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How it works
01
검증된 인공지능 기술
MOS 연구팀의 기술력은 권위 있는
최우수 컴퓨터공학 국제학술대회와 여러 특허로 검증되어 오고 있습니다.
MOS 연구팀만의 패션 이미지 분석 시스템을 통해 정확도 높은 이미지 분석이
가능합니다.
02
유연한 파이프라인
MOS는 브랜드만의 데이터를 통해 각
브랜드의 전문가 인사이트가 반영된 분석 파이프라인을 지원합니다.
03
고객 맞춤형 상품 추천
MOS는 간단한 소셜미디어(SNS) 연동을 통해 고객의 소셜 활동을 분석하여
고객이 원하는 스타일의 상품을 빠르게 추천합니다.
Service
01
고객 소셜 정보 기반 상품 추천
MOS는 고객의 스타일을 알 수 있도록, 소셜 정보
기반으로 스타일에 맞는 상품을 추천합니다. 고객의 간편한 소셜 계정 연동 만으로 고객의 스타일을
파악하고 맞춤형 상품 서비스를 제공합니다.
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02
관리자 분석 대시보드
MOS는 방문한 고객의 스타일을 모아서 분석할 수 있도록 관리자용 대시보드를 지원합니다. 상품의
속성과 소셜 정보를 기반으로, 고객이 원하는
상품을 확인하고 트렌드를 파악할 수 있습니다.
03
상품 속성 태깅
MOS는 쇼핑몰에서 보유한 모든 상품의 속성을 빠르고 정확하게 태깅합니다. 각 쇼핑몰에 맞게 커스터마이징 할 수 있습니다.
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Technology
MOS 연구팀의 기술력은
권위 있는 최우수 컴퓨터공학 국제학술대회, 학술지와
특허로 검증되어 오고 있습니다.
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FashionQ: An AI-Driven Creativity Support Tool forFacilitating Ideationin Fashion Design (CHI, 2021)
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FANCY: Human-centered, Deep Learning-based Framework for Fashion Style Analysis (WWW, 2021)
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ART (Attractive Recommendation Tailor): How the Diversity of Product Recommendation Affects Customer Purchase Preference in Fashion Industry? (CIKM, 2020)
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An Interactive Tool for Analyzing Fashion Style Trend with Quantitative Criteria (CHI, 2020)
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Better Targeting of Consumers: Modeling Multifactorial Gender and Biological Sex from Instagram Posts. (2020). Journal of User Modeling and User-Adapted Interaction
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학습 모델을 이용한 패션 서비스를 제공하는 서버 및 그의 동작 방법(국내 출원, 2022)
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패션 속성을 이용한 딥러닝 기반 스타일 분류 장치 및 방법(국내 등록, 2022)
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온라인 데이터에 기반한 사용자 특성 예측 장치 및 방법(국내 등록, 2021)
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온라인 데이터의 신뢰도 예측 장치 및 방법(국내 등록, 2020)
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