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논문 기본 정보

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저자정보
김은우 (크리스틴컴퍼니) 오상헌 (동의대학교) 김성희 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2024.5
수록면
528 - 536 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2024.28.5.528

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전자상거래의 성장과 4차산업혁명 기술 발전에 따라 패션 산업에서 인공지능을 접목한 서비스가 활발히 도입되고 있으나 신발 산업은 아직 관련 연구가 깊게 되어 있지 않아 활용 사례 및 데이터셋이 부족하다. 본 논문에서는 웹크롤링으로 운동화, 스니커즈 이미지를 수집하고 디자인 및 제조 관점을 반영하여 신발 스타일과 아웃솔, 갑피에 대해서 라벨링하였다. 구축한 약 2만건의 데이터셋을 대상으로 ResNet, ConvNeXt, ViT, Swin Transfomer를 전이학습하고 각 모델의 결과를 비교하였다. 그 결과 ConvNeXt 모델에서 가장 우수한 결과를 얻었고 과적합을 방지하기 위해 추가로 파인튜닝하여 테스트 데이터셋 대상으로 정확도 87%의 결과를 얻었다. 본 연구를 바탕으로 신발 산업에서 디자인 및 제조 기술에 딥러닝 모델을 활용하여 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대한다.
#전이학습 #신발 스타일 분류 #신발 아웃솔 #신발 갑피 #Transfer Learning #Shoes Style Classification #Shoes Outsole #Shoes Upper #ConvNeXt

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터셋 구축
Ⅳ. 모델 학습
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
S. W. Lee and S. R. Ju, “Korean Fashion Industry Research - 2022 FW Research analysis & 2022 SS Market Scale,” Korea Federation of Textile Industries, Seoul: KR, 2022. google schola S. W. Kim, “2022 Leisure White Paper,” Ministry of Culture, Sports and Tourism, Sejong: KR, Technical Report 11-1371000-000055-10, 2022. google schola W. Cheng, S. Song, C. Chen, S. C. Hidayati, and J. Liu, “Fashion Meets Computer Vision: A Survey,” ACM Computing Surveys, vol. 54, no. 4, pp. 1-41, 2022. DOI: 10.1145/3447239. google schola N. H. Park and Y. M. Choi, “Color & Texture Attribute Classification System of Fashion Item Image for Standardizing Learning Data in Fashion AI,” Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, vol 44, no.2, pp. 354-368, Mar. 2020. DOI: 10.5850/JKSCT.2020.44.2.354. google schola J. J. Jang, S. M. Yang, and S. I. Han, “Research on ways to strengthen the competitiveness of the Busan shoe industry according to the 4th Industrial Revolution,” Busan Development Institute, Busan: KR, Technical Report 2018-01-789, 2018. google schola

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