This study was conducted to examine the marking efficiency of a dress pattern in order to reduce textile loss by pattern marking. A basic one-piece dress pattern saved to the Yuka CAD System was graded with different sizes and arranged for industrial purpose to calculate the marking efficiency in different conditions. Condition of marking experiment is made it a rule to use 150cm textile width and apply 44, 55, 66 pattern size for three pieces of a dress patterns. The results of the study indicated that the marking efficiency rates of the dress pattern with a separate facing was higher than the one with a self facing. In the dress pattern with a separate facing, the separated seam at center back was appeared to have a higher marking efficiency than the extended seam. It was also found that the efficiency rate was higher in the pattern with a seam at center back when comparing with the dress pattern without a seam. When the marking with a horizontally-loaded collar was compared with a vertically-loaded collar, the efficiency rate was higher for the collar loaded horizontally, The result of the study showed that the type of facing, the location of a seam, and the direction of collar loading were the factors directly related to increasing marking efficiency. The dress patterns marked efficiently in terms of a type of facing, seam, and collar treatment can reduce fabric loss and also shorten the time needed for marking process.
Recently in algebra curriculum, to recognizes and explains general nile expressing patterns is presented as the one alternative and is emphasized. In the seventh School Mathematic Curriculum regarding 'regularity and function' area, in elementary school curriculum, is guiding pattern activity of various form. But difficulty and problem of students are pointing in study for learning through pattern activity. In this article, emphasizes generalization process through research activity of pictorial/geometric pattern that is introduced much on elementary school mathematic curriculum and investigates various approach and strategy of student's thinking, state of symbolization in generalization process of pictorial/geometric pattern. And discusses generalization of pictorial/geometric pattern, difficulty of symbolization and suggested several proposals for research activity of pictorial/geometric pattern.
This study devised and drew custom sleeve patterns by using a regression equation with the data from 7 models along with the sleeve that was slightly modified to make the general-purpose sleeve pattern. To devise a general-purpose sleeve pattern, the sleeve pattern was drawn as an object for comparison by applying the Bunka drafting system (sleeve pattern by the Bunka drafting system) to the basic upper garment. Actual sleeves, made by using the three types of patterns above, were created and tested by models. Next, 30 panel members participated in a sight test of the compatibility of the sleeves to examine the validity of the sleeve drafting method acquired using the regression equation. The test proved that the custom sleeve pattern and the general-purpose sleeve pattern were more suitable for the characteristics of arm structures. Thus, the new sleeve-cap part drafting method using the regression equation was shown to have validity. As a result, since a very significant correlation was obtained for the body measurement figures and the basic pattern of the adequate basic pattern of the sleeves, this study concludes that it is possible to come up with primary data that can be widely used by increasing the number of subjects.
Objectives: This paper aims to investigate the Donguibogam-based pattern diagnosis by applying natural language processing and machine learning. Methods: A database has been constructed by gathering symptoms and pattern diagnosis from Donguibogam. The symptom sentences were tokenized with nouns, verbs, and adjectives with natural language processing tool. To apply symptom sentences into machine learning, Word2Vec model has been established for converting words into numeric vectors. Using the pair of symptom's vector and pattern diagnosis, a pattern prediction model has been trained through Logistic Regression. Results: The Word2Vec model's maximum performance was obtained by optimizing Word2Vec's primary parameters -the number of iterations, the vector's dimensions, and window size. The obtained pattern diagnosis regression model showed 75% (chance level 16.7%) accuracy for the prediction of Six-Qi pattern diagnosis. Conclusions: In this study, we developed pattern diagnosis prediction model based on the symptom and pattern diagnosis from Donguibogam. The prediction accuracy could be increased by the collection of data through future expansions of oriental medicine classics.
Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.
