Yunyoung, Kim;Byeongha, Ryu;Woojae, Lee;Kikwang, Lee;Rira, Kim
Journal of Fashion Business
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v.26
no.5
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pp.91-104
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2022
In this study, a cycling smart wear for measuring cycling posture and motion was developed using a three-dimensional motion analysis camera and an IMU inertial sensor. Results were compared according to parts to derive the optimal smart device attachment location, enabling correct posture measurement and cycle motion analysis to design a pattern. Conclusions were as follows: 1) 'S-T8' > 'S-T10' > 'S-L4' was the most significant area for each lumbar spine using a 3D motion analysis system with representative posture change (90°, 60°, 30°) to derive incisions and size specifications; 2) the part with the smallest relative angle change among significant section reference points during pattern design was applied as a reference point for attaching a cycling smart device to secure detachable safety of the device. Optimal locations for attaching the cycling device were the "S-L4" hip bone (Sacrum) and lumbar spine No. 4 (Lumbar 4th); 3) the most suitable sensor attachment location for monitoring knee induction-abduction was the anatomical location of the rectus femoris; 4) a cycling smart wear pattern was developed without incision in the part where the sensor and electrode passed. The wearing was confirmed with 3D CLO. This study aims to provide basic research on exercise analysis smart wear, to expand the smart cycling area that could only be realized with smart devices and smart watches attached to current cycles, and to provide an opportunity to commercialize it as cycling smart wear.
The purpose of this study is to suggest a designing method with excellent body suitability by analyzing clothingwearing porosity, comparing and analyzing patterns, and evaluating outer appearances by designing a prototype of study applied with design measurements for categories that have influence on the outer appearance of clothing through diverse research methods, by comparing and analyzing bunka and new bunka style basic pattern, which are proportional basic patterns most frequently used in schools for educational use to design bodice pattern for elderly women in their late 60s. As for the process of this study, the first stage selected study subjects, measured bodies. The second stage compared patterns of bunka and new bunka style basic pattern and evaluated outer appearances that deduced important pattern designing categories to design upper-torso bodice pattern of elderly women. The results of this study are as following ; As a result of comparing and analyzing bunka and new bunka style basic pattern, overall evaluation of outer appearance was excellent for new bunka style basic pattern, and bunka basic pattern received better reviews for the width and depth of front neck. In terms of waist circumference, waist front length, bust point location and bust point-bust point, bunka and new bunka style basic patterns showed a significant difference. new bunka style basic pattern had 4.5cm larger front armhole depth than bunka basic pattern, so it was evaluated to have more appropriate front armhole length, bust point location, and bust point-bust point. Through observation for primary excellent categories and precedent studies, 7 categories of front neck width, front neck depth, front interscye, back neck width, back neck depth, back interscye, and back armhole depth were deduced to have relations to the extra room around arm holes and waist that affect pattern designing method and porosity and evaluations of outer appearance.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.20
no.6
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pp.1016-1026
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1996
The purpose of this study was to extract protypes from features and concrete images of Lotus and Crane patterns. A qualitative and a quantitative methods were used. Qualitative informations were obtained from depth Interviews for pattern selection and feature extraction, and quantitative informations from a quail-experiment for pattern caregorization. The subjects were 20 female design students and non-design, students in Teajon. The results were summerized into a similarity metrix which was interpreted by the cluster analysis and the multi-dimensional scling(MDS). The patterns for the study were grouped into 8 clusters. Four dimensions were chosen for the MDS. The location of each pattern was visualized in a 2-dimesional spaces and the location of each cluster in a 3-dimensional spaces. The first dimension, "Lotus" vs "Crane" refired to pattern types, and the second dimension, "realistic" vs "transformable", the transformability. The third dimension, "simple" vs "complex", refired to the degree of simplification, and the forth dimension, "continuous" vs "discontinuous", continuity. The results of the Quantitative analysis could be summerized into 3-level prototype hiararchy In the first level, the patterns were devided clearly into two groups. Lotus and Crane by pattern types. In the second levelk, each group was devided into twosubgroups by continuity. In the third, each subgroup was divided into four subgroups by transformability and the degree of simplification. Four protypes, the final targets of the present study, were extracted from the third level. The are Stylized, Realistic, Decorative, Abstract types.d from the third level. The are Stylized, Realistic, Decorative, Abstract types.
