• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.712-714
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• 2022

프로젝트 테마는 'CNN 딥러닝 모델을 기반으로 한 AI 가상 옷장'이다. 딥러닝 기술을 웹페이지에 적용시켜 사용자의 옷장 속에 있는 옷들을 자동으로 저장해서 관리해준다. 의류 이미지를 수집하고 딥러닝 모델을 통해 이미지를 학습시키고 분류하여 저장함으로써 사람들이 옷을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 고안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.9
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• pp.1348-1356
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• 2010

With the advancement of information and communication technology, the market of Internet-based fashion/coordination shopping malls have been considerably increasing year by year. As the number of these Internet shopping malls increases, the operators of the malls tend to decorate the first page of their websites with a variety of events and samples of the best-fit upper-lower clothing pairs. They try to provide visitors of their web sites with products that can induce fresh impression by modifying the first page on a daily or a few days basis. If pairs of best-fit upper-lower clothes for various products available in online shopping malls can be calculated and marked, it would help not only to make the first page of the malls more appealing but also to enable users to purchase linked products in a more convenient way, replacing the recommendations usually made by offline clerks. In the paper, we present the results of designing and implementing an upper-lower clothes matching system in which expert coordinators register matching-value of upper and lower clothes in the form of attribute-value matrix.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.47 no.4
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• pp.711-728
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• 2023

This study aims to validate the user experience associated with the personalized recommendation systems of fashion vertical platforms. The investigation focused on women aged 18 to 30 with prior experience using personalized fashion recommendation systems. The collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0, and the outcomes can be summarized as follows. Firstly, the diversity and usefulness of information quality exerted a positive effect on use satisfaction. Secondly, the affirmative impact of the reliability of system quality on user satisfaction was established, although stability was not confirmed. Thirdly, the study identified a favorable connection between ease-of-use of service quality and user satisfaction, while the influence of tangibles was unsubstantiated. Fourthly, the degree of self-reference was found to have a positive effect on user satisfaction. Fifthly, a constructive relationship emerged between user satisfaction and both continuous-use intention and recommendation intention. Lastly, there was a significant difference in the magnitude of the effect of ease-of-use on satisfaction according to self-regulatory focus. The findings of this study hold the potential to enhance the explanatory and predictive power of the field of consumer behavior within the novel shopping landscape of fashion vertical platforms.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.549-550
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• 2021

사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.8
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• pp.1494-1502
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• 2016

With the increasing availability of medical sensors and Internet of Things(IoT) devices for personal use, considering the interaction with users, it is planned to add intelligent function design to the fashionable jewelry, and develop composite multi-function intelligent jewelry through sensors identification. By means of IoT technology, while possessing communication function of intelligent jewelry, the function of intelligent jewelry can be expanded to the linkage network. In order to rapidly manage the mass data produced by intelligent jewelry sensors based on IoT, an intelligent jewelry system for health management is designed and an ontology model of intelligent jewelry system based on IoT is worked out. After the state of the services through the smart phone application is shown. The application provides a personalized service to the user and to determine the risk to show the guide lines according to the disease.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 2001.11b
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• pp.145-163
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• 2001

