한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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대화질의 기반 패션 추천시스템을 위한 데이터 전처리 방법에 관한 연구

A study on data preprocessing method for conversational query-based fashion recommendation system

  • 최철웅 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 염성웅 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 김경백 (전남대학교 인공지능융합학과)
  • Choi, Chul-woong (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
  • Yeom, Sung-woong (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
  • Kim, Kyung-baek (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
  • 발행 : 2021.11.04
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초록

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.

키워드

과제정보

본 과제(결과물)는 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 사회맞춤형 산학협력 선도대학(LINC+) 육성사업의 연구결과입니다.