• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1125-1128
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• 2013

본 논문에서는 여성들의 개별 패션 선호도로부터 패션 선호 패턴을 분석하고 이를 이용하여 고객에게 맞는 의류를 추천하는 모바일 의류 추천 시스템을 제안한다. 패선 선호관련 설문조사로부터 대응표본 T-검정 방법을 이용하여 선호 특성과 의류와의 유효한 관계를 찾고, 이를 바탕으로 선호 특성에 따른 의류 분류 기준을 작성하였으며, 카이제곱 검정 방법을 통해 선호 특성과 의류 사이의 연관성을 파악하고 선호 특성에 따른 선호 의류 추천을 위한 규칙을 도출하였다. 이러한 규칙을 활용하여 각 사용자의 구입의사 및 패선 선호 특성에 따른 의류를 추천해 주는 시스템을 구현하였으며, 이에 대한 만족도를 조사한 결과 10 점 만점에 7.1 점으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 모바일 의류 추천 시스템을 통해 사용자는 선호 의류를 추천 받을 수 있으며, 이로부터 제품의 정보 부족으로 발생하였던 모바일 쇼핑의 문제점을 해결할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.8
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• pp.1061-1069
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• 2011

With the development of information technology, online commercial transactions have been steadily increasing. However it is not easy to recommend the clothes in coordination with individual physical features. This paper presents a fashion coordination recommender system for women's clothes. The system includes the functionality of recommending clothes best-suited for customers in consideration of their individual physical features. It has also been designed to recommend clothes in vogue for those who are fashion-sensitive by considering the fashion trend of the times. Operated in an optional or coupling way, these functionalities of our system result in an intelligent fashion coordination system which recommends dress items to customers in various ways.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.2
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• pp.357-363
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• 2021

In general, people choose clothes to wear when they go out, referring to real-time weather and temperature. However, it is difficult for an individual to use real-time weather information and his or her temperature sensitivity information to choose the right clothes from among the clothes he or she owns. Existing clothing recommendation systems developed to help with these problems have problems recommending clothes that are not clearly set in the clothing category and are not in the possession of the user. In addition, user-specific temperature sensitivity is not taken into account, resulting in inappropriate clothing recommendations for users. To solve these problems, this study developed a system that determines and registers clothing categories for the clothing owned by the user, and recommends customized clothing for each user by considering temperature sensitivity and real-time weather information. In the case of weather information, not only weather information such as temperature and wind direction, but also clothes based on temperature sensitivity were recommended based on the calculation of temperature sensitivities. A satisfaction survey of 65 university students was conducted to assess the system. As a result, 80% of the respondents were satisfied with the recommended clothing, indicating that the satisfaction of the system was good. Therefore, it is expected that this system will be highly utilized in real life as it will be recommended based on clothes owned by individuals, reflecting individual temperature sensitivity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.407-413
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• 2022

Existing clothing recommendation systems remain at the level of showing appropriate photos when a user selects a type of clothing he or she likes after entering his or her own body size or body size. When a user purchases clothing using such recommendation systems, there are many cases in which it does not fit or does not fit the user's body size. In this study, to solve these problems of existing clothing recommendation systems, a system was implemented in which the user receives not only size but also skin tone and recommends clothing suitable for the user's body size as well as skin tone. In this system, clothing size information obtained through web crawling was periodically stored in a database for eight male tops to recommend clothing, and the entire pixel of the clothing image was analyzed to extract color text values. In order to confirm the performance of this system, a survey was conducted on 100 male college students, and the satisfaction level was 70%. Most of the reasons for not being satisfied are that the recommended clothing is limited, so it is judged that it is necessary to expand the target clothing in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.500-503
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• 2018

최근 스마트폰의 보급률이 높아지면서 인터넷 쇼핑몰의 접근성이 용이해지고 있고 그로 인해 사용자들의 인터넷 쇼핑의 이용이 보편적이게 되었다. 그 중 여성 의류 분야는 많은 비중을 차지하고 있으며 현재도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 많은 여성 소비자들은 개인의 취향에 맞는 의류들을 추천받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링에서 발생하는 cold start 문제를 이름, 나이, 선호 스타일, 자주 사용하는 쇼핑몰 등 개인 성향을 이용하여 해결하는 협업 필터링과 개인 성향을 이용한 여성 의류 쇼핑몰 추천 시스템을 제안한다.

• Information Systems Review
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• v.18 no.2
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• pp.59-77
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• 2016

Although various recommendation techniques have been applied to the e-commerce market, few studies compare the intent to use these techniques from the customer's perspective. In this paper, we conduct a comparative analysis of customers' intention to use five recommendation techniques widely adapted by online shopping malls and focus on the differences in purchasing electronic goods and apparel products. The recommendation techniques are as follows: best-seller recommendation, merchandiser recommendation, content-based recommendation, collaborative filtering recommendation, and social recommendation. Additionally, we examine which factors influence customer intent to use the recommendation services. Data were collected through a survey administered to 220 e-commerce users with prior experience with recommendation services. Collected data were examined using analysis of variance and regression analysis. Results indicate statistically significant differences in customers' intention to use recommendation services according to the recommendation technique. In particular, the best-seller recommendation technique is preferred when purchasing electronic goods, whereas the content-based recommendation technique is preferred for apparel purchases. Factors such as personal characteristics and personality, purchasing tendency, as well as perception of the product or recommendation service affect a customer's intention to use a recommendation service. However, the influence of these factors varies depending on the recommendation technique. This study provides guidelines for companies to adopt appropriate recommendation techniques according to product categories and personal characteristics of customers.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.443-446
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• 2014

최근 인터넷을 이용한 의류 관련 쇼핑몰이 증가되고 있다. 그에 따라 이용자들도 오프라인 매장뿐만 아니라 온라인 쇼핑몰 매장을 즐겨 찾고 있으며, 이에 따라 온라인 쇼핑몰의 차별성이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 쇼핑몰의 차별성을 극대화하기 위해서 오프라인 매장의 장점을 살리고자 하였다. 오프라인 매장에서는 매장 직원에 의한 상의 하의 추천이 가능하고 이에 따라 매출향상 및 이용자의 만족도를 이끌어내고 있다. 이러한 오프라인 매장의 장점을 온라인에서도 그대로 실현하기 위해서 의류의 색상을 계산하여 나오는 색상 값을 색조합표를 기반으로 하여 가장 어울리는 의류에 대해 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.5
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• pp.688-698
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• 2009

The market for Internet fashion/coordination shopping malls has been enormously increased year by year. However, online shoppers feel inconvenient because most of Internet shopping malls still rely on item classifications by category and do not provide the functionality in terms of which shoppers can find clothes they want. In an effort to build a fashion/coordination system for women's dress adopting the Heuristic-based method, one of the Context-based methods, we present a method for defining characteristics of a woman's dress as attributes and their inheritance relations, which can be input by a product manager. We also compare and analyze various methods for recommending the most similar clothes.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.467-472
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• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.