빠르게 변화하는 시장의 요구에 대응하고자 특정 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용을 높이려는 프로덕트 라인 개발 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 프로덕트 라인 개발 방법에서는 영역 내의 여러 애플리케이션들 간의 차이점과 공통점을 분류하는데 피쳐 모델링이라는 분석 방법을 주로 사용하고 있다. 기존 피쳐 모델링에서는 피쳐를 비정형적으로 명세화하기 때문에 모호성, 이해의 오류, 잘못된 해석 등의 문제가 발생하고 있다. 피쳐를 추상화하여 도메인에 독립적인 메타 모델로 나타내고 정형화 기법을 도입하여 명세화 한다면 기존의 피쳐 모델에서 발생하는 문제점들을 해결할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 메타 수준에서의 피쳐 모델링을 통하여 피쳐의 구조와 속성을 정의한 후 다중 패러다임 정형화 명세 언어를 사용하여 피쳐를 명세화하는 기법을 제시하였다. 둘째, 피쳐에 대한 정형화 명세 프로세스를 기술하였으며, 셋째, 명세화된 피쳐들 간에 발생할 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 피쳐 상호작용 관리기법을 정의하였다. 그리고 마지막으로, 제시된 피쳐의 정형화 명세 기법을 분산 미팅 스케줄러 시스템에 적용시켜보았다.
This paper examines feature-based reconstruction algorithm using feature-based modeling and based on topology optimization technology, which aims to achieve a minimal volume weight and to satisfy user-defined constraints such as stress, deformation related conditions. The finite element model after topology optimization allows us to remove some region of a solid model for predefined volume requirement. The stress or deformation distribution resulted from finite element analysis enables us to add some material to the solid model for a robust structure. For this purpose, we propose a feature-based redesign algorithm which inserts negative features to the solid model for material removal and positive features for material addition, and we introduce a bisection method which searches an optimal structure by iteratively applying the feature-based redesign algorithm. Several examples are considered to illustrate the proposed algorithms and to demonstrate the effectiveness of the present approach.
BPMN 모델로부터 휘처(Feature) 모델로 변환하는 기존 방법들이 도메인 분석가의 직관에 의존하여 자동화된 변환이 어려운바, 비즈니스 모델링 연계의 휘처 지향 개발의 활성화에 저해가 되고 있다. 본 고는 구조 기반의 BPMN 비지니스 모델을 휘처 도메인 모델로 변환하는 방법을 제시한다. 상호 이질적인 BPMN(Business Process Modeling Notation)과 FM(Feature Model) 모델간의 변환을 위해서, 액티비티의 구조에 기반한 그룹핑 기법을 정의하고, 이들 모델의 공통 구조물인 요소(비지니스 기능을 표현)와 구조(요소간 관계 및 프로세스)에 기반해서 모델간 변환 규칙과 방법을 정립한다. 온라인쇼핑몰 시스템을 대상으로 적용 사례를 보인다. 이로서, BPMN 모델로부터 휘처 모델로의 기계적인 혹은 자동화된 구조 변환을 도모할 수 있다.
This study is the primary basic study about the spatial feature of modeling of Fashion Design. Then, this researcher lays significance in establishing the basic system about the character of dress and its ornaments as modeling in spatial-formal, dimension, examining the feature of modeling closely through perception principle and offering the basic principle to plan and organize the modeling space for dress and its ornaments on the basis of it. To generalize the findings is as follows : First, the spatial system of modeling for dress and its ornaments is made with 3 elements such as space, human beings and dress and its ornaments. Second, the form of dress and its ornaments and the spatial organization start from the structural basis which is human body, and the sensible system of body is made through inter-action, but the aesthetic expression is complet-ed by the moment of body. Third, the characteristic principle of model-ing for dress and its ornaments which was suggested in Chapter IV is based on the visuo-per-ceptional modeling experience, and these thinking contents are inputted in cognition course as the invisible in formation in the new space plan and organization and activate the apperception course and aim at the action about aesthetic judgement.
In this paper, we present a model based 3d facial modeling method for virtual reality application using only one front of face photography. We extract facial feature using facial photography and modify mesh of the basic 3D model by the facial feature. After this , We use texture mapping for more similarity. By experiment, we know that the modeling technic is useful method for Movie, Virtual Reality Application, Game , Clothing Industry , 3D Video Conference.
Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
Seo, Tae-Sul;Lee, Yoon-Sook;Cheon, Sang-Uk;Han, Soon-Hung;Patil, Lalit;Dutta, Debasish
International Journal of CAD/CAM
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제5권1호
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pp.39-47
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2005
Different CAx systems are being utilized throughout the product lifecycle due to the practical reasons in the supply chain and design processes. One of the major problems facing enterprises of today is how to share and exchange data among heterogeneous applications. Since different software applications use different terminologies, it is difficult to share and exchange the product data with internal and external partners. This paper presents a method to enhance the CAD model interoperability based on feature ontology. The feature ontology has been constructed based on the feature definition of modeling commands of CAD systems. A method for integration of semantic data has been proposed, implemented, and tested with two commercial CAD systems.
This study categorizes several voice characteristics by subjective listening assessment, and investigates correlation between voice characteristics and speech feature parameters. A model was developed to classify voice characteristics into the defined categories using SVM algorithm. To do this, we extracted various speech feature parameters from speech database for men in their 20s, and derived statistically significant parameters correlated with voice characteristics through ANOVA analysis. Then, these derived parameters were applied to the proposed SVM model. The experimental results showed that it is possible to obtain some speech feature parameters significantly correlated with the voice characteristics, and that the proposed model achieves the classification accuracies of 88.5% on average.
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
제품계열분석(product line analysis)은 제품계열자산(product line asset)을 개발하기에 앞서, 제품계열 내에 속한 제품들의 다양한 요구사항과 이들 간의 관계 및 제약사항을 분석하는 활동을 말한다. 지금까지 특성모델링(feature modeling)이라 불리는 특성 지향의 공통성과 가변성 분석은 제품계열분석의 핵심적인 부분으로 간주되어 왔다. 비록 공통성과 가변성 분석이 제품계열분석의 핵심적인 요소이지만, 이것만으로는 재사용가능하고 적응성이 뛰어난 제품계열자산(예, 아키텍처와 컴포넌트) 개발에 한계가 있다. 특성간의 의존성 및 특성결합시간도 제품계열자산 개발에 중대한 영향을 미치는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공통성과 가변성 관점에서 제품계열을 분석한 결과인 특성모델(feature model)을 세 가지의 특성 측면(즉, 제품특성의 공통성과 가변성, 특성간의 의존성, 그리고 특성결합시간)으로 확장한 특성지향의 제품계열분석 모델을 제안한다. 특히, 세 가지 측면의 일관성을 검증하기 위해서, 특성 지향의 제품계열분석 모델을 정형적으로 정의하고, 모델의 일관성을 검사하는 규칙을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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