The purpose of this study(Part I) was to provide the guidance in more objective and proper clothing design and wearing rule to make good image making by analysis of fashion sensibilities about adult women's town wear in unlimited circumstance. The specific objectives were; 1)to investigate about fashion sensibility of women's town wear at season 2)to investigate about fashion sensibilities of women's town wear of properties which are age, marriage or not, job, average income per month, and schooling. 3)to compare fashion sensibility between Good and Bad women's town wear. The collected photos at shopping mall, department stores, and churches(S/S, F/W:2004.4.28~2005.5.1) were prepared removing face and background that can affect in estimator and attached on gray board. To investigate fashion sensibilities, the stimulus were 80 photos('good':40, 'Bad':40). The questionnaire consisted of bi-polar 25 pairs adjective scale of fashion sensibilities was distributed 60 female(20's~40's) living in Busan. The data were analyzed by t-test, ANOVA, and Scheffe. The results of this study are summarized as follows; For fashion sensibilities at 'Good' and 'Bad' wear, the variances(season, age, marriage or not, job, average income per month, and schooling) are important. Especially, the fashion sensibility at 30's women are very unique and importance age zone to catch both young women's fashion sensibility and old women's fashion sensibility, Through that age zone, we could read women's various fashion sensibility and prospect complicate consumers' fashion mind. This study result will be utilized in the clothing design for target age zone of women's town wear, database of wearing rule and good image making, and planning fashion marketing strategies.
This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference by structure and sensible characteristics of women's suits fabrics between on- and off-line. 78 subjects who majored in fashion design evaluated the sensibility image and preference of 15 various kinds of specimens on- and off-line. Factor analysis, t-test, Pearson correlation and regression were used for a statistical analysis by SPSS WIN 13.0. The results of this study were as follows: 1. Women's suits fabrics were classified according to five sensibility image factors: 'classic', 'sophisticated', 'natural', 'characteristic', and 'practical'. 2. The results of the t-test showed that there were no differences between the on- and off-line evaluation of sensibility images. 3. The analysis of correlation indicated that the 'classic'-'sophisticated' and 'natural'- 'practical' sensibility images show a significant correlation between the two kinds of evaluation. 4. The results of regression revealed that 'sophisticated', 'characteristic' and 'practical' sensibility images had an effect on the purchase preference of women's suits fabrics. 5. 'Sophisticated', 'characteristic' and 'classic' sensibility images had an effect on the tactile preference of women's suits fabrics. 6. The structural characteristics of fabrics: thickness, weave and weight had an effect on the 'classic' sensibility image. Thickness had an effect on the 'sophisticated' sensibility image and fabric count had an effect on the 'characteristic' sensibility image.
The fashion industry is creating innovative business models using artificial intelligence. To efficiently utilize artificial intelligence (AI), fashion data must be classified. Until now, such data have been classified focusing only on the objective properties of fashion products. Their subjective attributes, such as fashion brand sensibilities, are holistic and heuristic intuitions created by a combination of design elements. This study aims to improve the performance of collaborative filtering in the fashion industry by extracting fashion brand sensibility using computer vision technology. The image data set of fashion brand sensibility consists of high-end fashion brand photos that share sensibilities and communicate well in fashion. About 26,000 fashion photos of 11 high-end fashion brand sensibility labels have been collected from the 16FW to 21SS runway and 50 years of US Vogue magazines beginning from 1971. We use EfficientNet-B1 to establish the main architecture and fine-tune the network with ImageNet-ILSVRC. After training fashion brand sensibilities through deep learning, the proposed model achieved an F-1 score of 74% on accuracy tests. Furthermore, as a result of comparing AI machine and human experts, the proposed model is expected to be expanded to mass fashion brands.
This study investigated the preference of sensibility expression factors regarding fashion materials, such as the color, pattern and texture of fabric. Moreover, this study analyzed the relationship between the preference of sensibility expression factors and the preference of fashion images by identifying the preference of fashion images. The survey subjects were 312 women ranging in age from 20 to 40 years old. This study utilized a questionnaire as a measurement tool. First, this study performed a factorial analysis on the preference of sensibility expression factors of fashion materials. In regards to color preference, this study considered color depth such as light tone color, moderate tone color, dark tone color and vivid tone color. In regards to pattern preference, this study examined: geometric pattern, floral pattern, animal skins pattern, check pattern and symbolical pattern. In regard to preference of the texture, this study assessed: roughness, luster, flatness and lightness. Second, this study performed a factorial analysis on the preference of fashion images. This study examined five factors: dignity, uniqueness, femininity, activity and simplicity. Third, this study analyzed the effects of the preference of sensibility expression factors of fashion materials on the preference of fashion images. As a result, the color preference was related to the image preference associated with dignity, femininity and simplicity, whereas the pattern preference was related to the images of uniqueness, femininity, activity and simplicity. Moreover, the preference of texture image was related to the images of dignity, uniqueness, femininity and activity.