In this paper, we present a method for obtaining a high-quality 3D depth. The advantages of active pattern projection and passive stereo matching are combined and a system is established. A diffractive optical element (DOE) is developed to project the active pattern. Cross guidance (CG) and auto guidance (AG) are proposed to perform the passive stereo matching in a stereo image in which a DOE pattern is projected. When obtaining the image, the CG emits a DOE pattern periodically and consecutively receives the original and pattern images. In addition, stereo matching is performed using these images. The AG projects the DOE pattern continuously. It conducts cost aggregation, and the image is restored through the process of removing the pattern from the pattern image. The ground truth is generated to estimate the optimal parameter among various stereo matching algorithms. Using the ground truth, the optimal parameter is estimated and the cost computation and aggregation algorithm are selected. The depth is calculated and bad-pixel errors make up 4.45% of the non-occlusion area.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.25
no.1
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pp.91-102
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2001
The purpose of this study is to suggest a individually fitted slacks pattern in order to help ourselves prepared for the days of the order-based production like the EC in the apparel industry. A pattern was designed to make the personal fit improved based on the present study and the analysis of the measurements and the body shapes. The main characteristics of this newly designed slacks pattern are as follows. To improve fitting, the pattern requires more detailed data such as front and back waist arc, front and back hip arc, hip depth, the gradient of hip. And for personal fitted pattern, knee girth was established in the proportion to the hip girth and the crotch curve was adjusted to the measurements after drawing and the side seam curve was changed according to the front hip type and the ease in waist and hip was established by the percentage. Slacks pattern was developed into an automatic drafting program. Through the sensory evaluation for the appearance and moving fitness, newly designed slacks pattern was turned out to be improved in personal fit espacially for the body type out of the average.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.1
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pp.105-115
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2000
This study was intended to find body pattern of middle aged women and make new experimental basic pattern for upper-half of the body for them. This experimental pattern on the idea of body pattern analysis was prepared. For experimental pattern, the prototype basic model was chosen with the best qualified D model from the four meaningful existing patterns. After several steps of correction experimental pattern was made. Comparing with basic D model, the new experimental pattern composed of additional bust girth by 1cm, wider back waist by 0.5cm than front waist and additional armhole by 0.5cm keeping the same size for back and front widths. Making a shoulder line up by 3cm the armhole became deeper accordingly and the room for girth has been transferred to length. Front neck girth became deeper downward but back neck girth risen a little bit. Side line of the bodice formed with inward slope taking from the waist line by 2cm. Instead of dart, modified side line slope was more practical by its function and appearance. Abdominal girth which is lower than waist girth by 8.5cm kept in same size with bust girth. Then abdominal girth became more comfortable. New experimental pattern with changes has been examined in function and appearance. In conclusion, the new experimental basic pattern for the middle-aged women has been proved more practical for both in bodice and sleeve than other existing ones in terms of function and appearance.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.39
no.3
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pp.457-467
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2015
The demand for coverall-type protective clothing are increasing in many industrial fields; however, it is impossible to evaluate the wearers' apparel fit because there is no commercialized pattern in the market. This study produces a manual for the process of acquiring patterns by separating PPE products into pieces to provide information on acquiring patterns. The analysis was on coverall-type non woven protective clothing in the domestic market, and 4 panels examined the validity, reliability, and efficiency of various possible methods on each step of process. Five steps were conducted to acquire patterns removing wrinkles, marking seams lines, separating seams, and pattern completing. The process of converting these into pattern files was designed through three procedures of digitizing, editing, and exporting and detailed stages. Fitting tests were undertaken, real patterns by actual modeling and pattern files by virtual modeling; all showed similar forms with outfits wearing ready-made protective coveralls. This study sought the most efficient and objective method of virtual modeling and proposed it as a manual. It is expected for the pattern reverse-designing manual through products analysis presented in this study that would be a helpful addition of information to the pattern tracing of pattern-less clothing products.
Vehicle performances such as fuel consumption and catalyst-out emissions are affected by a driving pattern, which is defined as a driving cycle with the grade in this study. We developed an algorithm to recognize a current driving pattern by using a neural network. And this algorithm can be used in adapting the driving control strategy to the recognized driving pattern. First, we classified the general driving patterns into 6 representative driving patterns, which are composed of 3 urban driving patterns, 2 suburban driving patterns and 1 expressway driving pattern. A total of 24 parameters such as average cycle velocity, positive acceleration kinetic energy, relative duration spent at stop, average acceleration and average grade are chosen to characterize the driving patterns. Second, we used a neural network (especially the Hamming network) to decide which representative driving pattern is closest to the current driving pattern by comparing the inner products between them. And before calculating inner product, each element of the current and representative driving patterns is transformed into 1 and -1 array as to 4 levels. In the end, we simulated the driving pattern recognition algorithm in a temporary pattern composed of 6 representative driving patterns and, verified the reliable recognition performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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