KR102399691B1 - Method for providing clothing recommendation information based on preference or situation , and server and program using the same - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함한다.The method for providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention includes the steps of: analyzing, by a clothing recommendation information providing server, an attribute of a clothing recommendation request based on a user's owned clothing received from a user terminal; , selecting, according to the analyzed attribute of the clothing recommendation request, a preference-oriented recommendation algorithm in which a user's taste takes precedence over a situation or a situation-oriented recommendation algorithm in which the situation takes precedence over the user's preference, and the clothing recommendation information providing server and generating, by using the selected algorithm, clothing recommendation information including at least one piece of clothing among the clothing owned by the user.

Description

취향중심 또는 상황중심으로 의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램{METHOD FOR PROVIDING CLOTHING RECOMMENDATION INFORMATION BASED ON PREFERENCE OR SITUATION , AND SERVER AND PROGRAM USING THE SAME}Method for providing clothing recommendation information based on taste or situation, and a server and program using it

본 발명은 의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 의류 추천 정보를 제공할 수 있는 방법, 및 이를 이용하는 서버 및 프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing clothing recommendation information, a server and a program using the same, and more particularly, to a user's clothing based on a taste-oriented recommendation algorithm or a situation-oriented recommendation algorithm according to the attribute of the user's clothing recommendation request. A method for providing clothing recommendation information, and a server and program using the same.

종래의 의류 추천 시스템에서는 사용자가 어떤 의류를 보유하고 있는지와 무관하게 다양한 의류 추천 정보들을 제공하였으나, 의류 추천 정보를 제공받은 사용자는 막상 추천된 의류를 참고하여, 보유하고 있는 의류로 코디하는 데에는 어려움이 있었다.In the conventional clothing recommendation system, various pieces of clothing recommendation information are provided regardless of what type of clothing the user has. there was

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 의류 추천 정보를 제공할 수 있는 방법, 및 이를 이용하는 서버 및 프로그램을 제공하는 것이다.The technical object of the present invention is to provide a method for providing clothing recommendation information based on a user's own clothing according to a taste-oriented recommendation algorithm or a situation-oriented recommendation algorithm according to the attribute of a user's clothing recommendation request, and a server and program using the same is to provide

본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The method of providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention includes the steps of: analyzing, by a clothing recommendation information providing server, an attribute of a clothing recommendation request based on a user's owned clothing received from a user terminal, the clothing recommendation information providing server (a), according to the analyzed attribute of the clothing recommendation request, selecting a preference-oriented recommendation algorithm in which a user's taste takes precedence over a situation or a situation-based recommendation algorithm in which the user's preference takes precedence over the user's preference, and providing the clothing recommendation information The method may include generating, by the server, clothing recommendation information including at least one piece of clothing among the user's own clothing by using the selected algorithm.

실시 예에 따라, 상기 의류추천요청은, 상기 사용자가 상기 사용자 단말을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력할 수 있다.According to an embodiment, the clothing recommendation request may be input by the user in the form of text, voice, or image through the user terminal.

실시 예에 따라, 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는, 상기 의류추천요청에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 상기 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.According to an embodiment, the analyzing of the attribute of the clothing recommendation request may include extracting attribute information included in the clothing recommendation request and analyzing the attribute of the clothing recommendation request according to the extracted attribute information.

실시 예에 따라, 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는, 상기 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드(keyword)를 추출하고 추출된 상기 키워드를 이용하여 상기 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.According to an embodiment, the analyzing the attribute of the clothing recommendation request includes extracting a keyword corresponding to the attribute included in the clothing recommendation request and analyzing the attribute of the clothing recommendation request using the extracted keyword can do.

실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자에 의해 촬영된 상기 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수집하는 단계 및 수집된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, the method of providing the clothing recommendation information includes the steps of, by the clothing recommendation information providing server, collecting image data of the user's own clothing photographed by the user, and a classification criterion for setting the collected image data It may further include the step of classifying and storing according to the.

실시 예에 따라, 상기 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계는, 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 저장할 수 있다.According to an embodiment, the classifying and storing the image data according to a set classification criterion may include separately classifying and storing image data to be used in the taste-based recommendation algorithm and image data to be used in the context-based recommendation algorithm.

실시 예에 따라, 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수는 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정될 수 있다.According to an embodiment, the number of classification groups for classification of image data to be used in the taste-based recommendation algorithm may be set to be greater than the number of classification groups for classification of image data to be used in the context-based recommendation algorithm.

실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the method of providing the clothing recommendation information, the clothing recommendation information providing server compares and selects a plurality of comparison sample images displayed through the user terminal at least twice. The method may further include classifying and storing the taste information according to a set classification criterion.

실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 의류 추천 정보에 포함시킬 상기 사용자의 보유 의류가 부족한 경우에 상기 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.According to an embodiment, in the generating of the clothing recommendation information, the clothing recommendation information providing server includes the clothing purchase information together with the clothing recommendation information when the user's own clothing to be included in the clothing recommendation information is insufficient. may be transmitted to the user terminal.

실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the generating of the clothing recommendation information may include, by the clothing recommendation information providing server, generating expert recommended coordination information using a selected algorithm, and the clothing recommendation information providing server, generating the expert recommended coordination information. The method may include comparing the information with the clothes owned by the user to select clothes having a degree of similarity or higher, and generating, by the clothes recommendation information providing server, the clothes recommendation information based on the selected clothes holdings.

