Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.3
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pp.503-515
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2018
In this research, the three-dimensional structural and colorimetrical modeling of yarn-dyed woven fabrics was conducted based on the Kubelka-Munk theory (K-M theory) for their accurate color predictions. In the K-M theory for textile color formulation, the absorption and scattering coefficients, denoted K and S, respectively, of a colored fabric are represented using those of the individual colorants or color components used. One-hundred forty woven fabric samples were produced in a wide range of structures and colors using red, yellow, green, and blue yarns. Through the optimization of previous two-dimensional color prediction models by considering the key three-dimensional structural parameters of woven fabrics, three three-dimensional K/S-based color prediction models, that is, linear K/S, linear log K/S, and exponential K/S models, were developed. To evaluate the performance of the three-dimensional color prediction models, the color differences, ${\Delta}L^*$, ${\Delta}C^*$, ${\Delta}h^{\circ}$, and ${\Delta}E_{CMC(2:1)}$, between the predicted and the measured colors of the samples were calculated as error values and then compared with those of previous two-dimensional models. As a result, three-dimensional models have proved to be of substantially higher predictive accuracy than two-dimensional models in all lightness, chroma, and hue predictions with much lower ${\Delta}L^*$, ${\Delta}C^*$, ${\Delta}h^{\circ}$, and the resultant ${\Delta}E_{CMC(2:1)}$ values.
The purpose of this paper is to examine the factors influencing on loyalty in US online shopping malls. The study proposed a model to investigate the relationship among quality of sites, satisfaction, attitude, and loyalty. The hypotheses were examined by analyzing a structural equation model. 280 US samples were used for the final analysis. The results show that this model demonstrates good fit for the samples. The ease of use was found to be a significant variable in their satisfaction, while it did not have the direct effect on attitude toward the sites. The information quality was found to be a crucial variable in consumers' satisfaction and attitude toward the site. Satisfaction directly affected attitude as well as loyalty, and attitude also directly affected loyalty. Thus, the structural relationship among the variables of customers' loyalty was verified. This research provides practical insights into US consumer behaviors that would be beneficial to marketers when they make decisions for the US e-commerce market.
The purpose of this study was to develop smart bags that combining fashion-specific trends and smart information technologies such as light-emitting diodes(LED) and optic fibers by grafting marquage techniques that have recently become popular as part of eco-fashion. We applied e-textiles by designing leather tote bags that could show off LED luminescence. A total of two tote bags, a white-colored peacock design and a black-colored paisley design, divided the LED's light-emitting method into two types, incremental lighting and random light-emission to suit each design, and the locations of the optical fibers were also reversed depending upon the design. The production of circuits for the LEDs and optical fibers was based on the design, and a flexible conductive fabric was laser-cut instead of wire line and attached to the circuit-line location. A separate connector was underwent three-dimensional(3D)-modeling and was connected to high-luminosity LEDs and optic fiber bundles. The optical fiber logo part expressed a subtle image using a white-colored LED, which did not offset the LED's sharp luminous effects, suggesting that using LEDs with fiber optics allowed for the expression of each in harmony without being heterogeneous. Overall, the LEDs and fiber optic fabric were well-harmonized in the fashion bag using marquage techniques, and there was no sense of it being a mechanical device. Also, the circuit part was made of conductive fabric, which is an e-textile product that feels the same as a thin, flexible fabric. The study confirmed that the bag was developed as a smart wearable product that could be used in everyday life.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.1
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pp.80-98
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2022
Artificial intelligent chatbot services have recently become common in fashion e-retailing and are expected to improve online shopping by making it easy to recommend products. This study examines whether the perceived quality of a fashion chatbot affects consumers' trust and perception of usefulness, which in turn influences satisfaction and intention to use, in accordance with the information system success model. The study also investigates differences in perceived quality and consumer response variables between high and low groups of self-efficacy. A total of 341 consumers participated in an online survey. The results revealed that information quality and system quality had a significant impact on perceived usefulness and trust, and that service quality significantly impacted trust. Perceived usefulness and trust had a positive effect on consumer satisfaction, which in turn had a positive effect on intention to use. In addition, the findings revealed that people who had higher self-efficacy showed higher scores on perceived usefulness, trust, satisfaction, and intention to use chatbots as compared to people who had lower self-efficacy. This study suggested theoretical implications by applying the information system success model theory to fashion chatbot studies. It also suggested practical implications for e-commerce marketers developing retail strategies.
Identifying defects in textiles is a key procedure for quality control. This study attempted to create a model that detects defects by analyzing the images of the fabrics. The models used in the study were deep learning-based VGGNet and ResNet, and the defect detection performance of the two models was compared and evaluated. The accuracy of the VGGNet and the ResNet model was 0.859 and 0.893, respectively, which showed the higher accuracy of the ResNet. In addition, the region of attention of the model was derived by using the Grad-CAM algorithm, an eXplainable Artificial Intelligence (XAI) technique, to find out the location of the region that the deep learning model recognized as a defect in the fabric image. As a result, it was confirmed that the region recognized by the deep learning model as a defect in the fabric was actually defective even with the naked eyes. The results of this study are expected to reduce the time and cost incurred in the fabric production process by utilizing deep learning-based artificial intelligence in the defect detection of the textile industry.
