The purpose of this study is to develop up-cycling fashion design methods centered on discarded denim material for the study of original up-cycling design methods. Up-cycling fashion design work was developed using digital clothing technology. This is a recent hot topic among sustainable fashion design methods. Up-cycling fashion design expression methods (categorized as dismantlement, collages, dépaysement, grafting, weaving, and tearing) were centered on design methods. These methods create various three-dimensional modeling effects in planar forms, whereby five pieces can be applied to the fabric and digitally produced. The results are as follows: First, the use of discarded denim fabric for the development of up-cycling fashion design pieces enabled the recycling of existing resources, provided solutions to environmental pollution problems, and provided expansion opportunities for design processes for sustainable fashion products that expand the design value of denim products and their utility. Second, new eco-friendly fashion designs that attempt to achieve diversity in modern fashion trends could be presented through formative contemporary fashion produced by up-cycling work products. Third, up-cycling fashion design work is expected to provide opportunities for eco-friendly fashion design methods. This will expand the value of sustainable fashion design by recycling simple waste materials through the use of three-dimensional digital clothing technology and further through the presentation of expanded life cycles that extend product planning, production, and life cycles.
본 연구는 스마트 포토닉 의류 중 발광 의류에 적용될 수 있는 유연 광섬유 직물 디스플레이의 구현 방식을 고찰하였다. 유연 광섬유의 가공방법, 직물의 디스플레이 반사구조, 광원 색채에 따른 고유 휘도를 비교 분석하고, 이를 토대로 발광효과가 높은 광섬유 직물 디스플레이의 최적의 조건을 도출하고자 하였다. 광섬유가공방법은 '직물화전 에칭(Pre-etching) 방법'과 '직물화후 에칭(Post-etching) 방법'을 비교하였고, 직물의 디스플레이 반사구조는 '백색 직물(White Fabric)'과 '재귀반사 직물(Reflective Fabric)'을 사용한 두 경우를 비교하였다. 광원 색채는 RGB(Red, Green, Blue)의 휘도값을 비교함으로써, 유연 광섬유 가공방법과 배면소재에 따른 휘도값 차이를 광원 색채별로 비교 분석하였다. 분석 결과, 유연 광섬유의 가공방법과 직물의 디스플레이 반사구조의 두 직물화 방식의 변인 중 유연 광섬유의 가공방법이 직물의 디스플레이 반사구조보다 더 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유연 광섬유의 가공방법 중에서는 '직물화후 에칭' 방식이 '직물화전 에칭' 방식보다 광섬유 직물의 발광효과를 높이는데 좀 더 주요한 것으로 나타났고, 직물의 디스플레이 반사구조에서는 전반적으로 '재귀반사 직물' 배면이 '백색 직물' 배면에 비해 유연 광섬유 직물의 발광효과를 높이는데 더 효과적인 것으로 나타났다. 유연 광섬유 직물 디스플레이의 발광효과를 높이기 위한 최적의 구현 조건은 유연 광섬유의 '직물화후 에칭' 방식과 '재귀반사 직물'의 배면 배치가 조합되는 경우인 겻을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to understand characteristic of expression in Korean style fashion design and investigated Korean style fashion design's deployment and design idea method as well as its esthetic value. The photographs for the research were selected from fashion collections during S/S 2003-F/W 2007 by four specialists in the department of textile and then analyzed with 288 final data. The results were as followings. First, the characteristics of design expression in Korean style fashion design were formation by separating partial shape from the whole, formation by shape's separation and repetition, and connecting formation by combination and transformation of parts. In the case of color, they were direct expression, contrasting formative expression, and gradual changing expression. In the case of pattern, they were the methods of filling, filling & emptying, and partial filling. Second, the deployments of Korean style fashion design were adding modern elements to traditional things, combining traditional elements and modern things, and adding traditional elements to modern things. The third, Korean style fashion design's idea methods were weaving, snatching, adding, and changing. Fourth, it was shown that esthetic values of Korean style fashion design were the interactive organism by building organic relationship, the optimum expressing beauty with minimum elements, the palpitation having dynamics and rhythmical beauty.
