최근 소득의 증대와 삶의 질의 향상에 따라 패션에 대한정보 습득의 욕구가 증대되고 있다. 많은 인터넷 쇼핑몰이나 패션 업계에서 패션과 관련된 정보들을 웹사이트를 통하여 제공하고 있다. 그러나 사람들에게 단편적인 패션정보가 아닌 패션과 관련된 종합적인 연관 정보들을 제공하는 시스템은 미비하였다. 본 논문에서는 언제 어디서나 휴대 가능한 모바일 디바이스 상에서 패션과 관련된 종합 정보들을 습득 할 수 있는 모바일 패션 정보 제안 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패션 온톨로지를 XML문서로 구현하며 듀이 넘버(Dewey Number)를 체계를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor)를 빠르게 찾아 사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 모바일 브라우저 상에 제안한다. 또한 사용자가 촬영한 패션 UCC(User Created Content)를 서버에 등록하는 기능을 제공한다. 본 시스템은 패션 정보 모바일 종합 디스플레이 시스템으로서 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통하여 사용자 맞춤형 패션 정보들을 지능적으로 제공받을 수 있는 새로운 시스템이다.
최근에는 패션 분야에서는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 의상을 재현하는 디지털 클로딩 기술이 활성화되고 있고, 패션의 흐름을 3D 기술과 접목하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 패션산업에서 스마트폰을 이용하여 트렌드 변화를 정확하게 파악하여 감성적인 요인들을 추가시켜야 성공적인 패션산업을 이룰 수 있다. 기존의 3D 피팅 서비스는 아바타나 가상 거울이 설치된 매장이나 인터넷 사이트에서 가능하였다. 본 논문에서는 아이폰을 이용하여 소비자 입장에서 시간적, 체력적 소모가 줄일 수 있는 패션 피팅 서비스 시스템을 제안한다. 본 시스템은 기업측면에서는 마케팅을 쉽게 할 수 있고, 소비자는 제품을 다양하게 선택하여 어울림을 확인하였다.
소비자의 기호가 다양화되면서 다품종 소량생산에 따른 대량 맞춤화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1990년대 후반부터 급격히 확산되고 있는 인터넷의 발달 및 디지털 기기의 확산에 따라 인터넷을 기반으로 한 전자상거래 환경에서의 대량 맞춤화 프로세스는 최근 의류 분야에서 주요한 경향으로 받아들여지고 있다. 대량 맞춤화 의류 제품의 수요는 인터넷 등 IT 기술의 발달과 맞물려 최근 개인의 특성과 취향을 고려한 인터넷 맞춤서비스를 기반으로 증가추세에 있으며, CAD 등의 테크놀러지의 활용을 통하여 디자인, 패턴제작, 재단 등의 자동 시스템을 도입함으로써 그 영역을 확장하고 있다. 이에 발맞추어 국내에서는 '디지털 패션 시스템'을 통해 3차원 바디 스캔, 3차원 컴퓨터 그래픽스, 3차원 Simulation, DID, DTP, 맞춤주문형 제품의 대량 생산기술 등의 단위 기술이 기업단위로 활용되는 등 가상현실을 이용한 3차원 가상쇼핑 등을 포함하는 기술로서 차세대 섬유패션 산업의 창출에 기여하고 있다. 그 중, 디지털 텍스타일 프린팅은 디자인에서부터 날염까지 전체 공정을 컴퓨터로 처리하여 기존의 복잡한 날염 공정을 단축하여 다품종 소량생산이 가능한 날염 방식으로, 대량 맞춤형 프로세스를 지원하며, 프로슈머(prosumer)로서의 소비자가 직접 참여하여 그들의 욕구를 최대화 할 수 있는 소비자 만족을 극대화 시킬 수 있는 대량 맞춤화 프로세스 중 하나의 단계로 소비자의 수요 반영하는 요소로 작용하고 있다. 즉, 디지털 패션 시스템에서의 디지털 텍스타일 프린팅은 대량 맞춤형 의류 제품에 있어 소비자 만족도와 직결되는 요인으로 분석된다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 패션 시스템 기반의 대량맞춤형 섬유제품 및 디지털 텍스타일 프린팅 적용 섬유제품에 대한 기초 평가 문항을 제시하고, 소비자 태도를 분석하여 제시하였다. 또한, 분석된 기초 소비자 태도를 반영하여, 디지털 패션 시스템 기반의 디지털 텍스타일 프린팅(Digital Textile Printing) 의류 제품의 선호도, 인지도, 수요도 및 구입의향을 분석하여 최종적으로 디지털 패션 시스템에 적용된 디지털 텍스타일 프린팅 의류 제품의 수요 경향을 제시하였다.