Modern fashion shows the trend of various styles and the period focusing on only product functions is changed to the period focusing on consumer's sensibility. Consumers show different sensitivities and preference by individual at the stage cognizing and recognizing the stimulation of given image and the method of objective measurement based on the fashion sensible vocabularies is necessary to measure fashion sensibility. Therefore, this research is significant to examine differences of preference to classic fashion by generation and awareness for sensible vocabularies and suggest methodology of design sensible evaluation research through the quantitative evaluation objectifying subjective sensibility. For the method of research, precedent theses related to classic, concept and characteristics of classic in books and definition and characteristics by generation were examined, the best 3 domestic portal sites were selected and adjective vocabularies and images related to classic were collected from 2010 to 2014. Among the 206 adjectives collected, vocabularies whose average is more than 3.5 were drawn by 5-point Likert scale for fashion expert group. And, among the total 306 images collected, 21 representative images were selected by preliminary investigation of fashion expert group. For the classic images and vocabularies selected, frequency analysis, factor analysis and variance analysis were conducted by SPSS 19.0. The results of analysis are as follows. Preference to classic fashion image by generation was analyzed. As a result, both of two generations selected classic fashion as the most classic one. The images of the next orders were analyzed. As a result, Y generation selected basic classic fashion image which is casual with high activity as a classic one. Baby boom generation selected ancient classic fashion image, so there were differences in preference for classic by generation. As a factor analysis on classic adjective vocabularies, they could be divided into 5 factors such as basic form, attractive form, traditional form, vintage form and active form and they verified that credibility of all measuring variables for classic sensible vocabularies was achieved. Differences of classic sensible vocabularies by classic fashion image and generation were examined. As a result, generation and classic fashion image made a significant effect on five factors. Therefore, there were differences of the awareness on classic fashion images and sensible vocabularies among the generations and this thesis can be a fundamental material which objectifies subjective sensibility and suggests the methodology of new research.
This study is to measure and evaluate the sensibility image for textile pattern design based on the generation. Ten patterns classified by a practical survey on the market are presented. A questionnaire has 14 sensibility related words scaled by 7 point semantic differential method. The practical research is performed for 200 women screened by sensibility test for individual character analysis based on the generation. Each subject is answered by a face-to-face interview method to improve survey's accuracy, For statistical test about differences in treatment means, SAS package is used and analyzed through ANOVA, significance probability and mean, In summary, this paper has proposed the sensibility image scale for apparel pattern design to satisfy individual sensibility, The results of this study can be effectively applied to develop textile pattern design based on human sensibility.
Christian Dior has been standing to a good position in fashion and make-up for a long time, and it has been growing up continuously. The purpose of this study was to find out data that a point of view on sensibility. So first, this study analyzed image components of Christian Dior fashion, then this study examined aesthetic characters of Christian Dior fashion. For researching the image of Dior based on an historical consideration of Dior, subjects were fixed in this study. 1) Analyzing image components of Dior fashion 2) Examining image characters of Dior fashion 3) Researching consumers understand how to image of Dior fashion. The study was theoretical and established method; using more than a graduate student-major in clothing and make up, survey$(2004.5\sim6.)$ and SPSS 10 program statistics method. As the results, in Dior fashion, this study analyzed the factors of shape, color, material and texture, and that indicated character of chic, classic, gorgeous and romantic image on the foundation of elegant beauty. As consumers understood that as a same image. By analyzing the image as an emotional side, it could be fundamental data of emotional marketing for Asian.
This research was designed to investigate the effect of hand and sensibility image on the preference to textiles for jacket. 85 subjects majored in fashion design were surveyed and 10 kinds of fabrics used as specimen at each season. Factor analysis, t-test, Pearson correlation, regression were used for statistical analysis by SPSS WIN 11.0. The results of this study were as follows; 1. In Spring\ulcornerFall season, 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility factor of textiles for jacket. 2. 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility image in Summer. 3. 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility image in Winter season. 4. There were significant differences according to sex between hand factor and sensibility image at each season. 5. There were significant correlations between hand and sensibility image in Spring\ulcornerFall and Summer. 6. Hand and sensibility image were related to the preference to textiles for jacket in Spring and Winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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