이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류 추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는 추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 증명하였다.
대량 주문 생산은 의류 시장에서 고속으로 성장하는 분야이다. 의류 대량 주문 생산 분야에서 2D 가상 착의 시스템은 생산하기 전에 의류를 판매하는 것을 가능하게 해주고 제품 개발과 제조와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 비주얼 도구들 중 하나이다. 본 논문은 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 컬러 매핑 방법에 관한 것이다 제안된 방법은 의류 모델 영상에서 영역 성장 기법을 통해 원하는 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 명도 차분 맵에 기반하여, 사용자가 선택한 새로운 직물 컬러를 해당 의류 형상 영역에 매핑시킨다. 2D 가상 착의 시스템에서 제안된 방법을 이용할 경우, 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 컬러를 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체 차림새를 위한 다양한 직물 컬러 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다.
본 논문에서는 컴퓨터그래픽으로 구현된 인체에 착용되는 의류의 시뮬레이션을 위한 수치해석알고리즘 및 소프트웨어 개발을 수행하였다. 개발된 알고리즘은 수학적으로 elliptical 흑은 비순차적인 성질을 가지는 두 개의 켤레조화함수(conjugate harmonic functions)들을 사용하여, 지나간 시간단계(time step)에서의 견과에 의존하지 않고 매 순간의 역학적 균형만으로 의류에 형성되는 주름의 형태를 표현한다. Global-local 해석기법을 채택하여 global 스케일에서의 전체적인 변형과 local 스케일에서의 부분적인 변형으로 나누었으며, 이 두 가지 스케일에서의 해석 결과가 선형적으로 중첩될 수 있음을 가정하였다. Global 해석에서는 신체 각 부위의 회전이나 평행이동, 뒤틀림 등의 전반적인 변형에 따른 인체와의 접촉점의 변화와 응력을 고려하였다. Local 해석에서는 국소적인 주름의 형상을 얻기 위해 주름의 진폭등고선과 주름의 방향 사이의 직교성을 가정하여 단순화 시켰다. 본 제안 방법은 불연속적으로 변화하는 두 개의 서로 다른 자세에 대해서도 중간단계 해석을 위한 시간증분의 삽입이 불필요하며, 기존의 방식에서 주로 사용되는 시간적분의 방법을 채택하지 않으므로 연산 시간의 절감과 안정성의 향상이 이루어졌다. 임의의 두 자세 사이의 연속 동작을 시뮬레이션 함에 있어서도 두 정지 자세 사이의 움직임을 보간법으로 구현하여 연속적인 의류의 변형을 구현할 수 있었다.
This study reviewed emerging trends in 3D technology adopted in apparel design research and product development for rapid prototyping and effective evaluation of product performance. Based on a literature review, the authors discussed technical advantages, practical merits and limitations, applications, and on-going developmental efforts of the following methodologies focusing on 3D body scanning and 3D motion capture, and 3D virtual fit simulation technologies. Such data-driven technical approaches observed in recent apparel design research and industry practice are expected to increasingly be adopted in the field to improve consumers' satisfaction with functionality, aesthetics, and comfort of a wide range of apparel products that include daily wear, sport apparel and protective clothing.
가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.
This study tests the effect of recommended product presentation on consumers' usage intentions of a website, mediated by mental simulation. Mental simulation refers to perceptual experience, a more automatic form of mental imagery, initiated by exposure to the representations of objects. This study expects that when compliments of clothes (coordination items) are vertically presented online, consumers are likely to feel as if they wear the outfits due to the activation of mental simulation. The survey was conducted on 147 women in an age group between 20 and 40 years in a panel of an online survey firm. Data are analyzed using exploratory factor analysis and bootstrapping analysis by SPSS 20.0. The results show that when compliments (vs. substitutes) of clothes are presented, participants perceive a greater mental simulation. When compliments of clothes are vertically presented (vs. horizontally presented), mental simulation is also highly driven. In addition, mental simulation mediates the effects of online product presentation on consumers' usage intentions of a website. The findings of this study contribute to marketing strategies of online retailers in terms of how product recommendation can be offered to consumers with more psychological benefits.
본 연구에서는 3차원 시뮬레이션 프로그램을 활용하여 40대, 50대, 60대 여성의 하반신 몸통 관련 부위 유형에 따라 요실금 팬티 패턴을 제작하여 하반신 몸통 유형별 요실금 팬티 패턴을 비교·분석하고자 하였다. 유형 1의 패턴은 가장 길이가 길고 폭은 두 번째로 넓은 형태를 나타냈고, 유형 2는 길이가 가장 짧고 좁은 형태를 나타냈다. 유형 3은 길이가 가장 짧고 폭은 가장 넓은 형태를 나타냈으며, 유형 4는 가장 폭이 좁고 길이가 두 번째로 긴 형태를 나타냈다. 가상착의에 대한 평가결과, 유형 2가 앞면, 옆면, 뒷면 모두에서 가장 우수한 것으로 평가되었다. 유형 3은 허리와 복부, 엉덩이와 넙다리둘레가 가장 크고, 하반신이 짧은 비만 체형으로 다른 체형과 같은 방식으로 패턴을 제작하였을 시 다리둘레와 엉덩이부위의 감싸는 분량이 부족한 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
A computer simulation methiod for costume design has been developed using LUMENA, a generic-purpose 2-dimensional graphic software. In this study the palette, tone chart, fabric chart, styling chart, and costume drawing were constructed on the computer. In costume design simulation, fabric swatches with various colors and patterns were applied to the base garment image taken by using a scanner or a video camera. In this procedure the original 3-dimensional effect was fully retained. Using this simulation method, a number of costume designs could be carried out in short time without actually making the garment. A portfolio including the tone chart, fabric chart, styling chart, costume drawing, and simulation results were made for the purpose of demonstration, using the animation tools of LUMENA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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