While it is an important element of clothing construction, research has so far been very limited on the similarities between virtual and real clothing in terms of the type of neckline. The purpose of this study is to verify the similarity, accuracy of virtualization, and actuality of neckline, which all play an important role in individual impressions and image formation, and require considerable modification when fitting real samples. A total of 5 neckline models were selected through the analysis of dress composition textbooks. The selected designs were then planned and manufactured in muslin. The specimen clothes were then tested on a female model in her 20s. 2 kinds of virtual bodies were created in order to compare the real and the virtual dressing. The first virtual body was made through an Artec 3D Eva scan of the model, and the other was made by entering the model's measurements in a CLO 3D program. A visual image of the front, side, and back image of both the real and virtual dressing were subsequently collected. The collected images were then evaluated by 20 professional fashion workers who checked the similarity between the real and the virtual versions. The current study found that the similarity between the actual and virtual wearing of the five neckline designs with reality appeared higher with the virtual wearing image using the 3D-scanned body. The results of this study could provide further information on the selection of appropriate avatars to clothing companies that check the fit of clothing by utilizing 3D virtualized programs.
An analysis of heart movement is to estimate a role which supplies blood in human body. We have constructed a left ventricle myocardium model and mathematically evaluated the motion of myocardium. The myocardial motility was visualized using some parameters about cardiac motion. We applied the myocardium model in the gated myocardium SPECT image that showed a cardiac biochemical reaction, and analyzed a motility between the gated myocardium SPECT image and the myocardium model. The myocardium model was created of the based on three dimensional super-ellipsoidal model that was using the sinusoidal function. To express a similar form and motion of the left ventricle myocardium, we calculated parameter functions that gave the changing of motion and form. The LSF algorithm was applied to the myocardium gated SPECT image data and the myocardium model, and finally created a fitting model. Then we analyzed a regional motility direction and size of the gated myocardium SPECT image that was constructed on a fitting model. Furthermore, we implemented the Bull's Eye map that had evaluated the heart function for presentation of regional motility. Using myocardium's motion the evaluation of cardiac function of SPECT was estimated by a contraction ability, perfusion etc. However, it is not any estimation about motility. So, We analyzed the myocardium SPECT's motility of utilizing the myocardium model. We expect that the proposed algorithm should be a useful guideline in the heart functional estimation.
To determine the effect of base curve and diameter of soft contact lenses on the fitting under the various corneal curvature, the model eyes which was made of either stainless steel or ordinary wood, were used as the substitutes for human eyes. The evaluations of fit of the soft contact lenses on both wood model eyes and human eyes were found to be very similar to each other. All the contact lenses except very thin ones became flat after fit on the stainless steel model eyes because the model eye could not preserve enough moisture to hold the edge of contact lenses on the steel ball's surface. The relationships between the base curves of contact lenses and radii of cornea for the optimum (normal) fit were measured as follows : corneal curvature (C.C)<7.6 mm : base curve(B.C) 8.4 mm, C.C 7.6~7.8 mm : B.C 8.4~8.5 mm. C.C 7.8~8.1 mm : B.C 8.6 mm. It is concluded that larger base curve is required for the eyes which have abnormal bulge on its cornea. It is found that very thin soft contact lenses can be easily twisted or folded regardless of moisture content when they were fit on the relatively dry eyes(corneas).
We propose a model which is useful for the analysis of the spatial time series data. The proposed model utilized the linear dependences across the spatial units as well as over time. Three stage model fitting procedures are suggested and the real data is analyzed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.4
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pp.551-560
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2010
This paper considers a Bayesian approach to modeling a flexible regression function under structural measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under structural measurement error model without a semiparametric component.
Based on the discussion about some empirical coherency models resulted from earthquake-induced ground motion recordings at the SMART-1 array in Taiwan, and a heuristic model of the coherency function from elementary notions of stationary random process theory and a few simplifying assumptions regarding the propagation of seismic waves, a practical coherency model for spatially varying ground motions, which can be applied in aseismic analysis and design, is proposed, and the regressive coefficients are obtained using least-square fitting technique from the above recordings.
In this paper we propose a goodness-of-fit test statistic for testing the (null) parametric model versus the (alternative) nonparametric model. Most of existing nonparametric test statistics are based on the residuals which are obtained by regressing the data to a parametric model. Our test is based on the bootstrap estimator of the probability that the smoothing parameter estimator is infinite when fitting residuals to cubic smoothing spline. Power performance of this test is investigated and is compared with many other tests. Illustrative examples based on real data sets are given.
The influence of observations in the equicorrelation model is investigated using the local influence approach when all parameters or subsets of parameters are of interest. When a parameter of interest is scalar, an analytical form of the local influence measure can be found. We will derive a measure for identifying observations that have a large influence on the test of fitting the equicorrelation model. An example is given for illustration.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.2
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pp.379-385
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2010
This paper considers Bayesian approach to modeling a flexible regression function under functional measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under functional measurement error model without semiparametric component.
In this paper I discuss a method of constructing the confidence region for the logistic response surface model. The construction involves a, pp.ication of a general fitting procedure because the log odds is linear in its parameters. Estimation of parameters of the logistic response surface model can be accomplished by maximum likelihood, although this requires iterative computational method. Using the asymptotic results, asymptotic covariance of the estimators can be obtained. This can be used in the construction of confidence regions for the parameters and for the logistic response surface model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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