DOI QR코드

DOI QR Code

Human Sensibility Ergonomics Makeup Recommendation System using Context Sensor Information

상황 센서정보를 이용한 감성공학적 메이크업 추천 시스템

  • 정경용 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Received : 2009.08.26
  • Accepted : 2009.11.05
  • Published : 2010.07.28

Abstract

It is important for the strategy of cosmetic sales to investigate the sensibility and the preference degree in the environment that the makeup style has been changed focusing on the consumer center. We proposed the human sensibility ergonomics makeup recommendation system (MakeupRS) using the context sensor information applying the collaborative filtering technique as one of methods in the makeup style development centered on the consumer's sensibility and the preference. In the collaborative filtering technique, the Pearson correlation coefficient applying to the case amplification is used to calculate similarity weights between the users. To investigate the sensibility according to the effect of makeup styles, the makeup styles were analyzed in terms of 6 style factors, such as, the foundation, the color lens, the eye shadow, the eye lash, the cheek brusher, and the lipstick. Ultimately, this paper suggests empirical application to verify the adequacy and the validity with the human sensibility ergonomics makeup recommendation system.

메이크업 스타일이 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성과 선호 정도를 파악하는 것은 화장품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 메이크업 스타일을 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 기법을 응용하여 상황 센서정보를 이용한 감성 공학적 메이크업 추천 시스템(MakeupRS)을 제안하였다. 협력적 필터링 기법에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 상태 강조를 적용한 피어슨 상관계수를 사용한다. 메이크업 스타일에 따른 감성을 조사하기 위해서, 메이크업 스타일을 6가지 스타일 요소(파운데이션, 컬러렌즈, 아이섀도, 속눈썹, 볼터치, 립스틱)에 따라 분석하였다. 감성공학적 메이크업 추천 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

Keywords

References

  1. 정경용, 나영주, "서버-클라이언트 기반의 협력적 필터링 개인화 기법을 이용한 감성 패션 디자인 시스템 개발", 한국섬유공학회지, 제42권, 제2호, pp.118-128, 2005.
  2. 김효숙, 강인애, "Makeup Coordination의 Simulation 개발에 관한 연구", 대한가정학회지, 제39권, 제12호, pp.65-77, 2001.
  3. 박규도, “색채표현(色彩表現)을 통한 메이크업 스타일에 관한 연구 - 한국 시대별 중심으로”, 커뮤니케이션디자인학회, 제23호, pp.26-39, 2007.
  4. 권오경, 나영주, 김희은, 패션과 감성과학, 교문사, 2000.
  5. 뷰티아이, http://www.beautyi.com/.
  6. RFID 저널코리아, 화장품에 RFID 적용해 5가지 서비스 모델 구현 http://www.rfidjournalkorea.com/.
  7. 메리케이 가상메이크업 http://www.marykay.co.kr/.
  8. 손형도, 이재협, "웹 상에서의 가상 메이크업 시뮬레이션 시스템 설계 및 구현", 한국정보과학회논문지, 제8권, 제2호, pp.167-173, 2004.
  9. I.R.I 색체연구조, 어떤색이 좋을까? Color Combination, 영진출판사, 2003.
  10. 오성진, 최민기, 김희수, 유기엽, 조혜민, 정경용, "고등학생 선호도를 이용한 메이크업 추천 시스템 개발", 제36회 한국정보과학회 추계학술발표회 논문집, 이화여자대학교, 2009(11).
  11. K. Y. Jung, J. H. Lee, "User Preference Mining through Hybrid Collaborative Filtering and Content-based Filtering in Recommendation System," IEICE Trans. Infor. and Sys., Vol.E87-D, No.12, pp.2781-2790, 2004.
  12. (주)한백전자, http://www.hanback.co.kr/.

Cited by

  1. Diabetes Risk Analysis Model with Personalized Food Intake Preference vol.14, pp.11, 2013, https://doi.org/10.5762/KAIS.2013.14.11.5771
  2. Effect of facial makeup style recommendation on visual sensibility vol.71, pp.2, 2014, https://doi.org/10.1007/s11042-013-1355-6