• Title/Summary/Keyword: 피부 상태 진단

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Constructing a Dataset for Assessing Skin Condition in Koreans for AI-Personalized Customized Skin Diagnosis (AI 초개인화 맞춤형 피부진단을 위한 한국인 피부상태 측정 데이터 구축)

  • Jeongho Lee;Juyeol Yang;Minseo Choi;Sang-Il Choi
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.698-700
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    • 2023
  • 최근 들어, 미용 상품을 선택하기 전에 자신의 피부 타입과 상태를 정확히 파악하고 맞춤형 상품을 선택하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 피부 상태 측정을 위한 기술적 요소의 중요성이 더욱 두드러지고 있다. 그러나 현재까지 피부 상태 측정을 위한 데이터셋이 한국인을 대상으로 측정한 데이터셋이 없는 실정이다. 본 연구에서는 한국인의 피부 상태를 정밀하게 분석하기 위해 고해상도 디지털 카메라로 촬영된 이미지, 정밀 피부측정 장비를 활용하여 측정한 정밀 값, 그리고 피부과 전문의가 진단한 피부상태 진단 등급 데이트를 통합하여 제공을 한다. 추후 제작한 데이터셋을 활용하여 개인 맞춤형 미용상품 추천과 개발 등 다양한 분야에 활용하고자 한다.

Development of an intelligent skin condition diagnosis information system based on social media

  • Kim, Hyung-Hoon;Ohk, Seung-Ho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.8
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    • pp.241-251
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    • 2022
  • Diagnosis and management of customer's skin condition is an important essential function in the cosmetics and beauty industry. As the social media environment spreads and generalizes to all fields of society, the interaction of questions and answers to various and delicate concerns and requirements regarding the diagnosis and management of skin conditions is being actively dealt with in the social media community. However, since social media information is very diverse and atypical big data, an intelligent skin condition diagnosis system that combines appropriate skin condition information analysis and artificial intelligence technology is necessary. In this paper, we developed the skin condition diagnosis system SCDIS to intelligently diagnose and manage the skin condition of customers by processing the text analysis information of social media into learning data. In SCDIS, an artificial neural network model, AnnTFIDF, that automatically diagnoses skin condition types using artificial neural network technology, a deep learning machine learning method, was built up and used. The performance of the artificial neural network model AnnTFIDF was analyzed using test sample data, and the accuracy of the skin condition type diagnosis prediction value showed a high performance of about 95%. Through the experimental and performance analysis results of this paper, SCDIS can be evaluated as an intelligent tool that can be used efficiently in the skin condition analysis and diagnosis management process in the cosmetic and beauty industry. And this study can be used as a basic research to solve the new technology trend, customized cosmetics manufacturing and consumer-oriented beauty industry technology demand.

Development of big data based Skin Care Information System SCIS for skin condition diagnosis and management

  • Kim, Hyung-Hoon;Cho, Jeong-Ran
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.3
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    • pp.137-147
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    • 2022
  • Diagnosis and management of skin condition is a very basic and important function in performing its role for workers in the beauty industry and cosmetics industry. For accurate skin condition diagnosis and management, it is necessary to understand the skin condition and needs of customers. In this paper, we developed SCIS, a big data-based skin care information system that supports skin condition diagnosis and management using social media big data for skin condition diagnosis and management. By using the developed system, it is possible to analyze and extract core information for skin condition diagnosis and management based on text information. The skin care information system SCIS developed in this paper consists of big data collection stage, text preprocessing stage, image preprocessing stage, and text word analysis stage. SCIS collected big data necessary for skin diagnosis and management, and extracted key words and topics from text information through simple frequency analysis, relative frequency analysis, co-occurrence analysis, and correlation analysis of key words. In addition, by analyzing the extracted key words and information and performing various visualization processes such as scatter plot, NetworkX, t-SNE, and clustering, it can be used efficiently in diagnosing and managing skin conditions.

