KR100511210B1 - 의사 쓰리디 이미지 생성기법을 토대로 한 이용자 적응인공지능 토탈 코디네이션 방법과, 이를 이용한 서비스사업방법 - Google Patents

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Abstract

의사 3D 이미지 생성기법을 토대로 한 이용자 적응 인공지능 토탈 코디네이션 방법을 개시한다. 본 발명의 방법은 2D 이미지를 3D 모델이 가지는 시각적, 일부 기능을 소유하는 의사 3D 이미지로 변환하는 방법을 토대로 하여 인공지능을 이용한 의사 3D 이용자 적응 아바타 생성과, 인공지능으로부터 도출된 토탈 코디 정보를 적용하여 생성된 의사 3D 코디 이미지를 이용자 적응 아바타에 적용하여 코디 시뮬레이션 하는 방법이다. 의사 3D 이용자 적응 아바타 생성이란, 이용자의 주 체형정보, 신상정보, 스타일 정보 등을 입력받고, 이용자 주 체형정보 및 신상정보를 이용하여 부 체형정보를 알고리즘에 의해 도출한다. 2D 표준 아바타 이미지로부터 이용자의 체형조건에 적응적인 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성한다. 이용자의 코디 조건, 목적 등의 코디 관련 정보를 이용하여 표준형 2D 이미지로부터 의사 3D 코디 이미지를 인공지능 알고리즘에 의해 생성하고, 생성된 의사 3D 코디 이미지가 코디되어진 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 디스플레이 한다. 따라서, 체형 데이터베이스의 통계정보를 기반으로 한 알고리즘에 의해 생성되는 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지와 코디 데이터베이스의 구성정보 등을 기반으로 한 인공지능 검색 시스템에 의해 생성된 의사 3D 코디 이미지를 이용하여 이용자 체형에 꼭 맞는 코디 연출이 가능하도록 하는 것이다.

Description

의사 쓰리디 이미지 생성기법을 토대로 한 이용자 적응 인공지능 토탈 코디네이션 방법과, 이를 이용한 서비스 사업방법{Method for converting 2D Image into Pseudo 3D Image and User-adapted Total Coordination Method in use Artificial Intelligence, and Service Besiness Method Thereof}
본 발명은 의사 3D 이미지(이하 2.9D 이미지라 칭함) 생성기법을 토대로 인공 지능을 이용한 토탈 코디네이션 방법과 그 서비스 사업 방법에 관한 것으로서, 가상공간에서 2D 이미지로부터 시각적, 일부 기능적으로 3D 모델이 가지는 이미지 품질을 표현 할 수 있는 의사 3D 이미지 생성 방법, 의사 3D 이용자 적응 아바타 생성 방법, 인공지능을 통한 이용자 취향과 분위기에 어울리는 토탈 코디 스타일 도출 방법, 이용결과를 반영한 지식습득 방법, 전자 상거래에서 시스템의 모듈화 삽입을 통한 서비스 방법, 의사 3D 토탈 코디네이션 시스템으로부터 상품의 주문, 제작, 판매에 이르는 서비스 방법에 관한 것이다.
본 출원인은 "네트워크를 기반으로 한 코디네이션 운영시스템 및 그 운영방법"(특허 413610호)과 "코디네이션 운영시스템 및 이를 이용한 단계적 코디 제안법"(공개특허 2004-10-385호)을 출원한 바 있다.
오늘날 컴퓨터를 이용한 가상공간에서 간접체험을 위한 다양한 시뮬레이션이 제공되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 전자상거래, 가상 쇼핑몰에서 물품의 거래가 활성화 되면서 구매자가 직접 상품을 구매하기 전에 사실감, 착용감, 제품의 감성적인 평가를 요하는 가상 시뮬레이션 시스템의 개발이 요구되고 있다.
이와 같은 가상 시뮬레이션 시스템을 실시간적으로 제공하기 위해서는 제공자 서버와 이용자 단말기 양자의 시스템에 높은 사양이 요구된다.
현재는 2D 시뮬레이션이 주류를 이루고 있으나 3D 시뮬레이션도 소개되고 있다. 2D 시뮬레이션 시스템은 실시간 처리 및 시스템의 높은 사양을 요구치 않으므로 비용 및 시간 면에서 경제적이나 3D 시뮬레이션에 비해 시각적인 품질 및 일부 기능면에서 떨어지는 단점이 있다.
특히, 의류 등 패션을 중요시 하는 코디네이션 시스템에서는 시각적인 품질이 매우 중요하다 할 것이다.
가상공간에서 이루어지는 코디네이션 시스템은 패션 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 본 출원에서는 의복이나 패션을 예로 하여 설명하고 있다.
현재의 가상패션코디는 대부분 2D영상에 의존하고 있다. 그러나 고객의 체형과 감성에 알맞은 패션코디를 통해 고객의 만족도를 극대화하기 위해서는, 의복의 3D모델 DB구축과 개인체형에 의복모델의 정합을 통해서 가상공간에서의 3D패션코디 시스템의 개발이 필요하다.
등록특허 10-373115호에서는 코디 시뮬레이션을 기반으로 한 인터넷 패션 몰 관리방법을 개시한다. 공개특허 2002-3581호에서는 개인정보, 취향정보, 바이오리듬 등을 이용하는 패션코디 정보 서비스 방법 및 장치를 개시한다. 공개특허 2002-77623호에서는 날씨 정보에 관련된 코디네이션 정보 제공 서비스 시스템 및 이 시스템의 운용방법을 개시한다.
일본 공개특허 2001-344481호에서는 자신의 영상에 상품을 합성하는 인터넷 부티크 시스템, 판매방법을 개시한다. 일본 공개특허 2002-373266호에서는 사용자 체형정보에 맞는 패션상품의 코디네이션 판매시스템 및 그 방법을 개시한다. 일본 공개특허 2003-30496호에서는 사용자의 장소와 시간에 따른 코디네이트 판매 시스템 및 방법을 개시한다. 일본 공개특허 2003-99510호에서는 제3자의 패션 코멘트를 받을 수 있는 복식 코디네이트 서비스 방법을 개시한다.
등록특허 10-0373115호는 인터넷 기반의 전자상거래를 통하여 이루어지는 패션 몰에서 선택한 패션 상품을 연예인 또는 일반인, 나아가 사용자 자신을 모델로 한 시뮬레이션 윈도우를 통하여 판매하고자 하는 제품을 코디하도록 함으로서 패션 상품을 입체적으로 소개하고 구매할 수 있도록 하는데 그치고 있다.
그러나 본 출원기술에 있어서는 일정 조건에 따라 제시된 코디조건데이터를 참조하여 아바타를 이용하여 이용자의 체형과 유사한 3D 적응적 아바타를 생성하고, 이용자가 특정 응답데이터를 선택하면, 상기 응답데이터에 해당되는 코디제품만을 추출·표시하는 과정과, 상기 응답데이터에 의해 불특정하게 코디제품을 추출하여 일정 캐릭터에게 이를 착용한 복수개의 대체시뮬레이션을 제공하는 과정 및 상기 코디제품을 제공하는 코디제품 공급업체가 보유한 각종 코디제품을 직접 선택하여 코디네이션을 제안하는 과정으로 구성되어 있으므로 양자는 서로 기술적인 차이점이 있다.
공개특허 2002-0003581호는 일정의 인터넷 사용자로부터 입력되는 나이, 성별, 직업, 체형 등의 개인정보 및 선호하는 패션 경향, 선호 색상 등의 패션 취향 정보와 개인 정보에 의해 계산된 바이오리듬, 날씨 정보 및 역학 정보 등에 의해 인터넷 사용자에게 적합한 패션 코디정보를 생성하고, 전자 우편으로 매일 또는 일정 주기를 갖도록 전송할 뿐만 아니라 인터넷 사용자의 패션 코디정보에 해당하는 상품을 검색하여 패션 코디정보와 함께 인터넷 사용자에게 전송하여 그에 따른 상품구매가 이루어지도록 구성된다.
그러나 상기 특허는 코디 정보의 전송과 그에 따른 상품을 선별하여 상품 구매를 하도록 하는 운영방법이다. 따라서 본 출원기술에서 게시하는 이용자의 입력 조건을 참조하여 이용자의 체형과 유사한 3D 적응적 아바타를 재현하여 상품을 이용자 적응적 3D 아바타에 시뮬레이션을 통하여 시각적으로 코디된 모습을 보여주며, 이용자가 직접 코디를 해봄으로서 이용자의 취향과 성향을 지식 습득하여 인공지능 데이터베이스를 갱신하는 데 있어 기술적인 차이가 있다.
