본 연구는 Q방법론을 적용하여 가상의류에 대한 주관적인 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 가상의류에 대한 인식은 4개 유형으로 분석되었다. 제1유형은 가상의류 이용을 선호하고 가상의류가 맞음새를 파악하는 데 도움이 된다고 생각하는 가상의류 신뢰 맞음새 파악형이었다. 제2유형은 가상의류가 디자인 파악에 도움이 되고 모든 쇼핑몰에 가상의류 시스템이 도입되어야 한다고 생각하는 쇼핑몰 도입 긍정 디자인 파악형이었다. 제3유형은 가상의류가 환경오염을 줄여주고 실제 입을 수 없는 가상의류를 구매하고 싶어하는 환경오염 감소 가상의류 구매형이었다. 제4유형은 가상의류가 실제의복과 유사하고 가상의류가 쇼핑을 즐겁게 해준다고 생각하는 실제 의복 유사 즐거움 추구형이었다. 유형에 따라 아바타의 치수조절, 의복 디자인 표현 강화, 아바타 꾸미기 아이템 구비, 판매용 가상의류 제작 등이 요구되었다.
본 연구는 가상의류를 키워드로 하여 국내에서 이루어지고 있는 가상의류 관련 연구를 수집한 후, 가상의류 분야의 연구시기, 내용, 방법 등 연구 동향을 파악하고자 하였다. 이를 통해 향후 가상의류 관련 연구의 진행 방향을 제시하고자 하였다. 가상의류 관련 학술지와 학위논문의 학문분야를 분석한 결과, 패션 분야가 가장 많고, 다음으로 자연과학 분야, 예술 분야의 순으로 나타났다. 가상의류 관련 연구의 연도별 분포는 2000년 이후 점차 증가하다가 2016년에서 2020년 사이 감소하고, 코로나 펜데믹 이후 증가하는 경향을 나타냈다. 가상의류 연구내용은 마케팅이 가장 많고, 다음으로 가상착의, 디자인, 소재, 시스템 등이 있었다. 가상의류 관련 연구방법은 실험 연구가 가장 많고 다음으로 조사연구, 개발 연구의 순이었다. 향후 패션 관련 시스템 개발 연구, 가상 의류의 실효성 검증에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다. 또, 국외의 가상의류 연구 동향에 대한 분석이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 3차원 인체 데이터 위에 가상 의류를 착장시키는 착장 시뮬레이션 시스템의 구현을 소개 한다. 인체 데이터는 3차원 전신 레이저 스캐너로 계측하였으며 가상의류는 의복의 앞뒷면 촬영 영상으로 하였다. 대상 의류는 원피스, 티셔츠, 바지 등과 같은 비교적 복잡하지 않은 구조의 의류이며, 본 논문에서는 상의 및 원피스의 착장 과정과 바지의 착장 그리고 바지위에 상의를 착장하는 중첩 착장의 과정을 보여준다. 가상 착장 결과로 실제 착장과 동일한 결과를 제공하기 때문에 치수가 자신에게 맞는지의 정보와 착장시의 어울림의 정보가 온라인상에서 육안으로 확인되도록 제공되며, 디지털 의류의 준비도 간단하여, 본 논문의 결과로 새로운 형태의 온라인 의류 판매 방식이 제시될 수 있다.
본 논문에서는 MediaPipe 라이브러리 및 OpenCV 를 활용한 포즈 추정 및 체형 인식 알고리즘을 통해 사용자의 체형과 선호도에 맞는 의류를 가상으로 입어볼 수 있는 생성형 FashionNet 을 제안한다. 구체적으로는 먼저 웹 카메라를 통해 얻어진 사용자의 외형 이미지로부터, 사용자의 신체 포즈를 추정하고, OpenCV 코드를 통해 사용자의 신체 윤곽을 검출한다. 이후 가상 옷장 데이터베이스로부터 선택된 가상 의류를 사용자의 신체 윤곽에 맞춰 입혀진 가상 피팅 이미지를 생성한다. 특히, 본 논문의 FashionNet 은 사용자와 카메라 간의 거리에 따른 인체 비율을 사전 실험으로 미리 설정해놓음으로써, 카메라와 사용자간의 거리에 관계없이 의류 사이즈가 사용자의 신체 조건에 맞게 자동으로 피팅되는 특징을 갖는다. 또한 가상 옷장 데이터베이스로부터 의류 아이템 선정의 편의를 제공하기 위해, 가상 현실 속에서 스크린상의 메뉴 버튼과 사용자의 포즈 동작간의 상호작용을 통해 FashionNet 의 다양한 기능을 수행할 수 있는 증강현실(AR) 기법을 적용하였다. 가상 옷장 데이터베이스를 사용한 다양한 가상 피팅 체험 실험을 통해 온라인상에서 자기가 원하는 의류를 가상으로 착용해 볼 수 있고 이를 통해 구매를 결정하는 등의 FashionNet 의 유효성과 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 키넥트를 이용한 가상 착의 시스템을 제안하고 설계한다. 본 시스템에서는 키넥트에 연결된 카메라로 사용자 영상을 촬영하고 촬영된 영상과 상반식 좌표를 시스템에 전송한다. 시스템은 수신된 영상으로부터, 상반신을 찾아내고 이를 가상의류 이미지와 합성시켜 사용자에게 보여준다. 사용자는 여러 가상 의류이미지를 실시간으로 변경해가며, 자신에게 가장 잘 어울리는 의류를 선택할 수 있다. 본 시스템의 장점은 사용자가 온라인 쇼핑시, 직접 매장을 방문하지 않고 가상으로 옷을 입어봄으로써, 자신에게 어울리는 옷을 편리하게 고를 수 있다는 점이다.
