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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.81-88
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2024
Despite the rapid growth of the generative AI market and significant interest from domestic companies and institutions, concerns about the provision of inaccurate information and potential information leaks have emerged as major factors hindering the adoption of generative AI. To address these issues, this paper designs and implements a question-answering system based on the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The proposed method constructs a knowledge database using Korean sentence embeddings and retrieves information relevant to queries through optimized searches, which is then provided to the generative language model. Additionally, it allows users to directly manage the knowledge database to efficiently update changing business information, and it is designed to operate in a private network to reduce the risk of corporate confidential information leakage. This study aims to serve as a useful reference for domestic companies seeking to adopt and utilize generative AI.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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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.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.25
no.1
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pp.153-168
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2023
Non-representation creates difference and change that can be used as a creative design method that satisfies contradictory requirements for similarity and differentiation. This study drew upon the characteristics of the concept of non-representation expressed in contemporary art and architecture, in which Gilles Deleuze's philosophical thinking was reflected, and analyzed the non-representation depicted in contemporary fashion. The non-representation expressed in contemporary art and architecture is as follows. Non-representation of delaying becoming focuses on reverting to preexisting objects and redefining traditional meaning, thereby delaying the representation of latent meaning. Non-representation of non-becoming removes existing values and typical forms and expresses amorphousness. Non-representation of becoming by repetition or reiteration realizes the difference caused by the passage of time by repeating or overlapping shapes. Non-representation of becoming expresses the transformation of space by flowing through time rather than by actual movement. Non-representation in contemporary fashion shows the following expression characteristics. First, the non-representation of deferring becoming deconstructs the traditional values and forms of clothing and expresses designs by displacement or juxtaposition. Second, the non-representation of non-becoming is expressed concepts unrelated to the body and focus upon amorphous objects that do not become concretized forms. Third, generative non-representation by repetition and overlap expresses the possibility of change by overlapping clothing items or details expressed by repeating segmented objects. Fourth, generative non-representation by movement reproduces the meaning of space and time by moving the shape of the clothing or visually changing the surface of the material of clothing. As a result of the study, the non-representation shown in contemporary fashion aims for versatility to conform to social changes. This study provides new insight into the fashion design method by increasing the understanding of the cocnept of non-representation and showing its potential.
The purpose of this study is to explore a three-dimensional (3D) simulation of skirt shape concepts by manipulating circumferences and lengths via parametric design in the fashion design concept stage. This study also intends to propose a modeling method that can judge and transform the shape through immediate parameter adjustment. We looked at cases that utilized parametric design in other fields of fashion design, reviewed and analyzed the variables used in each study, and constructed parameters suitable to implement skirt fashion design. The traditional design elements required for skirt design, namely waist and hip circumferences, were set as variables in this study. The parametric design was developed to generate ideas of two skirt silhouettes (tight and flared) and three lengths (mini, knee-length, and maxi). To apply the skirt design implemented through variables to the actual 3D human shape, the shape data of women in their 20s and 30s were randomly selected from the 5th human data of Size Korea. Skirt design silhouette modeling was performed by adjusting the variable values according to body type. Parametric design has the potential to help develop design ideas in the field of fashion design, considering the method and characteristics of parameters of the variety of variables and rapid modification. Furthermore, if systematic research on variables and options among fashion design elements is conducted, the possibility of converging them into customization or co-design fashion design processes could be confirmed.
Image-generated AI is rapidly emerging as a powerful tool to augment human creativity and transform the art and design process through deep learning capabilities. The purpose of this study was to propose and demonstrate the feasibility of a new design development method that combined traditional design methods and technology by constructing image-generated AI prompts based on artists' formative elements. The study methodology consisted of analyzing Kazmir Malevich's theoretical considerations and applying them to AI prompts for design, print pattern development, and 3D digital design. This study found that the suprematist works of Kazmir Malevich were suitable as design and print pattern prompts due to their clear geometric shapes, colors, and spatial arrangement. The AI-prompted designs and print patterns produced diverse results quickly and enabled an efficient design process compared to traditional methods, although additional refinement was required to perfect the details. The AI-generated designs were successfully produced as 3D garments, thereby demonstrating that AI technology could significantly contribute to fashion design through its integration with artistic principles. This study has academic significance in that it proposes a prompt composition method applicable to fashion design by combining AI and artistic elements. It also has industrial significance in that it contributes to design innovation and the implementation of creative ideas by presenting an AI-based design process that can be practically applied.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.1
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pp.44-51
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2019
Designing sophisticate ship structures that satisfy several design criteria simultaneously with minimum weight and cost is an important engineering issue. For a ship structure composed of a shell and stiffeners, this issue is more serious because their mutual effect has to be addressed. In this study, a two-stage optimization method is proposed for the conceptual design of stiffeners in a ship's prow. In the first stage, a topology optimization method is used to determine a potential stiffener distribution based on the optimal results, whereupon stiffeners are constructed according to stiffener generative theory and the material distribution. In the second stage, size optimization is conducted to optimize the plate and stiffener sections simultaneously based on a parametric model. A final analysis model of the ship-prow structure is presented to assess the validity of this method. The analysis results show that the two-stage optimization method is effective for stiffener conceptual design, which provides a reference for designing actual stiffeners for ship hulls.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.659-666
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2023
Among the tools based on generative artificial intelligence, the possibility of using ChatGPT is being explored. However, studies that have confirmed what factors should be considered when using it educationally based on learners' actual perceptions are insufficient. Through qualitative research method, this study was to derive consideration factors when using ChatGPT in the education. The results showed that there were five key factors as follows: critical thinking on generated information, recognizing it as a tool to support learning and avoiding dependent use, conducting prior training on ethical usage, generating clear and appropriate questions, and reviewing and synthesizing answers. It is necessary to develop an instructional design model that comprehensively composes the above elements.
Numbers of studies related to optimization of design of organic light emitting diodes(OLED) through machine learning are increasing. We propose the generative method of the image to assess the performance of the device combining with machine learning technique. Principle parameter regarding dark spot growth mechanism of the OLED can be the key factor to determine the long-time performance. Captured images from actual device and randomly generated images at specific time and initial pinhole state are fed into the deep neural network system. The simulation reinforced by the machine learning technique can predict the device parameters accurately and faster. Similarly, the inverse design using multiple layer perceptron(MLP) system can infer the initial degradation factors at manufacturing with given device parameter to feedback the design of manufacturing process.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.6
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pp.1137-1156
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2023
With the advent of artificial intelligence (AI) during the Fourth Industrial Revolution, the fashion industry has simplified the production process and overcome the technical difficulties of design. This study anticipates likely changes in the digital age and develops a model that will allow consumers to design textile patterns using AI technology. Previous studies and industrial examples of AI technology's use in the textile design industry were investigated, and a textile pattern was developed using an AI algorithm. A new textile design model was then proposed based on its application to both virtual and physical clothing. Inspired by traditional Korean masks and props, AI technology was used to input color data from open application programming interface images. By inserting these into various repeating structures, a textile design was developed and simulated as garments for both virtual and real garments. We expect that this study will establish a new textile design development method for Generation Z, who favor customized designs. This study can inform the use of personalization in generative textile design as well as the systemization of technology-driven methods for customized and participatory textile design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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