17일 전

패키징에서의 브랜드 인지도: 로고 탐지, 시각적 주목도 지도 예측 및 로고 배치 분석을 위한 딥러닝 접근법

Alireza Hosseini, Kiana Hooshanfar, Pouria Omrani, Reza Toosi, Ramin Toosi, Zahra Ebrahimian, Mohammad Ali Akhaee
패키징에서의 브랜드 인지도: 로고 탐지, 시각적 주목도 지도 예측 및 로고 배치 분석을 위한 딥러닝 접근법
초록

제품 마케팅 분야는 매우 경쟁이 치열한 분야로, 포장재에 부착된 브랜드 로고의 시각적 가시성은 소비자 인식을 형성하는 데 결정적인 역할을 하며, 이는 제품의 성공 여부에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 포장 디자인에서 브랜드 로고의 주목도를 측정하기 위한 종합적인 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 FoodLogoDet-1500 및 LogoDet-3K와 같은 주요 데이터셋에서 정확한 로고 탐지를 위해 YOLOv8을 활용한다. 두 번째 단계에서는 포장 디자인의 맥락에 특화된 새로운 주목도 예측 모델을 도입하여 사용자의 시각적 주목 패턴을 모델링한다. 제안된 주목도 모델은 트랜스포머 기반 아키텍처를 활용해 시각적 요소와 텍스트 지도를 통합하여 사용자 주목도 지도를 예측한다. 세 번째 단계에서는 로고 탐지 결과와 주목도 지도 생성을 통합함으로써 종합적인 브랜드 주목도 점수를 제공한다. 제안된 방법의 효과성은 각 모듈별로 평가하여 구성 요소별로 철저한 검증을 수행한다. 최첨단 모델들과 비교한 결과, 로고 탐지 및 주목도 지도 예측에서 제안된 방법이 우수한 성능을 보였다. 제안된 브랜드 주목도 점수의 견고성을 검증하기 위해, 이전 심리물리학적 가설을 검토할 수 있도록 고유한 데이터셋을 수집하였다. 그 결과, 브랜드 주목도 점수가 이전 연구들과 일치하는 것으로 나타났다. 또한, 위치, 방향, 인물의 존재 여부 및 기타 시각적 요소가 브랜드 주목도에 미치는 영향을 검증하기 위해 새로운 가설 7개를 제시하였다. 본 연구는 인지심리학, 컴퓨터 비전, 마케팅의 융합 분야에서 중요한 진전을 이룬 것으로, 향후 소비자 중심의 고도화된 포장 디자인 개발에 기여할 전망이다.

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