• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.295-299
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• 2002

본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.31-33
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• 2003

이 연구의 목적은 S/S 티셔츠 소재의 기본태 및 역학적 특성이 소재에 대한 주관적 감성에 미치는 영향을 밝혀 티셔츠 소재의 감성 이미지를 확립하고 소비자 감성에 적합한 S/S용 티셔츠 소재를 개발하기 위함이다. 이 연구를 위해 2003 봄, 여름에 시판된 5개의 티셔츠 소재가 사용되었고, 티셔츠 소재에 대한 감성 이미지를 도출하기 위해 티셔츠 소재와 관련된 20개의 감성형용어로 설문지를 작성하였다. 설문조사는 총 75명의 성인 남녀를 대상으로 실시하였으며 평가자는 각 문항에 대해서 7점 리커트형 척도를 사용하여 평가하였다. 5개의 시료 각각에 대한 19개의 역학적 특성치를 측정하여 태의 값을 산출하였으며, 각 특성치들과 주관적 감성 이미지와의 관계는 SPSS_Win 10.1을 사용하여 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. S/S 티셔츠 소재의 감성이미지는 ‘유연감’, ‘청결감’, ‘매력성’, ‘건조감’, ‘강성’으로 분류되었으며, 소재의 감성 이미지가 소재의 기본 태에 의해 영향을 받는 정도는 다르게 나타났다. 감성이미지에 가장 많은 영향을 미치는 기본태는 Shari였다. 또한 편성구조 및 섬유조성과 같은 티셔츠 소재의 기본적 특성이 소재에 대한 주관적 감성이미지에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.312-312
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• 2003

최근에 내의는 디자인 및 소재의 다양화로 기능성과 패션성을 지향하는 등의 새로운 경향이 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 대학생이 계절별로 선호하는 언더웨어용 소재의 태와 감성요인을 추출하고 이의 계절 및 성별에 따른 차이를 비교하며, 태와 감성이미지가 소재의 선호도에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 조사대상은 H대학의 남ㆍ녀 대학생 109명으로 설문조사를 하였으며 여름철 내의용 소재인 13가지의 편성물 중 가장 선호하는 소재의 태와 감성이미지를 7점 척도로 평가하였으며 선행연구에서 사용된 태와 감성 형용사를 수정 보완한 설문지를 이용하였다. (중략)

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.235-238
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• 2009

최근 생활수준의 향상으로 의복의 기능성이 중시되면서, 건강, 감성, 쾌적 등에 대한 욕구를 충족시킬 수 있는 건강 소재 개발에 대한 연구와 니트에 관한 선호도 및 감성연구는 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 건강 니트 소재의 감각 및 감성이미지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 키토산 섬유와 서스 섬유의 니트 소재를 편성한 다음 최종 소비자의 감각과 감성이미지에 미치는 영향을 연구하여 실제 건강 니트 소재를 기획하는데 필요한 정보를 제시하고자 한다. 본 연구에서 키토산 섬유와 서스 섬유를 회색계열로 변화를 주어 10 게이지의 컴퓨터 자동 횡편기로 5 종의 평편 시료를 편성하였고 20 대 남녀 대학생 69 명을 대상으로 5 종의 시료($20\;cm{\times}15\;cm$)를 랜덤한 순서로 제시하여 눈으로 시료를 보고 직접 만지면서 평가하도록 하였으며, 감각 18 개와 감성 22 개, 선호도 3 개의 총 43 개 형용사로 이루어진 7 점 척도를 사용하였다. 건강 니트 소재의 감각 및 감성 이미지를 요인 분석한 결과, 감각요인은 '부피감', '요철감', '신축감', '현시감', 변형감'의 5 가지 요인, 감성요인은 '온유감', '안정감', '고급감', '활동감'의 4 가지 요인으로 분류되었다. 색 속성 중 명도 수준별 감각요인 및 감성요인 중 '요철감'과 '안정감'의 매우 유의한 차이가 나타났다. 고명도, 저명도 수준은 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고 중간 명도수준은 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다. 차콜색의 키토산 100%와 연회씩의 서스 100%의 경우 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고, 차콜색 키토산섬유와 연회색 서스섬유를 혼방하여 편성한 경우 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다.

• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.385-394
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• 2011

본 연구의 목적은 20대 표준체형 여성을 대상으로 하여, 소재에 따른 플레어 스커트의 실제착의와 가상착의에 따른 시각적 이미지를 비교 분석하고, 시각적 이미지와 역학적 특성간의 상관관계를 분석하는 데에 있다. 본 연구는 드레이프 특성이 확연히 다른 5종류의 소재를 사용하였다. 실험에 사용되어진 플레어 스커트의 실제착의와 가상착의의 이미지는 사진으로 제공되었으며, 피설문자는 20대의 의류학 전공의 여성이었다. 자료의 분석은 SPSS Ver.12.0 프로그램을 사용하여 통계 처리하였으며, 연구 문제별로 요인분석, 일원변량분석(One way ANOVA), T 검정(t-test), 던컨테스트(Duncan test)를 실시하였다. 시각적 이미지에 대한 요인분석 결과 '드레이프성', '매력성', '신체 보정성', '부피감', '활동성' 의 총 5 가지 요인이 분석되었다. 시각적 이미지중 '부피감'의 경우 G, 무게, 두께와 같은 역학적 특성들과 밀접한 상관관계를 나타냈으며, 3차원 의복 시뮬레이션과 실제착의간의 시각적 이미지는 소재에 따라 유의한 차이점을 나타냈는데, 실크나 폴리에스터 소재와 면, 린넨, 양모소재간 이미지 차이는 소재의 무게와 두께에 따라 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제8권2호
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• pp.117-128
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• 2005

본 연구는 남성 수트소재의 구성적 특성과 역학적 특성이 남성 수트소재의 시각적 질감 이미지와 선호도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 시판하는 남성용 검정색 계열의 춘하 소재 20종을 수집하여, 시각적 질감 이미지에 대한 주관적인 평가를 실시하였고, 피험자는 의류학과 대학원생과 의류관련 업체 종사하는 $20\~30$대 전문가 여성으로 구성하였다. 요인분석으로 "부피감", "신축감$\cdot$드레이프성", "강연감", "평활감"의 요인이 추출되었으며, "강연성"과 굽힘특성과의 관계를 제외한 역학적 특성 평가와 시각적 질감 이미지 평가가 일치하였다. 선호도에 가장 영향을 주는 것은 "평활감", 압축에너지(WC), 밀도, "강연성"이었으며, 시각적으로 매끄럽고 부드럽고 압축에 필요한 에너지가 적고 밀도가 성근 직물을 춘하 남성용 정장으로 선호하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.28-34
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• 2021

드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.57-64
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• 2024

패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.214-217
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• 2009

현대 패션분야에서 디자이너들의 예술적 표현의 주제이자 매체로서 활용되고 있는 빛은 보다 감성지향적인 방향으로 발전되는 추세로서, 빛을 활용한 감성 패션디자인에 대한 표현 방법과 조형적 특성을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 패션디자인에서 빛을 표현하는 방법으로는 빛의 반사, 이미지 표현, 발광, 투사에 의해 독창적으로 응용되어져 표현되어 왔으며, 다양한 빛의 표현을 위해 재료의 물성을 조작함으로써 얻을 수 있는 빛의 유희, 명암이나 형태, 색채를 통한 빛의 재현, 발광물질이나 인공광에 의한 발광, 프로젝터를 통한 빛 이미지 등 다양한 표현방법이 활용되고 있었다. 빛이 활용된 감성 패션디자인의 조형적 특성으로는 상호작용성, 영상성, 투명성, 실험성으로 분류되었다. 상호작용성은 착용자의 행위에 의한 변형과 신체의 변화나 감정의 변화에 의한 불빛이나 영상 패턴이 바뀌는 등 형태나 컬러, 영상의 변형 등 착용자의 메시지 전달이나, 감정표현, 신체보호, 그리고 재미를 유발하는 효과를 자아내는 것으로 나타났다. 영상성은 디지털 이미지를 활용한 것과 내부 광원에 의한 발광성으로 분류되며, 드레스에 장착된 수많은 LED 에 의한 영상을 만들거나 이미지를 확대시키는 방법으로 표현된 영상성은 심미적인 효과가 우선시되었다. 투명성은 주로 비닐, 플라스틱, 기능적 소재 등 투명한 소재들을 이용하여 대부분 재료의 특성이 조형적 특성으로 분석되었고, 외부와의 개방성과 위장가능성의 효과를 준다거나, 투명한 재질에 이미지가 변화하는 이미지의 중첩성과 같은 효과를 나타내었다. 실험성은 새로운 실험적 도구로서의 패션을 표현하고자 할 때, '빛'을 매개체로 하여 관심을 유도하고 재미를 더해주며, 신비주의적 환상이나 호기심을 불러일으키는 효과를 나타내었다. 이처럼 빛을 활용한 패션디자인은 빛을 매개체로 하여 다양한 표현방법으로 활용이 가능하며 특유의 조형적 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.