사운드 스펙트로그램과 심층신경망 기법을 사용한 패셔너블한 웨어러블 제품 디자인을 위한 테크놀로지

김영언; 김이경; 박구만

doi:10.18652/2018.18.2.7

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김영언 (서울과학기술대학교) 김이경 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국패션디자인학회 한국패션디자인학회지 한국패션디자인학회지 제18권 제2호

발행연도: 2018.7

수록면: 109 - 124 (16page)

DOI: 10.18652/2018.18.2.7

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

디지털 문화가 보급되면서 다양한 문화 양식과 사조를 공유하게 되었고, 새로운 장르의 스타일을 창조하는 경향을 낳았다. 이러한 현상으로 패션과 기술이 융합된 디자인 개발도 폭넓게 전개되고 있다. 기존의 창작과 미에 중점을 둔 스타일과는 다른 새로운 장르인 패션이 가미된 웨어러블 제품은 차세대 상품으로 많은 기대와 관심 속에 시장 도입이 되었다. 그러나 최근 웨어러블 제품의 시장 동향은 성장 없이 혼돈 속에 있으며, 기술적 기능만을 중시한 상품 도입이 여러 부진 원인중의 하나로 분석되고 있다. 시장을 활성화하기 위한 방안의 하나로 웨어러블 제품은 외부로 드러나는 착용형의 상품이므로, 사용자의 정체성을 표현할 패션이라는 요소가 융합되고 자동 반응하는, 독자적인 가치를 갖는 디자인을 구현해야 한다. 본 논문에서는 패션과 인공지능 기술을 융합하여 웨어러블 제품에 장착된 디스플레이가 사용자가 자각하지 않은 상태에서 주위 환경에 따라 자동으로 반응하여 사전 디자인에 따라서 패셔너블하게 디스플레이 되도록, 패션이 가미되어 디자인된 디스플레이를 갖는, 패션과 인공지능이 융합하여 자동으로 반응하는 웨어러블 제품에 사용할 테크놀로지를 제안한다. 사운드 스펙트로그램으로 주위환경에서 입력된 소리의 특징을 추출하고 DNN의 Keras 기법으로 특성을 분류하여 레이블링한 후, 자동으로 반응하여 설정된 패션에 맞게 음향을 패션영상으로 변환하여 패셔너블하게 디스플레이 하도록 하는 것이다. 제안된 실험 시스템으로 채집된 소리 샘플을 실험한 결과 ?10 dB이내의 노이즈 환경에서 우수한 인식률을 나타내어 웨어러블 제품의 주위 환경에서 채집 가능한 소리를 인식하는 것이 가능함을 확인하였다. 사용자의 사전 디자인에 따라 디스플레이가 자동 반응하여 사용자의 아이덴터티를 표현할 패셔너블한 웨어러블 제품의 디자인에 사용할 음향-패션영상 변환 맵을 제안하였다. 실험에서 분류된 레이블로 음향을 패션영상으로 변환하여 패셔너블하게 디스플레이 하는 것이 가능함을 검증하였다.

As digital culture became popular, various cultural styles and customs were shared. This has created a tendency to create new genre styles. As a result of this phenomenon, The development of the design which fuses fashion and technology is widely spread. Wearable products in new genres have been introduced into the market with much expectation. However, market of wearable products is in chaos. The introduction of products with an emphasis on technical functions has been analyzed as one of the reasons for the sluggishness. One of the ways to revitalize the market, due to the characteristic of wearable products, worn as an outer wear, amalgamation of the fashion element, which expresses an identity of a user, and the unique value of design that enables the automatic reaction of artificial intelligence should be implemented. This paper proposes a technological system with a transformation map from sound to graphic image that can be used for designing auto-responsive and fashionable wearable products that amalgamate fashion and artificial intelligence in the stylishly designed display. The display will automatically react to environmental changes and show predefined fashionable display designs without users’ awareness. After the sound spectrogram extracts the characteristics of sound input from the surrounding environment to classify and label them through Keras method of DNN, it automatically reacts to covert the sound input into stylish graphic images and display them fashionably according to the user’s preset design. The result of the experiment with the proposed sound system has proved that the system is capable of recognizing and characterizing the sound inputs around the wearable products when the noise level of the environment is under ?10 dB. The experiment has verified that inputted sound can be transformed into a graphic image according to classified labels and it is successfully put on display.

#웨어러블 제품 #자동 반응 테크놀로지 #사운드 스펙트로그램 #심층신경망 #패션 디스플레이 #wearable product #auto responsive technology #sound spectrogram #DNN #fashion display

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Consulate General of the Republic of Korea in Los Angeles / 구글의 스마트웨어, 웨어러블 시장의미래가 될까

Esther / 미래의 패션, 놓치지 말아야 할웨어러블 트렌드 10선

강수련 / 2011 / 웨어러블 컴퓨터에서 피트의 문제 - 의복구성학을 적용한 디자인 프로세스의 도입 - / 한국패션디자인학회지 11(4):119~134

하유이 / 2014 / 웨어러블 컴퓨터 기반의 인터랙티브 무대의상 디자인 연구 / 한국패션디자인학회지 14(1):1~15

Han, S. C. / 2014 / Wearable, fusion with fashion. Korea evaluation institute of industrial technology :70~85

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김영언

소속기관 서울과학기술대학교

주요연구분야 예술체육학 > 의상 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 3 이용수 137

김이경

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 사회과학 > 경영학 복합학 > 학제간연구

논문수 13 이용수 2,759

박구만

소속기관 서울과학기술대학교

주요연구분야 예술체육학 > 의상

논문수 1 이용수 1

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)