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자료유형
학술저널
저자정보
문명희 (동주대학 패션 디자인계열) 최석철 (부산대학교 의류학과) 박정환 (동의대학교 의상학과)
저널정보
한국섬유공학회 한국섬유공학회지 한국섬유공학회지 제39권 제4호
발행연도
2002.1
수록면
493 - 502 (10page)

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In this paper, an attempt to quantify hands of fabrics for Korean folk clothes has been made based on mechanical properties and the sensory test using artificial intelligence systems. In order to classify the primary hand values, four neural networks with three-layered structure were constructed and one neural network was constructed to classify the total hand value. The learning algorithm was selected with the error back propagation algorithm and, in order to reduce errors and to speed up learning, the moment method was selected. From the analysis of the primary and total hands using a self-constructed artificial intelligence system, the error rates of silky, sleekness, roughness, and stiffness compared with the judgements of expert panels were found to be 4.9％, 4.9％, 4.9％, and 1.6%, respectively, while that of the total hand was 9.83％.
#Korean folk clothes #primary hands #artificial intelligence #neural network #learning algorithm #moment

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