Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.868-871
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2019
본연구는 커플들의 이미지 빅 데이터를 분석하여 각각 얼굴과 패션에 따라 유사한 유형 끼리 클러스터링 하여 새로운 사람 이미지가 주어졌을 때 해당 사람이 어느 유형에 속하는지 찾아내고 해당 유형의 사람들은 어떤 유형의 이성과 잘 맞는지 찾아 추천해주는 플랫폼이다. 빅 데이터를 수집하기 위하여 SNS상에서 커플들의 이미지를 크롤링하여 저장한다. 수집된 커플들의 이미지를 AI 머신 러닝으로 나이, 성별을 분석하여 미리 설정한 나이대의 이성 커플들의 이미지 만을 추려내서 각각 남, 여의 이미지를 분리하여 저장한다. 해당 이미지들로 비슷한 얼굴, 패션 유형의 사람들을 같은 클러스터로 모으고 CNN 으로 학습 시켜서 새로운 이미지가 들어올 경우 효율적으로 해당 이미지가 어느 클러스터에 속하는지 찾아낼 수 있도록 한다. 특정 이미지가 속하는 클러스터를 찾아내면 해당 클러스터에 속하는 사람들의 연인들이 어느 클러스터에 가장 많이 포함되어 있는지 찾아서 해당 클러스터 유형의 이성을 추천해준다. 웹과 어플리케이션으로 이루어진 플랫폼 서비스이며, 커플 매칭 기능 뿐만 아니라 매칭된 회원 간 연락 기능, 실제 커플의 이미지로 두 사람의 매칭도 확인 등의 부가적 기능 또한 인공 지능 서비스로 제공된다.
With the advancement of Information and Communication Technologies (ICT) and Artificial Intelligence (AI), the metaverse has emerged as a transformative model across various sectors, offering a three-dimensional virtual world where activities mirroring the real world occur. This study delves into the significant factors influencing fashion brand companies' investments in the metaverse, an evolved concept from Virtual Reality (VR) that extends beyond gaming to include real-life activities through avatars. This study highlights the surge in virtual fashion engagements, as evidenced by increased avatar updates and purchases of digital fashion items on platforms like Roblox. Luxury brands are steadily entering the metaverse indicating a new revenue stream within the fashion industry. This study employs a mixed-methods approach, integrating text mining and interviews to identify key factors for fashion companies considering metaverse investments. By proposing strategies based on these findings, this study not only enriches academic discourse in fashion, e-commerce, and information systems but also serves as a guideline for fashion companies aiming to navigate the burgeoning digital market, contributing to the generation of new revenue streams in the fashion sector.
Recently, as the market for short form videos (Instagram, TikTok, YouTube) on social media has gradually increased, research using them is actively being conducted in the artificial intelligence field. A representative research field is Video to Shop, which detects fashion products in videos and searches for product images. In such a video-based artificial intelligence model, product features are extracted using convolution operations. However, due to the limitation of computational resources, extracting features using all the frames in the video is practically impossible. For this reason, existing studies have improved the model's performance by sampling only a part of the entire frame or developing a sampling method using the subject's characteristics. In the existing Video to Shop study, when sampling frames, some frames are randomly sampled or sampled at even intervals. However, this sampling method degrades the performance of the fashion product search model while sampling noise frames where the product does not exist. Therefore, this paper proposes a sampling method MF (Missing Fashion items on frame) sampler that removes noise frames and improves the performance of the search model. MF sampler has improved the problem of resource limitations by developing a keyframe mechanism. In addition, the performance of the search model is improved through noise frame removal using the noise detection model. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed method improves the model's performance and helps the model training to be effective.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.712-714
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2022
프로젝트 테마는 'CNN 딥러닝 모델을 기반으로 한 AI 가상 옷장'이다. 딥러닝 기술을 웹페이지에 적용시켜 사용자의 옷장 속에 있는 옷들을 자동으로 저장해서 관리해준다. 의류 이미지를 수집하고 딥러닝 모델을 통해 이미지를 학습시키고 분류하여 저장함으로써 사람들이 옷을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 고안한다.
