• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.673-674
• /
• 2020

의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.432-434
• /
• 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.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권12호
• /
• pp.301-307
• /
• 2018

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.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.99-108
• /
• 2008

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.465-469
• /
• 2007

본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터와 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와의 결합은 그 동안의 섬유 패션 산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다. 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치를 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 이러한 방법은 영상내용만을 통해 검색했던 것 뿐만아니라 텍스트가 가지고 있는 의미를 보안하여 보다 효과적인 검색을 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.329-346
• /
• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.377-378
• /
• 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.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.175-180
• /
• 2019

기존에 존재하는 패션 웹 사이트 에서는 상의, 하의 등의 품목에서는 한 가지 종류의 옷에 대한 검색결과만 보여주기 때문에 사용자가 원하는 옷에 대한 조합을 찾을 수 없다. 또 패션 시장이 성장함에 따라 소비자들은 다양한 패션 정보를 찾을 수 플랫폼을 요구하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 하여 딥러닝을 통한 이미지분류를 웹 사이트와 연동하고 SNS 기능을 접목하는 아이디어를 고안해냈다. 웹 사이트에 사용자가 본인의 이미지을 업로드하여 딥러닝 서버를 통해서 이미지의 특징을 파악하고 분류하여 저장한다. 사용자들은 저장된 정보를 가지고 여러 조합을 통해 원하는 이미지들을 검색할 수 있다. 또 SNS 기능을 통해 사용자간의 커뮤니케이션이 활발하게 이루어질 수 있다. 이를 통해서 기존에 존재하는 패션 관련 사이트의 문제를 해결하는 방안을 마련하였다.

• 복식문화연구
• /
• 제9권3호
• /
• pp.412-432
• /
• 2001

Internet search engines are used by the majority of find information on the Web. However, Web users can be often dissatisfied with the mistakes in the retrieval of ‘Fashion’ information from the Internet. The purpose of this study is to analyze the ‘Fashion’ category structure in the Internet search engines. There are 2 steps for achieving it: the first, to investigate the structures of ‘Fashion’ categories and then, to analyze the gap between ‘Fashion’ categories defined by them and extensive ‘Fashion’categories, which are approached on 2 sides of the fashion-life and fashion-business. We select 5 major search engines for the case study: Yahoo, Lycos, Naver, Hanmir, Empas, which ranked as top 5 of total search engines and potal sites in February, 2001, and retrieve ‘Fashion’ categories from the first level to the last level by using both “topics retrieval”. Eventually, we can find the problems of ‘Fashion’ category structure in search engines. Also, it is concluded with a brief perspective of ‘Fashion’ categories in the Internet search engines and the implications for the future.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
• /
• pp.193-196
• /
• 2001

본 논문에서는 3D 패션 코디를 위해 의복의 3D 모델을 개인 캐릭터에 정합하는 방법을 제안한다. 정합 방법은 의복 모델의 변형, 인체와 의복의 역전 부위 검색, 의복 모델의 수정의 3단계로 나누어진다. 먼저, 인체와 의복이 부위별로 대응을 이루도록 각각에 특징점을 설정하고, 의복의 공극을 고려하여 의복 모델의 높이, 넓이, 두께를 부위별로 변형한다. 의복 3D모델의 정합 후에도, 부위에 따라 의복의 표면 위에 인체가 노출되는 역전현상이 일어난다. 이를 위해, z-버퍼를 개량한 거리-버퍼의 개념을 제안하여 역전을 효과적으로 검색한다(Collision Detection ). 검색된 부위에서 삼각형을 분할하여 의복 모델을 수정한다.