Adjusting pressure level in the construction of athletes' tight-fitting garments by reducing the elastic knit pattern is a challenging subject, which influences the performance of the wearer directly. Therefore, in this study, relationship between the reduction rates of the basic pattern obtained from 3D human scan data and resultant clothing pressure was explored to improve the fit and pressure exerted by clothing. 3D scan data were obtained using Cyberware and they were transformed into a flat pattern using software based on Runge-Kutta method. Reduction rate was examined by subjective wear test as well as objective pressure measurement. As a result, difference in the length between the original 3D body scan data and the 2D tight-fitting pattern was 0.02$\sim$0.50cm (0.05$\sim$1.06%), which was within the range of tolerable limits in making clothes. Among the five garments, the 3T-pattern was superior in terms of subjective sensation and fit. The pressure of the 3T pattern was 2$\sim$4 gf/cm2 at five locations on the body, which is almost the same or a bit higher than that of Z-pattern. In the case of tight-fitting overall garment, the reduction rate of the pattern in the wale direction is more critical to the subjective sensation than the course direction. It is recommended that the reduction grading rules of course direction should be larger than that of Ziegert for a better fit of tight-fitting garments. In the case of wale direction, however, reduction grading rule should be kept the same as suggested earlier by Ziegert (1988).
We consider the problem of determining the circle of best fit to a set of data points in the plane. In [1] and [2] several algorithms already have been given for fitting a circle in least squares sense of minimizing the geometric distances to the given data points. In this paper we present another new descent algorithm which computes a parametric represented circle in order to minimize the sum of the squares of the distances to the given points. For any choice of starting values our algorithm has the advantage of ensuring convergence to a local minimum. Numerical examples are given.
In this paper, we present a curve fitting algorithm using a ball curve. Our algorithm is recursive method for fitting, which is not a traditional ball function but a continuous ball function. This algorithm consists of two steps. The first step, it is classified the composite corner points to joint points until selected from the given data set. The second step is the curve fitting. The basis function for curve fitting is use to ball function. Also, the weighted least square method, to insert knot, is an efficient method for piecewise ball curve and ball curve segments will be smoothly connected at all composit points. The proposed algorithm will be applied to represent image representation, like fonts, digital image and GIS.
This research is to understand customer satisfaction with virtual fitting based on a 3D body scanner and avatars as well as differences between avatars and the 'real me'. To this end, this research examined Korean college students to facilitate 3D body scanning, avatar generation and surveys. The author used 3D body scan data with direct measurements to identify differences between the 3D body scan data-based 'my avatar' and 'real me' in the virtual dress fitting system. The survey results on 'the level of customer awareness on 3D body scanner' found that the majority of both genders did not know about it and indicated a lower usability to incorporate IT technology into the fashion industry. The question in the 3D body scanning and avatar found an affirmative attitude. Satisfaction levels on the 3D avatars' similarity with 'own body' and garment fitting were positive and indicated a need for further technological improvements to express the avatars identical to customers' own body. More research is necessary for the accuracy of sizes for 3D body scanning that measure body sizes while wearing clothes. Avatars based on such datamay be less similar to 'own body' and cause customer dissatisfaction. Thus, further technology development is required to narrow gaps using data to make avatars that provide more accurate virtual fitting simulation services to customers.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1645-1651
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2016
A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a measurement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Especially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sampling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.
A virtual garment fitting system which fits the top and bottom of a garment on 3D body data is introduced. This system uses the laser scanned 3D body data and the digital images photographed the front and back of a garment. The digital images are modeled to reflect tensions among particles in the images and the friction and gravity effects are considered in the fitting process to the body data. When a bottom is fitted, a virtual belt to hold the bottom in the waist is introduced since gravity effects pull down it. Also the process for fitting the top and bottom on layers is proposed here. The system has the strengths that it uses only the front and back image of a garment instead of using complicated patterns of a garment, and provides a realistic fit result as a 3D figure. As on-line retailing shop in present displays front and back images of garments, this system also does. However this system provides a differentiated service to user than present retailing shop as showing a 3D fit image. It will make a new trend in online shop retailing of garment.
In this paper, we are concerned with a 3D line segment extraction method by area-based stereo matching technique. The main idea is based on line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. Elevation data and ortho-image can be obtained by well-known area-based stereo matching technique. In order to use elevation in line fitting, the elevation itself should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that our method generates 3D line segments almost 7.5 times more accurate than raw elevations obtained by area-based method.
In this study, we are to analyze the life and the main failure mode of flexible tubes fitting for pneumatic that are usually applied in the factory automation line. Flexible tubes fitting for pneumatic have complicated failure cause because they are organized as a complex of various elements. Therefore, in this paper, we analyzed the main failure mode of flexible tubes fitting for pneumatic, and then performed life test and performance test according to the international standards. On the basis of these processes, we estimate shape parameter that is the main factor for the calculation of test time for the reliability of flexible tubes fitting for pneumatic and their data analysis of life distribution.
A web based virtual try-on provides customers a more enjoyable shopping experience that visualize clothes on personal mannequin. The researchers compared virtual fitting models which were developed in 2000 at Korea and in 2000 and 2002 at U.S. The results of this study as follows: The information about user's body size was required to input for selection of a virtual fitting model. 7 to 19 different body size, shape, and face features including weight and height were needed for visualizing virtual fitting model. The body type of the U.S virtual fitting model(My virtual model) was selected by front view silhouette for women, and by shoulder width and midriff silhouette for men. The more detailed information was required for developing Korean virtual fitting model. The additional body size information required in the site were leg and arm lengths, waist length, and thigh and ankle circumferences. The body proportion of Korean cyber personal mannequin was longer and narrower than the U.S cyber personal mannequin. It was recommended that standardized body length, width, and depth proportions calculated from national anthropometric data must be applied for developing Korean virtual fitting model. With application of more detailed information on face feature and advanced graphic image technology the 'My virtual model in 2002 resembled the human body shape of various race.
Tight-fitting clothing pattern reflecting the accurate information of the 3D body shape has been one of the challenges for garment industry, however, fitting problems still exist. The objectives of the paper is to develop a 2D pattern which fits tightly to the 3D human scan data for sports suits that need comfort and function for maximum performance. In this study, the user graphic interface application software for the semi-automatic garment pattern generation has been implemented using the triangle simplification scheme together with 2D projections of free-falling of 3D surface polygons keeping the original 3D surface area preservation. A typical application of the developed pattern to the functional body suits is presented and verification of the proposed method is also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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