Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.432-434
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2022
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.
People tend to perceive their loved others (e.g., children, spouse, romantic partner) as their extended selves and then control over the loved others' fashion style corresponding to their self-concept. The study conceptually suggested that people's perceptions on legitimacy to interfere the others and their own fashionability would separately or interactively influence their control over the loved others' fashion style. To investigate the suggestions, an experiment with female participants in their 20's was conducted by using a scenario. The results indicated that participants' perception of legitimacy to interfere their boyfriends or their own fashionability did not have a separate effect on control over their boyfriends' fashion style. However, the legitimacy and the fashionability did have an interactive effect on the control. In particular, for high legitimacy groups, there was no difference in the control between low and high fashionability groups. For low legitimacy groups, the control was stronger in high fashionability group than in low fashionability group.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.389-390
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2023
본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.
핀업은 제2차 세계대전기간동안 매력적인 여성들의 성적인 사진들을 군일들이 그들의 숙소 벽에 부착함으로서 생겨난 신조어이다. 이러한 핀업들은 영화의 발달로 인하여 헐리우드 스타들과 같은 발전된 형태로서 나타나게 됐으며, 그들의 스타일은 하나의 패션 트랜드를 만들었다. 본 연구의 목적은 핀업의 스타일을 역사적 관점에서 고찰하여 특성을 분석하며 핀업 스타일이 역사적으로 어떠한 변화를 통하여 오늘날의 현대패션까지 영향을 미치게 되었는가를 연구하는 것이다. 연구방법은 관련된 문헌고찰을 통한 역사학적 이론적 배경을 토대로 하여 핀업의 범주를 설정하고 관련자료를 수집하였다. 그리고 핀업 스타일의 공시적, 통시적 고찰, 역사적 변천과 특성을 분석하여 이들에 내재된 문화적 가치가 패션에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 연구해보았다. 연구 결과 핀업 그 스스로는 역사적 고찰을 통하여 그 가치를 지니며, 핀업 스타일의 변화는 구조적으로 이루어지며, 구조는 세대와 취향에 따라 변화하며 패션에 지속적으로 영향을 미치고 있었다.
As Fashion becomes more important in the field of fashion styling and fashion stylists' roles, there has been a strong demand for more unique and stylish fashion. Under these circumstances, the fashion stylist has upgraded the fashion industry as an expert in various fields. The fashion stylist's roles include creation of a fashion image depending on circumstances, improvement of contributionsto product awareness and advertisements by inspiring curiosity and interest from customers and promotion of purchase behaviors. In addition, the fashion stylist should be able to create appropriate attire and hairdos for models in fashion magazines depending on the theme and concept of the fashion and have keen insight, fashion sense and appropriate analyzing and planning skills to follow current trends. This study has investigatedthe field of fashion styling, which has emerged recently and fashion stylists' roles. It appears that fashion styling could develop into a high-growth, high value-added industry as a professional occupation that helps customers have an appropriate fashion sense.
Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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2003.05a
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pp.28-28
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2003
새 천년의 디지털 문화에서 가상의 시나리오와 판타지를 즐기는 사람들이 늘어가고 있다. 이러한 현상은 패션에서도 나타나고 있는데, 그 주된 흐름이 하위문화의 하나인 Goth 스타일에서 영향을 받았다고 생각된다. 본 연구에서는 이를 바탕으로 Goth 스타일의 실체와 기원을 자세히 살펴봄으로써 패션에 표현된 Goth적 요소를 밝히는데 목적이 있다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.342-344
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2010
스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.6
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pp.859-870
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2008
The purpose of this study is to investigate the fashion reflecting the aesthetic consciousness of a generation and age spirit and to study Mods-Look aesthetically by analyzing how Mods-Look expressed on the fashion magazines(Collezioni Donna) from 2001 to 2006 developed into a new form. 1960's Mods-Look appeared in the well known collections such as New York, Paris, Milan in the form of crossover or with a changed style. Especially after 2000's, in addition to the British fashion, even a new word Mods Story was created to prominently express the free style of the Mods spirit. The expressive characteristics represent 1) minimal style, 2) sports casual style, 3) vintage style, 4) dandy & androgynous style. In conclusion, Mods-Look in 21st fashion used to be street fashion started from minority subculture after world war II, but now suit of that time, geometrical pattern and sensibility are becoming design sources for the various fashion market from high fashion to sports look. Therefore, as young people are becoming the center of society in new millenium, sensibility of that time will be reinterpreted to design and Mods-Look will not be limited to subculture but reflected in design development fulfilling people's taste and new future fashion sense by compromising the past and new trend.
Recently, there are increasing attempts to utilize deep learning methodology in the fashion industry. Accordingly, research dealing with various fashion-related problems have been proposed, and superior performances have been achieved. However, the studies for fashion style classification have not reflected the characteristics of the fashion style that one outfit can include multiple styles simultaneously. Therefore, we aim to solve the multi-label classification problem by utilizing the dependencies between the styles. A multi-label recognition model based on a graph convolution network is applied to detect and explore fashion styles' dependencies. Furthermore, we accelerate model training and improve the model's performance through transfer learning. The proposed model was verified by a dataset collected from social network services and outperformed baselines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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