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논문 기본 정보

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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제17권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
157 - 165 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

CNN의 잠재적 속성을 이용한 ANNOY기반의 패션 유사 이미지 검색
백승훈 정보통신학과 2020.01 학위논문
CNN/ANNOY 기술을 이용한 의류 이미지 유사도 분석
백승훈 ,  이승후 ,  홍성찬 외 1명 정보기술아키텍처 연구 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 약 6만 개의 의류 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 기술과 ANNOY(Artificial Neural Network Oh Yeah) 기술을 적용하여 새롭게 입력된 의류 제품 이미지의 유사 의류 제품을 탐색하는 알고리즘을 제안하여 두 기술 사이의 유사도와 처리속도를 비교분석하였다. 기존 CNN 기술은 모든 이미지 데이터의 픽셀을 탐색하여 유사한 이미지를 탐색하는 반면, ANNOY 기술은 이미지들의 유사도 거릿값을 측정한 바이너리 트리 노드 (binary tree node)를사용하여 이미지 유사도는 소폭 감소하지만, 이미지 탐색 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 장점을 갖고 있다. 이미지 탐색 시간의 감소는 비용절감 효과로 이어지며 다양한 온라인 서비스 분야에 도입할 수 있다. 제안한 ANNOY 기술 기반 빠른 검색 처리속도를 기반으로 다양한 상품검색, 상품비교, 상품추천 등 다양한 분야에 활용가능 할 것이다. 본 연구에서 수행한 시뮬레이션 결과에 따르면ANNOY 기술은 CNN 기술대비 이미지 유사도는 약 6.33% 감소하지만, 유사 이미지 탐색에 소요되는 시간은 약 1/3000 로 감소하는 것을 확인하였다.
#CNN #ANNOY #Deep Learning #AI #Big Data #Image Similarities

목차

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참고문헌 (13)

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Ziad Al-Halah / 2017 / The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :388~397 google schola Barbara Mihm / 2010 / Fast Fashion In A Flat World: Global Sourcing Strategies / International Business & Economics Research Journal (IBER) 9(6) Crossref Hanbit Lee / Published in ArXiv 2017 Computer Science, Style2Vec: Representation Learning for Fashion Items from Style Sets google schola 이석준 / 2019 / 패션 이미지 카테고리 분류를 이용한 웹사이트 / 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 23(2):514~517 dbpia 서민지 / 2019 / 이미지 유사도 측정을 위한 CNN 기반 이미지 임베딩 모델 비교 분석 / 한국정보과학회 학술발표논문집 :751~753 dbpia

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