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Study on a Correlation Model between the Kansei Image and the Texture Harmony

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.4 (2014.08)바로가기
  • 페이지
    pp.73-84
  • 저자
    Xianling Qiao, Pengwen Wang, Yang Li, Zhigang Hu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A231791

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원문정보

초록

영어
Texture harmony pursues a suitable texture matching to meet the customers Kansei image requirements. The texture harmony method which is based on Kansei Engineer is developed. Several questionnaires are made to obtain the Kansei words, design elements and texture factors. The representative Kansei words, representative design elements and the representative texture factors are selected using Pareto Diagram, Likert scale, multidimensional scaling analysis and cluster analysis. After developing the virtual samples, the respondents are asked to evaluate the Kansei image score of each sample according to the different Kansei image word. The Kansei image evaluating matrix is obtained by combining the Kansei image score with the texture combination code. The multiple linear regression model is supposed to explain the relationship of the Kansei image score and the texture factors. Based on the Kansei image evaluate matrix, the hypothesis is verified using the SPSS software. The case of electric kettle texture harmony design is studied to verify the method. The method can facilitate designers work, and lay a foundation of computer aided texture design system.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Conception of the Texture Matching & Texture Harmony
 3. The Method of Building a Correlation Model between the Texture Kansei Image and the Texture Harmony
  3.1. Obtaining the Representative Items of the Product Texture Kansei Image
  3.2. Exacting the Designing Factors of the Texture Harmony
  3.3. Building the Correlation Model between the Texture Kansei Image and the Texture Harmony
 4. Case Study
  4.1. Choosing of the Kansei Image Words of the Product
  4.2. Choosing the Texture Harmony Designing Elements
  4.3. Designing the Experience Sample
  4.4. Building the Correlation Model between the Texture Kansei Image and the Texture Harmony
  4.5 Analysis
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

texture harmony Kansei image multiple linear regression cluster analysis

저자

  • Xianling Qiao [ College of Design & Art, Shaanxi University of Science & Technology Xi'an, Shaanxi province, China ]
  • Pengwen Wang [ College of Design & Art, Shaanxi University of Science & Technology Xi'an, Shaanxi province, China ]
  • Yang Li [ College of Design & Art, Shaanxi University of Science & Technology Xi'an, Shaanxi province, China ]
  • Zhigang Hu [ College of Design & Art, Shaanxi University of Science & Technology Xi'an, Shaanxi province, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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