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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 49 - 54 (6page)
이용수
초록· 키워드
스킨케어 제품의 선택은 사용자의 피부 건강에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확하고 신뢰성 있는 추천 기술이 필수적이다. 그러나 대부분의 스킨케어 제품을 추천하는 연구들은 피부 촬영 이미지나 리뷰 및 설문 데이터를 활용하고 있어 추천 결과가 왜곡될 수 있으며 제품의 성분 정보를 충분히 고려하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 추천의 객관성을 높일 수 있는 스킨케어 제품의 성분 데이터를 활용한 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 스킨케어 사전(Skincare Dictionary)에서 사용자가 입력한 제품의 성분 목록을 검색하는 에이전트(Agent)와 검색된 성분 목록을 바탕으로 제품 간 성분 유사도를 계산하여 입력 제품과 가장 유사한 성분을 가진 제품을 추천하는 에이전트로 구성된다. 두 개의 에이전트를 사용하여 추천 과정을 단계적으로 분리하고 유연하게 결합할 수 있도록 설계한다. 제안 방법은 제품-성분 유사도 상위 1개 제품 데이터를 기준으로 이미지 및 리뷰·설문 데이터 기반 추천 모델 대비 우수한 성능을 보였다. 또한 단일 에이전트 기반 모델과의 비교에서도 더 높은 추천 성능을 보임을 확인하였다. 향후 각 에이전트의 추가 및 수정을 통해 스킨케어 분야를 넘어 다양한 화장품 분야로의 확장 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 선행 연구
- Ⅲ. 스킨케어 제품의 성분 정보를 고려한 추천 시스템 모델 개발
- Ⅳ. 결과
- Ⅴ. 토론
- Ⅵ. 결론
- References
참고문헌
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