자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.
A helmet is essential for safety when operating personal mobility. However, user's actual helmet wear rate is low due to the inconvenience of wearing and poor ventilation. In this study, a new helmet structure with improved ventilation for personal mobility devices was designed. To design a new structure with improved breathability compared to the existing helmet while satisfying the safety regulations for the helmet, a generative design method was applied to the shock-absorbing liner of the helmet. In addition, other materials were applied to create a structure with improved ventilation while maintaining safety. The generated design result was verified for shock absorption through simulation. As a result of the study, EPS, the current material was replaced with CFRP and Kevlar, and the structure was changed. This design was judged to satisfy safety regulations against impact. The new helmet structure is expected to improve the helmet usability for personal mobility and increase the helmet wear rate of users.
The objective of this research is to suggest new geometric possibilities in digital architecture by investigating the characteristics of hybridization in digital geometry. The research begins with theoretical background research such as defining hybridization, investigating hybrid thinking, and studying the theory of digital geometry, along with the four conceptual characteristics of hybridization that could be drawn, such as temporality, liquidity, complexity, and connectivity. Based on these characteristics, the generative method of hybrid digital geometric languages such as Blob, Particle, Morph, Loft, and Boolean was analyzed with case research in contemporary digital architecture. As a result, diverse hybrid geometric keywords were extracted; these keywords suggest potential meanings of hybridization such as accidentality, mobility, diversity, and identity. Different elements represent the "mobility" in time by the force and wave, and they are "accidentally" combined in gradual change. The united species in "diverse" characters are seamlessly connected and emerge as a new "identity." The research maximizes the generative possibilities in digital geometry and provides a theoretical basis to apply the digital hybrid methods to architectural design by suggesting the potential meanings and possibilities in hybridization.
Today, the convergence of fashion design and digital technology has become a popular method and accordingly been tried variously in the fashion area. This study aimed to analyze the character of the collaboration with fashion and technology, and the meaning of technology as emotional expression methods. Selected designer's collections, literature and other related studies were reviewed in order to analyze the generative structure of the meaning and the binary-opposition in the convergence of body, fashion design and technology. Literatures and selected designer's collections were reviewed and quantitatively studies were performed to classify the convergence of human bodies, fashion design and technology through Greimas Semiotics rectangle based on binary-opposition of meaning and isotophy analysis. The research presents three types of fashion technology methods: mechanical movement, light/digital media, and virtual image. The convergence of fashion and technology was classified as the direct convergence and the indirect convergence. The direct convergence was characterized by variability and has automatic, independent movement, but the indirect convergence was shown closed and to have contradistinctive images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1761-1777
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2021
An image with infrared features and visible details is obtained by processing infrared and visible images. In this paper, a fusion method based on Laplacian pyramid and generative adversarial network is proposed to obtain high quality fusion images, termed as Laplacian-GAN. Firstly, the base and detail layers are obtained by decomposing the source images. Secondly, we utilize the Laplacian pyramid-based method to fuse these base layers to obtain more information of the base layer. Thirdly, the detail part is fused by a generative adversarial network. In addition, generative adversarial network avoids the manual design complicated fusion rules. Finally, the fused base layer and fused detail layer are reconstructed to obtain the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method can obtain state-of-the-art fusion performance in both visual quality and objective assessment. In terms of visual observation, the fusion image obtained by Laplacian-GAN algorithm in this paper is clearer in detail. At the same time, in the six metrics of MI, AG, EI, MS_SSIM, Qabf and SCD, the algorithm presented in this paper has improved by 0.62%, 7.10%, 14.53%, 12.18%, 34.33% and 12.23%, respectively, compared with the best of the other three algorithms.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.90-95
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2023
With the rapid development of deep learning and artificial intelligence, generative models have achieved remarkable success in the field of image generation. By combining the stable diffusion method with Web UI technology, a novel solution is provided for the application of AI painting generation. The application prospects of this technology are very broad and can be applied to multiple fields, such as digital art, concept design, game development, and more. Furthermore, the platform based on Web UI facilitates user operations, making the technology more easily applicable to practical scenarios. This paper introduces the basic principles of Stable Diffusion Web UI technology. This technique utilizes the stability of diffusion processes to improve the output quality of generative models. By gradually introducing noise during the generation process, the model can generate smoother and more coherent images. Additionally, the analysis of different model types and applications within Stable Diffusion Web UI provides creators with a more comprehensive understanding, offering valuable insights for fields such as artistic creation and design.