실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황중심추천 알고리즘에 따라 서로 다른 기준 유사도를 적용하여 상기 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the generating of the clothing recommendation information may include generating the clothing recommendation information by applying different reference similarities according to the taste-based recommendation algorithm or the situation-based recommendation algorithm.

실시 예에 따라, 상기 취향중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정될 수 있다.According to an embodiment, the reference similarity used in the taste-based recommendation algorithm may be set higher than the reference similarity used in the situation-oriented recommendation algorithm.

본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 서버는 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 요청 분석기 및 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하고, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 추천 의류 검색기를 포함할 수 있다.In the clothing recommendation information providing server according to an embodiment of the present invention, the user's taste is determined according to the request analyzer for analyzing the attributes of the user's owned clothing-based clothing recommendation request received from the user terminal and the analyzed attribute of the clothing recommendation request. A preference-oriented recommendation algorithm that takes precedence over a situation or a situation-based recommendation algorithm in which the situation takes precedence over the user's taste is selected, and using the selected algorithm, clothing recommendation information including at least one piece of clothing among the clothes owned by the user is obtained. It may include a recommended clothing searcher to generate.

본 발명의 실시 예에 따른 프로세서(processor)와 결합되어 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 프로그램은 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 수행하는 프로그램 코드를 포함할 수 있다.The program stored in the medium for performing the method for providing clothing recommendation information in combination with a processor according to an embodiment of the present invention analyzes the attribute of the user's own clothing-based clothing recommendation request received from the user terminal , selecting, according to the analyzed attribute of the clothing recommendation request, a taste-oriented recommendation algorithm in which a user's taste takes precedence over a situation or a situation-based recommendation algorithm in which the user's preference takes precedence over the user's taste, and using the selected algorithm It may include a program code for performing the step of generating the clothing recommendation information including at least one of the clothes owned by the user.

본 발명의 실시 예에 따른 방법과 장치들은 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 취향과 상황에 맞는 최적의 의류 추천 정보를 제공할 수 있다.The method and apparatus according to an embodiment of the present invention provide optimal clothing recommendation information suitable for the taste and situation based on the user's own clothing according to the taste-oriented recommendation algorithm or the situation-oriented recommendation algorithm according to the attribute of the user's clothing recommendation request. can

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 의류 추천 정보 제공 서버의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법의 플로우차트이다.
도 4 내지 도 6은 도 3의 의류 추천 정보를 제공하는 방법에 따라 사용자 단말에서 제공되는 유저 인터페이스의 일 실시 예이다.In order to more fully understand the drawings recited in the Detailed Description, a brief description of each drawing is provided.
1 is a conceptual diagram of a system for providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of the clothing recommendation information providing server shown in FIG. 1 according to an embodiment.
3 is a flowchart of a method of providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention.
4 to 6 are exemplary views of a user interface provided by a user terminal according to the method of providing clothing recommendation information of FIG. 3 .

본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the technical spirit of the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail. However, this is not intended to limit the technical spirit of the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all changes, equivalents, or substitutes included in the scope of the technical spirit of the present invention.

본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.In describing the technical idea of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, numbers (eg, first, second, etc.) used in the description process of the present specification are only identification symbols for distinguishing one component from other components.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in this specification, when a component is referred to as “connected” or “connected” with another component, the component may be directly connected or directly connected to the other component, but in particular It should be understood that, unless there is a description to the contrary, it may be connected or connected through another element in the middle.

또한, 본 명세서에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processer), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Drive Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있으며, 적어도 하나의 기능이나 동작의 처리에 필요한 데이터를 저장하는 메모리(memory)와 결합되는 형태로 구현될 수도 있다.In addition, terms such as "~ unit", "~ group", "~ character", and "~ module" described in this specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is a processor, a micro Processor (Micro Processor), Micro Controller (Micro Controller), CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), APU (Accelerate Processor Unit), DSP (Drive Signal Processor), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc. may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software, and may be implemented in a form combined with a memory that stores data necessary for processing at least one function or operation. .

그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.In addition, it is intended to clarify that the classification of the constituent parts in the present specification is merely a classification for each main function that each constituent unit is responsible for. That is, two or more components to be described below may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function. In addition, each of the constituent units to be described below may additionally perform some or all of the functions of other constituent units in addition to the main function it is responsible for. Of course, it may be carried out by being dedicated to it.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a system for providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 의류 추천 정보 제공 시스템(10)은 사용자 단말(100)과 의류 추천 정보 제공 서버(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the clothing recommendation information providing system 10 may include a user terminal 100 and a clothing recommendation information providing server 200 .

사용자 단말(100)은 사용자가 보유하고 있는 의류(50)를 촬영하고, 촬영된 이미지를 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.The user terminal 100 may photograph the clothing 50 owned by the user and transmit the photographed image to the clothing recommendation information providing server 200 .

실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 보유하고 있는 의류(50)를 촬영하기 위한 이미지 캡쳐 유닛, 예컨대 카메라를 구비할 수 있다.According to an embodiment, the user terminal 100 may include an image capture unit, for example, a camera for photographing the clothing 50 it owns.

