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요섭 빈
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1 한국의류산업학회지 pissn 제 17 권제 5 호, 2015 eissn < 연구논문 > Fashion & Text. Res. J. Vol. 17, No. 5, pp (2015) 비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 이은경 김양원 김선숙 대전대학교패션디자인 비즈니스학과 Annotation Technique Development based on Apparel Attributes for Visual Apparel Search Technology Eun-Kyung Lee, Yang-Weon Kim, and Seon-Sook Kim Dept. of Fashion Design Business, Daejeon University; Daejeon, Korea Abstract : Mobile (smartphone) search engine marketing is increasingly important. Accordingly, the development of visual apparel search technology to obtain easier and faster access to visual information in the apparel field is urgently needed. This study helps establish a proper classifying system for an apparel search after an analysis of search techniques for apparel search applications and existing domestic and overseas apparel sites. An annotation technique is developed in accordance with visual attributes and apparel categories based on collected data obtained by web crawling and apparel images collecting. The categorical composition of apparel is divided into wearing, image and style. The web evaluation site traces the correlations of the apparel category and apparel factors as dependent upon visual attributes. An appraisal team of 10 individuals evaluated 2860 pieces of merchandise images. Data analysis consisted of correlations between apparel, sleeve length and apparel category (based on an average analysis), and correlation between fastener and apparel category (based on an average analysis). The study results can be considered as an epoch-making mobile apparel search system that can contribute to enhancing consumer convenience since it enables an effective search of type, price, distributor, and apparel image by a mobile photographing of the wearing state. Key words : mobile( 모바일 ), annotation( 주석 ), apparel attributes( 의류속성 ), visual apparel( 비주얼의류 ) 1. 서론 최근네트워크환경의발달과스마트폰보급확대는영상데이터의급속한증가로이어지고있으며, 모바일기기를통한영상정보의검색이빠른속도로증가하고있는추세이다. 모바일데이터의트래픽증가율은연평균 66% 에달하며, 이중스마트폰은 67.5% 를차지하고, 2017년에는전체세계모바일트래픽의 93% 에달할것으로예측하고있다 (Lee et al., 2014). 때문에좀더편리하면서빠르고정확한검색방법에대한수요가꾸준히증가하고있다. 이에따라 IT기업들은영상기반정보검색기술을미래의성장산업으로보고기술개발에박차를가하고있는데특히모바일환경에적합한모바일비주얼검색기술개발에주력하고있다. 모바일비주얼검색기술은의류제품을검색할경우그어떤다른제품들보다활용가치가높다. 소비자들은원하는제품을검색하고자할때제품번호, 제품명, 브랜드명등에대해정확한키워드자체를모르면검색의한계를느끼게된다 (Lee, 2013). 이러한한계점을극복하기위하여기 Corresponding author; Yang-Weon Kim Tel , Fax kyang@dju.kr 존의키워드기반검색에서문자나키워드를입력하는대신검색하고자하는이미지와유사한이미지또는이미지에대한정보즉색상, 디자인, 질감, 공간관계등을제시하고질의자료와유사한이미지들을순서대로찾아내는시스템이제시되었는데이를영상기반이미지검색시스템이라한다. 