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KOMPSAT-3 위성영상 기반 양식시설물 자동 검출 프로토타입 시스템 개발 (Development of a Prototype System for Aquaculture Facility Auto Detection Using KOMPSAT-3 Satellite Imagery)

  • 김도령;김형훈;김우현;류동하;강수명;정윤재
    • 한국지리정보학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.63-75
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    • 2016
  • 우리나라에서는 삼면이 바다와 접해있는 반도형태의 국가로 과거부터 해양수산물에 대한 양식이 이루어져 왔다. 최근에는 양식시설물들을 체계적으로 관리하기 위해 생산량에 대한 조사하고 있으며, 조사된 자료를 기반으로 생산물에 대한 가격책정을 수행하여 내수 어족자원을 안정화하고 어민생활권을 보장하고 있다. 이러한 양식시설물의 조사는 매년 항공사진 기반의 수동 디지타이징을 기반으로 하고 있다. 고해상도의 항공사진을 활용한 수동 디지타이징은 양식시설물 별 종류에 따른 특징과 시설물 운용 여부 등을 알고 있는 전문가의 지식을 기반으로 하여 정확한 구획이 수행된다. 그러나 항공사진의 활용은 생육주기가 다른 양식자원들을 모니터링하기에는 경제적, 시간적 한계가 있으며, 전문가의 지식기반 구획 역시 다수의 전문 인력 등이 투입되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 관측 대상지에 대한 대단위 모니터링이 가능한 위성영상을 바탕으로 양식장에 대한 외곽정보 자동으로 검출하는 프로토타입 시스템 개발에 대해 연구하였다. 연구에 사용되는 위성영상은 국내 고해상 위성인 KOMPSAT-3 위성영상 13 Scene을 양식시설이 주로 이용되는 10월에서 4월 사이에 신규 촬영하여 사용하였다. 양식시설의 검출은 가두리식, 연승식, 부류식 양식시설을 검출하였으며 검출 방법은 영상 처리를 통한 ANN 분류기법 및 Polygon 생성기법을 사용하였다. 개발된 프로토타입 시스템의 양식시설 검출율은 약 93% 정도로 나타났다. 위성영상 기반의 양식시설물 외곽정보 검출은 기존 항공사진이 가지는 모니터링의 한계를 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 전문가가 양식시설을 탐지하고 판독하는 데 있어 유용하게 지원될 수 있을 것이다. 향후 양식장 시설물별 분류 및 영상 처리 기법의 적용을 통해 양식장 시설물 검출 시스템이 개발되어야 할 것이며, 해당 시스템을 통해 양식시설물 모니터링을 수행하여 관련 의사결정 지원에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

기계학습(machine learning) 기반 터널 영상유고 자동 감지 시스템 개발을 위한 사전검토 연구 (A preliminary study for development of an automatic incident detection system on CCTV in tunnels based on a machine learning algorithm)

  • 신휴성;김동규;임민진;이규범;오영섭
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권1호
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    • pp.95-107
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    • 2017
  • 본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

손 동작 인식을 통한 인간 - 컴퓨터 인터페이스용 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브 (Inexpensive Visual Motion Data Glove for Human-Computer Interface Via Hand Gesture Recognition)

  • 한영모
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권5호
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    • pp.341-346
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    • 2009
  • 모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.

유방암 환자의 전초림프절 생검에서 유방림프신티그라피와 수술 중 감마프로우브의 유용성 (Use of Mammary Lymphoscintigraphy and Intraoperative Radioguided Gamma Probe in Sentinel Lymph Node Biopsy of Breast Cancer)

