The purpose of this study is to analyze formative features of women shoes, to develop distinctive shoes design for coming fashion trend. the methods of this study are documentary research and case study. In the theoretical study, this study has catched the origin of shoes and the changes of shoes design of each era. for the study of formative features of women shoes in 1990's, 215 kinds of pictures have been selected from in professional shoes magazines. The results of analysis are as follow. Woman shoes categorized the design factors into shape, material, decoration. Reformational shape that reconstructs old shape of shoes by comtemporary aesthetic, shape in that dual images were mixed, re-created shape that was constructed through the reconstruction of structures and shapes of shoes. Material image was strengthened by varying patterns of unburned calf, leopard and zebra. Avant-garde was appeared by using naturalistic material to represent natural beauty or using merry, daring material. Post-modern tendency was appeared like using brassiere strap instead of back strap or using round string in elegant shoes.
멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.
Using a target detection task, this study compared the processing automaticity of phonemes and features in spoken syllable stimuli to determine the primitive representation in speech perception, phoneme or distinctive feature. For this, we modified the visual search task(Treisman et al., 1992) developed to investigate the processing of visual features(ex. color, shape or their conjunction) for auditory stimuli. In our task, the distinctive features(ex. aspiration or coronal) corresponded to visual primitive features(ex. color and shape), and the phonemes(ex. /$t^h$/) to visual conjunctive features(ex. colored shapes). The automaticity is measured by the set size effect that was the increasing amount of reaction time when the number of distracters increased. Three experiments were conducted. The laryngeal features(experiment 1), the manner features(experiment 2), and the place features(experiment 3) were compared with phonemes. The results showed that the distinctive features are consistently processed faster and automatically than the phonemes. Additionally there were differences in the processing automaticity among the classes of distinctive features. The laryngeal features are the most automatic, the manner features are moderately automatic and the place features are the least automatic. These results are consistent with the previous studies(Bae et al., 2002; Bae, 2010) that showed the perceptual hierarchy of distinctive features.
모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.
Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.
A part definition must not only provide shape information of a nominal part but also contain non-shape information such as tolerances, surface roughness and material specifications. Although machining features are useful for suitable shape information fur process reasoning in CAPP, they need to be integrated with tolerance information for effective process planning. We develop a tolerance modeler that efficiently integrates the machining features with the tolerance information fur feature-based CAPP. It is based on the association of machining features, tolerance features, and tolerances. The tolerance features in this study, where tolerances are assigned, are classified into two types; one type is a face that is a topological entity on a solid model and the other type is a functional geometry that is not referenced to topological entities. The (unctional geometry is represented by using machining features. All the data fur representing the tolerance information are stored completely and unambiguously in an independent tolerance data structure. The developed tolerance modeler is implemented as a module of a comprehensive feature-based CAPP system.
The percentage of overweight people has increased in older people due to the change of body shape (including pregnancy and giving birth for women). Obesity is accompanied by body shape changes; subsequently, there are more pattern design considerations compared to standard body shapes. This paper classifies the upper body shape of overweight women in Korea, analyzes features by body shape and proposes basic pattern design data that reflects the features of plus-size women body shapes. The data on 540 subjects in the overweight group (from 20 to 69 years old)whose BMI was over 25 was selected. The following features by shape were identified in accordance with the upper body shape classification of overweight women. Body Shape1 had lower body obesity with long stature and arms in proportion to the trunk length and represented 22.2% of the subjects. Body Shape2 had most parts near average sizes for overweight body shapes with short height and arms that represented 37.6% of the subjects (the highest ratio). Body Shape3 was the smallest body shape in the four groups with the most distinct body figure and represented 30.7% of the subjects. Body Shape4 (9.4% of the subjects)was the upper body obesity type (the fattest group)and with of the waist bigger abdominal obesity type.
In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.
Weed identification is important for precision farming. A machine vision system was applied to detect weeds. Shape features were analyzed with the binary images obtained from color images of radish, purslane, goosefoot, and crabgrass. Features studied were aspect, roundness, compactness, elongation, PTB, LTP, LTW, and PTAL of each plant. Discriminant analysis was used to classify plant species. The best shape features that distinguished crabgrass were LTP and LTW which distinguished the crabgrass from the others with 100%. Two dimensional discrimination by using LTP and PTB appeared to be effective for distinguishing radish, purslane, and goosefoot.
In this study, we prepared reference data needed for clothing design for middle-aged women by analyzing body satisfaction of their body shape, which had been classified by collecting body features of middle-aged women. As for the study method, we have set five scales from 'never satisfied' to 'very much satisfied,' after analyzing body features of middle-aged women by measuring their body shape through the body meter and auxiliary tools. We used the SPSS 12.0 statistics program, and the results are the following: Body shapes of middle-aged women can be classified into the following four types. A middle-age women with an 'A silhouette' has a normal height, but fat nether limbs. A 'Y silhouette' is short with a fat upper body. The 'O silhouette' is short with fat nether limbs and upper body, and 'H silhouette' is tall and thin. Body shape I has displayed satisfaction with her own body shape, and body shape II showed the most dissatisfaction compared to other body shapes. Body shape III showed satisfaction on all items except face size and breast size, whereas body shape IV was dissatisfied with her face size, neck length, shape of her breast, waist, and buttocks. The result of this study is expected to contribute in accomplishing clothing production that will satisfy the desire of the consumers in the clothing business, while being utilized as the basic data for clothing design that fits their body shape by grasping the changing patterns of their body shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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