• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.786-789
• /
• 2018

우리는 가상 현실 환경에서 사람이 직접 옷을 입지 않은 상황에서 미리 피팅 상황을 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 우리는 시스템을 이용한 카메라 촬영과 결과를 출력하는 기능, 그리고 영상처리에서 사람 얼굴 인지, 및 그에 대한 내용을 기반으로 옷을 오버레이하는 기능을 구현하였다. 추가 기능으로는 사람 손동작 인지를 통한 커맨드 제어, 딥러닝을 이용하여 사람의 얼굴에 어울리는 옷을 추천해주는 추천 서비스를 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1331-1333
• /
• 2021

매일 아침 옷 매칭에 어려움을 겪는 사람들에게 지원하기 위한 서비스이다. 본 시스템은 자신이 가지고 있는 옷을 등록하고 등록된 옷을 토대로 상 하의를 추천한다. 옷장 바로 옆에 위치하고 있어 추천과 동시에 옷을 입어볼 수 있다는 장점이 있으며, 앱을 통해서도 추천이 가능하다. 이를 토대로 많은 사람들에게 시간 단축 및 다양한 패션 시도를 유도하는 효과를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권11호
• /
• pp.447-454
• /
• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.265-268
• /
• 2023

본 논문은 바쁘게 살아가는 사회인뿐만 아닌 합리적인 소비, 효율적인 시간 관리를 원하는 사람들을 위한 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 제공하고자 한다. 기존 IoT 센서를 활용한 옷장은 의류를 청결하게 해주는 것에 제한되어 있지만, 본 논문에서 제안한 프로젝트는 옷을 청결하게 관리하는 것뿐만 아닌 본인의 옷의 정보를 DataBase에 저장하여 입력한 데이터를 기반으로 사용자의 옷에 대한 통계를 확인할 수 있으며, 이를 통해 의류 구매 서비스를 제공한다. 또한 날씨 데이터를 활용해 현재 날씨에서 오차범위를 계산하여 해당 날씨에 알맞은 옷을 추천하는 기능 및 관리 기능을 제공하여 효율적이고 편리한 의류를 관리할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.393-396
• /
• 2020

추천시스템은 대량의 정보를 이용하여 특정 사용자가 선호할만한 상품의 리스트를 추천하는 것이다. 현재 추천시스템으로 유명한 Netflix, Amazon, Youtube 등은 기업내의 상품 및 사용자 데이터를 토대로 이루어 졌으나 스타트 업 및 소규모 기업이 추천 시스템을 구축하기 위해선 기반이 될 데이터셋 자체가 없으며 데이터 수집에도 한계가 있다. 본 논문에서는 옷 추천 시스템 구축을 위해 특정 기업만이 아닌 모든 의류매장들이 사용할 수 있는 데이터 셋 구축 방법에 대해 제안하며, 고객 데이터 셋 구축을 위한 텍스트 데이터 마이닝 처리 과정과 결과에 대해 기술한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제2권3호
• /
• pp.35-40
• /
• 2016

본 연구는 안드로이드 앱을 이용한 맞춤형 스타일링 정보제공에 대한 APP개발로써 본인의 옷 코디에 도움을 주고자 설계되었다. 개인이 착용한 아이템에 대한 기록을 남겨 추천 코디 정보로 활용하고 나만의 옷 관리 데이터를 조회하여 스타일링을 준비한다. 쇼핑 중 촬영한 사진은 카메라로 찍거나 스마트폰 갤러리에서 직접 가져오도록 하였고 다음 OpenAPI를 이용한 이미지 검색을 앱에 저장할 수 있다. 저장된 아이템사진과 착용했던 옷을 가지고 추천된 스타일링을 제공 받는다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.949-958
• /
• 2022

현대인들은 개인별로 많은 종류의 옷을 가지고 있고 옷장은 단순히 옷을 보관하는 용도뿐만 아니라 옷장의 상태에 대한 관리가 중요해졌다. 본 논문에서는 스마트 옷장의 사용자는 일상생활의 편리함 및 최적의 옷장 상태를 제공하는 스마트 옷장을 제작하여 다양한 환경에서 사용 가능한 스마트 가구개발의 가능성을 제시하였다. 개발된 시스템에서 Arduino MEGA를 기반으로 블루투스 연결을 통한 앱 인벤터와 터치식 LCD를 사용해 옷장을 제어되며, 날씨에 따라 사용자에 어울리는 옷을 추천해준다. 또한 LCD 스크린을 통한 실시간 날씨 상태 확인, 필요에 따라 손쉽게 환기가 가능하도록 하여 시간 절약과 편리성에 의미를 둔 스마트 옷장을 설계하였다. 사용자의 적합한 옷을 어플리케이션으로 추천할 수 있도록 Arduino와 app inventor 프로그램을 통해 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1538-1541
• /
• 2011

최근 스마트폰 시장의 발전과 그에 따라 안드로이드, iOS 운영체제 별로 각각 어플리케이션 개발에 열을 올리고 있다. 또한 요즘 의류 관련 쇼핑몰이나 개인의류 사업이 증가하여 의류에 관한 관심 또한 높아지게 되고 그에 따라 의복을 중시하고 옷을 고르는데 많은 시간을 소요하곤 한다. 바쁜 직장인, 학생을 위해 기존의 웹이나 프로그램들이 대신해 주는 역할도 한다. 멀티 코디 어플리케이션은 스마트폰으로 날씨와 감성정보에 의해 자신이 가지고 있는 옷 중에서 입게 될 옷을 자동으로 추천 해주는 기능을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.463-464
• /
• 2022

본 논문는 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 연구하였다. 스마트 의류 관리 애플리케이션은 사용자가 등록한 옷을 카테고리별로 확인할 수 있으며, 기상청 API를 통한 날씨에 따른 의류 추천, 사용자가 착용한 의류 통계 정보와 의류 세탁 주기 정보를 제공한다. 스마트 옷장은 UV_LED를 활용한 의류 살균, 자동 미세먼지 감지 센서를 이용한 옷장 공기순환장치 기능을 제공한다. 또한 의류의 미세먼지 등을 제거할 수 있는 의류진동 기능을 제공한다. 애플리케이션 기능으로 옷을 등록할 때 옷을 계절별로 등록, 빨래 주기 설정 등 다양한 카테고리를 제공하여 기존 IoT 옷장의 기능을 개선하여 더 편리하게 의류를 관리할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.419-420
• /
• 2022

본 논문에서는 외출 시 날씨 때문에 무엇을 입을지 고민하는 사용자에게 편리함을 제공하고 사용자의 만족도를 높이기 위해 '날씨별 맞춤 정보 제공 날씨도우미'라는 주제로 연구를 진행하였다. 오픈 API를 이용하여 지역별 다양한 날씨 정보를 보여주고 기온별 옷차림과 지역 주변의 맛집을 추천하는 기능을 구현하였다. 날씨 도우미는 단순히 날씨 정보만을 제공하는 것이 아니라 날씨별 적합한 옷차림을 추천해준다. 사용자는 날씨도우미를 통해 외출 시 옷차림을 고르는 데 소요되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있고, 옷을 고르면서 발생하는 스트레스를 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 오늘의 날씨 정보와 미래의 날씨 예측 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, 지역검색을 통해 원하는 지역의 날씨 정보를 손쉽게 확인하고, 해당 지역 주변의 맛집을 추천받을 수 있다.