최근소비자를대상으로조사한결과에따르면디지털소비자들이향후오프라인구매는 5% 증가할것이이라고답한것에비해, 온라인구매는 32% 정도확대할예정이라고응답하였다 (Bain, 2013). 구매의사를가진소비자들의대부분이특정브랜드나온라인매장을정하지않은상태에서온라인으로유입되고있기때문에모바일에서검색엔진최적화나검색엔진마케팅은앞으로더욱중요해질것으로예상된다 (Lee et al., 2014). 이러한추세에발맞추어의류산업분야에서영상정보를보다쉽고빠르게검색할수있는비주얼의류검색기술의개발은매우시급한실정이라하겠다. 비주얼검색기술에대해현재까지발표된선행연구들은 Lee et al.(2014) 의 모바일비주얼검색, Mo(2010) 의 의미기반비주얼이미지검색시스템구축에관한연구, Kim(2009) 의 상용학술테이터베이스의텍스트기반검색과비주얼검색의사용성에관한연구 등이있을뿐이며, 더구나의류제품분야와연관된비주얼검색에관한연구 731

2 732 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 는전무한실정이다. 이러한상황에서 Lee et al.(2014) 의 모바일비주얼검색 : 기술과표준화동향 은이미지검색기술의기술적인제약에서벗어나시스템의실용화를실현하는데있어서대단히중요하고획기적인연구로평가할수있다. 그러나의류산업분야의입장에서모바일마케팅을염두에두고의류제품의속성과특성등까지고려한연구는아니다. 따라서본연구에서는의류산업에서활용이가능한비주얼의류검색시스템을개발하고자한다. 착장상태를모바일로촬영하여의류의종류와가격, 판매처, 이미지등을효율적으로검색할수있게함으로써사용자의편의성을증대시키고, 의류의비주얼검색표준화를제공할수있다. 뿐만아니라의류검색시스템인 Annotation 기법개발로세계각지역의특색에맞는맞춤형의복생산기틀을마련할수있으며, 온라인쇼핑의글로벌화로우리나라패션업체의경쟁력을강화하고자함에연구목적이있다. 2. 이론적배경 2.1. 모바일비주얼검색의개념과현황모바일비주얼검색기술은사용자가자신이검색하고싶은대상을촬영하거나촬영된이미지를활용하여미리구축된영상DB 검색을통해촬영대상과연계된정보를얻게되는것을말한다. 예를들어제품의경우검색하려는제품을촬영하고이를 DB에서검색하여제품명, 가격, 기능및판매처등부가정보를얻는것이다. 또는거리의건물들을촬영하고, 건물을인식하여건물내의정보나건물외의주변정보를파악할수있는것이다 (Lee et al., 2014). 이처럼모바일비주얼검색기술은영상특징을이용하여직관적이고편리한검색을제공할수있다. 현재까지국내외에서개발된모바일비주얼검색기술을살펴보면구글의 Goggles, 아마존의 Flow, 마이크로소프트의 Bing Vision, 퀄컴의 Vuforia 등이있으며이와함께관련기술에대한표준화도 MPEG을통해진행되고있다. 일반적으로모바일비주얼검색응용서비스는최대한의성능과응용환경에대한호환성을보장하며최소의용량으로효율적인구현과검색을목표로한다 모바일검색의종류 키워드검색 (Key words search) PC와동일한방법으로키패드를이용하여찾고자하는정보와연관된키워드를검색하는방법이다. PC와의차이점은사용자위치기반으로주변정보검색을할수있고, 위치기반검색에서지도보기및전화번호링크를통해바로전화연결도가능하다 위치기반검색 (Location-based search) Wifi망이나 GPS를사용해서위치에대한정보활용이가능할 뿐아니라일상생활속에서다양한편의를제공한다. 카메라를이용해자신의위치근처에어떠한건물들이있는지확인할수있고, 주변의거리, 현재의위치, 전화연결, 사용자리뷰, 해당키워드검색등서비스이용이가능하다 음성검색 (Voice search) 모바일의키패드가작아서흔히발생하는오류나오타의대안으로유용하다. 마이크또는말하기표시를누르고찾고자하는단어를말하면이동중에도편리하게검색할수있다. 또박또박천천히말할수록인식률이높으며, 유저들이많이찾는단어들이중심을이루고있는데앞으로이용이늘어날것으로예상된다 비주얼검색 (Visual search) 사진 / 사물을검색하는것으로코드검색이다루지못하는것까지확장하여많은정보를제공한다. 사물검색은건물이나거리등을스마트폰으로비추면장소에대한정보가나타나는검색서비스이다. 구글의경우는현재사용중인대부분의검색데이터가외국의자료들이다 (DMC Media, 2013) 비주얼의류검색기술서비스동향비주얼의류검색기술은스마트폰환경에서영상의특징을검출하고그주변영역의정보를이용하여추출한서술자를미리구축된영상정보 DB와비교하여검색하는기술이다. 현재진행되고있는비주얼의류검색기술서비스를살펴보면, 기술적측면에서양적분석에치중되어연구개발이이루어지고있는실정으로양적데이터를기반으로한검색결과만을산출하고있다. 때문에사회심리학적인상품특성을많이포함하고있는의류제품의경우소비자측면에서의활용도부분면에서한계를보이고있다. 앞으로는색상, 재질, 질감, 디자인등의양적데이터를기반으로기술적인측면을뛰어넘는그리고소비자의사회심리학적인주관적측면이함께고려된접근방식이매우필요하다. 건축, 가전, 가구등과같이표준화가쉽고형태가정형화된하드굿 (hard good) 상품뿐만아니라온라인최대거래품목인의류와같은상품들의디스플레이방식이나촬영각도등에따라형태변형이쉽게이루어지는소프트굿 (soft good) 상품까지정확도를높인비주얼의류검색기술이출시될것으로예상된다 (Park & Park, 2013). 최근에는의류검색시기존의키워드, 음성, 사진, 사물, 바코드, QR코드등의검색방법보다한차원위인사람의눈으로인지되는사물그대로를검색하고자하는비주얼의류검색기술이대두되고있다 (Kang et al., 2013). 또한착장상태를모바일로촬영하여의류의종류와가격, 이미지, 판매처등을효율적으로검색하여사용자의편의성을높이고자하는연구가활발히진행될것으로예상하고있다. 국내외모바일검색시장에서비주얼의류검색횟수상위링크순으로대표적인예를든다면국외에서는구글 (Goggles)

