• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.4
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• pp.613-623
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• 2022

Hospital textile is a necessary which the patient used everyday, that required constant management between supply and consumption. This study applied the service blue print technique to analyze how to provide and supply hospital textile from the stock to the patients in a tertiary hospital, Seoul, South Korea. There are actual or potential process problems identified such as nurses' increasing workload, patient dissatisfaction, and infection risk. After applying blueprint analysis, we suggest the modified processes to overcome theses identified problems using automatization to provide textile. Expected outcomes may include decreases in patient's waiting time, nurse's textile workload, and lower infection risk as well as increasing process efficiency via systematic supply-demand management.

• 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.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.291-294
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• 2001

합섬직물의 경사줄 발생은 업계에서는 해결해야할 품질사고 중에서 가장 중요하며 경사줄 발생 불량만 해결하여도 품질사고의 90％이상은 해결 할 수 있는 중요한 직물 품질평가항목1)~3)이다. 이러한 합섬직물의 경사줄 발생은 공정에서 주어지는 장력과 열처리를 사가 받으면서 발생하게되며 발생할 수 있는 원인은 원사의 이상에서부터 각 공정에서의 원사물성에 따른 공정관리가 잘 못 될 때 발생의 소지가 많게 된다. (중략)

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• s.408
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• pp.26-29
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• 2013

(재) FITI시험연구원은 1964년 한국직물공업협동조합연합회 검사부를 모태로 한국원사직물시험연구원을 거쳐 2005년 재단법인 FITI 시험연구원으로 개칭한 기관이다. 지식경제부 기술표준원 산하기관이며 한국인정기구(KOLAS)에서 인정한 KOLAS 제1호 국제공인시험기관으로 섬유 패션제품 및 화학 바이오산업 등의 시험분석과 품질관리 서비스를 제공하고 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.7
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• pp.1532-1536
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• 2004

So far, the quantified elasticity data of textile fabrics has not been present because the measurement method depends on the knowledge of measurement operators. In this paper, the special manufactured measurement equipment using road cell is presented to measure the elasticity coefficient of textile fabrics in real time. The measurement method is based on the voltage differency among textile fabrics. The textiles with strong elasticity are high voltage produced from road cell. The others are low. The presented method can be applied to visualize the textile, sew the cloth, control quality of textile fabrics. Also, these measurement datum are used to B2B electronic trading system.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.4
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• pp.495-502
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• 2011

The plastic optical fiber has been previously known to have the limits in fabrication and care, due to its lack of flexibility and durability. Recently, an innovative technology of 'water-resistant & flexible optical fiber', in which the surface of etched POF(i.e., plastic optical fiber) is to be coated with a type of synthetic resin, has been developed. In this study, the post-treated POF-based flexible textiles were evaluated in terms of luminance, physical visibility and perceived visibility, according to the fabric lengths and colors of the light source. The POF-based flexible textile with 10cm fabric length and green light source appeared to show relatively higher illuminating effects. The maximum distance for perceived visibility of the POF-based flexible textiles was found to be 100m. Therefore, the results of this study are expected to be utilized as a fundamental for the further studies to develop the digital color clothing with application of POF-based flexible textile.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.60 no.4
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• pp.557-563
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• 2022

In order to measure the allergen penetration of micropore fabrics, it is necessary to develop a convenient and appropriate experimental method for measuring a pore size of micropore fabrics. In this study, a simple and economical experimental apparatus was developed for the analysis of the pore size of micropore fabrics by measuring the weight reduction rate. In addition, the allergen blocking properties was evaluated by measuring the pore sizes of various fabrics. According to this study, the size of the pores of the microporous fabric could be obtained by measuring the weight reduction rates. In addition, higher weight reduction rate was obtained as the suction pressure passing through the particle permeation device decreased and the suction time was increased. It is expected that the developed experimental method and apparatus can be utilized as an experimental standard for quality control methods to verify the effectiveness of micropore fabrics used for house dust mite blocking bedding.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.25 no.10
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• pp.1809-1820
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• 2001

본 연구에서는 모 직물의 접착심과의 접착 후, 프레싱 처리 후, 드라이클리닝 처리 후 프레스로 처리한 실제의 의복의 관리와 생산 면에서 접할 수 있는 직물 변화에 대하여 물성 변화를 살펴보았다. 겉감으로는 신사복 춘하용 모 100% 또는 모혼방 직물 15종류를 사용하였으며 심지로는 신사복에 많이 쓰이는 3종류 심지를 사용하였다. KES시스템을 이용하여 직물의 접착후, 프레싱 처리 후, 드라이크리닝과 프레싱 처리 후의 물성 변화를 시험하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 접착 후 EM은 대체로 감소하지만 강성과 이력 현상은 증가하는 것으로 나타났다. 결과로 KOSHI, SHARI, HARI는 증가하고 THV는 감소하여 태는 접착으로 저하되었다. 2) 프레싱 처리 후는 접착 후와 큰 차이를 보이지 않는다. 마찰특성에서 좀더 매끄러워지고 마찰 계수는 증가하는 것으로 나타났다. 3) 드라이크리닝과 프레싱 처리 후의 물성의 변화에서는 위사 방향의 큰 값을 갖는 경우에 감소하는 것으로 나타났다. 굽힘 강성과 전단강성은 감소하였지만 이력은 증가하는 흥미로운 결과를 보인다. 드라이클리닝 용제의 효과로 여겨진다. 무게는 증가하여 직물이 처리 후 수축한 것으로 나타났다. 프레싱 처리 후와 비교시 KOSHI, SHARI, HARI와 FURAMl는 감소하고 THV는 증가하여 태가 향상하였다.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.11
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• pp.92-98
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• 2022

Identifying defects in textiles is a key procedure for quality control. This study attempted to create a model that detects defects by analyzing the images of the fabrics. The models used in the study were deep learning-based VGGNet and ResNet, and the defect detection performance of the two models was compared and evaluated. The accuracy of the VGGNet and the ResNet model was 0.859 and 0.893, respectively, which showed the higher accuracy of the ResNet. In addition, the region of attention of the model was derived by using the Grad-CAM algorithm, an eXplainable Artificial Intelligence (XAI) technique, to find out the location of the region that the deep learning model recognized as a defect in the fabric image. As a result, it was confirmed that the region recognized by the deep learning model as a defect in the fabric was actually defective even with the naked eyes. The results of this study are expected to reduce the time and cost incurred in the fabric production process by utilizing deep learning-based artificial intelligence in the defect detection of the textile industry.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.415-419
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• 1999