• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.277-287
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• 2021

본 연구의 목적은 퍼스널컬러를 정량적으로 진단할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 현재 사용되고 있는 대표적인 퍼스널컬러용 색채 시스템들은 퍼스널컬러 진단 유형을 지나치게 단순화하거나, 진단 유형간의 객관화된 차이를 구별하기 어렵다는 한계를 가진다. 이를 보완한 새로운 색채 시스템을 개발하기 위해 논리적 배색이 가능한 PCCS 색체계를 도입하고, 색이 가지는 주요 4속성을 토대로 재분류하였다. 기존 색채 시스템보다 다양한 20개의 진단 유형을 제안하였으며, 정량적 방법을 피험자와의 어울림 정도를 평가하여 최적화된 유형을 찾을 수 있게 하였다. 평가 결과를 기호화하여 대입하면 피험자에게 맞는 유형이 도출되는 매트릭스를 고안하여 실험자의 개별 역량과 주관의 개입을 최소화하였다. 최종적으로 속성진단, 기호화, 계절진단의 세 단계로 이루어진 퍼스널컬러의 정량적 진단 모델을 구축하였다. 이는 기존 진단 방법에 다양성, 신뢰성, 정확성을 부여할 것이라 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.461-463
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• 2023

MZ세대를 중심으로 자기관리를 열심히 하는 사람들이 증가함에 따라 화장의 기본이 되는 개인 피부톤(퍼스널 컬러)을 찾는 것이 중요시되고 있다. 현재 대다수 사람은 자신에게 어울리는 퍼스널 컬러를 찾기 위해 높은 비용을 지불하여 전문가를 이용하거나 객관적이고 정량화된 기준 없이 오랜 시간을 투자하여 스스로 퍼스널 컬러를 찾는 등 시간과 비용 측면에서의 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 이미지 기반 인공지능 기술(객체 탐지, 객체 분할, BeautyGAN)을 적용하여 데이터 기반의 정량적인 기준을 생성하고, 퍼스널 컬러에 알맞은 화장품 추천 웹 서비스를 제안한다.