• 제목/요약/키워드: Sensibility image

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천연염색직물의 물리적 색채 특성과 심리적 감성 요인 (Physical Colorimetric Properties and Psychological Sensibility Factor of Naturally Dyed Fabrics)

  • 이유진;이경현;조길수
    • 감성과학
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    • 제19권3호
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    • pp.3-14
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    • 2016
  • 본 연구에서는 천연염료와 직물종류, 매염유무의 세 가지 조건에 대한 천연염색직물의 물리적 색채 특성을 측정하고, 심리적 색채감성평가를 실시하였다. 이에 대하여 염료의 종류, 직물의 종류, 매염제의 유무에 따른 물리적 색채 특성 차이를 살펴보기 위하여 분산분석을 실시하였으며, 상관관계분석을 통해 물리적 색채 특성과 심리적 감성간의 관계를 분석하고, 회귀분석을 이용해 천연염색에 대한 예측식을 도출하였다. 최종적으로, 천연염색직물에 대한 감성 이미지 맵을 제안하기 위하여 다차원 척도법(Multidimensional Scaling: MDS)을 이용하였다. 이를 통해, 대표적으로 남성적인(masculine)인 이미지에는 무거운, 딱딱한 색채감성을 갖는 치자염색이, 여성스러운(feminine) 이미지에는 밝고 투명하고 부드러우면서 가벼운 색채감성을 갖는 소목과 락, 치자청을 사용한 염색이 적합하다. 내츄럴(natural)한 이미지를 나타내기 위해서는 은은한 색채감성의 쑥 염색이 적절하고, 화려한 색채감성의 쪽으로 염색을 한다면 액티브(active)한 이미지를 가질 수 있을 것이라 예측 가능하다.

딥러닝을 통한 하이엔드 패션 브랜드 감성 학습 (Deep Learning for Classification of High-End Fashion Brand Sensibility)

  • 장세윤;김하연;이유리;설진석;김성재;이상구
    • 한국의류학회지
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    • 제46권1호
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    • pp.165-181
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    • 2022
  • 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.

크리스찬 디올 패션의 감성 이미지 연구 (A Study on the Sensibility Image of Christian Dior Fashion)

  • 전혜정;이윤정
    • 복식
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    • 제56권8호
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    • pp.123-137
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    • 2006
  • 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.

의류소재 이미지 분류에 따른 직물 특성 연구 (A Study of Fabric Properties for Classified on Apparel Material Image)

  • 박기윤
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.15-31
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    • 2001
  • Textile fabrication affected by consumer and selected by fashion designer. The textile fabrication has been made not only by introducing the newly developed fiber but also by modifying the existing textile materials to impart sensibility to them. Consumers choose but to their sensibility of textile material and fashion trend. On purpose in this research is find out have influence on textile image. Wool fabrics have been in use from early age in northern Europe. Recognition of the role of the morphological structure, surface properties, chemical composition, acid-base characteristics in the chemical treatment of wool led to quantum advances in the fields of setting, shrink-resisting, chemical modification, and internal fiber cross-linking. Mechanical finishing to develop the handle, drape, and surface characteristics of the fabric is at least as important as chemical or wet finishing. Result showed that to have variety sensibility and trend theme in wool fabrics are tweed, venetian, serge, gabardine and melton.

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웹사이트 특성에 따른 신호 감성 이미지 분석 (A study on the sensibility image preference for the website categories)

  • 최재호
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.55-58
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    • 2001
  • 웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.

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영상에서의 아동의 색채 감성 심리 (Color Sensible Psychology of Child in Image)

  • 신성윤;백정욱;이양원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.649-650
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    • 2010
  • 본 논문에서는 12색상환을 바탕으로 한 28색의 감성을 추출하여 감성 데이터베이스를 구축한다. 그리고 입력 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내도록 한다. 또한 아동이 그린 그림에서 컬러 분포도를 이용하여 아동의 색채 감성 심리를 알아보도록 한다.

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의복무늬의 시각적 감성연구 (A Study on the Visual Sensibility of Clothing Pattern)

  • 김윤경;이경희
    • 한국의류학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.861-872
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    • 2000
  • The purpose of this study is to objectively explain the visual sensibility of clothing pattern and develop the design of clothing pattern that satisfies the consumer's sensibility. The photos stimuli on clothing pattern are divided into source, presentation, layout and are composed of each 6 photos per chapter totally 48 photos and semantic differential bi-polar scales are consist of 27 couples sensibility words. The subjects were 400 females in the twenties. Data were analyzed by SAS. The major finds were as follows: 1. As a result of the factor analysis, 4 factors of visual sensibility were consist of Coordination, Hardness and Softness, Attention, Rhythm. 2. As to the difference of visual sensibility based on the composition of clothing pattern, there were differences Hardness and Softness, Rhythm by source and there were significant differences among 4 factors by presentation and layout. 3. According to the age and education level, there were significant differences in Attention, Rhythm and according to the consuming areas, there were significant differences in Coordination, Rhythm. 4. According to sensibility positioning, The clothing pattern was classified as soft-hard, simple-complicated. 5. As a result of the regression analysis, preference, consuming desire and satisfaction appears to be closely related. Good quality is related with total clothing image which is brought about composition of clothing pattern.

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직물 디자인에 대한 감성 예측 모형 (A Model of Affectiveness on Textile Image)

  • 박수진;정찬섭
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
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    • pp.77-80
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    • 1999
  • 본 연구는 박수진, 장준익 및 정찬섭 (1998)에서 언급된 방식으로 조사된 직물 디자인의 시각적 측면에 대한 감성을 모형화하여 각각의 감성 발생에 기여하는 주요 디자인 요소들이 무엇인지, 그리고 각 감성별 주요 디자인 요소의 가산적인(additive) 결합과 디자인 요소들 전반의 승산적인(multiplicative) 결합에서 얻어진 결과가 어떻게 다른지를 비교, 분석하였다.

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칼라 이미지 스케일의 보간 (Interpolation of Color Image Scales)

  • 김성환;정성환;이준환
    • 감성과학
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    • 제10권3호
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    • pp.289-297
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    • 2007
  • 칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.

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