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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,067 - 1,070 (4page)
이용수
초록· 키워드
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패스트 패션은 최신 유행을 즉각 반영한 디자인과 빠른 상품 회전율이 특징이나, 이로 인한 의류 폐기물 증가는 환경 오염 문제를 심화시킨다. 본 논문에서는 개인이 보유한 의류를 효율적으로 활용하기 위해 YOLOv5를 이용한 의류 속성 판별과 K-prototype 클러스터링 기반 추천을 결합한 날씨 맞춤형 의상 추천 시스템을 제안한다. YOLOv5 모델은 의류의 카테고리, 색상, 길이, 소재, 프린트, 스타일을 판별하며, K-prototype 클러스터링은 이러한 의류 속성과 날씨 정보를 결합하여 최적의 의상을 추천한다. 실험 결과 사용자의 80%가 추천 결과에 만족을 보였으며, 이를 통해 불필요한 의류 소비를 줄이고 의상 선택의 어려움을 해소할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계 및 구현
Ⅲ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌
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