• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.389-390
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• 2023

본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.432-434
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• 2022

우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.149-150
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• 2022

본 연구는 20대에서 60대까지의 여성을 대상으로 하여 환경오염과 패션산업의 관계에 대해서 어떻게 생각하고 있는지를 조사하고 그 인식을 유형화하였다. 이를 통해 패션산업이 환경문제를 개선하기 위해 나아갈 방향에 대해 알아보고자 하였다. 패션과 환경오염에 대한 인식유형은 4개로 분석되었다. 제1유형은 의류를 생산하는 과정과 소비하는 과정이 환경오염을 유발한다고 인식하지만, 패스트패션을 선호하고 트렌드를 중시하는 유형이었다. 제2유형은 패션산업이 공기와 수질을 오염시킨다고 생각하며, 가격이 비싸다면 리사이클링 의류를 구매하지는 않는 유형이었다. 제3유형은 패션산업이 환경오염의 주범이 아니라고 생각하며, 옷을 구매하면 오래 착용함으로써 환경을 지켜야 한다고 생각하였다. 제4유형은 환경을 먼저 고려하고 헌 옷을 구매하고 옷을 바꿔 입는 등 환경오염을 줄이기 위해 노력하는 유형이었다. 환경의 중요성이 커진 만큼 패션분야에서도 환경오염을 줄일 수 있는 다양한 노력이 필요할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.377-378
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• 2022

본 연구는 폐그물, 폐현수막, 비닐, 캔 등을 활용한 친환경 패션 소품을 제작하기 위한 선행연구로, 패션산업에서의 환경문제와 친환경 패션 브랜드에 대해 분석해보고자 하였다. 이를 통해 친환경 패션 소품 제작에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 연구는 국내 포털사이트에서 '친환경 패션 브랜드', '패션산업의 환경오염' 등의 단어를 입력하여 검색되는 기사를 중심으로 진행되었다. 패션산업은 생산과 소비 과정에서 수질, 대기오염을 유발하며, 쓰레기 문제 등을 유발하였다. 제조과정 중 엄청난 양의 탄소를 발생시키며, 세탁과정에서는 미세플라스틱을 방출하여 수질을 오염시키는 것으로 나타났다. 친환경 패션 브랜드에 글로베 호프, 프라이탁, 스텔라 맥카트니, 파타고니아, 비건 타이거, 낫 아워스 등이 있다. 광고 현수막, 군복, 안전벨트, 공장작업복, 병원 이불, 보트의 돛, 자동차 방수포 등을 활용하여 다양한 가방, 파우치, 핸드백 등의 패션 아이템을 제작 판매하고 있다. 이 외에도 비건 소재를 사용하고 동물성 소재와 PVC 소재를 사용하지 않는 등 패션업계에서도 환경오염을 줄이기 위한 다양한 노력을 기울이고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.559-560
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• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.286-292
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• 2001

본 연구의 목적은 컴퓨터 그래픽과 웹 애니매이션 프로그램을 이용하여 효과적인 패션 켜디 시스템을 개발하는데 있다. 오늘날 인터넷 패션 쇼핑몰은 마케팅의 한 수단으로서 커다란 주목을 받고 있다. 많은 옷들이 인터넷 쇼핑몰을 통하여 판매되고 있으며 더불어 매장의 디스플레이 역할을 담당하는 웹 사이트 디자인에 대한 관심도도 매우 높아지고 있다. 이러한 이유로 본 연구는 컴퓨터 그래픽 소프트웨어인 어도비사의 포토샵과 마크로 미디어사의 플래시 애니매이션을 이용하여 패션 코디 아이템을 제작하고 보다 시각적이고 효과적인 웹 이미지를 구축하려고 한다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 매해 유행하는 의상의 데이터 베이스를 축적할 수 있으며 둘째, 디자인에 드는 많은 시간과 비용을 절감할 수 있고 또한 보다 쉽게 창작물의 변형과 제작이 가능하다. 셋째, 다양한 이미지 변형 기능으로 새로운 텍스타일의 개발이 용이하다. 넷째, 애니매이션과 동영상등의 멀티미디어 효과로 보다 시각적이고 흥미로운 이미지를 구축할 수 있다. 다섯째, 고객과의 보다 인터렉티브한 커뮤니케이션이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.623-624
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• 2020

