• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.815-818
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• 2021

현재 대부분의 패션 추천시스템은 프로필 또는 설문조사를 통해 수집 된 사용자의 정적 정보를 활용하고 있다. 사용자의 정적 정보는 매우 한정적이며 이를 활용하여 다양한 환경에 적합한 패션 코디셋을 추천하기란 매우 어렵다. AI코디네이터와 사용자간의 지속적인 대화가 담긴 대화질의 데이터셋을 사용하면 사용자의 상황과 환경을 고려하여 개인에게 최적화 된 패션 코디셋을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 제공하는 AI 패션 코디네이터와 사용자의 대화 정보가 담긴 FASCODE 데이터셋을 사용하여 사용자의 발화에 따라 의상을 추천하는 인공지능 모델을 위한 대화질의 데이터 전처리 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.432-434
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• 2022

우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.207-212
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• 2007

Recently, requriements that people want to receive various information related with fashion are increasing. A lot of internet shopping malls and corporations provide information about fashion. However, those systems do not give enough information about fashion. To solve these problems, the paper provides the recommend technique for providing complex fashion information on mobile devices. The providing system implements fasion ontology by using XML. The XML ontology has dewey number as an attribute. The recommend technique uses this number and find LCA(Lowest Common Ancestor) on the fashion ontology. Then those child nodes under the LCA are recommended as related information. The results are displayed on the mobile browser. The system provides function for taking a picture or movie of fashion contents. Those movies and pictures are UCC(User Created Content)s. The system is a novel system that can recommend complex fasion information on mobile devices.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.342-344
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• 2010

스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.107-109
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• 2016

본 연구는 사용자의 신체 맞춤형 3D 가상모델에 VR을 이용한 패션 코디네이션이 가능하도록 설계한 시스템을 제안한다. 특별히 사용자의 신체 각 부위의 정보에 따라 3D모델을 조정할 수 있으며 의상데이터는 3D asset Database에서 최적의 조건으로 선별되어 VR 환경에서 코디네이션이 가능하도록 설계되었다. 따라서 사용자에게 가장 적합한 의상 정보를 현실감 있게 제공하여 만족도를 높일 것으로 기대한다. 본 시스템은 온오프라인에서 모두 활용 가능하며 가상 패션쇼, 가상 디자인, 패션 교육 등에 연계 가능하다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.3
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• pp.39-56
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• 2023

Due to restrictions on offline activities caused by COVID-19, the use of mobile applications is increasing along with interest in online shopping, which are non-face-to-face commerce. Accordingly, mobile applications and various industries are combined, and the number of cases of using mobile applications in the fashion industry is increasing. In this study, the effect of e-service quality of fashion mobile applications on user's flow, user satisfaction, and service loyalty was examined. To conduct this study, a survey of 274 people who experienced the 'ABLY' fashion mobile application was used for analysis to verify the hypothesis. As a result of the analysis, it was found that informativity and responsiveness among the e-service quality of fashion mobile applications had a positive (+) effect on flow. And it has been confirmed that informativity, reliability, and responsiveness affect user satisfaction. In addition, flow has a positive (+) (+) effect on user satisfaction, and user satisfaction has a positive (+) effect on service loyalty. However, among the e-service quality of fashion mobile applications, reliability did not have a positive (+) effect on flow. And ease of use did not have a positive (+) effect on both flow and user satisfaction. Finally, it was confirmed that flow did not directly affect service loyalty. Through this study, we intend to contribute to the establishment of marketing strategies for fashion mobile application users, who are increasing with the development of mobile technology, and provide practical implications for the post-COVID-19 era.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.37 no.6
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• pp.725-736
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• 2013

This study segments information users according to depth and variety of use diffusion in order to differentiate between the influence of fashion information spread and diffusions from each segmented group. Data were collected from a fashion community to perform a social network analysis that used UCINET 6.0. Members completed the survey materials and the network materials were utilized in the analysis to test the hypothesis. The segmented groups of information users determined the study results according to use diffusion and the variables that affect them. The variables affecting information diffusion outcomes indicate different significant influence factors on each segmented market. Information variety and complexity represents elevated information reproductions and verbal acceptances from information diffusion outcomes.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.427-428
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• 2013

패션콘텐츠의 모바일 유통을 목적으로 콘텐츠 비즈니스 모델을 설계하고자 하였으며 스마트폰 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 단순 패션콘텐츠만을 제공하는 것이 아닌 패션콘텐츠의 활용을 높이기 위한 정보공유 방법과 사용자의 자가 코디를 지원하는 콘텐츠 직접생산, 활용 및 거래 시스템을 구현하고 사용시장의 확대를 위한 접근전략을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1125-1128
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• 2013

본 논문에서는 여성들의 개별 패션 선호도로부터 패션 선호 패턴을 분석하고 이를 이용하여 고객에게 맞는 의류를 추천하는 모바일 의류 추천 시스템을 제안한다. 패선 선호관련 설문조사로부터 대응표본 T-검정 방법을 이용하여 선호 특성과 의류와의 유효한 관계를 찾고, 이를 바탕으로 선호 특성에 따른 의류 분류 기준을 작성하였으며, 카이제곱 검정 방법을 통해 선호 특성과 의류 사이의 연관성을 파악하고 선호 특성에 따른 선호 의류 추천을 위한 규칙을 도출하였다. 이러한 규칙을 활용하여 각 사용자의 구입의사 및 패선 선호 특성에 따른 의류를 추천해 주는 시스템을 구현하였으며, 이에 대한 만족도를 조사한 결과 10 점 만점에 7.1 점으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 모바일 의류 추천 시스템을 통해 사용자는 선호 의류를 추천 받을 수 있으며, 이로부터 제품의 정보 부족으로 발생하였던 모바일 쇼핑의 문제점을 해결할 수 있을 것이다.