PersonalFashion

한국인공지능융합기술학회 2025 춘계 학술 대회에서 사용한 코드입니다. HTML,CSS3,JavaScript를 활용한 스타일 추천 서비스를 반응형 웹으로 구현하였습니다.

🚀 실행 가이드

옵션 1️⃣: 로컬에서 실행 (Live Server 확장 사용 권장) 이 저장소를 클론합니다:

git clone https://github.com/seoJing/PersonalFashion.git
cd PersonalFashion

Live Server 확장을 VS Code에 설치합니다.

index.html 파일을 열고, 우클릭 후 "Open with Live Server" 를 클릭하면 실행됩니다.

옵션 2️⃣: (!!!!적극 권장!!!!)온라인에서 실행 (학교 호스팅 서비스 이용) 프로젝트는 학교 제공 호스팅인 CSWEB에서도 확인할 수 있습니다:

👉 https://csweb.kyonggi.ac.kr/users/202211461/

※ 위 링크가 작동하지 않을 경우, 파일을 직접 클론하거나 담당자에게 문의해주세요.

👨‍🏫프로젝트 소개

최근 패션은 단순한 의복의 개념을 넘어서 본인의 개성이나 정체성을 표현하는 것에도 의미를 둡니다. 그래서 많은 사람들이 본인에게 어울리는 패션을 찾기 위해 노력합니다. 이에 스타일 추천을 받거나 의상을 추천 받는 등의 서비스를 이용하지만 이는 단순 최신 유행 기반 또는 상품 홍보에 입각한 경우가 많습니다. 저희는 이러한 문제를 개선하고자 사용자의 체형, 취향, 분위기 등에 적절히 어울리는 스타일 조합을 찾아주는 개인 맞춤형 스타일 추천을 해주는 웹 프로그램을 개발해보았습니다.

⏲️개발 기간

• 2025.03~2025.06
• 역량 파악 및 주제 선정
• 데이터 수집
• 디자인 구체화
• 코드 구현
• 보고서 작성
• 개선점 보완

🧑‍🤝‍🧑멤버

서진규(조장, 프론트엔드)

김동현(프론트엔드, 디자인)

황호찬(테크니컬 라이터)

📌주요 기능

1. SPA 구조를 기반으로 하면서 스타일 결과를 SNS에 공유할 때는 정적 HTML 페이지로 분기하는 하이브리드 방식입니다.
2. 데이터에 저장된 질문과 스타일 유형 정보를 기반으로 사용자의 선호도를 파악하는 질문을 합니다. 사용자가 선택한 질문에 따라 미리 정의된 방식으로 하나 이상의 스타일에 점수를 부여합니다. 설문이 완료되면 스타일별 점수를 바탕으로 사용자의 스타일을 판별합니다.
3. 설문 결과 데이터는 URL의 쿼리스트링을 통해 전달됩니다. 이 데이터는 Base64형식으로 인코딩하여 전달되며 결과 페이지에서는 이를 다시 디코딩하여 내부 로직에 따라 정확하고 안전하게 스타일 결과를 렌더링합니다.