패션트렌드와 소비자감성에 적합한 패션소재를 기획, 선정하는데 도움을 주는 컴퓨터 기반의 의사 결정시스템이 개발되었다. 패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최조 가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 “퍼지-다속성” 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세가지 요소롤 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다. 위의 모델은 컴퓨터 시스템으로 개발되어, 특정 소재의 기본정보가 입력이 되면 그에 해당하는 감성정보로 변환되는 소재 평가 시스템과 역으로 원하는 감성 어휘를 입력하면 그에 해당하는 소재를 제안하는 소재 기획 시스템의 독립적인 두 요소로 구성된다.
최근 모바일 패션 쇼핑몰에서의 의류구매가 본격화되고 있다. 하지만 개인이 직접 코디해 볼 수 없다는 것이 가장 큰 단점으로 나타났다. 개인들도 코디를 원하는 심리가 확산되고 있으므로 이를 대체할 패션코디 시스템의 개발이 요구되고 있다. 패션 분야에서는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 의상을 재현하는 디지털 클로딩((Digital Clothing)기술이 활성화되고 있다. 이러한 변화에 따라 패션 쇼핑몰에 대한 소비자의 생활패턴과 관심에 많은 변화가 일어나고 있다. 일부 소비자들은 오프라인 세계보다 오히려 인터넷과 더불어 스마트폰을 이용하여 패션몰에 대한 쇼핑에 관심이 증가되고 있다. 본 논문에서는 아이폰 기반의 한국인 체형에 맞는 증강현실 패션 피팅 콘텐츠 제작에 관하여 연구하였다. 본 시스템은 스마트 폰을 이용하여 사용자가 패션 제품에 대한 어울림을 확인 할 수 있도록 증강현실 피팅 시스템 UI(User Interface)설계 및 구현하였다. 구현한 시스템을 이용하여 사용자 편의성을 만족시키는 새로운 의류 쇼핑방법을 제안하였다.
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.
패션텍스타일 산업의 미래를 제시할 수 있는 패션텍스타일 전용 CAD 시스템의 개발은 디지털 기술의 발달과 함께 가속화되고 있다. 이러한 디지털 문화 기반의 구축은 패션텍스타일 산업에서도 고부가가치의 상품개발과 신속한 생산체제의 변화가 요구되며, 이런 욕구에 충족할 수 있는 전용 프로그램들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 디지털 패션텍스타일의 변화와 디자인 시스템의 구성과 특징을 고찰하고 디지털 패션텍스타일 디자인 전개방법을 비교분석하였다. 또한 기존 그래픽프로그램과 차별화되어 개발되고 있는 창의적인 디지털 패턴디자인의 전개와 변형, 적합한 직물 텍스츄어의 표현, 3D모델링을 통한 시뮬레이션효과를 체계적으로 정립하였다. 패션텍스타일 CAD시스템의 활용을 디자인적 측면과 생산적인 측면으로 나누어 패션텍스타일 디자인 전용 CAD의 활용 가치를 높이는데 중점을 두었다.
본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.
Fashion is hard to expect owing to the rapid change in accordance with consumer taste and environment, and has a tendency toward variety and individuality. Especially street fashion d 21st century is not being regarded as one of the subcultures but is playing an important role as a fountainhead d fashion trend. Therefore, Searching and analyzing street fashions helps us to understand the popular fashions d the next season and also it is important in understanding the consumer fashion sense and commercial area. So, we need to understand fashion styles quantitatively and qualitatively by providing visual data and dividing images. The purpose of this study is to design for street fashion on design analysis using web which can update quantitative and qualitative data. through the on site investigation d street fashion, and put the information onto a database.
현재 대부분의 패션 추천시스템은 프로필 또는 설문조사를 통해 수집 된 사용자의 정적 정보를 활용하고 있다. 사용자의 정적 정보는 매우 한정적이며 이를 활용하여 다양한 환경에 적합한 패션 코디셋을 추천하기란 매우 어렵다. AI코디네이터와 사용자간의 지속적인 대화가 담긴 대화질의 데이터셋을 사용하면 사용자의 상황과 환경을 고려하여 개인에게 최적화 된 패션 코디셋을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 제공하는 AI 패션 코디네이터와 사용자의 대화 정보가 담긴 FASCODE 데이터셋을 사용하여 사용자의 발화에 따라 의상을 추천하는 인공지능 모델을 위한 대화질의 데이터 전처리 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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