사용자 단말(100)은 사용자로부터 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청을 입력받고, 입력된 의류추천요청을 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.The user terminal 100 may receive a clothing recommendation request based on the user's owned clothing from the user, and transmit the input clothing recommendation request to the clothing recommendation information providing server 200 .

사용자 단말(100)은 의류 추천 정보 제공 서버(200)에 의해 제공되는 의류 추천 정보를 수신하여, 수신된 의류 추천 정보를 사용자에게 디스플레이할 수 있다.The user terminal 100 may receive the clothing recommendation information provided by the clothing recommendation information providing server 200 and display the received clothing recommendation information to the user.

실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 무선 통신이 가능한 다양한 형태(예컨대, 스마트폰, 태블릿 PC, 또는 경로정보 관리 서비스를 제공하기 위한 별도의 장치 등)의 무선 통신 기기로 구현될 수 있다.According to an embodiment, the user terminal 100 may be implemented as a wireless communication device of various types capable of wireless communication (eg, a smart phone, a tablet PC, or a separate device for providing a route information management service, etc.).

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자로부터 전송된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수신, 수집하고, 수집된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다.The clothing recommendation information providing server 200 may receive and collect image data of the user's own clothing transmitted from the user, and classify and store the collected image data according to a set classification criterion.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 저장된 사용자의 보유 의류에 관한 정보를 기초로 하여, 사용자의 의류추천요청에 따라 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황이 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택할 수 있다.The clothing recommendation information providing server 200, based on the stored information on the user's own clothing, according to the user's clothing recommendation request, a preference-oriented recommendation algorithm in which the user's taste takes precedence over the situation or a situation in which the user's preference takes precedence. A situation-based recommendation algorithm can be selected.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 선택된 알고리즘에 따라 사용자에게 의류 추천 정보를 생성하여 제공할 수 있다.The clothing recommendation information providing server 200 may generate and provide clothing recommendation information to the user according to a selected algorithm.

의류 추천 정보 제공 서버(200)의 세부적인 구조 및 동작은 도 2를 참조하여 후술하도록 한다.A detailed structure and operation of the clothing recommendation information providing server 200 will be described later with reference to FIG. 2 .

도 2는 도 1에 도시된 의류 추천 정보 제공 서버의 일 실시 예에 따른 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram of the clothing recommendation information providing server shown in FIG. 1 according to an embodiment.

도 1과 도 2를 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 통신 인터페이스(210), 메모리(220), 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다.1 and 2 , the clothing recommendation information providing server 200 may include a communication interface 210 , a memory 220 , and a processor 230 .

통신 인터페이스(210)는 의류 추천 정보 제공 서버(200)와 사용자 단말(100) 간의 통신을 인터페이싱할 수 있으며, 인터페이싱 과정에서 송수신 되는 데이터 또는 신호를 처리할 수 있다.The communication interface 210 may interface communication between the clothing recommendation information providing server 200 and the user terminal 100 , and may process data or signals transmitted and received during the interfacing process.

메모리는 의류 추천 정보 제공 서버(200)의 의류 추천 정보 제공에 필요한 데이터(예컨대, 사용자별 보유 의류에 관한 정보, 사용자별 취향 정보 등)와 프로세서(230)의 처리 과정에서 필요한 데이터, 프로세서(230)의 처리 과정 중 또는 처리 완료 후에 생성된 데이터를 저장할 수 있다.The memory includes data necessary for the clothing recommendation information providing server 200 to provide the clothing recommendation information (eg, information on clothes owned by each user, preference information for each user, etc.), data necessary for processing by the processor 230 , and the processor 230 . ) can be saved during the processing process or after processing is completed.

실시 예에 따라, 메모리(220)에는 본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 프로그램을 저장할 수 있으며, 메모리(220)는 프로세서(230)와 결합되어 상기 프로그램을 실행시킬 수 있다.According to an embodiment, the memory 220 may store a program including a program code for performing the method for providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention, and the memory 220 is coupled to the processor 230 . to run the program.

프로세서(230)는 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238)를 포함할 수 있다.The processor 230 may include a data classifier 232 , a request analyzer 234 , a recommended clothing searcher 236 , and a parameter setter 238 .

실시 예에 따라, 프로세서(230)는 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238)는 프로그램 코드와 상기 프로그램 코드를 수행할 수 있는 하드웨어 리소스(resource)의 논리적 단위 또는 집합으로 구분될 수 있으며, 각각이 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다. 또한, 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238) 각각은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음 나타내기 위하여 구분된 것이며, 반드시 구성들 각각이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아니다.According to an embodiment, the processor 230 includes a data classifier 232 , a request analyzer 234 , a recommended clothing searcher 236 , and a parameter setter 238 includes a program code and a hardware resource capable of executing the program code. (resource) can be divided into logical units or sets, and each does not necessarily mean physically connected code or one type of hardware. In addition, each of the data classifier 232 , the request analyzer 234 , the recommended clothing searcher 236 , and the parameter setter 238 are separated to indicate that they can be separated functionally and logically, and each of the components must be It does not mean that it is separated into a separate physical device or that it is written as a separate code.