일본 공개특허 2001-344481호는 토탈 코디네이트 판매를 행하는 인터넷 부티크 시스템으로, 인터넷 부티크의 이용자가 본인의 화상을 외부로부터 입력하여 인터넷 부티크에서 판매하는 상품의 화상으로부터 선택한 상품의 화상을 이용자 본인의 화상과 합성하여 확인하고, 이용자가 구입을 정한 희망 상품을 구매하게 된다.
그러나 상기 특허 기술은 온라인 매체를 통해 코디네이션 운영시스템에 접속한 고객이 코디네이션을 위해 하나 이상의 입력조건을 입력함으로써, 고객에게 원하는 코디네이션을 적절하게 제공할 수 있도록 하는 점에서 그 구성과 방법에 차이가 있다.
국내에서는 마네킹, 사진 이미지, 2D 이미지를 이용한 2D 코디 시뮬레이션이 주류를 이루고 있으며, 3D 코디 시뮬레이션은 명지대, 서울대 등 대학가 및 기업체에서 연구 개발 중에 있다. 하지만, 종합 적인 비전과 Scope를 가지고 체계적인 개발은 전무한 걸로 알려져 있다. 기업체에서의 연구 개발 또한 전무한 실정이다.
국외에서는 미국, 일본 등이 디지털 패션 시뮬레이션 개발에 선두를 다투고 있으며 유럽 및 기업간 연구도 활발히 이루어지고 있다.
미국의 경우 DAMA(Demand Activated Manufacturing Architecture) Project를 미국의 에너지성(DOE)이 로스아라모스, 브루크헤븐 등 10여개의 정부 직할 연구소와 섬유관련 연구기관, 그리고 듀퐁과 밀리켄사 등 150개 기업이 공동으로 AMTEX를 설립하여 93년부터 시스템 분석, 시뮬레이션, 3차원 봉제 등에 관해 연구를 추진하고 있다.
일본 정부는 섬유 산업의 고도화 정책의 일환으로'일본의 21세기 섬유 산업의 비전'사업 등으로 산학 협동을 통하여 인체 데이터의 척도화와 Virtual /Augment Reality를 이용한 인물 및 복장 방식의 표현화, 의복 착용 시뮬레이션 시스템 개발에 적극 추진하고 있다.
유럽 중 영국은 Leeds 대학과 Bradford 대학을 중심으로 연구 중이며, 스웨덴의 경우도 IFP국립연구소를 중심으로 STRAP Project를 정부 중심으로 추진하고 있다. 그밖에 포루투칼의 Minho 대학, 남아프리카 공화국의 CSIR, 호주의 CSIRO,뉴질랜드의 WRONZ등에서 연구가 활발히 이루어지고 있다.
외국의 기업들, 특히 CAD/CAM회사(lectra사, Gerber사, Asahi사, Optitex사, toyobo사, Bronswear사 등)들은 패션 시뮬레이션 시스템에 관심을 가지고 개발에 추진 상용화에 이르고 있다.
학교나 연구소에서는 스위스의 MIRA Lab. 이나 독일의 드레스덴 등에서 이와 비슷한 형태의 개발 논문이 발표 되고 있으며 상용화 된 것이 없으며, 일부 기술 중 드레이프트 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있다. 국외의 경우 많은 관심과 연구를 하고 있는 데도 불구하고 패션 시뮬레이션 시스템에 대한 상용화된 기술을 아직 제시하지 못하고 있는 것이 실정이다.
www.K123.co.kr에서는 다른 웹상에서 판매하는 의복 이미지를 가져와 사이트에서 제공하는 아바타의 크기에 맞게 이미지 사이즈를 조절하여 의복 코디를 하는 시스템이다. 개인 캐릭터를 구현하는 방안으로 아바타의 얼굴 이미지를 제공하는 방식과 이용자의 얼굴 사진을 가져와 기본 아바타의 얼굴에 이용자의 얼굴을 대체하여 개인 캐릭터를 구현하고 있다. 이 시스템은 이용자의 얼굴을 이용하여 코디를 구현하며, 웹상에서에서 맘에 드는 의복 이미지를 가져와 코디를 하고 있다. 하지만, 이용자의 얼굴을 이용한 아바타 는 이용자 체형을 반영하지 않기 때문에 개인 체형 아바타로서 적절하지 않다. 웹상에서 가져오는 다양한 의복 이미지에 대한 사이즈 보정이 제대로 이루어지지 않고 있으며, 색상 및 패턴을 보정 하지 못한다.
www.lavata.net에서는 이용자에게 이용자 아바타에 의류를 직접 입어보고 구매할 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 이 업체 또한 k123과 유사한 시스템을 운영하고 있다. 이용자의 얼굴 이미지를 가져다 마네킹과 같은 사진 이미지 아바타에 이용자의 얼굴만 바꾸어 아바타에 의복을 착의 하고 있다. 이 시스템은 이용자의 얼굴을 이용하여 코디를 구현하며, 사진을 이용하여 의복을 바꾸어주는 것으로 사진 이미지이기 때문에 주름, 모양 등의 변형이 없어 실제 입은 것과 같은 효과를 볼 수 있다. 하지만, 이용자의 체형을 전혀 고려하지 않기 때문에 개인 캐릭터 모델로는 적절하지 않다. 마네킹 모델을 사용하기 때문에 체형 변형이 불가능하다. 의복의 경우 사진영상을 이용하기 때문에 색상변화, 패턴변화, 사이즈 보정이 불가능하다.
www.handa.co.kr에서는 실제 인체 모델을 사진 모델로 하여 의복을 마우스를 이용하여 사진 모델 위에 놓아서 코디를 하는 시스템이다. 자신의 사진을 업로드하여 수동으로 코디를 해주는 방법과 사진 모델에 의복 이미지를 코디 하는 방법을 제공한다. 사진 모델의 자세에 따라 의복을 선별하여 일일이 코디를 하기 때문에 수동적인 요소가 강하며, 의복 선별에 있어서 의복 종류 및 그 수가 적기 때문에 코디로서의 효용가치가 떨어진다. 반면에, 자신의 사진을 보내어서 자신만의 코디를 구축 할 수 있다.
NARICS-DS 시스템은 ㈜디엔엠테크놀러지에서 개발한 가상의복 착용 시스템으로 3D 모델을 구성하여 가상공간에서 의복 착의를 실현 하였으며, 텍스처 매핑 및 색상 변형이 용이하다. 오프라인 모듈로서 3D 스캐너를 통하여 3D 인체 모델을 제작한 후, 2D 패턴 CAD로 의복 제작 후 물리적인 방법으로 3D 인체 모델에 피팅하는 시뮬레이션이다. 이 시스템은 육안으로 역전현상을 판별하게 하여 수동으로 공극 및 콜리젼을 조절하여 의복을 가상 모델에 입히고 있다.
VWS25 시스템은 의복 이미지에 유사 3D 격자 모델을 생성하여 패턴 매핑 및 색상 보정을 하여 다양한 패턴 스타일 및 색상을 연출하고 있다. VWS25는 패턴이 자유로운 코디를 보여주며, 3D 시뮬레이션과 유사한 시각적 품질을 보여주고 있다. 하지만, 의복의 사이즈 변형 및 개인 캐릭터가 아닌 사진 모델에 의복을 착용하고 있어 개인 체형에 맞는 코디는 불가능하다.
Digital Fashion Ltd.(일본 업체)에서는 의복의 제작부터 패션쇼까지의 모듈을 제작하고 있으며, 일본 내 유명 사이트 www.benetton.co.jp, http://rnainc.jp 등에 모듈을 제공하고 있다. 사람을 3D 스캐너를 통하여 3D 모델을 구축한 후, 인체의 각 27개의 부분을 계측하여, 계측된 데이터를 이용하여 개인의 캐릭터 모델을 생성하고 있다. 의복 2D 캐드 패턴을 재단, 봉제하는 과정을 거쳐 개인 캐릭터 3D 모델에 피팅하고 있다. 의복은 3D 모델로 제작되어 있으며, 패턴 매핑 및 색상 보정을 하고 있다. 물리적인 방법을 사용하여 착의를 하기 때문에 자연스럽게 착의하는 모습을 볼 수 있다. 개인 캐릭터를 생성하기 위해 부위별 변형을 하고 있지만, 변형 후 모델이 자연스럽지 못하다. 또한, 전부 3D 모델을 사용하기 때문에 시각적 품질이 떨어짐을 볼 수 있으며 구동하는데 시간이 오래 걸리기 때문에 온라인에서 구현하기에는 용이하지 않다.