  • 김순;전석길;김유사
    • 대한핵의학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.478-486
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    • 2000
  • 목적: 조직 검사에서 유방암으로 확진된 환자 15명 (평균 연령 50.4세)을 대상으로 수술 전에 시행한 유방림프신티그라피(lymphoscintigraphy)와 수술 중 감마프로우브를 이용하여, 림프관 유입형태 및 전초림프절(sentinel lymph node)을 찾아, 전초 및 액와림프절을 각각 절제, 생검하여, 전초 림프절의 림프신티그라피 발현율, 전초림프절 전이와 액와림프절 전이의 상관 관계 등을 보고자 하였다. 대상 및 방법: 환자의 임상병기는 병기 I-II 이었고, 4례에서 액와림프절이 촉지되었다. 침습성 관암 13명, 수질암 및 포도당 풍부암이 각각 1명씩이었다. 유방림프신티그라피는 다음과 같이 시행하였다. 방사성의약품 Tc-99m antimony sulfide colloid $30{\sim}37MBq$을 총 0.4 ml 용량으로 만들어, 원발 종괴에서 $2{\sim}3mm$ 떨어진 위치의 12, 3, 6, 9시 방향에 각각 0.1 ml를 피내 주사하고 약 2분 동안 마사지하였다. 저에너지, 고해상도 평행 조준기를 이용하여 초기 동적 영상(10 sec/frame)을 10분간 시행하였으며, 이어서 5분 간격으로 $30{\sim}60$분에 걸쳐 초기 정적영상을 얻었고, 주사 후 2시간에 지연영상을 획득하였으며, 각각의 영상을 비교하여 전초림프절과 유입 림프관을 확인하였다. 유방림프신티그라피검사가 끝나면 즉시 수술실로 옮겨 전초림프절이라고 판독된 부위를 감마프로우브로 찾아 림프절의 계수와 배후 방사능을 측정하였고, 이 부위를 절개하여 조직을 떼어내 표지하고 생검하였으며, 그 외에 배후 방사능보다 높은 계수를 보인 부위가 있으면 따로 표지하여 조직 검사를 하였다. 모든 환자에서 원발 종양의 절제술과 액와림프절 절제술을 시행하였다. 결과: 전체 환자 15명 가운데 14명에서 유방림프신티그라피 및 수술 중 감마 프로우브로 전초림프절이 발견되었다(전초 림프절 검출율: 93.3%). 유방림프신티그라피로 발견된 평균 전초림프절수는 $2.47{\pm}2.00$개였으며, 감마프로우브를 이용하여 수술로 절제된 평균 전초림프절 수는 $2.36{\pm}1.96$개였다. 초기 동적 유방림프신티그라피에서 전초림프절로 유입되는 림프관이 총 15명 중 3명에서 관찰 할 수 있었으며(20%), 3명에서는 전초림프절이 2시간 지연 영상에서만 발견되었다(20%). 유방림프신티그라피에서 전초림프절이 나타난 시간은 평균 $33.4{\pm}48.4$분이었다. 전초림프절의 조직 생검 결과 14명 가운데 7명의 전초림프절에서 전이 소견이 관찰되었고(50%), 이 중 5명 환자의 액외림프절에서 전이가 보였다(예민도: 71.2%). 그러나 전초림프절에 전이가 있었던 7명 가운데 2명은 액와림프절에서 전이 소견은 관찰되지 않았다. 전초림프절에 전이가 없었던 7명 환자에서는 모두 액와림프절에서도 전이 소견을 관찰 할 수 없었다(특이도: 100%). 유방림프신티그라피 및 수술 중 감마프로우브로 전초림프절을 발견 할 수 없었던 1명에서 액와절제술 후 액와림프절 조직에서 림프절에 전이가 관찰되었다. 결론: 따라서 유방암 환자에서 유방림프신티그라피와 수술 중 감마프로우브를 이용한 전초림프절 생검은 액와림프절 전이 평가에 있어 높은 예민도와 특이도를 나타내므로 불필요한 액와림프절 절제술을 줄이는데 도움이 될 것이다.

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민간기업 조경공사에서 나타나는 식재설계 변경 타당성에 대한 전문가 인식 분석 (An Analysis of the Cognition of Professionals Regarding the Validity of Planting Design Change that Occurred in the Landscape Construction of a Major Private Company)

  • 박재영;조세환
    • 한국조경학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.101-110
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    • 2014
  • 본 연구는 민간기업에서 시행한 아파트 단지의 조경공사 중 식재설계변경의 유형과 변경의 타당성을 분석하여 공기업과 비교 고찰함으로써 조경공사 시에 발생하는 식재설계 변경을 객관적이고 효율적으로 관리하기 위한 기초 자료 제시를 목적으로 수행하였다. 본 연구의 결과 다음과 같은 다섯 가지를 얻을 수 있었다. 첫째, 민간기업에서 시행한 아파트 단지 조경공사에서 발생한 설계 변경 중 식재공사에서 발생한 비율이 61.8%를 차지하고 있음으로써 식재 부분이 설계변경의 주된 대상이 되는 것으로 나타났다. 둘째, 이러한 설계변경원인으로는 주로 공기부족 등 현장 여건과 관련되는 것이었고, 특히 체계적 설계변경보다는 현장에서 구두 설계변경승인으로 이루어지는 것으로 나타났다. 셋째, 식재설계의 설계변경은 한 건의 설계변경 승인에 7~48회의 동시다발적으로 발생하는 특징을 보이고 있었다. 넷째, 민간기업에서 발생하는 조경식재공사 설계변경 유형은 '이용자를 고려한 설계변경', '이미지 개선을 위한 설계변경', '유지관리의 용이성을 위한 설계변경', '설계내역 불일치로 인한 설계변경', '타 공종과의 관계로 인한 설계변경', '현장조사 미비로 인한 설계변경', '시공성을 고려한 설계변경' 등 총 7가지의 조경식재공사 설계변경 유형으로 구분할 수 있었는데 이것은 공기업에서 추진하는 설계변경 유형과 크게 다르지 않은 것으로 나타났다. 넷째, 이들 7가지 중 민간기업의 경우, '이용자를 고려한 설계변경'과 '이미지 개선을 위한 설계변경'이 전체 설계변경의 빈도에서 과반수를 넘는 것으로 나타나 공기업의 '이용자를 고려한 설계변경'과 '설계내역 불일치로 인한 설계변경'으로 나타난 것과 상이한 점을 보이고 있었다. 다섯째, 식재공사 설계변경 과정의 경우 민간기업은 공기단축을 통한 공사비용 절감 차원에서 선(先)시공 후(後)승인의 관행을 보이고 있는 것으로 나타났지만, 공기업의 경우 현장에서 설계변경 사유가 발생하였을 시 현장 상황 및 변경내용을 검토하고 반영하여 설계변경 절차를 보이는 등 상이한 절차를 거치는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 조경공사 중 식재설계 변경의 유형은 공기업, 사기업에 관계없이 7개의 범주로 설계변경의 유형은 동일하나, 설계변경의 주된 사유와 절차는 상이한 점이 있는 것으로 나타남으로써 식재설계 변경은 조경공사의 성격에 따라 합리성과 효율성 차원에서 유동성 있게 적용하는 것이 바람직한 것으로 사료되었다.