Development of Mobile Web Application for Skin Status Analysis Service (피부 상태 진단 서비스를 위한 모바일 웹 어플리케이션 개발)

  • Rew, Jehyeok;Jun, Kibec;Suk, Jangmi;Hwang, Eenjun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.958-961
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    • 2014
  • 최근 영상 분석을 기반으로 한 서비스 어플리케이션의 공급량이 증가하는 추세이다. 특히, 피부 영상 분석 서비스의 경우 주목할 만한 이슈는 접근의 용이함과 편리성을 갖춘 서비스 어플리케이션의 개발이다. 본 논문에서는 사용자의 피부 상태 진단 서비스를 손쉽게 웹 상으로 제공받을 수 있는 어플리케이션 개발에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정과 Watershed 알고리즘, 외곽선 검출 등의 과정을 거쳐 수치화된 데이터를 산출한다. 최종적으로 피부 주름, 거칠기, 유분, 톤, 민감성 정보를 검출하며 분석 결과를 사용자에게 보여준다. 분석된 피부 영상 정보를 통해 사용자는 쉽게 자신의 피부 상태를 진단 받을 수 있을 것으로 사료된다.

A Study on Intelligent Skin Image Identification From Social media big data

  • Kim, Hyung-Hoon;Cho, Jeong-Ran
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.9
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    • pp.191-203
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    • 2022
  • In this paper, we developed a system that intelligently identifies skin image data from big data collected from social media Instagram and extracts standardized skin sample data for skin condition diagnosis and management. The system proposed in this paper consists of big data collection and analysis stage, skin image analysis stage, training data preparation stage, artificial neural network training stage, and skin image identification stage. In the big data collection and analysis stage, big data is collected from Instagram and image information for skin condition diagnosis and management is stored as an analysis result. In the skin image analysis stage, the evaluation and analysis results of the skin image are obtained using a traditional image processing technique. In the training data preparation stage, the training data were prepared by extracting the skin sample data from the skin image analysis result. And in the artificial neural network training stage, an artificial neural network AnnSampleSkin that intelligently predicts the skin image type using this training data was built up, and the model was completed through training. In the skin image identification step, skin samples are extracted from images collected from social media, and the image type prediction results of the trained artificial neural network AnnSampleSkin are integrated to intelligently identify the final skin image type. The skin image identification method proposed in this paper shows explain high skin image identification accuracy of about 92% or more, and can provide standardized skin sample image big data. The extracted skin sample set is expected to be used as standardized skin image data that is very efficient and useful for diagnosing and managing skin conditions.

Provide Test and Customized Product Recommendation Service Development of Shopping Mall Web Site (테스트 및 맞춤형 상품 추천 서비스 제공 쇼핑몰 웹 사이트 개발)

  • Seungjae Yu;Doyoung Im;Sohyeon Jeon;Yeha Hwang;JaeHong Choi;YongWan Ju;JunDong Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.705-708
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    • 2023
  • 본 논문은 사용자의 피부 상태에 따라 사용자에게 적합한 화장품을 소개해주는 화장품 추천 웹 쇼핑몰, "PBTI"를 개발한다. 요즘 유행하는 성격 유형 설문조사인 MBTI에서 영감을 받아 피부 유형과 퍼스널 컬러를 검사하고 이를 기반으로 화장품을 추천하는 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 제작하게 되었다. 바우만 교수의 피부 유형 지표를 바탕으로 제작된 질문을 통해 사용자들의 피부 유형을 검사하고 해당 피부 유형 결과에 따른 상품을 추천해주는 알고리즘이 탑재되어 사용자에게 맞는 상품을 추천해준다. 텐서플로우 기반의 인공지능을 탑재하여 퍼스널컬러 테스트를 제작하였다. PBTI의 이러한 무료 테스트 서비스 제공은 다른 온라인 뷰티 쇼핑몰과 극명한 차별점을 만들고, 쇼핑몰 매출을 크게 증대시킬 것으로 기대한다.

