• 패션비즈니스
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• 제22권4호
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• pp.160-177
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• 2018

The objective of this study was to investigate mediation effect of appearance management behavior on the relationship between satisfaction of personal image and job search efficacy. Based on previous studies on components of personal image, appearance management behaviors, and job search efficacy, questionnaire items were developed. For this study, we conducted a questionnaire survey among 422 students from women's university in Seoul. Statistical analyses were performed using SPSS 23. Results are as follows. First, there were positive and moderate bivariate correlations among satisfaction of personal image, appearance management behavior, and job search efficacy. Second, satisfaction of personal image was found to have a partially significant effect on job search efficacy while satisfaction of internal image, visual image, and social image had a positive effect on job search skill. Satisfaction of internal image had a positive effect on job search strength. However, satisfaction of visual image or social image did not have a significant effect on job search strength. Third, fashion management behavior among components appearance management behavior could partially mediate the relationship between satisfaction of personal image and job search efficacy, indicating that satisfaction of internal image and visual image among components personal image not only has a direct effect on job search skill among job search efficacy, but also has an indirect effect on job search skill by affecting fashion management behavior. These results suggest that it is important to build personal image effectively and increase satisfaction with oneself through active appearance management behavior to improve job search efficacy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.342-347
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• 2018

We proposed a fast detection of copy-move image forgery using four step search algorithm in the spatial domain. In the four-step search algorithm, the search area is 21 (-10 ~ +10), and the number of pixels to be scanned is 33. Our algorithm reduced computational complexity more than conventional copy move image forgery methods. The proposed method reduced 92.34 % of computational complexity compare to exhaustive search algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.527-534
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• 2019

Recently, Photo editing softwares such as digital cameras, Paintshop Pro, and Photoshop digital can create counterfeit images easily. Various techniques for detection of tamper images or forgery images have been proposed in the literature. A form of digital forgery is copy-move image forgery. Copy-move is one of the forgeries and is used wherever you need to cover a part of the image to add or remove information. Copy-move image forgery refers to copying a specific area of an image itself and pasting it into another area of the same image. The purpose of copy-move image forgery detection is to detect the same or very similar region image within the original image. In this paper, we proposed fast detection of forgery image using four step search based on discrete cosine transform and a four step search algorithm using discrete cosine transform (FSSDCT). The computational complexity of our algorithm reduced 34.23 % than conventional DCT three step search algorithm (DCTTSS).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.674-677
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• 2020

The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.39-48
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• 2009

본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.321-342
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• 2013

본 연구에서는 이미지 인지유형 및 질의방식에 따른 검색방법의 효율성을 분석하기 위해 32명의 대학생들이 구글 이미지 검색시스템을 이용하여 검색실험을 실시하였다. 이미지 인지유형은 구체적(specific), 일반적(generic), 추상적(abstract) 유형으로 구분하였으며, 각 유형별 이미지를 텍스트검색, 예제에 따른 검색(QBE: Query by example), 하이브리드검색 등 3가지 질의방식으로 구분하여 실험을 실시하였다. 독립변수는 이미지 인지유형 및 질의방식이며 종속변수는 검색된 적합한 이미지의 수이다. 데이터 분석은 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)과 이원배치분석(Two way ANOVA)을 이용하여 검증하였다. 분석결과로는 구체적 이미지와 일반적 이미지 인지유형에서는 텍스트 및 하이브리드 방식이 검색효율성이 높게 나타났고 추상적 이미지 인지유형에서는 QBE이 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 이미지 검색에서 검색효율성을 높이기 위한 방안을 마련하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.145-148
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• 2011

In this paper, we proposed a search method for structured light pixels of omnidirectional structured light image. Since the omnidirectional structured light image is composed of several circular arc segments, the proposed algorithm searches the structured light pixels in radial direction rather than horizontal or vertical directions. The proposed search algorithm is based on the well-known Bresenham raster algorithm for line drawing in discrete integer space, thereby computation of the algorithm is very efficient. Comparison results between the proposed search algorithm and the conventional horizontal search are presented in experiments.

• 한국의류학회지
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• 제46권3호
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• pp.436-453
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• 2022

This study aims to investigate the effects of fashion information search and innovativeness of consumers on service quality of image search. Furthermore, it focuses on exploring the effect of image search service quality on use intention. Data of mobile-friendly consumers in their 20s and 30s was collected in September 2021 via an online survey. Finally, 300 samples were used for the data analysis. First, motivation for information search in fashion was divided into four factors: information, relation, leisure, and entertainment motivation. Furthermore, service quality of image search was divided into four factors: accuracy, convenience, customization, and aesthetics. Second, regression analysis was conducted to evaluate the effect of fashion information search motivation on service quality. As a result, it was found that information, relation, and entertainment motivation except leisure motivation had significant effects on all factors of service quality. Third, fashion innovativeness had no significant effect on aesthetics while consumer innovativeness significantly influenced all factors of service quality. Fourth, accuracy, convenience, and aesthetics had a significant effect on use intention.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.283-288
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• 2019

이미지 외곽라인과 시점으로 유사이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 첫 번째 테스트에서, 움직임을 통제할 수 없는 3차원 형태의 이미지는 정적인 평면형태 이미지보다 검색 정확도가 낮았다. 원인분석을 위해, 특정 6종류 열대어 데이터를 선별 제작하였다. 종류별 열대어 삼차원 그래픽을 제작하고 상하좌우 12단계 시점으로 144개의 이미지 외곽라인을 제작했다. 종류별 열대어를 수집하고 유사 검색을 통하여 144개의 시점으로 분류 나열했다. 연구 결과, 열대어 종류별로 많이 표현되는 고유 시점이 있음을 증명했다. 검색의 정확도를 높이기 위해, 사용자 시점을 선택하는 사용자 인터페이스를 제작했다. 이미지의 시점을 사용자가 선택하면, 관련 시점의 범위를 고려해 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다.

• 정보관리연구
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• 제31권4호
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• pp.50-70
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• 2000

인터넷으로 접근할 수 정보의 형태가 텍스트는 물론 이미지나 사운드까지 포함되면서 다양한 웹 이미지 검색엔진들이 개발되고 있다. 그러나 이 검색엔진들은 검색 특성과 효율성 면에서 상당한 차이를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 개발된 이미지정보를 탐색하는 검색엔진들의 유형을 살펴보고 이들의 특성과 성능을 비교 평가하여 이용자로 하여금 정보요구에 적합한 이미지 검색엔진을 선택할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 비교대상 검색엔진으로는 현재 가장 널리 쓰이고 있는 AV Photo Finder, Lycos MultiMedia, Amazing Picture Machina Image Surfer, WebSeek, Ditto를 선정하였다. 먼저 문헌연구를 통해 이미지 검색엔진의 평가기준을 마련하였다. 그리고 마련된 기준에 따라 각 검색엔진들의 데이터베이스 및 색인 방법, 검색 기능, 출력 형태, 이용자 인터페이스를 조사하였고 검색성능을 평가하기 위해 상대적 재현율과 정확률을 측정하였다. 그 결과 AV Photo Finder의 정확률이 가장 높았고 Ditto와 WebSeek의 정확률은 비교적 높은 편이었다. 그리고 Lycos MultiMedia와 Image Surfer의 정확률 값이 그 뒤를 이었으며 Amazing Picture Machine의 정확율이 가장 낮았다.