Creating stylistic facial animation is one of the most important problems in character animation. Traditionally facial animation is created manually by animators of captured using motion capture systems. But this process is very difficult and labor-intensive. In this work, we present an intuitive, easy-to-use, sketch-based user interface system that facilitates the process of creating facial animation and key-frame interpolation method using facial capture data. The user of our system is allowed to create expressive speech facial animation easily and rapidly.
Jeong Min Park;Jaimyun Jung;Seungyeon Lee;Haeum Park;Yeon Woo Kim;Ji-Hun Yu
Journal of Powder Materials
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v.31
no.2
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pp.137-145
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2024
In order to predict the process window of laser powder bed fusion (LPBF) for printing metallic components, the calculation of volumetric energy density (VED) has been widely calculated for controlling process parameters. However, because it is assumed that the process parameters contribute equally to heat input, the VED still has limitation for predicting the process window of LPBF-processed materials. In this study, an explainable machine learning (xML) approach was adopted to predict and understand the contribution of each process parameter to defect evolution in Ti alloys in the LPBF process. Various ML models were trained, and the Shapley additive explanation method was adopted to quantify the importance of each process parameter. This study can offer effective guidelines for fine-tuning process parameters to fabricate high-quality products using LPBF.
This paper proposes a method to directly retarget facial motion capture data to the facial rig. Facial rig is an essential tool in the production pipeline, which allows helping the artist to create facial animation. The direct mapping method from the motion capture data to the facial rig provides great convenience because artists are already familiar with the use of a facial rig and the direct mapping produces the mapping results that are ready for the artist's follow-up editing process. However, mapping the motion data into a facial rig is not a trivial task because a facial rig typically has a variety of structures, and therefore it is hard to devise a generalized mapping method for various facial rigs. In this paper, we propose a data-driven approach to the robust mapping from motion capture data to an arbitary facial rig. The results show that our method is intuitive and leads to increased productivity in the creation of facial animation. We also show that our method can retarget the expression successfully to non-human characters which have a very different shape of face from that of human.
English inversion constructions are not only hard for non-native speakers to learn but also difficult to teach mainly because of their intriguing grammatical and discourse properties. This paper addresses grammatical issues in learning or teaching the so-called 'predicate inversion (PI)' construction (e.g., Equally important in terms of forest depletion is the continuous logging of the forests). In particular, we chart the grammatical (distributional, syntactic, semantic, pragmatic) properties of the PI construction, and argue for adata-driven teaching for English grammar. To depart from the arm-chaired style of grammar teaching (relying on author-made simple sentences), our teaching method introduces a datadriven teaching. With total 25 university students in a grammar-related class, students together have analyzed the British Component of the International Corpus of English (ICE-GB), containing about one million words distributed across a variety of textual categories. We have identified total 290 PI sentences (206 from spoken and 87 from written texts). The preposed syntactic categories of the PI involve five main types: AdvP, PP, VP(ed/ing), NP, AP, and so, all of which function as the complement of the copula. In terms of discourse, we have observed, supporting Birner and Ward's (1998) observation that these preposed phrases represent more familiar information than the postposed subject. The corpus examples gave us the three possible types: The preposed element is discourse-old whereas the postposed one is discourse-new as in Putting wire mesh over a few bricks is a good idea. Both preposed and postposed elements can also be discourse new as in But a fly in the ointment is inflation. These two elements can also be discourse old as in Racing with him on the near-side is Rinus. The dominant occurrence of the PI in the spoken texts also supports the view that the balance (or scene-setting) in information structure is the main trigger for the use of the PI construction. After being exposed to the real data and in-depth syntactic as well as informationstructure analysis of the PI construction, it is proved that the class students have had a farmore clear understanding of the construction in question and have realized that grammar does not mean to live on by itself but tightly interacts with other important grammatical components such as information structure. The study directs us toward both a datadriven and interactive grammar teaching.
In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.
