스킨 큐레이션을 위한 인공지능 학습 데이터베이스 구축 방안 연구 – A Study on Construction of Artificial Intelligence (AI) Learning Database for Skin Curation
본 연구는 뷰티테크 산업중에서 스킨과 관련된 인공지능 학습 데이터베이스 설계에 따른 방향성을 도출하는데 목표가 있다. 본 논문의 방법은 문헌분석과집단심층면접(FGI) 방법을 이용하였다. 본 연구의 범위는 인공지능 학습데이터 중에서 스킨 큐레이션에 사용되는 인공지능 학습 DB 구축에 필요한 접근 방법과 프로세스를 연구의 범위로 한정하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같이 진행되었다. 스킨인공지능 학습 DB 구축을 수립하기 위해 3가지 방안을 제안하였다. 첫째, 국내외 인공지능 학습 DB의 현황과 뷰티 산업의 인공지능 개발 현황을 분석하여, 향후 연구 개발의 방향성을 구축하였다. 둘째, 뷰티 산업에서 스킨 인공지능 학습 DB를 구축하기 위해서는머신러닝의 확장된 CNN+RNN 알고리즘을 통해 접근을 제안하는 방법을 제안하였다. 셋째, 스킨 인공지능학습 DB 구축을 위한 VQA 데이터셋의 형태, 규모, 획득, 가공, 활용, 검증 등을 방향성을 제안하였다. 본 연구의 결과에서 도출된 스킨 인공지능 학습 DB 구축에 대한 방향성은 스킨 인공지능 딥러닝 개발에활용 가능하며, 인공지능 산업적, 경제적, 기술적 측면에서 융합적 기여를 할 것이다.
This study aims to draw directionality in accordance with the construction of artificial intelligence(AI) learning database related to skin in beauty tech industry. This study used literature review and focus group interview(FGI) methods. Scope of study was limited to the approach methods and processes necessary to construct AI learning DB used in skin curation. Result and contents of the study are as follows. 3 plans were suggested to construct AI learning DB for skin curation. First, current status of AI learning DB in Korea and abroad and AI development status in beauty industry were analyzed to establish the directionality of future research and development. Second, in order to construct skin AI learning DB in beauty industry, an approach through extended CNN+RNN algorithm of machine learning was suggested. Third, directionality for form, size, acquisition, processing, utilization, and verification of VQA data set to construct skin AI learning DB was suggested. Directionality of skin AI learning DB drawn in the result of this study may be utilized in the development of skin AI deep learning, and will make convergent contribution in terms of AI industry, economy, and technology.
출처 : 한국과학예술융합학회 / 약어 : KSAF / 2020, vol.38, no.4, pp. 121-133 (13 pages) / DOI : 10.17548/ksaf.2020.09.30.121 / 발행기관 : 한국전시산업융합연구원 / 연구분야 : 복합학> 학제간연구 / https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002628871
남현우 /Nam Hyun Woo 1 / 1서경대학교
