신한대학교의 이명주 교수와 최에스더 교수는 “딥러닝 기반 메이크업 이미지 추천 시스템의 수용 의도에 미치는 의인화와 실재감의 영향”이라는 포스터 논문 발표를 통해 최우수논문상을 수상했다.
이 연구는 메이크업 이미지 최적화 추천 시스템에서 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 요인, 사용자 인지 흡수, 수용 의도 간의 관계를 심층 분석했고, 그 결과 의인화와 실재감이 사용자 몰입과 호기심을 통해 추천 시스템의 수용 의도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다.
특히, 의인화가 호기심을 매개로 수용 의도에 영향을 미치는 부분 매개 효과가 유의미하게 나타났다. 이 연구는 사용자 중심 서비스 디자인 개선과 뷰티 산업의 기술 혁신 및 사용자 경험 설계에 중요한 시사점을 제공한다고 학회 측은 평가했다.
이명주·최에스더 교수 연구팀은 디지털 뷰티와 관련해 그동안 다양한 연구를 진행해 왔다. 주요 연구 분야로는 빅데이터를 활용한 K-뷰티산업 트렌드 예측 연구, 생성형 AI를 활용한 뷰티디자인 창작 연구, 딥러닝 기반 생성적 적대 신경망(GAN) 분석과 디지털 휴먼 기술을 활용한 메이크업 이미지 최적화 연구, AI 기반 디지털 피부분석 시스템을 통한 맞춤형 뷰티케어 연구 등이 있다.
학회 측은 “이러한 연구들은 뷰티 산업의 기술 혁신과 사용자 경험 향상에 크게 기여하고 있다”며 “특히, 빅데이터를 활용한 K-뷰티산업 트렌드 예측 연구는 기업들이 신속하게 시장 변화에 대응할 수 있도록 돕고 있으며, 생성형 AI를 활용한 뷰티디자인 창작 연구는 창의적인 디자인 개발에 중요한 자료를 제공한다”고 밝혔다.
또한, 딥러닝 기반 생성적 적대 신경망(GAN) 분석과 디지털 휴먼 기술을 활용한 메이크업 이미지 최적화 연구는 사용자 맞춤형 뷰티 솔루션을 제공하는 데 큰 역할을 하고 있다고 한다.
마지막으로, AI 기반 디지털 피부분석 시스템을 통한 맞춤형 뷰티케어 연구는 개인의 피부 상태를 정확하게 분석해 맞춤형 셀프케어 프로그램을 제안했다고 학회 측은 소개했다.
이명주 교수는 이번 학술대회에서 구두발표 논문의 토론자로도 참여했다. ‘인공지능(AI)을 활용한 퍼스널 뷰티 이미지 생성 연구: DALL-E2 활용 중심’이라는 논문에 대한 토론을 진행했다.
최에스더 교수는 2022년부터 3년간 한국연구재단 학술연구비 지원으로 ‘독거노인의 우울 감소를 위한 맞춤형 미용복지서비스 프로그램 개발 및 적용-뇌파측정과 미용복지서비스 욕구조사를 중심으로‘라는 사업을 진행했다. 이명주 교수 또한 2023년부터 5년 동안 ’딥러닝 기반 메이크업 이미지 최적화 추천시스템 개발·응용 및 효과성 검증‘이라는 주제로 한국연구재단 학술연구교수로 선정됐다.
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