JP2023554298A - インテリアーサービスのビックデータ基盤の使用者グループ群分析を通じた事物推薦装置及び方法 - Google Patents

インテリアーサービスのビックデータ基盤の使用者グループ群分析を通じた事物推薦装置及び方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、インテリアーサービスのビックデータ基盤の使用者グループ群分析を通じた事物推薦装置及び方法を提供する。本発明の一実施例による事物推薦装置が遂行する事物推薦方法は、インテリアーサービスを使用する使用者情報と使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び事物のスタイルを含む事物情報で構成されたビックデータを獲得する段階と、ビックデータに含まれた使用者情報を基準でインテリアーサービス使用者のグループ群を分類する段階と、事物情報を基礎でグループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計し、グループ群で一番多く集計された事物のスタイルを判別する段階と、インテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で分類されたグループ群のうちで第１使用者が属する第１グループ群を判別する段階と、及び第１使用者の仮想空間内で所定事物に対する情報が要請される場合、既保存された所定事物の識別情報のうちで第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する所定事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦する段階と、を含むことができる。【選択図】図１

Description

本発明は、インテリアーサービスのビックデータ基盤の使用者グループ群分析を通じた事物推薦装置及び方法に関するものである。
人々は生きて行きながら自分の個性に符合しながらより美しい住居環境を追い求めようとする欲求を持っている。このために、簡単には住居空間に新しい事物を配置してインテリアーを飾るか、またはひいては壁紙や床材を交替して空間の構造を変更するなどのインテリアー工事を進行したりする。
従来にはインテリアー工事のために依頼人がインテリアー専門家に自分が願う空間を作ろうと住居環境などのインテリアー試案を依頼し、依頼を受けたインテリアー専門家は顧客が願うインテリアーを設計して顧客に提示する方式で進行した。
しかし、現在は仮想空間に使用者が直接各種インテリアー要素を飾って見られるインテリアーサービス(ex．３D空間データプラットホームアーバンベース)が開発されることによって、インテリアーサービスの使用者が直接自分の住居環境を移植した仮想空間に自分の趣向どおり事物を配置して手軽く床材/壁紙などを交替して見られる。
これによって、使用者らは仮想空間のインテリアーを通じて実際インテリアーを間接的に体感することができるし、自分の気に入る実際インテリアー商品を注文するか、または実際施工と連動されたインテリアー発注を入れるなどのサービスの提供を受けている。
前述したインテリアーサービスは使用者が仮想空間に直接各種インテリアー要素を飾って見られるように、多様な種類の事物、床材、壁紙などのインテリアー要素を使用者の仮想空間に提供する。
一方、インテリアーは各種インテリアー要素らのスタイル及び色相の調和が美的に重要であるが、インテリアーサービスの使用者がインテリアー専門家ではない場合には数多くの種類の事物、床材、壁紙などを選択することに困難を経験することがある。
これによって、本発明の実施例で解決しようとする課題は、使用者の情報を通じて使用者の趣向を反映しながら、使用者の仮想空間に配置されたインテリアーと似合うことができる多様なインテリアー要素を推薦する技術を提供しようとする。
但し、本発明の実施例が成そうとする技術的課題は、以上で言及した課題で制限されないし、以下で説明する内容から通常の技術者に自明な範囲内で多様な技術的課題が導出されることができる。
本発明の一実施例による事物推薦装置は、所定の動作を遂行できるようにする命令語らを保存する一つ以上のメモリーと、及び前記一つ以上のメモリーと動作可能になるように連結されて前記命令語らを実行するように設定された一つ以上のプロセッサを含み、前記プロセッサが遂行する動作はインテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び前記事物のスタイルを含む事物情報で構成されたビックデータを獲得する動作と、前記ビックデータに含まれた前記使用者情報を基準で前記インテリアーサービス使用者のグループ群を分類する動作と、前記事物情報を基礎で前記グループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計し、前記グループ群で一番多く集計されたスタイルを判別する動作と、インテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で前記分類されたグループ群のうちで前記第１使用者が属する第１グループ群を判別する動作と、及び前記第１使用者の仮想空間内で所定事物に対する情報が要請される場合、既保存された所定事物の識別情報のうちで前記第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する所定事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦する動作を含むことができる。
また、前記使用者情報は使用者の年齢、性別及びインテリアー地域に対する情報を含むことができる。
