This study considers aesthetic characteristics by examining the fashion style of the silver fashion icon Iris Apfel. The research methods were a quantitative and qualitative analysis of Iris Apfel's images that were collected from 2015 to 2019 on various web-sites according to four criterions following advanced research analysis of fashion style. The results of the study are as follows. The analysis results on the fashion style of Iris Apfel, an icon of silver style, showed that cocoon, barrel and A-line silhouettes appeared most in terms of silhouettes. Second, in terms of colors, achromatic colors dominated among solid colors while one particular vivid color appeared most it came to mixed color. In terms of multi colors, these appeared according to the patterns applied to her clothing, in particular, colorful colors were used to emphasize splendor. Third, flower, bird and geometric patterns appeared most in terms of material patterns. Lastly, it was found that white short cut hair, large necklaces or bangle bracelets, over-sized black glasses and fur mufflers or canes were used in terms of hair and accessories. The features derived through analysis of the fashion style of Iris Apfel, an icon of silver style, are as follows. The first feature is exaggeration through splendid primary colors and over-sized silhouettes. The second feature is the hybrid of modern composition methods using natural images and exotic preferences. The third feature is her representation of identity using fixed items.
Peng, Zhao;Gao, Ning;Wu, Bingzhi;Chen, Zhi;Xu, X. George
Journal of Radiation Protection and Research
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제47권3호
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pp.111-133
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2022
The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.
The term 'module' is an architectural term. It refers to the components or systems that make up a finished product. As industries develop, modules have become one of the methods that can create diverse and creative designs. Traditional modular fashion design mainly focused on structural methods, such as the combination, assembly, overlap, and arrangement of modules, as well as the tessellation of geometric shapes. However, in this paper, significance lies in exploring the application of shape grammar, a design method in architecture, to fashion design. It aims to search for ways to express three-dimensional designs, derive designs that can be worn and produced, and propose fashion design by applying the rules of shape grammar to the design process. Through this analysis, the paper aims to examine the methods and characteristics of shape grammar. The research method of this paper is as follows. First, by utilizing optimized programs for implementing the modules of shape grammar, it was possible to propose a method for producing modules of shape grammar and suggest module designs. Additionally, effective methods of representation using the Clo 3D program were explored in the design development process. Second, by applying