3 비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 733 과아마존 (Amazon) 을들수있으며국내에서는비주 (Vizooo) 를꼽을수있다 ( Present state of mobile search market, 2014). 구글과아마존, 비주에대해살펴보면다음과같다 구글 (Google) 구글은 googles 라는이미지인식응용프로그램을 2010년 10월출시하였는데현재도서비스중이다. DVD, 바코드 & QR 코드, 로고, 예술작품, 상품, 텍스트등의물체인식이가능하다. 또한온라인쇼핑몰상품들을이미지의특징으로검색해주는비주얼검색엔진인 이는 2010년구글에서인수한후구글쇼핑에서신발등패션잡화를비롯한다양한상품군에대해 visually similar items 서비스를제공하고있다 아마존 (Amazon) 아마존은자사의온라인쇼핑서비스와 MVS 기술상승효과를기대하고 2009년영상검색기업인 Snap Tell 을인수하여상품검색앱, Flow, 신발전용검색앱, Fabulous 등을출시한후현재까지서비스하고있다. 한자회사 A9닷컴 ( 을통해새로운개념의검색엔진도선보였는데이엔진의가장큰특징은네티즌들이검색하고방문한히스토리를저장해보여준다는점이다. A9닷컴은기본적으로웹검색과이미지검색기능을가지고있는데구글로부터웹검색과이미지검색결과를받아오기도한다 비주 (Vizooo) 비주는국내에서가장검색횟수가높은비주얼검색기술에기반한의류검색서비스로의류 / 패션상품에대한쇼핑게이트웨이를지향하고있다. 2009년인터파크, CJ Mall 등과제휴를한후멀티미디어검색엔진개발을목표로오픈하였다. 패션검색 Vizooo 와 Aozooo라는이미지링크기반미디어 / 블로그광고플랫폼을제공하고있다. 비주사이트 ( 에서원하는의류, 패션상품이미지를클릭하면그와비슷한색상, 모양, 패턴을가진상품들을찾아주는오버럴 (overall) 검색이가능하다. 또한검색카테고리를다양화하여색상, 재질, 스타일별로검색할수있기때문에기존의키워드검색방식으로는찾기어려웠던의류, 패션상품을원하는특성에따라쉽게찾을수있다. 3. 연구방법의류산업분야에서활용가능한의류카테고리및시각적속성에따른 Annotation 기법을정의하고개발하기위한연구내용과방법은다음과같다 연구내용연구의첫번째단계는현재국내외의류산업분야에서사용 하고있는의류분류체계를오프라인매장과온라인쇼핑몰로나누어조사분석한후, 의류검색에적합한분류체계를분류요소와요소별항목으로구성한다. 다음은구성된항목을중심으로발췌한의류의영상샘플을분류하고각항목별로학습용 DB 영상을구축한다. 두번째단계는의류카테고리및시각적속성에따른 Annotation 기법을개발하기위해시각적속성에따른의복인자와의류카테고리와의상관관계를파악한후, 기본카테고리외에라이프스타일별, 이미지별, 상황별등카테고리의다양한구성을시도하여소비자검색의심리적속성에맞춰검색가능한기법을개발한다 연구방법연구방법에대한구체적인부분은전반적인연구와웹상에서의연구로나누어설명할수있다 전반적인연구절차연구는 2014년 9월 1일부터 2015년 1월 15일까지사전연구와본연구로나누어실시하였다. 사전연구는국내외의류산업분야에서현재사용되고있는의류분류체계를조사한후가장많이사용되는것을기준으로분류체계를구성하였다. 측정도구개발을위해패션전공박사학위를소지하고, 패션관련학과교육경력 10년이상인교수 6명이연구설계와방향, 예상되는문제점에대한 FGI(Focus group interview) 를실시한후, 현재온라인상에서판매되고있는티셔츠, 블라우스, 셔츠, 원피스등을웹사이트에서 100개씩영상샘플로발췌하였다. 이영상샘플들을의류분류체계에따라소매유무와길이, 잠금장치유무와위치, 칼라, 네크라인, 재질별로분류하여의류 DB 체계를수립하였고, 스타일이미지별, 착용상황별로구분하는작업을실시하여시각적맵핑속성차원을결정측정도구로확정하였다. 본연구는패션전공학부학생 10명 ( 남학생 5, 여학생 5) 이영상제시물에대해측정도구를사용하여웹사이트에서평가를실시했다. 평가의평균소요시간은 20장에 10 분이고온라인실험은데이터모니터링을동시에진행하였다. 의류영상이미지데이터베이스구축을위해 1인당 3,500~ 3,600 set를구성했는데 1 set내에는데이터베이스종류가 2개, 3개, 4개, 5개 pair의형태로되어있다. 실험전반부작업은데이터베이스사진을분류하는작업으로불필요한사진삭제, 얼굴존재여부확인, 몸통부분을정면 / 측면 / 후면 / 기타로구분, 사진속에여러명있는지등을가려내는것이었다. 학생들의평가를바탕으로패션전문가교수 6명이드레스와블라우스를구별할수있는햄라인의기준설정, 블라우스와셔츠를구별하는기준, 티셔츠와셔츠를구별하는기준, 소매길이에따른분류기준, 잠금장치의위치에따른기준등을설정하고, 웹상에서평가를편리하게하는화면구성, 기능에관한문제점등을보완하는작업을실시하였다. 끝으로비주얼의류검색기법의개발을위해소매길이와의류카테고리간, 잠금장치와의류카테고리간상관분석을토대로비주얼검색툴개발활용

734 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 이디로로그인하며, 실험이미지자동전환버튼 On을클릭하면동작이시작된다 (Fig. 1). 실험동작및기능은본인의테스트셋에맞는테스트셋을선택하고, 오토모드 (Auto Mode) 기능을확인한다. 이미지를보고테스트를진행하는데이미지의의상분위기와속성을판별한다 (Fig. 2). 4.

