• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.11-24
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• 2021

본 연구는 20대 소비자의 애국심 정도에 따른 일본 브랜드 구매 행동을 규명하고자 한다. 연구방법은 20대 성인 대학생 235명을 대상으로 설문 조사를 통한 연구를 진행하였고, 설문내용은 20대 소비자의 겉옷과 속옷에 대한 기본적인 구매 태도를 질문한 뒤 대표적인 일본 브랜드 U브랜드의 겉옷과 속옷에 대한 구매 태도를 조사하였다. 그리고 애국심과 U브랜드 구매의 상관관계를 알아보기 위하여 애국심에 관한 질문을 하였고 마지막으로는 기본적인 인적사항을 조사하였다. 연구 결과는 첫째, 겉옷과 속옷에 대한 소비자의 구매 태도에 유의한 차가 있었다. 20대 소비자들은 겉옷을 구매할 때에는 디자인을 가장 중요시 여기고 속옷을 구매 할 때에는 기능성을 가장 중요한 요인으로 선택하였다. 둘째, U브랜드의 겉옷과 속옷에 대한 소비자들의 태도가 다른 점이 확인되었다. U브랜드의 겉옷 디자인에 대한 평가는 다소 긍정적이진 않으나 가격에 만족하는 경향을 보였고 U브랜드의 속옷제품의 기능성에 대한 점수는 다소 긍정적인 응답을 얻었다. 셋째, 애국심 평균을 기준으로 고저집단으로 나누어 t-test 분석한 결과, U브랜드의 의류 제품에 대한 태도와 구매 특성에 유의미한 차이를 보였다. 고애국심 소비자가 저애국심 소비자보다 U브랜드 겉옷 제품에 대해 가격과 상품성 등을 부정적으로 생각하였는데, 디자인의 평가에서만 유의한 차이가 없었다. 속옷제품에서는 저애국심 소비자는 고애국심 소비자보다 U브랜드 제품의 가격, 디자인, 기능성 등에 대해 긍정적으로 생각하고 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• 감성과학
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• 제22권1호
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• pp.15-22
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• 2019

본 연구의 목적은 그래핀(Graphene)을 사용하여 폴리우레탄 나노웹(Polyurethane Nanoweb)에 전기전도성을 부여하고, 이를 이용하여 나노웹 기반의 스트레인센서(Strain Sensor)를 개발하는 것이다. 이를 위해 1% 그래핀 잉크를 폴리우레탄 나노웹에 푸어코팅(Pour-coating)한 후 PDMS(Polydimethylsiloxane)로 후처리를 하여 착용 가능한 스트레인센서를 완성하였다. 시료 표면에 전도성 물질이 잘 코팅되었는지 확인하기 위해 전계방사형 주사전자현미경(FE-SEM)를 이용하여 시료의 표면 특성을 평가하였다. 시료의 전기적 특성 평가는 멀티미터(Multimeter)를 사용하여 시료의 선저항(Linear Resistance)을 측정하고, 시료를 각각 5%, 10% 인장하였을 때 선저항이 어떻게 변하는지 비교하였다. 또한 시료의 성능을 평가하고자 게이지율(Gauge Factor)을 구하였다. 착의평가 실험은 완성된 스트레인센서를 더미에 착용시킨 후 MP150(Biopac system Inc., U.S.A.)과 Acqknowledge(ver. 4.2, Biopac system Inc., U.S.A.)를 사용해 인장에 따른 호흡신호를 측정하였다. 표면 특성을 평가한 결과, 모든 전도성 나노웹 시료들이 그래핀 잉크로 균일하게 코팅되어있음을 확인하였다. 인장에 따른 저항값 측정 결과, 그래핀을 처리한 시료인 시료 G가 가장 낮은 저항값을, 그래핀을 처리한 후 열처리를 한 시료인 시료 G-H가 가장 높은 저항값을 가졌고, 시료 G와 시료 G-H의 경우 길이가 5%, 10%로 늘어남에도 선저항값의 변화가 안정적으로 증가하는 것으로 나타났다. 저항값 결과와는 달리, 시료 G가 시료 G-H보다 더 높은 게이지율을 보였다. 실제로 착의평가 결과, 시료 G-H를 이용해 만든 스트레인센서가 안정된 Peak값으로 측정되어 좋은 품질의 신호를 얻었다. 그러므로 본 연구를 통해 그래핀 잉크를 처리한 폴리우레탄 나노웹이 호흡 센서로서의 역할을 충분히 수행하는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.