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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 851 - 854 (4page)
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본 논문은 사용자의 나이, 성별, 현재 날씨와 같은 다양한 정보를 바탕으로 날씨 기반 맞춤형 의상 추천 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 특히, 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반의 맞춤형 추천 시스템을 사용하여 의류 이미지 데이터와 날씨 데이터를 학습하며, 소프트 보팅(Soft Voting) 앙상블 기법을 통해 예측 성능을 향상한다. 학습 데이터는 AiHub 의류 통합 데이터를 사용하였고, 웹스크래핑으로 부족한 데이터를 보완한다. 구축된 모델은 상의, 하의, 아우터의 각 카테고리에서 평균 95% 이상의 정확도를 기록하였으며, OpenWeather API와의 연동으로 실시간 날씨 데이터를 반영하여 사용자의 현재 환경에 맞는 의류 조합을 추천한다. 이 시스템은 웹사이트 형태로 제공되어 사용자들이 손쉽게 접근할 수 있으며, 편안함과 스타일을 동시에 만족시키는 실용적 의상 추천 서비스를 제공한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 설계 및 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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