The purpose of the study is to show concretely the design features due to cltohes image after classifying the clothes image examining relations between clothes images and design factors. Samples of the study were 507 female university students. Materials of the study were 309 slide film using the spring and fall issues of magazines and catalogues in 1996 and 1997. SAS PC was used to analyze materials and finally priniciple component analysis the analysis by quantification theory 1. The results of the study were as follows. The most important images of clothes were fashion dignity activation and simplicity. In the relationship between the main image and item factor, one-piece jumper half-coat culotte skirt pantaloons and slim pants had an important effect on the fashion image while two-piece jacket, blouse, straight pants had an effect on the dignity image and three-pice, T-shirt, shirt-vest pantaloons normal pants culoote skirt and gather skirt strengthen active image. In the relationship between the main image and silhuette X-silhouette fitting upper and lower clothes upper clothes having waist line or hip bone length and mini-skirt were the factors that raisen fashion image. And in the A-, X-, Y-silhouette having normal fit upper clothes below the knee length skirt and the upper clothes below the hip line were main factors in dignity image. And H-silhouette big size sleeves mini-skirt the upper clothes below hip line were the factors that strengthened the active image. In the relationship between fashion image and detailed factors roll stand and sports collar set-in and shirt sleeves having 5-rate and long sleeves strengthened fashion image. And flat tailored collar boat and high nceckline and bow detail set-i sleeve had an important effect on the dignity image. And shirt collar boat and V-neckline shirt dolman and 7-rate sleeves were the factors that raise active image.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.32
no.1
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pp.57-68
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2004
The purpose of this paper is to discover the Image and Visual Preference of the Environmental Sculpture in Urban Streetscape. For this, the analysis was preformed by the data obtained from questionnaires and from the photos of the environmental sculptures scene. The landscape image was analyzed by the factor analysis algorithm. The level of visual preference was measured by a slide simulation test, and this data was analyzed by multiple regression. The results of this study can be summarized as follows: The visual preference of the environmental sculpture has been evaluated to average 4.03 on a scale of 7 Landscape slides No. 11 and No.5 were ranked more highly for visual preference. Factors formulating the landscape image were found to be 'beauty', 'orderliness', 'emotion', and 'formation'. By using the control method for the number of factors, T.V., were obtained as 63.0%. For all experimental landscape slides, the factor of orderliness was found to be the main factor determining the visual preference. The 4 factors for visual preference were analyzed by regression as follows: Visual Preference = 3.996 + 0.341(FS1) + 0.595(FS2) + 0.222(FS3) + 0.011(FS4), R-Square = 0.520.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.27
no.2
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pp.108-118
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1999
This study aims to apply World Wide Web(WWW) image files to visual material in lectures. Especially handles "Aesthetics of Landscape Architecture." Visual Materials of 800 web sites were searched and analyzed. It is found that web search needs a subject oriented web guide. It says now a need of application web material to lectures. Matching the web images with the subjects of lecture, above all, is the main approach of this study. Thus, a list up method is supposed, series of web image data to be inclusive in two tables. The data distribute on sub-subject, and applicant as materials in picturing objects of slide show, web guide, and single image. Two cases of lecture subjects were chosen in this study. A case that needs various visual materials and other case of advanced materials that needs a special web guide. Chance of results of this study is not yet fully clear in real lecture. It is sure, as an article of cyber lecture that provided result of increasingly participant's interest. By this study, it will be possible a fully made lecture material by further study.her study.
In spite of a tendency automatizing manaufacturing processes, since power presses are highly repetitive at high speeds, they have still been using to a large extent in many industries. More often than not, press workers have to make decisions whether work materials are located well or not, they should rearrange them or not, and their bodies would be safe or not. If the decision would be wrong, of course, they cause severe damages to human workers so that many workers haven't been willing to work with them. However, with the help of computer technologies, it would be possible to aid the press workers' decisions, and to allow or prohibit them from inserting their hands between slide rams and dies. Thus, this research was aimed to evaluate and analyze possibilities of applying Image Processing Techniques for prevention of press accidents. Through a series of procedures including Capturing work sites and material, Image Enhancement, Contouring, and Edge Finding, work characteristics were obtained and analyzed. The results showed that there were somewhat differences in image characteristics between accident-induced work scenes and accident-free ones. Consequently, if the image analyses are well carried out in real time, they would give a successful help to human press workers.
