Recently, following the commercialization and market entry of smart clothes with diverse functions, smart clothes have been changing from technology-centered products to user-centered products. However, the analysis of consumer demand centered on actual commercialized products is lacking. Therefore, this study classified commercialized smart clothes by function and analyzed the demand and requirements of smart clothes according to sports/outdoor clothes consumption behaviors. As a result, consumers were classified according to their sports/outdoor clothes consumption behaviors into an outdoor leading group with high consumption propensity, an outdoor pursuit group with medium consumption propensity, and an outdoor following group with low consumption propensity. Among the commercialized smart clothes, those with a heartbeat measuring function, those with a heating function, and those with a light-emitting function were presented and demand analysis was conducted. According to the results, the outdoor leading group and the outdoor pursuit group had higher levels of awareness, preference, and purchase intentions than the outdoor following group. In addition, the outdoor leading group showed the highest level of purchase price acceptance while the outdoor following group showed the lowest level of purchase price acceptance. However, this study has a limitation that the acceptance for smart clothes were analyzed with consumers who had experience in sports outdoor clothes consumption. Therefore, in future, studies will be conducted with a wide range of consumers.
'Smart Clothes', which incorporate topnotch digital technology into fashion, are a leading fashion runner in this digital era. The purpose of the study is to first help develop a practical design for outdoor backpacks which are equipped with eco-friendly solar cells that facilitate recharging diverse smart devices during outdoor activities; and, secondly, to offer some practical data from the actual appropriation tests that will be used for manufacturing such products. This trial study finds out how to conjoin some practical IT devices with fashion items and mainly focusses on designing outdoor backpacks which are loaded with solar cells for recharging electric devices, and, later, experiments on designed backpacks with some smart phones to see how it works. According to the desired purposes of backpacks, all the features can be adjusted and modified such as the kinds of solar cell panels, materials, sizes, positions of attachment, weights, etc. Smart Clothes are highly functional and fashionable items that satisfy both practical and emotional purposes, and are being actively developed to serve consumers. This study proves that Smart Clothes or Smart Wear will have practical uses for outdoor activities and will possibly lead our smart lifestyles.
현대인들은 개인별로 많은 종류의 옷을 가지고 있고 옷장은 단순히 옷을 보관하는 용도뿐만 아니라 옷장의 상태에 대한 관리가 중요해졌다. 본 논문에서는 스마트 옷장의 사용자는 일상생활의 편리함 및 최적의 옷장 상태를 제공하는 스마트 옷장을 제작하여 다양한 환경에서 사용 가능한 스마트 가구개발의 가능성을 제시하였다. 개발된 시스템에서 Arduino MEGA를 기반으로 블루투스 연결을 통한 앱 인벤터와 터치식 LCD를 사용해 옷장을 제어되며, 날씨에 따라 사용자에 어울리는 옷을 추천해준다. 또한 LCD 스크린을 통한 실시간 날씨 상태 확인, 필요에 따라 손쉽게 환기가 가능하도록 하여 시간 절약과 편리성에 의미를 둔 스마트 옷장을 설계하였다. 사용자의 적합한 옷을 어플리케이션으로 추천할 수 있도록 Arduino와 app inventor 프로그램을 통해 구현하였다.
Smart photonic clothing integrates light emitting technology inside and outside of the garment and integrates it as a fashion product. It expresses digital color that radiates light outside the body that expands the functionality of the clothing as well as makes new and various attempts visually. It is also is gradually expanding into a new area of fashion. LED, one of the digital color output devices, is a light emitting device that is suitable for presenting consumer customized designs in that the patterns and colors of clothes can be modified as desired by utilizing computer technology such as program coding. LED technology that can realize various digital colors is actively applied in various industrial design fields, but there are few previous studies on smart clothes using LED color in Korean fashion fields. Therefore, this study develops a prototype of a customized LED smart photonic garment that allows the user to directly participate in the color implementation of clothing and select a digital color suitable for the desired function. The LED module was designed to be detachable from clothing and made using a 256-pixel LED matrix. Various coding patterns of the LED were designed using the coding change of Arduino program.
