패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.
Internet search engines are used by the majority of find information on the Web. However, Web users can be often dissatisfied with the mistakes in the retrieval of ‘Fashion’ information from the Internet. The purpose of this study is to analyze the ‘Fashion’ category structure in the Internet search engines. There are 2 steps for achieving it: the first, to investigate the structures of ‘Fashion’ categories and then, to analyze the gap between ‘Fashion’ categories defined by them and extensive ‘Fashion’categories, which are approached on 2 sides of the fashion-life and fashion-business. We select 5 major search engines for the case study: Yahoo, Lycos, Naver, Hanmir, Empas, which ranked as top 5 of total search engines and potal sites in February, 2001, and retrieve ‘Fashion’ categories from the first level to the last level by using both “topics retrieval”. Eventually, we can find the problems of ‘Fashion’ category structure in search engines. Also, it is concluded with a brief perspective of ‘Fashion’ categories in the Internet search engines and the implications for the future.
국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 패션 제품은 사회심리적 속성이 강하다는 특징을 가지고 있기 때문에 Aaker의 일반적인 제품에 적용한 브랜드 개성 차원과는 다른 차별화된 개성을 나타낼 수 있는 연구가 필요하다는 생각에서 출발하였다. 패션 브랜드 이미지에서 추출한 브랜드 개성을 나타낼 수 있는 어휘들을 포함하여, 패션 브랜드 개성 차원을 도출하여 전체적 패션브랜드 개성 차원을 밝혔으며, 또한 패션 제품의 세분화 기준중의 하나인 복종별 (정장, 캐주얼웨어, 스포츠웨어)에 따라 패션 브랜드 개성요인은 어떻게 다르게 도출되는 지를 알아보았다. 이는 패션 제품 카테고리에 맞는 패션브랜드개성 차원을 개발함으로써 차별적 브랜드 마케팅 전략 수립 및 활용을 위한 자료로 사용될 수 있다는 것에 의의를 가질 수 있다 또한 소비자들에게 있어 브랜드 개성차원의 중요성을 알아보기 위하여 각각의 개성 차원들이 브랜드의 선호도 및 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 분석 결과 첫째, 패션 브랜드 개성 차원은 유행/ 혁신성, 성실성, 보편/ 안정성, 전문성의 4 가지 차원으로 도출되었다. 둘째, 복종에 따라 정장에서는 혁신/활동성, 안정성, 전문성, 보편성이, 캐주얼웨어에서는 유행/ 혁신성, 활동성, 성실성, 안정성으로, 스포츠웨어에서는 혁신성, 사교성, 성실성의 개성 차원이 도출되었다. 셋째, 패션 브랜드 개성 요인에 따라 소비자의 브랜드 선호와 구매의도의 영향력은 다르게 나타났다. 패션 브랜드 개성 차원 중에서는 성실성, 보편성, 전문성이 선호도에 유의한 영향을 미쳤고, 정장 브랜드 개성 차원 중에서는 전문성, 캐주얼웨어 브랜드 개성 차원 중에서는 활동성, 스포츠웨어 브랜드 개성 차원 중에서는 성실성이 선호도에 각각 유의한 영향을 미쳤다 또한 전반적인 패션브랜드 개성과 정장 브랜드 개성에서는 선호도와 동일한 차원들이 각각 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 캐주얼웨어 브랜드 개성 차원에서는 유행/ 혁신성, 진실성, 안정성이 스포츠 브랜드 개성 차원에서는 혁신성이 각각 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만 대부분의 쇼핑몰들은 아직도 카테고리에 의한 상품 분류를 제외하면 특정한 의류를 찾을 수 있는 기능이 포함되어 있지 않아 사용자들이 불편을 겪고 있다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 시스템 구축 시 내용 기반의 방식 중 휴리스틱 기반 방식으로 시스템을 구축하기 위해 여성복의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 속성들을 상속관계로 정의하고, 상품 관리자가 속성 값을 입력할 수 있도록 하였으며 가장 유사한 의류를 추천하기위한 방법을 소개하고 분석하였다.
