본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 텍스타일 영상에서의 패턴과 감성간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 텍스타일 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme(RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme(WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상을 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이타 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이타를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 강성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme (RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme (WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상에서의 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 악 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터, 감성 데이터, 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와 영상의 색상 및 감성 색상을 이용한 내용의 결합은 그 동안의 섬유 패션산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진일보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치, 감성 히스토그램을 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 본 논문에서는 텍스타일 영상으로부터 감성 특성을 추출하기 위해서, H, Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 본 논문에서 제안된 텍스타일 영상 검색 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 텍스타일 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
패션텍스타일 산업의 미래를 제시할 수 있는 패션텍스타일 전용 CAD 시스템의 개발은 디지털 기술의 발달과 함께 가속화되고 있다. 이러한 디지털 문화 기반의 구축은 패션텍스타일 산업에서도 고부가가치의 상품개발과 신속한 생산체제의 변화가 요구되며, 이런 욕구에 충족할 수 있는 전용 프로그램들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 디지털 패션텍스타일의 변화와 디자인 시스템의 구성과 특징을 고찰하고 디지털 패션텍스타일 디자인 전개방법을 비교분석하였다. 또한 기존 그래픽프로그램과 차별화되어 개발되고 있는 창의적인 디지털 패턴디자인의 전개와 변형, 적합한 직물 텍스츄어의 표현, 3D모델링을 통한 시뮬레이션효과를 체계적으로 정립하였다. 패션텍스타일 CAD시스템의 활용을 디자인적 측면과 생산적인 측면으로 나누어 패션텍스타일 디자인 전용 CAD의 활용 가치를 높이는데 중점을 두었다.
본 연구는 염색 과정 중에 발생하는 수질오염을 줄이고 또한 홀치기 염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못한 다색 의 사용을 가능케 함으로써 새로운 느낌 의 홀치기 문양 표현과 3D 모델링을 통하여 텍스타일디자인이 상품화 되었을 때의 효과를 CAD를 이용하여 살펴보고자 한 것이다. 연구방법으로는 가장 일반적인 실로 묶기, 전통적인 손바느질 느낌이 나는 시침질, 현대적 느낌이 강한 깡통에 의한 묶기와 기하학적 효과가 나는 접기 등의 홀치기염색 기법으로 수작업 한 다음 CAD를 이용하였다 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 홀치기염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못하는 다색사용가능성이 주메뉴의 색정리, 색4전개, 색 바꾸기를 사용함으로써 가능하였다 둘째, 다양한 색을 얻기 위해서 홀치기염색의 수작업에서는 상당한 시간과 노력을 필요로 하지 만 CAD를 사용함으로써 이러한 작업 이 몇 가지 메뉴의 사용으로 짧은 시간 내에 쉽게 이루어질 수 있었다. 셋째, CAD를 통한 홀치기 염색패턴의 새로운 이미지 효과를 얻기 위해 Solarize와 Intensity Direct, Effect/Emboss를 사용함으로써 다양한 질감과 새로운 이 미지 의 홀치기염색패턴을 얻을 수 있었다. 넷째, 위의 작업 과정을 통하여 수작업에서 발생 하는 수질오염을 줄일 수 있었다. 다섯째, 이상에서 얻어진 염색패턴을 3D모델링을 통하여 상품의 제작과정과 소비자에게 착용되었을 때의 효과를 미리 볼 수 있음으로 인해서 생산자의 실패율을 줄여줄 수 있을 것으로 본다 여섯째, CAD를 이용한 이러한 일련의 과정들이 텍스타일산업 분야에 충분히 기여 할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구는 다양한 3D imaging 기술이 생산해낼 수 있는 환영효과를 직물에 적용할 수 있는지에 대한 가능성을 통해서, 현실과 허구의 경계가 없어지는 새로운 환경을 조성하기 위한 직물을 개발하여 변형 가능한 삼차원의 살아있는 직물 같은, 관점에 따라 패턴과 색깔의 이미지가 바뀌는 흥미로운 직물패턴의 실현 가능성을 알아본다. 본 논문은 I, II로 나뉘어 있으며, 각 논문에서 각기 다른 실험을 실시하여 결과로의 적용가능성과 제한점을 살펴봄으로써 Holography, Lenticular, 등 가상의 3D 테크놀로지를 통해 2D 평면의 구조에 3D 가상 이미지의 텍스타일 적용 가능성을 기계적 실험을 통해 확인하며, 3D imaging 기술에 대한 경험과 이해를 얻고, 3D imaging 기술을 적용할 수 있는 잠재력을 연구하기 위한 것으로, 실험은 현장에 있는 전문 텍스타일연구가, 과학자, 예술가 그리고 디자이너들의 협업으로 이루어졌다.
디자인 팀들간의 효과적인 협업 작업을 위해서는 효율적이고 실행할 수 있는 협동 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 텍스타일 패턴 디자인을 협업할 수 있는 시스템 기반구조를 설계하였다. 또한 웹 상의 패턴 지식 라이브러리를 구축하여 참여자들이 필요로 하는 지능적인 디자인을 지원하도록 하였다. 기반구조에 따라 설계된 웹 사이트는 디자이너들 간에 빠르고, 효율적인 패턴 설계를 지원한다.
본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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