The purpose of this study is how it affect them what the effect of skin recognition on the purchasing behavior and propensity to buy facial cleanser in 311 women in their 20s and 50s. This study analyzed by importance, interest, and satisfaction of skin recognition, and type of impulse buying, type of depending on brand, type of planning buying. The group with high interest in skin recognition had a long time to clean. As they got a purchasing information the group with low knowledge had the information from nearby, and the group with high knowledge got information from internet. At the view of purchasing propensity the women who are highly interested in the skin have a tendency of type of impulse buying and type of planning buying, and the women with high skin importance are less inclined to type of impulse buying. In conclusion, Skin recognition uses purchasing behavior and propensity to buy facial cleanser.
오늘날 경제 성장의 발전은 현대인의 삶의 여유를 가져오게 되었으며, 그 중 뷰티산업의 발전은 국가 주력의 산업으로 발전하게 되었다. 이에 뷰티산업의 구성원인 여성의 사회진출의 기회가 증가 되었고, 이로 인해 여성들은 사회 적응을 위한 하나의 방법으로 외모적인 경쟁력을 가져야 했다. 외모에 대한 관심은 물론 매스미디어의 증가, 사회적, 문화적 분위기, 미용기술의 발달 등을 들 수 있다. 외모의 사전적의미로는 겉으로 나타나는 모습으로 외모관리를 위한 영역으로 피부 관리를 꼽을 수 있다. 피부 관리는 미에 관한 현대 여성의 관심의 증가로, 시간과 비용을 투자하여 외적으로 보여주는 관리로서 외모관리의 대표적 부분으로 중요시 되어오고 있다. 피부의 건강관리는 인식도 중요하고 실천도 중요하다. 그러나 인식과 실천의 관계를 구체적으로 연구한 논문은 부족한 실정이다. 특히 성인여성들을 대상으로 건강관리 인식과 실천을 연구하여 피부건강 관리에 대한 올바른 방안을 제시해준 논문이 필요하다고 생각하여 본 연구자는 이 논문을 설계하게 되었다. 본 연구의 조사대상은 서울지역에 거주하는 20세 이상 60세 미만의 신 성인여성을 대상으로 2017년 5월 02일부터 7월 30일까지 2달 동안 설문조사를 실시하였다. 모집단은 서울지역에 사는 성인 여성을 대상으로 총 400부의 설문지를 배포하였다. 그 중 응답이 불량한 사람 49부를 제외되고 351부가 최종 자료로 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 조사대상자의 인구통계학적 특성을 알아본 결과, 연령은 '21-30세'가 85.2%로 가장 많았고, 결혼 상태는 '미혼'이 89.5%, 직업은 '학생' 67.0%, 최종학력은 '대학교 재학/졸업'이 68.1%, '가계의 월 소득은 '200만원 미만'이 71.8%로 가장 많이 소비되는 것으로 나타났다. 이상은 이혜원 (2009)의 논문과 같이 연령이 낮을수록 피부인식이 높아지며, 이들은 잠정고객으로서 피부 건강에 대한 비용을 높게 지불한다는 결과와 유사하다. 피부 관리실의 특성은 다음과 같다. 피부유형은 '복합성'이 47.6%, 적정 피부 관리 횟수는 '주 2회'가 32.5%, 적정 1회 피부 관리 비용으로는 '5만 원 이하'가 가장 많았으며, 피부 관리의 목적으로는 '여드름관리'가 32.8%, 피부 관리에서 중요하게 인식하는 부분으로는 '생활습관'이 79.8%로 대부분이었고, 피부의 유해요인으로는 '스트레스' 42.7%로 가장 높게 나타났다. 이상은 유유정(2013), 장은영(2013)와 같이 생활습관과 스트레스가 피부 관리에 영향을 준다는 결과와 유사하다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.12
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pp.555-560
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2021
Recently, as people's interest in facial skin beauty has increased, research on skin disease recognition for facial skin beauty is being conducted by using deep learning. These studies recognized a variety of skin diseases, including acne. Existing studies can recognize only the single skin diseases, but skin diseases that occur on the face can enact in a more diverse and complex manner. Therefore, in this paper, complex skin diseases such as acne, blackheads, freckles, age spots, normal skin, and whiteheads are identified using the Inception-ResNet V2 deep learning mode with multi-label classification. The accuracy was 98.8%, hamming loss was 0.003, and precision, recall, F1-Score achieved 96.6% or more for each single class.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.33-34
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2020
사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.173-175
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2012
본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 실제 사진 촬영에서 많이 사용되는 손동작들을 인식하고 자동으로 사진을 촬영하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스마트폰 카메라로부터 획득한 영상에서 피부색의 특징이 잘 나타나는 YCbCr 컬러 공간의 스킨 컬러 정보 값을 기반으로 피부 영역을 추출한다. 추출된 피부 영역에서 Labeling 기법을 적용하여 Contour 정보를 분석한 후, 피부 객체를 추출한다. 추출된 피부 객체에서 손가락의 위치 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후에 손동작을 인식하고, 손동작을 인식한 카메라가 자동으로 사진을 촬영한다. 제안된 방법은 저 사양의 환경에서 손동작을 인식하는 속도가 빠르고, 기존 스마트폰 카메라의 타이머 기능보다 효율적으로 사용이 가능한 것을 실험을 통하여 확인하였다.
