• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.868-871
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• 2019

본연구는 커플들의 이미지 빅 데이터를 분석하여 각각 얼굴과 패션에 따라 유사한 유형 끼리 클러스터링 하여 새로운 사람 이미지가 주어졌을 때 해당 사람이 어느 유형에 속하는지 찾아내고 해당 유형의 사람들은 어떤 유형의 이성과 잘 맞는지 찾아 추천해주는 플랫폼이다. 빅 데이터를 수집하기 위하여 SNS상에서 커플들의 이미지를 크롤링하여 저장한다. 수집된 커플들의 이미지를 AI 머신 러닝으로 나이, 성별을 분석하여 미리 설정한 나이대의 이성 커플들의 이미지 만을 추려내서 각각 남, 여의 이미지를 분리하여 저장한다. 해당 이미지들로 비슷한 얼굴, 패션 유형의 사람들을 같은 클러스터로 모으고 CNN 으로 학습 시켜서 새로운 이미지가 들어올 경우 효율적으로 해당 이미지가 어느 클러스터에 속하는지 찾아낼 수 있도록 한다. 특정 이미지가 속하는 클러스터를 찾아내면 해당 클러스터에 속하는 사람들의 연인들이 어느 클러스터에 가장 많이 포함되어 있는지 찾아서 해당 클러스터 유형의 이성을 추천해준다. 웹과 어플리케이션으로 이루어진 플랫폼 서비스이며, 커플 매칭 기능 뿐만 아니라 매칭된 회원 간 연락 기능, 실제 커플의 이미지로 두 사람의 매칭도 확인 등의 부가적 기능 또한 인공 지능 서비스로 제공된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.279-280
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• 2009

스마트 의류는 일상생활에 필요한 IT기술을 이용한 디지털 장치와 섬유 패션기술을 융합시킨 차세대 하이테크 기능성 의류이다. 이는 소비자의 라이프스타일의 변화와 인간 중심의 감성을 중시한 디자인의 요구에 따라 여러 분야에서 다양하게 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상지수 제공을 위한 웨어러블 기반의 스마트 의류를 개발하고자 하였다. 착용자가 평소 자주 쓰는 의류를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 스포츠 의류의 형태에 따라 제작하였다. 온도, 조도, 습도, 자외선을 감지하여 분석한 후 기상청에서 제공하는 생활기상지수를 응용하여 자외선지수, 체감온도지수, 불쾌지수, 열지수의 기상지수를 서비스한다. 개발된 웨어러블 기반의 스마트 의류는 외관 형태는 그대로 유지하고 착용성을 높였다. 기상지수는 실시간으로 무선 전송되어 이를 모니터링하게 된다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.13-23
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• 2022

In this paper, we propose a detailed component image classification algorithm by fashion item for unstructured data retrieval in the fashion field. Due to the COVID-19 environment, AI-based online shopping malls are increasing recently. However, there is a limit to accurate unstructured data search with existing keyword search and personalized style recommendations based on user surfing behavior. In this study, pre-processing using Mask R-CNN was conducted using images crawled from online shopping sites and then classified components for each fashion item through CNN. We obtain the accuaracy for collar of the shirt's as 93.28%, the pattern of the shirt as 98.10%, the 3 classese fit of the jeans as 91.73%, And, we further obtained one for the 4 classes fit of jeans as 81.59% and the color of the jeans as 93.91%. At the results for the decorated items, we also obtained the accuract of the washing of the jeans as 91.20% and the demage of jeans accuaracy as 92.96%.