• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.295-299
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• 2002

본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.57-64
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• 2024

패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제27권5호
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• pp.533-544
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• 2003

The purpose of this study was to provide practical information to design woolen fabrics in terms of structural and surface characteristics, which produce texture images of fabrics. The relationship among structural, surface characteristics and texture images, and preference and purchase intention were analyzed. To evaluate the texture images of the fabrics subjectively, 7 rank＇s semantic differential scale questionnaires were developed with thirty adjective pairs. Blind and non-blind test were performed with 320 female subjects who were in their 20-30＇s. Commercially available 48 woolen fabrics were used as specimens. Results showed that five factors were obtained: classic, elegance, warmth, natural and casual. These factors were closely related to fiber type, weave type, fabric counts, and finishes.

• 한국의류학회지
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• 제26권11호
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• pp.1638-1648
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• 2002

In this study, we classified adjectives to represent the image of clothing materials as the fundamental process for evaluation of the images on various fabrics and reviewed hierarchy and evaluation dimensions regarding the image of clothing materials. The adjectives to express the image of clothing materials were extracted from Fashion Magazine and Fashion Trend Book The similarity among adjectives was measured by pair-wise comparison without showing fabrics. From the result of the cluster analysis, 87 adjectives were finally extracted through the integrated processing of the adjectives with similar meaning and a close distance. Through the cluster analysis, the hierarchy of the clothing material images was examined. The clothing material images were classified into 12 primary sub-clusters such as ‘feminine', ‘warm', ‘neat', ‘classical', ‘pastoral.' ‘casual', ‘modern'. ‘ambiguous', ‘primitive', masculine', ‘abundant', and ‘arranged'. The dimensions evaluating the clothing material images were also developed using the multi-dimensional scaling method. A 4-dimensions and 8-axes system was established, which is composed of ‘masculine-feminine', ‘new-old', ‘casual-classical', and ‘ambiguous-arranged' images.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2001년도 제17회 정기총회 및 춘계학술발표회
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• pp.47-48
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• 2001

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.135-138
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• 2009

포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.

• 감성과학
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• 제8권2호
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• pp.117-128
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• 2005

본 연구는 남성 수트소재의 구성적 특성과 역학적 특성이 남성 수트소재의 시각적 질감 이미지와 선호도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 시판하는 남성용 검정색 계열의 춘하 소재 20종을 수집하여, 시각적 질감 이미지에 대한 주관적인 평가를 실시하였고, 피험자는 의류학과 대학원생과 의류관련 업체 종사하는 $20\~30$대 전문가 여성으로 구성하였다. 요인분석으로 "부피감", "신축감$\cdot$드레이프성", "강연감", "평활감"의 요인이 추출되었으며, "강연성"과 굽힘특성과의 관계를 제외한 역학적 특성 평가와 시각적 질감 이미지 평가가 일치하였다. 선호도에 가장 영향을 주는 것은 "평활감", 압축에너지(WC), 밀도, "강연성"이었으며, 시각적으로 매끄럽고 부드럽고 압축에 필요한 에너지가 적고 밀도가 성근 직물을 춘하 남성용 정장으로 선호하였다.

• 한국의류학회지
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• 제25권8호
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• pp.1408-1419
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• 2001

The purpose of this study was to investigate the fashion trends of last three years and how the trends were imaged by the structural characteristics of the fabrics. The characteristics for 897 fabrics were analyzed from four kinds. eleven volumes of fashion trend magazines. From these magazines, three panels categorized by their frequencies as nine images such as natural, innocent, ethnic, childish, casual, classic, modern and technical, Sub-images of each image such as rustic, irregular, decorative, etc were also categorized. For the each image, fiber contents and structural characteristics of weave type, weight, density, yarn size, twist and fabric finishes were investigated in terms of frequency, range and mean, Results showed that chiffon and organza seemed to have very specific images and used to represent specifically the romantic or ethnic images; whereas voile and jersey was used to represent various images. For S/S seasons, most popular fiber type was cotton. The weave type was not the important factor to give variations in images; plan weave exclusively used irrespective of image. For the romantic, ethnic and innocent images, rather light fabrics were used. For the childish and natural, medium weights, and for the technical, modern and classic images heavy weight fabrics were used. Vaious finishes were employed to represent specific images.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1166-1170
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• 2009

스마트 의류는 각종 디지털 기기나 기능을 의복에 통합시킨 차세대 의류이며, 그 중 포토닉(photonic) 의류는 광섬유를 이용해 옷의 색을 변화시킬 수 있어 다양한 개성표현이 가능한 복종이다. 본 연구는 기존 색 관련 연구들이 의류라는 맥락과 광섬유라는 새로운 소재에 그대로 적용될 수 있는지에 대해 다루고 있다. 실험 1 을 통하여 옷의 색과 색 변화를 통해 정서 전달과 표현의 가능성을 검증하였으며, 형용사 이미지 척도를 사용한 실험 2 를 통해 포토닉 의류가 기존의 웹 컬러와 다른 감성의 차원을 가질 수 있음을 밝혔다.