Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.1
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pp.123-136
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2023
To develop smart sportswear capable of measuring biometric data, we created a close-fitting pattern using two- and three-dimensional (2D and 3D, respectively) methods. After 3D virtual fitting, the tightness of each pattern was evaluated using image processing of contact points, mesh deviation, and cross-sectional shapes. In contact-point analysis, the 3D pattern showed high rates of contact with the body (84.6% and 93.1% for shirts and pants, respectively). Compared with the 2D pattern, the 3D pattern demonstrated closer contact at the lower chest, upper arm, and thigh regions, where electrocardiography and electromyography were primarily carried out. The overall average gap was also lower in the 3D pattern (5.27 and 4.66 mm in shirts and pants, respectively). In the underbust, waist, thigh circumference, and mid-thigh circumference, the cross-section distance between clothing and body was showed a statistically significant difference and evenly distributed in the 3D pattern, exhibiting more closeness. The tightness and fit of the 3D smart sportswear sensor pattern were successfully evaluated. We believe that this study is critical, as it facilitates the comparison of different patterns through visualization and digitization through 3D virtual fitting.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.7
no.2
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pp.27-41
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1981
The purpose of this study is to extract and classify the general patterns on scientific and technological development by quantitative approaches. Indicators used for this pattern classification amounted to a total of 39. what is more, these indicators were set up with the recent data for the first half of the 1970's mainly, and 141 nations were selected as the sample of the analysis. 7 aspects which prescribe the scentific and technological activities were established, and so 3 patterns of the S & T development were extrected by means of a "two-dimensional cross section" among them. (1) A pattern showing the trend of the exponential curve from the point over a certain level (in this study, it is defined as "Threshold Valued"). (2) A pattern in which elasticity of the exponential curve is gradually reduced from the point over the threshold value. (3) A pattern not showing any trend, but forming a large variance.
The Auto Regressive Parameter Estimation and Pattern Classification of EKG Signal for Automatic Diagnosis. This paper presents the results from pattern discriminant analysis of an AR (auto regressive) model parameter group, which represents the HRV (heart rate variability) that is being considered as time series data. HRV data was extracted using the correct R-point of the EKG wave that was A/D converted from the I/O port both by hardware and software functions. Data number (N) and optimal (P), which were used for analysis, were determined by using Burg's maximum entropy method and Akaike's Information Criteria test. The representative values were extracted from the distribution of the results. In turn, these values were used as the index for determining the range o( pattern discriminant analysis. By carrying out pattern discriminant analysis, the performance of clustering was checked, creating the text pattern, where the clustering was optimum. The analysis results showed first that the HRV data were considered sufficient to ensure the stationarity of the data; next, that the patern discrimimant analysis was able to discriminate even though the optimal order of each syndrome was dissimilar.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, using a fully automated facial shape analysis system, we show that facial morphological features are associated with cold pattern. Methods: The facial morphological features calculated from 68 facial landmarks included the angles, areas, and distances between the landmark points of each part of the face. Cold pattern severity was determined using a questionnaire and the cold pattern scores (CPS) were used for analysis. The association between facial features and CPS was calculated using Pearson's correlation coefficient and partial correlation coefficients. Results: The upper chin width and the lower chin width were negatively associated with CPS. The distance from the center point to the middle jaw and the distance from the center point to the lower jaw were negatively associated with CPS. The angle of the face outline near the ear and the angle of the chin line were positively associated with CPS. The area of the upper part of the face and the area of the face except the sensory organs were negatively associated with CPS. The number of facial morphological features that exhibited a statistically significant correlation with CPS was 37 (unadjusted). Conclusions: In this study of a Korean population, subjects with a high CPS had a more pointed chin, longer face, more angular jaw, higher eyes, and more upward corners of the mouth, and their facial sensory organs were relatively widespread.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.1
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pp.97-113
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2016
This study develops pant patterns using body shape, measurement and shell mesh data to decide optimal women's pants according to styles with excellent size, fit and shape for different individuals and silhouettes. Standard landmarks, lines, triangles and structures were set on a 3D scanned lower body shell to represent women in their twenties and flattened as a 2D pattern. Patterns were created and analyzed according to culotte, formal, slacks and tight type considering crotch shape, location of the crotch point, and adjusting waist darts. Flattened patterns were rotated to compare existing methods. The crease lines were then set through the hip protrusion point and compared. The main factor of the pant pattern were extracted, total rise, crotch depth, crotch width, angle of center line, shape of the center line curve, the thigh width, the amount of waist dart, and crease line position. With going tight style from the culotte, the fits are closer to the figure with minimized thigh circumference, the dart amount decreases, the crotch depth increases, the crotch extensions were shorter, and the angle of the center back increased. The total rise is U shape for culotte and is closer to V shape as the silhouette tightens. T-test of appearance evaluation of the developed pant pattern were conducted after analyzing measurements and shapes of each styles. The results of the developed patterns were superior to existing patterns in accordance to hip line between body and pants as well as appearance evaluation. We found systematic mechanisms among pattern factors that create various pant silhouettes. Evidence on classification of the silhouettes of traditional types of pants were explained objectively through the process of playing out 3D forms.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.29
