• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.663-664
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• 2023

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• 한국의류학회지
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• 제44권2호
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• pp.354-368
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• 2020

Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.815-818
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• 2021

현재 대부분의 패션 추천시스템은 프로필 또는 설문조사를 통해 수집 된 사용자의 정적 정보를 활용하고 있다. 사용자의 정적 정보는 매우 한정적이며 이를 활용하여 다양한 환경에 적합한 패션 코디셋을 추천하기란 매우 어렵다. AI코디네이터와 사용자간의 지속적인 대화가 담긴 대화질의 데이터셋을 사용하면 사용자의 상황과 환경을 고려하여 개인에게 최적화 된 패션 코디셋을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 제공하는 AI 패션 코디네이터와 사용자의 대화 정보가 담긴 FASCODE 데이터셋을 사용하여 사용자의 발화에 따라 의상을 추천하는 인공지능 모델을 위한 대화질의 데이터 전처리 방법을 제안한다.

• 패션정보와 기술
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• 제5권
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• pp.22-26
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• 2008

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 한국의류학회지
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• 제45권6호
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• pp.949-964
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• 2021

Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.637-642
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• 2020

패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• 한국의류학회지
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• 제46권3호
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• pp.464-480
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• 2022

With the steady development of Artificial Intelligence (AI), online stores are adopting chatbot services as virtual shopping assistants. This study proposes the concept of para-social presence to explore the undiscovered role of fashion chatbots' emotional and relational characteristics on service acceptance. Based on the Technology Acceptance Model (TAM), this study investigates the effect of a chatbot's para-social presence on service acceptance intention through consumers' beliefs. The web-based experiment was conducted on adult consumers who experienced chatbot services in an online shopping situation. A total of 247 responses were analyzed using confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and multi-group SEM by AMOS 21.0 and SPSS 23.0. The findings illustrate that the chatbot's intimacy positively influenced consumers' perceived enjoyment, while the chatbot's understanding had a significant effect on perceived usefulness and ease of use. The chatbot's involvement had a positive effect on all consumer beliefs. Moreover, perceived ease of use had a positive influence on usefulness. A greater level of perceived usefulness and enjoyment positively heightened consumers' service acceptance intention. This study also verifies the moderating role of a need for human interaction. Consumers with a high need for human interaction have a relatively low tendency to perceive chatbot services as useful.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권3호
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• pp.337-346
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• 2021

In the fourth industrial revolution, fashion students are expected to work with various technologies to show creativity. This study aimed to conduct project-based learning(PBL) in collaboration with industry experts to design and operate artificial intelligence(AI) in the practice subject of fashion curation through the industrial academic teaching method. We first looked at teaching methods and strategies incorporating PBL in various academic fields. Next, we analyzed fashion projects and fashion curation services applying AI. Then through the question-and-answer method and by consulting with industry experts, we developed a curriculum for AI fashion curation, applying PBL(fashion market and trend analysis; new styles and time, place, and occasion planning; AI machine learning data set production; curation model development; and evaluation) suitable for the university's educational environment, information technology company conditions, and fashion students. As part of a close cooperation system with the industry, we conducted a 15-week Fashion Project II (Capstone Design) course and evaluated the outcomes and student satisfaction with the course. Students were able to develop new style, and time, place, and occasion categories and to utilize strategies for AI fashion curation services reflecting the unique needs of Millennials and Generation Z. Students showed high satisfaction with the curriculum. Further, it was confirmed that the study successfully applied PBL in class using AI technology in fashion education.