정량적인 기준 기반의 Fashion Style에 관한 연구: 전문가 지식 및 딥러닝 결합 모델링 중심으로

초록

유명 패션쇼에서 출품된 디자인을 참고하고 디자인의 트렌드를 파악하는 것은 패션 디자이너에게 디자인을 새로운 시각으로 바라볼 기회를 준다. 이는 그들이 기존에 생각하지 못했던 디자인을 경험하게 하며, 최종적으로 새로운 디자인을 개발하도록 돕는다. 하지만 디자이너가 수많은 디자인을 참고하는 것은 물리적으로 불가능하다. 본 논문에서, 우리는 컴퓨터 비전(computer vision) 기술 기반의 패션 디자인 요소 트렌드 분석을 위한 방법론을 제안한다. 최신 컴퓨터 비전 기술 (Cascade Mask R-CNN)를 이용하여 46 개의 디자인 요소를 찾는 detection model 을 개발하였고, 이를 이용하여 302,772 장 패션쇼 이미지에서(2010~2019 시즌) 디자인 요소를 찾아내었다. 우리는 대용량 패션 이미지 데이터셋 분석을 기반으로 패션 전문가들에게 패션 디자인 트렌드를 파악할 수 있는 분석 결과를 제공하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반의 패션 디자인에 대한 정량적 방법론의 사용 가능성을 제시하였다.

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