• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.676-677
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• 2022

본 논문에서는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화된 동적 붕괴 학습률과 개선된 모델 구조를 가진 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안한다. Fashion-MNIST 데이터 셋에서 제안된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제15권1호
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• pp.57-64
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• 2013

This research examines the environmental consciousness of fashion consumer attitudes towards eco-friendly products and artificial leather purchase intentions. The survey was conducted from March 11 to March 15 2012 and all respondents had at least once experience of purchasing fashion items made of artificial leather. A total of 426 subjects were used in the dataset; the statistical analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis and multiple analysis. The results are as follows. The study finds that environmental consciousness has three dimensions of public participation, resource conservation, and recycling. Public participation, recycling, and resource conservation influenced eco-friendly product attitudes. Eco-friendly product attitudes influenced artificial leather purchase intentions. The research results show that appropriate plans in fashion business such as usefulness of design and business value will need to be provided to fashion consumers. Detailed information on materials related to fashion products as the content of environment-friendly techniques and recycling methods will help consumers to evaluate environmental-friendly attitude products.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.40-42
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• 2022

People's focus steadily shifted toward fashion as a popular aesthetic expression as their quality of life improved. Humans are inevitably drawn to things that are more aesthetically appealing. This human proclivity has resulted in the evolution of the fashion industry over time. However, too many clothing alternatives on e-commerce platforms have created additional obstacles for clients in recognizing their suitable outfit. Thus, in this paper, we proposed a personalized Fashion Recommender system that generates recommendations for the user based on their previous purchases and history. Our model aims to generate recommendations using an image of a product given as input by the user because many times people find something that they are interested in and tend to look for products that are like that. In the system, we first reduce data dimensionality by component analysis to avoid the curse of dimensionality, and then the final suggestion is generated by neural network. To create the final suggestions, we have employed neural networks to evaluate photos from the H&M dataset and a nearest neighbor backed recommender.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.125-133
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• 2023

Traditional attire has assumed a pivotal role within the contemporary fashion industry. The objective of this study is to construct a computer vision model tailored to the recognition of traditional costumes originating from five distinct countries, namely India, Korea, Japan, Tanzania, and Vietnam. Leveraging a dataset comprising 1,608 images, we proceeded to train the cutting-edge computer vision model YOLOv8. The model yielded an impressive overall mean average precision (MAP) of 96%. Notably, the Indian sari exhibited a remarkable MAP of 99%, the Tanzanian kitenge 98%, the Japanese kimono 92%, the Korean hanbok 89%, and the Vietnamese ao dai 83%. Furthermore, the model demonstrated a commendable overall box precision score of 94.7% and a recall rate of 84.3%. Within the realm of the fashion industry, this model possesses considerable utility for trend projection and the facilitation of personalized recommendation systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.57-64
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• 2024

패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

• 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.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2018

이미지와 같은 고차원 데이터로부터 새로운 샘플 데이터를 생성하는 기술은 음성 합성, 이미지 변환 및 이미지 복원 등에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 고해상도의 이미지들을 생성하는 것과 생성한 이미지들의 variation을 높이기 위한 방안으로 Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs)을 구현 모델로 채택하였고, 이를 패션 이미지 데이터에 적용하였다. PG-GANs은 생성자(Generator)와 판별자(discriminator)를 동시에 점진적으로 학습하도록 하는데, 저해상도의 이미지에서부터 계속해서 새로운 레이어들을 추가하여 결과적으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있게끔 하는 방식이다. 또한 생성 데이터의 다양성을 높이기 위하여 미니배치 표준편차 방법을 제안하였고 GAN 모델을 평가하기 위한 기존의 MS-SSIM이 아닌 Sliced Wasserstein Distance(SWD) 평가 방법을 제안하였다.