IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.47-55
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2024
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
This study aims examine specific image preferences through selected fashion style and evaluation terms. Therefore, this study provided basic information in order to help select a suitable fashion style within a desired image. As times are changing, most people obtain information about fashion through the use of the Internet by utilizing mobile phones and personal computers and less through magazines, newspapers and so on. When people buy clothes, they seem to be more influenced by the design and color than by price and quality. It is not perceived important for buying like company, advertising, the place of purchase etc. The results of the analysis reveal the structural elements of an image having a sense of fashion style and can be categorized as a natural image, romantic image, elegance image, casual image and avant-garde image. Among the six fashion styles, the natural image is regarded the highest A style. The romantic image is the highest B style and elegance image is the C, D, E style. The casual image is the highest F style and avant-garde image is a D style. In regards to appropriate fashion style by ages, the twenty-something population is investigated in finding a fit that is lively and vibrant in style while the thirty-something population is perceived to identify with a more feminine style. The forty-something population has shown to prefer a more luxurious style. Through this observation one can see that there is a distinction is fashion style between ages.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.7-11
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2012
This paper develops the coin recognition and classification system using digital image processing technique. Coin images are taken by USB camera. The developed system can be used at home since it just needs USB camera and personal computers. For this development, some digital image prodessing technique is used; size recognition technique and color classification. Using Matlab, we design the graphic user interface and verify the reliability of the developed system with some simulation result.
An automatic titration system using a PC-camera with a color filter on its lens was used in the $KMnO_4$ consumption test of tap water and distilled water in relation to blank tests. The very faint pink color of titration end point could be effectively detected by using a yellow cellophane paper as a color filter. The average hue value (Havg) of 192 pixels in the image of the sample solution being titrated was computed and followed up at regular time intervals during titration in order to detect the titration end point. The Havg decrease of 2 degrees from the average of first 10 Havgs was regarded as reaching the end point. The volume of 0.01N $KMnO_4$ consumed by a tap water sample was $0.728{\pm}0.022ml$ in manual titration and $0.735{\pm}0.013ml$ in automatic titration (p=0.580). The volume of 0.01N $KMnO_4$ consumed by a distilled water sample was $0.383{\pm}0.015ml$ in manual titration and $0.367{\pm}0.015ml$ in automatic titration (p=0.252). The high p-values for t-test suggested that there were good agreements between manual and automatic titration data and the automatic method proposed in this article was considered to effectively replace the manual titration.
This paper proposes a structure based on a production method of concept art focused on the player's experience through a module by using the game aesthetics of the MDA framework. And also a partially automated process established in concept art production by using the 'Adobe Color image color extraction' as a tool in the work production process. This paper proposed a work process of not just a personal expression but a systematic molding expression to use, and this could see as the various possibilities of game concept art productions.
Recently face detection has actively been researched due to its wide range of applications, such as personal identification and security systems. In this paper, a new face detection method based on the distribution map is proposed. Face-like regions are first extracted by applying the skin color map with the frequency to a color image and then, possible eye regions are determined by using the pupil color distribution map within the face-like regions. This enables the reduction of space for finding facial features. Eye candidates are detected by means of a template matching method using weighted window, which utilizes the correlation values of the luminance component and chrominance components as feature vectors. Finally, a cost function for mouth detection and location information between the facial features are applied to each pair of the eye candidates for face detection. Experimental results show that the proposed method can achieve a high performance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.43-49
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2019
The wired and wireless Internet is a useful window to easily acquire various types of media data. On the other hand, the public can easily get the media data including the object to which the personal information is exposed, which is a social problem. In this paper, we propose a method to robustly detect a target object that has exposed personal information using a learning algorithm and effectively block the detected target object area. In the proposed method, only the target object containing the personal information is detected using a neural network-based learning algorithm. Then, a grid-like mosaic is created and overlapped on the target object area detected in the previous step, thereby effectively blocking the object area containing the personal information. Experimental results show that the proposed algorithm robustly detects the object area in which personal information is exposed and effectively blocks the detected area through mosaic processing. The object blocking method presented in this paper is expected to be useful in many applications related to computer vision.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2961-2967
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2014
Nowadays, a private protection act has come into effect which demands for the protection of personal image information obtained by the CCTV. According to this act, the object out of interest has to be mosaicked such that it can not be identified before the image is sent to the investigation office. Meanwhile, the demand for digital videos obtained by CCTV is also increasing for digital forensic. Therefore, due to the two conflicting demands, the demand for a solution which can automatically mask an object in the CCTV video is increasing and related IT industry is expected to grow. The core technology in developing a target masking solution is the object tracking technique. In this paper, we propose an object tracking technique which suits for the application of CCTV video object masking as a postprocess. The proposed method simultaneously uses the motion and the color information to produce a stable tracking result. Furthermore, the proposed method is based on the centroid shifting method, which is a fast color based tracking method, and thus the overall tracking becomes fast.
This study finds information about the image and improvements of hiking gear and examines the influence of heat moisture, psychology, tactile sensation, and mobility/pressure related properties on wear comfort. The relationships of the four related properties and personal characteristics (such as sex, age, BMI and sensitivity) were also checked. Questionnaires were distributed to 400 people in their 40s and 50s; subsequently, 260 were used for data analysis. The questionnaires were comprised of questions about the general hiking characteristics, images and improvements in hiking gear, influence of the four properties on wear comfort, and demographic characteristics. Data were analyzed by frequency analysis, correlation analysis, ANOVA, T-test using SPSS 21 IBM for Windows. The results of this study are as follows. It was shown that people in their 40s and 50s usually went hiking two to four hours with friends or family once to three times a month. Jacket had the largest number of wearing frequency, followed by pants, t-shirts, and inner wear. Consumers' images of hiking gear were positive and the demands for improvements in hiking gear were price, unique design, and vivid color. The order of influence of the four properties on wear comfort was heat moisture, mobility/pressure, tactile sensation, and psychology related properties. The four properties of wear comfort were not influenced significantly by consumer sex, age, BMI, and sensibility.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.9
no.3
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pp.99-113
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2007
This study aims to investigate the concepts and characteristics of Metrosexual and Ubersexual image which are the recent fashion phenomena representing the lifestyles of comtemporary men, and to analyze the design of contemporary men's fashion based on the represented characteristics of these sexual images. To accomplish these ends, various related publications, articles and papers, divers serial publications, and numerous internet articles are collectively reviewed for theoretical studies, and design analysis are conducted for content analysis(style, color, material, detail, etc) using photo data taken from the collections from 2001 through 2006. The results of this study shows that recent appearance of Metrosexual and Ubersexual fashion image represents the change of aesthetic standards in the contemporary society. With the influence of sociocultural phenomena which allow the pursuit of individual personality, the contemporary men, instead of expressing the socialized sexual identity, came to acquire the freedom of sexual identity which represents their personal desires. As an expression of hmnan will to pursue unrestricted sensibility and aesthetic sense, these sexual phenomena of Metrosexual and Ubersexual will be reinterpreted and reappear in various forms as the social atmosphere and aesthetic standards changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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