• 제목/요약/키워드: Silhouette Score

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국내외 여성복 원형의 치수 적합성 평가 (A Comparative Research on the fitness test of the Basic Bodice Patterns for Women)

  • 이경화;김혜수;정해선;김진숙
    • 대한가정학회지
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    • 제39권12호
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    • pp.177-188
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    • 2001
  • The purpose of this study is to investigate the fitness according to drafting method of the block patterns for women in Korea. The major findings of this study are as follows: 1. According to each sensory test of the frontal view, back view, side view and silhouette Block Pattern I is the best of them in summation of the sensory tests score. Block, Pattern D and I have good shape too. However the best block Pattern D shows good score in evaluation of overall fitness and silhouette. 2. Most of block patterns, which show high scores in sensory tests, are the Compromise Method taking merits of the Proportional Method and Short Measure Method among the Pattern Drafting Methods. Box-shape patterns show low score in the sensory tests. 3. Regarding to the number of measurement, the patterns of the Compromise Method using 6-8 measurements seem to be optimal. In degree of fitness, loose fit type basic patterns are better than other patterns from a viewpoint of the total satisfaction.

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다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 미치는 영향 연구 (The Effect of Meta-Features of Multiclass Datasets on the Performance of Classification Algorithms)

  • 김정훈;김민용;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.23-45
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    • 2020
  • 기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

한국인 젊은 여성의 심미적인 안면 연조직 형태에 관한 두부 X-선 계측학적 연구 (A Cephalometric Analysis on Esthetic Facial Soft Tissue of Korean Young Adult Female)

  • 우제경;권오원;성재현
    • 대한치과교정학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.245-258
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    • 1997
  • 본 연구에서는 대구에서 활동하고 있는 모델과 심미적인 안모를 가졌다고 추천받은 68명의 젊은 여성을 대상으로하여 두부X-선 사진, 정모 사진과 측모 실루엣 사진을 채득하였다. 두부X-선 사진의 연조직 측모선만을 사용한 3명씩의 측모 실루엣을 FH plane이 평행하게 한장에 그려서 제작한 사진을 경북대학교 미술학과 재학생 7명과 교정 전공의 15명에게 평가하게 하였으며 정모 사진은 교정 전공의만 평가하게 하였다. 아주 좋은 경우를 9점, 좋은 경우를 7점, 보통인 경우를 5점, 좋지 않은 경우를 3점으로 처리토록 하였다. 측모 실루엣에서 교정 전공의와 미대생의 심미안간의 상관관계, 교정 전공의가 평가한 정모와 측모의 심미성간의 상관관계, 교정 전공의가 평가한 측모 실루엣의 평균 점수가 5점 이상인 38명의 측모 계측항목과 측모 심미성간의 상관관계를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 측모 실루엣에서 교정 전공의와 미대생의 심미안간의 상관관계는 유의성있게 나타났다(r=0.67, P=0.0001). 2. 교정 전공의가 평가한 정모와 측모의 심미성간의 상관관계는 유의성있게 나타났다(r=0.26, P=0.0381). 3. 측모 실루엣과 상관관계가 유의성있게 나타난 항목은 Na-Pog to N', BNV to Pog', BNV/B'-Pog', Ls-Li-Pog', Li-B'-Pog', Z angle이었다(P<0.05). 4. 측모 계측항목의 평균치 및 표준편차를 구하였다.

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브래지어의 맞음새 향상을 위한 패턴개발 연구 -l924세대용 언더웨어 브랜드 시판제품과의 비교분석- (A Study on the Development of Patterns for the Improvement of Fit of Brassiere - Comparative Analysis of Sample Brassiere with Products of Underwear Brands for 1924 Generation -)

