The purpose of this study is for affirmation about fashion and film industry has very important relationship through the image of film fashion in 1990. To this processing , films in 1990 were analyzed by the back ground, time place, persons's status are expressed in period movie but the person's characters, development of story mood in contemporary movies. The contents of this study are as follows : First, film fashion which was related mass fashion design and concept development and fashion designers as constume services were considered. Second, the change of star image through the 20th century. The roles and new image of film fashion in period movies and contemporary movies in 1990 were searched. Third, proposal and results were confirmed for expansion of fashion industry and film industry together. Finally, from the latter of 20th century, a lot of fashion designers have participated in film works than before, So the images of films were sued and reflected as new mass trend . Especially retro-romantic mood was expressed in fashion trend due to period movie fashion. Also minimal city look and elegance glamourous look are represented cause of contemporary movie fashion. Therefore, the cooperation between film productions and fashion professionals is very important for promotion of Korean culture development in 21st century, 'the century of image'.
메이크업 문화의 경우 1950년대까지는 이상적이라고 설정된 여성미가 획일적으로 일반인들에게 모방되었다. 그러나 1960년대 이후부터는 미에 대한 기존의 가치개념에 변화가 이루어지면서 메이크업은 사회구성원에 따라 다양하게 등장하는 미의 표출 수단으로 새롭게 전개되었다. 또한 20세기의 패션 산업 향장 산업, 광고산업, 영화를 포함한 각종 영상산업, 문화산업, 예술산업 등의 발달을 통하여 메이크업의 역할이 중요한 자리매김 되어가고 있다. 이들에 대한 재해석을 통한 현대 예술의 상상력은 메이크업의 영역을 확대 시켰다. 한국적 전통에 바탕을 둔 메이크업 역시 새로운 해석과 예술적 기술을 접목 시켜 현대의 미를 창조 함으로써 한국적인 에스닉 스타일을 개발는데 의의 있는 일이다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터, 감성 데이터, 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와 영상의 색상 및 감성 색상을 이용한 내용의 결합은 그 동안의 섬유 패션산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진일보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치, 감성 히스토그램을 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 본 논문에서는 텍스타일 영상으로부터 감성 특성을 추출하기 위해서, H, Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 본 논문에서 제안된 텍스타일 영상 검색 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 텍스타일 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터와 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와의 결합은 그 동안의 섬유 패션 산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다. 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치를 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 이러한 방법은 영상내용만을 통해 검색했던 것 뿐만아니라 텍스트가 가지고 있는 의미를 보안하여 보다 효과적인 검색을 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
This study investigated the effective pedagogical strategies for sewing by examining the efficacy of sewing videos as supplemental learning materials and demonstration tools. Sewing videos were created for face-to-face apparel construction courses, and students' opinions on sewing videos as an educational tool were collected. Videos with subtitles were offered to Apparel Construction Course 1, whereas videos with narration and subtitles were offered to Apparel Construction Course 2. As "supplemental learning materials," students rated videos as more effective for learning and satisfying than "documents with text and images." The effectiveness and satisfaction scores for Apparel Construction Course 2 were significantly higher than those for Apparel Construction Course 1. Furthermore, videos were utilized significantly more than documents, and most students preferred videos over documents. The main benefits of videos as supplemental learning materials were repetitive learning at the learner's convenience and the detailed presentation of the sewing process. Students regarded narration as more effective and satisfying than subtitles. Narrations were expected to be offered along with subtitles. As "demonstration tools," students rated videos as more effective for learning and satisfying than traditional "sewing samples." Students preferred "demonstration with videos" to "demonstration with sewing samples." The main benefits of video demonstration were a close-up view, presentation of the entire sewing process, and shorter wait time without the need for group teaching. Students wanted more sewing videos and narrations to be offered, and various sewing machine feet to be used in the videos. Educational methods for sewing were suggested based on student opinions.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.
본고는 바즈루어만 감독 영화음악의 특징을 분석하기 위하여 그의 대표작 <댄싱히어로>, <로미오와 줄리엣>, <물랑루즈>를 연대기 순으로 분석을 함으로서 각 작품에서 사용된 음악의 특징과 역할에 대하여 살펴보았다. 먼저, <댄싱히어로>에서는 댄스 스포츠의 다양한 춤을 역동감 있는 촬영 기법을 통해 담아내면서 다양한 장르의 댄스음악을 활용하여 내러티브를 주도했으며, 특히 메인 테마 음악으로 'Time after Time'을 사용하여 최신 팝 음악으로 관객의 감성을 자극했다. 그리고, 셰익스피어의 원작인 <로미오와 줄리엣>에서는 대사와 스토리를 유지하며 화려한 패션과 다양한 록 음악을 주크박스 스타일로 꾸며내었고, 또한 가장 현대적이고 트렌드한 MTV스타일 영상으로 조화를 이루었다. 마지막으로 <물랑루즈>에서는 고전적 백 스테이지 뮤지컬과 발리우드 영상을 담아내며 주크박스 형식의 트렌드한 곡으로 구성되었지만 그 곡을 섞어서 한곡처럼 부른 '믹스 앤드 매치'의 방법을 통해 영화음악을 발전시켰다. 결론적으로 바즈루어만 감독은 화려한 영상미와 더불어 다양한 주크박스식 음악을 영상과 연결하여 다양한 스타일의 영화음악을 트랜디하게 발전시켰고, 이는 기존의 곡조차 새롭게 느껴지게 하는 바즈 루어만 감독만의 독특한 영화음악 연출 방식으로 재탄생되게 되었다.
본 논문에서는 메타버스 공간에서 패션 아이템 판매에 있어서 필수적이라 할 수 있는 온라인 가상 피팅 기술을 동작 인식 전용 디바이스가 아닌 일반 스마트폰 카메라를 활용하여 구현하는 기술을 제안한다. 가상 피팅 기술을 구현하기 위해서는 딥러닝 기법을 활용하여 입력 영상을 분석하고, 분석 결과를 토대로 인체의 전체 자세를 추정하며, 인체 사이즈의 근사값을 추출하는 과정들이 수행되어야 하는데, 현재의 스마트폰 컴퓨팅 환경은 이를 수행하기에 충분한 연산 성능을 가지지 못한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 비용이 요구되는 고부하 연산을 클라우드 서버를 통해 수행하는 서버 기반 프레임워크를 도입하여, 낮은 성능의 스마트폰으로도 고성능 연산이 가능한 서비스 구조를 확보하고 이를 통해 휴대성 높은 증강현실 기반의 가상 피팅 기술을 구현한다. 본 논문의 성과를 통해 메타버스 상거래의 활성화와 메타버스 본연의 의미에 충실한 가상 월드 구축에 기여할 것이라 기대한다.
본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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