また、前記事物のスタイルを判別する動作は、既設定された範囲で分けられた年齢代、性別、インテリアー地域に対して共通で該当する使用者を同じグループ群で分類する動作と、前記と同じグループ群の使用者が仮想空間に配置した各事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計する動作と、及び前記配置回数が一番多いことで集計されたスタイルを前記と同じグループ群で選好するスタイルで判別する動作を含むことができる。
また、前記第１グループ群を判別する動作は前記分類されたグループ群の特性のうちで前記第１使用者の年齢代、性別及び前記第１使用者がインテリアーする仮想空間の地域とマッチングされるグループ群を前記第１グループ群で判別する動作を含むことができる。
また、前記プロセッサが遂行する動作は、前記推薦動作以後に、前記第１使用者が前記第１スタイルと異なる第２スタイルの事物を選択して配置した場合、追加事物に対する情報要請時前記第１使用者が仮想空間に既配置した第２スタイルの事物の個数を基礎で前記第１スタイル及び前記第２スタイルの推薦の割合を演算して前記追加事物を推薦する動作をさらに含むことができる。
また、前記追加事物を推薦する動作は、下記数学式１によって前記第１スタイルの推薦の割合を計算する動作と、
[数学式１]

(但し、n=０である時は
は１
(
:第１スタイルの推薦の割合、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、k:第１グループ群使用者の平均事物配置個数)
下記数学式２によって前記第２スタイルの推薦の割合を計算する動作と、及び
[数学式２]

(但し、x=０である時
は０、x=１である時
は１
(
:仮想空間に既配置された第２スタイルの推薦の割合、
:第１使用者が仮想空間に配置した第２スタイル事物の数、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、
)
前記追加事物に対する識別情報のうちで、
:
の割合で前記第１スタイルに該当する追加事物の識別情報及び前記第２スタイルに該当する追加事物の識別情報をフィルタリングして推薦する動作を含むことができる。
また、前記事物のスタイルは材質、ブランド及び雰囲気のうちで少なくとも一つを基準で事物の性質を分類して複数のスタイルで区分されることができる。
また、前記プロセッサが遂行する動作は、前記第１使用者が仮想空間に配置した壁紙の色相及び床材の色相を基礎で前記所定事物の色相を推薦する動作をさらに含むことができる。
また、前記色相を推薦する動作は、所定の色相環を利用し、前記色相環で前記壁紙の色相と類似対比である色相、前記壁紙の色相と反対対比である色相、前記壁紙の色相と補色対比である色相と、及び前記色相環で前記床材の色相と類似対比である色相、前記壁紙の色相と反対対比である色相、前記壁紙の色相と補色対比である色相を含む色相群を前記所定事物の色相で推薦する動作を含むことができる。
また、前記色相を推薦する動作は前記第１使用者の仮想空間に既配置された事物がある場合、前記色相群で前記既配置された事物の色相と同一であるか、または隣接した色相を優先的に推薦する動作を含むことができる。
本発明の一実施例による事物推薦装置が遂行する事物推薦方法は、インテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び前記事物のスタイルを含む事物情報で構成されたビックデータを獲得する段階と、前記ビックデータに含まれた前記使用者情報を基準で前記インテリアーサービス使用者のグループ群を分類する段階と、前記事物情報を基礎で前記グループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計し、前記グループ群で一番多く集計された事物のスタイルを判別する段階と、インテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で前記分類されたグループ群のうちで前記第１使用者が属する第１グループ群を判別する段階と、及び前記第１使用者の仮想空間内で所定事物に対する情報が要請される場合、既保存された所定事物の識別情報のうちで前記第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する所定事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦する段階と、を含むことができる。
本発明の実施例によれば、インテリアーサービスを使用する数多くの使用者が自分の仮想空間に各種インテリアー要素を飾って見ながら収集されるビックデータを活用し、使用者らの趣向、使用者らが主に共に配置する事物らの種類、使用者らが主に共に配置する事物らのスタイルを反映した推薦技術を提供することができる。
このために、本発明の実施例はビックデータに含まれた多様な使用者らの情報から複数の共通的な趣向と調和を反映することができる連関度を分析する技術を使って、使用者の仮想空間に新しく配置されるインテリアー要素を推薦することができる。
この外に、本文書を通じて直接的または間接的に把握される多様な効果らが提供されることができる。
本発明の一実施例による事物推薦装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施例による事物推薦装置が使用者グループ群分析基盤で遂行する事物推薦方法の動作流れ図である。 本発明の一実施例によって事物の識別情報がスタイル及び色相によって分類されているデータ構造に対する例示図である。 本発明の一実施例によって使用者グループ群基盤の推薦の割合を演算する例示(a)である。 本発明の一実施例によって既配置された事物基盤の推薦の割合を演算する例示(b)である。 本発明の一実施例による事物推薦装置が既配置事物分析基盤で遂行する事物推薦方法の動作流れ図である。 本発明の一実施例によって色相環を利用して既配置された壁紙及び床材と似合う色相を推薦する動作を説明するための例示図である。