딥러닝의 모형과 응용사례 (Deep Learning Architectures and Applications)

  • 안성만
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.127-142
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    • 2016
  • 딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지 (Change Detection for High-resolution Satellite Images Using Transfer Learning and Deep Learning Network)

  • 송아람;최재완;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.199-208
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    • 2019
  • 운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

광학위성영상의 해상도에 따른 논지역의 정규식생지수 비교 (Comparison of NDVI in Rice Paddy according to the Resolution of Optical Satellite Images)

  • 은정;김선화;민지은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1321-1330
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    • 2023
  • 정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.

온라인 쇼핑몰에서 상품 설명 이미지 내의 키워드 인식을 위한 딥러닝 훈련 데이터 자동 생성 방안 (The way to make training data for deep learning model to recognize keywords in product catalog image at E-commerce)

  • 김기태;오원석;임근원;차은우;신민영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-23
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    • 2018
  • E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

1920년대 소비에트 구성주의 패션에 관한 연구 (A Study on Soviet Constructive Fashion in 1920s)

  • 조윤경;금기숙
    • 복식
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    • 제36권
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    • pp.183-203
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    • 1998
  • The wave of Avant-garde swept away all in the unique social background so called 'October Revolution' and the early 1900 Russian society which was able to absorb and accept anything. The Russian avant-garde has been affected by the Cubism and the Futurism those had peculiarly appeared in the early twentieth century, spreaded out to three spheres: the Suprematism, the Rayonism and the Constructivism. The Russian Constructivism has appeared in this background, concretely and ideally ex-pressed the ideology of the revolution into the artistic form and made an huge influence to the whole Russian society. The Constructivist like Tatlin, naum Gabo, Pevaner, Rodchenko, Stepanova, Popova and Exter gave great effect on the Soviet Constructive fashion design in 1920's after the Revolution. The Soviet costume in 1920s hold in common the characteristicss of the Constructive graphic as it is, geometrical and abstractive form, energetic and motility. In fashion design, these graphic qualities have been showed as the application of geometrical form and architectural image, physical distortion and transformation. And in textile design, the simple, dynamical presentation has been appeared. We can classify the Soviet costume at this time into three occasions. The first term is from late 1910 th mid 1920, and it is altered from folk costume design to modern one. With Lamanova as the first on the list, using the folk mitif, the Constructive expression of simple form has been gradually revealed in design. Designers like Makarova, Pribylskaia and Mukhina produced the plane, simple chemise style with the decoration of the Russian traditional motif. From early to late 1920 is the second term, and it is at the pick of the most active processing of the Constructive design. Not only at the costume in daily life but also at the theatrical costume and textile, the con-structive design has been represented all avail-able fields. Many Constructivists including Stepanova, Popova, Exter and Rodchenko took part in the textile design and costume design so as to evlvo their aesthetic concept. The third term is from late 1920 to early 1930. The socialistic realism has dominated over the whole culture and art, the revolutionary dynamic motif has been presented also in textile design. The formative features of Soviet Constructive fashion design are; silhouette, from, motif, color and fabric. The first, the silhouette : a straight rectangular silhouetted has been expressed through the whole period and a volumed one with distorted human body shape has introduced in the theatrical costume design. The second, the form: many lengthened rectangular forms have been made at beginnings, but to the middle period, geometrical, architectural forms have been more showed and there are energy and movement in design. At the last period, only a partial feature-division has been seen. The third, the motif; no pattern or ethnic motif has been partly used at beginnings, a figure like circle, tri-angle has gradually appeared in textile design. At latter period, a real-existent motif like an airplane has been represented with graphing and simplicity. The fourth, the color ; because of insufficient dyeing, neutral color like black or grey color has been mainly covered, but after middle term, a primary color or pastel tone has been seen, contrast of the fabric; without much development of textile industry after the Revolution, thick and durable fabrics have been the main stream, but as time had going to the last period, fabrics such as linen, cotton, velvet and silk have been varously choesn. At the theatrical costume, new materials like plastics and metals that were able to accentuate the form. The pursuit of popularity, simplicity and functionalism that the basic concept of Constructive fashion is one of the "beauty" which has been searching in modern fashion. And now we can appreciate how innovative and epochal this Soviet Constructive fashion movement was.ement was.

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