40 대 여성 대표체형 3 차원 형상의 평면전개에 있어 Grid method 에 의한 표준화 연구 : Upper Front Shell 을 중심으로 :Upper Front Shell 을 중심으로

최경미; 최영림; 남윤자

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최경미 최영림 남윤자

저널정보: 대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 대한인간공학회 2006년 춘계학술대회논문집

발행연도: 2006.5

수록면: 276 - 280 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Many applications in computer graphics require complex, highly detailed models. However, to control processing time, it is often desirable to use approximations in place of excessively detailed models. Then, we have developed a notion of optimal matrix to simplify surface which can rapidly obtain high quality 2D patterns flattening 3D surface.
Firstly, two 3D bodies are modeled based on Size korea data ; secondly, each model is divided by shell and block for pattern draft ; thirdly, each block is flattened by grid and bridge method ; finally, we selected optimal matrix and demonstrated it's efficiency and quality. The proposed approach accommodates surfaces with darts, which are commonly utilized in clothing industry to reduce the deformation of surface forming and flattening.
The resulting optimal matrix could be an initiation of standardization for pattern flattening. This can facilitate much better approximations, both efficiently and exactly.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최경미

소속기관 대한인간공학회

주요연구분야 공학 > 산업공학

논문수 3 이용수 574

최영림

소속기관 대한인간공학회

주요연구분야 공학 > 산업공학

논문수 3 이용수 347

남윤자

소속기관 서울대학교

주요연구분야 자연과학 > 생활과학 공학 > 산업공학

논문수 42 이용수 5,023

이 논문과 함께 이용한 논문

3D virtual clothing simulation을 활용한 국가별 브래지어 패턴 비교 : 인체 형상 단면도와 실루엣 변화 분석을 중심으로

신주영 , 남윤자 , 김경선 복식 2016 .12

조선시대 포를 응용한 현대한복의 표현적 특성

김현주 , 장민정 한복문화 2016 .06

13-18세 남학생의 인체치수 변화 경향에 관한 연구

현은경 , 남윤자 복식 2009 .07

성인 여성의 기성복 치수를 위한 체형 분류

김경화 , 남윤자 복식 2003 .09

조선 후기와 현대의 여자한복 형태 비교 : Delong의 복식형태 분류체계를 적용하여

김순영 , 남윤자 복식 2002 .08

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-530-017111415

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)