My Virtual Model Inc(미국의 3D 전문 개발 업체)에서는 개인 캐릭터 모델을 제작 하고 있으며, 모델에 따른 각 의류 업체로부터 의복을 제공 받아 3D로 제작하여 개인 캐릭터 모델에 착의 하고 있다. 사람의 피부칼라를 3D 모델에 매핑 하여, 캐릭터 모델의 사실감을 표현하였으며, 체형별 모델을 제작하여 체형 스타일에 따른 코디를 하고 있다. 하지만, 의복의 3D 형태는 실제 의복의 디자인, 칼라 등에서 차이를 보이고 있으며, 착의 시 부자연스러운 모습을 보여주고 있다.
Optitex는 미국 뉴욕에 자사를 두고 있는 2D/3D CAD, CAM 솔루션 개발 업체이다. 이 업체는 주로 텍스타일 제작 및 매핑 개발에 중점을 두고 있다. 의복에 따른 다양한 텍스타일을 매핑하며, 색상을 보정하고 있다. 3D 모델을 이용한 가상공간에서의 피팅 시스템인 Runway designer 모듈을 개발하였다 .이 모듈은 패턴의 모양이나 칼라가 자연스럽게 보여주고 있지만, 3D 모델에 착의 시에 부자연스러움을 보여주고 있다.
Miralab는 스위스의 제네바 대학 연구실로 가상공간에서의 코디 시뮬레이션 모듈을 연구하고 있다. 코디 시뮬레이션의 권위자인 탈레만 교수가 운영하고 있으며, 3D 의복 제작 및 착의에 있어 물리적인 방법과 기하학적인 방법에 대한 논문 및 기술 대부분이 이 연구실에서 발표 되었다. 인체 모델을 구성하여 전체적인 인체 변형을 통해 개인 캐릭터를 구성하고 물리적인 방법으로 의복을 착의하도록 하는 코디 시뮬레이션 모듈을 개발 하였다. 인체 모델부터 의복까지 3D로 개발하였기에 텍스타일 매핑, 색상 보정 등 시각적인 품질은 우수하다. 하지만, 의복 제작에부터 착의까지 시간이 오래 걸리며, 현재는 간단한 의복 스타일만 착의가 가능하다.
이와 같은 기존의 코디 서비스는 사이즈 보정 시 이미지의 질이 떨어지고, 모든 결과물 이미지를 미리 제작하여야 하며, 미리 제작한 결과물 수의 조합에 의한 결과 출력으로 이미지 표현에 한계가 있다. 그러나, 사이즈 보정 시 이미지의 질을 유지시키고, 이미지에 패턴이나 색상보정을 하면 무한대의 의복 코디가 가능하다. 이를 원활하게 구현하기 위해서는 3D로 이미지를 제작하여야 한다. 3D 방식은 사이즈 보정이 가능하고, 패턴보정, 색상보정이 가능하므로 몇 가지 의 표준형 이미지와 패턴만 필요하고, 패턴과 색상보정으로 무한대의 결과 이미지를 생성할 수 있다.
그러나, 3D로 이미지를 제작하는 경우 3D 이미지 제작비용이 비싸고, 3D를 구현하기 위한 정점의 수에 따라 구동 속도와 이미지에 차이를 나타낸다. 즉, 적은 수의 정점을 사용하면 이미지의 질이 떨어지는 반면에 로딩속도를 높일 수 있고, 높은 수의 정점을 사용하면 이미지의 질은 좋아지나 구동속도는 떨어지는 단점을 지니고 있다. 또한 3D는 정점 데이터, 면 데이터 등을 사용하기 때문에 구동 시 메모리 점유율이 높으며, 하드 저장 용량을 크게 차지하는 문제가 있다.
종래의 코디 시뮬레이션 시스템은 인체 모델부터, 패션 제품 또는 의복 외 상품 들이 모두 3D로 제작이 되어 시스템을 구축하고 있다. 상품을 3D 모델로 표현하기 때문에 대부분의 시스템이 다양한 상품을 갖추기 보다는 단순하고 간단한 형태의 상품 진열로 시스템을 구축하고 있으며, 상용화가 이루어지지는 않고 있다. 본 시스템은 의사 3D 이미지를 구현하여 제작 단가와 다양성에 있어 차별화된 토탈 코디시뮬레이션을 구축하여 상용화 단계에까지 이르고 있다.
종래의 공개된 특허 또는 시스템은 날씨정보, 바이오리 리듬 등을 이용한 코디 시스템으로, 주어진 패션 정보를 참고로 하여 데이터베이스의 조합으로 코디를 하기 때문에 최적의 코디 값을 도출하지 못하고 있다. 또한 이용자의 체형을 고려하지 않은 마네킹, 2D 아바타, 사진 등의 이미지를 모델로 하여 제공된 코디 정보를 이용하여 코디를 하기 때문에 이용자의 취향과 분위기에 맞지 않고 사실감이 떨어진다. 특히 종래의 웹상에서의 코디 서비스형태는 일정하게 존재하는 마네킹 형태의 아바타 이미지에 이용자가 직접 의복 등을 입혀보는 일방적인 형태 등이 주로 소개되고 있다.
현재 E-business와 관련하여 인터넷을 기반으로 하는 주문형 상품, 패션, 의복 등을 개발하여 이용자가 원하는 스타일과 사이즈, 색상, 디자인 패턴, 등을 골라 주문하면, 설계, 생산, 검사, 배달까지 자동으로 되고, 이용자가 실시간으로 확인할 수 있는 시스템을 요구하고 있다. 대부분 전자상거래를 하고 있는 사이트들은 코디 시뮬레이션 기술 중 일부를 도입하여 적용하고 있으며, 시뮬레이션을 통한 제작, 판매를 하지 않고 있다.
본 발명의 목적은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 코디 이미지를 3D적인 품질로 제공하면서 내부적으로는 2D 이미지 처리로 구동의 고속 처리 및 사용 메모리 공간을 절감할 수 있고, 코디 이미지의 개발에 비용과 시간을 절약하면서 다양한 코디 연출이 가능한 의사 3D 토탈 코디네이션 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 2D 이미지를 시각적 또는 일부 기능적으로 3D 이미지 효과가 날 수 있도록 하여 제작비용이 저렴하면서 이미지 품질을 향상시킬 수 있는 의사 3D 이미지 생성방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 데이터베이스를 이용하여 개인 체형에 맞는 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 제공함으로써 이용자의 체형에 맞는 코디 연출이 가능한 이용자 적응형 의사 3D 코디네이션 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 의사 3D 이미지와 의사 3D 이용자 적응 아바타를 통하여 토탈 코디 시뮬레이션 시스템을 구축하여 의사 3D 코디네이션 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 코디 스타일 학습을 통해 이용자 적응 코디네이션 정보 제공이 가능한 인공지능을 이용한 의사 3D 토탈 코디네이션 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 의사 3D 코디네이션 프로그램을 이용하고자 하는 판매자에게 모듈을 제공하여 상품 판매를 유도 할 수 있는 서비스 사업 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 의사 3D 코디네이션 프로그램을 통하여 이용자 사양에 맞는 맞춤 주문, 제작, 판매를 유도 할 수 있는 서비스 사업 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 의사 3D 토탈 코디네이션 방법은 2D 표준 아바타 이미지와 표준형 2D 코디 아이템 이미지들을 준비하고, 이용자 정보를 입력하여 상기 이용자 정보에 적응적으로 상기 2D 표준 아바타 이미지를 자동 보정하여 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성하고, 표준형 2D 코디 아이템 이미지들을 상기 3D 이용자 적응 아바타 이미지의 보정에 응답하여 의사 3D 이미지로 자동 보정하여 생성하고 상기 이용자 정보에 따라 자동 코디네이션 한다. 여기서 코디(coordy)는 코디네이션(coordination)의 약어로 사용한다.
본 발명에서 의사 3D 이미지의 생성은 RGB 형식의 기본 코디 이미지를 준비하고, 표준 2D 이미지를 HSI 형식의 이미지로 변환하고, HSI 형식의 이미지에서 명도의 분포도로부터 3D 곡면을 산출하고, 상기 3D 곡면에 물리적 기법을 적용하여 가상 2D 모델 전개도를 산출한다. 가상 2D 모델 전개도의 좌표값을 사용하여 상기 3D 곡면에 패턴 매핑을 하고, 패턴 매핑된 3D 곡면에 쉐이딩 함수를 적용하여 의사 3D 이미지를 생성한다.
