Earticle

초록

영어

The fashion industry, while economically significant, poses substantial environmental challenges due to the surge in textile waste from fast fashion trends. Traditional waste clothing processing relies heavily on manual labor, leading to inefficiencies and inability to effectively handle modern garments with mixed materials and complex designs. This study explores the feasibility of implementing an AI-based automated sorting system to address the waste clothing problem in the fashion industry. Through literature review and case analysis of global fashion brands and recycling technologies, the research identifies the potential of AI technologies, particularly object detection models like YOLO, in enhancing the efficiency and accuracy of waste clothing sorting. The AI-based system can significantly increase processing speed, reduce operational costs, and maximize the recovery of recyclable materials, thereby contributing to a circular economy and sustainable fashion practices. The findings confirm that AI-based automated sorting systems can serve as a game-changer for the fashion industry's sustainability by redefining waste management processes and enabling resource-efficient operations. The study emphasizes the need for policy support, legal frameworks, and international cooperation to facilitate successful implementation. Academically, the research demonstrates the practical value of AI in creative industries like fashion and encourages interdisciplinary collaboration. Practically, it offers a roadmap for sustainable development in the fashion industry through technological innovation in waste management.

한국어

패션 산업은 경제적으로 중요한 분야임에도 불구하고, 패스트 패션 트렌드로 인한 섬유 폐기물 증가로 인해 상당한 환경적 문제를 야기하고 있다. 기존의 폐의류 처리 방식은 주로 수작업에 의존하고 있어 비효율적이며, 혼합 소재와 복잡한 디자인이 적용된 현대 의류를 효과적으로 처리하는 데 한계가 있다. 본 연구는 패션 산업의 폐의류 문 제 해결을 위해 인공지능(AI) 기반 자동 분류 시스템의 적용 가능성을 탐색하고자 한다. 문헌 검토와 글로벌 패션 브 랜드 및 재활용 기술 사례 분석을 통해, 특히 YOLO와 같은 객체 탐지 모델을 중심으로 AI 기술이 폐의류 분류의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 확인하였다. AI기반 시스템은 처리 속도를 크게 증가시키고 운영 비 용을 절감하며, 재활용 가능한 소재의 회수율을 극대화함으로써 순환경제와 지속가능한 패션 실현에 기여할 수 있다. 연구 결과, AI 기반 자동 분류 시스템은 패션 산업의 지속가능성을 위한 혁신적인 전환점이 될 수 있으며, 자원 효율 적인 운영과 폐기물 관리 프로세스의 재정의를 가능하게 함을 확인하였다. 성공적인 도입을 위해 정책적 지원과 법적 제도 마련, 국제 협력이 필수적이다. 학문적으로는 패션과 같은 창의 산업에서 AI 기술의 실용적 가치를 입증하고, 학제 간 협력을 촉진하여야 한다. 또한, 폐기물 관리 분야의 기술 혁신을 통해 패션 산업의 지속가능한 발전을 위한 실행 가능한 로드맵의 제시 필요성이 제기된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 지속 가능한 패션과 자원 순환 경제
2. 폐의류 문제와 기존 처리 방식의 한계
3. 패션 산업에서의 AI 도입 배경 및 사례
4. AI 기반 폐의류 자동 선별 시스템의 필요성
Ⅲ. 연구 방법
1. 지속 가능한 패션과 자원 순환 경제
2. AI 기술의 도입과 자동화
3. 글로벌 패션 브랜드의 지속 가능한 패션 사례
4. 재활용 기술 도입 사례
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 김형숙 [ Kim, Hyoung Suk | 정회원, 동서대학교 디자인학부 부교수 ] 제1저자
• 김주현 [ Kim, Joo Hyun | 정회원, (주)한국지속가능성연구원 대표이사 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700