4 734 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 이디로로그인하며, 실험이미지자동전환버튼 On을클릭하면동작이시작된다 (Fig. 1). 실험동작및기능은본인의테스트셋에맞는테스트셋을선택하고, 오토모드 (Auto Mode) 기능을확인한다. 이미지를보고테스트를진행하는데이미지의의상분위기와속성을판별한다 (Fig. 2). 4. 결과및논의 새로운비주얼의류검색개발을위해기존의류의분류체계를조사하고, 현재국내외의류사이트및의상검색앱에대한검색방법의분석을통해의상검색에적합한분류체계를수립하였다. 이를바탕으로의류영상을다양한형태로크롤링하여수집하고, 수집된데이터에대해의류카테고리및시각적속성에따른 Annotation 기법을정의하고개발하였다 의류분류체계와검색에적합한분류체계구성 Fig. 1. Experiment screen. 가능한 Annotation 기법을결정하였다 웹상에서의연구절차실험용아이디생성을위한권장환경은웹브라우저크롬이고, 접속사이트는 이며, 회원가입은하단가입버튼을누르고진행한다. 실험자의기본정보수집을위해아이디생성후이름, 아이디, 패스워드, 이메일, 연락처를감독자에게제출한다. 실험화면구성의사용자및데이터구성영역은 이고, 본인의아 의류기업의의류분류체계조사결과현재기업에서사용하고있는의류분류체계는제품믹스의넓이, 제품믹스의길이, 제품믹스의깊이등세가지측면에서분석이이루어지고있었다. 여성의류, 남성의류, 제화류로구분하여각각아이템별분류가이루어지고있었으며여기에디자인, 색상, 사이즈로확대하여상품을재분류하고있었다 (Choi et al., 2011). 제품믹스의넓이 (width) 는기업이취급하는제품계열 (product line) 의수를말하며, 제품믹스의길이 (length) 는각제품계열이거느리고있는제품군의수, 그리고제품믹스의깊이 (depth) 는특정제품계열내의각제품이제공하는아이템 (item) 의수를의미한다. Fig. 2. Explanation of experiment motion and function.

5 비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 735 Table 1. On-line shopping mall categories present current state On-line shopping mall Over seas Domestic yoox. Com Shopbop 6pm stylefruits J.CREW sgosu swingbee fassue e-runsesang fashionplus istyle24 Faver Clothing present categories Categories name Marketing strategy Categories Clothing, Denim, Shoes, Accessories & Bags, Jewelry, Gift Basic menu present short list Categories New & Now Categories Skirts, Coats & Jackets, Sweaters, Pants, Overalls, Top & Tees, Ankle Boots, Ballet Flats, Boots Designers, Popup Stores, New Arrivals, Sale, Special Editions, Yooxyen, Vintage, Socialize Designers, Boutiques, Clothing, Shoes, Bags, Accessories, Sale, Lookbooks, My Shopbop Jackets/Coats, Jeans, Jumpsuits, Sleepwear, Suit Separates, Sweaters/Knits, Tops, Kids/Baby What s New, Our Trend Edit, The Gift Boutique, Style Updates & Tips, Shop for Your Man Life style suggestion Basic menu present Life style suggestion Shoes, Clothing, Bags, Accessories, Clearance, Women s, Men s, Kids, Brands Basic menu present Athletic Shoes, Flats, Shirts & Tops, Dresses, Swimwear, Pants, Sweaters, Jesns, Coats & Outerwear Sales Boots Coats Sale product present Categories Clothing, Style Questions, Create Style, Competitions, My Style Basic menu present Categories Features Evening, Business, Club & Party, Casual, Sport, Dresses, Tops & Shirts, Bottoms, Skirt, Coats & Jackets, Shoes, Bag Women, Men, Girls, Boys, Baby, Shoes, Jewelry, Wedding, Petite, Gift Guide, Sale, Blog Sweaters, Knits & Tees, Shirts & Tops, Denim, Pants, Outerwear, Blazers, Dresses, Skirts, Shorts, Suiting, Weddings & Parties, Jewelry, Bags, Accessories, Home & Gifts New Arrivals, Looks We Love, On Holiday in Norway, Discovered, J. Crew Collection, Recycle Your Jeans, Gift Guide Basic menu present Life style suggestion Woman shoppingmall ranking, Man shoppingmall ranking, Cosmatic ranking, Categories Basic menu present Cosmatic, new product Types One-piece, Outwear, Shoes, Accessories, Mens cosmetic By design menu present