本発明の利点及び特徴、そして、それらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施例らを参照すれば明確になるであろう。しかし、本発明は以下で開示される実施例らに限定されるものではなく多様な形態で具現されることができるし、単に本実施例らは本発明の開示が完全になるようにして、本発明が属する技術分野で通常の知識を持った者に発明の範疇を完全に知らせてくれるために提供されるものであり、本発明の範疇は請求項によって定義されるだけである。
本発明の実施例らを説明しながら公知機能または構成に対する具体的な説明は本発明の実施例らを説明しながら実際に必要な場合外には省略されるであろう。そして、後述される用語は本発明の実施例での機能を考慮して定義された用語として、これは使用者、運用者の意図または慣例などによって変わることができる。それで、その定義は本明細書全般にわたった内容を土台で下ろされなければならないであろう。
図面に表示されて下に説明される機能ブロックらは可能な具現の例らであるだけである。他の具現らでは詳細な説明の思想及び範囲を脱しない範囲で他の機能ブロックらが使用されることができる。また、本発明の一つ以上の機能ブロックが個別ブロックらに表示されるが、本発明の機能ブロックのうちで一つ以上は同一機能を実行する多様なハードウェア及びソフトウェア構成の組合であることができる。
また、ある構成要素らを含むという表現は、開放型の表現として該当構成要素らが存在することを単純に指称するだけであり、追加的な構成要素らを排除することで理解されてはいけない。
ひいては、ある構成要素が異なる構成要素に連結されているか、または接続されていると言及される時には、その他の構成要素に直接的に連結または接続されていることもできるが、中間に他の構成要素が存在することもできると理解されなければならない。
また‘第１、第２'などのような表現は、複数の構成を区分するための用途だけで使用された表現であり、構成らの間の手順やその他の特徴らを限定しない。
以下では、図面らを参照して本発明の実施例らに対して説明するようにする。
図１は、本発明の一実施例による事物推薦装置１００の機能ブロック図である。図１を参照すれば、一実施例による事物推薦装置１００はメモリー１１０、プロセッサ１２０、入力インターフェース１３０、ディスプレイ部１４０及び通信インターフェース１５０を含むことができる。
メモリー１１０はビックデータDB１１１、スタイルDB１１３及び命令語DB１１５を含むことができる。
ビックデータDB１１１はインテリアーサービスから収集される多様なデータを含むことができる。インテリアーサービスとは、実際空間の姿を３次元の仮想空間に移植して仮想のインテリアー要素を飾って見られる機能を提供するサービスを含むことができる。インテリアーサービスを使用する使用者らは自分の趣向どおり仮想空間に事物/床材/壁紙などのインテリアー要素を配置することができる。インテリアーサービスを使用する使用者は他の使用者が飾った仮想空間のインテリアーを見て共感機能(ex．気に入りボタン)などを通じて反応することができる。また、インテリアーサービスを通じて使用者らが特定インテリアーを照会した照会数が集計されることができる。
ビックデータDB１１１はインテリアーサービスから収集されるすべての情報をビックデータとして保存することができる。例えば、ビックデータはインテリアーサービスの使用者情報、使用者がインテリアーした空間に対する情報、インテリアーした部屋種類に対する情報、使用者が配置したインテリアー要素(ex．事物、壁紙、床材など)に対する情報、使用者が配置したインテリアー要素のスタイル情報、使用者の趣向に対する情報、使用者らが特定インテリアーに対して評価した情報、使用者らが特定インテリアーを照会した回数に対する情報などを含むことができる。
スタイルDB１１３はビックデータに含まれたインテリアー要素またはインテリアーサービスで提供中のインテリアー要素が有するスタイル情報または色相情報を保存することができる。スタイル情報は事物、壁紙、床材などのインテリアー要素が有するスタイルを特定するための識別情報を含むことができるし、色相情報は事物、壁紙、床材などのインテリアー要素が有する色相を特定するための識別情報を含むことができる。例えば、図３を参照すればスタイルDB１１３はインテリアーサービスで提供する“テーブル”というすべての識別情報がスタイル情報及び色相情報と共にマッピングされて保存されることができる。これによって、使用者によって特定事物に対する情報が要請された場合、スタイルDBに含まれた特定事物のすべての識別情報に対してスタイル情報または色相情報によってフィルタリングされた識別情報が推薦されることができる。
一方、スタイル情報とはインテリアーサービスが提供する事物が有する材質、ブランド及び雰囲気など事物の属性に対する情報を意味する。仮に、材質という属性を基準で事物のスタイルを分類する場合、事物は木材スタイル、鉄材スタイル、セラミックススタイル、プラスチックスタイルのうちで一つでスタイル情報が分類されることができる。但し、スタイル情報の分類が上述した例示に限定されるものではなくて、インテリアーサービス管理者の設定によって多様な属性を基準で事物のスタイルを分類することができる。
