This study aims to help companies with efficient investment and marketing strategies by empirically verifying the impact on satisfaction and purchase intention for artificial intelligence-based digital technology supported shopping assistants introduced in e-commerce. Frequency, factor, SEM, and multiple group analysises were conducted using SPSS 26.0 and Amos 26.0. As a result, first, motivated consumer innovativeness elements of AI shopping assistant were derived into a total of four categories: functional, hedonic, rational, and reliable. Second, in the order of hedonic and rational, satisfaction with the AI shopping assistant was significantly affected, and in the order of rational and functional, purchase intention was significantly affected. The satisfaction with the AI shopping assistant did not affect the purchase intention. Third, in the case of hedonic, the AI-preferred group had a more significant effect on satisfaction than the human-preferred group, and in the case of rational, there was no difference by group in purchase intention. Thus, it was found that consumers prefer AI shopping helpers for e-commerce because they can shop reasonably and are functionally convenient. Therefore, when introducing AI shopping assistants, it is essential to include content that can compare and analyze fundamental information, such as product prices, as well as search functions and payment system compatibility that facilitate shopping.
The scale of the industry utilizing the Metaverse platform is gradually growing around the world. Fashion brands are also starting to utilize the Metaverse platform as a new market to replace the next e-commerce platform by targeting new consumers, MZ generation, and even Alpha generation. In this study, a real K-fashion designer's outfit was made into a 3D outfit using CLO 3D program to express it in a new market, the Metaverse 3D platform. It was then compared with a real outfit. An avatar prototype was completed using Max program to simulate the 3D digital fashion outfit and produce an avatar through an optimization process. The 3D outfits showed the same level of results as the actual outfits in terms of fabric surface, material texture, drapability, overall outfit, details, and trimmings. In addition, we proposed a 2D work on total styling suggestion and modeling to secure data sets for future AI-based styling services. In conclusion, this study revealed that actual outfits and 3D outfits had the same results. It is significant that it can be a sample work to build a styling data set through styling suggestion and content production as a significant amount of styling DB construction will be required before AI styling automation services.
최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
Technology status was investigated by analyzing patents and development cases of wearable robots. Development direction of wearable robot for wearability was also suggested by understanding the problems of wearability from development cases through the FGI technique. The number of patents per technical field was the most in the field of strength support, but AI in the technology field was different in each country; Korea was found to be poor in the category of daily living assistance. The number of patents by technology category was the most in the category of muscular strength assistance. However, the values of AI in the technology category were different in each country; Korea was found to be poor in the category of daily living assistance. Development cases were focused on rehabilitation, so development is not fulfilled uniformly by use purpose. By wearing body parts, robots with single function type were mainly developed. Rigid material robots were mainly developed. It was confirmed that wearable robot technology is not developed evenly in the category of application because it is in the early stage of the technical proposal and centered on main performance improvement. We derived twelve wearable conditions for wearable robots: Shape and Size Appropriateness, Movement Appropriateness, Composition Appropriateness, Physiological Appropriateness, Performance Satisfaction, Ease of Operation, Safety, Durability, Ease of Dressing, Ease of Cleaning, Portability and Ease of Storage and Appearance Satisfaction. Finally, the development direction of a wearable robot for each wearable condition was suggested.
Russia invaded Ukraine in February 2022. Many military experts predicted that Russia could defeat Ukraine within a week, but the Ukraine-Russia War has not been going as expected. Indeed, Ukraine military has been defending well and seems to fight more efficiently than Russian military. There are many reasons for this unexpected situation and one apparent thing is due to artificial intelligence (AI) technologies. This study focused on AI-enabled combats that the Armed Forces of Ukraine has carried out around Siverskyi Donets River, the Crimean Peninsula, and suburbs of Kyiv. For more systematic analysis, the revolution in military affairs (RMA) theory was applied. There are four significant implications inferred by studying current Ukraine-Russia War. First, AI technologies are effective even in the current status and seems to be more influential. Second, hyper-connected network by satellite communications must be needed to enhance the AI weapon effects. Third, military AI technologies should be based on the civil-military cooperation to keep up with pace of technological innovation. Fourth, AI ethics in military should be seriously considered and established in the use of AI technologies. We expect that this study could help ROK Armed Forces to be modernized in the revolutionary fashion, especially for manned and unmanned teaming (MUM-T) system.
Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.
With digital technology innovation, increased data access and mobile network use by consumers, products and services are changing toward pursuing differentiated values for personalization, and personalized markets are rapidly emerging in the fashion industry. This study aims to identify trends in digital customized automation technology by deriving types of digital customizing and analyzing cases by type, and to present directions for the development of digital customizing processes and the use of technology in the future. As a research method, a literature study for a theoretical background, a case study for classification and analysis of types was conducted. The results of the study are as follows. The types of digital customizing can be classified into three types: 'cooperative customization', 'selective composition and combination', 'transparent suggestion', and automation technologies shown in each type include 3D printing, 3D virtual clothing, robot mannequin, human automatic measurement program, AR-based fitting service, big data, and AI-based curation function. With the development of digital automation technology, the fashion industry environment is also changing from existing manufacturing-oriented to consumer-oriented, and the production process is rapidly changing with IT and artificial intelligence-based automation technology. The results of this study hope that digital customized automation technology will meet various needs of personalization and customization and present the future direction of digital fashion technology, where fashion brands will expand based on the spread of digital technology.
The purpose of this study is to consider effective digital marketing strategies through analysis of luxury fashion brands. This study conducted both quantitative analysis and case studies of the brands Louis Vuitton, Gucci, Burberry, and Chanel. To measure the brand image of the luxury fashion brands, the survey was distributed to Millennials, and total of 277 responses were used for the final analysis by using SPSS 25.0 statistical program. Other than survey, this paper analyzed digital marketing strategies of luxury fashion brands through brand-related papers, website and social media of each brand, Samsung Designnet's database, and news posted on search engines. The results of this study are as follows: First, according to the result of examining brand image of luxury fashion brands, there was no significant difference between brands, except Gucci. Second, this study analyzed each luxury fashion brand to understand the characteristics of digital marketing, and common characteristics were identified. Third, by analyzing the brand image and digital marketing strategies of luxury fashion brands, it was confirmed that Gucci's brand image and digital marketing strategies were consistent, while there was a difference between Burberry's brand image and digital marketing strategy. Therefore, this article proposes the following digital marketing strategies that are suitable for luxury fashion brands. First, is the connection of on/offline channels. Second, is the use of AI technology. Third, is a blockchain-based platform.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.