• 패션비즈니스
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• 제26권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 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.

• 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.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.69-82
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• 2023

소비자의 감성과 다양한 섬유·패션 기술이 융합되는 하이테크 감성 섬유패션은 중요한 산업군이다. 섬유·패션 산업의 환경 변화로 인해 감성과학 분야에서 학제간 협업을 통해 타 분야를 이해하고 아이디어를 교류함으로써 창의적으로 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 학제간 연구와 협업을 통해 급변하는 미래사회에 필요한 창의적 융합형 지적 능력은 물론 타인과 공감하는 능력을 갖추어 4차 산업혁명 시대를 선도하는 인재를 양성하는 것이 필요하다. 이에 관련의 전문가 양성 방향을 수립하기 위하여 이를 모색하고자 기초 연구를 실시하였다. 국내외 감성섬유패션 산업의 현황과 교육 과정을 조사하였고 이를 바탕으로 융복합적으로 교육이 가능할 것으로 보이는 학습내용을 구상해보았다. 섬유패션 감성과학 전문가를 양성하기 위한 방법으로 기초과정은 섬유·패션산업 분야의 감성과학과 ICT 관련 내용 학습을 통해 기초지식을 습득하고, 심화로서는 감성을 바탕으로 한 PB방식의 아이디어 디자인의 도출부터 소비자 감성 분석 및 제품 개발까지의 과정을 스마트 키트 실습을 통해 체험할 수 있도록 하며, ICT 융합 제품 개발 과정에서 발생하는 지식재산권을 스타트업 및 신지식권으로 설정하는 다양한 방법들을 다루어 감성 섬유패션 기술에 대한 지식재산권을 확보하는 방안 내용을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.116-123
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• 2021

온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.80-93
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• 2022

본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.