The purpose of this study is to investigate the types and functions of brand labels on clothing. We surveyed the materials and manufacturing methods for brand labels by visiting the label stores and label manufacturers. 200 pieces of children's wear were surveyed. The label attributes that were studied were: the number of labels, the location of the labels, the attachment system for the labels, the color of the labels, the materials used to make the labels, manufacturing methods, and the size of the labels. From this investigation a brand label was classified into a main label and a point label. The main results were: 1. Materials such as fabrics, nonwovens, leather, suede, rubber, PVC, silicone, and metals are used for brand labels. The manufacturing methods for brand labels are weaving, printing, high frequency, heating, and molding. 2. More than 54% of clothes have more than two brand labels attached. This percentage exceeds the attaching of only one brand label in rate. An inside brand label is located at a certain place. This inside label uses only fabric material reflecting inherent brand color and design. The outside brand label is located at several places with consideration of the clothes design. This label uses various materials, colors, and characters matching with the clothes. As for the size, an inside label is mainly medium in size, whereas an outside label is small. 3. A brand label is classified into a main label (first label) and a point label (second label), which are defined as follows. A main label indicates the brand name and is located inside at a certain place using an inherent brand design and a fabric material. A point label is an additional label to express brand image and is located outside at various places for decoration using various characters and design and materials.
The fouling of Nanofiltration membrane (NF) was examined using wastewater containing reactive black dye RB5 of 1500 Pt/Co color concentrations with 16890 mg/l TDS collected from El-alamia Company for Dying and Weaving in Egypt. The NF-unit was operated at constant pressure of 10 bars, temperature of 25℃, and flowrate of 420 L/min. SEM, EDX, and FTIR were used for fouling characterization. Using the ROIFA-4 program, the total inorganic fouling load was 1.07 mM/kg present as 49.3% Carbonates, 10.1% Sulfates, 37.2% Silicates, 37.2% Phosphates, and 0.93% Iron oxides. The permeate flux, recovery, salt rejection and mass transfer coefficients of the dye molecules were reduced significantly after fouling. The results clearly demonstrate that the fouling had detrimental effect on membrane performance in dye removal, as indicated by a sharp decrease in permeate flux and dye recovery 68%. The dye mass transfer coefficient was dropped dramatically by 34%, and the salt permeability increased by 14%. In this study, all the properties of the membrane used and the fouling that caused its poor condition are identified. Another study was conducted to regeneration fouled membrane again by chemical methods in another article (Abdel-Fatah et al. 2017).
The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.
Kim, Sung-Shin;Bae, Hyeon;Jung, Jae-Ryong;Vachtsevanos, George J.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.89-93
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2002
This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.
This study aimed to create a new costume design suitable for publicizing our traditional patterns in the world by using the traditional patterns of Northeast Asia region. The result of this study can be summarized as follows. First, China is characterized by a strictly fixed configuration and a realistic description, Japan a simplistic modality and an abstract-geometrical pattern, and Korea a eclectic type, whole-pattern, and part-pattern. This study aimed to make the pattern by using harmoniously these characters. Second, Korea, China, and japan have many similarities concerning a symbolism and a type of pattern. In the modern fashion, they often use dragon patterns, various flower patterns like peony, plum blossom, or mum, and geometrical patterns. This study focused on expressing patterns which contain the ornamental symbolism of Oriental Look, aside from an existing symbolism, and show a traditional sentiment of Northeast Asia. The method for expressing traditional patterns usually included weaving, dyeing, embroidery, or gold foil. Although these methods have been used in all the three nations, even rubbed metal foil and patchwork have been widely used in Japan.
In this study, interesting area of development is retro-reflective thin film and then slitting to form retro-reflective material to be conbined with other fibers to form having retro-reflective characteristics, which slitting yarn can then be to provide fabrics. Glass beads are microscopic spherical size with diameters ranging from several microns to several millimeters. Applying the effects of optical property, glass beads are consumed for road safety used to make traffic signs, safety clothing and others. Glass beads retro-reflective films can be turned into slit yarns through slitting yarn process. The slit yarns can be combined into textiles using diverse methods such as weaving to provide a fabric having retro-reflective characteristics. Lightness and Luminance was increased with decreasing of interval of slit yarn in the fabric. Also, the hue is shifted greenish and bluish with interval of slit yarn.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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