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저자정보
김노아 (숭실대학교 산업정보시스템공학과) 김보담 (연세대학교 응용통계학과) 서혜현 (이화여자대학교 통계학과) 신동철 (고려대학교 통계학과) 홍성민 (서울과학기술대학교 전기정보공학과) 유길상 (고려대학교 정보창의교육연구소)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
31 - 40 (10page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.1.31

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최근, 동영상 콘텐츠 소비와 제품구매 행동이 자연스럽게 이어지는 마케팅 연구가 활발하게 이루어지고있다. 본 논문에서는 유튜브의 영상 시청중에 자연스럽게 인터넷 쇼핑으로 이어질 수 있도록 관련 제품을 탐지하고유사 제품을 추천해주는 서비스 기술을 제안하고 구현하였다. 제안한 기술은 YOLOv8과 미리 학습된 EfficientNetV2 를 사용하였고, 제한적으로 탐지할 수 있는 제품 클래스의 개수를 해결하기 위해 CNN모델을 추가함으로써 단일객체 탐지 모델의 한계를 극복하였다. 또한 탐지할 수 있는 제품의 분류 성능을 높이기 위해 Weighted Box Fusion기법을 적용하였다. 테스트 모델에 사용된 제품 검출 성능 평가 결과에서 mAP는 최고 91.2%의 높은 검출률을 보였다. 구현결과, 제안한 기술은 시청중에 판매가 이루어질 수 있는 다양한 동영상 플랫폼의 End-to-End 서비스에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
#마케팅 #YOLO #Visual Similarity #One-shot learning #EfficientNet #End-to-End 서비스 #Marketing #YOLO #Visual Similarity #One-shot learning #EfficientNet #End-to-End Service

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