• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.171-172
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• 2011

본 논문에서는 사람들의 관심사를 충족시킬 주제로, 소셜 네트워크(SNS)를 활성화 하여 다자간의 대화를 통한 비즈니스 마케팅을 유도하며 기존의 블로그 형식의 커뮤니티와 쇼핑몰의 형태를 결합한 신개념 네트워크를 제안하고 구현한다. 소셜 네트워크를 활성화 시키고, 패션이라는 주제로 사람들의 개성을 살릴 수 있는 아이템을 선정. 각자의 특성이 담긴 "아바타"를 제작, 본 논문 내에서 각자가 특성이 담긴 패셔니스타가 될 수 있는 공간이 된다. 실제 의류, 소품과 제법 유사하게 만든 이미지를 나와의 신체 비율이 비슷한 아바타에 직접 피팅을 시킬 수 있으며 자신이 직접 입어보지 않고, 시간과 공간의 제약을 받지 않는 것이 특징이다. 다자간의 실시간 커뮤니케이션을 통해 네트워킹도 활성화 될 뿐더러 기업과의 연계를 통해 구매로까지 이어질 수 있는 공간을 만든다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.172-174
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• 2002

최근 인터넷상의 상품 쇼핑몰사이트나 전자상거래와 같은 웹 사이트의 발전으로 인해 이미지의 정보를 많이 사용하고 있다. 이미지의 활용도가 높아짐에 따라, 이미지에 대한 분석기술이나 인식기술들이 많이 연구되어지고 있다. 이미지의 활용은 단순히 정보를 표현하는 것을 넘어, 현재는 인체의 생체 이미지, 지리정보 이미지, 상품 카탈로그 이미지와 같은 대량의 이미지 정보를 가지고 웹 상에서 응용하여 활용되어지고 있다. 따라서, 다양한 이미지의 정보를 표현하고 저장, 검색하는 기술은 계속적으로 연구되어지고 있다. 그러나, 다양한 이미지의 형태로부터 데이터를 표현하고 검색한다는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 On.-Schema를 활용하여 다양한 이미지의 내용정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 표준화 방안에 대하여 기술한다. 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지와 같은 인터넷 상에서 많이 사용될 수 있는 이미지의 정보를 XML-Schema로 설계하고 XML을 활용하여 내용기반 이미지 검색을 지원할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 이미지에 대한 복합적인 객체를 분리하여 저장할 수 있는 스키마를 제공함으로서, 이미지 데이터의 공유성과 유용성이 높아지고, 검색에 대한 효율성이 증대되도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.570-573
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• 2019

스마트폰의 대중화로 인터넷 이용률이 증가함에 따라 온라인 쇼핑 시장의 규모가 커지는 반면 대부분의 온라인 쇼핑몰은 시각장애인의 접근성이 미흡하여 온라인 쇼핑의 어려움을 겪고 있다. 그 불편함은 '정보화 사회에서의 소외감' 이라는 정신적 피해로 이어지고 있는 심각한 상황이다. 따라서 이 불편함을 해소하고 정보 접근의 격차를 줄이고자 <쇼움이>를 설계, 구현하게 되었다. <쇼움이>는 챗봇을 활용하여 일문일답으로 입력 받아 시각장애인들이 쉽고 편리하게 상품을 검색/파악할 수 있도록 설계, 구현되었으며, 시각장애인들이 파악하지 못했던 이미지 내의 상품 정보를 분석하여 텍스트와 음성으로 안내한다. 또 관심 상품 등록, 상품 링크 공유 기능을 구현하였다. 또한 사용자의 편리성 확보를 위해 버튼을 포함한 모든 항목이 안드로이드의 voice-assistant 로 읽히도록 설계, 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• The Research Journal of the Costume Culture
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• v.15 no.1 s.66
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• pp.179-192
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• 2007

The purpose of this study was to investigate the relationship among fashion retail-entertainment, store image and store loyalty. Two hundred eleven who female college students living near Seoul area participated in this study. Two hundred sample used for data analysis. For data analysis, frequency, factor analysis, correlation analysis and multiple regression analysis were used. The results were as follows: First, fashion retail-entertainment had 4 factors such as shopping environment, sales service, dining facilities, and others. Store image composed of psychological image, merchandise mix, customer service, and advertising exposure. Store loyalty had 3 factors; cognitive loyalty, intentional loyalty, emotional loyalty. Second, retail-entertainment factors had positive influences on store image and store loyalty. Third, store image had positively affected on store loyalty. Based on these results, successful strategies for fashion retail-entertainment business would provide.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.6-9
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• 2007

최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며, 이로 인하여 효과적인 실시간 의미정보 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML 기술과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 정보를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 기술한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 상품 이미지 XML 문서를 이용하여 메타데이타를 추출하고, 추출된 메타데이타를 의미정보로 자동 변환하여 실시간 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 따라서, 인터넷 비즈니스를 좀 더 지능화 할 수 있는 시맨틱 웹 환경이나 Web2.0 을 구현하는데 기여할 수 있을 것이라 기대한다. 또한 사용자의 입장에서는 실시간 의미정보를 서비스 받을 수 있는 장점을 가지게 될 것이다.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.10
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• pp.165-185
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• 2002

The extant study on virtual store loyalty has not been comprehensive and has focused on identifying limited variables such as design, product value, contents, communication, security, that have influence on virtual store loyalty. Their limited perspectives have frequently yielded empirical studies with fragmented results and contributed to the research with low explanation. This paper thus examines the effects of virtual store image, satisfaction and trust on loyalty. The study results confirm that virtual store image have significant effects on satisfaction, trust, and loyalty. Also, satisfaction and trust directly influence vitrual store loyalty. This study contributes to the understanding of the role of virtual store providers in online shopping situation.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.9
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• pp.1219-1232
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• 2004

Recently, the web sites, such as e-business sites and shopping mall sites, deal with lots of catalog image information and contents. As a result, it is required to support semantic-based image retrieval efficiently on such image data. This paper presents a semantic-based image retrieval system, which adopts XML and Fuzzy technology. To support semantic-based retrieval on product catalog images containing multiple objects, we use a multi-level metadata structure which represents the product information and semantics of image data. To enable semantic-based retrieval on such image data, we design a XML database for storing the proposed metadata and study how to apply fuzzy data. This paper proposes a system, generate the fuzzy data automatically to use the image metadata, that can support semantic-based image retrieval by utilizing the generating fuzzy data. Therefore, it will contribute in improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on semantic-based e-catalog image retrieval.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.275-279
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• 2013

Recently, as multimedia information becomes popular, there are many studies to retrieve images based on images in the web. However, it is hard to find the matching images which users want to find because of various patterns in images. In this paper, we suggest an efficient images retrieval system based on images for finding products in internet shopping malls. We extract features for image retrieval by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm, repeat keypoint matching in various dimension by using PCA-SIFT, and find the image which users search for by combining them. To verify efficiency of the proposed method, we compare the performance of our approach with that of SIFT and PCA-SIFT by using images with various patterns. We verify that the proposed method shows the best distinction in the case that product labels are not included in images.