인공지능 기반 디자인 플랫폼 사례 연구 - 패션디자인 프로세스 활용성을 중심으로 -

LI RUOBING; 양은경

doi:10.7233/jksc.2024.74.6.069

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: LI RUOBING (연세대학교) 양은경 (연세대학교)

저널정보: 한국복식학회 복식 복식 제74권 제6호(통권 제253호)

발행연도: 2024.12

수록면: 69 - 93 (25page)

DOI: 10.7233/jksc.2024.74.6.069

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the fashion industry, with constant innovation driving the development of new methods for enhancing efficiency and reducing costs in the design process. This study examines the impacts of AI technologies across the five key stages of the fashion design process, emphasizing their core benefits and identifying the main challenges they present. In the data collection and analysis phases of fashion design, AI technologies, such as big data analytics, natural language processing (NLP), computer vision, and sentiment analysis, are employed to assess market trends and consumer behaviors. In terms of concept development, AI tools such as Ablo AI and Designovel automatically generate design drafts and provide data-driven trend forecasts, while platforms such as Khroma facilitate color palette selection. In the design phase, AI facilitates pattern and material creation and makes real-time adjustments through virtual fitting, with tools such as YesPlz and Botika providing high-quality virtual models. In the sample production and evaluation stage, AI enables virtual sample creation and automated quality assessments, enhancing the effi- ciency and cost-effectiveness of product development. Finally, in the production and execution phase, AI optimizes supply chain management, automates production, and develops customized and stratified marketing strategies. Despite these advancements, certain challenges persist, including data quality and bias issues, limited innovation due to reliance on existing patterns, and difficulties in accurately replicating physical samples virtually. The findings of our research highlight that to enable the optimal integration of AI technologies into the fashion design process, ongoing research and development projects must address these challenges and generate novel technologies that can successfully overcome them.

#artificial intelligence(인공지능) #design patform(디자인 플랫폼) #fashion design(패션디자인) #fashion design process(패션디자인프로세스)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문과 함께 이용한 논문

AI 생성 패션이미지의 감성평가를 통한 프롬프트 적합도 분석

김지연 , 이신영 한국디자인문화학회지 2025 .03

패션디자인 교육에서의 이미지 생성형 AI 적용을 위한 탐색적 연구 - Sketch-to-Image 방법을 활용하여 -

홍혜림 , 백경진 , 우수한 외 2명 복식 2025 .02

패션디자인을 위한 이미지 생성형 AI 프롬프트 엔지니어링 연구 -사카이와 아르데코의 융합 이미지를 중심으로-

김리라 , 홍윤정 한국디자인문화학회지 2025 .03

[Company] MS와 구글, AI 검색 엔진 사이에 둔 CEO 간 불꽃 튀는 경쟁_공통점 많은 두 CEO, 새 패러다임 될 검색 엔진 두고 경쟁 불가피

편집부 I-CONNECTED 2023 .03

로맨틱 아방가르드 특성을 적용한 3D 디지털 패션디자인 -미드저니 기반 프린트 패턴 개발-

이주영 기초조형학연구 2024 .08

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092162090

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 (0)

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)