命令語DB１１５はプロセッサ１２０の動作を遂行させることができる命令語らを保存することができる。例えば、命令語DB１１５は後述するプロセッサ１２０の動作らと対応される動作を遂行するようにするコンピューターコードを保存することができる。
プロセッサ１２０は事物推薦装置１００が含む構成ら、メモリー１１０、入力インターフェース１３０、ディスプレイ部１４０及び通信インターフェース１５０の全般的な動作を制御することができる。プロセッサ１２０はグループ化モジュール１２１、演算モジュール１２５、及び制御モジュール１２７を含むことができる。プロセッサ１２０はメモリー１１０に記憶された命令語らを実行してグループ化モジュール１２１、演算モジュール１２５及び制御モジュール１２７を駆動させることができる。グループ化モジュール１２１、演算モジュール１２５及び制御モジュール１２７によって遂行される動作はプロセッサ１２０によって遂行される動作で理解されることができる。
グループ化モジュール１２１はビックデータに含まれたインテリアーサービスを使用する使用者情報を利用し、ビックデータに含まれた使用者のうちで共通的な特徴を共有する使用者を等しいグループ群で分類することができる。
演算モジュール１２５は使用者が特定事物に対する情報を要請する場合、ビックデータを通じて使用者が属したグループ群でよく使用されるスタイルがどのようなスタイルであるかを判別してグループ群基盤の事物推薦を遂行することができる。また、演算モジュール１２５は使用者が特定事物に対する情報を要請する場合、使用者の仮想空間に既配置された事物を分析して既配置事物基盤の事物推薦を遂行することができる。
制御モジュール１２７は使用者が特定事物に対する情報を要請する場合、演算モジュール１２５が演算した特定スタイルの推薦の割合に基盤して、メモリー１１０に保存された事物の識別情報をフィルタリングした結果を出力することができる。また、制御モジュール１２７はインテリアーサービスを使用する使用者の仮想空間に配置された壁紙の色相及び床材の色相を基礎で新しく推薦する事物の色相を演算することができる。
入力インターフェース１３０は使用者の入力を受信することができる。例えば、使用者がインテリアーサービスで選択するインテリアー要素などの入力を受信することができる。
ディスプレイ部１４０はディスプレイパネルを含んで画像を出力するハードウェア構成を含むことができる。
通信インターフェース１５０は外部装置(ex．外部DBサーバー、使用者端末など)と通信して情報を送受信することができるようにする。このために、通信インターフェース１５０は無線通信モジュールまたは有線通信モジュールを含むことができる。
以下、図２乃至図６を通じて事物推薦装置１００の構成要素らが連動し、インテリアーサービス使用者のグループ群を分析して使用者が新しく配置する事物のスタイルを推薦する実施例、使用者の仮想空間に既配置された事物らのスタイルを分析して使用者が新しく配置する事物のスタイルを推薦する実施例、使用者の仮想空間に既配置された壁紙及び床材の色相を基礎で使用者が新しく配置する事物の色相を推薦する実施例を説明する。
図２は、本発明の一実施例による事物推薦装置１００が使用者グループ群分析基盤で遂行する事物推薦方法の動作流れ図である。図２による事物推薦方法の各段階は、図１を通じて説明された事物推薦装置１００の構成らによって遂行されることができるし、各段階を説明すれば次のようである。
ビックデータDB１１１はインテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び事物のスタイルを含む事物情報を含むビックデータを獲得することができる(Ｓ２１０)。
インテリアーサービスは各使用者が自分の仮想空間に配置したインテリアー要素らに対する情報が維持されるように保存することができるし、使用者がインテリアー要素を配置して見て飾った回数、配置して見たインテリアー要素らに対する内訳、最終的に維持されている仮想空間でのインテリアー要素及び使用者の情報を保存することができるし、このようなすべての情報を累積して保存することでビックデータを生成することができる。ビックデータDB１１１は一つ以上のインテリアーサービスから生成されるビックデータを獲得して保存することができるし、以後の動作によって本発明の目的を遂行できるようにデータらが精製されることができる。
グループ化モジュール１２１はビックデータに含まれた情報のうちで使用者情報を基準でインテリアーサービス使用者のグループ群を分類することができる(Ｓ２２０)。例えば、グループ化モジュール１２１は使用者情報中“年齢代、性別、及びインテリアー地域”それぞれの要素に対して、それぞれの要素を既設定された範囲で分けた後、各要素の範囲に共通で該当する使用者を同じグループ群で分類することができる。仮に、下記のように設定した範囲によって使用者らを分類して、それぞれの要素に対して等しい範囲に属する
使用者を同じグループ群で分類することができる。
<区分例示>
年齢代-“１０代、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代以上”の範囲で区分
性別-“男、女”の範囲で区分
インテリアー地域-“洞”で区分
演算モジュール１２５はビックデータに保存された事物情報を基礎で、各グループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に、各スタイルの配置回数を集計して各グループ群で一番多く集計されたスタイルを判別することができる(Ｓ２３０)。
