A Review of Literature About the Use of Artificial Neural Networks Systems on Prediction of Clothing Comfort

Yıl 2014, Cilt: 20 Sayı: 7, 272 - 280, 01.07.2014

Emine Utkun

Öz

In recent years, with the increasing of consumers' expectations from textile products, researchers and producers of textile and apparel sectors focused on development of comfortable clothing systems. Artificial neural networks systems are research techniques that are trying to contribute to these developments. There are a lot of researches in literature about analysing relationship between clothing comfort and parameters of fabrics using statistical methods. On the other hand, there are some limitations in using them. One of the most common problems encountered in statistical modelling is non-linear relationship between clothing comfort and the parameters of fabrics. Artificial neural networks systems are known trying to make prediction considering all the impact of the parameters together. In this study, a literature research was performed about using artificial neural networks in prediction of clothing comfort.

Anahtar Kelimeler

Clothing comfort, Artificial neural networks, Textile sector.

Giyim Konforunun Tahminlenmesinde Yapay Sinir Ağları Sistemlerinin Kullanımına Yönelik Bir Literatür Araştırması

Öz

Son yıllarda tüketicilerin tekstil ürünlerinden beklentilerinin artması ve giysi tercihlerinde konforun ön sıralarda yer almaya başlamasıyla birlikte araştırmacılar ile tekstil ve hazır giyim üreticileri daha konforlu giysi sistemlerinin geliştirilmesi konusuna yoğunlaşmışlardır. Yapay sinir ağları sistemleri ise bu gelişmelere katkıda bulunmaya çalışan araştırma teknikleri arasında yer almaktadır.Literatürde, çeşitli kumaş parametreleri ile giyim konforu arasındaki ilişkiyi analiz etmek amacıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak birçok araştırma yapılmıştır. Ancak kullanılan istatistiksel yöntemlerde bazı kısıtlamalar bulunmaktadır. İstatistiksel modellemede karşılaşılan en yaygın problemlerden birisi giyim konforunu etkileyen farklı parametrelerin giyim konforu ile doğrusal olmayan ilişkisidir. Yapay sinir ağları sistemleri bütün parametrelerin ortaklaşa etkisini göz önünde bulundurarak tahminleme yapmaya çalışan yöntemlerden bir tanesi olarak bilinmektedir.Bu çalışma kapsamında giyim konforunun tahminlenmesinde yapay sinir ağları sistemlerinin kullanımına yönelik bir literatür araştırması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Giyim konforu, Yapay sinir ağları, Tekstil sektörü.