국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
The objectives of this study are to observe the theoretical background of brand extension, to compare & analyze the cases of brand extension in Domestic and abroad based on the existing studies to present the characteristics of brand extension strategies, and to contribute to the establishment of marketing strategies of brand portfolio for the globalization of national brands. As for the methods of research, literature review and case study were combined. As a result of the case analysis, fashion business possessing a lot of brands have powerful competitiveness when they consider the brands as one unit and manage them with definition and insight to produce mutual synergy. Given that brand environment is being complicated and diversified with market segmentation, brand extension, various product groups, numbers of competitors, and complex distribution structure, the hierarchical structure of brand may have even more significance as a strategy.
21세기의 소비자 시장은 첫째, 패션 데모크라시의 현상으로 소비자들은 무조건적인 유행추종으로 이탈하는 삶들의 수가 많아지면서 자연의 주체적인 판단에 의해서 스스로의 패션을 선택, 창조해 가려는 현상을 보이고 있다. 둘째, 토탈 패션의 추구현상으로, 앞으로의 소비자들은 단품상품을 차별화하는데 목표를 두기보다는 자신의 개성과 가치관에 기초한 다양한 패션요소를 고려하는 경향으로 가고 있다. 셋째, 월드퀄리티 지향으로, 생활수준의 향상과 함께 소비자의 패션의식을 소재, 품질, 디자인, 브랜드 이미지와 같은 요소들의 세계적 통용성을 강조하는 데로 이행해 가고 있다. 넷째, 신 합리주의의 등장으로, 소비자들은 패션의 고급화를 추구시킨 상품전략에 있어서 현명함, 진실함을 강조하고 합리적인 가격대를 요구하는 경향이 늘어나고 있는 추세이다. 다섯째, 컨셉트 지향으로, 소비자 을은 각자 개인의 생활 장면(Life Scene)에 적합한 컨셉트 지향을 추구하는 현상으로 변하고 있다. 변화된 패션시장에 대응하기 위한 새로운 마케팅전략을 제시하면 다음과 같다. 첫째, Borderless가 점차 진행되면서 어패럴이 고객 개인에게 Custom made 상품을 제공하는 등 업체의 경계가 희미해지고 있다. 둘째, 비즈니스를 표준화 시스템화하여 집중관리 방식을 취하는 기업이 증가하면 할수록 그 niche시장을 겨냥하는 게릴라가 등장하는 고랄라와 게릴라의 2극화가 진행된다. 기본적으로는 개인의 창의 연구를 중요시하고 고감도로 현장밀착을 지향하고 있다. 그러나 이 2극화도 완전 분리하는 것이 아니라 고릴라가 게릴라적 움직임을 보이고 게릴라가 고릴라적 하이테크를 사용하는 등의 서로 보완적인 관계가 되는 현상이다. 셋째, Value retailing의 성장으로, 메스 머천다이징을 지향하는 기업이나 카테고리고리 킬러라고 칭해지는 기업 군이 점점 새로운 상품영역으로 확대되어 대형화 되어서 비즈니스의 share를 확대하고 있다. 넷째, 아웃소싱의 활용으로, 자사의 회사에 있는 기능, 지금까지 자가만이 해온 것을 모두 검토하여 <이것만은 우리가 강하다>고 하는 것만 남기고 다른 것은 외부의 기능을 이용하는 동향이 해마다 강해지고 있다. 다섯째, 무점포 판매의 확대로, 카탈로그 등의 통신판매에 더하여 인터넷의 등장, CD-ROM판매도 구체화되었다. 어느 유력한 미국의 Thinktank는 <2010년에 의류품과 홈제품의 전 매출액의 5.5%가 None.store가 될 것이다.>라고 예측하고 있다. 이상과 같은 문제를 극복하기 위해서는, 첫째, International, Global차원의 마케팅과, 둘째, Technology의 향상, 셋째, 지식 창조형의 마케팅이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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