• Fashion & Textile Research Journal
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• v.2 no.3
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• pp.191-197
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• 2000

• Fashion & Textile Research Journal
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• v.3 no.4
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• pp.307-312
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• 2001

• Fashion & Textile Research Journal
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• v.5 no.3
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• pp.216-220
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• 2003

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.31 no.1 s.160
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• pp.162-175
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• 2007

• Fashion Information and Technology
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• v.5
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• pp.2-9
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• 2008

• Fashion Information and Technology
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• v.5
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• pp.16-21
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• 2008

• Fashion Information and Technology
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• v.5
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• pp.75-76
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• 2008

• Fashion Information and Technology
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• v.13
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• pp.23-33
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• 2016

• Fashion Information and Technology
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• v.13
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• pp.66-73
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• 2016

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.389-390
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• 2023

본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.