현대 패션분야에서 디자이너들의 예술적 표현의 주제이자 매체로서 활용되고 있는 빛은 보다 감성지향적인 방향으로 발전되는 추세로서, 빛을 활용한 감성 패션디자인에 대한 표현 방법과 조형적 특성을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 패션디자인에서 빛을 표현하는 방법으로는 빛의 반사, 이미지 표현, 발광, 투사에 의해 독창적으로 응용되어져 표현되어 왔으며, 다양한 빛의 표현을 위해 재료의 물성을 조작함으로써 얻을 수 있는 빛의 유희, 명암이나 형태, 색채를 통한 빛의 재현, 발광물질이나 인공광에 의한 발광, 프로젝터를 통한 빛 이미지 등 다양한 표현방법이 활용되고 있었다. 빛이 활용된 감성 패션디자인의 조형적 특성으로는 상호작용성, 영상성, 투명성, 실험성으로 분류되었다. 상호작용성은 착용자의 행위에 의한 변형과 신체의 변화나 감정의 변화에 의한 불빛이나 영상 패턴이 바뀌는 등 형태나 컬러, 영상의 변형 등 착용자의 메시지 전달이나, 감정표현, 신체보호, 그리고 재미를 유발하는 효과를 자아내는 것으로 나타났다. 영상성은 디지털 이미지를 활용한 것과 내부 광원에 의한 발광성으로 분류되며, 드레스에 장착된 수많은 LED 에 의한 영상을 만들거나 이미지를 확대시키는 방법으로 표현된 영상성은 심미적인 효과가 우선시되었다. 투명성은 주로 비닐, 플라스틱, 기능적 소재 등 투명한 소재들을 이용하여 대부분 재료의 특성이 조형적 특성으로 분석되었고, 외부와의 개방성과 위장가능성의 효과를 준다거나, 투명한 재질에 이미지가 변화하는 이미지의 중첩성과 같은 효과를 나타내었다. 실험성은 새로운 실험적 도구로서의 패션을 표현하고자 할 때, '빛'을 매개체로 하여 관심을 유도하고 재미를 더해주며, 신비주의적 환상이나 호기심을 불러일으키는 효과를 나타내었다. 이처럼 빛을 활용한 패션디자인은 빛을 매개체로 하여 다양한 표현방법으로 활용이 가능하며 특유의 조형적 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
패션스타일리스트의 분야와 역할중 패션 분야가 확대되어지면서 더욱 감각적이고 세련되며 특별한 것을 요구하는 시점에 이들이 각 분야마다 다양한 역할을 수행하고 있는 전문가로서 시대적 흐름에 부응하여 패션산업을 한걸음 발전시키는 단계에 이르게 하였다는 견해이다. 패션스타일리스트의 역할은, 매체를 통한 배역의 성격에 따라 이미지 스타일이 가능하도록 분위기에 맞는 패션 이미지를 연출하고 모델을 통해 특정 이미지를 형성시켜 수용자 내면의 흥미, 욕망을 유발시켜 상품의 인지도와 광고에 대한 기여도를 높이고 구매 행동을 촉진시키는 역할을 해야 한다. 또한 패션 테마나 컨셉에 맞춰 패션화보내의 모델에게 의상과 헤어 메이크업등의 스타일을 연출하고 빠른 트렌드를 읽기 위해서 패션에 대한 예리한 통찰력, 패션감각과 센스, 분석력, 기획력이 우선시 되어야 한다는 것이다. 본 연구는 최근 급부상하고 있는 패션스타일리스트의 분야와 역할을 살펴보고 직업적 전문성 확보와 소비자의 패션감각을 높여주는 요소로서 시대의 고성장 부가가치의 산업과 패션 전문 분야로의 활성화와 도약을 기대해 볼 수 있겠다.
검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.