데이터 분류기(232)는 사용자 단말(100)에 의해 촬영되어 전송된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 데이터 분류기(232)는 수신된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여, 분류된 이미지 데이터를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.The data classifier 232 may receive image data of the user's own clothing photographed and transmitted by the user terminal 100 . The data classifier 232 may classify the received image data according to a set classification criterion, and store the classified image data in the memory 220 .

실시 예에 따라, 분류 기준은 해당 의류의 종류, 사이즈, 브랜드, 취향 요소), 계절 요소, 연령대 요소, 디자인 요소, 스타일 요소, 또는 상황 요소 등의 다양한 분류 기준에 따라 설정될 수 있다.According to an embodiment, the classification criterion may be set according to various classification criteria such as a type, size, brand, and taste element of the corresponding clothing), a season element, an age element element, a design element, a style element, or a situation element.

실시 예에 따라, 데이터 분류기(232)는 분류 기준에 따른 상기 이미지 데이터의 속성(예컨대, 상의/하의(종류), 44사이즈(사이즈), 파리지앵형(취향 요소), 여름(계절 요소), 20대(연령대 요소), 결혼식 복장(상황 요소) 등의 분류 기준에 따른 속성 정보)을 분류된 이미지 데이터와 함께 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.According to an embodiment, the data classifier 232 may configure attributes of the image data according to the classification criteria (eg, top/bottom (type), 44 size (size), Parisian type (taste factor), summer (seasonal factor), 20 Attribute information according to classification criteria such as age (age factor) and wedding attire (situation factor)) may be stored in the memory 220 together with the classified image data.

실시 예에 따라, 데이터 분류기(232)는 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 분류된 이미지 데이터를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다. 이 경우, 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 분류하기 위한 분류 그룹들의 개수는 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 분류하기 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정될 수 있다.According to an embodiment, the data classifier 232 may separately classify image data to be used in the taste-based recommendation algorithm and image data to be used in the context-based recommendation algorithm, and store the classified image data in the memory 220 . In this case, the number of classification groups for classifying image data to be used in the taste-based recommendation algorithm may be set to be greater than the number of classification groups for classifying image data to be used in the context-based recommendation algorithm.

데이터 분류기(232)는 사용자가 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여, 분류된 사용자의 취향 정보를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.The data classifier 232 classifies the user's taste information input by the user comparing and selecting a plurality of comparison sample images displayed through the user terminal at least twice or more according to a set classification criterion, and the classified user's taste information may be stored in the memory 220 .

사용자가 사용자 단말을 통하여 취향 정보를 입력하는 과정은 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.A process in which the user inputs taste information through the user terminal will be described later with reference to FIG. 4 .

요청 분석기(234)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.The request analyzer 234 may analyze the attribute of the clothing recommendation request based on the user's own clothing received from the user terminal 100 .

실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 의류추천요청을 입력할 수 있다. 사용자 단말(100)은 입력된 의류추천요청을 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.According to an embodiment, the user may input a clothing recommendation request in the form of text, voice, or image through the user terminal 100 . The user terminal 100 may transmit the input clothing recommendation request to the clothing recommendation information providing server 200 .

실시 예에 따라, 사용자가 사용자 단말(100)을 통하여 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘 중에서 사용할 알고리즘을 직접 선택한 경우에, 선택된 알고리즘에 대한 정보가 의류추천요청에 속성 정보로 포함되어 의류 추천 정보 제공 서버(220)로 전송될 수 있다. 이 경우, 요청 분석기(234)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 의류추천요청 자체에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.According to an embodiment, when the user directly selects an algorithm to be used from among the taste-based recommendation algorithm or the situation-based recommendation algorithm through the user terminal 100 , information on the selected algorithm is included as attribute information in the clothing recommendation request to provide clothing recommendation information It may be transmitted to the providing server 220 . In this case, the request analyzer 234 may extract attribute information included in the clothing recommendation request itself received from the user terminal 100 and analyze the attribute of the clothing recommendation request according to the extracted attribute information.

실시 예에 따라, 사용자가 사용자 단말(100)을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지 등의 형태로 간접적으로 원하는 의류추천요청을 한 경우에, 요청 분석기(234)는 의류추천요청의 텍스트, 음성, 또는 이미지에 포함된 키워드(keyword)를 추출할 수 있다. 이 때 추출되는 키워드는 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드일 수 있다. 요청 분석기(234)는 추출된 키워드를 이용하여 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다. 예컨대, 의류추천요청의 텍스트 중에서 기 저장된 장소 또는 상황(예컨대, 결혼식, 면접 등)에 대한 키워드가 포함되어 있는 경우에, 요청 분석기(234)는 상기 기 저장된 상황에 대한 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 의류추천요청의 속성을 상황중심추천 속성인 것으로 분석할 수 있다.According to an embodiment, when the user indirectly makes a desired clothing recommendation request in the form of text, voice, or image through the user terminal 100 , the request analyzer 234 performs text, voice, or You can extract keywords included in the image. In this case, the extracted keyword may be a keyword corresponding to an attribute included in the clothing recommendation request. The request analyzer 234 may analyze the attribute of the clothing recommendation request by using the extracted keyword. For example, if a keyword for a pre-stored place or situation (eg, wedding, interview, etc.) is included in the text of the clothing recommendation request, the request analyzer 234 extracts the keyword for the pre-stored situation, Using keywords, the attribute of the clothing recommendation request can be analyzed as a situation-oriented recommendation attribute.

