머신러닝과 증강현실 텍스쳐 합성 기술에 기반한 퍼스널 컬러 진단 시스템 설계

Q: 이 논문에서 정의한 퍼스널 컬러란 무엇인가?

개인이 고유하게 가지고 있는 신체색에 따라 가장 잘 어울리는 색조를 의미한다. 이는 사용자가 자신에게 적합한 화장품을 선택할 때 핵심적인 판단 기준으로 활용되며, 본 연구에서는 머신러닝을 통해 진단의 객관성과 정확도를 높여 판별하는 대상으로 정의한다.

Q: 머신러닝과 증강현실 기반 퍼스널 컬러 진단 시스템의 구조적 특징은 무엇인가?

연구 결과, 해당 시스템은 사용자 데이터 입력 계층, 퍼스널 컬러 예측 및 화장품 추천 계층, AR 시현 계층의 세 가지 계층으로 구성된다. 이를 통해 학습 데이터 기반의 정밀한 색조 판별과 가상 시뮬레이션을 통한 실시간 시각적 확인이 가능해진다.

전병운; 김지원; 홍참길

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전병운 (한동대학교) 김지원 (한동대학교) 홍참길 (한동대학교)

저널정보: 한국엔터테인먼트산업학회 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 한국엔터테인먼트산업학회 2020년도 춘계학술대회 논문집

발행연도: 2020.5

수록면: 58 - 61 (4page)

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화장품 시장은 점점 확장되고 있으며 이에 따라 화장품 선택의 복잡성도 증가하고 있다. 이러한 가운데 화장품 선택의 기준으로 개인 고유의 신체색에 따라 어울리는 색조를 의미하는 퍼스널 컬러를 활용하려는 노력이 있으나, 높은 진단 비용과 객관적이지 않은 결과로 인해 이를 활용하는 데에 어려움으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 머신러닝과 증강현실 텍스쳐 합성 기술에 기반한 퍼스널 컬러 진단, 화장품 색상 추천 및 가상 시착 등의 기능을 갖춘 모바일 소프트웨어 아키텍처를 제안하고자 한다.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-691-000672083

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
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	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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