최근 패션에 대한 관심이 날로 늘어가는 추세다. 하지만 그렇기에 패션에 대한 관심은 있지만 코디를 어떻게 해야 하는지 고민하는 사람들 또한 많아졌다. 잡지나 패션쇼 속의 코디를 보고 따라 해보려고 해도, 그 속의 코디들은 현실에서 입는 의상들과 많이 다를 뿐 아니라 내 옷장에 존재하지 않는 의상들의 코디이기 때문에 현실적인 도움이 되진 않는다. 이럴 때 내 옷장의 의상들로 코디를 해주는 애플리케이션이 있다면 얼마나 편리할까 하는 생각에 착안하여 연구 주제를 결정하였다.
2. 수행기간
2017년 1월 ~ 9월
3. 개발작품 설명
사용자가 입고 싶은 상의의 사진을 찍으면, 애플리케이션은 그에 어울리는 하의를 몇 벌 추천해준다. 따라서 사용자는 추천받은 하의와 본인이 가지고 있는 의상 중에 비슷한 하의를 선택하여 입을 수도 있고, 본인이 등록한 실제 본인의 옷장에 있는 하의들 중에 하나를 입을 수도 있다. 혹은 추천받은 의상과 비슷한 의상을 구입해볼 수도 있다.
또한 의상 추천 시 날씨와 사용자가 선호하는 스타일, 그리고 상황을 기반으로 추천해주는 기능을 추가하여 보다 편리하게 사용자의 니즈를 정확하게 충족시키는 코디를 할 수 있도록 도와준다.
4. 활용방안
기존의 의상 추천 애플리케이션은 완성된 의상 조합 사진을 보여주는데 그쳤다. 하지만 우리는 사용자의 선호 스타일을 기반으로 사용자의 의상과 어울리는 의상을 추천하는 새로운 추천 알고리즘을 구축하였다.
연구 과정 동안 작은 성과들 또한 이룰 수 있었다. Deep Learning을 이용해 사용자의 의상을 명확한 키워드로 분류한다는 점에서 임의의 의상을 Labeling 할 수 있는 성과를 이루었다.
Crowdsouring을 활용한 Valued Matrix를 활용하여 의상을 추천해준다는 것에서, 한두 명의 의견이 아닌 여러 명의 의견이 들어간 의상 추천이기에 의상 추천 알고리즘에 의한 의상 추천 결과가 명확한 정당성을 가진다. 또 이 Matrix가 애플리케이션 사용자들에 의해 변한다는 것에 애플리케이션의 잠재력 또한 확인할 수 있다.
또한 우리는 연구 도중 의상 추천에 Deep Learning을 적용할 수 있음을 발견했다. 의상을 더 자세한 키워드로 Labeling 하고 더욱 큰 Data를 활용하며, 이 Data들이 최신 동향에 맞추어 변경될 수 있다면 의상 추천에 Deep Learning을 적용할 수 있을 것이다. Style 분류기를 만든 것 또한 주목할만한 결과이다. 셔츠, 바지 등 모양이 정해진 경우 말고 Style 같은 추상적인 개념에도 Deep Learning이 적용되어 훌륭한 결과를 도출할 수 있다는 점은 의상 추천에 Deep Learning이 큰 잠재력을 갖고 있음을 알 수 있는 부분이다.
결론적으로 본 연구는 사용자 선호 스타일을 기반으로 의상 추천 알고리즘을 성공적으로 이루었고, 이를 사용자가 접근하기 쉬운 애플리케이션에 적용하였다.
