초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
1. AI 취향 매칭(큐레이션) 기술 개발
- AI가 공예 작가와 작품 데이터를 수집·분석하고, 사용자의 제품 선호도를 결합한 후, 고객의 취향에 따라 공예 작가와 작품을 매칭·추천 기술 개발
- 유저 취향 수집(이미지 기반) ▷ AI 맞춤 추천(작가·작품 매칭) ▷ 만족도 수집 ▷ 조화도 기반 상품 추천

2. <요믈YOML(구 공예라이프)> 플랫폼 구축
- AI 취향 매칭 공예 큐레이션이 가능한 플랫폼
: 웹사이트(PC/모바일) MVP 구축 /

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
1. AI 취향 매칭(큐레이션) 기술 개발
- AI가 공예 작가와 작품 데이터를 수집·분석하고, 사용자의 제품 선호도를 결합한 후, 고객의 취향에 따라 공예 작가와 작품을 매칭·추천 기술 개발
- 유저 취향 수집(이미지 기반) ▷ AI 맞춤 추천(작가·작품 매칭) ▷ 만족도 수집 ▷ 조화도 기반 상품 추천

2. <요믈YOML(구 공예라이프)> 플랫폼 구축
- AI 취향 매칭 공예 큐레이션이 가능한 플랫폼
: 웹사이트(PC/모바일) MVP 구축 / UI,UX 구현
- 회원 가입 ▷ 취향테스트 ▷ 맞춤 추천(작가·작품 매칭)
▷ 만족도 수집 ▷ 추가 상품 추천
- 회원 가입에 따른 차별화된 혜택 제공 (무형문화재, 장인 작품)
- 주제에 따른 검색 및 정렬 기능 탑재
: 작가별·소재별·용도별·지역별·가격별·검색어별

◎ 전체 내용
o 기술 개발 범위
- 고객 선호도 기반 공예 작가 및 상품 매칭 AI 모델 개발
- 조화도에 따른 공예품 번들 추천 기술 개발

o 기술 개발 내용
- AI를 기반으로 유저의 공예 취향을 분석하여 공예품 및 공예 작가를 매칭 및 추천하는 기술을 개발. 유저는 많은 공예품 이미지들 중 자신의 취향에 맞는 공예품을 선택하며, 이 결과를 바탕으로 취향 분석을 통한 추천 시스템이 이루어짐. 공예품 표현 학습 단계, 작품·작가 매칭, 조화도 추천 등 3개의 세부 구성요소로 구성
- ‘공예품 표현 학습’ 단계에서는 각각의 아이템에 대한 잠재 표현을 학습함. 이 단계에서는 데이터를 잠재 공간에 임베딩하게 되며, 이 잠재 표현이 데이터를 가장 잘 함축하고 표현할 수 있도록 학습이 이루어짐
- ‘작품·작가 매칭’에서는 표현 학습의 네트워크를 이용하여 유저의 선택의 Style Latent Representation을 구한 후, 평균 제품 선호도를 계산하여, 개개인의 선호도와 가장 근접하고 유사한 다른 작품을 추천하며, 더 나아가서는 취향에 잘 어우러지는 작가를 매칭함
- ‘조화도 추천’에서는 작품·작가 단계에서 추천한 공예품과 잘 어울리는 가구 등을 추천. ‘작품·작가 매칭’ 단계에서는 같은 공예품 내에서의 추천이 이루어졌다면, 해당 단계에서는 해당 공예품과 어울리는 다른 종류(가구 및 선반) 내에서의 추천 진행

o 사업화 타당성 분석
- 미국 공예 상거래 플랫폼 Etsy를 비롯하여 유사도가 높다고 판단되는 국내외 5개 플랫폼이 보유한 선행 특허를 분석한 결과, 실제 사업화 적용 시 침해를 구성하지 않고, 선행 사례 대비 차별적 구성을 포함하고 있으며, 차별적 구성으로 연구개발 과제로서의 타당성이 인정되므로 연구개발 및 사업화 대상으로 적합함을 확인

o 제공 가치
- 지속적 공예 소비 환경 조성: 기존 오프라인 페어를 통해 공예품 및 아트 작품을 구매하던 30~50대의 콜렉터 및 애호가 대상 비대면 큐레이션 및 AI 맞춤 상품 추천, 신작 및 신진작가 소개 서비스 제공
- 라이프스타일 반영한 인테리어 : MZ세대(80년대 초~2000년대초 출생) 및 1인 가구 홈족을 대상으로 고품격 공예 작품을 매칭하여 단 하나뿐인 공예 및 아트 작품을 추천
- 판로 개척 및 일자리 창출: 고령화로 비대면 작품 유통이 어려운 작가, 지역 작가, 신진작가 대상 신규 일자리 창출 및 기존 오프라인 시장(전체 약 90%)의 온라인 전환
- 양질의 K-craft 탄생 : 코로나발 위기의 공예 생태계를 회복하고 지속적인 수요를 바탕으로 공예품을 생산·공급하여 장기적으로 해외 진출을 모색함