The purpose of this study was to find out how second, fourth and sixth graders understood the main contents related to spatial sense in the Seventh National Mathematics Curriculum. For this purpose, this study examined students' understanding of the main contents of congruence transformation (slide, flip, turn), mirror symmetry, cubes, congruence and symmetry. An investigation was conducted and the subjects included 483 students. The main results are as follows. First, with regards to congruence transformation, whereas students had high percentages of correct answers on questions concerning slide, they had lower percentages on questions concerning turn. Percentages of correct answers on flip questions had significant differences among the three grades. In addition, most students experienced difficulties in describing the changes of shapes. Second, students understood the fact that the right and the left of an image in a mirror are exchanged, but they had poor overall understanding of mirror symmetry. The more complicated the cubes, the lower percentages of correct answers. Third, students had a good understanding of congruences, but they had difficulties in finding out congruent figures. Lastly, they had a poor understanding of symmetry and, in particular, didn't distinguish a symmetric figure of a line from a symmetric figure of a point.
This paper proposes an efficient fault diagnosis method for ITSC(Inter-Turn Short Circuit) in three-phase induction motors using CNN. By utilizing only the D-axis component of the D-Q synchronous coordinate system, it compares SWM(Slide Window Method) and GAF(Gramian Angular Field) methods for image encoding. Results show GAF achieving ~74% accuracy, while SWM achieves ~65%, indicating GAF's superiority by 9%. Learning time (~14.74s) remains consistent, particularly with epochs ≤ 100, showcasing faster learning.
Park, Jae-Hyeon;Choi, Kyung;Bae, Jong Soon;Ma, Ho-Seop;Lee, Jong-Hak;Youn, Ho-Jung
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.94
no.6
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pp.377-386
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2005
This study was carried out to analyse the landslide characteristics by ground investigation, borehole image processing system, field seismic test, laboratory test and ground stability analysis at the landsliding area occurred in Maeri, Sangdong-myeon, Gimhaesi, Gyeongsangnam-do. Region I needs to install data logger system to monitor a land displacement during the heavy rainfall events because the region can be liable to occur the land slide by land creeping. It is needed to restore rapidly, if the land displacement occurs in Region I. Region II needs to monitor and repair because of the possibility of slope failure by long-term soil loss. Region III needs constructions to remove ground runoff and ground water to be infiltrated from talus. Region IV where is a stable region, needs to be protected from land cutting or other man-made damage.
Kim, Choon-Sik;Yoon, Soo-Ho;Shin, Seung-Mok;Hur Chul;Kim, Sang-Bong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.150.1-150
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2001
This paper introduces a real time inspecting and monitoring system by using wireless communication and image processing technique. The communication system is developed by using 80c196kc microprocessor and it has data acquisition function for several kinds of sensors such as pluviometer, temperature, tension meter, elinometer and so on. The image processing method adopts Lalacian of Gaussian operator and least square method to extract line features for the captured images and uses a relaxation matching algorithm based in global structure constraint satisfaction to distinguish the matching error for those features. When the algorithm is processed, motion parameters of displacement area and its direction are computed. Once movement is recognized ...
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.26
no.3
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pp.134-142
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1998
THe purpose of this study is to suggest the major determinants of visual preference in the outdoor spaces of urban office buildings. For this, the spatial image was analyzed by the factor analysis algorithm. The level of visual preferences was measured by a slide simulation test, and these data were analyzed by the multiple regressioni. The result of this study can be summarized as follows; Factors covering the spatial image were found to be 'mystery','changeability','coherence' and 'legibility'. T.V. was obtained as 58.4%. Outdoor spaces of urban office buildings were classified into four groups by the multi dimensional scaling method. As for the analysis of imageability in each spatial type, the factor scores of measuring high values were different for all types. Type II, IV obtained higher rank of visual preference and type III, I obtained lower. For all types, the factors of visual preference were found to be 'mystery','changeability','coherence' and 'legibility'. The visual preference determinants of urban setting focused on outdoor spaces of urban office buildings may be the major factors which must be considered in planning and designing as the functional basis for the quantitative analysis.
The image analysis is an important and predominant task for classifying the different parts of the image. The analysis of complex image analysis like histopathological define a crucial factor in oncology due to its ability to help pathologists for interpretation of images and therefore various feature extraction techniques have been evolved from time to time for such analysis. Although deep reinforcement learning is a new and emerging technique but very less effort has been made to compare the deep learning and deep reinforcement learning for image analysis. The paper highlights how both techniques differ in feature extraction from complex images and discusses the potential pros and cons. The use of Convolution Neural Network (CNN) in image segmentation, detection and diagnosis of tumour, feature extraction is important but there are several challenges that need to be overcome before Deep Learning can be applied to digital pathology. The one being is the availability of sufficient training examples for medical image datasets, feature extraction from whole area of the image, ground truth localized annotations, adversarial effects of input representations and extremely large size of the digital pathological slides (in gigabytes).Even though formulating Histopathological Image Analysis (HIA) as Multi Instance Learning (MIL) problem is a remarkable step where histopathological image is divided into high resolution patches to make predictions for the patch and then combining them for overall slide predictions but it suffers from loss of contextual and spatial information. In such cases the deep reinforcement learning techniques can be used to learn feature from the limited data without losing contextual and spatial information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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