• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

• 감성과학
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• 제18권4호
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• pp.109-118
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• 2015

사람들은 자신이 애정을 가지고 있는 중요 타인(예. 자녀, 배우자, 연인)을 또 다른 자기(extended self)라고 생각하고 자신의 자기 개념에 부합하는 방향으로 이들의 패션 스타일을 통제하려는 경향이 있다. 본 연구는 개념적으로 통제하려는 사람이 지각한 간섭권한 정도와 패션감각 수준이 중요 타인의 패션 스타일 통제 행동에 독립적 또는 상호작용의 영향을 미칠 것이라고 제안하였다. 이를 검증하기 위해서 연애 중인 20대 여성을 대상으로 시나리오를 이용한 실험을 진행했다. 연구 결과, 20대 여성 실험 참가자가 지각한 남자친구에 대한 간섭권한 정도와 패션감각 수준은 남자친구의 패션 스타일 통제 행동에 독립적으로 영향을 미치지 않았다. 반면 간섭권한 정도와 패션감각 수준의 지각은 남자친구의 패션 스타일 통제 행동에 상호작용 효과를 미치는 것으로 밝혀졌다. 보다 구체적으로 지각한 간섭권한이 높은 경우는 패션감각 수준의 차이에 따른 남자친구의 패션 스타일 통제 행동의 차이가 없는 반면 지각한 간섭권한이 낮은 경우는 패션감각 수준을 높게 지각할수록 남자친구의 패션 스타일 통제를 더 많이 하는 것으로 나타났다.

• 한국복식학회:학술대회논문집
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• 한국복식학회 2004년도 제29회 정기총회 및 춘계학술대회
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• pp.59-59
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• 2004

자기만의 향기와 개성으로 독특한 스타일을 만들어내는 패션 아이콘을 흔히 스타일 아이콘이라 부른다. 이는 어떤 유행의 정보보다 현실적이고 구체적이며 강력한 흡인력을 지닌다는 점에서 패션을 이해할 수 있는 직접적인 코드가 된다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 복식
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• 제53권1호
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• pp.159-170
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• 2003

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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.531-537
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• 2014

패션스타일리스트의 분야와 역할중 패션 분야가 확대되어지면서 더욱 감각적이고 세련되며 특별한 것을 요구하는 시점에 이들이 각 분야마다 다양한 역할을 수행하고 있는 전문가로서 시대적 흐름에 부응하여 패션산업을 한걸음 발전시키는 단계에 이르게 하였다는 견해이다. 패션스타일리스트의 역할은, 매체를 통한 배역의 성격에 따라 이미지 스타일이 가능하도록 분위기에 맞는 패션 이미지를 연출하고 모델을 통해 특정 이미지를 형성시켜 수용자 내면의 흥미, 욕망을 유발시켜 상품의 인지도와 광고에 대한 기여도를 높이고 구매 행동을 촉진시키는 역할을 해야 한다. 또한 패션 테마나 컨셉에 맞춰 패션화보내의 모델에게 의상과 헤어 메이크업등의 스타일을 연출하고 빠른 트렌드를 읽기 위해서 패션에 대한 예리한 통찰력, 패션감각과 센스, 분석력, 기획력이 우선시 되어야 한다는 것이다. 본 연구는 최근 급부상하고 있는 패션스타일리스트의 분야와 역할을 살펴보고 직업적 전문성 확보와 소비자의 패션감각을 높여주는 요소로서 시대의 고성장 부가가치의 산업과 패션 전문 분야로의 활성화와 도약을 기대해 볼 수 있겠다.

• 한국복식학회:학술대회논문집
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• 한국복식학회 2003년도 춘계학술대회
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국의류학회지
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• 제32권6호
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• pp.859-870
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• 2008

본 연구의 목적은 21세기 패션컬렉션에 나타난 모즈 룩에 대한 다양한 미학적 고찰을 통해 사회문화적 배경과 시대정신에 따라 한 시대의 미의식이 패션에 반영되는 특성을 분석하여 패션의 문화적 역할을 재인식하고자 하는 것이다. 연구방법은 모즈와 모즈 룩에 대한 문헌고찰과 2001년부터 2006년까지의 패션잡지에 나타난 모즈 룩의 사진 168건의 자료를 통한 실증적 분석을 하였다. 분석결과, 21세기 패션에서의 모즈 룩은 미니멀 스타일, 스포츠 캐주얼 스타일, 빈티지 스타일, 댄디 & 앤드로지너스 스타일로 유형화할 수 있었다. 이처럼 모즈 룩은 젊음, 발랄함, 새로움 등의 감성과 절충될 뿐만 아니라 스포츠 룩 그리고 스트리트 패션에까지 나타남으로써 대중의 기호에 맞는 디자인 개발 및 새로운 미래 패션영감에 계속 반영 될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-41
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• 2021

최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.