프로젝트 소개
본 과제는 딥러닝 기술을 활용하여 사용자에게 개인 맞춤형 K-Beauty 화장법과 화장품을 추천해주는 마케팅 플랫폼을 개발하는 연구임. 사용자의 셀카 이미지를 분석하여 최적의 뷰티 솔루션을 제공하는 것을 목표로 함.
연구 목표는 1차년도에 확보한 데이터를 기반으로 상용 학습 데이터를 확장하고, 딥러닝 시스템 성능을 개선하여 K-Beauty 화장법 및 화장품 추천 시스템을 개발하고 통합 웹서비스를 런칭하는 데 있음. 이는 사용자 셀카 이미지 분석을 통해 K-Beauty 관련 특징점을 추출하고, 평가기반 및 데이터기반 추천 알고리즘으로 화장법 및 화장품을 선정하며, 가상화장 합성 및 메이크업 평가를 거쳐 최종 추천을 제공하는 과정으로 진행됨. 핵심 연구 내용은 '평가기반/데이터기반 추천 알고리즘' 개발임. 데이터기반 추천 알고리즘은 Rule-based 딥러닝 모델을 활용하여 화장 전문가 지식 기반의 개인 맞춤형 시스템을 구축함. 이는 얼굴 특징점 분석 및 얼굴 타입 분류 Classification 모델 개발, K-Beauty 온톨로지 DB를 활용한 화장법/화장품 조합 추천 모델 개발을 포함함. 평가기반 추천 알고리즘은 K-Beauty 온톨로지 DB를 활용하여 화장품 및 화장법 아이템의 미적 정도를 측정하는 모델과 얼굴 특징 파악 모델을 결합하여 가장 아름다운 얼굴을 추천하는 모델 개발에 주력함. 기대 효과는 사용자에게 고도화된 개인 맞춤형 뷰티 경험을 제공하여 만족도를 높이고, K-Beauty 산업의 디지털 전환을 가속화하며 글로벌 경쟁력 강화에 기여하는 것임.