Roll drafting, a mechanical operation attenuating fiber bundles to an appropriate thickness, is an important operation unit for manufacturing staple yams. It influences not only the linear density regularity of the slivers or staple yams that are produced, but also the quality of the textile product and the efficiency of the thereafter processes. In this research, the dynamic states of the fiber bundle in the roll drafting zone were analyzed by simulation, based on the mathematical model that describes the dynamic behavior of the flowing bundle. The state variables are the linear density and velocity of the fiber bundles and we simulated the dynamics states of the bundle flow, e.g., the profiles of the linear density and velocity in the draft zone for various values of the model parameters and boundary conditions, including the initial conditions to obtain their influence on the dynamic state. Results showed that the mean velocity profile of the fiber bundle was strongly influenced by draft ratio and process speed, while the input sliver linear density has hardly affected the process dynamics. Velocity variance of individual fibers that could be supposed to be a disturbing factor in drafting was also influenced by the process speed. But the major disturbance occurred due to the velocity slope discontinuity at the front roll, which was strongly influenced by the process speed. Thickness of input sliver didn't play any important role in the process dynamics.
Kim, Soo-Hoon;Kim, Sang-Berm;Koh, Si-Young;Hur, Kang-In
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.17
no.2E
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pp.26-30
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1998
In this paper, we compose neural network predictive HMM(NNPHMM) to provide the dynamic feature of the speech pattern for the HMM. The NNPHMM is the hybrid network of neura network and the HMM. The NNPHMM trained to predict the future vector, varies each time. It is used instead of the mean vector in the HMM. In the experiment, we compared the recognition abilities of the one hundred Korean syllables according to the variation of hidden layer, state number and prediction orders of the NNPHMM. The hidden layer of NNPHMM increased from 10 dimensions to 30 dimensions, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from 10 dimensions to 30 dimension, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from the second oder to the fourth order. The NNPHMM in the experiment is composed of multi-layer perceptron with one hidden layer and CMHMM. As a result of the experiment, the case of prediction order is the second, the average recognition rate increased 3.5% when the state number is changed from 4 to 5. The case of prediction order is the third, the recognition rate increased 4.0%, and the case of prediction order is fourth, the recognition rate increased 3.2%. But the recognition rate decreased when the state number is changed from 5 to 6.
Cotton fabrics was treated with persimmon juice by padding and their dyeability and functionality were assessed including antibacterial activity and deodorization ratio. The merit of padding-based dyeing was easier color reproduction over traditional hand dyeing where various colors and color fastness to light and laundering are hard to obtain. With larger number of padding, the dyed fabrics showed deeper red-yellow colors, which had low brightness and high chromatic colors. The dyed cotton fabrics had a perspiration fastness of 4~5 rating, a rubbing fastness of 3~4 rating, and a washing fastness of 4 rating, As the number of padding and exposed time to sunlight or UV light increase, the values of K/S and ${\Delta}E$ increased and the colors became much deeper gradually. The color development had completed about 70 hours exposure to UV. Among the light sources, the dyed fabrics exposed to UV light showed deeper yellow-red color than those of exposed to sunlight. The cotton fabrics treated with premordants like Al, Cr, Cu, and Sn revealed strong yellow colors, especially the fabrics treated with Fe mordant showed greenish red-yellow colors. As the padding times of dyeing with persimmon juice increased, stiffness and water repellent property were enhanced in warp and weft directions, respectively. Also, the dyed fabrics have good antibacterial activity and deodorization.
Today a knowledge management systems (KMS) is an enabler for gaining competitive position in the market environments. However, it is just recognized as a conceptual management paradigm not as realistic management philosophy in an organization. A firm just accustomed to deal with tangible assets such as inventory and buildings based on the cumulated experiences. However, the firm often struggle with how to define and apply the knowledge management system into its real business activities such as business strategy and productivity. For example, one of textile company, E-land, in Korea found the way how the firm utilize intelligent assets of its employees to overcome the performance differences among the employees in an organization to increase their ability. Managers in an organization should fully understand and try to figure out the concept of knowledge management systems to implement KMS more efficiently and effectively. Even though lots of previous knowledge management literature proposed several unique knowledge management process models, they have their own terms, process sequences, or different approaches. There are three common knowledge management processes: knowledge creation, knowledge store and search, knowledge sharing process. In this study, a new KM process theoretical framework based on the previous researches is developed. This study will guide to those who will adopt or implement of KMS in the organization in near future.
Structural studies of series of 'as spun' and drawn PEEK fibers have been carried out using X-ray diffraction and optical microscopy techniques. The analysis of results suggest that fibers produced at a constant draw ratio with increasing draw temperatures show enhanced orientation and crystalline behaviour. The resolved equatorial and meridional traces provide additional structural parameters in terms of crystallinity, crystallite size, and crystallite thickness. It is concluded that drawing at a temperature below $T_g(i.e.,\;144^{\circ}C)$ results in poorly oriented non-crystalline materials, whereas drawing above $T_g$ results in highly oriented semi crystalline materials. Additional drawing proved to increase the overall orientation with slight improvements in lateral order of the chain molecules. Quantitative analysis revealed that the crystallite size increases with increasing drawing temperature. The results also revealed the increased crystallite size upon additional drawing. Crystalline orientation parameter, $_c$, suggests almost perfect orientation. In all cases, the amorphous orientation is found to be lower than the overall orientation parameter obtained from the optical birefringence. As a result of additional drawing, crystalline orientation was found to increase slightly but the increase in the orientation of non-crystalline material was found to be substantial. An average crystalline density was determined from the orthorhombic unit cell dimensions. It was found to vary as a result of processing conditions. It was also found that the value of the maximum birefringence shows heavy dependence on the chain conformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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