끊임없이 발전하는 기술은 4차 산업혁명시대를 열게하는 중심이 되었으며 세상의 모든 것을 변화시켜가고 있다. 최근에는 혁신적이고 고도화된 IT 기술이 완전히 다른 분야와 유기적으로 융합하여 새로운 가치를 만들어 가고 있다. 특히 패션 분야에서는 이와 같은 선도적인 기술을 바탕으로 패션, 그 이상의 기능을 담당하는 '스마트패션'의 시대를 맞이하고 있다. 패션에서의 새로운 산업 분야로 자리매김하고 있는 스마트패션에 대한 사용자의 요구가 증대하고 새로운 제품을 출시하고자 하는 기업의 시도가 계속되고 있으나 학교 현장에서는 이에 대한 적절한 교육과정이 부재한 상태이다. 특히 IT 엔지니어와 패션 디자이너와의 협업의 경험이 전무할뿐만 아니라 제품을 설계하고 제작해 나가는 과정에 대한 개념이 서로 완전히 상이하여 융합의 시도가 단지 시도로 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IT와 패션 전공 학생들이 함께 참여할 수 있는 융합 교과 과정을 설계함으로써 미래의 산업사회 요구에 선제적으로 대응하고자 한다. 이를 통해 상이한 전공을 가지고 있는 두 전공 학생들에게 타 전공에 대한 지식을 이해할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 융합에 대한 경험을 충분히 제공함으로써 미래 시장으로의 선도 진입과 역할 수행의 적합성을 이루어 낼 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.199-202
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• 2022

본 연구에서는 소비자들이 모바일 패션 쇼핑 앱을 선택할 때 고려하는 요인들을 AHP를 활용하여 계층적으로 분류하고 가중치를 계산함으로써 선택요인들의 우선순위를 도출하였다. 현재 모바일 패션 쇼핑 앱을 사용하고 있는 소비자들을 대상으로 설문자료를 수집하여 분석하였다. 본 연구 결과, 모바일 패션 쇼핑 앱의 1단계 선택요인들은 경제성, 정보성, 편의성, 신뢰성, 부가서비스로 구성되었고, 이들 중에서 경제성이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 또한 1단계 요인과 2단계 요인의 가중치를 종합화한 결과에서는 쿠폰 발급 및 할인이벤트가 가장 중요한 요인으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.207-212
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• 2007

Recently, requriements that people want to receive various information related with fashion are increasing. A lot of internet shopping malls and corporations provide information about fashion. However, those systems do not give enough information about fashion. To solve these problems, the paper provides the recommend technique for providing complex fashion information on mobile devices. The providing system implements fasion ontology by using XML. The XML ontology has dewey number as an attribute. The recommend technique uses this number and find LCA(Lowest Common Ancestor) on the fashion ontology. Then those child nodes under the LCA are recommended as related information. The results are displayed on the mobile browser. The system provides function for taking a picture or movie of fashion contents. Those movies and pictures are UCC(User Created Content)s. The system is a novel system that can recommend complex fasion information on mobile devices.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.12
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• pp.25-32
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• 2018

In the massive online fashion market, it is not easy for consumers to find the fashion style they want by keyword search for their preferred style. It can be resolved into consumer needs based fashion recommendation. Most of the existing online shopping sites have collected cumtomer's preference style using the online quastionnair. In this paper, we propose a simple but effective novel model that resolve the traditional method in fashion profiling for consumer's preference style and needs using implicit profiling method. In addition, we proposed a learning model that reflects the characteristics of the images itself through the deep learning-based intelligent preferred fashion model learned from the collected data. We show that the proposed model gave meaningful results through the qualitative evaluation.