Categories Apparel seach Basic menu present T-shirt, Blouse, Shirt, Knit, Sweater, Pants, Jumper, Cardigan Swimwear Accessories Categories Men shoppingmall ranking, Woman shoppingmall ranking Basic menu present Categories Types Blouse, Shirt, Knit, Sweater, Pants, Jumper, Cardigan Swimwear Accessories, Bags Man shoppingmall ranking, Woman shoppingmall ranking, Men new product, Woman new product Knits & Tees, Shirts & Tops, Denim, Pants, Outerwear, Blazers, Dresses, Skirts, Shorts, Suiting Knits & Tees, Shirts & Tops, Denim, Pants, Outerwear, Blazers, Dresses, Skirts, Shorts, Suiting Basic menu present By design menu present Categories Special Editions, sports, baby wear Basic menu present Club & Party, Casual, Sport, Dresses, Tops & Shirts, Bottoms, Skirt, Coats & Jackets, Shoes, Bag Categories Woman apparel, Trend fashion, Under wear, Cosmetic Basic menu present Coat, junper, jacket, Vest, Cardigan, Skirt, leather, Fur, Women shose, Outdoor, Golf, Belt Categories Woman New Arrivals, Man new arrivals, Sale product, Shoppingmall ranking. Basic menu present Outer, T-shirt, Blouse, Skirt, Pants, One-piece, Underwear, Shirt

6 736 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 Table 2. New apparel category classification system Classification standard Classification element Classification item Item type women apparel T-shirt, blouse, sweater, cardigan, vest, jacket, one-piece, jumper, coat, skirt, pants Design type sleeve length fastener collar material pattern color long, short, less button, belt, zipper, open, none V, round, square woven, knit, leather, fur plain, verticality, horizontality, check, floral, dot KS standard color 15 color + beige, kaki total 17 color 온라인쇼핑몰의의류분류체계조사결과의류카테고리제공방식을살펴보기위해국내외온라인쇼핑몰카테고리제공현황을조사하여요약하였다 (Table 1). 온라인쇼핑몰도기본적으로는오프라인패션몰에서사용하고있는아이템별카테고리를그대로활용하고있는것으로나타났다. 여기에추가적으로마우스오버 (mouse-over) 기능을활용하여디자인명칭카테고리를제공하고있는곳도있었다. 의류상품의경우브랜드의중요성이매우높기때문에브랜드별카테고리를함께제공하고있었다. 또한, 라이프스타일이나착용상황에맞춘스타일제안카테고리나주요검색어로많이등장하는의류등의인기카테고리등을제공하는것이오프라인과의차이점이었다 (Lee, 2013). 국내외를비교해보면, 국외의경우기본카테고리제공과함께라이프스타일별제안카테고리가대체로많은편이었다. 반면, 국내의경우는국외와동일하게기본카테고리구성을보이면서도마우스오버기능을활용한디자인별카테고리메뉴구성이특징으로나타났으며, 브랜드별카테고리도함께제공하고있다는차이점을보였다. 선행연구들에서제안한스타일이미지분류기준을토대로패션이미지를크게 2 축으로 지적인- 화려한 축과 트렌디 - 네추럴 축으로구성하고, 구체적인스타일유형을 클래식형, 트렌디형, 개성형, 보수형 으로제시해볼수있었다. 측정을용이하게하기위해맵핑형태를만들고위치표시를할수있도록하였다. 보다구체적으로스타일위치를확인할수있도록하여각의류별차이점을쉽게확인하도록하였다 (Fig. 3) 착용상황별카테고리구성착용상황을크게 2 축으로 정장, 비즈니스 - 파티, 행사 축과 외출 - 레저, 스포츠 축으로구성하였다 (Fig. 4) 시각적속성에따른의복인자와의류카테고리와의상관관계 의류검색에적합한분류체계구성및 DB 영상구축의류검색에적합한분류체계구성을위해국내외온라인쇼핑몰카테고리를벤치마킹하여분류요소와요소별항목을구성하였다 (Table 2). 구성된항목을중심으로의류를분류하고분류된각항목별로학습용 DB 영상을구축하면비주얼의류검색솔루션개발에효과적인활용이가능하다. Fig. 3. Mapping suggestion of style image 의류카테고리및시각적속성에따른 Annotation 기법개발의류의분류는해외사례에서보여졌던것처럼기본카테고리외에라이프스타일별, 이미지별, 상황별등카테고리의다양한추가구성을시도함으로써, 소비자검색의심리적속성에맞춘검색이가능하도록하였다 의류카테고리구성 스타일이미지별카테고리구성 Fig. 4. Mapping suggestion of wearing state.

비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 737 Fig. 5. Example of data. 4.2.2.1. 자료데이터예시웹평가사이트를개발한후, 10명 ( 남 5, 여 5) 의평가조사단을구성하였다. 평가조사단들이웹사이트 ( 주소 : http:// 112.172.129.

