The purpose of this study was to present a good pants pattern for boys aged 13-18 by comparing and analyzing the pants pattern according to lower body shape. And through it, this study was to provide basic data for pants production considering male student body shape. The pattern of this study used the industrial type Lee Hee-chun pattern and DC Suite Program for 3D virtual simulation. As a result of the appearance evaluation, there was a significant difference between the patterns in most items. Type 2 was rated highly, followed by Type 4, Type 3, and Type 1. Type 1 required correction of the length of the pants and the amount of crotch part, while type 3 required adjustment of the pants in the knee area. Type 4 required correction of pattern drawing method of crotch width, thigh circumference, and knee circumference. This pattern method was evaluated as suitable for slender body shape. This study suggests a pants pattern system suitable for adolescent boys by reflecting the body shape characteristics of adolescent boy with a change of body shape. It is expected that this will meet the increasing demand for fitting. In this study, we have examined 3D virtual simulation, not actual wear experiment, so it will be necessary to investigate the difference through actual clothing experiment for adolescent boys.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5605-5623
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2016
We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.
본 연구의 목적은 기자직의 웹 행동 분석을 통해 웹 정보탐색행위 패턴의 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기자직 23명을 대상으로 트랜잭션로그를 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위하여 분석 대상의 컴퓨터에 웹 트래킹 소프트웨어를 설치하였으며, 2주 동안 총 39,860개의 웹 로그가 수집되었다. 세션의 시작과 종료 패턴, 단계별 이행 패턴, 순차규칙 모형이 분석되었으며, 기자직과 일반인의 웹 이용 패턴을 비교하였다. 이를 토대로 기자직의 웹 정보탐색행위 패턴을 사실확인형 탐색, 사실확인형 검색, 조사형 탐색, 조사형 검색 등 4가지 형태로 유형화하였다.
국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
전자 부자 흐름 패턴 시스템은 위치 측위 기술과 여러 가지 통신 기술을 이용하여 원격에서 부자의 위치를 모니터링 함으로써 하천의 유량을 예측할 수 있다. 현재 자연하천의 흐름 패턴을 분석하기 위해 여러 형태의 수동 부자들이 사용되고 있다. 수동 부자를 이용한 유량 측정은 유량을 측정하기위해 거리와 시간을 직접 측정한 후 이것을 이용한다. 이러한 방법은 측정방법과 정확한 유량 측정 측면에서 효율적이지 못하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구진은 CDMA, GPS 그리고 2.4GHz기반의 RF모듈을 이용하여 전자부자를 설계 및 구현했다. 그리고 전자부자의 위치정보와 흐름 패턴 정보를 알기 위한 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 더불어 배터리로 동작하는 전자부자에서 짧은 life cycle은 전자부자를 이용한 흐름 패턴 시스템에서의 효용성을 떨어뜨린다. 이를 극복하기 위해 전자부자 흐름 패턴 시스템의 전자부자를 위한 전원 절약 기법을 설계하였다.
본 논문에서는 검출된 정맥 패턴을 세선화하는데 있어 보다 개선된 방법을 제안한다. 근적외선을 사용하여 촬영한 정맥 이미지를 수직 또는 수평방향으로 슬라이싱하고 각 슬라이스 이미지의 평균 밝기 값을 구한다. 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 찾고 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점에서 정맥 패턴을 검출한다. 이렇게 찾은 정맥 패턴들은 패턴 지점을 연결하는 과정을 위하여 거리(Distance), 각도(Angle), 밝기(Luminosity)의 유사성을 서로 검증하여 연결하는 DAL 세선화 방법을 제안한다. 제안한 개선된 세선화 방법은 이전의 거리만을 고려한 세선화 방법보다 정맥 후보 구역에서 실제 정맥 패턴을 보다 정확하게 연결하는데 도움을 준다.
조합형 회로에 대한 테스트 패턴 생성의 문제는 거의 만족할 만한 수준에 도달한데 반해 순차형 회로에 대한 테스트 패턴 생성은 여전히 많은 연구를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 검사 패턴 생성을 위하여 검사 패턴 생성 과정에서 탐색되어지는 상태 공간 정보의 효율적으로 저장하고, 그렇게 저장된 상태 공간 정보를 이용하여 효율적으로 검사패턴을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존의 결정적 검사 패턴 생성 알고리즘을 실험을 통하여 비교함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
This study is introducing a new approach of ATInSAR hologram for modeling wave refraction spectra pattern. TOPSAR data with L$_{-HH}$ and C-vv bands utilized spatial variation of wave refraction. Based on the phase information in along track interferometry, and ATInSAR hologram the quantitative information such swell wave height and spectra energy have been modeled. The phase information in ATInSAR hologram images can be transferred to wave refraction The ATInSAR hologram can be used to investigate the wave refraction pattern along the coastal waters. The fringe information pattern was shown to be useful in modeling wave refaction spectra varaition. The hologram interferometry wave refraction model consists of two sub-models. The purpose of first sub-model is to determine the swell wave height by using ATInSAR. Second sub-model aims to generate the holographic interferometry from the information of two wave spectra which detected by ATInSAR technique. The azimuth cut-off variations along the fringe patterns will be estimated. As azimuth cut-off contains the wave height information which could be used the significant wave height variation in convergence and divergence zone.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5287-5303
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2018
Handling vast amount of data found in large transactional datasets is an obvious challenge for the conventional data mining algorithms. Addressing this challenge, our paper proposes a parallel approach for proper decomposition of mining problem into sub-problems in order to find frequent patterns from these datasets. The proposed, Pattern Mining for Large Distributed Dataset (PMLDD) approach, ensures minimum dependencies as well as minimum communications among sub-problems. It establishes a linear aggregation of the intermediate results so that it can be adapted to large-scale programming models like MapReduce. In this context, an algorithmic structure for MapReduce programming model is presented. PMLDD guarantees an efficient load balancing among the sub-problems by a specific selection criterion. Further, it optimizes the number of required iterations over the dataset for mining frequent patterns as compared to the existing approaches. Finally, we believe that our approach is scalable enough to handle larger datasets in terms of performance evaluation, and the result analysis justifies all these mentioned concerns.
Currently, since the black-white QR (Quick Response) codes have limited storage capacity, color QR codes have been actively being studied. By multiplexing 3 colors, the color QR codes can allow the code capacity to be increased by three times, however, the color multiplexing brings about the possibility of crosstalk and noises in the acquisition process of the final image, incurring the decrease of bit-recognition rate. In order to improve the bit recognition rate, while keeping the storage capacity high, this paper proposes a new type of color QR code which uses the pattern information as well as the color information, and then analyzes how to increase the bit recognition rate. For this aim, the paper presents an efficient system which extracts embedded information from color QR code and then, through practical experiments, it is shown that the proposed color QR codes improves the bit recognition rate and are useful for commercial applications, compared to the conventional color codes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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