shape grammar to the fashion design process, five-dimensional modular fashion designs were proposed, including a bolero, dress 1, dress 2, setup, and coat. The proposed modular fashion design using shape grammar in this paper provides a rational design process that differentiates itself from traditional modular fashion design. By formalizing the shapes between modules and creating rules, it overcomes the limitations of design that rely on the designer's intuition or sensibility and enables the development of more diverse modular fashion designs. This application of shape grammar in fashion design can provide an important direction in exploring a sustainable fashion industry.
기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
캘리그라피 기법은 요즘 동서양을 막론하고 다양한 분야에서 활용되어지고 있다. 광고, 패키지, 심볼마크, 로고타입, 영화포스터 등의 그래픽디자인 분야에서 심지어 현대추상회화에 이르기까지 현대인의 시각환경을 망라하고 있다. 이는 기호 및 운동표현으로서의 그 역동적이고 암시적인 표현력이 재인식되었기 때문이다. 기계적이고 인위적인 디지털환경, 획일적이고 공식화된 모더니즘적 경향에 대한 현대인의 이탈심리의 작용으로 동양적 신비감과 정서적 친근감을 갖춘 새로운 표현양식으로서 캘리그라피 기법에 주목한다. 따라서 본 논문은 캘리그라피의 역사를 조명하고, 특성을 이해하며, 현대회화와 그래픽디자인에 확장된 가치를 모색하여 시각언어와 표현양식의 확산에 기여하고자 한다. 또한 동양화적 기법과 재료, 캘리그라피 기법을 혼용한 캘리일러스트(Calli-Illust)에 대한 개념의 정립과 활용 가능성에 대해 탐색하여 일러스트의 영역을 확장하고자 하였다. 그 결과를 보면 캘리그라피 기법은 추상표현주의 회화의 한 양식으로서, 새로운 조형세계의 영역을 확장시킨 공헌을 하고 있으며, 다양한 디자인 환경 속에서 비판 없이 수용되었던 서구의 이성적, 합리적 그리고 기하학적인 기능주의 디자인 양식의 한계점을 타개할 새로운 표현양식으로 발전시킬 필요가 있음을 도출하였다. 또한 이전까지 캘리그라피의 개념에 포함되어 이해되었던 캘리일러스트에 대한 개념과 정치를 확보할 수 있었다. 캘리일러스트에 대한 연구는 이제 시작에 불과하다. 앞으로 보다 심도 있고 폭넓은 연구가 진행되어 커뮤니케이션 디자인에 다각적으로 적용될 수 있게 되길 기대한다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
최근 대형 실내공간을 대상으로 Indoor Google Map과 같은 실내지도 및 내비게이션 서비스가 부분적으로 제공되고 있다. 이러한 서비스들을 위해서 실내 데이터가 필요하며, 실내를 표현하는 데이터 모델 표준으로 CityGML과 IFC가 널리 사용되고 있다. 이 두 표준들은 실내의 가시화와 건축 구조물의 분석 등에 필요한 기하 정보들을 담고 있는데, 실내공간 내비게이션은 기하정보뿐만 아니라 의미적인 정보, 그리고 네트워크와 같은 위상정보도 필요로 한다. 이러한 요구에 맞춰 실내공간정보의 표현 및 저장, 교환을 위한 데이터 모델이자 GML3의 응용 스키마인 IndoorGML이 OGC의 표준으로 제정되고 있다. IndoorGML은 기하적인 요소들을 직접 표현할 수 있을 뿐만 아니라 다른 문서를 외부 참조하는 것이 가능하다. CityGML이나 IFC로 구축된 데이터가 많이 구축되고 있기 때문에 이를 가공하여 IndoorGML의 생성에 활용한다면 시간과 구축비용 줄여 경제적인 이득을 볼 수 있다. 이러한 이유로 본 논문은 CityGML으로 구축된 실내공간 데이터를 IndoorGML의 데이터로 유도하고 연결하는 방법을 제시한다. CityGML과 IndoorGML의 대응관계에 대해 분석하고, 두 표준으로 만들어진 인스턴스 문서들을 서로 연결할 때 나타나는 문제와 이슈들에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결 방안에 대해 논의한다.
기체와 액체의 유동 및 고체의 변형을 동시에 고려할 수 있는 혼상류모델을 이용하여 파동장을 해석하는 경우, 서로 다른 비혼합의 유체 경계면의 시간변형을 고정도로 추적하는 것이 대단히 중요하다. 본 연구에서는 경계면의 추적에 있어서 VOF(Volume of Fluid)법으로 대표되는 경계면 형상의 재구축이 필요한 Geometrical-type의 경계추적법의 대신에 Algebraic-type의 경계추적법인 THINC(Tangent of Hyperbola for INterface-Capturing)법을 적용하였다. THINC법은 경계면에 대한 형상의 구축이 필요하지 않으므로 VOF법에 비해 비교적 간단한 알고리즘을 가지며, 기존의 Navier-Stokes solver에로 적용성이 용이한 장점을 갖는다. 본 연구에서는 THINC법의 기본적인 이류특성을 고찰하고, 혼상류수치모델인 TWOPM(one-field Model for immiscible TWO-Phase flows)과 결합한 수치모델을 파동장에 적용하여 비혼합 혼상류에서 경계면의 추적능을 검토하였다. 그 결과, 혼상류의 경계면 추적에 있어서 상대적으로 간단한 알고리즘의 THINC법이 기존의 VOF법과 유사한 정도를 갖는 해석법이라는 것을 확인할 수 있었고, 따라서 향후 기포의 연행을 동반하는 쇄파 및 쇄파력의 해석 등에 그의 적용성이 기대된다.
이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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