7 비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 737 Fig. 5. Example of data 자료데이터예시웹평가사이트를개발한후, 10명 ( 남 5, 여 5) 의평가조사단을구성하였다. 평가조사단들이웹사이트 ( 주소 : :3003) 에서남성 1030장, 여성 1830장총 2860장의상품이미지를평가하였는데, 분석내용은의류의종류, 소매길이, 잠금장치를조사하여상관관계를파악하였다. 전달데이터는남성복과여성복의류에관한이미지별실험자들의선택속성및확률 ( 엑셀부분합 ) 이다. Fig. 5는엑셀데이터중여자-부분합데이터로 W_0001의이미지를실험자 qwe7891 가상의및재킷으로선택한내용이다. 각항목에대해 5명중몇명이선택했는지에대한평균데이터가각이미지그룹마다 6 번째열 (qwe7891 혼자재킷을선택함 0.2) 에보여지고있다 소매길이와의류카테고리간의상관관계 Table 3은소매길이와의류카테고리간의평균분석결과이다. 티셔츠는소매가긴경우 0.40, 소매가짧은경우 0.31, 소매가없는경우 0.29 순으로선택되었다, 셔츠는소매가긴경우 0.54, 짧은경우 0.41 순으로선택되었으며소매가없는경우는거의선택되지않았다. 블라우스는소매가긴경우, 짧은경우와소매가없는경우가거의비슷한비율로선택되었다. 재킷의경우 0.87, 코트 0.93, 점퍼 0.92로소매가긴경우가선택되어높은평균을보였고, 가디건도 0.77로비교적높게긴소매가선택되었다. 원피스는다소차이는있으나소매가긴경우, 짧은경우, 없는경우등세가지경우가비슷한분포를보였고, 스웨터류는 0.71로긴소매가많이선택되었다. 이같은결과로볼때티셔츠, 블라우스, 원피스는주로긴소매, 짧은소매, 소매가없는경우순으로이루어져있는품목임을확인할수있었고, 셔츠는긴소매와짧은소매의비율에별차이가없었으며, 재킷, 코트, 점퍼의경우긴소매가주를이루고있음을알수있었다. 통계적인유의성검증을위해 Pearson 적률상관계수를통한상관분석결과를살펴보면 Table 4와같다. 평균비교와비슷한결과로티셔츠의경우긴소매와는 5% 수준에서부적 상관을, 짧거나없는경우는 1% 수준에서정적상관을보였다. 셔츠는소매가없는경우에만 5% 수준에서부적상관의결과를보였고, 블라우스는소매길이가짧거나없는경우 1% 수준에서유의한정적상관을보였다. 재킷은소매길이가긴경우 Table 3. Analysis of average between length of sleeve and apparel category Y One-piece es-1, No-0 Long sleeve Short sleeve Sleeveless T-shirt Shirt Blouse Jacket Coat Jumper Cardigan One-piece Sweater Table 4. Analysis of correlation between length of sleeve and apparel category (Pearson: moment correlation coefficient) Long sleeve Short sleeve Sleeveless T-shirt *.113 **.116 ** Shirt * Blouse **.143 ** Jacket.064 ** ** ** Coat Jumper ** ** Cardigan.082 ** ** One-piece **.063 ** Sweater.092 ** * p<.05, ** p<.01

8 738 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 1% 수준에서정적상관을보인반면, 소매길이가짧거나없는경우부적상관을보여재킷은주로긴소매로구성되어짐을확인할수있었다. 또한, 재킷과비슷하게코트도유사한경향을보였으나유의한수준은아니었다. 가디건은긴소매와는 1% 수준에서정적상관을, 소매가없는경우는 1% 수준에서부적상관을보여가디건도주로긴소매로구성됨을알수있었다. 원피스는짧은소매와소매가없는경우 1% 수준의유의한정적상관을보여원피스는긴소매보다는짧은소매나소매가없이주로구성됨을알수있었다. 스웨터류는긴소매와 1% 수준에서정적상관을나타내스웨터류도주로긴소매로많이구성되고있음을확인할수있었다. 이상의결과에따라비주얼검색툴개발의활용방법을제시하면다음과같다. 소매가긴경우는코트 0.93, 점퍼 0.92, 재킷 0.87, 가디건 0.77, 스웨터류 0.71 셔츠 0.54, 티셔츠 0.40, 블라우스 0.38, 원피스 0.35의순으로평균값이높게나타났으므로비주얼검색이미지에서소매가긴것으로데이터가인식되었다면상관계수가높고, 평균값이 0.7 이상인코트, 점퍼, 재킷, 가디건, 스웨터류의순을우선적으로고려하여검색결과를표시해줄수있다. 소매가짧은경우는셔츠 0.41, 블라우스 0.33, 티셔츠 0.31, 원피스 0.27 순으로평균값이높게나타나므로비주얼검색결과에서셔츠, 블라우스, 티셔츠, 원피스를제시해준다면소비자가원하는검색적중률을높일수있다. 소매가없는경우의평균값은원피스 0.39, 블라우스 0.29, 티셔츠 0.29 순이었고, 이세종류의의복이다른의복류에비해평균값이매우높게나타나비주얼검색시소매가없는것으로인식된다면검색결과로원피스, 블라우스, 티셔츠를우선적으로제시해줄필요가있다 잠금장치와의류카테고리간의상관관계의류카테고리와잠금장치간의평균분석결과를보면 (Table 5), 티셔츠는잠금장치가없는것이가장많이선택되었고, 셔츠는버튼 (0.64) 과잠금장치가없는것 (0.35) 순으로선택되었으며, 블라우스는잠금장치가없는것이 0.87로평균점수 가높게나타났다. 재킷은다양한분포를보였는데버튼 0.42, 지퍼 0.26, 잠금장치가없는것 0.18 순으로선택되었고, 코트는버튼 0.44, 벨트 0.21, 지퍼 0.13이선택되었다. 점퍼는지퍼가 0.54로 50% 이상선택되었고, 가디건은버튼이 0.60으로 60% 정도선택되었다. 원피스와스웨터류는잠금장치가없는것이각각 0.86, 0.87로매우높은평균점수를나타내었다. 통계적인유의성검증을위해 Pearson 적률상관계수를통한상관분석결과를살펴보면 (Table 6), 티셔츠는잠금장치인버튼, 벨트, 지퍼와는 1% 와 5% 수준에서부적상관을보이고있었다. 잠금장치가없는오픈디자인의경우도유의하게부적상관을보였으나잠금장치가없는디자인의경우 1% 수준에서정적으로유의하게나타나티셔츠는주로잠금장치가없는디자인으로생산되고있음을확인할수있었다. 