추천 의류 검색기(236)는 요청 분석기(234)에 의해 분석된 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황이 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택할 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 선택된 알고리즘을 이용하여 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.The recommended clothing searcher 236 selects, according to the attribute of the clothing recommendation request analyzed by the request analyzer 234, a taste-oriented recommendation algorithm in which the user's taste takes precedence over the situation or a situation-based recommendation algorithm in which the situation takes precedence over the user's preference. You can choose. The recommended clothing searcher 236 may generate clothing recommendation information including at least one piece of clothing among the user's own clothing by using the selected algorithm.

실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘이 선택된 경우, 메모리(220)에 저장된 사용자의 취향 정보(분류된 취향 타입)를 우선적으로 반영하여 취향 정보에 상응하는 전문가 추천 코디 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 전문가 추천 코디 정보는 사용자의 취향 정보와 사용자의 의류추천요청에 기초하여 기 저장된 추천 코디 후보들 중에서 선택된 적어도 어느 하나일 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 생성된 전문가 추천 코디 정보와 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 보유 의류를 기초로 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, when the taste-oriented recommendation algorithm is selected, the recommended clothing searcher 236 preferentially reflects the user's taste information (classified taste type) stored in the memory 220 to provide expert recommended coordination information corresponding to the taste information. can create For example, the expert recommended coordination information may be at least one selected from among pre-stored recommended coordination candidates based on the user's taste information and the user's clothing recommendation request. The recommended clothing searcher 236 compares the generated expert recommended coordination information with the user's own clothing, selects owned clothing having a similarity level or higher, and generates clothing recommendation information based on the selected owned clothing.

실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 상황중심추천 알고리즘이 선택된 경우, 의류추천요청에 포함된 상황을 우선적으로 반영하여 상황에 상응하는 전문가 추천 코디 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 전문가 추천 코디 정보는 사용자의 의류추천요청에 포함된 상황에 기초하여 기 저장된 추천 코디 후보들 중에서 선택된 적어도 어느 하나일 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 생성된 전문가 추천 코디 정보와 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 보유 의류를 기초로 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, when the situation-oriented recommendation algorithm is selected, the recommended clothing searcher 236 may generate expert recommended coordination information corresponding to the situation by preferentially reflecting the situation included in the clothing recommendation request. For example, the expert recommended coordination information may be at least one selected from among pre-stored recommended coordination candidates based on a situation included in the user's clothing recommendation request. The recommended clothing searcher 236 compares the generated expert recommended coordination information with the user's own clothing, selects owned clothing having a similarity level or higher, and generates clothing recommendation information based on the selected owned clothing.

실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 서로 다른 기준 유사도를 적용하여 의류 추천 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도를 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높은 값으로 설정하여, 의류 추천 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 취향중심추천 알고리즘에 따라 의류 추천 정보를 생성할 때에는 상황중심추천 알고리즘에 따라 의류 추천 정보를 생성할 때보다 전문가 추천 코디 정보와 보유 의류가 더욱 유사해야 의류 추천 정보에 해당 보유 의류를 포함시킬 수 있다.According to an embodiment, the recommended clothing searcher 236 may generate clothing recommendation information by applying different reference similarities according to a taste-based recommendation algorithm or a situation-based recommendation algorithm. For example, the recommended clothing searcher 236 may generate clothing recommendation information by setting the reference similarity used in the taste-based recommendation algorithm to a higher value than the reference similarity used in the situation-oriented recommendation algorithm. In this case, when generating the clothing recommendation information according to the taste-based recommendation algorithm, the expert recommended coordination information and the owned clothing must be more similar than when generating the clothing recommendation information according to the situation-based recommendation algorithm to include the corresponding owned clothing in the clothing recommendation information. can do it

실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 의류 추천 정보에 포함시킬 사용자 보유 의류가 부족한 경우에 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 생성하여, 통신 인터페이스(210)를 통하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 예컨대, 의류 구매 정보는 전문가 추천 코디 정보에서 대응되는 사용자 보유 의류가 없는 부분에 상응하는 의류와 유사도가 높은 판매 의류에 대한 구매처 또는 가격 등의 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the recommended clothing searcher 236 generates clothing purchase information together with the clothing recommendation information when the user owned clothing to be included in the clothing recommendation information is insufficient, and the user terminal 100 through the communication interface 210 can be sent to For example, the clothing purchase information may include information such as a place of purchase or a price for sale clothing having a high similarity to clothing corresponding to a portion of the expert-recommended coordination information that does not correspond to the user owned clothing.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법의 플로우차트이다. 도 4 내지 도 6은 도 3의 의류 추천 정보를 제공하는 방법에 따라 사용자 단말에서 제공되는 유저 인터페이스의 일 실시 예이다.3 is a flowchart of a method of providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention. 4 to 6 are exemplary views of a user interface provided by a user terminal according to the method of providing clothing recommendation information of FIG. 3 .

도 1 내지 도 6을 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자에 의해 촬영된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수집할 수 있다(S310).1 to 6 , the clothing recommendation information providing server 200 may collect image data of the user's own clothing photographed by the user ( S310 ).

