The resulting image can preserve the object region we target very well.
Purpose - This study is to examine the effect of Korean Wave (Hallyu) towards consumer purchase intention of Korean Product in Indonesia. In addition, this study also investigates the image of Korea whether it can give an impact on Indonesian consumers' intention to purchase Korean Products. Research design, data, and methodology - A total of 227 respondents from Indonesian consumers were collected using online surveys. The results from this survey were analyzed using principal component analysis (PCA) to identify each of the factors. Multiple regression and process analysis (designed by Andrew F. Hayes) were conducted to test the hypotheses. Results - This research found that 'Korean Wave', 'Ethnocentrism', and 'Country-of-Origin Image' significantly affected consumer purchase intention towards Korean Products in Indonesia, while 'Country Image' on the purchase intention was not significant affected the purchase intention. Conclusions - Study findings provide useful information for business practitioners and government to develop and maintain the use of Korean Wave in the business and marketing fields. By only referring to the image of country, it will be difficult for the consumers to decide whether they want to purchase the products or not. In other words, the favorable image of Korea, usually represented by high level of industrialization and economy, is more likely to be enhanced by favorable image of product and Korean cultural wave.
Aminu, Ali Ahmad;Agwu, Nwojo Nnanna;Steve, Adeshina
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.203-211
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2021
Image tampering detection and localization have become an active area of research in the field of digital image forensics in recent times. This is due to the widespread of malicious image tampering. This study presents a new method for image tampering detection and localization that combines the advantages of dilated convolution, residual network, and UNET Architecture. Using the UNET architecture as a backbone, we built the proposed network from two kinds of residual units, one for the encoder path and the other for the decoder path. The residual units help to speed up the training process and facilitate information propagation between the lower layers and the higher layers which are often difficult to train. To capture global image tampering artifacts and reduce the computational burden of the proposed method, we enlarge the receptive field size of the convolutional kernels by adopting dilated convolutions in the residual units used in building the proposed network. In contrast to existing deep learning methods, having a large number of layers, many network parameters, and often difficult to train, the proposed method can achieve excellent performance with a fewer number of parameters and less computational cost. To test the performance of the proposed method, we evaluate its performance in the context of four benchmark image forensics datasets. Experimental results show that the proposed method outperforms existing methods and could be potentially used to enhance image tampering detection and localization.
증강현실 (AR: Augmented Reality)은 카메라를 통하여 현실의 공간에 가상의 물체를 삽입하는 기술로 사용자에게 컴퓨터상에서 정보를 보강해 줌으로서 사용자가 카메라로 보이는 환경에 대한 추가적인 정보를 취득 할 수 있게 해주는 분야이다. 가상환경(Virtual Reality) 및 혼합영상(Mixed Reality)을 이용해 보다 사실감 있는 가상의 영상을 일상 생활에 접목하려는 기술들이 부각되며 활발한 연구가 이루어 지고 있는데 이러한 시도는 일상생활의 다양한 분야에 적용이 되고 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득된 화면상에 사용자의 움직임, 즉 사용자가 대상되는 마커를 삽입하고 컨트롤할 수 있는 음악플레이어를 구현한다. 사용자가 키보드나 마우스 등의 입력장치가 아닌 카메라에서 보여지는 마커의 움직임으로 원하는 음악을 플레이 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실시간으로 입력되는 카메라상의 프레임에서 대상되는 마커의 움직임을 찾고 그 대상물체 위에 정보를 증강시켜주고, 그 음악을 화면상에 사용자의 마커 움직임을 통해서 제어하는 방법이다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.780-791
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1996
A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.
Purpose - To active the Korea kimchi distribution, this study aims to investigate the effect of Korea national image and kimchi image on kimchi purchase intention. this study suggest the strategies for kimchi export to China by examining how the Chinese perceptions of Korean kimchi. Research design, data, and methodology - For this study, empirical analysis was conducted based on survey results. A questionnaire was distributed to a total of 400 Chinese consumers. Of these, 280 were collected and 278 were used for statistical processing, excluding 2 that were found to be unsuitable for analysis. This study was performed by the regression analysis using the spss24 statistical program. Results - As a results, It was not significant that the Chinese consumers' familiarity on the Korea image will have a positive effect on their kimchi purchase intention. On the other hand, the kimchi/Korean food image of Chinese consumers' will increase their kimchi consumption experience. Conclusions - The Chinese consumers' positive image on kimchi/Korean food in terms of the unique characteristics of kimchi, health aspects and preference of kimchi is positively influenced when they have higher image on Korea related to its national characteristics, and that of the higher image for Korea has a positive effect on kimchi purchase intention.
The back projection histogram method has been proposed as the method to construct an image from waves reflected from a buried object for subsurface radar. This method is compose of two phases, i.e., a back projection image construction process and a back projection image superposition process. A simulation analysis of this method has been studied. In this paper, an experimental study is demonstrated in air as the homogeneous Held using three cylinders as buried objects.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the influence of different implant computer software on the accuracy of image registration between radiographic and optical scan data. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography and optical scan data of a partially edentulous jaw were collected and transferred to three different computer softwares: Blue Sky Plan (Blue Sky Bio), Implant Studio (3M Shape), and Geomagic DesignX (3D systems). In each software, the two image sets were aligned using a point-based automatic image registration algorithm. Image matching error was evaluated by measuring the linear discrepancies between the two images at the anterior and posterior area in the direction of the x-, y-, and z-axes. Kruskal-Wallis test and a post hoc Mann-Whitney U-test with Bonferroni correction were used for statistical analyses. The significance level was set at 0.05. Result: Overall discrepancy values ranged from 0.08 to 0.30 ㎛. The image registration accuracy among the software was significantly different in the x- and z-axes (P=0.009 and <0.001, respectively), but not different in the y-axis (P=0.064). Conclusion: The image registration accuracy performed by a point-based automatic image matching could be different depending on the computer software used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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