메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국감성과학회 감성과학 감성과학 제19권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
3 - 14 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 천연염료와 직물종류, 매염유무의 세 가지 조건에 대한 천연염색직물의 물리적 색채 특성을 측정하고, 심리적 색채감성평가를 실시하였다. 이에 대하여 염료의 종류, 직물의 종류, 매염제의 유무에 따른 물리적 색채 특성차이를 살펴보기 위하여 분산분석을 실시하였으며, 상관관계분석을 통해 물리적 색채 특성과 심리적 감성간의 관계를분석하고, 회귀분석을 이용해 천연염색에 대한 예측식을 도출하였다. 최종적으로, 천연염색직물에 대한 감성 이미지맵을 제안하기 위하여 다차원 척도법(Multidimensional Scaling: MDS)을 이용하였다. 이를 통해, 대표적으로 남성적인(masculine)인 이미지에는 무거운, 딱딱한 색채감성을 갖는 치자염색이, 여성스러운(feminine) 이미지에는 밝고 투명하고 부드러우면서 가벼운 색채감성을 갖는 소목과 락, 치자청을 사용한 염색이 적합하다. 내츄럴(natural)한 이미지를 나타내기 위해서는 은은한 색채감성의 쑥 염색이 적절하고, 화려한 색채감성의 쪽으로 염색을 한다면 액티브(active)한이미지를 가질 수 있을 것이라 예측 가능하다.
#천연염색직물 #물리적 색채 특성 #심리적 색채감성 #분산분석 #CIE L*a*b* #Naturally Dyed Fabrics #Physical Colorimetric Property #Psychological Sensibility #Mordant #ANOVA

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
배현웅 / 2009 / ROTC 후보생들의 병과별 이미지 분석을 위한 다차원 척도법의 적용 / Journal of The Korean Data Analysis Society 11(6):3181~3190 dbpia Chae, Y. J. / 2011 / Color Sensibility Factors of Naturally Colored Organic Cotton Fabrics google schola Chea, Y. J. / 2012 / Colorimetric properties and color sensibility of naturally colored organic cotton fabrics / Fiber and Polymers 13(9):1154~1158 google schola Cho, G. S. / 2012 / Revision-Sensibility Science for Clothing and Textiles / Dongseomunhwawon google schola 최연주 / 2005 / 황색계 천연염색 견직물의 색채 이미지 연구 / 한국의류학회지 29(6):868~876 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0