In the development of clothing design through virtual simulation, it is essential to minimize the differences between the virtual and the real world as much as possible. The most critical task to enhance the similarity between virtual and real garments is to find simulation parameters that can closely emulate the physical properties of the actual fabric in use. The simulation parameter optimization process requires manual tuning by experts, demanding high expertise and a significant amount of time. Especially, considerable time is consumed in repeatedly running simulations to check the results of applying the tuned simulation parameters. Recently, to tackle this issue, artificial neural network learning models have been proposed that swiftly estimate the results of drape test simulations, which are predominantly used for parameter tuning. In these earlier studies, relatively simple linear stiffness models were used, and instead of estimating the entirety of the drape mesh, they estimated only a portion of the mesh and interpolated the rest. However, there is still a scarcity of research on non-linear stiffness models, which are commonly used in actual garment design. In this paper, we propose a learning model for estimating the results of drape simulations for non-linear stiffness models. Our learning model estimates the full high-resolution mesh model of drape. To validate the performance of the proposed method, experiments were conducted using three different drape test methods, demonstrating high accuracy in estimation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.207-216
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2000
This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.
Kim, Mun-Sang;Cho, Kyung-Rae;Park, Kang;Shin, Hyun-Oh
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.8
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pp.2555-2560
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1996
Inspecting the dimensional accuracy of a car-body in assembly line is a very important process to assure high productivity. Now there exist two common inspecting methods in practice. One is to measure a sampled car-body with three dimensional measuring machine, and the other is to measure car-body with three dimensional measuring machine, and the other is to measure car-body in assembly line using many sensors fixed to a large jig frame. The formal method takes too long to inspect a sampled car-body of a same sort, and cannot therefore give an useful error trend for the whole production. On the other hand, the latter lacks flexibility and is very cost-intensive. By using industrial robots and sensors, an in-line Car-Body Measuring(CBM) system which ensured high flexiblity and sufficient accuracy was developed. This CBM cell operates in real production line and measures the check points by the non-contact type using camera and laser displacement sensor(LDS). This system can handle about 15 Measuring points within a cycle time of 40 seconds. A process computer controls whole process such as data acquisition file handling and data analysis. Robot arms changes in length due to ambient temperature fluctuation affecting the measuring accuracy. To compensate this error, a robot arm calibration process was developed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.191-203
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2009
To provide dynamic services for users in ubiquitous computing environments by considering context in real-time, in our previous work we proposed Metaservice concept, the description specification and the process for building a Metaservice library. However, our previous process generates separated models - UML, OWL, OWL-S based models - from each step, so it did not provide the established method for translation between models. Moreover, it premises aid of experts in various ontology languages, ontology editing tools and the proposed Metaservice specification. In this paper, we design the translation process from domain ontology in OWL to Metaservice Library in OWL-S and develop a visual tool in order to enable non-experts to generate consistent models and to construct a Metaservice library. The purpose of the Metaservice Library translation process is to maintain consistency in all models and to automatically generate OWL-S code for Metaservice library by integrating existing OWL model and Metaservice model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.3C
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pp.296-306
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2003
In this paper, algorithm for non-iterative decoding method is proposed and fractal image decoder based on non-iterative fractal decoding algorithm used general purpose digital signal processors is designed and implemented. The algorithm is showed that the attractor image can be obtained analytically whe n the image is encoded using the fractal algorithm proposed by Monro and Dudbridge, in which the corresponding domain block for a range block is fifed. Using the analytical formulas, we can obtain the attractor image without iteration procedure. And we get general formulas of obtained analytical formulas. Computer simulation results for various test images show that we can increase the image decoding speed by more than five times when we use the analytical formulas compared to the previous iteration methods. The fractal image decoder contains two ADSP2181's and perform image decoding by three stage pipeline structure. The performance tests of the implemented decoder is elapsed 31.2ms/frame decoding speed for QCIF data when all the frames are decoded. The results enable us to process the real-time fractal decoding over 30 frames/sec.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.12
no.5
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pp.46-54
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2011
There have been research and developments for effective and efficient logistics and progress management in a construction project. Among them, RFID+4D has been developed for the supply chain management of long-lead item materials such as steel component, precast concrete component and curtain wall by integrating RFID with 4D CAD. And the feasibility of RFID+4D has been verified and validated and the benefits in terms of time and cost were shown in several case studies. However, the previous development of RFID+4D has not been adapted widely because of additional modeling cost, non-real time data update, additional labor for data update, and so forth. Therefore, this research has proposed a framework and process for solving these problems. And the web based simulation system has been developed and verified based on the proposed framework. The proposed framework and process can improve the existing RFID+4D system in a construction project by saving its operation cost and utilizing project information more efficiently and effectively. Also it is expected that the proposed framework could be applied to a method transferring design RIM data to construction BIM data.
