초록 ▼

□ 최종목표
- 앱내에서 입점된 360여개의 브랜드사의 상품을 가장 효과적으로 상호 코디 매칭하여 충성고객에게 개인별 맞춤형 정보를 제공함으로써, 구매촉진을 시키는 마케팅 툴로 사용하고자 함
- 위치기반서비스, 날씨 API연동 매일 아침 배달되는 고객 개인별 ‘나만의 패션 코디’ 제안

□ 개발내용 및 결과
- 기술개발 내용
1) AWS 머신러닝서비스 활용 고객 데이터 분석 개인화 데이터 마이닝기술
2) 고객의 구매예측 및 구매촉진 알고리즘 개발
3) 멀티미디어콘텐츠 데이터 압축 및 보안기

□ 최종목표
- 앱내에서 입점된 360여개의 브랜드사의 상품을 가장 효과적으로 상호 코디 매칭하여 충성고객에게 개인별 맞춤형 정보를 제공함으로써, 구매촉진을 시키는 마케팅 툴로 사용하고자 함
- 위치기반서비스, 날씨 API연동 매일 아침 배달되는 고객 개인별 ‘나만의 패션 코디’ 제안

□ 개발내용 및 결과
- 기술개발 내용
1) AWS 머신러닝서비스 활용 고객 데이터 분석 개인화 데이터 마이닝기술
2) 고객의 구매예측 및 구매촉진 알고리즘 개발
3) 멀티미디어콘텐츠 데이터 압축 및 보안기술
4) 자사 상품추천 알고리즘 연구 개발
5) 자사 상품 구매추천 알고리즘 연구개발
6) 시맨틱 웹 온톨로지 상황별 상태어 DB - 1,000개 개발
7) 상품 콘텐츠 50,000개 개발
8) 동영상 콘텐츠 20편 개발
9) 고객별 패션정보 매칭을 위한 패션촬영콘텐츠 1,000개 개발

□ 기술개발 배경
기술개발의 필요성 및 의의를 포함한 연구배경, 개발동기 등
- 모바일 e-Commerce 시장의 급성장
- 정보의 홍수 속에서 나만의 패션 코디 상품 추천서비스는 바쁜 현대인들에게 매일 매일 의상패션 코디를 고민하는 시간을 단축시켜줄 수 있음
- 추천상품시스템은 모바일 APP에서 일상화 되고 있는 분야이며, 특히 패션 의상은 매일 필요로 하는 것임. 이에 패션에 민감하지 못한 많은 남성들에게 보다 편리한 상품 선택과 구매를 하도록 유도하여 편리한 생활을 할 수 있도록 도움을 주고자 본 연구개발을 진행하게 되었음
- 당사는 [MAPSSI] APP을 통해 남성패션 코디추천서비스를 비즈니스모델로 진행하고 있으며, 지금까지 스타일리스트를 통해 수집한 패선코디 정보를, APP내에 설치하여 누구나 임의적으로 보도록 하였으나
- 금번 연구개발을 통해 고객별, 지역위치에 따른 날씨별, 고객 취향 및 성향에 따른 추천 코디를 푸쉬방식으로 진행하게 되어, 개인별 감성어휘를 통한 APP 접근성이 크게 증대될 것으로 기대함
- 아울러 개인에 맞춤화된 패션코디는 구매촉진으로 이어져, 매출과 깊게 연관될 것으로 기대함
- 사업타당성 검토를 위해 1개월간의 본 시스템인 지역별 날씨 + 날씨에 따른 패션코디 감성어휘 상태어+ 추천패션코디를 조합하여 100명의 고객들에게 각 5개씩 추천 코디를 제공하고 설문조사를 실시한 바, 매우 긍정적이고 발전적인 결과 값을 확보하였음