  • 오송윤;최혜선
    • 한국의류학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.729-741
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    • 2007
  • In order to examine the characteristics of brassiere products for the 1924 generation brands on the market and grasp problems, we selected three 'comparative brassieres', each one from among the 1924 underwear brands with the highest recognition and sales profit, and then designed a 'sample brassiere' pattern(75A) with a similar shape to the comparative brassieres. We set up the "New Cup Grading Rule" with a view of reflecting the wearing effect that was varied according to cup sizes, graded the sizes of 75AA and 75B with this method, and made the sample brassieres in three sizes. We conducted the wearing evaluation and body measurements of 9 subjects after analyzing the patterns and characteristics of the sample brassieres and three comparative brassieres. As a result of the wearing evaluation, the sample and comparative brassiere 2, the dimensions and shapes were appropriate for the 1924 generation consumers and expressed an overall natural silhouette, showed satisfactory results in the entire evaluation questions. On the other hand, the comparative brassiere 1 and 3 that tended toward making a big change in the physical characteristics got unsatisfactory evaluations in the dimensions of the cups, clothing pressure, and bust silhouette. As a result of observing the variation in body dimensions by body measurements when nude and when wearing each brassiere and then summing it up with the score of the wearing evaluation, it was proven that too much change in body shape can create a negative image by upsetting the balance of the whole silhouette. Therefore, it is desirable to develop brassiere products with proper dimensions and clothing pressure that can make a physical change that harmonizes the overall bust silhouette and the position and shape of the breasts.

단어-역문서 빈도 벡터화를 통한 한국 걸그룹의 음반 메타 정보 군집화 (Clustering Meta Information of K-Pop Girl Groups Using Term Frequency-inverse Document Frequency Vectorization)

  • 현준서;조재혁
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권3호
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    • pp.12-23
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    • 2023
  • 2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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니트 플레어스커트의 제작 방법에 따른 외관 평가 - 봉제형과 무 봉제형 - (A Study on the Knit Flare Skirts for Making Method through Sensory Test - Cut & Sew and Seamless Making Method -)

  • 기희숙;김영주;서정권;류경옥;서미아
    • 복식문화연구
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    • 제18권3호
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    • pp.465-475
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    • 2010
  • For this study, 18 kinds of cut and sew or seamless knitted test garment were made. Samples differed from each other by skirt angles($90^{\circ}$, $180^{\circ}$), gauges(7G, 12G, 15G), and grain directions(bias direction, wale direction, and radial direction). After measuring the mechanical properties of various gauges on the seamless knitting machine, I compared shape of the knitted flare skirt through subjective evaluation on appearances. The data analysis methods used in this study were descriptive statistics, one-way ANOVA, Duncan-test, correlation analysis, and regression analysis. The subjective evaluation on appearances of knitted flare skirts showed the following: In case of $90^{\circ}$ skirt, the seamless skirt showed a much higher score in every gauge expect that of the cut and sew 12G, and silhouette of 15G wale direction. In case of the $180^{\circ}$ skirt, the seamless type showed a much higher score in every item over the cut and sew expect the silhouette part of 7G wale direction.

Effect of lower facial height and anteroposterior lip position on esthetic preference for Korean silhouette profiles

  • Seo, Kyung-Hyun;So, Deuk-Hun;Song, Kyeong-Tae;Choi, Sung-Kwon;Kang, Kyung-Hwa
    • 대한치과교정학회지
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    • 제51권6호
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    • pp.419-427
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    • 2021
  • Objective: The purpose of this study was to evaluate the esthetic preference for various Korean silhouette profiles. Methods: The Korean average male and female profiles were modified by changing the lower facial height and anteroposterior lip position to produce nine types of profiles. In order to test intrarater reliability, the average profile was copied once more to be included for evaluation. A questionnaire containing 10 profiles for each sex, each of which had to be rated for preference on a numerical rating scale from 0 to 10, was administered to 30 adult orthodontic patients, 30 dental students, 30 orthodontists, and 30 dentists excluding orthodontists. The data were statistically analyzed using the intraclass correlation coefficient (ICC), independent t-test, and one-way ANOVA. Results: The ICC of overall intrarater reliability was 0.629. For several profiles, significantly higher scores were given to male profiles than to female profiles (p < 0.05). However, no significant differences were found in the scores for all profiles among the four rater groups. Among the short profiles, a significantly higher score was given to the retruded profile, and among the vertically average and long profiles, a significantly higher score was given to the horizontally average profile (p < 0.001). Among all the profiles, significantly lower scores were given to the protruded profile (p < 0.001). Conclusions: This study revealed good overall intrarater reliability, with several types of male profiles being esthetically preferred over female profiles. Moreover, while retruded and horizontally average profiles were generally preferred, protruded profiles were not.