실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자의 보유 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 의류 추천 정보 제공 서버(200) 측으로 전송할 수 있다.According to an embodiment, the user may photograph the user's own clothing through the user terminal 100 and transmit the photographed image data to the clothing recommendation information providing server 200 side.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S310 단계에서 수집된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다(S320).The clothing recommendation information providing server 200 may classify and store the image data of the user's clothing collected in step S310 according to a set classification criterion (S320).

실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 저장할 수 있다.According to an embodiment, the clothing recommendation information providing server 200 may separately classify and store image data to be used for the taste-based recommendation algorithm and image data to be used for the situation-based recommendation algorithm.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)을 통하여 입력된 사용자 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다(S330).The clothing recommendation information providing server 200 may classify and store user preference information input through the user terminal 100 according to a set classification criterion (S330).

도 4를 함께 참조하면, 사용자 단말(100)에는 동일한 취향 섹터에서 서로 상반되는 취향 속성에 따른 비교 샘플 이미지들(PR-SEL1, PR-SEL2)은 한 화면에 표시될 수 있다. 사용자는 사용자 단말(100)에 표시되는 복수의 비교 샘플 이미지들(PR-SEL1, PR-SEL2) 중에서 어느 하나를 선택할 수 있다. 실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)에 회별로 변경되어 표시되는 복수의 비교 샘플 이미지들을 적어도 2회 이상 비교하여 선택할 수 있다. Referring to FIG. 4 together, the user terminal 100 may display comparative sample images PR-SEL1 and PR-SEL2 according to opposite taste attributes in the same taste sector on one screen. The user may select any one of the plurality of comparison sample images PR-SEL1 and PR-SEL2 displayed on the user terminal 100 . According to an embodiment, the user may compare and select a plurality of comparison sample images displayed on the user terminal 100 after being changed at least twice.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자가 선택한 비교 샘플 이미지에 따라 사용자가 선호하는 취향 속성을 복수 개 중에서 어느 하나로 분류하여 저장할 수 있다. 예컨대, 취향 속성은 제1취향 섹터의 A타입/B타입, 제2취향 섹터의 C타입/D타입, 제3취향 섹터의 E타입/F타입, 제4취향 섹터의 G타입/H타입의 조합에 의하여, 총 16개의 취향속성(예컨대, A&D&E&G 등)으로 분류될 수 있다.The clothing recommendation information providing server 200 may classify and store the preference attribute preferred by the user according to the comparison sample image selected by the user through the user terminal 100 , from among a plurality of types. For example, the preference attribute is a combination of A type/B type of the first preference sector, C type/D type of the second preference sector, E type/F type of the third preference sector, and G type/H type of the fourth preference sector , can be classified into a total of 16 taste attributes (eg, A&D&E&G, etc.).

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자의 의류추천요청을 수신하고, 수신된 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다(S340).The clothing recommendation information providing server 200 may receive the user's clothing recommendation request and analyze the attributes of the received clothing recommendation request (S340).

도 5를 함께 참조하면, 사용자는 의류추천요청을 사용자 단말기(100)에서 제공된 리스트(RC-SEL1) 중에서 선택(RC-SEL2)하는 형태로 입력할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the user may input a clothing recommendation request in the form of selecting (RC-SEL2) from the list (RC-SEL1) provided by the user terminal 100 .

실시 예에 따라, 사용자는 의류추천요청을 자유형태의 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력할 수도 있다.According to an embodiment, the user may input the clothing recommendation request in the form of free-form text, voice, or image.

실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자의 의류추천요청에 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘을 선택하기 위한 속성 정보가 직접 포함되어 있는 경우에는 해당 속성 정보를 추출하고, 추출된 속성 정보를 이용하여 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.According to an embodiment, the clothing recommendation information providing server 200 extracts and extracts the attribute information when the user's clothing recommendation request directly includes attribute information for selecting the taste-oriented recommendation algorithm or the situation-oriented recommendation algorithm. The attributes of the clothing recommendation request can be analyzed using the acquired attribute information.

다른 실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자가 의류추천요청을 자유형태의 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력한 경우에, 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태의 의류추천요청에서 특정 속성에 대응되는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 속성을 분석할 수 있다.According to another embodiment, when the user inputs the clothing recommendation request in the form of free text, voice, or image, the clothing recommendation information providing server 200 may provide a clothing recommendation request in the form of text, voice, or image. keywords corresponding to specific attributes can be extracted from the , and attributes can be analyzed using the extracted keywords.

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S340 단계에서 분석된 속성에 따라, 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘 중에서 어느 하나를 선택할 수 있다(S350).The clothing recommendation information providing server 200 may select either a taste-based recommendation algorithm or a situation-based recommendation algorithm according to the attribute analyzed in step S340 (S350).

의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S350 단계에서 선택된 알고리즘을 이용하여, 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성할 수 있다(S360).The clothing recommendation information providing server 200 may use the algorithm selected in step S350 to generate clothing recommendation information including at least one piece of clothing among the clothes owned by the user (S360).

도 6을 함께 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 의류 추천 정보를 사용자 단말(100)로 전송하고, 사용자 단말(100)은 수신된 의류 추천 정보를 도 6의 예시적인 형태와 같이 디스플레이할 수 있다.6 , the clothing recommendation information providing server 200 transmits the clothing recommendation information to the user terminal 100 , and the user terminal 100 displays the received clothing recommendation information as shown in the exemplary form of FIG. 6 . can do.