□ 핵심개발 기술의 의의
- 금번 기술 연구개발을 위해 삼성전자와 한국정보통신연구원(ETRI)로부터 4건의 원천 기술 특허를 이전받거나 이것에 대한 사용허가 통상실시권을 양수 받았음. 이를 기반으로 본 연구개발에 큰 도움이 되었음
• 멀티미디어 데이터의 처리 방법 및 그 장치(특허제10-2009-0082406)
• 이동 통신 시스템에서 위치 기반 서비스 제공 시스템 및 방법(특허제10-2009-0019359)
• 미디어 콘텐츠 열람 및 관련 기능 실행 방법과 장치(특허제10-2011-0044525)
• 멀티미디어컨텐츠전송시스템 및 방법(특허제10-2011-0057370)
- 또한, 전 세계적으로 성장하고 있는 AWS(아마존웹서비스)의 방대한 고객 데이터를 중심으로 고객의 사소한 취향까지 데이터화 하여 이를 분석하고, 고객이 필요로 하는 것을 추천하는 기술개발을 연구하여 이를 기반으로 향후 딥러닝, 머신러닝, 인공지능을 연구할수 있는 기반을 마련하였음
- 현재 자사의 데이터의 량은 높지않으나, 향후 고객의 다양한 빅데이터를 확보하는 시점에서는 빅데이터 분석을 통한 인공지능 연구개발을 할 수 있는 전단계의 성과를 확보할 수 있었으며, 4차산업혁명의 인공지능 연구개발을 위한 진일보의 계기를 마련하였음
- AWS의 데이터마이닝, 머신러닝 기술을 연구하면서, 중소기업의 경쟁력을 확보할 수 있는 데이터마이닝, 추천알고리즘, 구매촉진알고리즘을 자체적으로 연구하여 기술 확보를 할 수 있는 성과를 얻었으며, 이를 기반으로 개인별 맞춤추천서비스와 구매촉진을 유도할 수 있는 자동화 툴 개발을 완료할 수 있었음
- 클라우드 서버운영사들의 다양한 툴지원과 API지원을 비교 분석연구 하면서 2017년 5월 신규 서비스를 진행하고 있는 IBM클라우드의 블루믹스 서비스가 인공지능 로봇 WATSON과 연동하여 코그너티브학습기능을 활용하는 API를 공개하여 지원하고 있음을 알게되어, 향후 인공지능 분야의 연구개발을 위해 다양한 오픈 API를 활용하여 시스템의 고도화를 추구할 수 있을 것으로 기대됨

□ 적용 분야
- 금번 연구개발한 개인맞춤형 상품 추천 시스템과 구매촉진 서포트 자동화 Tool 개발은 시스템 단위 테스트 및 종합테스트 보완후 브랜드 [MAPSSI]에 바로 적용 운영 예정
- 패션 상품추천 :패션에 대해 어려움을 겪고 있는 모든 남성 고객을 대상으로 매일 아침 스마트 폰을 통해 알람을 줌, 그날의 날씨,고객의 과거, 현재 데이터를 분석하여 고객의 취향, 흥미와 취미를 상품DB와 결합하여 개인별 맞춤형 정보를 제공하고 실시간 쇼핑으로 연동
- 그동안 스타일리스트들에 의한 상품 코디 수작업에 의존하던 것을 고객의 위치를 기반으로 날씨를 적용하여, 그날의 날씨에 따른 스타일링을 자동으로 보낼 수 있는 자동화 툴을 개발 및 적용 함.
- 날씨에 따른 상품코디 추천은 고객들이 자신이 구매한 상품을 기반으로 코디매칭하여 추천하게 되는데, 이는 고객 설문조사에서 자신이 구매한 경험이 있는 상품을 매칭 코디해줄 때 가장 많은 관심이 있고, 바로 구매촉진으로 연결될 수 있다는 통계에 근거한 것임. 고객들이 취향, 스타일, 구매 가능 가격 범위 등 고객들에게 최적의 가격, 패션 스타일, 피드백 포인트 등을 지원하여 구매를 촉진 시키고자하는 자동화 프로세스 연동

(출처 : 초록 - 3. 개발결과 요약 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 초록 ... 3
• 목차 ... 12
• 제 1 장 서론 ... 13
• 제 1 절 과제의 개요 ... 13
• 제 2 장 과제 수행의 내용 및 결과(기술개발 내용 및 방법) ... 13
• 제 1 절 최종목표 및 결과 ... 13
• 제 2 절 세부목표 및 결과 ... 15
• (1) 주요기능 개발실적 ... 15
• (2) 핵심기술 개발실적 ... 64
• (3) 정량적 목표항목 달성 실적 ... 65
• (4) 정량적 성과 목표 실적 ... 67
• 제 3 절 연구개발 추진 체계 ... 69
• 제 4 절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황 ... 72
• 제 3 장 경제적 파급효과 ... 73
• 제 1 절 사업화 실적 및 계획 ... 73
• (1) 주요 사업화 실적(사업화실적 또는 사업화를 위해 추진한 내역 기재) ... 73
• (2) 향후 사업화 추진 계획(향후 관련기술, 제품을 활용한 사업화 계획 및 제품 개발계획 기재) ... 85
• 제 2 절 투자 유치 실적 ... 85
• 제 3 절 고용 창출 ... 85
• 기타 : 자체보안관리진단표 ... 86
• 끝페이지 ... 87