COVID-19의 영향으로 로드샵과 수많은 오프라인 매장은 예전과 달리 많은 어려움을 격고 있다. 이에 대응하기 위하여 뷰티업계에서는 고객들의 수요를 충족하고자 다양한 비대면 서비스들을 선보이고 있다. 본 논문에서는 비대면 서비스 중 모바일 환경에서 이미지 기반 퍼스널 컬러 측정 기술의 품질과 제품 추천 서비스에 대한 고찰을 진행하였다. 현재 글로벌 서비스 시장에서 많이 활용되고 있는 엔진에 대한 다양한 실험과 실제 측색 장비를 활용한 컬러 측정 데이터에 대한 비교 분석, 서비스 구현 및 지표 데이터 등으로 구성되었다. 정밀한 실험결과를 위해 일관된 실험 환경에서 실험을 진행하였다. 본 논문이 이미지 기반 피부 컬러 측정에 따른 개인화 제품 추천 서비스의 확장에 활용될 수 있기를 기대한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.115-120
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2023
Plant leaf diseases and destructive insects are major challenges that affect the agriculture production of the country. Accurate and fast prediction of leaf diseases in crops could help to build-up a suitable treatment technique while considerably reducing the economic and crop losses. In this paper, Convolutional Neural Network based model is proposed to detect leaf diseases of a plant in an efficient manner. Convolutional Neural Network (CNN) is the key technique in Deep learning mainly used for object identification. This model includes an image classifier which is built using machine learning concepts. Tensor Flow runs in the backend and Python programming is used in this model. Previous methods are based on various image processing techniques which are implemented in MATLAB. These methods lack the flexibility of providing good level of accuracy. The proposed system can effectively identify different types of diseases with its ability to deal with complex scenarios from a plant's area. Predictor model is used to precise the disease and showcase the accurate problem which helps in enhancing the noble employment of the farmers. Experimental results indicate that an accuracy of around 93% can be achieved using this model on a prepared Data Set.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.340-345
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2023
In recent years, the rapid development of VR technology has secured its significant position in the gaming industry. This paper selects the PC and VR versions of Resident Evil 4 as the research objects, aiming to compare the similarities and differences between these two platforms. Through this comparative study, it is evident that the PC version of the game offers most players an excellent gaming control experience through precise and flexible operations. On the other hand, the VR version not only achieves immersive gameplay through virtual reality technology but also delivers more impressive visual effects to players. However, in comparison to the traditional PC version, the VR version incurs higher development costs, necessitating the production team to invest more resources to optimize the gaming experience and strike a better balance between immersion and playability. In conclusion, this study provides a valuable reference for game developers, assisting them in meeting the diverse needs of player groups and enhancing game playability and user satisfaction.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.333-339
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2023
In three-dimensional(3D) modeling, texturing plays a crucial role as a visual element, imparting detail and realism to models. In contrast to traditional texturing methods, the current trend involves utilizing AI tools such as Leonardo.Ai and Meshy to create textures for 3D models in a more efficient and precise manner. This paper focuses on 3D texturing, conducting a comprehensive comparative study of AI tools, specifically Leonardo.Ai and Meshy. By delving into the performance, functional differences, and respective application scopes of these two tools in the generation of 3D textures, we highlight potential applications and development trends within the realm of 3D texturing. The efficient use of AI tools in texture creation also has the potential to drive innovation and enhancement in the field of 3D modeling. In conclusion, this research aims to provide a comprehensive perspective for researchers, practitioners, and enthusiasts in related fields, fostering further innovation and development in this domain.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.107-112
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2024
Plant leaf diseases and destructive insects are major challenges that affect the agriculture production of the country. Accurate and fast prediction of leaf diseases in crops could help to build-up a suitable treatment technique while considerably reducing the economic and crop losses. In this paper, Convolutional Neural Network based model is proposed to detect leaf diseases of a plant in an efficient manner. Convolutional Neural Network (CNN) is the key technique in Deep learning mainly used for object identification. This model includes an image classifier which is built using machine learning concepts. Tensor Flow runs in the backend and Python programming is used in this model. Previous methods are based on various image processing techniques which are implemented in MATLAB. These methods lack the flexibility of providing good level of accuracy. The proposed system can effectively identify different types of diseases with its ability to deal with complex scenarios from a plant's area. Predictor model is used to precise the disease and showcase the accurate problem which helps in enhancing the noble employment of the farmers. Experimental results indicate that an accuracy of around 93% can be achieved using this model on a prepared Data Set.
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.
이 논문에서는 통신해양기상위성(COMS, Communications, Ocean and Meteorological Satellite)의 지상국 설계를 위하여 통신해양기상위성 기상탑재체(Ml, Meteorological Image)에 관한 기상청 요구사항을 분석하였다. 분석결과에 따라 기상청 요구사항에서 제시된 위성 시야각을 만족하는 관측영역별 배포 영상의 크기를 결정하였으며, 결정된 관측영역의 영상의 크기를 기준으로 배포 영상의 정확한 위성시야각 및 크기를 계산하였다. 이 논문의 결과는 통신해양기상위성 지상국의 상세 설계에 적용되었으며, 향후 관측 스케줄, 사용자 데이터의 배포스케줄 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
These days, photoshop and illustrator program can make a fashion illustration express easily and speedily, And they can also express a feeling and sensitivity of fashion illustrator by a tool and effect more than a manual work's media. The purpose of this study was to analyze a visual expression and characteristics in fashion illustration using 2D graphics. The method of this study was to analyze the fashion illustration books using 2D graphics. The visual expressions in fashion illustration using 2D graphics were as follows: Fashion illustration was based on a sketch or photography, and used a composition, drawing, mapping, painting, and manual work's re-touching. Characteristics of visual expression were as follows: First, a image composition was showed discontinuity and heterogeneity of image, new context and composition, and allowance of reality. Second, image transform was showed image overlap, body transformation by image recomposition, and deformed transformation by vector drawing. Third, hyper-real was showed precise touching, mechanical and neutral image, omission of background and focus of an object's characteristic and information. Fourth, following a realistic expression was showed simplified color, shading, dominant view point of fashion illustrator by omission, and daily lift style. Fifth, following a pictorial expression was showed non-fixed and irregular line, natural painting, and drawing and painting by conventional pictorial media. In conclusion, a photoshop and illustrator in 2D graphics will serve as a new media far fashion illustration with a manual work. And they will not only intensify a capacity as a commercial role of fashion illustration but also present a positive motive for students learning a fashion illustration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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