즉, 2D 형상 이미지로부터 HSI채널 값을 얻어 낸다. HSI채널 값 중에서 명도(Intensity)의 값으로 명도 값 분포도를 구하고, 그 분포도를 이루는 다차원 곡선의 방정식을 통하여 각 곡선이 지나는 최대 최소의 값을 얻어낸다. 최대 최소의 값을 제어점(control point)으로 하여, B-spline 방정식을 적용하면 부드러운 곡면을 가지는 표면을 얻어낼 수 있다. 이 표면을 2D 형상에 투영했을 때 픽셀 값과 투영되어 이루는 각을 쉐이딩(Shading) 함수에 적용하면 3D화된 형상 이미지를 얻어 낼 수 있다. 이 방법은 기존의 3D 그래픽 디자이너가 제작, Rendering 을 통하여 3D 모델 이미지를 제작하는 방법과는 달리 2D 이미지를 통하여 3D화된 이미지를 얻는 방법이다. 따라서 기존의 방법과는 달리 적은 소요비용으로 기존의 3D 모델과 비교하여 품질(Quality)에 차이가 없는 3D화된 이미지를 얻을 수 있다.
본 발명에서 이용자 정보는 코디 대상의 주 치수 정보, 이용자 신상 정보, 이용자 활동지역정보, 이용자 스타일 정보, 기타 코디 관련정보 또는 이들의 조합을 포함한다. 따라서, 2D 이용자 적응 아바타 이미지는 코디 대상의 주 치수 정보 및 이용자 신상정보를 이용하여 코디 대상의 부 치수 정보를 자동 도출하고, 주 치수정보 및 부 치수정보와 이용자 신상정보를 이용하여 2D 표준 아바타 이미지의 사이즈를 자동 보정하여 이용자의 사양에 맞춤식으로 제공된다. 여기서 부 치수 정보를 자동 도출하는 단계는 산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 신체 통계정보를 토대로 하여 인공지능 알고리즘에 의해 도출하는 것이 바람직하다.
이용자 요구사양에 맞추기 위하여 사이즈 자동 보정은 2D 표준 아바타 이미지를 분할하고 각 분할된 그룹별 제어점을 설정하고, 각 그룹별 사이즈 변화에 맞게 상기 2D 표준 아바타 이미지의 사이즈를 선형적으로 조정하고, 사이즈 조정에 따른 각 픽셀의 색상 값을 보정하는 것에 의해 달성된다.
이어서, 사이즈 조정에 다른 각 픽셀의 색상 값 보정은 휘도치 보간을 통하여 픽셀의 좌표 변화에 따른 픽셀의 색상 값을 보정하는 것이 바람직하다.
예컨대, 산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 인체치수 데이터 통계자료와 입력된 개인의 신상 정보를 가지고 자동으로 개인의 신체 사이즈를 보정하여 개인 캐릭터를 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지로 구현시킨다. 한국인 인체치수 데이터 통계자료에서는 기본적인 개인의 신상 정보인 나이, 키, 몸무게, 가슴둘레의 정보, 즉, 주 치수정보를 통하여 각 신체 부위별 사이즈를 추정할 수 있는 관계식을 제공 하고 있다. 관계식을 통하여 개인의 대략적인 신체 부위별 사이즈의 값, 즉 부 치수정보를 얻어낼 수 있다. 사이즈의 변형은 2D 표준 아바타 이미지를 신체 부위별 그룹을 지었을 때 부위에 해당하는 점을 제어점으로 지정한 후, 관계식에 의해 추정된 값을 제어점에 적용한다. 각 부위별 사이즈의 변형은 제어점의 변화 전후의 값을 이용하여, 선형 변형과 휘도치 보간 방법에 적용하여 이미지를 보정한다. 기존의 3D 모델에 두께, 높이, 폭등 복잡한 연산을 통한 인체 변형으로 개인 캐릭터를 구현한 반면에 본 발명은 2D 표준 아바타 이미지를 이용하여 간단한 연산으로 개인 캐릭터를 구현한다. 전자에 비하여 적은 소요비용과 시간으로 3D 모델을 이용한 인체변형과 거의 품질에 차이 없는 개인 캐릭터, 즉 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 구현한다.
본 발명에서 자동 코디네이션은 이용자 신상 정보, 이용자 활동지역정보, 이용자 스타일 정보, 기타 코디 관련정보 또는 이들의 조합을 이용하여 이용자에게 가장 적응적인 의사 3D 이미지를 생성하고, 생성된 의사 3D 이미지로 상기 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지에 코디네이션 하도록 하는 결과치 도출 로직을 구현한다.
코디네이션 결과물에 대한 이용자의 이용정보 및 수정정보를 인공지능 알고리즘에 의해 학습시키고, 학습된 결과정보를 상기에서 언급한 결과치 도출 로직에 반영되도록 한다.
이와 같은 인공지능시스템 구현을 위해서는 데이터베이스에서 다수의 테이블들이 필요하며 이들 테이블들이 유기적으로 결합하여 코디 결과치를 도출 되도록 하는 것이다.
피부색, 헤어스타일, 눈모양, 얼굴생김새, 얼굴형 등의 데이타를 포함하고 있는 "표준형 2D 아바타 이미지 테이블"(불변)을 사전에 준비한다. 산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 인체치수 데이터 통계자료가 입력된 "표준형 신체 사이즈표 테이블"(불변)을 사전에 준비한다.
표준형 의복 등의 이미지는 물론 악세사리나 주변용품 등의 이미지 정보를 가지고 있는 "표준형 2D 코디 아이템 이미지 테이블", 패턴 이미지 정보를 가지고 있는 "2D 패턴 이미지 테이블", 2D 이미지를 의사 3D 이미지로 변환 시키기 위한 기준값들이 들어있는 "의사 3D 이미지 컨버트 기준값 설정 테이블"을 준비한다.
"체형분석 기준값 테이블"(불변)을 사전에 준비하며 성별, 나이별, 키, 신체치수에 따라 마른체형에 보통키 , 마른체형에 아주 작은키 , 마른체형에 아주 큰키 , 마른체형에 작은키 , 마른체형에 큰키 , 보통체형에 보통키 , 보통체형에 아주 작은키 , 보통체형에 아주 큰키 , 보통체형에 작은키 , 보통체형에 큰키 , 살찐체형에 보통키 , 살찐체형에 아주 작은키 , 살찐체형에 아주 큰키 , 살찐체형에 작은키 , 살찐체형에 큰키 등의 15가지의 "체형과 키"값을 도출 하여 코디 결과치 출력시 참조되도록 한다.
"신체타입분석 기준값 테이블"(불변)을 사전에 준비한다. 1자체형, 보통에 가까운 1자체형, 보통체형, 삼각형체형, 역삼각보통체형, 역삼각체형, 타원형체형 등의 7가지의 "신체타입"값을 도출 한다.
"아이템별 구성 테이블"은 각 아이템별로 별도로 구성한다. 여성의 경우 악세사리, 바지, 블라우스, 코트, 가방, 가디건, 자켓, 조끼, 점퍼, 니트, 모자, 원피스, 신발, 셔츠, 스커트, 양말 데이터를 포함하도록 한다. 남성의 경우는 악세사리, 바지, 코트, 가방, 가디건, 자켓, 조끼, 점퍼, 니트, 모자, 신발, 셔츠, 양말 등을 정보를 포함 하도록 한다. 이 테이블에는 해당 아이템의 조건과 매치되는 표준형 2D 이미지의 ID값과 색상값이나 패턴 ID값을 미리 설정해 두도록 한다.
이용자가 입력한 신상정보나 코디조건 정보 등을 저장할 수 있는 "이용자 입력정보 저장 테이블"을 준비한다.
"입력 가능한 코디기준 및 코디조건 나열 테이블"(불변)을 사전에 준비한다. 이 테이블에는 날씨를 도출하기 위해 기상대가 있는 각 지역 정보 뿐 아니라 동성친구, 이성친구(애인), 윗어른(선배), 동료. 후배, 대중(단체) 등 상대별 기준과 데이트, 미팅(맞선), 결혼식(축의), 문상(조의), 친목파티, 사업미팅. 면접, 인사(방문), 등산, 낚시 등의 목적별 기준과 직장, 가정집, 댄스클럽, 유흥(음식)점, 산, 강, 바다, 스타공연장, 연주, 전시회장, 연극, 영화관 , 운동경기장 등의 장소별 기준과 정장스타일, 세미정장스타일, 캐쥬얼스타일, 힙합스타일 등의 선호하는 스타일을 미리 설정 하여 두도록 한다.
과거 3년간의 날짜별 기온, 적설량, 풍속, 습도, 구름, 일조시간 등의 날씨 및 기후 등 데이터를 포함하고 있는 "평년 평균 날씨 테이블"을 사전에 준비하고 기상청에서 공급되는 미래 5일 날씨 정보 또한 매일 포함 하도록 한다.
