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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형숙 (동서대학교) 이종혁 ((주)사맛디) 이현동 (동서대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
116 - 123 (8page)

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온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.
#인공지능 #딥러닝 #감성 인식 #패션 코드 #의류 추천 #TPO

목차

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참고문헌 (16)

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고현진 / 2008 / 소비자 중심의 현대 패션 제품 디자인 개발에 대한 연구 / 복식 58(3):93~104 dbpia Resnick, P. / 1997 / Recommender Systems / Communications of the ACM 40(1):56~58 google schola Klaus, P. / 2013 / Exploring the role of the online customer experience in firms’ multi-channel strategy : An empirical analysis of the retail banking services sector / Journal of Strategic Marketing 21(5):429~442 google schola M. Bhaskar / 2016 / Curation : The power of selection in a world of excess / Piatkus google schola De Keyzer, F. / 2015 / Is this for me? How consumers respond to personalized advertising on social network sites / Journal of Interactive Advertising 15(2):124~134 google schola

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