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#의류 이미지 # 패션 # 포즈 # 쉐이프리스의류

NEW 연도별 패션 선호도 파악 및 추천 데이터

연도별 패션 선호도 파악 및 추천 데이터 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-10 조회수 : 4,485 다운로드 : 375 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-05 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-08 산출물 전체 공개
    2023-08-21 메타데이터-데이터구축량 수정

    소개

    연도별 대표 패션 이미지와 사람들의 선호도를 매칭한 데이터
    ● 본 학습용 데이터의 데이터 가공은 선호도 설문조사로, 별도의 저작도구가 없음

    구축목적

    추후 e-commerce 등 추천 시스템, 패션 트렌드 사이클 파악에 활용
  • 1) 원천데이터(시대별 패션 스타일 이미지) 구축 수량

    1차 경로  2차 경로 3차 경로 파일 포맷 구축수량(장)
    (성별) (대표 연도)
    Man 1950 - .jpg 2714
    1960 - .jpg 3867
    1970 - .jpg 2346
    1980 - .jpg 4437
    1990 - .jpg 3493
    2000 - .jpg 3601
    2010 - .jpg 6530
    2019 - .jpg 13880
    Woman 1950 - .jpg 9230
    1960 - .jpg 7607
    1970 - .jpg 9196
    1980 - .jpg 7378
    1990 - .jpg 7636
    2000 - .jpg 7706
    2010 - .jpg 5669
    2019 - .jpg 16772
    총 수량 112,062

     

    2) 라벨링데이터(선호도 조사 응답) 구축 수량

    1차 경로  2차 경로 3차 경로 파일 포맷 구축수량(건)
    (성별) (대표 연도)
    Man 1950 - .json 13,735
    1960 - .json 12,396
    1970 - .json 12,122
    1980 - .json 13,318
    1990 - .json 11,757
    2000 - .json 11,999
    2010 - .json 14,627
    2019 - .json 16,698
    Woman 1950 - .json 24,835
    1960 - .json 23,575
    1970 - .json 24,083
    1980 - .json 24,005
    1990 - .json 18,553
    2000 - .json 20,034
    2010 - .json 20,657
    2019 - .json 22,445
    총 수량 284,839
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    (Pinsage 알고리즘을 활용한 패션 아이템 추천 모델로 변경
    - 기존 transductive한 특징을 가지는 GCN기반에서 inductive한 특징을 추가되면서 학습되지 않은 Graph Node도 임베딩이  가능해지면서 product 측면에서 합리적인 추론이 가능
    1차 모델 선정 후 적합한 모델 보완을 위한 전문가 자문회의 진행하여 2차 보완 모델(pinsage) 선정

     

    Pinsage 모델 설명

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 의류 추천 성능 Estimation Pinsage HR@500 72 % 80.67 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1950년대부터 현재까지 시대별 대표 스타일을 정의하고 해당 이미지를 수집하여, 이에 대한 선호도 설문조사를 실시함

     

    <시대별 스타일 분류>
    하기 시대에 따라 남성 8종, 여성 23종으로 대표 스타일을 정의함

    시대별 스타일 분류

    <설문조사 지표>
    - 선호도조사 지표는 전문가, 실무자 좌담회를 거쳐 설계하였으며, 상세 지표는 하기와 같음

    설문조사 선호도조사 지표

     