셔츠는잠금장치버튼의경우 1% 수준에서강한정적상관을보여주로버튼으로만들어져생산되고있는반면, 잠금장치가없는경우도상관계수는낮지만유의한상관을보여잠금장치가없는셔츠디자인에대한고려가필요했다. 블라우스는벨트, 지퍼, 오프디자인에서부적상관을보이고잠금장치가없는경우유의하게정적으로상관된것으로나타나전반적으로잠금장치디자인이별로활용되지않음을알수있었다. 재킷은벨트, 지퍼, 오픈디자인에서 1% 수준의유의한상관을, 잠금장치가없는경우부적상관을보여벨트나지퍼, 오픈디자인이많이활용되는잠금장치가재킷의중요한디자인임을확인할수있었다. 재킷과유사한코트의경우도벨트, 지퍼디자인이많이활용되고있었으나재킷과다른점은오픈디자인도통계적으로유의한결과를보여코트에서는잠금장치가없는디자인도많이나타나고있음을알수있었다. 점퍼는벨트와지퍼만 1% 수준에서유의한정적상관을보여벨트와지퍼가주로잠금디자인요소로써활용되고있음을확인할수있었다. 가디건은버튼, 벨트, 오프디자인이정적으로유의하게나타났고, 원피스는전체적으로잠금장치와의상관성이유의한결과를나타내지않아뚜렷한잠금장치에대한활용선호도는없는것으로판단되었다. 끝으로스웨터류도대부분부적인상관치를나타내나어떠한잠금장치에도유의한상관관계를보이지않아잠금장 Table 5. Analysis of average between fastener and apparel category Fastener-button Fastener-belt Fastener-zipper Fastener-open Fastener-no T-shirt Shirt Blouse Jacket Coat Jumper Cardigan One-piece Sweater Yes-1, No-0

9 비주얼의류검색기술을위한의류속성기반 Annotation 기법개발 739 Table 6. Analysis of correlation between fastener and apparel category (Pearson : moment correlation coefficient) Fastener-button Fastener-belt Fastener-zipper Fastener-open Fastener-no T-shirt * ** ** **.113 ** Shirt.301 ** ** Blouse ** ** **.092 ** Jacket **.321 **.063 ** ** Coat **.070 ** * Jumper **.267 ** Cardigan.098 **.079 ** ** One-piece Sweater * p<.05, ** p<.01 치를통한확인은어려웠다. 이상의상관분석결과를토대로비주얼검색툴개발활용방법을제시해보면, 버튼의경우는셔츠 0.64, 가디건 0.60, 코트 0.44, 재킷 0.42 순으로평균점수가높게나타났으므로검색결과산출시이러한평균순서로결과를제시해줄수있다. 지퍼의경우는점퍼 0.54, 재킷 0.26, 코트 0.13 순으로점퍼의경우만 50% 이상의결과를보이므로가장우선적으로비주얼이미지에서지퍼가인식된다면점퍼결과를상위에제시해줄필요가있다. 잠금장치가없는경우는티셔츠 0.88, 스웨터류 0.87, 블라우스 0.87, 원피스 0.86 순으로평균점수가높게나오고상관관계가입증되었으므로잠금잠치가인식된다면티셔츠, 스웨터류, 블라우스, 원피스등의결과는배제하고제시해주는것이타당하겠다. 이들외에벨트는재킷점퍼가디건에서유의한정적상관을보였고, 오픈은재킷과가디건에서유의한정적상관을보였으므로이러한상관관계를고려하여검색순위를조정할필요가있다. 그러나전반적으로다른의복종류와의평균점수는낮게나타나비주얼검색툴개발의지침으로활용하기에는부적절하다고판단된다. 4. 결론소비자들은원하는제품을검색하고자할때제품번호, 제품명, 브랜드명등에대해정확한키워드자체를모르면검색의한계를느끼게된다. 이러한한계점을극복하기위하여기존의키워드대신검색하고자하는이미지와유사한이미지또는이미지에대한정보즉색상, 디자인, 질감, 공간관계등을제시하고질의자료와유사한이미지들을순서대로찾아내는시스템이제시되었는데이를영상기반이미지검색시스템이라한다. 본연구에서는의류산업에서활용이가능한비주얼의류검색시스템을개발하고자기존의패션기업과온라인쇼핑몰의의류분류체계를조사분석한후, 새로운의류검색에적합한분류체계를요소와항목별로구성하였고이를토대로의류카 테고리및시각적속성에따른의류검색시스템인 Annotation 기법을개발하였다. 소매길이와의류카테고리간, 잠금장치와의류카테고리간상관분석을토대로비주얼검색툴개발활용방법을제시하면다음과같다. 첫번째, 소매길이와의류카테고리간상관분석한결과에따른비주얼검색툴개발의활용방법을제시하면, 소매가긴경우는코트 0.93, 점퍼 0.92, 재킷 0.87, 가디건 0.77, 스웨터류 0.71 셔츠 0.54, 티셔츠 0.40, 블라우스 0.38, 원피스 0.35 의순으로평균값이높게나타났으므로비주얼검색이미지에서소매가긴것으로데이터가인식되었다면상관계수가높은것을우선적으로고려하여검색결과를표시해줄필요가있다. 소매가짧은경우는셔츠 0.41, 블라우스 0.33, 티셔츠 0.31, 원피스 0.27 순으로평균값이높게나타나므로비주얼검색결과시높은순서대로품목을제시해준다면소비자가원하는검색적중률을높일수있다. 소매가없는경우의평균값은원피스 0.39, 블라우스 0.29, 티셔츠 0.29 순이었고, 이세종류의의복이다른의복류에비해평균값이매우높게나타나기때문에비주얼검색시소매가없는것으로인식된다면검색결과로원피스, 블라우스, 티셔츠를우선적으로제시해줄필요가있다. 두번째, 잠금장치와의류카테고리간상관분석결과를토대로비주얼검색툴개발활용방법을제시해보면, 버튼의경우는셔츠 0.64, 가디건 0.60, 코트 0.44, 재킷 0.42 순으로평균점수가높게나타났으므로검색결과산출시이러한평균순서로결과를제시해줄수있다. 지퍼의경우는점퍼 0.54, 재킷 0.26, 코트 0.13 순이므로비주얼이미지에서지퍼가인식된다면점퍼결과를상위에제시해줄필요가있다. 잠금장치가없는경우는티셔츠 0.88, 스웨터류 0.87, 블라우스 0.87, 원피스 0.86 순으로평균점수가높게나오고상관관계가입증되었으므로잠금잠치가인식된다면티셔츠, 스웨터류, 블라우스, 원피스등의결과는배제하고제시해주는것이타당하겠다. 이들외에벨트는재킷점퍼가디건에서유의한정적상관을보였고, 오픈은재킷과가디건에서유의한정적상관을보

