시시각각 급변하는 현대사회 메이크업 시장에서의 활성화된 매출 증대 도모를 위해 현 트랜드에 부합하는 면밀한 메이크업 컬러 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 광주광역시와 전라남도 출신 및 거주하는 전문직 여성을 대상으로 메이크업 베이스, 아이 브로우, 립, 치크 등의 컬러와 해당 컬러의 선호 이유 등에 대해 통계 SPSS 21.0 패키지 프로그램으로 처리하여 분석하였다. 연구 결과 노란색 계열의 메이크업 베이스, 블랙의 아이 브로우, 레드 계열의 립, 레드 계열의 치크 컬러를 많이 선호하였으며 해당 컬러의 선호 이유로는 대체로 편안함 응답자가 많았다. 본 연구는 다양한 메이크업 패턴과 참신한 메이크업 컬러 아이템을 개발을 위한 기초자료로 제공될 것이며, 현대 메이크업 시장에서 우위를 점하면서 활성화된 매출 증대에도 직간접적으로 일조할 것으로 사료한다.
빠르게 변모하는 산업화와 외모 지상주의의 사회적 흐름에 따라 메이크업은 헤어미용, 피부미용, 네일미용과 함께 성공적 사회생활과 원만한 인간관계를 형성하기 위한 중요수단으로 작용하고 있다. 이에 개인이 선호하는 메이크업 컬러를 다각도로 조사하여 미용산업의 매출 증대를 도모할 현실적 필요성이 대두되고 있다. 이에 광주광역시와 전라남도 거주하는 10대부터 40대 이상의 여성을 대상으로 외모관리 추구에 따른 메이크업 관심도와 컬러 선호도에 관하여 분석하였다. 연구 결과 서비스직, 학생, 10대 이하에서 평소에 메이크업을 많이 하는 것으로 나타났으며 '갈색계열'(70.2%)의 아이 쉐도우 컬러와 '붉은 계열'의 치크 컬러(76.8%) 및 립 컬러(62.5%)를 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 뷰티숍의 매출 증대 도모는 물론 향후 메이크업 제품 개발을 위한 기초 자료 및 메이크업 미용인의 컬러 선택을 위한 응용자료로도 활용되리라 사료한다.
최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.
본 연구의 목적은 직장여성의 메이크업 컬러선택동기가 신체매력지각과 자아존중감에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는데 있었다. 본 연구의 참여자는 서울·경기 소재 직장인 256명을 대상으로 질문지를 통하여 조사되었으며, 수집된 자료는 빈도분석, 요인분석, 다중회귀분석의 통계적 분석 방법을 채택하여 심층적으로 분석되었다. 일련의 연구절차를 통하여 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째 직장여성의 메이크업 컬러선택동기는 신체매력지각에 통계적 유의한 영향력을 나타내었다. 둘째, 직장여성의 메이크업 컬러선택동기는 자아존중감에 통계적 유의한 영향력을 나타내었다. 셋째, 직장인의 신체매력지각은 자아존중감에 통계적 유의하게 영향을 나타내었다.
본 연구의 목적은 직장인의 의복과 메이크업 컬러 선택 동기가 외모 만족도와 자아존중감에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. 본 연구의 조사대상자는 충청도 지역 소재지에 근무하는 직장여성을 대상으로 하여 2023년 7월 15부터 2023년 7월 29일까지 2주간 이루어졌으며, 표집 된 696부를 최종 분석에 사용하였다. 분석방법은 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, (one-way)ANOVA, 사후검증(Scheffe's)을 처리하였으며, 직장인의 의복과 메이크업컬러 선택 동기의 상관성을 알아 보기위해 상관관계분석 및 단순회귀분석(simple regression), 다중회귀분석(multiple regression)을 실시하였으며, 통계적 유의수준은 p<.05로 설정하였다. 이와 같은 연구 절차를 거처 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 직장인의 의복 컬러 선택 동기가 외모 만족도에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 직장인의 메이크업 컬러 선택 동기가 외모만족에는 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났고, 신체매력은 상황요인에서 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 직장인의 의복 컬러 선택 동가가 자아존중감에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 직장인의 메이크업 컬러 선택 동기가 자아존중감에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 화장품 앱이 제공하는 가상 메이크업 템플릿과 메이크업 룩의 관계를 조사하였다. 한국의 20대 및 30대 여성 34명을 대상으로 설문조사한 결과, 19개 가상 메이크업 템플릿중 'Bella', 'Hilary', 'Cara' 등 3개를 가장 선호하며, 이에 상응하는 메이크업 룩은 각각 '섹시', '클래식', '내추럴'인 것으로 조사되었다. 전문가의 정성적 평가와 통계적 분석에 의한 정량적 평가를 통해 이들은 메이크업 템플릿과 유사한 메이크업 룩을 선호하고, 전반적으로 고명도의 연한 피부색과 중명도의 밝은 입술색을 선호하는 것으로 분석되었다.
최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.
메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.
메이크업 스타일이 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성과 선호 정도를 파악하는 것은 화장품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 메이크업 스타일을 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 기법을 응용하여 상황 센서정보를 이용한 감성 공학적 메이크업 추천 시스템(MakeupRS)을 제안하였다. 협력적 필터링 기법에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 상태 강조를 적용한 피어슨 상관계수를 사용한다. 메이크업 스타일에 따른 감성을 조사하기 위해서, 메이크업 스타일을 6가지 스타일 요소(파운데이션, 컬러렌즈, 아이섀도, 속눈썹, 볼터치, 립스틱)에 따라 분석하였다. 감성공학적 메이크업 추천 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
The purpose of this study is to investigate the effect of eyeshadow color(brown, purple), lipstick color(red, red purple, and yellow red), and lipstick tone(vivid, light, dull, and dark), clothing color(same, different), clothing tone(vivid, light, dull, and dark) on image formation. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 128 color pictures manipulated with the combination of eyeshadow color, lipstick color, lipstick tone, clothing color, and clothing tone using computer simulation. The subjects were 768 female undergraduates living in Gyeongnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 4 different components, attractiveness, visibility, stability, and softness). In the 4 image components, lipstick tone, clothing color and clothing tone showed independent effect. Eyeshadow color influenced independently on the attractiveness, visibility and stability. According to the variation of clothing color and tone, makeup color, it was investigated that the images for a clothing wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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