본 연구는 사용자의 신체 맞춤형 3D 가상모델에 VR을 이용한 패션 코디네이션이 가능하도록 설계한 시스템을 제안한다. 특별히 사용자의 신체 각 부위의 정보에 따라 3D모델을 조정할 수 있으며 의상데이터는 3D asset Database에서 최적의 조건으로 선별되어 VR 환경에서 코디네이션이 가능하도록 설계되었다. 따라서 사용자에게 가장 적합한 의상 정보를 현실감 있게 제공하여 만족도를 높일 것으로 기대한다. 본 시스템은 온오프라인에서 모두 활용 가능하며 가상 패션쇼, 가상 디자인, 패션 교육 등에 연계 가능하다.
우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화 된 동적 감쇠 학습률과 개선 된 모델 구조를 갖춘 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 우리는 Fashion-MNIST 데이터 셋에 대해 제안 된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 이를 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교했습니다.
패션콘텐츠의 모바일 유통을 목적으로 콘텐츠 비즈니스 모델을 설계하고자 하였으며 스마트폰 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 단순 패션콘텐츠만을 제공하는 것이 아닌 패션콘텐츠의 활용을 높이기 위한 정보공유 방법과 사용자의 자가 코디를 지원하는 콘텐츠 직접생산, 활용 및 거래 시스템을 구현하고 사용시장의 확대를 위한 접근전략을 제시하였다.
본 논문에서는 한국인의 3D 모델을 구성하고, 개인 체형에 따라 3D 모델을 변형하여, 3D 패션코디 방법을 제안하고 있다. 한국인에 대한 다양한 체형을 표현하기 위하여, 성별, 체형별, 나이별로 세분화하여 3D 모델 36종을 구성하고 있다. 개인 체형에 대한 3D 모델을 얻기 위해 구성된 3D 모델의 높이 12 항목, 넓이 6항목, 두께 5항목, 둘레 13항목을 변형하고 있다. 나아가서, 셔츠와 치마의 의복 3D 모델의 체형변화에 따라 의복 3D 모델을 정합하고 있다.
방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
본 연구는 패션콘텐츠의 모바일 유통을 목적으로 콘텐츠 비즈니스 모델을 설계하고자 하였으며 스마트폰 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 단순 패션콘텐츠만을 제공하는 것이 아닌 패션콘텐츠의 활용을 높이기 위한 정보공유 방법과 사용자의 자가 코디를 지원하는 콘텐츠 직접생산, 활용 및 거래 시스템을 구현하고 사용시장의 확대를 위한 접근전략을 제시하였다. 모바일 접근성에 차별화된 콘텐츠 비즈니스 모델과 수익구조를 설계하고자 하였으며 이를 위해서 기존의 연구와 모바일 앱의 현황을 벤치마킹하였다. 연구의 결과로써 Android, iOS 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였으나 낮은 인지도, 낮은 진입장벽, 업계의 빈약한 패션콘텐츠 등의 문제점이 있다. 본 시스템은 제휴기업의 콘텐츠를 제공받아 사용자에게 제공하는 형태이므로 향후 패션 블로그, 카페 등과 연계홍보, 잡지와 같은 패션매거진과의 제휴 등으로 외연을 확대할 필요가 있다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.193-196
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2001
본 논문에서는 3D 패션 코디를 위해 의복의 3D 모델을 개인 캐릭터에 정합하는 방법을 제안한다. 정합 방법은 의복 모델의 변형, 인체와 의복의 역전 부위 검색, 의복 모델의 수정의 3단계로 나누어진다. 먼저, 인체와 의복이 부위별로 대응을 이루도록 각각에 특징점을 설정하고, 의복의 공극을 고려하여 의복 모델의 높이, 넓이, 두께를 부위별로 변형한다. 의복 3D모델의 정합 후에도, 부위에 따라 의복의 표면 위에 인체가 노출되는 역전현상이 일어난다. 이를 위해, z-버퍼를 개량한 거리-버퍼의 개념을 제안하여 역전을 효과적으로 검색한다(Collision Detection ). 검색된 부위에서 삼각형을 분할하여 의복 모델을 수정한다.
가상세계에서 패션은 이제 하나의 디자인 장르로 등장하였다. 가상세계 커뮤니티에서 게임자들은 활동을 위한 아바타와 공간을 가지게 되었으며, 이 속에서 생활하는데 필요한 아이템들의 공급이 필요하게 되었다. 2003년 가상현실 게임으로 등장한 세컨드 라이프는 현실세계와 대체가능한 화폐, 개인 참여자들의 아이템 제작 및 판매, 오프라인에 존재하는 다양한 기업들의 참여를 통해 현실세계에서와 같은 비즈니스가 진행되어져 왔다. 특히, 온라인으로 전개되기 어려운 특징을 지닌 패션산업이 디자인은 물론 트렌드를 반영한 제품 제작에서 판매까지 이루어지고 있으며, 개인이 작업 가능한 소프트웨어를 제공하여 사용자들의 콘텐츠 제작 및 활용, 판매가 가능한 장을 열어두고 있다. 본 연구는 현재 가상세계 게임의 선두에 있는 세컨드 라이프를 중심으로 이곳에서 이루어지는 비즈니스에 대한 전반적인 정보와 특히 패션 비즈니스 모델을 중점적으로 소개함으로써 웹 3.0 시대를 위한 비즈니스 모델을 연구하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 특히 개인이 개발 가능한 패션 아이템은 가상세계에서 또 다른 패션 비즈니스로 성장하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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