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저자정보
김형진 (명지대학교) 권보람 (서울대학교) 한진영 (중앙대학교) 손영우 (고려대학교) 이지은 (한양사이버대학교)
저널정보
한국서비스경영학회 서비스경영학회지 서비스경영학회지 제24권 제5호
발행연도
2023.12
수록면
24 - 39 (16page)
DOI
10.15706/jksms.2023.24.5.002

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In demographic shifts, changes in consumer patterns, and heightened uncertainty, traditional retail enterprises are experiencing a sense of crisis. Nevertheless, innovative business models and digital transformations have propelled some retail enterprises to achieve remarkable growth and success by maximizing customer convenience and enhancing operational efficiency through diverse technologies. This study aims to develop partial image recognition technology applicable to the situation of unmanned convenience store kiosks, grounded in the Retail Tech paradigm. To address limitations in previous research concerning the technical and empirical approaches to partial image matching, this study proposes deep learning-based partial image matching technology utilizing semantic matching and cross-verification to improve the accuracy of image recognition technology. The developed algorithm achieves a accuracy of over 95% in various visual scenarios, contributing significantly to the advancement of image processing and recognition technologies. In addition, the developed technology, designed to consider most noise situations in the application process of image recognition technology, is applicable to various situations, including the logistics/distribution field where this study was conducted.
#Object Recognition #Partial Image Matching #Potential Similarity Measurement #Retail Service Innovation #Case Study

목차

Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 기술개발 프레임워크 및 사례적용
IV. 결론과 시사점
참고문헌

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