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인공신경망을 이용한 체형분류 자동화 및 패턴 자동보정 시스템 개발

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Authors
김경선
Advisor
남윤자
Major
생활과학대학 의류학과
Issue Date
2018-08
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 생활과학대학 의류학과, 2018. 8. 남윤자.
Abstract
본 연구는 파라메트릭 패턴 설계와 드레이프 시뮬레이터를 이용하여 맞춤 패턴 자동 설계 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 인공신경망을 통해 체형분류를 자동화하였으며, 파라메트릭 패턴과 드레이프 시뮬레이터를 이용하여 자동보정이 가능한 프로그램을 설계하였다.

첫째, 이론적 고찰을 통해 의복 제작과 관련된 하반신 체형 요소로 체간부 관련 요소로 허리~넙다리 실루엣, 배 형태, 엉덩이 형태의 3가지 요소를 추출하고, 하지부 관련 요소로 측면 다리 형태, 정면 다리 형태의 2가지 요소를 추출하였다. 20대 성인여성 206명의 3차원 형상자료를 대상으로 시각적 판정을 실시한 결과 모두 90%이상의 시각적 판정 일치도를 보였다. 체형 예측을 정량화하기 위해 다변량 판별분석을 실시한 결과 정면 허리~넙다리 형태는 83.1%, 정면 다리 형태는 93.4%, 측면 배돌출 형태는 88.0%, 측면 엉덩이 형태는 79.1%, 측면 다리 형태는 88.5%의 예측력을 보였다. 부위별 체형 요소 예측을 자동화하기 위해 인공신경망을 활용하는 것이 적합한지 평가하기 위해 판별분석과 부위별 체형 요소의 예측 확률을 비교한 결과 정면 허리~넙다리 형태는 95.2%, 정면 다리 형태는 96.7%, 측면 배돌출 형태는 96.5%, 측면 엉덩이 형태는 98.6%, 측면 다리 형태는 98.1%의 예측력을 보였다. 이를 통해 인공신경망을 통한 체형 요소 예측은 소요 시간의 감소뿐만 아니라 예측력 향상에도 기여하는 것으로 나타났다.

둘째, 파라메트릭 팬츠 패턴 설계를 위해 실무 패턴 전문가 5인을 대상으로 심층면접을 실시하고 교육용 팬츠 패턴 10종의 제도법을 분석하여 팬츠 부위별 여유량 및 팬츠 패턴 구성 요소를 파악하였다. 실무 패턴 전문가 심층 면접을 통해 샅냄폭, 뒤중심선 각도, 옆선 위치, 뒤중심선의 위치, 앞뒤 중심선 길이와 허리다트 분량 등을 팬츠 제도의 주요 설계 요인으로 도출하였다. 교육용 패턴 제도법 10종을 선정하여 패턴 여유량 및 제도법을 분석하고 Yuka CAD 프로그램으로 패턴을 제도한 후, 45개의 패턴 치수를 측정하였다. 10종의 팬츠를 CLO 3D 프로그램에서 가상착의하고 총 55문항의 5점 리커트 척도로 구성된 맞음새 평가 설문지를 개발하여 전문가 10인을 대상으로 관능평가를 실시하였다. 팬츠 부위별 맞음새 평가 결과와 팬츠 여유량, 제도법, 치수와의 관계를 분석하여 패턴 제도식을 설계하였다. 설계된 팬츠 제도법의 적합성을 검증을 위해 CLO 3D 프로그램을 이용하였으며, 패턴 전문가 3인에 의한 심층면접을 통해 패턴을 수정하고 패턴 변형 포인트와 외곽선을 고려하여 파라메트릭 팬츠 패턴으로 설계하였다. 설계된 파라메트릭 패턴의 정확성을 검증하기 위해 제6차 사이즈코리아 20대 여성 표준형상 치수를 입력하여 패턴을 자동 제도하고 DXF파일로 export한 후, 유카캐드에서 수작업으로 제도한 패턴과의 deviation을 확인하여 설계된 파라메트릭 패턴을 확인하였다.

셋째, 파라메트릭 패턴 설계과 드레이프 시뮬레이터를 이용한 패턴 자동보정 시스템을 개발하였다. 체형 유형별 패턴 변형 방법을 결정하기 위해 5개의 체형에 대해 각각 보정이 필요한 양극단에 해당하는 인체형상을 선택하였다. 파라메트릭 패턴을 이용하여 형상 별 패턴을 제도하고 CLO 3D 프로그램을 이용하여 맞음새 보정을 실시한 후, 체형별 패턴 변형 포인트와 변형 방법을 결정하였다. 변형을 위한 포인트는 팬츠의 형태를 결정하고 맞음새에 영향을 미치는 허리 옆다트 위치, 허리 다트 비율, 허리 다트 길이, 허리 앞점 높이, 허리 뒤점 높이, 뒤중심선 각도, 뒤중심선 위치, 앞뒤샅냄분량, 바지밑단을 수정할 수 있는 패턴 포인트로 결정하였다. 파라메트릭 패턴과 인체 스캔 데이터를 로드하고 인체 치수를 입력하면 패턴이 자동으로 봉제되고 가상 착의가 이루어지게 프로그램을 설계하였다. 드레이프 시뮬레이터에서 맞음새를 확인하면서 패턴 변형이 가능하게 하기위해서 19개의 패턴 변형을 위한 파라미터를 정의함으로써 3차원 맞음새가 확보된 개별 맞춤 패턴을 생성할 수 있게 하였다. 인공신경망을 통한 맞음새 보정 자동화를 위해 변형값을 엑셀로 저장되게 하여 데이터를 축적할 수 있게 하였다. 맞음새 보정을 위해 패턴 변형값을 축적하고 인공신경망 학습을 통해 인체치수를 입력하면 보정치가 예측되게 함으로써 맞춤 패턴 설계 시스템을 자동화하였다.

본 연구는 의류 설계의 매스 커스터마이제이션을 위해 패턴 제작과 가봉 단계를 축소하여 시간과 비용을 줄이고 맞음새를 향상시키기 위한 연구로서 체형 분류와 패턴 설계, 패턴 변형을 통한 맞음새 보정 단계를 자동화하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 개별 맞춤 패턴 자동 설계 시스템은 파라메트릭 패턴 설계와 드레이프 시뮬레이터을 통해 3차원 맞음새가 확보된 개별맞춤 패턴을 생성할 수 있다는 장점을 지니며, 패턴 제도와 맞음새 보정 과정에 관여하는 패턴사와 디자이너의 숙련된 기술과 감각을 정량화하여 자동화할 수 있다는 장점을 지닌다. 또한 데이터가 축적될수록 좋은 결과를 낼 수 있는 시스템으로써 시간이 지날수록 점점 더 좋은 맞음새의 패턴을 생성할 수 있을 것으로 사료되며, 다른 복종과 연구집단으로 적용이 가능한 시스템으로써 의류 생산 방식의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/143442
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Human Ecology (생활과학대학)Dept. of Textiles, Merchandising and Fashion Design (의류학과)Theses (Ph.D. / Sc.D._의류학과)
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