例えば、“３０代”、“女”、“ソウル市江南区三成洞”に属するグループ群に対して事物の“材質”を基準でスタイルを集計すると仮定した場合、“木材スタイル-３４０回”、“鉄材スタイル-１５２回”、“セラミックススタイル-２２１回”で各スタイルの配置回数が集計されたら、該当グループ群で一番選好するスタイルを“木材スタイル”と判別することができる。
演算モジュール１２５はインテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で既分類されたグループ群のうちで第１使用者が属する第１グループ群を判別することができる(Ｓ２４０)。例えば、演算モジュール１２５は既分類されたグループ群を特定する要素のうちで第１使用者の年齢代、性別及び第１使用者がインテリアーする仮想空間の地域とマッチングされるグループ群を第１グループ群で判別することができる。
制御モジュール１２７は第１使用者の仮想空間内で新しく配置される事物に対する情報が要請される場合、該当事物に対して既保存された事物の識別情報のうちで第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦することができる(Ｓ２５０)。
この時、Ｓ２５０の推薦動作に対して、第１使用者が推薦された第１スタイルと異なる第２スタイルの事物を選択して配置した場合、第１使用者が追加で事物に対する情報要請時制御モジュール１２７は第１使用者が仮想空間に配置した第２スタイルの事物の個数を基礎で第１スタイル及び第２スタイルの推薦の割合を演算して追加事物を推薦することができる。
図４は、本発明の一実施例によって使用者グループ群基盤の推薦の割合を演算する例示(a)と既配置された事物基盤の推薦の割合を演算する例示(b)である。
演算モジュール１２５は下記数学式１によって第１スタイルの推薦の割合を計算することができる。
[数学式１]

(但し、n=０である時
は１
(
:第１スタイルの推薦の割合、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、k:第１グループ群使用者の平均事物配置個数)
図４は、k=６である例示としてnが増加するほど
の数値が減少することを確認することができる。これは、第１使用者が配置した事物の数が増加することによって、下記数学式２によって既配置された事物のスタイル分析を通じた推薦の割合が考慮されるためである。
すなわち、演算モジュール１２５は下記数学式２によって既配置された事物のスタイルに該当する第２スタイルの推薦の割合を追加で演算することができる。
[数学式２]

(但し、x=０である時
は０、x=１である時
は１)
(
:仮想空間に既配置された第２スタイルの推薦の割合、
:第１使用者が仮想空間に配置した第２スタイル事物の数、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、
)
上のように、
及び
の値が計算されることによって、制御モジュール１２７は追加で要請された事物に対して、該当事物の識別情報のうちで
:
の割合で第１スタイルに該当する追加事物の識別情報及び第２スタイルに該当する追加事物の識別情報をフィルタリングして推薦することができる。例えば、
:
=４:１(自然数で換算した割合)であり、推薦個数が２０個で既設定されている場合、使用者が追加事物で“椅子”の情報を要請したら、第１スタイルの椅子を
=１６個、第２スタイルの椅子を
=４個でフィルタリングして出力することができる。
図５は、本発明の一実施例による事物推薦装置１００が既配置事物分析を基盤で遂行する事物推薦方法の動作流れ図である。図５による事物推薦方法の各段階は、図１を通じて説明された事物推薦装置１００の構成らによって遂行されることができるし、各段階を説明すれば次のようである。
ビックデータDB１１１はインテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び事物のスタイルを含む事物情報など使用者にインテリアーサービスを提供しながら収集される多様な情報を含むビックデータを保存することができる(Ｓ５１０)。
演算モジュール１２５はインテリアーサービスを使用する第１使用者が仮想空間に既配置した事物のスタイルを判別することができる(Ｓ５２０)。例えば、演算モジュール１２５は仮想空間に既配置した事物に対して図３のマッピング情報を参照して、該当事物のスタイル情報を判別することができる。
演算モジュール１２５は既配置された事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計することができる(Ｓ５３０)。例えば、既配置された事物のスタイルの種類が第１スタイル乃至第３スタイルで三つの種類である場合、“第１スタイル-２個、第２スタイル-１個、第３スタイル-３個”のように各スタイルの配置回数を集計することができる。
制御モジュール１２７は第１使用者の仮想空間に新しく配置される事物に対する情報が要請される場合、各スタイル別配置回数に基礎した各スタイルの推薦の割合を演算し、各スタイル別に新しく配置される事物を推薦することができる(Ｓ５４０)。
例えば、第１使用者の仮想空間に既配置された事物のスタイルの種類がm個である場合、演算モジュール１２５は下記数学式３によって各スタイルの推薦の割合を計算することができる。
[数学式３]

(但し、x=０である時
は０、x=１である時
は１)
(pは
を満足する自然数、
:第pスタイルの推薦の割合、
:第１使用者が仮想空間に配置した第pスタイル事物の数、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、
)
これによって、制御モジュール１２７は新しく要請された事物に対する識別情報のうちで
乃至
の割合どおり第１スタイル乃至第mスタイルに該当する該当事物の識別情報をフィルタリングして推薦することができる。
