Date
Nov 22, 2023 10:00
Type
with Prof.
Contributors
2023/11/22
Sub Problem을 List-up해보고 문제를 차근차근 해결해보자로 결정.
1번으로 적용한다면, AI Model 최적화, 알고리즘 개발 쪽으로, 사용자 실험이 필요(AI 판단이 맞는지, 이 색상이 뭔지, 그리고 AI와 매칭 등)
데이터수를 직접 찍기에는 힘들어서, 무신사에 흰배경에 정답이 있는 모델들을 이미지들로 수집 예정. 근데
대규모 DATASET도 한계가 있다. TOYOTA의 키티가지고 개발 예로는, 데이터 자체가 완벽하지가 않을 수 있는 경우가 허다해서, 지금 단계에서는 안고 가는 것이 맞는 것 같다. 좋은데, Copyright 이슈가 문제가 될 수도 있을 것 같음. 법적 문제를 미리 고려할 필요 있을 듯.
사진을 찍으면 끝나는데?
농업에서, 참외밭에서, 어디서부터 병변이 일어나는지 자동화기술로 Detection하는 것이 필요한데, 날씨에 따라 너무 달라져서, 이러한 문제가 있다. 딥러닝 패러다임에서는, 빅데이터를 때려넣으면, 복잡한 True Color 속에서도 찾아낼 수 있을 것. 그런데 Ground Truth를 찾기 매우 어려운 환경에서는 어떻게 해결하나? 라는 의문. 그리고 번거로운 행위들을 AI가 해결해준다고 한다면, 소비자들의 만족도는 높아질 것.
입점시킬 때 사진 등록이 되어있으면, 너무 노이즈가 큰 친구들을 제외하는 것.
이 사진은 실제 색깔과 다를 수 있다는 Warning을 제공해주는 서비스를 해줄 수도 있겠다.
대신 이 부분은 퍼스널컬러와 멀어질 가능성이 있겠다.
리뷰가 좀 야무질 것 같음. 리뷰어의 말투를 Access하는 모델도 있는데, 이 리뷰에서는 신뢰도가 몇%인데, 이 리뷰를 통해서 원색을 찾아내는 방식
한 사람을 통해서, 신뢰도가 높은 리뷰어의 가중치를 높이거나, 리워드를 제공해주는 방식.
서로 상생이 가능할 듯, 그런데 리뷰만 가지고 한다기 보다는,
보기 쉬운 조명에서 찍은 사진을 올리면, 랭크를 띄운다던지, 그러한 방식도 괜찮을 듯.
Text와 사진 기반으로 Detection하는 모델이 될 것 같다.
다른 웹은 리뷰에 대한 기준을 몰라서, 무신사는 나름 걸러내는 기능이 있는 것 같다.
해당 리뷰에 대한 좋아요를 기준으로 랭킹하는 것도 나쁘지 않겠다.
그런데 리뷰를 가지고 퍼스널컬러까지는 어떻게 연결하나?
제품 사진에 여러필터를 씌워서, 어떤 조명 아래에서는 이런 색으로 보인다 라는 정보.
퍼스널 컬러보다는, 색상에 대한 실용적인 정보를 제공한다! 에 초점을 맞춰야 할 듯.
HCI적으로는, 답제공보다는 Rank1~5로 보여주고, 사용자가 직접 선택하게끔 도와주는 것이 이상적인 데이터일 것이다. 이런 서비스를 제공했을 때, User가 훨씬 이득을 봤느냐 이런 지표를 보는 것까지 하는게 이상적일 것임.
그럼 키워드는 어떻게 검색을 하는 것이 좋을지?
리뷰를 활용해서 하는 연구들이 꽤 많았다. 그 중에 예시는 노트북 추천해달라 하면, Multi Model들이 나와서, 여러가지 선택지(테크, 디자인, 등등) 근데 완전히 주제를 바꿨는데, 왜그랬는지 모르겠음..ㅋㅋ; 그러면 관련된 자료를 보내주겠음.
옷을 떠나서, 다른 분야에서도 다양하게 적용 가능할 것
컬러헌터족도 있음
Display
Musinsa에서 직접 색감에 대한 리뷰가 있는데, 이를 가중치 기준에 더할 수 있을 듯.
Classify: 흰색인데, 어떤 Boundary로 클러스터링 작업이 선제되어야 할 것.
X축을 리뷰에 대한 정보, Y축을 컴퓨터 자체의 판별기준을 기반으로 한 Clustering을 하는 것이 좋을 것 같다. (Very Good)
Smiling Face도 Detection해서 Mapping 하는 방식. 유저들의 피드백을 통해서 진보적으로 뭔가 Suggestion이나 Prediction한다 는 과정이 필요한듯.
일치도적으로 봐도 좋을 듯. 밝으면 밝은 것에 통일성이 얼마 정도인지. ‘밝아요,어두워요’ 이런 것에 대한 신뢰도적인 부분 필요할 것 같다.
+++ 최종 Goal을 다시 정리해봐야할듯