no.9_10
s.146
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pp.1359-1368
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2005
When we develop the tight-fit 2D pattern from the 3D scan data, segmentation of the 3D scan data into several parts is necessary to make a curved surface into a flat plane. In this study, Garland's method of triangle simplification was adopted to reduce the number of data point without distorting the original shape. The Runge-Kutta method was applied to make triangular patch from the 3D surface in a 2D plane. We also explored the detailed arrangement method of small 2D patches to make a tight-fit pattern for a male body. As results, minimum triangle numbers in the simplification process and efficient arrangement methods of many pieces were suggested for the optimal 2D pattern development. Among four arrangement methods, a block method is faster and easier when dealing with the triangle patches of male's upper body. Anchoring neighboring vertices of blocks to make 2D pattern was observed to be a reasonable arrangement method to get even distribution of stress in a 2D plane.
The purpose of this study was to develop the pattern of bodysuit and to identify the wear fitness of it The methods of statistical analysis applied to the study were ANOVA and cluster analysis. The materials used in making bodysuit were Nylon/Polyurethane, lace, power net, binding tape, and hook eye. The try-on test was administered in two aspects ; (1) the comparison of anthropometric data before and after trying on the experimentally constructed bodysuit with those of marketing bodysuit, (2) the sensory evaluation to estimate the wear fitness in terms of appearance and motion function. The conclusions obtained are as follows ; 1. In the survey of wearing state, 52.2% of respondents had experience of wearing bodysuit. 60.6% of them responded to the item, “well-balanced body” in the question about the purpose of wearing it. 55.7% considered the item, “feel choky in the chest” as uncomfortable point in putting on bodysuit. 48.3% felt the portion of crotch drawn above in taking exercise or behaving routinely in everyday life. 2. As for the characteristics of the bodysuit design, the scooped neckline and horizontal outline without wire in lower bust was used, the adjust point being located right above the perineum point, and the length of bodysuit is as far as trochanteric point. 3. In comparing anthropometric data of the subjects, there was significant difference in the height of lower bust the distance around abdomen, and the length of bust point(right, left) between the experimentally constructed bodysuit and the marketing bodysuit. 4. Concerning the results of the try-on test in appearance, the estimates of expert panel, which were in agreement with those of subjects in mean value and composite reliability coefficient, showed that the pattern fitness of experimentally designed bodysuit was higher than that of marketing bodysuit. 5. To take try-on test in motion function, motion was classified the five steps. The results of the test showed that experimentally designed bodysuit was fitter in each steps of motion than marketing bodysuit.
Understanding load patterns and customer classification is a basic step in analyzing the behavior of electricity consumers. To achieve that, there have been many researches about clustering customers' daily load data. Nowadays, the deployment of advanced metering infrastructure (AMI) and big-data technologies make it easier to study customers' load data. In this paper, we study load clustering from the view point of yearly and daily load pattern. We compare four clustering methods; K-means clustering, hierarchical clustering (average & Ward's method) and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). We also discuss the relationship between clustering results and Korean Standard Industrial Classification that is one of possible labels for customers' load data. We find that hierarchical clustering with Ward's method is suitable for clustering load data and KSIC can be well characterized by daily load pattern, but not quite well by yearly load pattern.
Garment design needs an iterative manipulation of 2D patterns to generate a final sloper. Traditionally there have been two kinds of design methodologies such as the flat pattern method and the pattern draping method. But today, it is possible to combine the advantages from the two methods due to the realistic cloth simulation techniques. We devised a new garment design system which starts from 3D initial drape simulation result and then modifies the garment by editing the 2D flat patterns synchronously. With this interactive methodology using real-time pattern deformation technique, the designer can freely change a pattern shape by watching its 3D outlook in real-time. Also the final garment data were given relative coordinates with respect to the human anthropometric feature points detected by an automatic body feature detection algorithm. Using the relative human body coordinate system, the final garments can be re-used to an arbitrary body data without repositioning in the drape simulation. A female shirt was used for an example and a 3D body scan data was used for an illustration of the feature point detection algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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