仮に、既配置された事物のスタイルが三つの種類であるとする時、数学式３によって計算された各スタイルの推薦の割合が
=２:２:１(自然数で換算した割合)であり、推薦個数が２０個で既設定されているし、使用者が新しい事物で“椅子”の情報を要請したと仮定すれば、第１スタイルの椅子を
=８個、第２スタイルの椅子を
=８個、第３スタイルの椅子を
=４個程度、“椅子”という商品にマッピングされたスタイル別に識別情報をフィルタリングして推薦することができる。
加えて、制御モジュール１２７は第１使用者と特性を共有する使用者グループ群が選好するスタイルを反映して新しい事物を推薦することができる。この時、第１使用者が属する第１グループ群の判別は図２と共に上述した動作によってなされることができる。これによって、第１使用者の仮想空間で新しい事物に対する情報が要請される場合、制御モジュール１２７は
乃至
の割合に第１グループ群スタイルに対して演算した割合である
を追加して各スタイル別に新しい事物を推薦することができる。
例えば、演算モジュール１２５は下記数学式４によって第１グループ群スタイルの推薦の割合を計算することができる。
[数学式４]

(但し、n=０である時
は１)
(
:第１グループ群スタイルの推薦割合、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、k:第１グループ群使用者の平均事物配置個数)
これによって、制御モジュール１２７は第１使用者の仮想空間で新しい事物に対する情報が要請される場合、
乃至
の割合に
の割合を追加して各スタイル別に要請された事物を推薦することができる。
仮に、既配置された事物のスタイルが第１乃至第３スタイルとして三つの種類であり、第１グループ群スタイルが第xスタイルの場合、
=１:２:１:１(自然数で換算した割合)であり、推薦個数が２０個で既設定されていて、使用者が新しい事物で“椅子”の情報を要請したと仮定すれば、第１スタイルの椅子を
=４個、第２スタイルの椅子を
=８個、第３スタイルの椅子を
=４個、第xスタイルの椅子を
=４個の個数で、“椅子”という商品にマッピングされたスタイル別に識別情報をフィルタリングして推薦することができる。
この時、第xスタイルが第１スタイル乃至第３スタイルのうちに何れか一つと等しければ、数学式４を通じて演算された第xスタイルの推薦割合は数学式３を通じて演算された同じスタイルの推薦割合に加わることができるし、第xスタイルが第１スタイル乃至第３スタイルのうちで何れか一つとも同じではなければ、別途の推薦割合で考慮されることができる。例えば、第xスタイルが第３スタイルなら
=１:２:１:１は
の推薦割合は
の推薦割合に加わって
=１:２:２のように換算されることができる。仮に、第xスタイルが第４スタイルなら第１乃至第４スタイルが
=１:２:１:１の割合で推薦されることができる。
図６は、本発明の一実施例によって色相環を利用して既配置された壁紙及び床材と似合う色相を推薦する動作を説明するための例示図である。
図６を参照すれば、制御モジュール１２７は第１使用者が仮想空間に配置した壁紙の色相及び床材の色相を基礎で、所定の色相環(ex．図６)を利用して第１使用者が要請した事物に対して似合う色相を推薦することができる。
例えば、制御モジュール１２７は図６の色相環で要請された事物が配置される仮想空間の壁紙色相と類似対比である色相、壁紙の色相と反対対比である色相、壁紙の色相と補色対比である色相と、及び要請された事物が配置される仮想空間の床材の色相と類似対比である色相、前記壁紙の色相と反対対比である色相、前記壁紙の色相と補色対比である色相を含む色相群を抽出することができる。抽出以後、制御モジュール１２７は抽出された色相群のうちで類似対比、反対対比、補色対比の優先順位で使用者が要請した事物の色相を推薦することができる。一方、第１使用者の仮想空間に既配置された事物がある場合、制御モジュール１２７は抽出された色相群で既配置された事物の色相と同一であるか、または隣接した色相を優先的に推薦することができる。
この時、類似対比とは色相環で特定色相に隣接した色相(図６の図面符号１を意味し、補色対比とは色相環で特定色相と反対側に位置する色相(図６の図面符号３を意味し、反対対比は特定色相と反対側に位置する色相から隣接した色相(図６の図面符号２)を意味する。
隣接した色相の定義に対して、本発明では色相環で特定色相に対して時計方向または反時計方向に向い合う色相を含むことができるし、また特定色相から時計方向または反時計方向に既設定された個数まで配列された色相を含むことができる。
前述した実施例によると、インテリアーサービスを使用する数多くの使用者が自分の仮想空間に各種インテリアー要素を飾って見ながら収集されるビックデータを活用し、使用者らの趣向、使用者らが主に共に配置する事物らの種類、使用者らが主に共に配置する事物らのスタイルを反映した推薦技術を提供することができる。
このために、本発明の実施例はビックデータに含まれた多様な使用者らの情報から複数の共通的な趣向と調和を反映することができる連関度を分析する技術を使って、使用者の仮想空間に新しく配置されるインテリアー要素を推薦することができる。
前述した本発明の実施例らは多様な手段を通じて具現されることができる。例えば、本発明の実施例らはハードウェア、ファームウエア(firmware)、ソフトウェアまたはそれらの結合などによって具現されることができる。
