The construction of an athlete's tight-fitting garments is very important to the wearer in terms of athletic performance. Therefore pattern development of tight-fitting garments must allow for the full range of human movement and postures. In this study the relationship between the construction of a skate pants pattern and clothing fitting was explored with the aim of improving the comfort of the clothing. The four male subjects were university students between the ages of 20 to 24. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using a seven-point Likert scale on four consecutive days. While wearing the garments, subjects were asked to take five different postures including waist flexion, sitting and others. A Likert-type scale was used for the evaluation, with 7 points indicating the best fit in tight-fitting pants. Results showed differences in the front-rise length and back-rise length between basic pants(A) and modified pants(B,C,D) were -5.16cm and +5.64cm. Comparing the basic pants pattern(A) with modified pants pattern(B), the latter was superior to basic pants(A) in terms of pressure sensation and closeness of fit, but there was no significant difference. Among the four tight-fitting skate pants, A and B pants were superior to the others in terms of fitting and stability of waist and hip sections. In the case of the skate pants, the number of cutting lines in the pattern had an influence on clothing comfort. A minimum cutting line for tight skate pants was better than a maximum cutting line in terms of clothing comfort.
순간변위시험(slug test)은 현장의 지반 상태를 반영할 수 있어 연직차수벽 뒷채움재의 투수계수를 결정하는데 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연직차수벽과 주변 지반 사이에 형성되는 벤토나이트 케익을 고려하여 순간변위시험을 모사할 수 있는 3차원 모델이 개발되었다. 연직차수벽의 폭(즉, 경계 조건과의 근접 정도), 우물의 편심, 우물에 지하수가 유입되는 수직 위치, 뒷채움재의 압축성 등의 영향변수들이 모델에 고려되었다. 수치해석 결과를 이용하여 연직차수벽 시공 중에 존재할 수 있는 벤토나이트 케익이 순간변위시험 결과에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통해, 수정 Line-fitting법은 벤토나이트 케익을 고려한 연직차수벽의 순간변위시험 해석에서 다른 경계조건에 대해 제시된 보정계수 없이 직접 적용될 수 있음을 밝혔다. 본 논문에서는 기존의 현장 사례를 벤토나이트 케익을 고려하여 재분석하여 벤토나이트 케익이 존재하지 않는 경우(일정 수두 경계 조건)와 보수적인 경계조건(불투수 경계 조건)으로 가정했던 기존의 사례분석 결과들과 비교하였다. 결론적으로 연직차수벽 뒷채움재의 투수계수 평가시 벤토나이트 케익의 영향 및 수정 Line-fitting법의 유효성을 확인하였다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
선형 단순화 알고리듬의 결과물은 단순화 알고리듬의 선택, 임계값의 선택, 대상 객체의 선택 등에 의해 달라진다. 본 연구에서는 Sleeve-fitting, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리듬의 임계값을 5단계로 조절하여 건물, 하천, 도로 객체에 적용하고, 단순화 결과물에 대해 거리오차, 면적오차, 각오차를 측정하였다. 그리고 오차값들의 추세선을 통해 정성적인 분석을 실시하였다. 실험 결과 선형 단순화 알고리듬에서 임계값의 조절에 따른 오차값의 변화를 알 수 있었고, 선형 단순화 알고리듬들의 임계값의 변화에 따른 특징을 파악할 수 있었다.
This paper proposes a method for motion estimation of consecutive cameras using 3-D straight lines. The motion estimation algorithm uses two non-parallel 3-D line correspondences to quickly establish an initial guess for the relative pose of adjacent frames, which requires less correspondences than that of current approaches requiring three correspondences when using 3-D points or 3-D planes. The estimated motion is further refined by a nonlinear optimization technique with inlier correspondences for higher accuracy. Since there is no dominant line representation in 3-D space, we simulate two line representations, which can be thought as mainly adopted methods in the field, and verify one as the best choice from the simulation results. We also propose a simple but effective 3-D line fitting algorithm considering the fact that the variance arises in the projective directions thus can be reduced to 2-D fitting problem. We provide experimental results of the proposed motion estimation system comparing with state-of-the-art algorithms using an open benchmark dataset.
One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.
In this paper, we propose a method that applies Vector Fitting (VF) technique to the equivalent circuit model for RF passive components. These days wireless communication system is getting smaller and smaller. So EMI/EMC is an issue in RF. We can solve PI/SI (Power Integrity/Signal Integrity) that one of EMI/EMC problem apply IFFT for 3D EM simulation multiple with input signal. That is time consuming task. Therefore equivalent circuit model using RF passive component is important. VF schemes are implemented to obtain the rational functions. S parameters of the equivalent circuit model is compared to those of EM simulation in case of the microstrip line structure.
Tree algorithms have been widely developed for regression problems. One of the good features of a regression tree is the flexibility of fitting because it can correctly capture the nonlinearity of data well. Especially, data with sudden structural breaks such as the price of oil and exchange rates could be fitted well with a simple mixture of a few piecewise linear regression models. Now that split points are determined by chi-squared statistics related with residuals from fitting piecewise linear models and the split variable is chosen by an objective criterion, we can get a quite reasonable fitting result which goes in line with the visual interpretation of data. The piecewise linear regression by a regression tree can be used as a good fitting method, and can be applied to a dataset with much fluctuation.
This paper presents a precise edge detection algorithm for the critical dimension (CD) measurement of a Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Display (TFT-LCD) pattern. The sigmoid surface function is proposed to model the blurred step edge. This model can simultaneously find the position and geometry of the edge precisely. The nonlinear least squares fitting method (Levenberg-Marquardt method) is used to model the image intensity distribution into the proposed sigmoid blurred edge model. The suggested algorithm is verified by comparing the CD measurement repeatability from high-magnified blurry and noisy TFT-LCD images with those from the previous Laplacian of Gaussian (LoG) based sub-pixel edge detection algorithm and error function fitting method. The proposed fitting-based edge detection algorithm produces more precise results than the previous method. The suggested algorithm can be applied to in-line precision CD measurement for high-resolution display devices.
Many studies for measuring vibration using image signal are suggested. These methods can measure vibration of multi-points simultaneously. However, it has the disadvantage that is very sensitive to an environment. If the measured environment is not good, image signals can be measured including much background noise. So, it is difficult to obtain accurate vibration from the measured image signals. Another problem is that camera imaging has a resolution limit. Because the resolution of the camera image is relatively much lower than that of a data acquisition system, accurate measuring vibration cannot be performed. In this paper, we proposed the enhanced technique for measuring vibration using camera signal. The key word of this paper is a curve fitting. The curve fitting can exactly detect the measurement line of interested object. So, we can measure the vibration in noisy environment. Also, it can overcome the resolution limit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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