패션 제품의 이미지는 소재의 재질감과 컬러에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 실물과 디지털 화면에서의 이미지 또한 다르게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 베이직 컬러 패션 소재의 실물과 디지털 화면에서 느껴지는 시각적 감각 차이에 대해 알아보고자한다. 본 연구에서는 60개의 패션소재로 시각적 감각 형용사 3쌍에 대해 실험을 진행하였으며, 색채, 요철과 같은 물리적 특성과 시각적 특성으로 나누어 각 요소별로 실물과 디지털 화면에서의 평가 차이가 있는지 알아보았다. 색채에 따른 시각적 감각은 실물과 디지털 화면에서의 평가가 동일한 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 요철에 따른 시각적 감각에서 '요철이 있는' 소재는 실물과 디지털 화면에서 동일한 감각을 느끼는 것으로 나타났으며, '요철이 없는' 소재는 실물과 디지털 화면에서 서로 반대되는 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 시각적 분류에 따른 결과는 실물과 디지털 화면에서의 평가가 모두 같은 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 따라서, 패션 소재의 시각적 감각을 평가할 때는 소재 표면의 특성이 영향을 미치며, 실제 소재와 디지털 화면에서의 소재는 느껴지는 감각의 정도가 다름을 알 수 있었다. 본 연구는 패션 소재의 시각적 감각은 평가 방법에 따른 결과의 차이 있음을 제시함으로써 앞으로 패션 소재의 시각적 감각을 평가하는데 있어 다양한 연구 방법이 고려되어야 함을 시사하는데 의의가 있다.
본 논문의 국내 패션 업체에서 상품기획 과정 중 많은 시간과 노력을 투자해야 했던 디자인 및 패턴 자료를 데이터베이스화하여 key word를 통해 효율적으로 찾아 사용할 수 있도록 한 디지털 여성 자켓 분류 데이터베이스 시스템을 개발하고자 실시되었다. 이를 위해 의류업체 종사자 48명과 의류학 전공 대학원생 54명, 패턴 전문가 11명을 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 실시하여 디자인 및 패턴의 분류 기준과 의류 생산기획 업무의 디지털화 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 의류업체에서는 상품기획시 국외패션잡지와 collection지를 가장 많이 활용하고 있었으며, 디자인 및 패턴 DB 프로그램에 대한 효용성 기대와 수용도 기대에는 집단간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성 자켓 디자인 DB를 위한 구성요소 분류 기준은 7가지고 선정되었고, 이미지 형용사 분류 기준은 6가지로 선정되었다. 또한 자켓 제작을 위한 block pattern 분류 기준은 4가지로 선정되었다. 본 연구를 통해 개발된 자켓 디자인 선택 프로그램의 모델을 제시한 후 실험 참가자들에게 효용성 및 사용가능성을 다시 검증한 결과, 프로그램 제시 전 조사결과보다 유의하게 긍정적으로 평가되었으며, 데이터베이스 자료 활용시 이미지 형용사를 통한 검색보다는 구성요소를 통한 검색에 더 만족하는 것으로 나타났다.
팬데믹 환경의 지속과 더불어 패션 산업의 다양한 분야에서 디지털 전환이 적용되고 있다. 증강현실 기술은 현실 세계에 가상의 이미지를 오버랩해서 보여주는 형태로 비대면 환경하에서 온라인 쇼핑이 확대되면서 패션, 뷰티 분야에서 증강현실 기술의 활용이 소비자 만족도 및 매출 증대에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 디지털 전환에 따른 패션산업에서 활용되고 있는 증강현실 콘텐츠의 특성을 의상, 액세서리, 패션스토어 및 AR패션쇼 분야까지 확장하여 증강현실의 사례 특성을 분석하였다. 패션 산업의 증강현실 기술은 마케팅 활동을 통해 SNS나 홈페이지를 통한 의상 및 액세서리 제품 홍보 특성이 중심을 이루고 있으며 가상 쇼룸 과 AR패션쇼를 통한 구매 과정에서의 편의성 확대 및 엔터테인먼트 콘텐츠 활용에 의한 매출 신장과 브랜드 인지도 향상등의 긍정적 가치를 높이고 있다. 미래디지털 패션 환경에서 증강현실이 활용되는 유형의 범위는 지속적으로 확대될 것이며 증강현실기술의 활용 특성을 도출함으로써 향후 패션산업의 미래 비전을 제시하는데 기여하고자 한다.
