• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.80-81
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• 2022

본 논문에서는 옷감의 물성을 측정하는 수단인 Cusick drape 시스템을 이용하여 실제 옷감 데이터에 대한 물성을 예측한다. 3차원 볼류메트릭 시스템을 이용하여 실제 Cusick drape 시스템의 옷감 데이터를 3차원 포인트클라우드 형식으로 획득한다. 옷감과 동일한 모양과 크기의 메쉬 데이터를 이용하여 Cusick drape 시뮬레이션을 진행하고 실제 Draping된 옷감과 가장 유사하게 Draping되는 옷감의 물리 파라미터를 획득한다.

• 패션비즈니스
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• 제15권3호
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• pp.97-111
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• 2011

This study aims to apply 3D virtual fabric parameters - as obtained from previous research experiments - to 3D virtual clothing simulation in comparing its similarity with actual clothing as worn, with a view to verifying the objectivity and validity of the 3D virtual fabric simulation method devised by the drape image analysis method. In addition, the result is intended to be used as the basic data for new 3D virtual clothing simulation methods. As the results, 3D virtual fabric parameters designed to simulate 3D drape to be similar to actual fabrics were found to be Bending Strength, Buckling Point, Density, Particle Distance, and Shear. They were also found to be important measurements when evaluating visual similarity between drape shadow images and number of nodes. 3D virtual fabric simulation method devised by the drape image analysis method was appropriate in extracting 3D fabric parameters with the reflection of actual fabrics' physical and dynamic characteristics, in connection with 3D virtual fabric simulation. 3D virtual fabric parameters with the reflection of actual fabrics' physical and dynamic characteristics using the proposed 3D virtual fabric simulation method are accumulated and provided as a standard, this will facilitate the introduction 3D virtual fabric simulation technology.

• Fibers and Polymers
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• 제7권4호
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• pp.436-441
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• 2006

An integrated platform for garment drape simulation system has been developed. In this system, garment patterns from conventional two-dimensional CAD systems can be assembled into a three-dimensional garment on a parametrically resizable realistic human body model. A fast and robust particle-based physical calculation engine has been developed for garment shape generation. Then a series of geometric and graphical techniques were applied to create realistic impressions on simulated garments. This system can be used as the rapid prototyping tool for garments in the future quick-response system.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.28-34
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• 2021

드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.

• Fibers and Polymers
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• 제4권4호
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• pp.169-175
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• 2003

A simulation system for versatile garment drape has been developed. Using this system, the shape of a garment can be simulated in consideration of fabric physical properties as well as the interaction between fabrics and other objects. Each fabric piece in a garment is modeled using a geometrically constrained particle system and its behavior is calculated from an implicit numerical integration algorithm in a relatively short time. The system consists of three modules including a preprocessor for the preparation of fabric patterns and external objects, a postprocessor for the results of three-dimensional visualization, and a drape simulation engine. It can be used for the design process of textile goods, garments, furniture, or upholsteries.

• 한국의상디자인학회지
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• 제8권2호
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• pp.27-35
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• 2006

We studied the 3D simulating shapes of the flared skirt using NARCIS-Drape Simulation software made in Korea D&M FT. The experimental conditions were made of three types of cuttings (lengthwise, crosswise, 45 bias) and polyester fabrics for flared skirt (light, medium, heavy) and different simulating repetitions (1, 2, ${\cdots}$, 9, 10 times). We accomplished some experimental data on the 3D simulating shapes of the flared skirt made by different conditions. The 3D simulation shapes of the flared skirts were gradually getting stabilized from 5 repetitions. And the length of skirts and the width and depth of hems diminished lower by degrees as the simulating repetitions. It is considered that the simulating repetition for the flared skirt was appropriate in the range of 8 to 10 times. But it was not reasonably showed that the difference in the drape of the flared skirt was made by different cuttings and fabrics.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• Fibers and Polymers
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• 제5권1호
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• pp.12-18
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• 2004

A parametric body model generation system has been developed. Using various mathematic and geometric algorithms of this system, a three-dimensionally scanned human body can be converted into a resizable body model. Once a parametric body model is formed, its size and shape can be modified instantaneously by providing appropriate anthropometric data. To facilitate the subsequent pattern arrangement process for garment drape simulation, a bounding box generation algorithm has been developed in this study. Also the model can be converted into a set of parametric surfaces that it can also be used for three-dimensional garment pattern design system.

• 한국의류산업학회지
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• 제12권5호
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• pp.582-590
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• 2010

Garment design needs an iterative manipulation of 2D patterns to generate a final sloper. Traditionally there have been two kinds of design methodologies such as the flat pattern method and the pattern draping method. But today, it is possible to combine the advantages from the two methods due to the realistic cloth simulation techniques. We devised a new garment design system which starts from 3D initial drape simulation result and then modifies the garment by editing the 2D flat patterns synchronously. With this interactive methodology using real-time pattern deformation technique, the designer can freely change a pattern shape by watching its 3D outlook in real-time. Also the final garment data were given relative coordinates with respect to the human anthropometric feature points detected by an automatic body feature detection algorithm. Using the relative human body coordinate system, the final garments can be re-used to an arbitrary body data without repositioning in the drape simulation. A female shirt was used for an example and a 3D body scan data was used for an illustration of the feature point detection algorithm.