This paper is to model a 30-shape product applying mathematically the data acquired from a 3D scanner and using an Automatic Design Program. The research studied in th reverse engineering up to now has been developed continuously and surprisingly. However, forming 3D-shape solid models in CAE and CAM, based on the research, the study leaves much to be desired. Especially, analyses and studies reverse-designing automatically using measured data after manufacturing. Consequently, we are going to acquire geometric data using an 3D scanner in this study with which we will open a new field of reverse engineering by a program which can design a 3D-shape solid model in a CAD-based program automatically.
A prototype of 3D clothing design system with a direct pattern development function was suggested, reflecting intuitive design functions and design modifications while considering the fit of clothing patterns with the 3D human body in the virtual 3D space. The research method was as follows. Clothing models were created using a 3D design tool, 3ds max on the surface of 3D human body model made by scanning an actual human body. 3D illustrations were completed by revising the fit and sizing of the human body and clothing models. 2D T-shirt pattern was produced 3D illustrations using from a 3D scanning data modeling solution RapidForm 2004, a 2D conversion program for 3D data called 2C-AN, and Yuka CAD. As a result, the following conclusions were made. The fit of the clothing and human body can be adjusted by reflecting individual body figure characteristics and 3D illustrations over the actual 3D body model. Furthermore, intuitive design support functions were intensified overcoming the weak point of existing 3D clothing design system by developing the direct clothing design in the virtual 3D space. 3D illustration design modifications can be directly reflected on clothing patterns from 3D illustrations by 3D clothing design system developed in this study.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
Currently, all design information of a hull structure is being first defined on 2D drawings not 3D CAD model at the initial ship design stage and then transferred to following design stages through the 2D drawings. This is caused by the past design practice, limitation on time, and lack of hull structural CAD systems supporting the initial design stage. As a result, the following design tasks such as the process planning and scheduling are being manually performed using the 2D drawings. For solving this problem, a data structure supporting the initial design stage is proposed and a prototype system is developed based on the data structure. The applicability of the system is demonstrated by applying it to various examples. The results show that the system can be effectively used for generating the 3D CAD model of the hull structure at the initial design stage.
Purpose: Previously, missile reliability prediction is based on theoretical failure prediction model. It has shown that the predicted reliability is inadequate to real field data. Although an MTTF based reliability prediction method using real field data has recently been studied to overcome this issue. In this paper, we present a more realistic method, considering MTBF concept, to predict missile reliability. Methods: In this paper we proposed a modified survival model. This model is considering MTBF as its core concept, and failed missiles in the model are to be repaired and redeployed. We compared the modified model (MTBF) and the previous model (MTTF) in terms of fitness against the real failure data. Results: The reliability prediction result of MTBF based model is closer to fields failure data set than that of MTTF based model. Conclusion: The proposed MTBF concept is more fitted to real failure data of missile than MTTF concept. The methodology of this study can be applied to analyze field failure data of other similar missiles.
수중 센서 네트워크(UWSN: Underwater Wireless Sensor Networks)는 수중 센서 노드들의 에너지 자원의 제약이 심하고, 제한된 통신 대역폭과 다양한 전파지연 등의 환경적인 특성 때문에 효율적이고 안정적인 데이터전송 방법이 요구된다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크의 센서 노드들이 해양 바닥에 고정된 2차원 구조(2D: two-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 이상적인 셀 크기의 육각 모자이크 구조를 이용한 향상된 하이브리드 전송 방법을 설명하고, 또한 센서 노드를 해양 바닥의 닻에 매달아 움직임이 가능한 3차원 구조(3D: three-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 효과적인 데이터전송을 위한 에너지 효율적인 인식 및 통신범위를 확장하는 방법을 제안한다. 2D 및 3D 구조에서 제안된 방법들은 시뮬레이션 결과에 의해 기존의 전송 방법보다 높은 에너지 효율성을 가지는 것이 확인되었다.
The purpose of this study was to provide some preliminary results on application of 3D scan data of head shapes to the hat design and pattern-making. This paper defined necessary measurement items and concepts in 3-dimensional images of head shapes. And also it presented the methodology to pattern-making of 6-piece crown hat based on 3D data. It used the data of Size Korea to pick up and choose a head shape model with the average head size of Korean women in their twenties. Main results were: 1. The 3D scan data of head shape was better than the 1 dimensional measurement data. Because I could establish a hat pattern-making theory by the 3D scan data of head. 2. The 3D scan data provided the basis for conceptualization of basic measurement points and items for a better fit of hats as well as the definition of the basic hat circumference. 3. This presented a methodology for analyzing out head shape by 3D scan data, and allowed the derivation of the basic hat circumference from the maximum head circumference. 4. As the 6-piece Crown cloche hat made by this method fitted the head shape model perfectly, this methodology could suggest potential applicability to various hat design.
We present construction of 3D Earth optical Model for in-orbit performance prediction of L1 halo orbiting earth remote sensing instrument; the Albedo Monitor and Radiometer (Amon-Ra) using Integrated Ray Tracing (IRT) computational technique. The 3 components are defined in IRT; 1) Sun model, 2) Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Amon-Ra Instrument model. In this report, constructed sun model has Lambertian scattering hemisphere structure. The atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes scatter model with both reflecting and transmitting direction respond to 5 deg. intervals of azimuth and zenith angles. Land structure model uses coastline and 5 kinds of vegetation distribution data structure, and its non-Lambertian scattering is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS (NASA) missions. The ocean model includes sea ice cap with the sea ice area data from NOAA, and sea water optical model which is considering non-Lambertian sun-glint scattering. The IRT computation demonstrate that the designed Amon-Ra optical system satisfies the imaging and radiometric performance requirement. The technical details of the 3D Earth Model, IRT model construction and its computation results are presented together with future-works.
현재, 3D 영상모형을 구축하기 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공레이저 측량데이터가 주로 이용되고 있으나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형과 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 3D 영상모형 구축시 3D 모형을 제작하고, 지상사진으로부터 텍스쳐를 제작하여 3D 모형에 사실감을 부여한다. 본 연구에서는 지형과 인공 시설물을 대상으로 사진측량 및 레이저측량 데이터를 이용하여 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위한 기법을 분석하였다. 연구결과 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하였고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공 할 수 있도록 하였다. 3D 영상모형을 이용하여 일조권분석, 경관분석, 시설물관리 등 다양한 분야에 활용할 수 있었다.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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