Objective: Oxidative stress (OS) is a pathological process arising from the excessive production of free radicals in the body. It has the potential to alter animal gene expression and cause damage to the jejunum. However, there have been few reports of changes in the expression of long noncoding RNAs (lncRNAs) in the jejunum in piglets under OS. The purpose of this research was to examine how lncRNAs in piglet jejunum change under OS. Methods: The abdominal cavities of piglets were injected with diquat (DQ) to produce OS. Raw reads were downloaded from the SRA database. RNA-seq was utilized to study the expression of lncRNAs in piglets under OS. Additionally, six randomly selected lncRNAs were verified using quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) to examine the mechanism of oxidative damage. Results: A total of 79 lncRNAs were differentially expressed (DE) in the treatment group compared to the negative control group. The target genes of DE lncRNAs were enriched in gene ontology (GO) terms and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) signaling pathways. Chemical carcinogenesis-reactive oxygen species, the Foxo signaling pathway, colorectal cancer, and the AMPK signaling pathway were all linked to OS. Conclusion: Our results demonstrated that DQ-induced OS causes differential expression of lncRNAs, laying the groundwork for future research into the processes involved in the jejunum's response to OS.
In the case of forest areas, the installation of ground control points (GCPs) and the selection of terrain features, which are one of the unmanned aerial photogrammetry work process, are limited compared to urban areas, and safety problems arise due to non-visible flight due to high forest. To compensate for this problem, the drone equipped with a real time kinematic (RTK) sensor that corrects the position of the drone in real time, and a 3D flight method that fly based on terrain information are being developed. This study suggests to present a method for investigating damage using drones in forest areas. Position accuracy evaluation was performed for three methods: 1) drone mapping through GCP measurement (normal mapping), 2) drone mapping based on topographic data (3D flight mapping), 3) drone mapping using RTK drone (RTK mapping), and all showed an accuracy within 2 cm in the horizontal and within 13 cm in the vertical position. After evaluating the position accuracy, the volume of the landslide area was calculated and the volume values were compared, and all showed similar values. Through this study, the possibility of utilizing 3D flight mapping and RTK mapping in forest areas was confirmed. In the future, it is expected that more effective damage investigations can be conducted if the three methods are appropriately used according to the conditions of area of the disaster.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1353-1366
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2015
These days Shewhart control chart for evaluating stability of the process is widely used in various field. But it must follow strict assumption of distribution. In real-life problems, this assumption is often violated when many quality characteristics follow non-normal distribution. Moreover, it is more serious in multivariate quality characteristics. To overcome this problem, many researchers have studied the non-parametric control charts. Recently, SVDD (Support Vector Data Description) control chart based on RBF (Radial Basis Function) Kernel, which is called K-chart, determines description of data region on in-control process and is used in various field. But it is important to select kernel parameter or etc. in order to apply the K-chart and they must be predetermined. For this, many researchers use grid search for optimizing parameters. But it has some problems such as selecting search range, calculating cost and time, etc. In this paper, we research the efficiency of selecting parameter regions as data structure vary via simulation study and propose a new method for determining parameters so that it can be easily used and discuss a robust choice of parameters for various data structures. In addition, we apply it on the real example and evaluate its performance.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.7
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pp.701-708
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2009
The flight control law of developed flight control computer(DFLCC) is developed based on operation flight program of advanced trainer aircraft full scale development final configuration. The flight control law design is used common use development tool in GUI(Graphic User Interface) environment. The flight control law transformed to C-Code is reflected in OFP. The OFP is verified by the standardized verification process. But, before standardized verification process, we need preliminary verification process such as similarity of flight control law and reliability of developed HILS. Similarity of flight control law is verified by comparing the aircraft response of advanced trainer aircraft and those of the developed control law. Also, reliability of developed HILS is verified by comparing the aircraft response of HILS and Non-real time simulation result. This paper verifies similarity of developed control law and reliability of HILS environment as comparing aircraft response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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