최근 아이돌 가수 등 여러 연예인이 다양한 형태의 신한복을 착용한 모습이 방송에 공개되면서, 신한복에 대한 대중적 관심이 높아지고 있다. 또 한류의 지속적 확산으로 신한복에 대한 세계적 관심 또한 높아지고 있다. 오늘날 의류 산업은 IT 산업의 발전과 모바일 기기의 성능 향상으로 온라인의 비중이 점점 상승하고 있다. 2020년 통계청이 발표한 자료에 따르면, 국내 온라인 패션시장 규모는 전년 대비 13.4% 성장한 42조 6천 879억원으로 나타났다. 이러한 현상은 코로나 팬더믹 이후 가속화되어 2021년에는 주요 온라인 패션 플랫폼 빅5의 거래액이 2020년 대비 40% 이상 성장할 것이라는 예측도 있다. 반면 백화점을 비롯한 오프라인 매장의 거래량은 지속해서 감소하는 추세다. 온라인 쇼핑에서 추천 알고리즘은 사용자의 구매력을 높이기 위한 기본적인 방법이다. 대표적 추천 알고리즘으로는 협업 필터링이 있다. 그러나 협업 필터링을 적용하기 위해서는 상품에 대한 평점이 반드시 필요하다는 단점이 있다. 특히 신한복은 아직 시장이 활성화되지 않았기 때문에 축적된 데이터가 부족한 상황이다. 이에 본 논문은 기존 연구의 분석결과를 바탕으로 신한복 온라인 커스터마이징 플랫폼 개발에 적합한 추천 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 신한복 온라인 커스터마이징 플랫폼의 초기 추천 알고리즘으로 활용할 수 있다.