최초에 결과치를 출력하기 위한 "조건 생성 테이블 1."은 운영자가 직접 생성토록 한다.
"조건 생성 테이블 2."에는 코디 프로그램 이용자가 신청한 데이터를 저장하고 운영관리자가 승인 단계를 거쳐서 완성 테이블이 생성되도록 한다.
"코디 결과값 도출 테이블"에는 각 아이템들을 조합하고 "코디조건 나열 테이블"을 연결 해 두도록 한다.
이용자의 행태를 저장한 "자연 도출 결과값 테이블", "도출 결과값 ID 횟수 카운팅 테이블"과 이용자의 코디 의견이 반영된 "이용자 수정 결과값 테이블", "수정 결과값 ID 횟수 카운팅 테이블"등으로 구성 한다. 이 외 유기적으로 결합된 다수의 테이블들로 구성한다.
즉, 본 발명에서는 인공지능 검색 시스템을 통하여 개인의 취향이나 분위기에 어울리는 코디를 자동으로 구현하는 시스템이다. 인공지능의 구현은 패션 스타일, 개인의 신상정보, 날씨, 장소, 직업, 대상자, 목적에 해당하는 각 그룹을 형성한다. 각 그룹 간에 유기적이고 독립적인 관계를 구축한 후 DB화된 이미지에 각 그룹에 해당되는 그룹 코드를 부여한다. 코드 검색을 통하여 개인의 취향과 분위기에 어울리는 이미지를 자동으로 선택하여 코디 시뮬레이션 시스템에 구현한다. 지식 습득이라 함은 이용자가 직접 코디 이미지를 선택하여 코디를 구현함에 따라 코디 시뮬레이션 시스템에서 코디한 이미지를 인공지능 시스템에 전송하여 코드 값을 재부여하여 DB에 코드를 추가하는 것을 말한다. 기존의 인공지능 시스템은 트리 형태의 구조이거나 이용자 선택에 따른 검색 형태로서 수동적인 요소가 강한 시스템이다. 이 시스템의 경우 자동화와 수동화 두 부분으로 나뉘어 진다.
첫째, 자동화의 경우 미리 정해진 그룹이 독립적인 객체로 속성을 부여하며, 각 그룹 간에 유기적인 관계를 코드설정으로 보다 더 정확하고 신속하게 검색할 수 있다.
둘째, 수동화의 경우 지식 습득을 함으로써 보다 진화되어 좀 더 정확하게 개인의 취향과 분위기에 맞는 코디를 구현한다.
따라서, 기존과는 달리 빠르고 정확하게 검색하는 지식습득 형 인공지능 코디 시뮬레이션 시스템을 구현 할 수 있다.
본 발명의 서비스 사업방법은 코디 결과물로 도출되는 상품들을 모두 준비하여 판매할 수 없기 때문에, 준비되어 있는 상품들의 분류를 통하여 대표되는 상품의 표준형 2D 이미지를 등록하고 인공지능을 이용한 이용자 적응 의사 3D 코디네이션 프로그램을 통하여 도출된 의사 3D 상품 이미지와 근사한 추천 상품을 진열하여 판매하는 서비스이다.
상품을 판매하고자 판매자는 본 시스템 운영자 서버에 등록하고자 하는 상품에 대한 의사 3D 상품 이미지 제작을 요청하고, 운영자 서버에서 의사 3D 상품 이미지를 제작하여 상품을 등록한다. 또는 판매자가 직접 의사 3D 이미지 제작 소프트웨어를 구입하여 상품 이미지를 제작하여 본 시스템 운영자 의사 3D 상품 이미지에 승인 요청을 통하여 의사 3D 상품 이미지를 등록한다. 본 시스템을 이용하고자 하는 사업자들 또는 판매자는 본 서비스 홈페이지에서 코드 삽입을 위한 기본적인 서비스 회원 정보를 입력하면. 입력 정보를 통하여 자신의 상점 코드를 부여 받고, 부여 받은 상점 코드를 기반으로 한 HTML태그를 본 서비스 홈페이지에서 생성하여 준다. 생성하여 받은 HTML 태그를 자신이 운영하는 웹 사이트 또는 게시판 등에 삽입하여 상품 판매 또는 광고를 할 수 있으며, E-mail을 통한 홍보 및 상품 연계가 가능하다. 따라서, 영세 중소 판매자, 소호 판매사업자 등 직접 코디네이션 프로그램을 개발할 능력이 없는 판매자들은 본 발명의 코디네이션 프로그램을 홈페이지에 설치하면 막대한 제작 개발비의 투자 없이 자사 제품의 온라인 코디네이션 서비스가 가능하게 된다.
또한, 본 발명에서 구매자는 인공지능을 이용한 이용자 적응 의사 3D 토탈 코디네이션 프로그램을 통하여 도출된 상품 이미지와 유사한 상품이 있는 경우 그 상품이나 추천 상품들 중 이용자가 구매하도록 하는 상품판매 서비스 방법이다. 또한, 도출된 유사상품이나 추천 상품을 구매하지 않고 대신에 도출된 의사 3D 상품이미지와 동일한 상품을 구매하고자 원할 경우, 그 도출된 이미지 그대로 맞춤 주문을 요청하면, 도출된 이용자의 상세 체형 정보에 따라 맞춤 제작이 가능하도록 한, 맞춤 상품 주문, 제작, 판매에까지 이르는 서비스 사업도 가능하다. 아이템 제작툴, 조립툴에서는 이용자가 직접 제작한 디자인, 원하는 패턴, 또는 이용자가 직접 제작한 패턴 등의 업로드가 가능하기 때문에 이 기능을 이용하여 자신의 이름이나 사진 등을 가미한 맞춤 상품의 제작도 가능하다.
또한, 본 발명의 서비스 사업방법은 인공지능을 이용한 이용자 적응 의사 3D 코디네이션 프로그램을 통하여 이용자들의 체형정보와 학습된 이용자 코디 스타일을 평가하고, 평가 결과에 따라 특정 평점 이상의 이용자를 의복 패션모델 후보로 추천하는 서비스 사업도 가능하다. 따라서, 모델 및 연예인 발굴 및 매니지먼트 사업과 연계시킬 수 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 구체적으로 설명하고자 한다. 이 실시 예는 이 기술에 숙련된 자들이 본 발명을 실시할 수 있게 충분히 상세하게 기술한다.
도 1은 본 발명에 의한 의사 3D 이미지 생성기법을 토대로 한 이용자 적응 인공지능 토탈 코디네이션 시스템의 개념을 나타낸다. 본 발명의 코디네이션 시스템은 의사 3D 이용자 적응 아바타를 생성하기 위한 인공지능 시스템(10)과 표준 2D 코디 이미지를 의사 3D 코디 이미지로 변환시키는 이미지 변환모듈(20)을 포함한다. 따라서, 이용자의 체형 특성에 맞게 인공지능 시스템에 의하여 제작된 의사 3D 이용자 적응 아바타(12)에 의사 3D 코디 이미지(22)를 착의하기 때문에 착의된 캐릭터(30)는 이용자의 체형에 적응된 상태에서 코디 연출이 가능하므로 이용자가 직접 입어보는 느낌을 가상공간에서 연출할 수 있다.
도 2는 본 발명에 의한 의사 3D 이용자 적응 아바타를 생성하는 인공지능 시스템(10)의 개념을 나타낸다. 본 발명에서는 "산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 인체치수 데이터 통계자료"를 바탕으로 표준 2D 아바타(12-1)를 준비한다. 이어서, 이용자로부터 입력된 기본정보, 예컨대 나이, 키, 몸무게, 가슴둘레 등의 정보를 바탕으로 이용자의 상세정보, 예컨대 어깨넓이, 허리둘레, 엉덩이 둘레 등을 인공지능 시스템을 적용한 도출 알고리즘에 의해 도출하여 이용자의 체형에 맞도록 표준 2D 아바타(12-1)을 비만형(12-2) 또는 마른형(12-3), 예를 들어, 뚱뚱한 체형을 가진 사람은 도면과 같이 비만형(12-2)의 체형으로, 마르고 키가 작은 사람은 도면과 같이 마른형(12-3)") 등으로 자동 변환하여 의사 3D 이용자 적응 아바타를 생성한다.
