Acknowledgement
본 연구는 산업통상자원부의 지식서비스산업기술개발-서비스핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행된 연구 결과입니다. [과제 번호 : 20008625, 과제명 : 패션속성기반 혼합현실 시각화 서비스 제공을 위한 패션 온라인채널용 딥태깅기술 및 2D기반 가상피팅 기술개발]
With the advent of deep learning and the rapid development of ICT (Information and Communication Technology), research using artificial intelligence is being actively conducted in various fields of society such as politics, economy, and culture and so on. Deep learning-based artificial intelligence technology is subdivided into various domains such as natural language processing, image processing, speech processing, and recommendation system. In particular, as the industry is advanced, the need for a recommendation system that analyzes market trends and individual characteristics and recommends them to consumers is increasingly required. In line with these technological developments, this paper extracts and classifies attribute information from structured or unstructured text and image big data through deep learning-based technology development of 'language processing intelligence' and 'image processing intelligence', and We propose an artificial intelligence-based 'customized fashion advisor' service integration system that analyzes trends and new materials, discovers 'market-consumer' insights through consumer taste analysis, and can recommend style, virtual fitting, and design support.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
본 연구는 산업통상자원부의 지식서비스산업기술개발-서비스핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행된 연구 결과입니다. [과제 번호 : 20008625, 과제명 : 패션속성기반 혼합현실 시각화 서비스 제공을 위한 패션 온라인채널용 딥태깅기술 및 2D기반 가상피팅 기술개발]