데이터 마이닝 기법을 응용한 지능형 퍼스널 컬러 진단 시스템 개발
Development of Intelligent Personal Color Diagnosis System by Applying Data Mining Techniques
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초록
개개인의 개성이 중시되면서 최근 퍼스널 컬러, 즉, 본인의 신체적 특성에 어울리는 색을 이용한 자기 연출에 대한 관심이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고, 기존의 퍼스널 컬러 진단 과정들은 여러 가지 도구나 주관적인 판단에 대한 의존도가 높아 일반 사용자들이 자신의 퍼스널 컬러를 정확히 결정하는데 불편함이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 개개인이 자신의 퍼스널 컬러를 진단하는데 사용할 수 있는 지능형 퍼스널 컬러 진단 시스템을 개발하고자 하였다. 제안하는 시스템은 퍼스널 컬러가 알려진 유명인들의 얼굴 이미지들을 저장해 두고, 유명인들의 퍼스널 컬러 데이터에 기반한 진단 모형을 이용하여 사용자의 퍼스널 컬러를 결정한다. 본 논문에서는 유명인 100인의 얼굴 이미지 데이터에 의사결정나무, 인접이웃분류기 및 단순 베이지안 분류기와 같은 일반적인 분류 기법을 적용하여 제안하는 시스템의 진단 모형을 구축하고, 얻어진 모형을 전문 컨설턴트 방문을 통해 퍼스널 컬러 진단을 받은 20인의 여대생에게 적용해보았다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 매우 우수한 진단 능력을 가져, 인간 전문가들을 대체할 수 있음이 입증되었다. 나아가, 이 시스템을 통해 개인 사용자들이 자신의 퍼스널 컬러를 편리하게 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 기반한 발전된 서비스를 제공할 수도 있을 것으로 기대된다.
Abstract
In recent, there is a rising interest on self-presentation based on personal color, a color that matches an individuals’ physical attributes, with an increased emphasis on individuals’ personalities. Nevertheless, it is inconvenient for the individuals to determine their own personal colors accurately, since conventional personal color diagnosis procedures highly depends on various instruments and subjective judgment. In order to address this problem, this paper aims to develop an intelligent personal color diagnosis system that allows the individuals to identify their personal colors by themselves. The proposed system maintains the face images of celebrities with known personal colors, and the personal color of an user is determined by applying the diagnosis model based on the personal color data of celebrities. In this paper, the diagnosis model for the proposed system is constructed by applying the conventional classification techniques such as decision tree, nearest neighbor classifier and naive Bayesian classifier to the face image data of 100 celebrities, and the consequent model is applied to 20 female undergraduates with known personal color identified through visiting professional consultants. The experiment results demonstrate that the proposed system has the promising diagnosis ability so that it can replace the human experts. Moreover, it is expected that the system not only allows the individuals to identify their personal color conveniently, but also enables advanced services based on personal color.
참고문헌 (30)
- 정상수, "소비자의 유행색 브랜드 개성 지각과 태도", 한국콘텐츠학회 논문지, 9(12), pp.647~655 (2009), 한국콘텐츠학회
- 김민호, "소비가치에 따른 패션주얼리의 선호도", 한국콘텐츠학회 논문지, 12(12), pp.567~576 (2012), 한국콘텐츠학회[DOI]
- C. Jackson, "Color me beautiful" (1981), Ballantine Books
- J. A. S. Hilliker, "Color analysis in the marketplace", Clothing and Textiles Research Journal, 6(3), pp.26~31 (1989)
- H. S. Shin, "Distribution of personal color system and color-diagnosis variables factor:Make-up, hair and clothing", pp.2002
- 성광숙, "얼굴색에 따른 상의 의복색 이미지와 선호도 평가 - 지각자의 성별을 중심으로 -", 패션과 니트, 7(2), pp.1~13 (2009), 한국니트디자인학회
- 이연희, "얼굴색,의복색 및 지각자 연령에 따른 이미지 지각과 선호도 연구", 패션과 니트, 8(2), pp.46~54 (2010), 한국니트디자인학회
- 이은영, "여대생의 퍼스널 컬러 시스템 유형에 따른 얼굴색 분석", 복식문화연구, 20(2), pp.144~153 (2012), 복식문화학회
- Sumie Matsuura, "일본에서의 퍼스널컬러 시스템의 추이", 한국의류산업학회지, 6(5), pp.535~538 (2004), 한국의류산업학회
- 차호연, "국내외 퍼스널 컬러 시스템의 진단 결과 비교 − 영국, 일본, 한국, 독일 시스템을 중심으로 −", 한국미용학회지, 18(1), pp.17~25 (2012), 한국미용학회
- M. Kim, "Research and development of KOSCOTE-based personal color system tools", pp.2006
- W. Moon, "Study on the best colors of Korean women in their 20s to 30s", pp.2005
- M-S. Hong, "Study on personal colors of Korean-focused on the age of twenties", pp.2005
- 김구자, "한국 여성의 얼굴 피부색 유형에 어울리는 색채에 대한 연구", 한국의류학회지, 30(6), pp.971~980 (2006), 한국의류학회
- 김정희, "A Study of Body Chromaticity of South Korean Men in 20's − A Focus on the Hair And Skin Color −", 한국미용학회지, 17(5), pp.889~896 (2011), 한국미용학회
- 신향선, "20-30대와 40-50대 L*a*b*값의 빈도에 따른 얼굴색과 피부색 비교분석", 한국색채학회논문집, 29(2), pp.103~113 (2015), 한국색채학회[DOI]
- 우수진, "퍼스널 컬러 인식에 따른 색조 화장품 구입 및 사용행동", 복식문화연구, 19(5), pp.889~902 (2011), 복식문화학회
- 최나영, "퍼스널 컬러 유형별 패션인식 차이에 관한 연구", 한국디자인문화학회지, 18(1), pp.460~473 (2012), 한국디자인문화학회
- 문완묵, "현대인이 인식하는 전통색 범위에 대한 연구", 한국색채학회논문집, 27(3), pp.63~72 (2013), 한국색채학회
- 문완묵, "음색과 피부색, 홍채색의 상관관계를 통한 퍼스널 컬러 분석", 한국색채학회논문집, 28(2), pp.15~25 (2014), 한국색채학회
- P. N. Tan, "Introduction to data mining" (2005), Addison-Wesley
- A. K. Choudhary, "Data mining in manufacturing: A review based on the kind of knowledge", Journal of Intelligent Manufacturing, 20(5), pp.501~521 (2009)
- E. W. T. Ngai, "The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature", Decision Support Systems, 50(3), pp.559~569 (2011)
- E. W. T. Ngai, "Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification", Expert Systems with Applications, 36(2), pp.2592~2602 (2009)
- C. S. Dangare, "Improved study of heart disease prediction system using data mining classification techniques", International Journal of Computer Applications, 47(10), pp.44~48 (2012)
- C. Romero, "Educational data mining: A survey from 1995 to 2005", Expert Systems with Applications, 33(1), pp.135~146 (2007)
- I. H. Witten, "Data mining: Practical machine learning tools and techniques" (2016), Morgan Kaufmann
- L. Yu, "Feature selection for high-dimensional data: A fast correlation-based filter solution", Proc. 20th International Conference on Machine Learning, pp.856~863 (2003)