본 논문은 멀티센서를 장착한 스마트의류에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다 제안된 스마트 의류는 자이로, 온도, 가속도 센서로 착용자의 건강상태와 활동 수준을 모니터링 할 수 있다. 스마트의류에 생체신호는 블루투스로 스마트폰에 전달된다. 이를 통해, 사용자는 스마트 앱에서 사용자의 상태와 활동수준에 대한 실시간 정보를 확보할 수 있다. 멀티 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 멀티블록필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
The objective of this study was to develop a wearable systems that protect users, based on sensors that are easy to use, from accidents caused by harmful gases in the operator's poor working environment or the risk of ultraviolet rays during outdoor activities. By developing smart wappen with Light Emitting Diode (LED) light alarm function including UV sensor and gas sensor and central processing unit, systems that are applied to daily wear and work clothes to explore the possibility of user-centered, harmful environment monitoring products in real time were proposed. Each sensor was applied to sportswear and work clothes and the wappen system consisted of lightweight and thin form as a whole. Wappen to cover the device had one sheet cover on the front and another cover from the inside to form a sandwich like formation. Wappen was made in the same form as regular clothes that doesn't damage the exterior then a removable wappen system was developed using Velcro and snap methods to enable the separation of device or the exchange of batteries. De-adhesion method can occur in two ways, from the outside and from the inside, so the design is selected depending on the application. This study shows the significance of the development of sensor-based smart clothing, in that it presented a universal model for users.
The Technology Acceptance Model (TAM) presented by Davis (1989) has been regarded as highly explanatory as well as the clearest model in explaining consumers' adoption of innovative technology or products. Existing studies have expanded the model by adding related external variables to improve the explanation depending on the type of innovative technology. This study expanded TAM by adding two more variables, namely consumers' technology innovation and clothing involvement considering the feature of smart clothing. The objectives of this study are as follows: 1. to suggest the extended TAM in explaining the adoption process of smart clothing, 2. to verify the differences in the path hypotheses according to the type of smart clothing. A total of 815 effective samples were collected from adults over 20 years old, and AMOS 5.0 package was employed for data analysis. As a result, it was proved that the extended TAM was appropriate for explaining the process of adopting smart clothing according to the path hypotheses of smart clothing types. Technology innovation and clothing involvement were confirmed as antecedent variables in affecting TAM. The perceived usefulness appeared to be a more crucial variable than the perceived ease of use and attitude was found to be an important parameter in adopting smart clothing. Considering the path hypotheses of MP3 playing clothes, perceived usefulness had a direct influence on acceptance intention unlike other types of smart clothing. As for photonic clothes, the influence of perceived ease of use on attitude was supported while it was rejected in the case of MP3 playing clothes and sensing sportswear.
이글은 웨어러블 기술을 두 가지 측면에서 고찰하였다. 첫째, 스마트 기술이 접목된 옷에 스며든 욕망이다. 둘째, 옷을 입은 이용자를 바라보는 시선에 대한 고찰이다. 이 글은 웨어러블 기술로 새롭게 등장할 옷에 대한 연구이다. 그러나 이 옷은 단순히 기술적인 문제가 아니다. 오히려, 옷에 대한 인간 본능을 고려한 시스템 설계이다. 따라서 이 연구는 사회과학적 경계를 아우른다. 이 글은 웨어러블에서 수집된 데이터가 단순한 센싱 기반의 데이터라 보지 않는다. 오히려, 웨어러블 기술은 인간 고유의 생명활동과 감정을 드러낸다. 이글은 인문학과 기술을 융합 또는 복합한 시도이다.
This paper intends to improve caddies' vocational efficiency, to increase the quality of caddies' services for customers, and further, to widen the application of smart clothes by proposing prototypes of smart uniforms in which caddies' vocational characteristics are reflected. The smart uniforms proposed by this study were restricted to those for spring and fall seasons and three types for a jacket, a turtle neck shirt, pants, and a jumper were proposed. Each design was developed to contain functionality and aesthetic, and also to be transformed subject to weather or other conditions. In addition, the uniforms were designed to carry not only a two-way radio and a remote controller for a cart that caddies necessarily carry, but also i-Pod, a distance meter, and other digital tools by use of solar cells. That is, this paper proposed the designs that can meet with caddies' vocational characteristics and different conditions. This paper is regarded meaningful in that smart clothes, which are forecasted as a future high value-added business, are applied to the uniforms of various job types so they can expand me existing functions of uniforms and further, think about the ways of being used for higher value-added products through the fusion with technologies.
Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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