• Fiber Technology and Industry
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• v.7 no.3
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• pp.251-260
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• 2003

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2006.04a
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• pp.58-61
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• 2006

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2009.11a
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• pp.131-132
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• 2009

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2012.03a
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• pp.99-99
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• 2012

소비자의 기호가 다양화되면서 다품종 소량생산에 따른 대량 맞춤화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1990년대 후반부터 급격히 확산되고 있는 인터넷의 발달 및 디지털 기기의 확산에 따라 인터넷을 기반으로 한 전자상거래 환경에서의 대량 맞춤화 프로세스는 최근 의류 분야에서 주요한 경향으로 받아들여지고 있다. 대량 맞춤화 의류 제품의 수요는 인터넷 등 IT 기술의 발달과 맞물려 최근 개인의 특성과 취향을 고려한 인터넷 맞춤서비스를 기반으로 증가추세에 있으며, CAD 등의 테크놀러지의 활용을 통하여 디자인, 패턴제작, 재단 등의 자동 시스템을 도입함으로써 그 영역을 확장하고 있다. 이에 발맞추어 국내에서는 '디지털 패션 시스템'을 통해 3차원 바디 스캔, 3차원 컴퓨터 그래픽스, 3차원 Simulation, DID, DTP, 맞춤주문형 제품의 대량 생산기술 등의 단위 기술이 기업단위로 활용되는 등 가상현실을 이용한 3차원 가상쇼핑 등을 포함하는 기술로서 차세대 섬유패션 산업의 창출에 기여하고 있다. 그 중, 디지털 텍스타일 프린팅은 디자인에서부터 날염까지 전체 공정을 컴퓨터로 처리하여 기존의 복잡한 날염 공정을 단축하여 다품종 소량생산이 가능한 날염 방식으로, 대량 맞춤형 프로세스를 지원하며, 프로슈머(prosumer)로서의 소비자가 직접 참여하여 그들의 욕구를 최대화 할 수 있는 소비자 만족을 극대화 시킬 수 있는 대량 맞춤화 프로세스 중 하나의 단계로 소비자의 수요 반영하는 요소로 작용하고 있다. 즉, 디지털 패션 시스템에서의 디지털 텍스타일 프린팅은 대량 맞춤형 의류 제품에 있어 소비자 만족도와 직결되는 요인으로 분석된다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 패션 시스템 기반의 대량맞춤형 섬유제품 및 디지털 텍스타일 프린팅 적용 섬유제품에 대한 기초 평가 문항을 제시하고, 소비자 태도를 분석하여 제시하였다. 또한, 분석된 기초 소비자 태도를 반영하여, 디지털 패션 시스템 기반의 디지털 텍스타일 프린팅(Digital Textile Printing) 의류 제품의 선호도, 인지도, 수요도 및 구입의향을 분석하여 최종적으로 디지털 패션 시스템에 적용된 디지털 텍스타일 프린팅 의류 제품의 수요 경향을 제시하였다.

• The Inventors News
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• no.20
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• pp.2-2
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• 2004

이젠 젓가락질 어렵지 않다 - 국내산 디지털카메라와 캠코더 일본 아성에 도전! - 플래시 메모리 특허출원 큰 폭 증가 - 디자인 명함도 특허 받는다 - 물 없이 염색하는 시대가 온다

• Fiber Technology and Industry
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• v.5 no.1_2
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• pp.53-62
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• 2001

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2008.04a
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• pp.213-215
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• 2008

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.10
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• pp.551-557
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• 2017

Hair beauty treatments that can express individuality have increased and diversified. However, their repetitive use has also brought about hair damage. To reduce such damage, the importance of hair treatments when receiving chemotherapy has magnified greatly. In this study, the hair (normal hair, NH) of 5 people in their 20s has been collected and observed with SEM before dyeing (NH), after dyeing (DH) and after dyed and treated (DTH) to measure the hair's morphological damage and mineral content. SEM observation results revealed that, in DTH, a cuticle-like arrangement appears almost uniformly, the hair settles, the lines are smooth, and the damage degree is low. Regarding mineral content, the concentration of minerals was generally balanced. However, in the observation of toxic minerals and minerals found in large amounts, the concentration of Ba, Na, Ca, and Mg was higher than the balance range in NH, DH, and DTH.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.44-44
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• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Textile Coloration and Finishing
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• v.21 no.1
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• pp.53-58
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• 2009

A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which were one of the frequently occurring defects. Multi-resolution analysis(MRA) algorithm were used and evaluated according to both their processing time and detection rate. Standard value for defective inspection was the mean of the non-defect image feature. Similarity was decided via comparing standard value with sample image feature value. Totally, we achieved defective inspection accuracy above 95%.