Image synthesis has been remarkably developed in the computer vision domain and various researches have been proposed to generate realistic and high-resolution images. In particular, image-based virtual try-on is an application in fashion domain to simulate wearing clothes. Specifically, using input images of a fashion model and products, an realistic image of the model wearing the provided garments is synthesized. In this paper, we present a comprehensive review of technical trends in image-based virtual try-on technology. We first introduce relevant datasets and discuss their characteristics. Then, we categorize existing image synthesis methods into three main streams: warping-based methods, encoding-decoding-based methods, and diffusion-based methods. Finally, we explore other important research issues in the field of virtual try-on and analyze related researches aimed to tackling those challenges.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.34
no.4
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pp.93-111
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2022
This study started with the question of 'What innovative task should elementary and secondary school clothing life education perform in accordance with the changes in the future educational environment?' It is time to prepare for a major shift in the educational paradigm that improves the quality of life for all everyone, based on social innovations such as the 4th industrial revolution and the transition to the post-corona era. This study examined the literature for the characteristics of changes in the future educational environment from an educational perspective, and examined the curriculum focusing on the clothing life with the porpose of presenting the direction for the clothing life education. In order to carry out this study, various literature including previous studies related to clothing life education and the national curriculum from the first curriculum to the 2015 revision were analyzed. In conclusion, the direction of the clothing life education curriculum according to the changes in the future educational environment is proposed as follows: First, nurturing convergence education experts that can combine human emotion, environment, and clothing life culture to artificial intelligence(AI); second, developing a clothing life education curriculum that links software competency and practical problem-solving competency; and lastly, implementing fashion maker education using artificial intelligence(AI) and value-oriented clothing life education. In the future, it is expected that the direction of teaching/learning methods and evaluation in clothing life education curriculum is proposed, and that this educational discussion process will help establish the identity of clothing life education in school education.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.497-502
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2022
Information delivery among young generation has a distinct tendency to prefer visual to text as means of information distribution and sharing recently, and it is natural to distribute information through Youtube or one-man broadcasting on Internet. That is, young generation usually get their information through this kind of distribution procedure. Many young generation are also drastic and more aggressive for decorating themselves very uniquely. It tends to create personal characteristics freely through drastic expression and attempt of face makeup, hair styling and fashion coordination without distinction of sex. Especially, face makeup becomes an object of major concern among males nowadays, and female of course, then it is the major means to express their personality. In this study, to meet the demands of the times, we design and implement the intellectual smart mirror application that efficiently retrieves and recommends the related videos among Youtube or one-man broadcastings produced by famous professional makeup artists to implement the face makeup congruous with our face shape, hair color & style, skin tone, fashion color & style in order to create the face makeup that represent our characteristics. We also introduce the AI technique to provide optimal solution based on the learning of user's search patterns and facial features, and finally provide the detailed makeup face images to give the chance to get the makeup skill stage by stage.
This study investigated the color culture in the Japanese Medieval Age. The Japanese Medieval Age included the Kamakura period (1180-1333) and Muromachi period (1336-1573), and the leading group transitioned from the Kuge families to the Buke families. The taboos about colors from ancient times became nominal, and forbidden colors, such as purple, celadon, and red, became the colors of the samurai, leading to beautiful soldier gears that were unparalleled in history. In the Kamakura period, colors that conveyed a strong impression were created and preferred with the combination of a samurai's reasonable spirit and zen thoughts. The period was also called "the era of hari", and cross dyeing based on basic colors such as suou (red), ai (blue), and kuchinasi (yellow) was popular. In both the Kamakura and Muromachi periods, conspicuous and strong colors were sought for costumes, and embroidery was used with gold leaf, silver leaf, gold threads, silver threads, and background color. The colors of costume preferred by Buke men in the period included green, blue, and brown. In the characteristics of the kosode, the sugan and hitadare were used for men's formal dress, while kosode was used for the grooming of the working class. In these periods, additionally, the working class began to be socially engaged in actively wearing the one-layer kosode, which became popular, and the characteristics of the Japanese Medieval Age, during which functionality and practicality was valued, were also reflected in the dressing.
Various types of functional bedding for inducing and maintaining sleep, are developed and launched with the importance of improving health through sleep emphasized currently. The purpose of this study is to examine development status and direction of functional bedding in the $4^{th}$ Industrial Revolution era, through systematic classification of elements of IoT-based smart bedding cases actively developed as functional bedding at home and abroad. Through previous research, literature and Internet data, characteristics and functional extension of smart bedding and the background of smart bed development was analyzed. And it was analyzed that smart bedding pursues recent functionalism and convergence of physical and digital concept such as IoT or AI, and also mental value to improve sleep quality. As bedroom where smart bedding place in has the private and limited characteristics and users are in sleep-conscious, that hard to ensure power and discomfort in carrying are moderated and the aesthetic elements are not very important, and that the smart bedding performance while sleeping were affected on developmental background. Based on CES case study and analysis on how smart beds are functionally expanded from conventional bedding, smart beds have gained information through digital sensing, and common properties that can be controlled anytime, anywhere, using a smart phone. Some set up the right environment and pose, while others stimulate nerves directly as active intervention. It is expected that smart bedding will be developed to cure user's body and mind, through active intervention when sleeping.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.23
no.1
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pp.87-102
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2021
The purpose of this study is to consider effective digital marketing strategies through analysis of luxury fashion brands. This study conducted both quantitative analysis and case studies of the brands Louis Vuitton, Gucci, Burberry, and Chanel. To measure the brand image of the luxury fashion brands, the survey was distributed to Millennials, and total of 277 responses were used for the final analysis by using SPSS 25.0 statistical program. Other than survey, this paper analyzed digital marketing strategies of luxury fashion brands through brand-related papers, website and social media of each brand, Samsung Designnet's database, and news posted on search engines. The results of this study are as follows: First, according to the result of examining brand image of luxury fashion brands, there was no significant difference between brands, except Gucci. Second, this study analyzed each luxury fashion brand to understand the characteristics of digital marketing, and common characteristics were identified. Third, by analyzing the brand image and digital marketing strategies of luxury fashion brands, it was confirmed that Gucci's brand image and digital marketing strategies were consistent, while there was a difference between Burberry's brand image and digital marketing strategy. Therefore, this article proposes the following digital marketing strategies that are suitable for luxury fashion brands. First, is the connection of on/offline channels. Second, is the use of AI technology. Third, is a blockchain-based platform.
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