□ 연구개발성과
1.본 연구를 통해 두 가지 핵심적인 연구개발 성과를 도출할 수 있었음. 첫째로 백엔드에서는 인공지능을 기반으로 공예품의 시각 정보를 분석, 또한 사용자-공예품 구매패턴을 파악하여 공예품을 추천 및 공예 작가를 추천하는 모델, 그리고 조화도를 기반으로 한 공예품 번들을 추천하는 모델을 개발하였음.

2.프론트엔드에서는 요믈(YOML) 플랫폼을 통해, 유사도 및 조화도 기반 인공지능 추천시스템 서비스 제공을 포함하여, 공예 입문자들을 위한 9가지 유형의 취향테스트 제공, 1익1작품과 가격대별 선물추천, 스타일링별(미니멀리즘, 맥시멀리즘, K-craft 스타일) 차별화된 큐레이션을 제공함. 또한 소재와 기능은 물론 색상별, 금액별, 지역별, 가격대별 작가과 작품을 필터링하여 사용자의 만족감을 강화한 플랫폼을 구현함.

3.향상된 번들 추천 시스템 개발을 위해서, 본 연구팀은 공예품의 특징에 해당되는 여러 태그들을 직접 부여하는 등 공예품 특징 데이터셋을 구축하였음. 이는 본 연구개발 과제의 조화도 기반 추천에 활용되었을 뿐만 아니라 추후 공예품 자동 태깅 시스템 등 관련 AI분야 연구개발에 활용도가 높을 것으로 기대됨.

4.추천모델의 연산속도는 자체 실험결과 평균 0.278초(1인 기준)로, 연구계획 시 목표했던 속도 대비 약 94% 빠른 성능을 달성하였음.

5.본 연구와 관련된 논문을 2022 한국소프트웨어학회 (KSC) 에 발표하였으며, 추후 특허 및 기술이전 달성 예정

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1. 비대면 공예시장 저변 확대
- 기존 10%(약 4,000억 원대)에 불과한 온라인 공예시장 확대
- 美 온라인 공예시장 성장(연평균 23%) 사례 주목
- <요믈YOML>을 국내 최초 AI 접목 공예 플랫폼이자, 한국의 ‘엣시’ (Etsy: 美 온라인 공예마켓 플랫폼, 시총 약 27조 원)로 포지셔닝

2. 비 ICT 분야(공예)의 ICT 접목 통한 가치 창출
- 30~50대 공예 및 아트 콜렉터, 애호가 대상: 지속적 공예 소비 환경 조성
- MZ세대 1인가구 홈족 대상 : 라이프스타일 반영한 인테리어 공예품 추천
- 전국 공예·아트 작가 대상: 고령화, 지역, 신진작가 대상 판로 개척 및 일자리 창출
- 코로나19발 위기의 공예 생태계 회복 및 양실의 K-craft 제작으로 해외 진출 모색

3. 1년 6개월 이내 사업화 및 연간 매출 매해 2배 이상 성장 목표
- B2B, B2C 고객 대상 판매에서 B2B, B2G 공예품 렌탈 서비스 시장 진출
- MOU 체결 해외 에이전시 협업 통한 해외 진출
- 작가 수수료 중심 수익 증가 예상

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 1. AI추천 모델 개발을 위한 사전 준비 ... 8
• 2. AI 기반 공예품 추천 모델 개발 ... 9
• 3. AI 기반 작가 추천 모델 개발 ... 12
• 4. 조화도 추천 모델 개발 ... 13
• 5. 요믈(YOML) UI 및 UX 구축 ... 15
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 17
• 1) 연구수행 결과 ... 17
• 2) 목표 달성 수준 ... 22
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 23
• 1) 목표 미달 원인(사유) 자체분석 내용 ... 23
• 2) 자체 보완활동 ... 23
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 23
• 5. 연구개발성과의 활용 및 사업화 계획 ... 24
• 끝페이지 ... 25