This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.
Corrugated board is composed of cellulose fibers which are arranged with the same direction as the board manufactured. The direction is classified with machine direction (MD) and cross-machine direction (CD). Therefore, corrugated board is orthotropic material that has totally different strength properties at each direction and especially, at machine direction, the mechanical properties of fiberboard is superior. The compression strength of the corrugated fiberboard boxes is very important information to the manufacturers and the end users. This study was carried out to design the optimum pattern, size, and location of ventilating hole for ventilating container through the finite element analysis. The optimum pattern and location of ventilating and hand hole were vertical oblong, a short distance to the right and left from the center of panel, and center or a short distance to the top of both sides, respectively. We identified the effect on both stress dispersion and stress level from the analysis of redisigned hand hole.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.26
no.4
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pp.427-431
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2012
Pattern identification is the process of overall analysis of clinical data to determine the location, cause and nature of a patient's disease and achieving a diagnosis of a pattern and syndrome. In Korean medicine, Pattern identification is very important act. In order to get good Pattern identification act is important to understand the Pattern and syndrom concept. In this studies, I would like to know Qi-Patten and syndrom means in Donguibogam. So, I looking for analysis that could be associated with the Qi-pattern and syndrom in Donguibogam. As a result, Qi-pattern and syndrom related to the Jeongjisang(情志傷). Jeongjisang(情志傷) is used in referring to illness related to unhealthy emotions. It also refers to illness where Jeongji(情志) plays a role in creating a more direct cause of illness in the larger pathogenic process.
The purpose of this study is to analyze the locational characteristics of bank branch offices in Kangnam-Gu, Seoul by using Geographic Information System. The number of bank branch offices have sharply increased due to financial liberalization, while the scale of them is getting smaller. The procedure of this research has four steps. First, the spatial distribution of bank branch offices in Seoul is analyzed by the places and time. Second, the spatial variations of bank offices in dong districts of Seoul is explained by factor analysis and multiple regression analysis. Third, the location-allocation model which is embedded within network module in Arc/Info is applied in order to find out optimal location of bank offices in Kangnam-Gu. Finally, the grid module is used in creating the potential surface map for locational sites of new bank branch offices The factors to affect the location of the bank offices contain mainly economic variables including local tax, collUl1ercial area, total establismnent and total employment. The actual locational pattern of bank offices is similar to the idealized locational pattern proposed by the function of min-distance in location-allocation models. In conclusion, this study shows that spatial analysis functions may potentially be improved using GIS technologies. However in order to analyze the location of bank offices more precisely, it should be found out the way to collect more appropriate data, construct computerized base maps, and investigate consumer behaviour and behavioural characteristics of bank themselves..
The object of this study is to analyze the influential factors of characteristics of residential locations by age, and to offer a groundwork that can be utilized to direct setting of residential development and housing policies. The main findings are drawn as follows: First, it determines the age groupings which can describe the distribution pattern of residential location, which is broken down into two social subgroups - the older group aged 50 and over, and the younger group, being our educational target. Second, actuality of our education is to influence residential location. Third, four groups that can describe residential location are abstracted. Fourth, the prime of manhood and old age prime of life have been superior within inner zone, while middle age and those who are obliged to support the older group have been superior around the outer zone.
It is most important for distribution center in retail business to delivery commodities in a timely manner. Accordingly, many companies try to make distribution center effective using the Warehouse Management System(WMS) integrated legacy system. Also, the Customer Relationship Management(CRM) is the most typical paradigm in management lately. Even though the WMS and CRM are independent system of each other, WMS, coupled with CRM makes customer satisfied more effectively. In this paper, we proposed the methodology for inventory location after analyzing and applying customer buying pattern data in the CRM through the MBA(Market Basket Analysis), which is part of data mining. We used an example modeling a real distribution center in retail through a 3D simulation tool and examined correlation between commodities using customer buying pattern. After that, we applied it to the inventory location system through the MBA in an example. Finally, we identified decrease in the time for picking, which is the majority of distribution center. Besides, we proposed a simulation methodology before applying new methodology. Consequently, it removes potential errors in advance and makes a optimized inventory location system.
If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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