10 740 한국의류산업학회지제 17 권제 5 호, 2015 년 였으므로이러한상관관계를고려하여검색순위를조정할필요가있다. 그러나전반적으로다른의복종류와의평균점수는낮게나타나비주얼검색툴개발의지침으로활용하기에는부적절하다고판단된다. 본연구결과는의류제품을검색할수있는이미지인식응용프로그램이미비한현실정에서모바일로의류를검색하게되는획기적인검색시스템이될것으로판단된다. 착장상태를모바일로촬영하여의류의종류와가격, 판매처, 이미지등을효율적으로검색할수있으므로사용자의편의성이높아지는것은물론이고의류의비주얼검색표준화를제공하게될것이다. 의류검색시스템인 Annotation 기법개발로세계각지역의특색에맞는맞춤형의복생산기틀을마련할수있을뿐만아니라향후국내외오픈마켓이나온라인쇼핑몰등에기술을이전함으로써연구결과의실용화가가능할것으로예측한다. 아쉬운점은연구가소매길이와잠금장치만으로제한된점이다. 후속연구에서는네크라인, 칼라, 색상, 재질, 패턴등에이르기까지양적데이터를기반으로소비자의사회심리학적, 주관적측면이함께고려된 Annotation 기법이개발될수있기를기대한다. 감사의글 본논문은 2014년도한국전자통신연구원의지원을받아수행된연구임. References Bain. (2013). Digital shopper survey. Retrieved May 4, 2014, from Bain.com. Choi, S. H., Park, H. S., Son, M. Y., & Jeon, Y. J. (2011). 21st Century fashion marketing. Seoul: Chang Ji Sa. Cisco Viaual Networking Index. (2013). Global mobile data traffic forecast update Compete Portable PC Shopper Study, Google. (2012, September). Retrieved May 4, 2014, from Investigation of the Availability State of Mobile Shopping. (2013, March). Korea DMC. Retrieved October 11, from Kang, G. H., Park, B. J., & Im, W. Y. (2013). Marketing display and limitation of consumer purchasing behavior AIDMA. Marketing Institute. Retrieved October 5, 2014, from Kim, J. A. (2009). Usability evaluation of text-based search and visual search of a multidisciplinary library database. Unpublished master s thesis, Kyungki University, Seoul. Korea on-line Shopping Association. (2013, May). Prospect and understanding on the on-line shopping market. Retrieved October 9, 2014, from Lee, H. J. (2014). A study on purchase satisfaction and repurchase intention according to usage motivation when purchasing fashion products in social commerce. Fashion & Textile Research Journal, 16(4), doi: /sfti Lee, J. Y. (2013). Prospect and domestic on-line shopping market real state - Focusing on internet mobile shopping. Broadcasting Communication Policy, 25(13), Lee, S. J., Lee, K. D., Na, S. E., Jae, S. K., Jung, D. E., O, E. K., Seo, E. K., & Son, E. H. (2014). Mobile visual search: Technique and tendency of standardization. Korea Electronic Communication Institute. Retrieved October 12, 2014, from Mo, Y. I. (2010). A study on the development of semantic-based visual image retrieval system. Unpublished master s thesis, Konkuk University, Seoul. Park, S. Y., & Park, E. J. (2013). Influence of the flow in shopping mall on consumer satisfaction through impulse purchase of fashion products. Fashion & Textile Research Journal, 15(4), doi: /sfti Present State of Mobile Search Market. (2014). DMC Media. Retrieved October 9, 2014, from (Received 4 February 2015; 1st Revised 18 March 2015; 2nd Revised 20 May 2015; Accepted 25 August 2015) 2015 (by) the authors. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license ( which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Analyses the Contents of Points per a Game and the Difference among Weight Categories after the Revision of Greco-Roman Style Wrestling Rules Han-bong

Analyses the Contents of Points per a Game and the Difference among Weight Categories after the Revision of Greco-Roman Style Wrestling Rules Han-bong An 1 & Kyoo-jeong Choi 2 * 1 Korea National Wrestling