1. 수행배경

• 온라인과 SNS의 확산으로 외모에 대한 관심이 증가하면서 미용 산업이 지속적으로 성장하고 있으며, 그 중 헤어 산업은 가장 큰 비중을 차지하고 있음
• 한국은 인구 대비 헤어샵 수가 세계적으로 매우 높은 수준이며, 매년 헤어샵 수가 증가하고 있는 추세임
• 그러나 고객은 시술 결과를 사전에 예측하기 어려워 온라인 플랫폼의 리뷰에 의존하지만, 모질이나 두상 정보가 포함되지 않아 타인의 리뷰를 참고하는 데 한계가 존재함

2. 수행기간

• 1~2주차: 연구 주제 탐색 및 배경 조사를 진행하고, 연구 목적 및 기대효과를 설정하였음
• 3~4주차: 선행연구를 검토하고, 이를 바탕으로 연구의 프레임워크를 구축하였음
• 5~6주차: 데이터 EDA 및 전처리 작업을 수행하였으며, CNN 기반 모질 분류 모델의 구조를 설계하고 구축하였음
• 7~8주차: 구축한 모질 분류 모델에 대한 테스트 및 성능 검증을 실시하였음
• 9~10주차: 헤어 이미지 데이터를 기반으로 3D 모델링 파이프라인을 구축하고 테스트를 진행하였음
• 11~12주차: 웹페이지의 구조 설계 및 구현 작업을 진행하였음
• 13~14주차: 전체 시스템을 통합하여 베타 테스트를 실시하였음
• 15주차: 최종 보완 작업을 거쳐 결과물을 완성하였음

3. 개발작품 설명

• 고객의 헤어 이미지를 기반으로 헤어샵 리뷰의 불확실성을 해소하는 온라인 플랫폼 서비스 구축을 목표로 함
• 고객의 모질 정보를 분류하는 CNN 기반 모델을 통해 곱슬 정도, 손상도, 굵기와 같은 주요 정보를 제공함
• 고객의 두상 형태를 3D Gaussian Splatting 기법으로 정밀하게 렌더링하여 시각적 정보로 구현함
• 수집된 정보와 결과를 기반으로 한 웹 페이지를 구현하여 실제 서비스 형태로 제공함
• 모질 및 두상 정보를 기반으로 리뷰에 객관적 기준을 부여하여 고객의 시술 선택을 돕고자 함

4. 활용방안

• 온라인 플랫폼에 적용하여 고객이 본인의 모질과 유사한 리뷰를 선별적으로 탐색할 수 있도록 지원할 수 있음
• 헤어 디자이너가 시술 전 고객의 모질과 두상 정보를 사전에 파악하여 맞춤형 상담과 시술 전략 수립에 활용할 수 있음
• 리뷰 기반 추천 시스템의 정밀도를 높여 헤어샵 예약 플랫폼의 신뢰도와 사용자 만족도를 향상시킬 수 있음
• 향후 데이터를 축적하여 모질·두상 유형별 트렌드 분석 및 스타일 추천 알고리즘 개발에도 응용할 수 있음