This paper proposes a FRTU-based intelligent fault distance determination strategy in which each FRTU is able to avoid multiple estimations and reduce the level of estimation error by utilizing heuristic rules driven by voltage and current information collected by 1:1 communication with other FRTUs from the same zone in a ubiquitous-based distribution system. In the proposed method, each FRTU, at first, determines a fault zone and a fault path on the faulted zone based on the proposed heuristic rules which use its current data and the voltage data of its neighboring FRTUs as input data. Next, it determines the fault distance from its position based on the fault current estimated from the current data of the neighboring FRTUs. Finally, in order to prove the effectiveness of the proposed method, the diverse fault cases are simulated in several positions of the typical distribution system using the EMTP.
A gasoline injector rig which can measure cumulative injected fuel mass under a vehicle driving condition was developed. The measurement system consists of an engine control unit (ECU), data acquisition (DAQ) and injected fuel collection system using loadcells. By supplying reconstructed sensor signals which simulate the real vehicle's sensor signals to the ECU, the ECU drives injectors as if they were driven in the vehicle. The vehicle's performance was computer simulated by using $GT-Suite^{(R)}$ software based on both engine part load performance and automatic transmission shift map. Throttle valve position, engine and vehicle speed, air mass flow rate et al. were computer simulated. The used vehicle driving pattern for the simulation was FTP-75 mode. For reconstructing the real vehicle sensor signals which are correspondent to the $GT-Suite^{(R)}$ simulated vehicle's performance, the DAQ systems were used. The injected fuel was collected with mess cylinders. The collected fuel mass in the mess cylinder with elapsed time after starting FTP-75 driving mode was measured using loadcells. The developed method shows highly improved performance in fast timing and accuracy of the cumulative injected fuel mass measurement under the vehicle driven condition.
A combined stochastic diffusion and mean-field model is developed for a systematic study of the grain growth in a pure single-phase polycrystalline material. A corresponding Fokker-Planck continuity equation is formulated, and the interplay/competition of stochastic and curvature-driven mechanisms is investigated. Finite difference results show that the stochastic diffusion coefficient has a strong effect on the growth of small grains in the early stage in both two-dimensional columnar and three-dimensional grain systems, and the corresponding growth exponents are ~0.33 and ~0.25, respectively. With the increase in grain size, the deterministic curvature-driven mechanism becomes dominant and the growth exponent is close to 0.5. The transition ranges between these two mechanisms are about 2-26 and 2-15 nm with boundary energy of 0.01-1 J $m^{-2}$ in two- and three-dimensional systems, respectively. The grain size distribution of a three-dimensional system changes dramatically with increasing time, while it changes a little in a two-dimensional system. The grain size distribution from the combined model is consistent with experimental data available.
Kim, Hyeon-Tae;Kim, Daehyeon;Lim, Jae-Choon;Park, Kyung-Ho;Lee, Ik-Hyo
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8128-8139
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2015
Recently, the necessity of developing the load and resistance factor design(LRFD) for soft ground improvement method has been raised, since the limit state design is requested as international technical standard for the foundation of structures. In this study, to develop LRFD codes for foundation structures in Korea, target reliability index and resistance factor for static bearing capacity of driven steel pipe piles were calibrated in the framework of reliability theory. The 16 data(in Gwangyang) and the 57 data(Korea Institute of Construction Technology, 2008) sets of static load test and soil property tests conducted in the whole domestic area were collected along with available subsurface investigation results. The resistance bias factors were evaluated for the tow static design methods by comparing the representative measured bearing capacities with the expected design values. Reliability analysis was performed by two types of advanced methods : the First Order Reliability Method (FORM), and the Monte Carlo Simulation (MCS) method using resistance bias factor statistics. As a result, when target reliability indices of the driven pipe pile were selected as 2.0, 2.33, 2.5, resistance factor of two design methods for SPT N at pile tip less than 50 were evaluated as 0.611~0.684, 0.537~0.821 respectively, and STP N at pile tip more than 50 were evaluated as 0.545~0.608, 0.643~0.749 respectively. The result from this research will be useful for developing various foundations and soil structures under LRFD.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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