• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.514-517
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• 2021

FASCODE-EVAL1은 고객과 시스템간의 의상 추천 대화 문맥과 해당 문맥의 요구사항을 고려한 의상셋 추천 목록으로 구성된다. 의상셋 추천 목록은 3개의 의상셋 후보로 구성되고, 문맥과 관련성이 높은 순서로 정렬된다. 해당 정렬을 찾는 방식으로 의상 추천 시스템 평가를 진행한다. 대화 문맥는 텍스트로 되어 있고, 의상 아이템은 텍스트로 구성된 자질 정보와 의상 이미지 정보로 구성된다. 본 논문은 FASCODE-EVAL 문제를 해결하기 위하여 트랜스포머 기반의 사전학습 언어모델을 이용하고, 텍스트 정보와 이미지 정보를 해당 언어모델에 통합하는 방법을 보여준다. FASCODE-EVAL 실험결과는 기존 공개된 결과들보다 우수한 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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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.