실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 의류 추천 정보의 전체 착용 형태를 나타내는 UI 영역(RC-TOT)과 의류 추천 정보에 포함된 개별 아이템에 관한 정보를 나타내는 UI 영역(RC-IND)으로 구분될 수 있다.According to an embodiment, the user terminal 100 is divided into a UI area (RC-TOT) indicating the overall wearing form of the clothing recommendation information and a UI area (RC-IND) indicating information on individual items included in the clothing recommendation information. can be

본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 프로그램 코드로 구현되어 메모리(예컨대, 도 2의 210)에 저장될 수 있으며, 메모리(예컨대, 도 2의 210)는 프로세서(예컨대, 도 2의 230)와 결합되어 본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행 시킬 수 있다.The method for providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention may be implemented as a program code and stored in a memory (eg, 210 in FIG. 2 ), and the memory (eg, 210 in FIG. 2 ) is provided by a processor (eg, in FIG. 2 ) 2), it is possible to perform a method of providing clothing recommendation information according to an embodiment of the present invention.

이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상 및 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러가지 변형 및 변경이 가능하다.As mentioned above, although the present invention has been described in detail with reference to a preferred embodiment, the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications and changes can be made by those skilled in the art within the technical spirit and scope of the present invention. This is possible.

10 : 의류 추천 정보 제공 시스템
100 : 사용자 단말
200 : 의류 추천 정보 제공 서버10: Clothing recommendation information providing system
100: user terminal
200: clothing recommendation information providing server

Claims (14)