The purpose of this study is to find out the difference in perception of skin beauticians according to the perception of bamboo therapy. For the study, 301 skin beauticians working in skin care departments were randomly selected and conducted for 28 days from April 19 to April 29, 2019. In the results of this study, skin cosmetologists who are aware of bamboo therapy have a very high interest and interest in bamboo therapy compared to skin cosmetologists who do not recognize bamboo therapy, and have a very high willingness to use it in the industrial field. They recognized that it was a way to help skin beauticians protect their joints at the same time as the body shape management effect of Bamboo.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.6
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pp.1485-1492
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2021
In this study, in order to secure an educational environment for the development of skin beauty subjects using VR based on the learners' awareness of VR, a total of 105 learners' perception of VR, VR experience elements, and the development of VR-using skin beauty subjects, questions about general characteristics were conducted using an online questionnaire. As a result of the survey through frequency analysis, factor analysis, and correlation analysis, the higher the awareness of VR, the higher the educational performance and immersion (p<.01). It was found that awareness and interest were high (p<.001). As for the correlation, the higher the VR-using skin care experience factor, the higher the perception of VR-using skin beauty course development. Therefore, it was confirmed that it is necessary to develop and educate skin beauty subjects using VR in line with learners' expectations and the 4th industrial revolution era. Therefore, in follow-up studies, it is considered that it is necessary to develop and operate VR-based skin beauty subjects.
외부 환경에 대한 장벽으로서 피부기능의 고전적인 개념은 중요한 신진대사와 면역학적 작용이 일어나는 것을 인식함으로써 확장 되었다. 피부의 면역학적 역할은 면역적 상해의 단순한 표적 이라는 것에서 피부와 연관된 피부와 면역반응의 개시와 조절에서 활발한 역할을 수행하는 것으로 확대되었다. 본 총설은 면역계의 토대가 되는 중요한 기작을 알아보고자 한다. 또한 Langerhans cells와 keratinocytes 뿐만아니라 항산화제, 자와선, 지방산 등이 피부 노화에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.30
no.2
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pp.205-211
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2005
Objectives: In Ulleung island, many people was suffered from dermatomycosis. But many patients was not recognized to dermatomycosis due to little symptom. So, public health education was needed. We will plan education direction based on evidence. So, in one way, the recognition level was needed to determine education direction. Methods: From June to July in 2005, 45 patients was made a question. The questionnaire was composed of chief complaint, site, duration, similar disease in family, 5 questiones and so on. If patients was recognized to 1 question, 1 score was added. Remain 4 question was done in same manner. Results: The low score group were that total socre was beyond 2. And The high score group were that total score was above 3. The low score group was 24 persons, average age was 59. The high score group was 21 persons and average age was 42. Male and female ratio was 7 : 17 in low score group and 10 : 11 in high score group. Coinfection was 17 patients in low score group and 2 patients in high score group. There was only 17 patients that wete recognized that dermatomycosis and "Moozom" were same disease. And, many patients was not recognized to possibility of reinfection after treatment of dermatomycosis. Conclusions: In Ulleung island, coinfection rate was higher than other area bacause of low recognition level. And infection rate in family was higher too. So, there was essential to educate of dermatomycosis prevention. Dermatomycosis patient became older and was more female than other area, so there was need to centralize people to be needed of public health education. Finally, many statistical study for dermatomycosis should be needed for many patients and general populations in Ulleung island.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.679-682
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2010
피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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