Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.19
no.6
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pp.857-865
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1995
The main purposes of this study were to find out the new classification system of the clothing evaluative criteria(CEC), 3nd to clear up the relationshiops of new classification system and the existing classification systems. For this purpose, the existing literatures related with the CEC(the classification system, and the variables) were investigated. The results of the study were as follows: 1. The existing classification systems were 'the intrinsic. non-intrinsic classification', 'the level classification', 'the purchase process classification' The new classification system of the CEC is based on 'the view-point of subjets'. The system was divided into the point of clothing itself, the wearer, the other, the wearing situation. The wearer's point of view is divided into the point of the value, and the physical characteristics of wearer 2. The image was included as the concept of the CEC, and the image classification could be suggested. 3. The relationships of the classification systems were as follows: $\circled1$ The intrinsic. non-intrinsic classification system included the level classification, the view-point classification, the image classification, and the buying process classificstion. $\circled2$ The level classification, the view.point classification, and the image classification were linked mutually, but the buying process classification is seperated from these classifications.
The Design Protection Act of Korea classifies industrial designs into examined-based and unexamined-based articles. For design application and registration under the DPA, applicable product for the design needs to be chosen in order for it to be registered. Clothing and personal belongings under class B in the classification list are subject to unexamined-based articles. A sound and logical classification system will lead to higher administrative efficiency as well as assurance of more convenience for the system users. This paper examines the suitability of the design classification for clothing and personal belongings and purposes to suggest improvements.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.45
no.6
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pp.949-964
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2021
Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.44
no.2
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pp.354-368
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2020
Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.13
no.3
s.31
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pp.223-241
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1989
As a preliminary work for the clothing conformity study, Its theoretical backgrounds were reviewed. In the view of convertibility into clothing conformity, two prevailing conformity types were studied. One is normative-social influence and informational-social influence classified by Deutsch and Gerald. And the other is Kelman's classification which includes compliance, identification and internalization. Reference group, as an object of conformity, was studied. In addition to Engel and Blackwell' s and Assael's classification, the reference groups which were revealed in the studies of consumer behavior and clothing behavior were reviewed. The factors were reviewed which influence conformity and clothing conformity. They were product factor, group factor, situational factor and individual factor.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.43
no.3
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pp.101-120
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2012
This study investigated general problems concerning the clothing and textiles field in the KDC 5th edition based comparative analysis academic characteristics and classification system, and suggested on some ideas for the improvements of them. Results of the study is summarized as follows. First, the classification system of the clothing and textiles field is generally divided by costume, dyeing engineering, leather & fur processing, textiles and textile industries, manufacturing clothes, management of clothing, and textile arts. Second, I proposed improvements based on analyzing problems of KDC 5th to the clothing and textiles field from the collection database at the National Library of Korea. Third, basically improvements of KDC system was based on the knowledge of the clothing and textiles field. I tried to maintain as the KDC existing classification system was to retain as much as possible, and to move between items was minimal.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.555-556
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2021
We propose a novel method based on a deep learning model with an optimized dynamic decay learning rate and improved model structure to achieve fast and accurate classification of fashion clothing images.
The purpose of this study is to analyze the street style of women in Dalian, China. 1.185 females of Dalian central street have participated for the survey of this study. This study analyzes characterization of the street style and, classifies it's characteristics by age groups, clothing styles, and clothing items. There are three outcomes due to the aim of this study, 1. In age group classification, every age groups preferred casual style. Especially, young/young adults preferred mix-match styles with various designs. Distinctly, some of missy group preferred fashion trend and others preferred mature style. Also, the preference of missies/madame's group is obviously divided into two groups which pursues fashion trend and not. 2. In clothing style classification, casual styles such as mini-skirts, hot pants, tight t-shirts are mostly in tight silhouette. Also, the main colors are indigo-blue, white, black and point color, which are vivid tone and fluorescent colors. The characteristics of sport casual style contribute the upper garment and the lower garment, which forms a set. Classic styles are divided into two groups of typical formal dress and traditional Qipao dress. The colors of feminine style and textile printing are more sumptuous than other styles. 3. In clothing items classification, the points of the upper garments is the construction of designs, textile printing, ornament with beads, embroidery, and ribbon etc., exposed back. The lower garments like hot pants and mini-skirts are made of jeans. The cargo pants that is made of jean, cotton, luster textile. Also, one-piece dress has the characteristics of tiered and irregular hem line.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.39
no.2
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pp.217-232
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2015
Clothing design considers the concept of human body proportions. This paper proposes an anterior somatotype and body proportion modular by head ratio for 20s to 30s Korean males. Anterior somatotype is classified into 18-types with 13 ratios that consist of 7 heights and 6 widths divided by stature. A total of 18-types are expressed in numerical values that represent the percentage of the stature and geometrical figures represented on the grids one unit is 1% of the stature. The torso is divided by 6 modules that are side neck to shoulder, shoulder to axillary, axillary to waist, waist to navel, navel to hip, and hip to crotch. Head and leg can be estimated as numerical information of stature and torso. Morphological characteristics of anterior somatotype are analyzed by 4 factors based on results and 18-types named by simple signs. We develop a new classification of anterior somatotype that integrate vertical and horizontal characters of body proportions. The use of integrated classification in the clothing industry is expected to increase the clothing fit.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.3
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pp.385-392
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2010
The breast types of middle-aged women of 80A (formerly 80B) size were classified through a 3D scanned nude body. Thirty seven measurements including the radius of curvature, surface area, volume, surface length, and breast displacements were used as input variables. We extracted five main factors through the factor analysis of the measurements and classified 36 subjects into 3 clusters through the cluster analysis. As a result of the factor analysis, the size of the breast, breast sag, the curvature of the inner and the outer breast curve, the width of the breast, and the nipple direction were found as the main factors. For the results of the classification of breast types, Cluster 1 was characterized by narrow breast width and unsymmetrical under the breast curve, whereas Cluster 2 was a wide and sagged shape. Cluster 3 was classified into big breast volume and symmetrical under-breast curve. The results are useful to the product development of high quality brassieres which reflect the 3D characteristics of breast types of middle-aged women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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