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A Study on Hair Condition Hair Control and Nutrition Knowledge of Hair and Beauty Care Major and Non-major Female Students (미용전공과 비전공 여대생의 모발영양지식, 모발상태, 모발행동에 관한연구)

  • 노영희
    • The Korean Journal of Food And Nutrition
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    • v.12 no.6
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    • pp.592-596
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    • 1999
  • 본 연구는 피부미용전공과 비전공여대생의 모발영양지식을 파악하고 모발영양에 관한 과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 대상자들간의 모발상태 모발행동 등을 연구하고자 청주에 있는 피부미용과 여대생 146명과 비전공여대생 145명을 선정하여 설문지를 통해 분석하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 모발영양지식은 전공여대생이 비전공여대생에 비해 훨씬 높았고 모발의 진단을 받아본 경험도 전공대상자가 높았다 그러나 모발상태 손상원인 모발에 관한 걱\ulcorner은 두 그룹 모두 비슷한 양상을 보였다. 모발관리도 전공대상자가 비전공대상자 보다 많이 하고 있었고 모발손질 횟수도 전공대상자가 높은 비율로 나타났다 미용실 출입횟수는 2-3달에 한번이 가장높았고 그룹간에 차이는 없었다. 1회 머리손질 비용도 전공대상자가 비전공대상자에 비해 높은 경향이었고 샴푸의 선택기준은 두 그룹 모두 샴푸의 질과 본인 모발의 상태를 우선적으로 고려하여 선택하였다. 결론적으로 피부미용전공여대생은 모발영양과 모발 관리학 등에 관한 수업을 받았기 때문에 모발영양 지식이 많이 모발행동이 더 바람직하였고 모발상태를 양호하게 유지하였다 그러므로 모발에 관한 교육 건강한 모발을 유지하는데 기여한 것으로 나타나 적절한 모발교육 프로그램을 개발하여 비전공여대생들에게도 모발교육을 실시하는 것이 바람직하다고 사료된다.

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Evaluation of Effect of Long Period Usage of Concentrated Ginseng Cream Using Eastern and Western Medicine Techniques (인삼농축크림 장기사용자의 동서의학적 피부 특성 고찰)

  • Cho, Ga Young;Yeom, Myung Hun;Park, Seong Il;Cho, Jun Cheol;Yu, Sun Hye;Choi, Yoon Jung;Kim, Jong Il
    • Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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    • v.39 no.3
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    • pp.167-175
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    • 2013
  • The aim of this study is to evaluate the effect of cosmetic products containing concentrated ginseng using novel methods based on Traditional Korean medicine (TKM). In TKM, inspection of facial skin was an important method to diagnose symptoms and body condition of patients. Doctors in oriental medicine examined a patient as observing symptoms on the face and skin related to inner organs. This was called "mang-jin. In this study, eleven female, who have been using the cosmetic products containing concentrated ginseng for the last 5 years, and eleven healthy controls, who have never used the same product, were recruited. Three doctors in oriental medicine evaluated 17 inspection factors on facial skin. And 7 non-invasive skin bioengineering factors were assessed by various instruments at the same time. In results, 7 factors of the inspection were better in using the product than in controls. And sebum, roughness, pigmentation and wrinkle depth were significantly lower in using the product than in controls. So, this results propose that the cosmetic product containing concentrated ginseng has a good anti-aging effect on skin. And it is suggested that the novel evaluation method combined, Traditional Korean medicine and modern bioengineering technique, has to be developed for holistic concept of Hanbang cosmetics.

Developement of Bio-Signal Measurement S/W using Skin Image (피부 영상을 이용한 생체신호 측정 S/W 개발)

  • Park, Jin-Soo;Hong, Kwang-seock
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.551-552
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    • 2021
  • 본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.

User's SNS Data-Based Scoring Scheme For Personalized Cosmetics Recommendation (개인 맞춤형 화장품 추천을 위한 사용자 SNS 정보 기반의 스코어링 기법)

  • Ha, Eunji;Moon, Jihoon;Hwang, Eenjun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.386-389
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    • 2016
  • 최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.