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초록

영어

In this paper, we propose a system whereby one can automatically classifies categories based on image data of the products for a shopping mall platform. Many products sold within internet shopping malls are classified their category defined by the same use of product names and products. However, it is difficult to search by category classification when the classification of the product is uncertain and the product classified by the shopping mall seller judgment is different from the purchasing user judgment. We proposes classification and retrieval method by Deep Learning technique solely using product image. The system can categorize products by using their images and its speed and accuracy are quantified using test data. The performance is evaluated with the test data. In addition, its usability is tested with the participants.

한국어

본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
  1. 이미지 검색
  2. 인공지능과 쇼핑몰
 Ⅲ. 3장 자동 카테고리 분류 시스템
  1. 학습 데이터 카테고리 분류
  2. 자동 카테고리 분류 시스템
  3. 사용성 테스트
 Ⅳ. 실험 및 결과
  1. 실험환경 및 방법
  2 실험 결과
  3. 비교 분석 결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 성재경 [ Jae-Kyung Sung | 정회원, 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 박상민 [ Sang-Min Park | 준회원, 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 신상윤 [ Sang-Yun Sin | 준회원, 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 김영복 [ Yung-Bok Kim | 정회원, 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 김용국 [ Yong-Guk Kim | 정회원, 세종대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380