면접 이미지메이킹을 위한 사이버 패션 코디네이션 시스템 개발

국문 초록 (Abstract)

현대 사회는 문화・경제・정치・산업 전반에 이미지가 경쟁력이 되어가면서 기업 이미지 홍보, 감성 디자인의 개발, PI(Personal Identity)의 구축 등이 활성화되고 있다. 특히, 산업사회에서 디지털 정보사회로 접어들면서 수많은 정보가 급속하게 전파되고 디지털 미디어의 보급으로 인한 싸이월드나 UCC등의 개인의 이미지를 표현할 수 있는 기회가 많아져 개인의 이미지 연출은 보다 중요해지고 있으며 그에 따른 개인의 이미지 메이킹에 대한 관심도 고조되고 있다.
이미지 메이킹에 관한 연구는 1984년 Jackson을 선두로 하여 유형 분류나 특징, 방법 연구 등으로 국외에서는 일찍이 이루어졌고 현재까지 지속적으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 국내에서는 이미지 메이킹에 관한 최근의 전폭적인 관심으로 이에 관련된 연구는 계속적으로 진행되면서도 현재까지 학문적 체계가 정리되어 있지 않아 체계화가 시급한 상황이다.
이미지는 개별 요소들이 서로 상호작용을 하여 전체적으로 평가되는 것이므로 퍼스널 스타일에 대한 전체적인 이해와 이미지 평가에 관한 연구가 필요하며, 이미지 메이킹에 필요한 퍼스널 스타일의 유형 분류가 서양인의 얼굴, 체형, 피부색 등 서양인의 특성에 맞추어 이루어지고 있어 한국인의 특성에 적합한 보다 합리적이고 체계적인 연구가 필요하다고 사료된다.
뿐만아니라 현대 패션계는 대기업을 포함한 많은 중소업체들은 자사 브랜드의 이미지에 알맞은 독특한 내용 디자인으로 웹 사이트를 만들거나 진행 중에 있는데, 이는 지난 수년간 컴퓨터의 급격한 보급과 인터넷의 발전은 대중의 라이프스타일을 바꿔 놓았고, 이러한 현상으로 인해 21세기는 오프라인(Off-Line)이 아닌 온라인(On-Line)의 인터넷을 통한 마케팅 활동으로 급속히 변화되고있다.
이에 모든 산업은 인터넷 비즈니스에 많은 관심을 가지고 있으며 이러한 패션 관련 상품의 전자상거래 있어서는 고객에게 특화된 다양한 웹 서비스 기능을 모색 중에 있다. 패션 분야는 코디네이션 서비스 콘텐츠를 접목하여 웹 서비스를 할 수 있으며 인터넷 쇼핑몰의 최대 장점이 매장을 직접 방문하지 않고도 상품을 구입할 수 있는 편리함이라 할때, 코디네이션 서비스는 소비자에게 정보를 제공함에 있어 투자비용과 시간 등 투입 노력을 최소화하여 보다 전문적인 정보를 제공할 수 있다. 그리고 패션의 접근도를 높일 수 있으며 토탈 패션을 완성도 있게 할 수 있는 좋은 방법이다.
사이버 패션 코디네이션 시스템을 살펴보면 연구의 대부분이 가상 모델링에 관한 것으로 T.P.O 나 이미지에 따른 토탈 패션 코디네이션, 퍼스널 이미지 메이킹 등에 관한 코디네이션 설계 구축에 관한 연구 미비한 실정이다. 패션에 관한 코디네이션과 이미지 메이킹 정보 제공에 있어 전문 지식의 데이터 베이스화, 소비자에게 제시 할 수 있는 방법의 다양화 등 정보를 제공하기 위한 노력이 필요하며, 이를 시 ․ 공간을 초월하여 많은 소비자에게 편리하게 이용 할 수 있도록 웹 서비스를 통한 사이버 코디네이션 시스템 개발이 시급하다.
이에 본 연구는 주로 현장에서 실제적인 측면으로만 사용되어졌기 때문에 구체적인 정의가 없어 이론적 체계가 미흡하였던 이미지 메이킹 분야에 학문적이고 세분화된 프로세스의 개발이 될 것이다. 또한 인터넷 이용자의 증가와 통신망의 발달, 그리고 관련 기술이 급속하게 발전하고 이때 사이버 패션 코디네이션 시스템은 현대 소비자에게 웹 서비스를 통해 쉽게 다가가서 편리하게 이용할 수 있도록하고 대중에게 패션과 코디네이션, 이미지 메이킹에 관한 기초 자료를 제공할 것으로 사료된다.
연구 내용은 다음과 같다.
사이버 패션 코디네이션의 로직 구성을 위해 면접 이미지 메이킹에 관한 기초 자료를 기본으로 면접 분야 분류 및 이미지 메이킹 유형을 분석한다. 우선 대학생들에게 선호 취업 분야를 설문조사하여 취업 분야를 분류하고, 면접에 관련된 전문인을 대상으로 면접 이미지 메이킹의 기법과 퍼스널 이미지 메이킹의 유형을 분석하여 활용한다.
웹상에서 패션 코디네이션 서비스를 구현하기 위해서는 면접 분야에 따른 필요 패션 정보와 스타일, 브랜드, 트렌드 등과 같은 기본정보와 이용자의 성별, 나이, 키, 몸무게 등의 신상정보로부터 체격과 체형 등의 파생정보를 구하는 테이블을 구성하고 그에 알맞은 얼굴형에 따른 헤어와 메이크업도 연결 가능하도록 한다.