최근 인터넷 상거래가 급속히 확산되면서 기업의 경쟁이 실물세계와 가상세계에서 발생하는 현상이 전개되고 있다. 즉, 유통경로의 측면에서 볼 때 기존의 물리적 세계에 존재하는 전통적인(오프라인) 유통경로와 사이버공간에 존재하는 가상(온라인) 유통경로가 서로 경쟁하는 형국이 벌어지고 있는 것이다. 유통경로간 경쟁의 중심부에는 고객이 자리잡고 있다. 어떤 경로든 소비자의 욕구를 정확히 파악하고, 이들에게 최상의 유통서비스를 제공하는 경로는 생존·번영할 수 있을 것이다. 사실 현재 진행되고 있는 논의들과 현상들을 볼 때, 어느 한 유통경로가 다른 유통경로를 완전히 대체하는 제로섬 게임의 양상은 나타나고 있지 않다. 즉, 상당기간 두 유통경로는 상호 병존할 것으로 보인다. 본 연구는 이러한 점에 초점을 맞추어 이들 두 경로가 자신들만의 차별화된 경쟁우위를 가지고 생존할 수 있는 마케팅전략을 구상하기 위해 시도되었다. 이러한 전략을 제시하기 위해서는 우선 이들 두 경로상에서 소비자의 구매(쇼핑)행동은 어떻게 다른가에 대한 비교연구가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 온라인 유통경로와 오프라인 유통경로에서 소비자 구매행동의 차이를 비교분석 하는데 그 목적을 두고 있다. 특히 제품유형별로 온라인과 오프라인에서 구매속성중요도가 어떻게 달라지는가를 확인. 검증해 보기 위해 시도되었다. 캐주얼의류, 여행상품, 음악CD를 가지고 인터넷 사용자 500명을 대상으로 온라인조사를 실시한 결과, 온라인과 오프라인에서 구매속성 중요도에는 유의한 차이가 나타났다. 이 결과를 토대로 오프라인 매장과 온라인 매장이 어떻게 차별화해야 하는가에 대한 시사점을 제시하였다.통계적인 차이가 있었다(P<0.05). 계육내 CLAisomer는 1, 2, 3% 급여구에서 각각 12.23, 18.74, 25.67 mg/g으로 처리구간에 현저한 차이를 보였다(P<0.05). 본 연구의 결과 CLA의 급여는 SBO와 CT에 비하여 증체량을 개선하고 혈중HDL을 높여주는 경향을 보였지만 ND항체가는 개선되지 못하였다.으며, 그 효과는 농도에 의존적이었다, 고콜레스테롤 투여군(HC)의 분변 중 총 지질과 중성지방 농도는 정상대조군(C)에 비해 다소 높았고, 총 콜레스테롤의 경우는 유의적으로 높게 나타났다. 그러나 뽕잎첨가군(HC5M과 HC10M)의 총 지질, 중성지방 및 콜레스테롤 농도는 콜레스테롤 투여군(HC)에 비해 분변으로 배설량이 증가하는 현상을 보였다. 이상의 결과를 살펴보면 뽕잎 분말은 고콜레스테롤식이를 섭취하는 경우 혈청과 간장의 지질수준은 떨어뜨리고, 분변중 지질배설량을 상승시키는 효과가 현저한 것으로 보인다.둘째. 1990년대 한국과 미국 패션시장의 가격과 품질간의 상관계수의 범위는 제품군별. 산업범주별 로 상이한 분포를 보이고 있었다. 패션제품군별로 보 면, 한국의 경우는 가장 높은 '여행용가방(r = 0.707)' 에서 가장 낮은 '자외선 차단화장품(r = -0.58)'까지, 그리고 미국 패션제품군의 상관계수의 범위는 '팬티 스타킹'의 0.820에서 '남성용 런닝슈즈'의 -0.472까지의 분포를 나타냈다. 마지막으로, 제품의 가격과 품질에 대한 정보를 소비자가 알 경우 얻을 수 있는 소비자의 구매이득 을 추산한 결과 패션제품시장에서 완전한 품질정보를 가지고 있다고 가정한 '현명한 사람'은, 최고가격의 제품만을

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.13-23
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• 2022

In this paper, we propose a detailed component image classification algorithm by fashion item for unstructured data retrieval in the fashion field. Due to the COVID-19 environment, AI-based online shopping malls are increasing recently. However, there is a limit to accurate unstructured data search with existing keyword search and personalized style recommendations based on user surfing behavior. In this study, pre-processing using Mask R-CNN was conducted using images crawled from online shopping sites and then classified components for each fashion item through CNN. We obtain the accuaracy for collar of the shirt's as 93.28%, the pattern of the shirt as 98.10%, the 3 classese fit of the jeans as 91.73%, And, we further obtained one for the 4 classes fit of jeans as 81.59% and the color of the jeans as 93.91%. At the results for the decorated items, we also obtained the accuract of the washing of the jeans as 91.20% and the demage of jeans accuaracy as 92.96%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.10
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• pp.255-260
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• 2020

In this paper, I propose an efficient brand identity strategy by topic modeling the Instagram posts, one of SNS(Social Network Service) having more than 1billion world-wide and 500 million daily users. Since the 92% age groups of the Instagram is 18~50 years old (59% 18~29y and 33% 30~49), I set research analysis target three mobile commerce sites to dress and cosmetics sales sites that sale apparels cosmetics and gadgets that recently opened and have operated marketing on diverse channel including SNS. By topic modeling SNS posts for 6 months after launching the site that tagged each m-commerce site brand name or company name, I validate companies' brand identity strategy works effectively and suggest moderation of strategy for brand image. As a result, I found one of three mobile commerce site has different brand image by users and need different identity set up.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.4
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• pp.100-107
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• 2008

The aim of this paper is to design an intelligent character manipulation system suitable for the wireless broadband network environment named as Wibro and for the recent social networking service (SNS). The main feature of our proposed system is an automatic synthesis of a character utilizing the meta data which is attached to each component stored in a character database. It is the second advantageous feature that a user can make or modify his or her own character by modifying the component animation clip of its character. Once the character database is created, it can be represented and utilized in several ways by utilizing the meta data which is related to personal properties including emotion, life style, favorite things, and so on. The system can be evolved to a more powerful one by adopting the more user-related information and the more intelligent synthesis module.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.2
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• pp.112-123
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• 2005

The latest E-commerce sites provide personalized services to maximize user satisfaction for Internet user The collaborative filtering is an algorithm for personalized item real-time recommendation. Various supplementary methods are provided for improving the accuracy of prediction and performance. It is important to consider these two things simultaneously to implement a useful recommendation system. However, established studies on collaborative filtering technique deal only with the matter of accuracy improvement and overlook the matter of performance. This study considers representative attribute-neighborhood, recommendation textile set, and similarity grouping that are expected to improve performance to the recommendation agent system. Ultimately, this paper suggests empirical applications to verify the adequacy and the validity on this system with the development of Fashion Design Recommendation Agent System (FDRAS ).