ハードウェアによる具現の場合、本発明の実施例らによる方法は一つまたはその以上のASICs(Application Specific Integrated Circuits)、DSPs(Digital Signal Processors)、DSPDs(Digital Signal Processing Devices)、PLDs(Programmable Logic Devices)、FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)、プロセッサ、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサーなどによって具現されることができる。
ファームウエアやソフトウェアによる具現の場合、本発明の実施例らによる方法は以上で説明された機能または動作を遂行するモジュール、手続きまたは関数などの形態で具現されることができる。ソフトウェアコードなどが記録されたコンピュータープログラムはコンピューター判読可能記録媒体またはメモリーユニットに保存されてプロセッサによって駆動されることができる。メモリーユニットはプロセッサ内部または外部に位置し、既に公知された多様な手段によってプロセッサとデータを取り交わすことができる。
また、本発明に添付されたブロック図の各ブロックと流れ図の各段階の組合らはコンピュータープログラムインストラクションらによって遂行されることもできる。これらコンピュータープログラムインストラクションらは汎用コンピューター、特殊用コンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備のエンコードプロセッサに搭載されることができるので、コンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備のエンコードプロセッサを通じて遂行されるそのインストラクションらがブロック図の各ブロックまたは流れ図の各段階で説明された機能らを遂行する手段を生成するようになる。これらコンピュータープログラムインストラクションらは特定方法で機能を具現するためにコンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備を指向することができるコンピューター利用可能またはコンピューター判読可能メモリーに記憶されることも可能であるので、そのコンピューター利用可能またはコンピューター判読可能メモリーに記憶されたインストラクションらはブロック図の各ブロックまたは流れ図の各段階で説明された機能を遂行するインストラクション手段を内包する製造品目を生産することも可能である。コンピュータープログラムインストラクションらはコンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備上に搭載されることも可能であるので、コンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備上で一連の動作段階らが遂行されてコンピューターで実行されるプロセスを生成してコンピューターまたはその他プログラム可能なデータプロセッシング装備を遂行するインストラクションらはブロック図の各ブロック及び流れ図の各段階で説明された機能らを実行するための段階らを提供することも可能である。
併せて、各ブロックまたは各段階は特定された論理的機能を実行するための一つ以上の実行可能なインストラクションらを含むモジュール、セグメントまたはコードの一部を示すことができる。また、幾つかの代替実施例らではブロックらまたは段階らで言及された機能らが手順を脱して発生することも可能であることを注目しなければならない。例えば、相次いで図示されている二つのブロックらまたは、段階らは実は実質的に同時に遂行されることも可能であり、またはそのブロックらまたは段階らが時々該当する機能によって逆順で遂行されることも可能である。
このように、本発明が属する技術分野の当業者は本発明がその技術的思想や必須特徴を変更しなくても他の具体的な形態で実施されることができるということを理解することができるであろう。それで、以上で記述した実施例らはすべての面で例示的で限定的ではないものとして理解しなければならない。本発明の範囲は詳細な説明よりは後述する特許請求範囲によって示されて、特許請求範囲の意味及び範囲そして、その等価概念から導出されるすべての変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれることで解釈されなければならない。
１００ 事物特性推薦装置
１１０ メモリー
１２０ プロセッサ
１３０ 入力インターフェース
１４０ ディスプレイ部
１５０ 通信インターフェース

Claims (12)

  1. 事物推薦装置において、
    所定の動作を遂行するようにする命令語らを保存する一つ以上のメモリーと、及び前記一つ以上のメモリーと動作可能になるように連結されて前記命令語らを実行するように設定された一つ以上のプロセッサを含み、
    前記プロセッサの遂行する動作は、
    インテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び前記事物のスタイルを含む事物情報で構成されたビックデータを獲得する動作と、
    前記ビックデータに含まれた前記使用者情報を基準で前記インテリアーサービス使用者のグループ群を分類する動作と、
    前記事物情報を基礎で前記グループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計し、前記グループ群で一番多く集計されたスタイルを判別する動作と、
    インテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で前記分類されたグループ群のうちで前記第１使用者が属する第１グループ群を判別する動作と、及び
