• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.178-182
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• 2006

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1217-1220
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• 2001

본 논문에서는 한국인의 3D 모델을 구성하고, 개인 체형에 따라 3D 모델을 변형하여, 3D 패션코디 방법을 제안하고 있다. 한국인에 대한 다양한 체형을 표현하기 위하여, 성별, 체형별, 나이별로 세분화하여 3D 모델 36종을 구성하고 있다. 개인 체형에 대한 3D 모델을 얻기 위해 구성된 3D 모델의 높이 12 항목, 넓이 6항목, 두께 5항목, 둘레 13항목을 변형하고 있다. 나아가서, 셔츠와 치마의 의복 3D 모델의 체형변화에 따라 의복 3D 모델을 정합하고 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.193-196
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• 2001

본 논문에서는 3D 패션 코디를 위해 의복의 3D 모델을 개인 캐릭터에 정합하는 방법을 제안한다. 정합 방법은 의복 모델의 변형, 인체와 의복의 역전 부위 검색, 의복 모델의 수정의 3단계로 나누어진다. 먼저, 인체와 의복이 부위별로 대응을 이루도록 각각에 특징점을 설정하고, 의복의 공극을 고려하여 의복 모델의 높이, 넓이, 두께를 부위별로 변형한다. 의복 3D모델의 정합 후에도, 부위에 따라 의복의 표면 위에 인체가 노출되는 역전현상이 일어난다. 이를 위해, z-버퍼를 개량한 거리-버퍼의 개념을 제안하여 역전을 효과적으로 검색한다(Collision Detection ). 검색된 부위에서 삼각형을 분할하여 의복 모델을 수정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.817-819
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• 2017

최근 스마트 기기를 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 의상 판매를 목적으로 하거나, 지속적으로 전문가의 견해를 업데이트 해줘야 하는 번거로움을 가지고 있다. 본 논문에서는 트렌드 고려가 어려운 전문가 추천시스템 위주의 의상 추천 시스템의 단점을 보완하려했다. 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 개개인의 코디에 대한 빈도수 분석을 통해 개개인의 성향을 고려했으며, 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 된 유사 사용자들의 코디들을 토대로 트렌드를 반영했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.649-652
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• 2001

현재 주류가 되고 있는 아바타 캐릭터는 2D 를 이용한 캐릭터에 코디를 바꾸는 형태가 주를 이루고 있으며, 3D 를 이용한 것 역시 코디를 바꾸는 수준을 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 3D 아바타 캐릭터 모델을 구성하고, 이 캐릭터를 데이터 변환기를 통해서 다시 17 개의 신체 부위로 나누게 된다. 각각의 분류된 부위는 높이, 넓이, 두께, 둘레 등으로 변형되어 아바타 캐릭터의 성장을 이끌어내는 시스템을 개발한다. 이를 통해서 원래의 아바타라는 의미에 더 근접한 아바타 캐릭터를 구성할 수 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1538-1541
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• 2011

최근 스마트폰 시장의 발전과 그에 따라 안드로이드, iOS 운영체제 별로 각각 어플리케이션 개발에 열을 올리고 있다. 또한 요즘 의류 관련 쇼핑몰이나 개인의류 사업이 증가하여 의류에 관한 관심 또한 높아지게 되고 그에 따라 의복을 중시하고 옷을 고르는데 많은 시간을 소요하곤 한다. 바쁜 직장인, 학생을 위해 기존의 웹이나 프로그램들이 대신해 주는 역할도 한다. 멀티 코디 어플리케이션은 스마트폰으로 날씨와 감성정보에 의해 자신이 가지고 있는 옷 중에서 입게 될 옷을 자동으로 추천 해주는 기능을 가지고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.66-73
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• 2007

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.708-719
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• 2013

최근 모바일 패션 쇼핑몰에서의 의류구매가 본격화되고 있다. 하지만 개인이 직접 코디해 볼 수 없다는 것이 가장 큰 단점으로 나타났다. 개인들도 코디를 원하는 심리가 확산되고 있으므로 이를 대체할 패션코디 시스템의 개발이 요구되고 있다. 패션 분야에서는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 의상을 재현하는 디지털 클로딩((Digital Clothing)기술이 활성화되고 있다. 이러한 변화에 따라 패션 쇼핑몰에 대한 소비자의 생활패턴과 관심에 많은 변화가 일어나고 있다. 일부 소비자들은 오프라인 세계보다 오히려 인터넷과 더불어 스마트폰을 이용하여 패션몰에 대한 쇼핑에 관심이 증가되고 있다. 본 논문에서는 아이폰 기반의 한국인 체형에 맞는 증강현실 패션 피팅 콘텐츠 제작에 관하여 연구하였다. 본 시스템은 스마트 폰을 이용하여 사용자가 패션 제품에 대한 어울림을 확인 할 수 있도록 증강현실 피팅 시스템 UI(User Interface)설계 및 구현하였다. 구현한 시스템을 이용하여 사용자 편의성을 만족시키는 새로운 의류 쇼핑방법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-150
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• 2007

인터넷이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관심을 가질 것으로 생각되는 아이템을 추천하는 방법이다. 그러나 비슷한 선호도를 가진 일부 사용자의 정보를 바탕으로 하기 때문에 나머지 사용자의 정보를 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 여학생의 선호도를 이용한 감성공학적 의상 코디를 제안한다. 이는 유전자 알고리즘에 의한 적합함수로 평가값을 계산하고 a-cut을 이용하여 사용자를 군집한다. 마지막으로 협력적 필터링에 의해 의상 코디를 추천한다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 FAIMS-I, FAIMS-II과 비교 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.313-315
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• 2019

국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.