2016년 소셜미디어에 등장한 릴 미켈라는 오늘날 점차 주목받는 버추얼 인플루언서들 중 가장 알려진 존재이다. 특히 미켈라는 인스타그램을 통해 많은 패션 브랜드들과 실제적 협업을 이어가면서 사회에 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 오늘날 버추얼 인플루언서들의 활약이 부각되고 있는 만큼 미켈라의 소셜미디어 사례 탐색을 통해 현대 패션이 지향하는 의미를 도출하고자 하는 목적을 갖는다. 이를 위하여 미켈라의 인스타그램 내 스틸컷 이미지, 비디오 이미지, 미켈라의 설명, 댓글 등을 연구대상으로 삼아 분석하였다. 이상의 분석을 시도한 결과 미켈라의 소셜미디어에 나타난 패션을 표현하는 방식 및 장치는 스토리텔링, 리얼리티, 태그와 하이퍼링크 등 세 가지로 구분이 가능하였다. 또한 경험의 대상, 테크놀로지의 지향, 시대정신의 구현 등의 세 가지 측면에서 패션이 갖는 의미를 도출할 수 있었다. 소셜미디어에서 등장한 이후 점차 더 영역을 확장해가고 있는 미켈라는 패션을 통해 정체성을 구축한 버추얼 패션 인플루언서이며 앞으로 패션에 보다 더 새로운 의미를 부여할 것으로 기대된다.
The aim of this study is to select MLMA and Noen Eubanks as representatives of Gen Z's unique subculture 'E-girl' and 'E-boy' to analyze fashion images and determine their meaning through the perspective of persona. To conduct this study, a literature review and case studies were combined and fashion images of E-girl and E-boy appearing on social media were analyzed to identify the personas they expressed. A case study of MLMA and Noen Eubanks' Instagram and TikTok account posts showed that grotesque, kitsch, and gender-related images stand out. The digital personae demonstrated by E-girl and E-boy fashion images were demonstrated to be a strange persona that reject perfect beauty and a playful persona escaping from reality and anxiety. Lastly persona of individual identity was shown to be formed. This study provides a basis for understanding and interpreting Gen Z's culture and aesthetics that will lead to future trends. Based on this study, I hope that various studies on E-girl and E-boy apparel will be conducted, and that by understanding the importance of E-girl and E-boy culture for Gen Z (which is paying attention to fashion trends), this can be used as a marketing strategy to consider their characteristics, with data used to inform design development.
인터넷과 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 최근 디지털 패션 기술 분야에서는 의상을 3D로 재현한 가상 피팅 서비스를 가능하게 되었다. 본 논문에서는 매장, 인터넷 쇼핑몰, 광고 등 여러 상황에서 가상거울, PC, 모바일 등 다양한 장치에서 가상 피팅 서비스를 이용할 수 있는 통합 솔루션을 제안한다. 제안하는 통합 솔루션은 총 3가지 방법으로 다음과 같다. 첫 번째 방법은 매장에 비치된 가상 거울을 통해 터치를 통한 입력으로 가상 피팅을 이용한다. 두 번째 방법은 인터넷 쇼핑몰에 접속하여 의상 상품과 아바타를 이용한 가상 피팅을 체험한다. 마지막 방법은 모바일 어플리케이션에서 2차원 바코드로 의상 정보를 입력하여 디지털 패션을 위한 3D 가상 피팅 서비스를 체험할 수 있다. 또한 체험한 가상 피팅 결과를 이미지 파일 형태의 멀티미디어 메시지 서비스(MMS)로 다른 사람에게 전송할 수 있는 솔루션을 구축하였다.
패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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