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단일 참조 학습을 통한 제품 미적 속성의 시각적 유사성 평가
Visual Similarity Assessment for Product Aesthetic Properties Using Single Reference Training
황석영
Sokyeong Hwang
본 연구는 높은 선호도를 가진 단일 참조 제품으로 학습된 딥러닝을 활용하여 제품의 미적 선호도를 평가하는 새로운 방법을 제안한다. 시각적 유사도와 미적 선호도 간 유의미한 상관관계를 확인했으며, 주성분 분석을 통해 딥러닝 모델이 명시적 라벨링 없이도 참신성, 조화, 역동성, 복잡성 등 해석 가능한 미적 속성을 성공적으로 추출함을 입증했다.
This study proposes a new method for evaluating product aesthetics using deep learning trained on a single highly preferred reference product. We demonstrated significant correlations between visual similarity and aesthetic preferences. Principal component analysis revealed that deep learning models successfully extract interpretable aesthetic properties such as novelty, harmony, dynamics, and complexity without explicit labeling.
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황석영
Sokyeong Hwang
@vasud2va
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