사운드 스펙트로그램과 심층신경망 기법을 사용한 패셔너블한 웨어러블 제품 디자인을 위한 테크놀로지 (Technology Based on Sound Spectrogram and Deep Neural Networks to Design Fashionable Wearable Products)

서지정보

· 발행기관 : 한국패션디자인학회
· 수록지 정보 : 한국패션디자인학회지 / 18권 / 2호 / 109 ~ 124페이지
· 저자명 : 김영언, 김이경, 박구만

초록

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.

영어초록

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.

참고자료

· 없음