    前記第１使用者の仮想空間内で所定事物に対する情報が要請される場合、既保存された所定事物の識別情報のうちで前記第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する所定事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦する動作を含む、
    事物推薦装置。
  2. 前記使用者情報は、
    使用者の年齢、性別及びインテリアー地域に対する情報を含む、
    請求項１に記載の事物推薦装置。
  3. 前記事物のスタイルを判別する動作は、
    既設定された範囲で分けられた年齢代、性別、インテリアー地域に対して共通で該当する使用者を同じグループ群で分類する動作と、
    前記と同じグループ群の使用者が仮想空間に配置した各事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計する動作と、及び
    前記配置回数が一番多いことで集計されたスタイルを前記同じグループ群で選好するスタイルで判別する動作を含む、
    請求項２に記載の事物推薦装置。
  4. 前記第１グループ群を判別する動作は、
    前記分類されたグループ群の特性のうちで前記第１使用者の年齢代、性別及び前記第１使用者がインテリアーする仮想空間の地域とマッチングされるグループ群を前記第１グループ群で判別する動作を含む、
    請求項２に記載の事物推薦装置。
  5. 前記プロセッサが遂行する動作は、
    前記推薦動作以後に、前記第１使用者が前記第１スタイルと異なる第２スタイルの事物を選択して配置した場合、追加事物に対する情報要請時前記第１使用者が仮想空間に既配置した第２スタイルの事物の個数を基礎で前記第１スタイル及び前記第２スタイルの推薦の割合を演算して前記追加事物を推薦する動作をさらに含む、
    請求項１に記載の事物推薦装置。
  6. 前記追加事物を推薦する動作は、
    下記数学式１によって前記第１スタイルの推薦の割合を計算する動作と、

    [数学式１]

    (但し、n=０である時
    は１)
    (
    :第１スタイルの推薦割合、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、k:第１グループ群使用者の平均事物配置個数)
    下記数学式２によって前記第２スタイルの推薦割合を計算する動作と、及び
    [数学式２]

    (但し、x=０である時
    は０、x=１である時
    は１)
    (
    :仮想空間に既配置された第２スタイルの推薦割合、
    :第１使用者が仮想空間に配置した第２スタイル事物の数、n:第１使用者が仮想空間に配置した事物の数、
    )
    前記追加事物に対する識別情報中、
    :
    の割合で前記第１スタイルに該当する追加事物の識別情報及び前記第２スタイルに該当する追加事物の識別情報をフィルタリングして推薦する動作を含む、
    請求項５に記載の事物推薦装置。
  7. 前記事物のスタイルは、
    材質、ブランド及び雰囲気のうちで少なくとも一つを基準で事物の性質を分類して複数のスタイルで区分される、
    請求項１に記載の事物推薦装置。
  8. 前記プロセッサが遂行する動作は、
    前記第１使用者が仮想空間に配置した壁紙の色相及び床材の色相を基礎で前記所定事物の色相を推薦する動作をさらに含む、
    請求項１に記載の事物推薦装置。
  9. 前記色相を推薦する動作は、
    所定の色相環を利用して、前記色相環で前記壁紙の色相と類似対比である色相、前記壁紙の色相と反対対比である色相、前記壁紙の色相と補色対比である色相と、及び前記色相環で前記床材の色相と類似対比である色相、前記壁紙の色相と反対対比である色相、前記壁紙の色相と補色対比である色相を含む色相群を前記所定事物の色相で推薦する動作を含む、
    請求項８に記載の事物推薦装置。
  10. 前記色相を推薦する動作は、
    前記第１使用者の仮想空間に既配置された事物がある場合、前記色相群で前記既配置された事物の色相と同一であるか、または隣接した色相を優先的に推薦する動作を含む、
    請求項９に記載の事物推薦装置。
  11. 事物推薦装置が遂行する事物推薦方法において、
    インテリアーサービスを使用する使用者情報と、使用者が配置したインテリアー事物の識別情報及び前記事物のスタイルを含む事物情報で構成されたビックデータを獲得する段階と、
    前記ビックデータに含まれた前記使用者情報を基準で前記インテリアーサービス使用者のグループ群を分類する段階と、
    前記事物情報を基礎で前記グループ群内の使用者が仮想空間に配置した事物のスタイル別に各スタイルの配置回数を集計し、前記グループ群で一番多く集計された事物のスタイルを判別する段階と、
    インテリアーサービスを使用する第１使用者の情報を基礎で前記分類されたグループ群のうちで前記第１使用者が属する第１グループ群を判別する段階と、及び
    前記第１使用者の仮想空間内で所定事物に対する情報が要請される場合、既保存された所定事物の識別情報のうちで前記第１グループ群で一番多く集計された第１スタイルに該当する所定事物の識別情報をフィルタリングして優先的に推薦する段階を含む、
    事物推薦方法。
  12. 請求項１１の方法をプロセッサが遂行するようにするコンピューター判読可能記録媒体に保存されたコンピュータープログラム。
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