Ghost imaging (GI) technology is developing rapidly, but there are inevitably some limitations such as the influence of atmospheric turbulence. In this paper, we study a ghost imaging system in atmospheric turbulence and use a gamma-gamma (GG) model to simulate the medium to strong range of turbulence distribution. With a compressed sensing (CS) algorithm and generative adversarial network (GAN), the image can be restored well. We analyze the performance of correlation imaging, the influence of atmospheric turbulence and the restoration algorithm's effects. The restored image's peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index map (SSIM) increased to 21.9 dB and 0.67 dB, respectively. This proves that deep learning (DL) methods can restore a distorted image well, and it has specific significance for computational imaging in noisy and fuzzy environments.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.130-135
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2024
The Stable diffsuion AI tool is popular among designers because of its flexible and powerful image generation capabilities. However, due to the diversity of its AI models, it needs to spend a lot of time testing different AI models in the face of different design plans, so choosing a suitable general AI model has become a big problem at present. In this paper, by comparing the AI images generated by two different Stable diffsuion models, the advantages and disadvantages of each model are analyzed from the aspects of the matching degree of the AI image and the prompt, the color composition and light composition of the image, and the general AI model that the generated AI image has an aesthetic sense is analyzed, and the designer does not need to take cumbersome steps. A satisfactory AI image can be obtained. The results show that Playground V2.5 model can be used as a general AI model, which has both aesthetic and design sense in various style design requirements. As a result, content designers can focus more on creative content development, and expect more groundbreaking technologies to merge generative AI with content design.
최근 컴퓨터 그래픽 S/W는 변수화 모델링과 생성알고리즘을 제공함으로써 기하학적 표현의 다양성뿐만 아니라 설계자의 의도를 체계적으로 모듈화할 수 있는 여러 가지 가능성을 열어주고 있다. 이 연구에서는 이러한 가능성을 지닌 컴퓨터 그래픽 S/W기반으로 초기 구조형태를 생성하는 방법을 제시하고자 한다. 특히 변수화 모델링과 생성 알고리즘을 이용하여 다양한 설계대안을 생성한다. 더욱이 동적 그래픽스개념을 이용하여 설계자가 한편에서는 구조형태를 생성하는 동안에, 또 다른 한편에서는 상응하는 힘의 흐름도가 마련되도록 한다. 이는 궁극적으로 힘의 흐름에 근거한 합리적 초기 구조형태 설계를 지원하게 될 것이다.
연구 목적 : 본 연구는 디자인씽킹 기반 단계별 메타버스, 생성형 AI, 스크래치를 활용한 기독교 에듀테크 프로그램에서 학습자의 감사 성향이 컴퓨터 사고력과 디지털 효능감에 미치는 영향을 탐색하는데 그 목적을 둔다(I장). 연구 내용 및 방법 : 연구 대상은 2024년 1월 20일, 27일 2주 동안 청소년 기독교 프로그램에 참여한 명의 중·고등학생의 학습자이다. 프로그램 사후 설문지 검사를 통한 감사성향, 컴퓨터 사고력, 디지털 효능감을 측정하여 단순 회귀분석을 실시, 학습자 인식 분석을 위해서 개방형 문항의 설문을 사용하여 분석하였다(II장). 결론 및 제언 : 연구 결과 첫째, 학습자의 감사 성향이 컴퓨터 사고력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습자의 감사 성향이 디지털 효능감 하위 구인 중 자신감, 친숙도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 디지털 효능감 하위 구인 중 유용성에는 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기독교 교육에서 디자인씽킹 기반 에듀테크 프로그램에서 메타버스, 생성형 AI, 스크래치 활용을 통한 학습자의 경험 인식을 중심으로 구체적으로 탐색하고 언급했다는 점에서 의미가 있다. 추후 디자인씽킹 기반 기독교 교육 프로그램 진행 시 교수자에게 도움이 되는 기초자료로 제공되기를 바란다(III장, IV장).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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