도 3은 본 발명에 의한 이미지 변환모듈의 개념을 나타낸다. 본 발명에서는 먼저 기본 2D 이미지에 버튼, 카라 주머니, 악세사리, 색상, 패턴 등을 적용하여 기본 의복을 변형 디자인한다. 이와 같이 변형 디자인된 기본 상품 이미지를 본 발명의 의사 3D 이미지 변환 알고리즘에 의해 변환시켜서 의사 3D, 즉 2.9D 상품 이미지를 생성한다.
도 4는 본 발명에 의한 바람직한 일실시예인 의사 3D 코디네이션 시스템의 블록 구성을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 코디네이션 시스템은 크게 자동화 모듈부(100)와 인공지능 모듈부(200)로 구분된다.
자동화 모듈부(100)는 2.9D(의사 3D을 이하 2.9D라 칭함) 변환모듈(110), 한국인 체형 데이터베이스 검색모듈(120), 개인 캐릭터 생성 모듈(130), 패턴매핑 및 색상보정모듈(140), 의복 착의 모듈(150)을 포함한다.
2.9D 변환모듈(110)은 2D 의복 이미지, 2D 의복 전개도 제작 모듈(112)로부터 데이터 등을 입력받아 2.9D 의복 코디 이미지로 변환시킨다.
한국인 체형 데이터베이스 검색모듈(120)은 이용자 나이, 신체 사이즈 등의 입력정보(122)에 응답하여 미리 작성된 한국인 체형 데이터베이스(124)로부터 가장 유사한 체형 데이터를 인공지능을 이용하여 검색한다. "산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 인체치수 데이터 통계자료"에서 제공되는 개인의 신상 정보인 나이, 키, 몸무게, 가슴둘레의 정보, 즉, 주 치수정보를 이용하여 국립품질기술원에서 실시한 국민표준체위 조사 보고서에서 제공하는 관계식을 통하여 각 신체 부위별 사이즈를 추정하여 부 치수정보를 얻어 낸다.
개인 캐릭터 생성모듈(130)은 한국인 체형 표준모델(132)에 체형 데이터베이스 검색 모듈에서 검색되어진 주 치수정보와 도출된 부 치수정보를 토대로 한 사이즈 보정을 통해 의사 3D 이용자 적응 아바타를 생성한다.
패턴 및 색상 보정모듈(140)은 미리 제작된 2.9D 의복 코디 이미지 데이터베이스로부터 제공된 의복 코디 이미지의 패턴과 색상을 보정한다.
의복착의모듈(150)은 생성된 개인 캐릭터와 패턴 및 색상 보정된 2.9D 의복 코디 이미지를 합성시켜서 디스플레이 모듈(300)을 통해 착의된 개인 캐릭터를 표시한다.
인공지능 모듈 부(200)는 색상코드 및 패턴 데이터베이스(210), 2.9D 의복 코디 이미지 데이터베이스(220), 인공지능 검색모듈(230), 인공지능 데이터베이스(240), 지식습득모듈(250)을 포함한다.
지식습득모듈(250)은 이용자 코디 결과 수정모듈(252)로부터 제공된 이용자 코디 성향 데이터를 입력받아 학습하고 학습된 결과로 이용자의 데이터를 인공지능 데이터베이스(240)에 갱신 처리하여 저장시킨다. 따라서, 이용자의 코디 성향이 학습된다.
인공지능 검색모듈(230)은 제공된 6H 원칙에 따른 이용자 입력정보(232)를 기초로 인공지능 데이터베이스(240)로부터 이용자의 코디 스타일 학습 데이터를 검색한다. 인공지능의 구현은 패션 스타일, 개인의 신상정보, 날씨, 장소, 대상자, 목적에 해당하는 각 그룹을 형성한다. 각 그룹은 유기적이고 독립적인 관계를 구축한 후 DB화된 코디 이미지에 각 그룹에 해당되는 그룹 코드를 부여한다. 코드 검색을 통하여 개인의 취향과 분위기에 어울리는 상품을 자동으로 선택한다.
색상코드 및 패턴 데이터베이스(210)에서는 검색된 이용자 코디 성향 학습 데이터에 응답하여 색상코드 및 패턴 데이터를 의복 데이터베이스(220)에 제공한다.
의복 데이터베이스(220)에서는 2.9D 이미지 변화 모듈(110)로부터 제공된 2.9D 의복 코디 이미지를 저장하고, 검색된 이용자 코디 성향 학습 데이터에 응답하여 색상 및 패턴이 적용된 2.9D 의복 코디 이미지를 패턴 매핑 및 색상 보정 모듈(140)에 제공한다.
디스플레이 모듈(300)에서는 표시된 개인모델에 코디된 2.9D 의복 코디 이미지를 이용자가 구매하고자 할 경우 관련된 상품판매연계모듈(310) 및 맞춤상품판매 연계모듈(320)을 통해 상거래를 연결시킨다.
본 발명에서는 준비 단계로 2D 표준 아바타 이미지를 2D 비트맵 이미지 파일 형태로 제작한다. 배경이미지의 사이즈는 240 * 360으로 한다. "산업자원부 기술표준원에서 조사한 한국인 인체치수 데이터 통계자료"를 참조하여 2D　표준 아바타 이미지를 18 ~ 24세의 평균치를 사용하여 제작한다. 2D 표준 아바타는 남녀 2종의 아바타로 도 5에 도시한 형태로 그린다.
이어서, 코디 아이템 이미지를 제작한다. 의복의 기본 형태로부터 단추, 주머니, 색상 및, 패턴을 제작할 수 있는 툴을 도 6-1에 도시한 바와 같이 제작한다. 기본 프로그램으로서 의복에 관련된 종합 툴을 만든다.
도 6a는 코디 아이템 제작 툴로서 표준형 의복 그리기 창(401)에서 2D 표준 아바타에 자신이 원하는 디자인을 그리고, 그에 따른 패턴 및 악세사리 등을 패턴 메뉴 창(403) 및 악세사리 메뉴 창(405)을 이용하여 의복을 제작한다.
도 6b는 코디 아이템 조립 툴로서, 메뉴로 새로운 작업 창 메뉴(402), 그림파일 저장 메뉴(404)를 가진다. 기본 의상 창(406)에서 기본 의상을 선택하면 선택된 기본 의상이 작업창(408)에 표시된다. 도구창(410)에서 단추, 주머니, 액세서리, 칼라, 색상, 패턴을 선택하여 작업창(408)의 기본의상을 변형한다.
이와 같이 구성한 2D 의복 코디 이미지를 그림파일 저장메뉴(404)를 통하여 저장시킨다.
도 7은 2.9D 이미지 변환 툴을 나타낸다. 변환 툴은 파일 불러오기 메뉴(502), 파일 저장메뉴(504)를 가진다. 작업창(506)에는 변환된 2.9D 코디 이미지가 표시되고, 변환 툴은 좌표창(508), HSI 변환버튼(510), 그리드 생성버튼(512), B-spline 적용 버튼(514), 2.9D 이미지 생성 버튼(516)을 포함한다.
파일 불러오기 메뉴(502)를 통하여 2D 코디 이미지 제작 툴로부터 제작된 2D 코디 이미지를 2.9D 코디 이미지로 변환하기 위하여 작업창(506)에 불러온다. 먼저 불러온 2D 코디 이미지에 대해서 HSI 버튼(510)을 눌러서 HSI 변환을 지시한다.
HSI채널은 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)를 가지는 칼라로서, 색상은 0~360도의 범위를 가지는 각도로 표현 되며, 채도는 0에서 1까지의 범위를 가지는 반지름에 해당되며, 명도는 z축에 해당되어서 0 이면 검정색을 1이면 흰색을 나타낸다. RGB에서 HSI의 변환 값은 아래와 같다.
이어서, 그리드 생성 버튼(512)을 선택하여 2D 의복 코디 이미지에 대해서 명도값(I)에 따른 격자 모델을 생성시킨다. 즉, 2D 이미지의 각 픽셀에 대해 명도값(I)을 Z축으로 하는 값을 작성한다. 이와 같이 작성된 3D 표면은 거칠기 때문에 표면 스무싱 기법을 적용하여 부드러운 3D 곡면을 형성하기 위하여 B-spline 적용 버튼(514)을 선택하여 부드러운 3D 곡면을 생성한다.
도 8에 도시한 바와 같이 각 P1, P2, ..., P(N+1)들은 명도 값들의 최대 최소값의 집합 값이다. 표면 방정식은 위의 식에서 가로와 세로의 식을 합치면 다음과 같습니다.
수학식 5를 이용하면 도 9와 같은 형태의 면을 얻어낼 수 있다.
