Earticle

초록

영어

Recently, as idol singers and other celebrities wearing various types of new hanbok have been shown on TV, public interest in the new hanbok is increasing. Also, with the continuous spread of the Korean Wave, global interest in the new Hanbok is also increasing. Today, the proportion of online clothing industry is increasing due to the development of the IT industry and the improvement of the performance of mobile devices. According to data released by the National Statistical Office in 2020, the size of the domestic online fashion market grew by 13.4% compared to the previous year to reach 42,687.9 billion won. This phenomenon has accelerated after the corona pandemic, and there is a forecast that in 2021, the transaction amount of the major online fashion platform Big 5 will grow by more than 40% compared to 2020. On the other hand, the volume of transactions in offline stores, including department stores, continues to decrease. In online shopping, a recommendation algorithm is a basic method to increase a user's purchasing power. A representative recommendation algorithm is collaborative filtering. However, there is a disadvantage that a product rating is absolutely necessary to apply collaborative filtering. In particular, the accumulated data for new Hanbok is insufficient because the market has not been activated yet. Therefore, this paper proposes a recommendation method suitable for developing a new hanbok online customizing platform based on the analysis results of existing studies. The method proposed in this paper can be used as an initial recommendation algorithm for the new hanbok online customizing platform.

한국어

최근 아이돌 가수 등 여러 연예인이 다양한 형태의 신한복을 착용한 모습이 방송에 공개되면서, 신 한복에 대한 대중적 관심이 높아지고 있다. 또 한류의 지속적 확산으로 신한복에 대한 세계적 관심 또 한 높아지고 있다. 오늘날 의류 산업은 IT 산업의 발전과 모바일 기기의 성능 향상으로 온라인의 비 중이 점점 상승하고 있다. 2020년 통계청이 발표한 자료에 따르면, 국내 온라인 패션시장 규모는 전 년 대비 13.4% 성장한 42조 6천 879억원으로 나타났다. 이러한 현상은 코로나 팬더믹 이후 가속화 되어 2021년에는 주요 온라인 패션 플랫폼 빅5의 거래액이 2020년 대비 40% 이상 성장할 것이라는 예측도 있다. 반면 백화점을 비롯한 오프라인 매장의 거래량은 지속해서 감소하는 추세다. 온라인 쇼 핑에서 추천 알고리즘은 사용자의 구매력을 높이기 위한 기본적인 방법이다. 대표적 추천 알고리즘으 로는 협업 필터링이 있다. 그러나 협업 필터링을 적용하기 위해서는 상품에 대한 평점이 반드시 필요 하다는 단점이 있다. 특히 신한복은 아직 시장이 활성화되지 않았기 때문에 축적된 데이터가 부족한 상황이다. 이에 본 논문은 기존 연구의 분석결과를 바탕으로 신한복 온라인 커스터마이징 플랫폼 개 발에 적합한 추천 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 신한복 온라인 커스터마이징 플랫 폼의 초기 추천 알고리즘으로 활용할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 추천 알고리즘
2.2 기존 연구 데이터 특징 분석
3. 기존 연구의 데이터를 적용한 추천 방식 시뮬레이션
3.1 딥러닝을 이용한 데이터 분석
3.2 K-mean을 이용한 데이터 분석
3.3 시뮬레이션 결과 요약
4. 최적의 신한복 추천 알고리즘 제안
4.1 데이터 전처리
4.2 가중치 부여
4.3 신한복 추천 알고리즘
4.4 시사점 및 향후 연구
5. 결론
References

키워드

저자

• 전웅렬 [ Woongryul Jeon | 광주대학교 사이버보안경찰학과 ] Corresponding Author
• 나종회 [ Jong-hei Ra | 광주대학교 컴퓨터공학과 ]
• 표정민 [ Jungmin Pyo | 광주대학교 유아교육과 ]
• 허승연 [ Seung-Yeun Heo | 광주대학교 패션주얼리디자인학부 ]
• 차수정 [ Su-Joung Cha | 목포대학교 패션의류학과 ]
• 안명숙 [ Myung-Sook An | 광주대학교 패션주얼리디자인학부 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  정보화연구 [정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-382X

• 수록기간

  2004~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658