• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1367-1374
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• 2022

In this paper, we propose an automatic cosmetic foundation recommendation system that suggests a good foundation product based on the user's skin color. The proposed system receives and preprocesses user images and detects skin color with OpenCV and machine learning algorithms. The system then compares the performance of the training model using XGBoost, Gradient Boost, Random Forest, and Adaptive Boost (AdaBoost), based on 550 datasets collected as essential bestsellers in the United States. Based on the comparison results, this paper implements a recommendation system using the highest performing machine learning model. As a result of the experiment, our system can effectively recommend a suitable skin color foundation. Thus, our system model is 98% accurate. Furthermore, our system can reduce the selection trials of foundations against the user's skin color. It can also save time in selecting foundations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.353-363
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• 2019

본 연구는 모바일 앱 배색을 위한 색채 추천 시스템의 활용을 위한 연구이다. 이를 위해 선택 색상에 조화되는 색채를 자동으로 추천해주는 머티리얼 시스템과 모바일 웹 앱의 3 배색을 모바일 앱 디자인에 적용하여 배색 실험을 하였다. 그리고 두 가지 방법의 실험에 대한 설문으로 색상 구성과 선택 색상, 결과물의 만족도에 관한 정도를 리커트 7점 척도로 알아보았고, 결과물에 따른 배색 특징을 비교하여 분석하였다. 머티리얼 컬러 팔레트는 정해진 색상의 규칙적인 색조 단계를 자동으로 시스템화하여 색상 선택을 쉽게 하였지만, 모바일 웹 앱 3 배색인 주조색, 보조색, 강조색에 대한 색상 구성과 색상 범위가 다르며, 프라이머리 컬러와 세컨더리 컬러만 선택 가능하여 디자인에 따라 강조색의 선택 기능이 필요했다. 또한 머티리얼 시스템은 색상 범위와 배색 범위가 정해져 있기 때문에 유채색의 사용이 많았고, 대비가 큰 색조나 보색을 선택해도 배색 범위에 따라 배색 결과물의 이미지가 달라져서 배색 범위에 따른 색상 구성의 역할이 중요했다.

• 감성과학
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• 제10권1호
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• pp.37-47
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• 2007

색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.21-29
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• 2012

In this paper, we propose a new method to select colors representing the meaning of text contents based on the cognitive relation between words and colors, Our method is designed on the previous study revealing the existence of crucial words to estimate the colors associated with the meaning of text contents, Using the associative probability of each color with a given word and the strength of color association of the word, we estimate the probability of colors associated with a given text. The goal of this study is to propose a system to recommend the cognitively plausible colors for the meaning of the input text. To build a versatile and efficient database used by our system, two psychological experiments were conducted by using news site articles. In experiment 1, we collected 498 words which were chosen by the participants as having the strong association with color. Subsequently, we investigated which color was associated with each word in experiment 2. In addition to those data, we employed the estimated values of the strength of color association and the colors associated with the words included in a very large corpus of newspapers (approximately 130,000 words) based on the similarity between the words obtained by Latent Semantic Analysis (LSA). Therefore our method allows us to select colors for a large variety of words or sentences. Finally, we verified that our system cognitively succeeded in proposing the colors associated with the meaning of the input text, comparing the correct colors answered by participants with the estimated colors by our method. Our system is expected to be of use in various types of situations such as the data visualization, the information retrieval, the art or web pages design, and so on.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권3호
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• pp.131-138
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• 2018

In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제28호
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• pp.100-108
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• 2001

The purpose of this study is to develop recommendation of sign system and color codes in making the public interior environment more accessible for the visually impaired persons. The appropriate guidelines in designing the sign system and the color codes in the public interior environment can increase the accessibility, the mobility and the safety for the visually impaired persons including the increasing elderly. By selecting the effective sign system much more desirable results can be brought: Improvement of accessibility, mobility, increase of safety, work efficiency and the psychological stability. Sign system and the color is more important for the weak-sighted people than the normal-sighted in way finding and the orientation strategies. 53 visually impaired persons participated for this study, the answers of the questionaires by the weak-sighted persons are focused on in this research. The data, the needs of users is analysed on the basis of users-oriented. The result of this study can be considered as a basic direction of sign system design and color codes in our codes in our public environment for all people especially visually impaired persons.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.407-413
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• 2022

기존 의류 추천 시스템들은 사용자 자신의 신체 촬영 사진이나 신체 사이즈를 입력한 후, 사용자가 좋아하는 의류의 종류를 선택하면 그에 적합한 사진을 보여주는 수준에 머물러 있다. 이러한 추천 시스템을 이용하여 사용자가 의류를 구매할 경우, 사용자의 신체 사이즈에 맞지 않거나 어울리지 않는 경우가 다수 발생하게 된다. 본 연구에서는 기존 의류 추천 시스템들의 이런 문제점을 해결하기 위하여 사용자가 사이즈 뿐만 아니라 피부톤을 입력받아 사용자의 신체 사이즈 뿐만 아니라 피부톤에 알맞는 의류를 추천하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 의류 추천을 위해 남성 상의 8가지를 대상으로 웹 크롤링을 통해 얻은 의류의 사이즈 정보를 주기적으로 데이터베이스에 저장하고, 해당 의류 이미지의 전체 픽셀을 분석하여 색감 텍스트 값을 추출하였다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 남자 대학생 100명을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 70% 수준의 만족도를 보였다. 만족하지 않는 대부분의 이유는 추천 대상 의류가 한정되어 있다고 밝혀서 추후 대상 의류의 확대가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.23-30
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• 2010

메이크업 스타일이 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성과 선호 정도를 파악하는 것은 화장품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 메이크업 스타일을 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 기법을 응용하여 상황 센서정보를 이용한 감성 공학적 메이크업 추천 시스템(MakeupRS)을 제안하였다. 협력적 필터링 기법에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 상태 강조를 적용한 피어슨 상관계수를 사용한다. 메이크업 스타일에 따른 감성을 조사하기 위해서, 메이크업 스타일을 6가지 스타일 요소(파운데이션, 컬러렌즈, 아이섀도, 속눈썹, 볼터치, 립스틱)에 따라 분석하였다. 감성공학적 메이크업 추천 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.532-535
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• 2008

디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.47-55
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• 2024

We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.