• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.287-288
• /
• 2013

현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.1-6
• /
• 2014

감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.749-750
• /
• 2016

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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.10-13
• /
• 2012

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.941-950
• /
• 2012

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.515-518
• /
• 2011

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.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.396-404
• /
• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.559-560
• /
• 2020

우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화 된 동적 감쇠 학습률과 개선 된 모델 구조를 갖춘 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 우리는 Fashion-MNIST 데이터 셋에 대해 제안 된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 이를 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교했습니다.

• 한국의류학회지
• /
• 제46권1호
• /
• pp.17-32
• /
• 2022

This study aimed to examine the effect of ad attributes on engagement, the mediating effect of engagement on the relationship between ad attributes and advertising effectiveness (attitudes toward ads, continuous intention to search, and e-WOM intention), and the differences in advertising effectiveness at different levels (low vs. high) of curiosity toward fashion video ads in the online context. For this purpose, a total of 408 responses were collected from consumers who were aged 20-40 years and had viewed fashion video ads via PC/mobile channels in the preceding six months. The results showed that three advertising attributes, namely informativeness, entertainment, and personalization, were significant predictors of engagement. Additionally, engagement had a significant mediating effect on the relationship between entertainment and ad effectiveness. Moreover, both informativeness and entertainment had a significant direct effect on the behavioral intention to search and engage in e-WOM. At the high-curiosity level, engagement had a significant influence on ad attitudes and e-WOM intention. In contrast, at the low-curiosity level, entertainment had a significant influence on e-WOM intention and continuous intention to search. These findings are meaningful in that they extend the advertising attitude model to fashion video ads in the online context.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.97-98
• /
• 2018

최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.