• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.501-508
• /
• 2023

본 연구는 대한민국의 남성과 여성의 다양한 헤어스타일을 헤어이미지를 활용하여 분류하고, 이를 기반으로 3D 헤어 모델을 제작하는 것을 목표로 한다. 헤어스타일 분류는 육안으로 확인 가능한 큰 특징을 기준으로 하여 14가지 카테고리로 구분하였다. 남성 6가지 스타일과 여성 8가지 스타일로 분류하였으며 헤어이미지에 가장 적합한 헤어스타일을 매칭하여 메타버스 저작환경에서 헤어 제작을 위해 필요한 헤어모델을 추천하는데 사용하도록 하였다. 메타버스와 같은 플랫폼에서 원격지에서 접속한 사용자의 헤어를 촬영하거나 이미 획득한 헤어이미지와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 매칭하는 데 활용될 수 있다. 이를 통해 사용자에게 가장 유사한 3D 헤어 모델을 제안하는 데 사용할 수 있다.

• 디지털정책학회지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.1-14
• /
• 2024

본 연구의 목적은 헤어뷰티산업의 SNS 마케팅 특성이 헤어샵 이미지 형성과 방문의도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. SNS 마케팅은 현대의 소셜 미디어 플랫폼을 활용하여 고객과의 상호 작용, 정보 제공, 정보 신뢰, 유쾌함을 통해 마케팅 활동을 수행하는 전략입니다. 이러한 SNS 마케팅의 특성이 헤어뷰티 업계에서 헤어샵 이미지 형성과 고객 방문의도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 연구를 위해 헤어 관련 SNS 이용 경험이 있는 총 307명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지에는 SNS 마케팅 특성, 헤어숍 이미지, 방문의도 관련 항목이 포함되어 있으며, 수집된 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 통계분석하였다. 연구문제의 결과는 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석, 매개회귀분석 등의 분석기법을 적용하여 도출하였다. 연구 결과, SNS 마케팅의 특징인 정보제공, 정보신뢰성, 유쾌함, 상호작용이 헤어샵 이미지 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 헤어샵 이미지가 방문의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 헤어숍 이미지는 SNS 마케팅 특성과 방문의도 사이에서 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 SNS 마케팅을 통해 헤어 뷰티 업계의 이미지 형성과 고객 방문 의도를 향상시킬 수 있는 중요한 인사이트를 제공합니다.

• 복식
• /
• 제61권6호
• /
• pp.101-112
• /
• 2011

The purpose of this study was to investigate the relationships among clothing image, make-up image, and hair image. The Data were collected from 306 women living in Gyeongnam province in June, 2009. Statistical analysis used in this study were frequency, F-test, t-test, Duncan test, factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, correlation coefficient, and multiple regression. The results of this study were as follows.: Three factors of clothing image were titled as elegance, youth, and visibility. Three factors of make-up image were titled as modern, romanticism, and mediocrity. Four factors of hair image were titled as attraction, individuality, gentleness, and cuteness. The clothing image, make-up image, and hair image according to the demographic characteristic of women showed significant difference. The clothing image resulted in correlation with the make-up image and hair image. The clothing image had a influence on the make-up image and hair image.

• 산업과 과학
• /
• 제2권3호
• /
• pp.29-36
• /
• 2023

본 연구의 목적은 헤어컬러디자인 기법 중 그라데이션 기법 분석을 통해 디자이너의 헤어컬러디자인 제작물을 일관되게 제작할 수 있는 헤어 컬러 작업 계획의 기초자료로 제시하고자한다. 연구 방법은 2022년부터 2023년 9월 15일까지 대중 매체에 나타난 여성의 사진 10개를 선정하여, Adobe Photoshop CS6의 Eyedropper Tool로 컬러 칩과 RGB 값을 추출하여 컬러 칩의 RGB 값을 Munsell Conversion(version 12.1.13a)의 HV/C 값으로 데이터화하였다. 추출된 데이터를 바탕으로 배색 스케일에 데이터를 표기하여 여자 대중 스타들의 그라데이션 헤어컬러를 분석하였다. 그 결과 I.R.I 배색 이미지 스케일에서 여성 대중 스타의 배색 스케일은 부드러움보다 딱딱함의 이미지가 두드러지게 나타났다. 또한 동적임 보다는 정적임에 집중되어 있음을 확인할 수 있었다. 헤어 컬러에 따른 배색 이미지로는 고상한, 점잖은, 우아한, 은은한 과 같은 형용사로 추출되었다. 이를 적용한 주제로 3점의 헤어스타일을 제작하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.661-662
• /
• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.85-92
• /
• 2022