본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
의류상품의 전자상거래 시장이 확대됨에 따라 인터넷쇼핑에서 의류를 구매할 때 선택한 의류를 착용한 자신의 모습을 확인하는 도구로 가상피팅모델이 제공되고 있다. 본 연구에서는 가상피팅모델 구축 시 사용자의 주관적인 체형인식을 반영할 필요가 있는지 알아보기 위하여 여성의 신체 치수나 체형에 대한 인식이 어떻게 다른지 연구하였다. 의류학 전공 여자대학원 50명을 대상으로 실험한 본 연구의 결과는 인체부위에 대한 개인의 치수인식이 체형에 따라 다름을 보여준다. 연구자들은 인터넷 의류 쇼핑용 가상피팅모델을 구축하기 위해서는 사용자 신체치수뿐만 아니라 사용자가 인지하는 자신의 체형특성을 반영할 필요가 있다고 결론지었다 특히 배가 많이 나온 체형도 자신이 실제보다 배가 나오지 않은 체형으로 생각하는 경향이 있으므로 여성이용자에게 거부되지 않는 가상피팅모델을 구축하기 위해서는 지나치게 극단적인 체형의 가상피팅모델의 구축은 신중하게 고려해야함을 시사하였다.
대량 주문 생산은 의류 시장에서 고속으로 성장하는 분야이다. 의류 대량 주문 생산 분야에서 2D 가상 착의 시스템은 생산하기 전에 의류를 판매하는 것을 가능하게 해주고 제품 개발과 제조와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 비주얼 도구들 중 하나이다. 본 논문은 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 컬러 매핑 방법에 관한 것이다 제안된 방법은 의류 모델 영상에서 영역 성장 기법을 통해 원하는 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 명도 차분 맵에 기반하여, 사용자가 선택한 새로운 직물 컬러를 해당 의류 형상 영역에 매핑시킨다. 2D 가상 착의 시스템에서 제안된 방법을 이용할 경우, 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 컬러를 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체 차림새를 위한 다양한 직물 컬러 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다.
본 논문은 가상 착의 시스템에 관한 것으로, 2D의류 모델 영상에서 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 방법은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 착용감을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최대한 제거한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법에 따르면 실제 의복을 제작하지 않은 상태에서도 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다. 더불어 기성복이나 맞춤복 모두에 대해 소비자가 자신의 취향에 어울리는 직물 패턴을 용이하게 선택하고 디자인하여 주문제작을 수행하는 거래환경을 조성할 수 있다.
본 연구에서는 PC상에서 인체 3차원 데이터에 상하의 의류를 중첩 착의하는 가상 착의 시스템을 소개한다. 이를 위하여, 레이저 스캔 방식으로 얻은 인체 3차원 데이터와 의류 앞뒷면의 모습을 촬영하여 얻은 의류 디지털 데이터를 이용한다. 2차원의 앞뒷면 의류 디지털 데이터에는 의류 소재 내 질점 간의 장력이 반영되었고, 인체 데이터에의 착의 과정에는 마찰력과 중력을 적용해 주었다. 하의 착용 시에는 마찰력과 중력에 추가적으로 혁대 개념을 도입하여 흘러내리는 의류를 고정하였고, 하의를 착의한 인체데이터위에 상의를 착의하는 중첩 착의 방법을 제시하였다. 본 시스템이 지닌 장점은 복잡한 패턴을 이용하여 착의하는 다른 연구와 달리, 의류의 앞뒷면만을 이용하여 착의하면서도 현실감은 뒤지지 않는다는 것에 있다. 현재 의류전자상거래 시 의류의 앞뒷면만을 전시하여 판매하는 방법과 유사한 방식으로 온라인 판매가 이루어지나, 착의 모습을 제공할 수 없는 기존 방식과 달리 3차원의 착의 모습까지 제공하게 되어, 의류 판매의 방식을 바꾸게 할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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