This study, for the purpose of comparing and analyzing 23ea of national unisex apparel brands website consists of product, price, promotion and place divided by marketin gmix. Based of theoretical study and pre-research about the marketing mix, we made the classification standard for the marketing mix and analyzed the unisex apparel brand website according to 4P's individual item and the result was appeared like this. First of all, in the product section, this study provide information about product introduction/guidance, a product figure for item, introduction for new items, propose for coordination and brand introduction/information. Secondly, in the price part, almost apparel brands are provide their product's image, or present their goods photo with price, or displayed through the banner advertisement of discount or special price. Thirdly, For the marketing promotion part, compare to the other component in the most of apparel brand's website, marketing promotion has more section than the other marketing mix. And, especially, various events and customer service space has more weight than the others. Forth, in the place section, it's focused on the information of shopping mall location, contact number, address, and on-line shopping mall. In Conclusion, when the most of apparel brands are doing internet marketing, they're concern to product and promotion, but price and place needs more supplement in the unisex apparel brand's marketing mix.
본 연구는 사람의 사용자 전신을 촬영한 이미지를 분석하여, 사용자별 움직임에 대한 정상 가동 범위를 영상으로 디스플레이(display)하는 운동 트레이닝 시스템 구축에 관한 것이다. 본 연구는 입점(立點, standing point)을 기준으로 사용자 전신의 정면과 측면을 촬영하는 카메라부(C), 그리고 카메라부의 촬영 이미지를 분석하여 인체의 관절 위치에 노드(node)를 설정하고, 입점을 원점으로 하는 공간좌표계에 노드를 배치하여 그 사용자의 노드 좌표값을 도출하는 이미지 분석부(I·A)와 이미 설정된 표준 노드 좌표값에 매칭된 운동 동작별 정상 노드 가동범위를 사용자 노드 좌표값에 맞추어 보정하여, 상기에서 언급한 사용자 노드 정상 가동 상태를 정면 영상과 측면 영상으로 생성하여 디스플레이하는 재생부(R·P)를 포함하고 있는 시스템으로 구성된다. 따라서 연구의 방법으로는 주요선행연구와 자료조사를 통해 선행 연구와의 차별성을 기할 수 있는 방법을 제시했으며, 이에 따른 운동 트레이닝 시스템을 구축하고자 하는데 연구의 목적을 둔 것이다.
The purpose of this study was to analyze entertainer Byeon Jeong-su's hair styles and thereby, apply the results to models. For the applications, models' hair styles were bisected into two sections, and thereby, the edges of the outsides were cut into solid points, and thereupon, into diverse bases by using vertical section, Perpendicular direction and square angles. On the other hand, the insides were cut in the same way of the outside bases by using radial section, varied combing and $45{\sim}90$ degree head angles. In addition, tops and sides were arranged in their corners, while a graduation technique was used to express a natural difference of levels. The fringes were cut by using free-hand and slicing techniques. furthermore, the quantity and mass of the hairs were treated with such techniques as thinning, swing, effect, rolling, slide and slicing, while a bridge product was used for coloring together with a highlight technique. The hair styles were rendered for straight and wave by using an magic iron machine. It was confirmed through this study that the same cutting techniques would result in different images depending on individuals' physical shapes, facial shapes, head skeletons and types of hairs. Thus, it is required of the hair designers to suggest their own custom hair designs adequate to individuals' images through continued image-wise hair design practices.
본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.
문화재의 정밀 기하학적 수치자료의 획득과 분석체계는 전통문화를 영구 보존하고 복원한다는 측면에서 매우 중요하다. 본 연구는 문화재치 효율적 관리를 위한 기법을 제시하고자 통일신라시대의 대표적인 범종인 성덕대왕신종에 대한 정밀 3차원 수치자료를 구축하고 각 문양에 대한 기하학적 형상분석을 다양하게 시도한 것이다. 다른 구조물에 비해 취급과 정밀실측이 곤란한 문화재에 대해 정확한 3차원 수치자료의 효율적인 취득과 그 분석방법을 제시하므로서 문화재의 안전진단은 물론 고고학 및 미술사 통의 관련연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
공대공 탄성파 자료를 3개 단면에서 획득하였다. 이 단면들은 한 터널을 가로지르는데 단면상의 터널의 상태는 공동, 모래로 충전, 그리고 버럭으로 충전된 상태이다. 이 세 개 단면 기록으로부터 P와 S파의 초동을 발췌하여 P와 S속도 토모그램을 작성하였다. 6개의 토모그램 중 단지 1개의 토모그램만이 터널의 영상으로 해석할 수 있는 국부적인 저속도 구간을 표출하였다. 이 토모그램은 공동상태의 터널을 지나는 단면의 P파 속도영상이다. 이 사실은 본 주시토모그래피의 공간 분해능을 산출한 수치해석결과와 일치하였다.
광 간섭 단층 촬영(optical coherence tomography : OCT)은 생체 미세 조직의 단면을 약 $1{\mu}m$ 해상도의 영상으로 획득하기 위한 고해상도 영상 기법으로 영상 진단 의학에 주로 응용된다. 본 논문에서는 OCT 시스템의 원리를 알아보고 이론을 바탕으로 시스템을 직접 구현한다. 또한 안광학과 치과학 영역에서의 응용을 실험적으로 알아보기 위하여 쥐 눈과 인간의 대구치 표본을 이용하여 실험하였다. 구현한 시스템을 이용하여 두 가지 표본 실험을 통해 2-D 영상 데이터를 획득한다. 획득한 2-D 영상을 MATLAB과 OPEN-GL을 이용하여 생체 조직 정보 획득에 용이한 3-D OCT 영상을 구축하고 분석한다. 3-D 영상 구축에 OPEN-GL을 이용함으로써 MATLAB에 비해 처리 시간을 약 10배 단축하였다.
거시적인 3대 교통변수(교통량, 속도, 밀도)와 고속도로 서비스 수준의 효과척도(밀도, 교통량 대 용량비) 모두 해당되는 변수는 밀도이다. 특히 도로의 서비스 수준을 평가함에 있어 가장 정확하고 우수한 효과척도로 알려져 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 측정방법의 어려움으로 인해 타 변수에 비해 밀도를 활용한 연구가 상대적으로 부족하였다. 기존 밀도추정방법의 경우 측정시각에 따라 동일한 교통류의 밀도값이 변화하는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 서울외곽순환고속도로 사패산 터널 내부의 CCTV 영상을 정합하여 파노라마 영상을 제작한 후, 제작된 파노라마 영상을 이용하여 실제 밀도를 측정하는 방법을 연구하였다. 중심극한정리를 이용하여 분석한 결과, 1 km 사진 24개(혹은 24초)를 이용하여 밀도를 측정하면 당시 교통상황을 잘 반영할 수 있었다. 즉, 본 연구에서 제시한 밀도 수집 주기를 준수하여 수집한 구간영상으로 밀도를 측정할 경우 측정시각에 관계없이 평균적인 밀도값을 측정할 수 있으며, 현실 교통류를 대변하는 현실적인 밀도를 취득할 수 있다.
본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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