의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계;
상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계;
상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계; 및
상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하고, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 사용자의 보유 의류는, 상기 사용자에 의해 촬영된 이미지 데이터로 수집되어 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하는 형태로 저장되며,
상기 취향중심추천 알고리즘에서 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류 간의 비교에 사용되는 상기 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정되며,
상기 사용자 단말의 한 화면에 표시되는 상기 복수의 비교 샘플 이미지들 각각은 동일한 취향 섹터에서 서로 상반되는 취향 속성에 대응되며, 상기 사용자의 취향 정보는 복수의 취향 섹터들 각각에서의 취향 속성의 조합으로 분류되는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
classifying and storing, by the clothing recommendation information providing server, the user's taste information input by the user comparing and selecting a plurality of comparison sample images displayed through the user terminal at least twice according to a set classification criterion;
analyzing, by the clothing recommendation information providing server, an attribute of a clothing recommendation request based on the user's owned clothing received from the user terminal;
selecting, by the clothing recommendation information providing server, a preference-oriented recommendation algorithm in which a user's taste takes precedence over a situation or a situation-based recommendation algorithm in which the user's preference takes precedence over the user's preference, according to the analyzed attribute of the clothing recommendation request; ; and
The clothing recommendation information providing server generates expert-recommended coordination information using a selected algorithm, compares the generated expert-recommended coordination information with the user's own clothing, selects clothing having a similarity level or higher, and selects the selected owned clothing. Including the step of generating the clothing recommendation information based on,
The clothes owned by the user are collected as image data photographed by the user and stored in a form of separately classifying image data to be used in the taste-oriented recommendation algorithm and image data to be used in the situation-oriented recommendation algorithm,
In the taste-oriented recommendation algorithm, the reference degree of similarity used for comparison between the expert recommended coordination information and the clothes owned by the user is set higher than the standard similarity used in the situation-oriented recommendation algorithm,
Each of the plurality of comparison sample images displayed on one screen of the user terminal corresponds to opposite taste attributes in the same taste sector, and the user's taste information is a combination of taste attributes in each of the plurality of taste sectors. A method of providing classified, clothing recommendations.
 제1항에 있어서,
상기 의류추천요청은,
상기 사용자가 상기 사용자 단말을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
According to claim 1,
The clothing recommendation request is,
A method of providing clothing recommendation information, which the user inputs in the form of text, voice, or image through the user terminal.
 제1항에 있어서,
상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는,
상기 의류추천요청에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
According to claim 1,
The step of analyzing the attributes of the clothing recommendation request includes:
A method of providing clothing recommendation information by extracting attribute information included in the clothing recommendation request and analyzing the attribute of the clothing recommendation request according to the extracted attribute information.
 제1항에 있어서,
상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는,
상기 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드(keyword)를 추출하고 추출된 상기 키워드를 이용하여 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
According to claim 1,
The step of analyzing the attributes of the clothing recommendation request includes:
A method of providing clothing recommendation information by extracting a keyword corresponding to an attribute included in the clothing recommendation request and analyzing the attribute of the clothing recommendation request using the extracted keyword.
 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수는 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정되는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
According to claim 1,
The method of providing clothing recommendation information, wherein the number of classification groups for classification of image data to be used in the taste-based recommendation algorithm is set to be greater than the number of classification groups for classification of image data to be used in the situation-oriented recommendation algorithm .
 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는,
상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 의류 추천 정보에 포함시킬 상기 사용자의 보유 의류가 부족한 경우에 상기 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 상기 사용자 단말로 전송하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
According to claim 1,
The step of generating the clothing recommendation information includes:
The method of providing clothing recommendation information, wherein the clothing recommendation information providing server transmits clothing purchase information together with the clothing recommendation information to the user terminal when there is insufficient clothing owned by the user to be included in the clothing recommendation information.
 삭제delete 삭제delete 삭제delete 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 데이터 분류기;
상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 요청 분석기; 및
분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하고, 선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하고, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 추천 의류 검색기를 포함하며,
상기 사용자의 보유 의류는, 상기 사용자에 의해 촬영된 이미지 데이터로 수집되어 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하는 형태로 저장되며,
상기 취향중심추천 알고리즘에서 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류 간의 비교에 사용되는 상기 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정되며,
상기 사용자 단말의 한 화면에 표시되는 상기 복수의 비교 샘플 이미지들 각각은 동일한 취향 섹터에서 서로 상반되는 취향 속성에 대응되며, 상기 사용자의 취향 정보는 복수의 취향 섹터들 각각에서의 취향 속성의 조합으로 분류되는, 의류 추천 정보 제공 서버.
a data classifier for classifying and storing the user's taste information input by comparing and selecting a plurality of comparison sample images displayed through the user terminal at least twice or more according to a set classification criterion;
a request analyzer for analyzing attributes of a clothing recommendation request based on the user's own clothing received from the user terminal; and
According to the analyzed attribute of the clothing recommendation request, a taste-oriented recommendation algorithm in which the user's taste takes precedence over the situation or a situation-oriented recommendation algorithm in which the user's preference takes precedence over the user's taste is selected, and the expert recommendation code is used by using the selected algorithm. a recommended clothing searcher that generates information, compares the generated expert-recommended coordination information with the user's own clothing, selects clothing possessed by a reference similarity or higher, and generates the clothing recommendation information based on the selected owned clothing;
The clothes owned by the user are collected as image data photographed by the user and stored in a form of separately classifying image data to be used in the taste-oriented recommendation algorithm and image data to be used in the situation-oriented recommendation algorithm,
In the taste-oriented recommendation algorithm, the reference degree of similarity used for comparison between the expert recommended coordination information and the clothes owned by the user is set higher than the standard similarity used in the situation-oriented recommendation algorithm,
Each of the plurality of comparison sample images displayed on one screen of the user terminal corresponds to opposite taste attributes in the same taste sector, and the user's taste information is a combination of taste attributes in each of the plurality of taste sectors. Classified, clothing recommendation information server.
 프로세서(processor)와 결합되어 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 프로그램으로서,
사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계;
상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계;
분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계; 및
선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하고, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 수행하는 프로그램 코드를 포함하며,
상기 사용자의 보유 의류는, 상기 사용자에 의해 촬영된 이미지 데이터로 수집되어 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하는 형태로 저장되며,
상기 취향중심추천 알고리즘에서 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류 간의 비교에 사용되는 상기 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정되며,
상기 사용자 단말의 한 화면에 표시되는 상기 복수의 비교 샘플 이미지들 각각은 동일한 취향 섹터에서 서로 상반되는 취향 속성에 대응되며, 상기 사용자의 취향 정보는 복수의 취향 섹터들 각각에서의 취향 속성의 조합으로 분류되는, 프로그램.
A program stored in a medium for performing a method of providing clothing recommendation information in combination with a processor,
classifying and storing the user's taste information input by comparing and selecting a plurality of comparison sample images displayed through the user terminal at least twice or more according to a set classification criterion;
analyzing an attribute of a clothing recommendation request based on the user's own clothing received from the user terminal;
selecting, according to the analyzed attribute of the clothing recommendation request, a taste-oriented recommendation algorithm in which a user's taste takes precedence over a situation or a situation-based recommendation algorithm in which the user's preference takes precedence over the user's taste; and
Creates expert recommended coordination information using a selected algorithm, compares the generated expert recommended coordination information with the user's clothing, selects clothing having a similarity level or higher, and generates the clothing recommendation information based on the selected owned clothing contains program code that performs the steps of
The clothes owned by the user are collected as image data photographed by the user and stored in a form of separately classifying image data to be used in the taste-oriented recommendation algorithm and image data to be used in the situation-oriented recommendation algorithm,
In the taste-oriented recommendation algorithm, the reference degree of similarity used for comparison between the expert recommended coordination information and the clothes owned by the user is set higher than the standard similarity used in the situation-oriented recommendation algorithm,
Each of the plurality of comparison sample images displayed on one screen of the user terminal corresponds to opposite taste attributes in the same taste sector, and the user's taste information is a combination of taste attributes in each of the plurality of taste sectors. Assorted Program.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101762875B1 (en) * 2016-03-22 2017-07-28 최윤내 Shopping system for clothing where quration services are provided and method therefor

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130033506A (en) * 2011-09-09 2013-04-04 주식회사 케이티 Item recommendation method and apparatus
KR102300190B1 (en) * 2014-03-11 2021-09-08 주식회사 엘지유플러스 System and method for providing clothes search service
KR20190012365A (en) * 2017-07-27 2019-02-11 주식회사 맵씨닷컴 User customized product recommendation device
KR20190103098A (en) * 2019-08-16 2019-09-04 엘지전자 주식회사 Method and device for recommending cloth coordinating information

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101762875B1 (en) * 2016-03-22 2017-07-28 최윤내 Shopping system for clothing where quration services are provided and method therefor

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