2.9D 이미지 생성 버튼(516)을 선택하면, B-spline으로부터 생성된 임의의 z축 값과 2D 이미지의 픽셀 값을 쉐이딩 함수에 적용하여 3D 형상 모델의 이미지와 유사한 이미지를 얻어낼 수 있다. 적용 쉐이딩 기법으로는 부드러운 느낌을 위하여 퐁 쉐이딩기법을 사용한다 퐁 쉐이딩 기법은 정점의 법선 벡터의 평균값과 면의 노말 벡터를 이용하여 면을 부드럽게 표현한 기법이다. 쉐이딩 관계식은 다음과 같다.
ACOL = BCOL × (AMB + (1- AMB) × (VL / VNI × VNL))
ACOL ; 변화 후의 칼라 값
BCOL ; 변화 전의 칼라 값
AMB ; 주변 광
VL ; 빛의 벡터(보는 시각과 빛의 시작점)
VNI ; 명암의 노말 벡터(명암 벡터의 내적값)
VNL ; 빛 의 노말 벡터(빛 벡터의 내적값)
이와 같이 2.9D 의복 코디 이미지는 도 7의 작업창(506)에 도시한 바와 같이 명암이 처리되어 3D 의복 코디 이미지와 유사하게 표현되게 된다. 제작된 2.9D 의복 코디 이미지는 저장하기메뉴(504)를 통하여 의복 데이터베이스(220)에 저장된다.
색상 및 패턴 보정에서 색상 보정은 HSI 변환의 수학식3에서 H 값의 변화로 색상을 보정할 수 있다
본 발명에서는 패턴 보정을 위하여 의복 2.9D 이미지의 형태에 따른 의복 2D 매핑 소스를 제작한다.
의복의 2D 전개도 제작은 2.9D 이미지 변환 모듈에서 각 의복의 부위별 B-spline에 의해 생성된 면을 이용하여 제작한다. 3D형태로 구성된 곡면을 2D 형태의 모델로 재구성하여 패턴 위에 얹어 매핑 소스를 구현한다. 변환 방법은 물리적인 방법을 이용한다. 도 10a 내지 도 10c는 의복의 3D 곡면 모델을 2D 모델로 변환하는 과정이다. 도 10a와 같이 곡면 모델의 정점은 질량을 가지는 파티클(Particle)로, 정점을 잇는 선을 스프링으로 생각한다. 정점에 작용하는 힘 F는 수학식 7과 같이 중력 Fg, 탄성력 Fs, 제동력 Fd, 외부의 힘 Fe의 합으로 생각할 수 있다.
F = F g + F s + F d + F e
여기서 Fg는 m을 정점의 질량, g를 중력 가속도라고 하면, 수학식8과 같다.
F g = -mg
또한 Fs는 탄성 계수를 ks라고 하면, 후크의 법칙에 의해, 수학식9와 같다.
여기서 L과 L′는 정점 위치가 변화하기 전후의 에지 벡터이다. 제동력 Fd는 수학식 10과 같다.
V와 V′는 정점 위치 변화 전후의 에지에 대한 속도 벡터이다. Fe는 외부에서 가하는 외부 힘이다. 이상과 같이 정점에 가해지는 힘을 구하면 수학식 11의 뉴튼의 제 2법칙에 따라 정점의 가속도를 구할 수 있다. 나아가서 시간 변위에 따라 가속도를 2회 적분하면 이동 위치 X를 수학식 12와 같이 구할 수 있게 된다.
F g = ma
도 10a는 3D 곡면의 경계에 있는 정점에 외부 힘을 강제로 가한 모습이다. 외부 힘의 크기와 방향은 3D모델이 펴질 수 있도록, 방사상으로 가하고 있다. 도 10b는 중력, 탄성력, 제동력, 외부 힘이 복합적으로 작용하여 3D 곡면이 변환되어 가는 모습이고, 도 10c는 3D 곡면이 완전히 펴져 2D모델로 변환된 모습이다. 시뮬레이션 순서는 먼저 외부 힘을 가한 다음, 수학식7 내지 수학식 10을 이용하여 각 정점에 작용하는 힘을 산출하고, 수학식11 및 수학식12를 이용하여 작용된 힘에 의한 정점의 위치 변화를 구한다. 이 과정을 반복함으로써, 외부 힘이 각 정점에 전파되어 3D 곡면이 점차로 2D모델로 변환되어 간다.
패턴보정은 도 11의 패턴 매핑 테스트 툴을 통하여 이루어진다.
패턴 매핑 테스트 툴은 의복버튼(702), 전개도 버튼(704), 패턴 버튼(706), 매핑버튼(708)을 포함한다. 또한, 의복 표시창(710), 전개도 창(712), 패턴 창(714)을 포함한다. 의복버튼(702)을 선택하여 2.9D 의복 코디 이미지를 의복 표시창(710)에 표시하고, 전개도 버튼(704)의 선택에 응답하여 전개도 창(712)에 2.9D 의복 코디 이미지의 전개도를 표시하고, 패턴버튼(706)에 응답하여 패턴 창(714)에 패턴들을 표시한다.
패턴의 제작은 견직물의 스캔 또는 아웃 소싱을 통하여 제작한다.
텍스처 매핑 패턴 위에 제작한 2D 모델을 얹어 매핑 소스를 구성하고 그 구성된 매핑 소스의 패턴을 곡면을 이용하여 제작한 2.9D 이미지에서 곡면을 이루는 각 정점과 정점을 이루는 사각형에 매핑 소스를 이루는 사각형과 일치하는 곡면의 사각형안의 이미지에 패턴의 픽셀 값을 매핑한다.
텍스처 매핑은 OpenGL에서 지원하는 텍스처 함수를 사용하며, 텍스처 매핑을 하기 위한 전처리 과정으로서 밑맵을 구성하는 데 밑맵이랑, 텍스처가 매핑될 제일 작은 맵의 구성을 말한다. 앞에서 말하는 정점과 정점을 이루는 사각형이 맵이 된다. 3D 곡면으로 생성된 면에서 밉맵 좌표를 구하여 텍스처 매핑 함수에 좌표값을 넘김으로 텍스처 매핑을 할 수있다. 기존의 색상 보정 및 텍스처 매핑은 3D 모델에서 사용되어 왔던 방법들이다. 3D 모델은 색상 보정 및 패턴 매핑이 자유롭다는 장점을 지니고 있기에 3D 모델을 이용한 코디 시뮬레이션을 구축한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만, 3D 모델을 제작하는 데 시간과 텍스처 매핑 및 렌더링 하는 시간이 걸리기 때문에 웹이나 무선에 서비스하기에는 단점이 많다. 이러한 단점을 극복하고자 2D 에서 색상 및 패턴 보정하는 방법에 대해 제안하게 되었다.
방법론은 기존의 3D 모델에서 사용하던 매핑 방법을 적용하였지만, B-spline을 이용하여 자동으로 2D 이미지를 2.9D 이미지로 변환하는 과정에서 3D 곡면을 생성하고 그 곡면을 이용하여 색상 및 패턴 매핑을 함으로써 3D 모델을 제작하는 제작 비용 및 렌더링을 위한 시간을 절약함으로써 유무선에서 서비스하는 데 적합한 코디 시뮬레이션을 구축할 수 있다. 2D 이미지 또는 사진을 이용하여 ㈜디엔엠에서는 이와 유사한 시스템을 가지고 있다. VWS25라는 코디 시뮬레이션 시스템은 수동으로 의복의 영역을 지정하여 곡면을 생성하고 다시 그 곡면에 맞게 전개도를 수동으로 만들어 패턴 및 색상을 보정하고 있다. 이 시스템의 단점은 패턴 및 색상 보정을 하기 전에 수동으로 전처리 과정이 필요하다는 단점이 있다. 그와는 달리 우리가 제안하는 방법은 자동으로 전처리 과정을 하기 때문에 보다 빠른 시간에 매핑을 한다는 장점이 있다.
도 12는 착의 툴을 나타낸다. 도 12의 착의 툴은 남자 및 여자 선택 메뉴(802, 804)를 포함하고, 의사 3D 적응 아바타 착의 창(806), 의복 창(808), 상의 버튼(810), 하의 버튼(812), 색상버튼(814), 패턴버튼(816), 착의버튼(814)을 포함한다.
남여 선택메뉴에 의해 선택된 성별의 의사 3D 적응 아바타가 착의 창(806)에 표시된다. 상의 및 하의 버튼(810, 812)을 눌러서 원하는 의복을 선택하면 의복 창(808)에 선택된 의복이 표시된다. 표시된 의복에 대해 색상 및 패턴버튼(814, 816)을 눌러서 색상 및 패턴을 보정하면, 의복 창(808)에 표시된 의복 상에 색상과 패턴이 보정된다. 원하는 색상과 패턴이 결정되면, 착의 버튼(818)을 누르면 의복 창(808)에 의복이 착의 창(806)의 의사 3D 적응 아바타가 착의 된다.
