발 모양 영상 측정을 통한 신발 추천 시스템

Shoe Recommendation System by Measurement of Foot Shape Image

초록

현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.

키워드

Image Processing; Recommendation System; Foot Shape; Artificial Intelligence; Machine Learning; 영상처리; 추천시스템; 발 모양; 인공지능; 머신러닝
제목
발 모양 영상 측정을 통한 신발 추천 시스템
제목 (타언어)
Shoe Recommendation System by Measurement of Foot Shape Image
저자
문창배; 김병만; 김영진
DOI
10.9708/jksci.2023.28.09.093
발행일
2023-09
저널명
한국컴퓨터정보학회논문지
권
28
호
9
페이지
93 ~ 104