공항 근처 ADS-B 항적 자료에서의 클러스터링 기법 비교 (Comparison of Clustering Techniques in Flight Approach Phase using ADS-B Track Data)

  • 박종찬;박헌진
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.29-38
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    • 2021
  • 항공안전관리에서 항공기 경로 이탈은 큰 사고로 이어질 수 있는 위험한 요인이다. 본 연구에서는 항공기 경로 이탈 문제를 예방하기 위해 클러스터링을 통해 항적을 분류하고, 클러스터 중심과의 거리를 계산하여 이상 점수를 산출하고자 한다. 1년 동안 수신된 ADS-B 항적 자료에서 공항을 기준으로 근방 100km 이내 항적을 추출하여 연구를 진행했다. 항적은 선형 보간법을 이용하여 벡터화하였다. 위도·경도·고도 3차원 좌표 자료를 사용하였다. PCA를 통해 전체 데이터 분산 90% 이상을 나타내는 축으로 차원을 축소하였고, k-평균 군집화, 계층적 군집화, PAM 기법을 적용하였다. 클러스터 개수는 실루엣 측도를 사용하여 선택하였고, 클러스터 중심과의 거리를 계산하여 이상 점수를 산출하였다. 본 연구에서는 각 클러스터 기법별로 클러스터 개수를 비교해보고, 실루엣 측도를 통해 클러스터링 결과를 평가하고자 한다.

입자 군집 최적화 알고리즘을 통한 K-평균 군집화 개선 (Improvement of K-means Clustering Through Particle Swarm Optimization)

  • 양경채;김민제;이종환
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.21-28
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    • 2024
  • Unsupervised learning is a type of machine learning, and unlike supervised learning or reinforcement learning, a target value for input value is not given. Clustering is mainly used for such unsupervised learning. One of the representative methods of such clustering is K-means clustering. Since K-means clustering is a method of determining the number of clusters and continuing to find the central point of the data allocated to the cluster, there is a problem that the clustered group may not be the optimal cluster. In this study, particle swarm optimization algorithm, which determines the motion vector by adding various variables as well as the center point, is applied to K-means clustering. The improved K-means clustering makes it possible to move toward better outcome values even when the center of cluster no longer change. In the conventional clustering method, the center of the cluster moves to the center of the data belonging to the cluster, and clustering ends when the cluster does not change, so other characteristics other than the center value are excluded. Unlike the conventional clustering method, the improved clustering method uses a central value, an average value, and a random value as variables, and a particle swarm optimization algorithm that modifies the vector for each iteration is applied. As a result, improved clustering method derived a better result value than the existing clustering method in the group's fitness index, silhouette score.

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한복을 응용한 패션디자인에 대한 미국 대학생들의 이미지 지각 특성 (American Students' Perception of Fashion Design that incorporates characteristics of Korean Traditional Dress)

  • 정현;신황수정
    • 복식
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    • 제60권9호
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    • pp.106-119
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    • 2010
  • The purpose of this study is to examine American students' perceptions of contemporary fashion design that incorporates Korean traditional costume. The findings, which are based on a survey of American students' aesthetic response to the fashion designs, are as follows. First, the impressions of American students about the fashion designs were affected by two major factors, Tradition and Trend. The Tradition factor was related to the impressions traditional, formal, elegant, classic, romantic, gorgeous, and natural, but was correlated negatively to the impressions dynamic, modern, and casual. The Trend factor was related to the impressions chic, trendy, and clear but not dandy. Designs with elongated shape had a positive score for the Tradition factor and designs with curvy line had a positive score for the Trend factor. Second, American students gave visual priority to the aspects of shape such as garment type and silhouette when they evaluated the designs. Color was less important than the aspect of shape in their fashion image perception. Therefore, they categorized the designs by similarity of garment types, and then sub-categorized them by color. The meaning of Korean traditional motifs or details was not significant to American students. Third, American students showed the tendency that the more they evaluated the designs to be gorgeous or trendy, the more they liked the designs. Furthermore, they liked the designs which have a positive score for the Trend factor.