• 제목/요약/키워드: 패션 비교

검색결과 357건 처리시간 0.022초

전이학습과 그래프 합성곱 신경망 기반의 다중 패션 스타일 인식 (Recognition of Multi Label Fashion Styles based on Transfer Learning and Graph Convolution Network)

  • 김성훈;최예림;박종혁
    • 한국전자거래학회지
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.29-41
    • /
    • 2021

  • 최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.

  • https://doi.org/10.7838/jsebs.2021.26.1.029 인용 PDF KSCI

여행동기에 따른 해외여행자 집단별 쇼핑행동 비교 (Comparative Study on Shopping Behavior of Korean Overseas Tourist Groups Based on Travel Motivation)

  • 전양진
    • 한국의상디자인학회지
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.25-37
    • /
    • 2015

  • 본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.

  • PDF

스트리트패션에 나타난 한국 소비자들의 패션예측 수용 (Acceptance of Fashion Forecast as Reflected in the Street Fashion in Korea)

  • 유혜경
    • 한국의류학회지
    • /
    • 제31권6호
    • /
    • pp.879-891
    • /
    • 2007

  • 빠른 유행변화와 긴 제조과정으로 인하여 패션업계에서 유행예측은 매우 중요한 과업이며,성공의 열쇠가 된다. 따라서 예측된 스타일이 소비자들에게 수용되어 유행되는 과정은 학문적으로나 산업적으로 매우 중요한 주제이다. 이 연구는 해외 콜렉션에서 예측된 유행스타일들이 한국시장에서 어떻게 수용되는지를 알아보고자 여성복 해외 콜렉션 자료와 서울의 스트리트패션 자료를 02 s/s 시즌부터 05 s/s 시즌까지 7시즌에 걸쳐 비교하였다. 해외 콜렉션 자료는 전문 패션잡지인 Fashion Show에서 수집하였으며, 스트리트 패션자료는 서울패션디자인센터의 자료를 사용하였다. 그 결과 우리나라는 해외 콜렉션에서 나타난 전반적인 트렌드를 잘 수용하고 있으며 특히 이 기간 동안은 스포티 스타일과 페미닌 스타일이 크게 유행하였던 것으로 나타났다. 그러나 해외 콜렉션에서 나타난 스타일이 그대로 수용되기보다는 변형되거나, 일부만이 수용되는 경우가 더 많았으며 이것은 한국사회의 특성과 대량생산에 기인한 것으로 사료된다. 또한 해외 콜렉션에서 제시된 스타일들 중 한국에서는 거의 수용되지 않은 경우도 있었으며, 한편 한국에서만 나타난 스타일과 아이템들도 있었다. 이 연구는 해외 콜렉션 자료를 주 정보원으로 사용하는 국내 의류업체들의 상품기획에 좋은 가이드라인을 제공하고 있으며, 또한 한국 패션시장의 특성을 이해하는데 도움이 되는 실증적인 연구로 의의가 있다.

  • https://doi.org/10.5850/JKSCT.2007.31.6.879 인용 PDF KSCI

패션 의류 영상 분류 방법 (A Method for Fashion Clothing Image Classification)

  • 고톱수렌 이칭허를러;신성윤;이현창
    • 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.

  • PDF