본 논문에서는 라인 형태인 가닥(Strand) 지오메트리 이미지와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, ConvNet 혹은 CNN)을 이용하여 저해상도 헤어 및 털 시뮬레이션을 고해상도로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 데이터 간의 쌍은 물리 기반 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 저해상도-고해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 헤어 가닥 형태의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 헤어 및 털 네트워크는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링(Upscaling)시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 지오메트리 이미지가 고해상도 헤어로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 헤어의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로 이전 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.13-19
• /
• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권11호
• /
• pp.651-658
• /
• 2012

아이돌 스타는 각종 예능프로그램을 비롯해 라디오, 드라마, 뮤지컬까지 다양하게 활동하는 만능 엔터테이너가 되었으며 팬 층도 10대 여성 중심의 팬 문화에서 20대는 물론 30~40대로 확대되었다. 아이돌 스타의 뷰티이미지를 "우리 결혼했어요" 프로그램 출연 아이돌을 중심으로 살펴 본 결과는 <표 3과 5>와 같으며 [사진 5]을 통해 이특-강소라 커플과 이준-오서연 커플이 주는 이미지는 비슷했으며, 조권과 황광희의 경우도 까부는 이미지가 유사함을 확인할 수 있었다. 뷰티이미지는 주로 내추럴한 이미지의 메이크 업를 하였으며 헤어스타일과 헤어염색을 통해 이미지를 변화시켰다. 이준의 경우는 스모키 화장을 음반이나 프로그램 속에서 보여 주었다. 아울러, 각 아이돌 그룹들은 각자의 고유 스타일 고수보다는 발표되는 음악에 맞춘 메이크업과 헤어스타일을 하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국의류학회지
• /
• 제28권9_10호
• /
• pp.1320-1328
• /
• 2004

Purposes of the study were to find out the joint effects of two salient appearance cues-hair colors and hair lengths on males fashion images, using 729 university students in Daejon city and a Chungnam province. The study was a quasi experiment; the dependent variables were hair lengths(4 levels) and hair colors(4 levels)and the dependent variable was a set of semantic different of scales which was consisted of 40 hi-polar adjectives, The data were analyzed by a factor analysis, 3-way ANOVA, and the results were as follows. Hair lengths effected on the image of five dimensions, salient, social, potency, evaluate and dynamics while hair colors effected on salients, social and potency dimensions. The most significant interaction effect between hair color and lengths were existed on the salient image: For the longer haired males, the color effects became less evident then normal to shorten haired males and it can be concluded that when two salient cues were combined one cue's effect became discounted.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.127-133
• /
• 2020

본 논문에서는 헤어스타일을 미리 확인하고 변경해 볼 수 있는 헤어 스타일링 지원 스마트 미러 개발을 다루었다. 이 서비스의 핵심 기능은 사용자가 원하는 헤어 이미지를 선택했을 때 해당 이미지를 사용자의 얼굴에 합성해 가상으로 헤어스타일링하는 기능이다. 헤어 이미지 합성 기능의 효용성을 확인하기 위해 기능 수행 상황에 따른 Haar-cascade 알고리즘의 안면인식 성공률 측정 실험을 진행했다. 실험을 통해 피실험자의 두 눈과 눈썹이 모두 보이는 상황에서 95%의 확률로 안면인식이 성공하며 가장 높은 성공률을 보인다는 것을 확인했다. 피실험자의 양쪽 눈썹이 모두 보이지 않거나 한쪽 안구가 가려진 상황에서는 각각 50%, 0%의 안면인식 성공률을 보인다는 것을 확인했다.