Kaynakça

• Li Y, Holcombe BV. “Mathematical Simulation of Heat and Moisture Transfer in a Human-Clothing-Environment System”. Textile Research Journal, 68(6), 389-397, 1998.
• Özdil N, Marmaralı A, Kretzschmar SD. “Effect of Yarn Properties on Thermal Comfort of Knitted Fabrics”. International Journal of Thermal Sciences, 46, 1318-1322, 2007.
• Öner E, Okur A. “Materyal, Üretim Teknolojisi ve Kumaş Yapısının Termal Konfora Etkileri”. Tekstil ve Mühendis, 17(80), 20-29, 2010.
• Kaplan S, Okur A. “The Meaning and Importance of Clothing Comfort: A Case Study for Turkey”. Journal of Sensory Studies, 23, 688-706, 2008.
• Utkun, E. 0-1 Yaş Aralığındaki (İnfant) Bebeklerin Giyim Konforuna Yönelik Giysilerin Geliştirilmesi. Doktora Tezi, Ege Üniversitesi, İzmir, Türkiye, 2013.
• Erdoğan MÇ. “Giysi Fizyolojisi”. Tekstil ve Konfeksiyon, 3(1), 62-68, 1993.
• Varheenmaa, M. MOL-9806:2012 - Clothing Manufacture and Physiology Ders Notları, Tampere University of Technology, Automation, Mechanical and Materials Engineering, Fiber Material Science, Finland, 2012.
• Sweeney, MM, Branson, DH. “Sensorial Comfort, Part I: A Psychophysical Method for Assessing Moisture Sensation in Clothing”. Textile Research Journal, 60(7), 371-377, 1990.
• Li Y. The Science of Clothing Comfort. Textile Institute Publications, Textile Progress, 31(1/2), Manchester, UK, 2001.
• Liao X, Hu J, Li Y, Li Q, Wu X. “A Review on Fabric Smoothness-Roughness Sensation Studies”. Journal of Fiber Bioengineering & Informatics, 4 (2), 105-114, 2011.
• Utkun E. Farklı Model ve Dikim Özelliklerinin Giyim Konforuna Etkisi. Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi, İzmir, Türkiye, 2007.
• Utkun E, Öndoğan Z. “Giyim Konforu”, Hazır Giyim Sektöründe Eğitimden İstihdama Etkin Geçiş Ulusal Sempozyumu”. Ankara, Türkiye, 5-6 Kasım 2009.
• Yoo HS, Hu YS. “Effects of Heat and Moisture Transport in Fabrics and Garments Determined with a Vertical Plate Sweating Skin Model”. Textile Research Journal, 70, 542- 549, 2000.
• Tekin VN. İstatistiğe Giriş. İstanbul, Türkiye, Seçkin Yayıncılık, 2008.
• Kırtak VN. “Faktör Analizi” http://w3.balikesir.edu.tr/ ~demirci/faktor_analiz.pdf (09.01.2014)
• Ünal C. Bulanık Mantık Uygulamasıyla Konfeksiyonda İşin ve Personelin Değerlendirilmesi. Doktora Tezi, İzmir, Türkiye, 2009.
• Pontrelli GJ. “Comfort by design”. Textile Asia, 21(1), 52- 61, 1990.
• Hollies NRS, Goldman RF. Clothing Comfort – Interaction of Thermal, Ventilation, Construction and Assessment Factors. Ann Arbor Science Publishers, Michigan, 1977.
• Güneşoğlu S. Sportif Amaçlı Giysilerin Konfor Özelliklerinin Araştırılması. Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi, Bursa, Türkiye, 2005.
• Yerdelen C. “Mevsimlik Kar Erimesinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Tahmin Edilmesi”. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21(3-4), 49-56, 2006.
• Uğur A. Yapay Zeka Ders Notları, Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir, Türkiye, 2008.
• Öztemel E. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık Eğitim, İstanbul, Türkiye, 2006.
• Özdemir H. “Yapay Sinir Ağları ve Dokuma Teknolojisinde Kullanımı”. Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(1), 51-68, 2013.
• Bhattacharjee D, Kothari VK. “A Neural Network System for Prediction of Thermal Resistance of Textile Fabrics”. Textile Research Journal, 77, 4-12, 2007.
• Wong ASW, Li Y, Yeung PKW, Lee PWH. “Neural Network Predictions of Human Psychological Perceptions of Clothing Sensory Comfort”. Textile Research Journal, 73, 31-37, 2003.
• Tokarska M. “Neural Model of the Permeability Features of Woven Fabrics”. Textile Research Journal, 74, 1045- 1048, 2004.