    어노테이션 포멧

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 E_id numeric Y 평가 data ID    
    2 imgName string Y 이미지 filename    
    3 item string Y 이미지 정보    
      3-1 imgName string Y 이미지 filename    
    3-2 era string Y 시대별 [1950~2019]  1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2019
    3-3 style string Y 스타일별   "ivy","feminine","classic","mods","minimal","popart","space","hippie","disco","military","punk","bold","powersuit","bodyconscious","hiphop","kitsch","lingerie","grunge","metrosexual","cityglam","oriental","ecology","sportivecasual","athleisure","lounge","normcore","genderless"
    3-4 gender string Y 이미지 성별 M, W M:남성, W:여성
    3-5 survey string Y 설문    
      3-5-1 Q1 numeric Y 선호여부 1~4 1 : 전혀그렇지 않다,
    2 : 그렇지 않다
    3 : 그렇다
    4 : 매우그렇다
    3-5-2 Q2 numeric Y 어울리는 계절 1~3 1:봄/가을
    2:여름
    3:겨울
    3-5-3 Q3 numeric N 적합한 착용 상황 1~8 1:출근
    2:데이트
    3:행사(결혼식 등 공식모임)
    4:사교모임(약속, 파티 등)
    5:일상생활
    6:레저 스포츠
    7:여행/휴가
    8:기타
    3-5-4 Q411 numeric Y (핏) 평가 1~3 1:헐렁해 보인다
    2:적당해 보인다
    3:타이트해 보인다
    3-5-5 Q412 numeric Y (색깔) 어두움-밝음 1,2 1:어두워 보인다
    2:밝아 보인다
      Q413 numeric Y (색감)차가움-따뜻함 1,2 1:차가워 보인다
    2:따뜻해 보인다
      Q414 numeric Y (분위기)무거움-가벼움 1,2 1:무거워보인다
    2:가벼워 보인다
      Q4201 numeric Y (이미지단어)멋있다 0,1 0:아니다
    1:멋잇다
      Q4202 numeric Y (이미지단어)도시적이다 0,2 0:아니다
    2:도시적이다
      Q4203 numeric Y (이미지단어)트랜디하다 0,3 0:아니다
    3:트랜디하다
      Q4204 numeric Y (이미지단어)세련되다 0,4 0:아니다
    4:세련되다
      Q4205 numeric Y (이미지단어)깔끔하다 0,5 0:아니다
    5:깔끔하다
      Q4206 numeric Y (이미지단어)화려하다 0,6 0:아니다
    6:화려하다
      Q4207 numeric Y (이미지단어)독특하다 0,7 0:아니다
    7:독특하다
      Q4208 numeric Y (이미지단어)무난하다 0,8 0:아니다
    8:무난하다
      Q4209 numeric Y (이미지단어)개방적이다 0,9 0:아니다
    9:개방적이다
      Q4210 numeric Y (이미지단어)실용적이다 0,10 0:아니다
    10:실용적이다
      Q4211 numeric Y (이미지단어)활동적이다 0,11 0:아니다
    11:활동적이다
      Q4212 numeric Y (이미지단어)편안하다 0,12 0:아니다
    12:편안하다
      Q4213 numeric Y (이미지단어)발랄하다 0,13 0:아니다
    13:발랄하다
      Q4214 numeric Y (이미지단어)여성적이다 0,14 0:아니다
    14:여성적이다
      Q4215 numeric Y (이미지단어)남성적이다 0,15 0:아니다
    15:남성적이다
      Q4216 numeric Y (이미지단어)부드럽다 0,16 0:아니다
    16:부드럽다
      Q5 numeric Y 스타일 선호도(재질문) 1,2 1:그렇지 않다
    2:그렇다
    4 user string Y 응답자 정보    
      4-1 R_id numeric Y 응답자ID    
    4-2 r_gender numeric Y 응답자 성별 1,2 1:남성 2:여성
    4-3 age numeric Y 연령 1~4 1:20~29세
    2:30~39세
    3:40~49세
    4:50~60세
    4-4 mar numeric Y 결혼상태 1,2 1:미혼
    2:기혼
    4-5 job numeric Y 직업 1~8 1:전업주부
    2:기술/전문직
    3:판매/서비스직
    4:사무/관리직
    5:학생
    6:기타
    4-6 income numeric Y 월소득액 1~11 1:200만원 미만
    2:200~300만원 미만
    3:300~400만원 미만
    4:400~500만원 미만
    5:500~600만원 미만
    6:600만원 이상
    4-7 r_style1 numeric Y 패션스타일1   1:화려하고 독특한
    2:무난하고 평범한
    4-8 r_style2 numeric Y 패션스타일2   1:남성적/여성적인
    2:중성적인
    4-9 r_style3 numeric Y 패션스타일3   1:전통적인
    2:트랜디한
    4-10 r_style4 numeric Y 패션스타일4   1:포멀한
    2:캐주얼한
    4-11 r_style5 numeric Y 패션스타일5   1:활발한
    2:점잖은

     

    Json 파일(실제 예시)


    {

        "E_id": 519,
        "imgName": "W_14894_50_feminine_W.jpg",
        "item": {
            "imgName": "W_14894_50_feminine_W.jpg",
            "era": 1950,
            "style": "feminine",
            "gender": "W",
            "survey": {
                "Q1": 2,
                "Q2": 1,
                "Q3": 5,
                "Q411": 1,
                "Q412": 2,
                "Q413": 2,
                "Q414": 2,
                "Q4201": 0,
                "Q4202": 2,
                "Q4203": 0,
                "Q4204": 0,
                "Q4205": 5,
                "Q4206": 6,
                "Q4207": 0,
                "Q4208": 0,
                "Q4209": 0,
                "Q4210": 0,
                "Q4211": 0,
                "Q4212": 0,
                "Q4213": 0,
                "Q4214": 0,
                "Q4215": 0,
                "Q4216": 0,
                "Q5": 1
            }
        },
        "user": {
            "R_id": 681,
            "r_gender": 2,
            "age": 1,
            "mar": 1,
            "job": 4,
            "income": 2,
            "r_style1": 2,
            "r_style2": 1,
            "r_style3": 2,
            "r_style4": 2,
            "r_style5": 1
        }
    }

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜메트릭스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    서라벌 02-6244-0773 seorb@metrix.co.kr 업무총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    현대리서치 이미지 가공
    더블유더블유디 원천데이터 수집
    더바이럴 원천데이터 수집
    오피니언라이브 품질관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    서라벌 02-6244-0773 seorb@metrix.co.kr
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데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.