• Frydrych I, Dziworska G, Bilska J. “Comparative Analysis of the Thermal Insulation Properties of Fabrics Made of Natural and Man-made Cellulose Fibres”. Fibres and Textiles in Eastern Europe, 4 (39), 40-44. 2002.
• Pamuk O. Cerrahi Personel ve Hastanın Kullanımına Yönelik İşlevsel Medikal Ürünlerin Geliştirilmesi. Doktora Tezi, Ege Üniversitesi, İzmir, Türkiye, 2006.
• Chen YS, Fan J, Zhang W. “Clothing Thermal Insulation During Sweating”. Textile Research Journal, 73(2), 152- 157, 2003.
• Majumdar A, Mukhopadhyay S, Yadav R. “Thermal Properties of Knitted Fabrics Made from Cotton and Regenerated Bamboo Cellulosic Fibres”. International Journal of Thermal Sciences, 49, 2042-2048, 2010.
• Luo X, Hou W, Li Y, Wang Z. “A Fuzzy Neural Network Model For Predicting Clothing Thermal Comfort”. Computers and Mathematics with Applications, 53, 1840- 1846, 2007.
• Fayala F, Alibi H, Benltoufa S, Jemni, A. “Neural Network for Predicting Thermal Conductivity of Knit Materials”. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 3(4), 53-60, 2008.
• Majumdar A. “Modelling of Thermal Conductivity of Knitted Fabrics Made of Cotton-Bamboo Yarns Using Artificial Neural Network”. The Journal of The Textile Institute, 102(9), 752-762, 2011.
• Alibi H, Fayala, F, Jemni A, Zeng X. “A Neural Network System for Prediction of Thermal Resistance of Knit Fabrics”. Special Topics&Reviews in Porous Media- An International Journal, 3 (1), 35-53, 2012.
• Alibi H, Fayala F, Jemni A, Zeng X. “A Neural Network Model to Predict Thermal Conductivity of Stretch Knitted Fabrics”. International Journal of Applied Research on Textile, 1 (1), 22-30, 2013.
• Park SW, Hwang YG, Kang BC, Yeo SW. “Applying Fuzzy Logic and Neural Networks to Total Hand Evaluation of Knitted Fabrics”. Textile Research Journal, 70, 675-681, 2000.
• Hui CL, Lau TW, Ng SF, Chan KCC. “Neural Network Prediction of Human Psychological Perceptions of Fabric Hand”. Textile Research Journal, 74, 375-383, 2004.
• Karthikeyan B, Sztandera LM. “Analysis of Tactile Perceptions of Textile Materials Using Artificial Intelligence Techniques Part 1: Forward Engineering”. International Journal of Clothing Science and Technology, 22 (2/3), 187-201, 2010.
• Sztandera LM. “Tactile Fabric Comfort Prediction Using Regression Analysis”. Wseas Transactions on Computers, 2 (8), 292-301, 2009.
• Yu Y, Hui CL, Choi TM, Member, IEEE, Au R., “Intelligent Fabric Hand Prediction System with Fuzzy Neural Network”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 40 (6), 619-629, 2010.
• Jeguirim SEG, Dhouib AB, Sahnoun M, Cheikhrouhou M, Schacher L, Adolpe D. “The Use of Fuzzy Logic and Neural Networks Models for Sensory Properties Prediction from Process and Structure Parameters of Knitted Fabrics”. Journal of Intelligent Manufacturing, 22, 873-884, 2011.
• Lai SS. “Objective Evaluation for the Comfort of Free Movement of a Narrow Skirt”. Clothing and Textiles Research Journal, 20 (1), 45-52, 2002.
• Hu ZH, Ding YS, Yu XK, Zhang WB, Yan QA. “Hybrid Neural Network and Immune Algorithm Approach for Fit Garment Design”. Textile Research Journal, 79 (14), 1319- 1130, 2009.
• Wong ASW, Li Y, Yeung KW. “Performances of Artificial Intelligence Hybrid Models' in Prediction of Clothing Comfort From Fabric Physical Properties”. Sen’i Gakkaishi, 59 (11), 429-436, 2003.
• Wong ASW, Li Y, Yeung PKW. “Predicting Clothing Sensory Comfort with Artificial Intelligence Hybrid Models”. Textile Research Journal, 74, 13-19, 2004.
• Singleton S, Lei Y, Junyan H. “Prediction of Clothing Sensory Comfort from Fabric Properties Using Hybrid Neural Bioengineering and Informatics Symposium, Hong-Kong, China, 14-16 August 2008. Proceedings of Textile