의사 3D 적응 아바타 이미지에 2.9D 이미지의 착의는 먼저, 의사 3D 적응 아바타 이미지의 투명도 값과 2.9D 이미지의 투명도를 설정한다. 이어서 두 이미지에서 의사 3D 적응 아바타 이미지의 색상 값을 빼고 투명도 값을 이용하여 2.9D 이미지를 착의한다.
본 발명에서는 사이즈 보정을 통하여 개인 캐릭터를 구현한다.
한국형 체위조사의 기록을 참조하여 각 치수사이즈에 따른 관계식을 설정한다.
기본 사이즈인 키와 가슴둘레와, 이용자의 나이를 이용하여 다음 수학식에 따른 기타 사이즈를 도출한다.
어깨너비 = -2.1443 + 0.1014 ×나이+ 0.1611 ×키 + 0.1472 ×가슴둘레
몸통너비 = -3.1576 - 0.0397 ×나이 + 0.1183 ×키 + 0.3156 ×가슴둘레
가슴너비 = -2.3943 + 0.1948 ×나이+ 0.0633 ×키 + 0.2533 ×가슴둘레
가슴두께 =1.3974 + 0.2088 ×나이 - 0.0164 ×키 + 0.2454 ×가슴둘레
어깨높이 = -10.3699 + 0.1315 ×나이 + 0.8565 ×키 + 0.0258 ×가슴둘레
허리높이 = -7.03570 - 0.3802 ×나이+ 0.6986 ×키 - 0.0807 × 가슴둘레
또한, 2D 표준 아바타를 부위별 그룹핑하여 각 그룹별 제어점을 설정한다. 설정한 제어점은 위의 수학식 13에 의하여 각 그룹의 사이즈 변화에 맞게 이미지 사이즈를 조정한다.
또한, 2D 표준 아바타의 높이와 폭을 동시에 변형하기 위하여 도 13a 및 도 13b에 도시한 사각형과 같이, 변형할 부위의 경계에 정해진 4개의 제어점에 대해서, 2D　표준 아바타의 특징 그룹 부위를 선형으로 변형한다.
도 13a의 사각형 CiCjCkCl는 변형 전의 제어점 이미지 부위를 나타내며, 도 13b의 사각형 TiTjTkTl는 변형 후의 제어점 이미지 부위를 나타내다. 점 M C, MT 는 각각의 사각형 CiCjCkCl와 TiTjTkTl의 무게 중심이다. 무게 중심을 이용하여 각각의 사각형을 4개의 삼각형으로 분할하고 분할된 삼각형별로 이미지를 선형 매핑한다.
도 13a의 삼각형 CiMcCl내에 있는 변형 전의 이미지 픽셀값 P를, 도 13b의 삼각형 TiMTTl내에 있는 P'에 매핑하는 과정을 설명한다. 대응점 P와 P'는 각각의 삼각형 양 변을 이용하여 수학식14 및 15와 같이 정식화 할 수 있다.
P= s ( Ci-MC ) + t ( Cl-MC ) + MC
P' = s ( Ti-MT ) + t ( Tl-MT ) + MT
삼각형 CiMcCl가 삼각형 TiMTTl에 선형적으로 매핑 된다면, 대응점 P와 P'에 대한 s, t 는 같게 된다.
Ci = (cxi,cyi,czi)T, Ti = (txi,tyi,tzi)T라고 하면, 수학식 13에서 점 Ci, MC, Cl, P의 x, y 의 픽셀 좌표를 이용하여 s, t 를 구한 후, 수학식 14에 적용하면 P'의 x, y의 픽셀 좌표값을 구할 수 있게 된다.
수학식 14a, 14b에 의해 사각형의 모양, 위치, 방향이 변화 되면서 매핑 되기 때문에 의사 3D 적응 아바타 이미지의 자동 변형이 용이하다. 또한 인접 부위는 제어점을 공유하고 있기 때문에 2D 표준 아바타는 부위별로 불연속 등의 모순 없이 자연스럽게 변형되어, 자신만의 신체 사이즈를 가지는 의사 3D 적응 아바타 이미지를 구성할 수 있게 된다.
도 14에 도시한 바와 같이 사이즈 보정된 아바타는 휘도치보간을 통하여 이미지의 색상을 보정한다. 휘도치보간이란, 픽셀의 좌표가 변함에 따라 픽셀의 색깔 값을 보정하는 방법을 말한다. 일반적으로 점 P의 위치는 도 12b와 같이 정수화소 위치가 아니기 때문에, 점 P의 휘도치는 주변 정수위치의 화소 값으로부터 쌍 1 차 보간을 이용하여 구한다.
이것을 식으로 나타내면, 수학식15 ~ 17과 같다.
여기서 I(X,n)는 점 P = (X,Y,Z)T에서의 휘도치이고, m,n은 각각 X,Y를 넘지 않은 정수이다.
이어서, 2D 표준 아바타의 변형한 사이즈에 맞게 의복의 사이즈를 조절한다.
2D 표준 아바타의 제어점과 대응되는 의복의 제어점을 설정한 후 2D 표준 아마타의 변형에 따른 크기 변화에 의복 또한 2D 표준 아바타와 같은 선형적인 방법을 통하여 의복의 사이즈를 조절한 후 인체와 의복간의 제어점 사이의 공극 설정을 통하여 의복을 인체에 착의한다. 공극 설정을 통하여 의복간 의복의 대응 되는 관계를 통하여 하나의 의복 위에 또 다른 의복을 입힐 수 있게 된다.
또한, 오프라인 CRM프로그램을 통하여 이용자 정보, 시뮬레이션 이용내역, 과거 구매 상품 내역 등의 데이터베이스를 구축한 후, 데이터베이스를 인공지능 코디 시뮬레이션에 전송하여 인공지능 지식습득을 이룬다.
이러한 구현기술을 이용하면 맞춤상품제작 판매, 상품판매 등의 웹, 모바일 전자상거래에 이용될 수 있고, 코디서비스, 도출 이미지를 가공한 컨텐츠 수입 등 여러 용도로 쓰일 수 있을 것이다.
도 15a 내지 도 15d는 본 발명에 의한 인공지능 시스템을 설명하기 위한 도면들이다. 도면을 참조하면, 이용자가 로그인(900)을 하고, 이용자의 입력정보들이 회원정보 테이블(902)에 수록된다. 이어서, 입력 가능한 코디 기준 및 코디 조건 정보들이 테이블(904)에 작성된다. 이를 참조하여 이용자의 코디 기준값이 선택모듈(906)에 의해 선택된다. 회원정보 중 신체 사이즈 정보는 선택모듈(906)에서 제공된 이용자의 코디 기준값에 의해 표준형 신체 사이즈표 테이블(908)로 작성된다.
또한, 이용자의 코디 기준값은 날씨 조건을 적용하기 위하여 향후 5일 날씨 테이블(910) 및 평년 평균 날씨 테이블(912)를 참조하여 예측 기상정보 추출 로직(913)에서 기상정보가 추출된다. 이와 같이 이용자의 입력정보와 그에 따른 선택정보들이 이용자 입력정보 저장 테이블(914)로 작성된다.
얼굴정보 추출로직(916)에서는 저장 테이블(914)에 저장된 정보에 의거하여 표준형 2D 아바타 이미지 테이블(918)로부터 관련된 이미지를 추출한다. 아바타 생성로직(920)에서는 추출된 얼굴정보와 표준형 신체 사이즈표 테이블을 참조하여 2D 아바타(926)를 생성한다.
아바타 생성로직(920)에서는 체형과 신체 타입을 분석하여 그 값을 해당되는 체형분석 기준값 테이블(922)과 신체 타입 분석 기준값은 테이블(924)로 작성한다.
즉, 아바타 생성모듈(920)에서는 회원 정보 테이블의 정보를 1차로 참조하고, 입력 가능한 코디 기준 및 코디 조건 나열 테이블에서 선택한 코디 기준값 중 성별, 나이, 신체치수(키, 몸무게, 가슴둘레) 등의 관련 정보를 2차로 참조하여, 이를 토대로 표준형 신체 사이즈 표 테이블에서 이용자 신체 사이즈에 부합하는 표준 신체 상세 사이즈 정보(목둘레, 어깨너비, 팔길이, 아랫가슴둘레, 허리높이, 엉덩이 둘레, 다리길이, 발사이즈 등)를 기준으로 수학식13에서 언급한 계산법에 따라 2D 아바타를 가상에서 완성한다.
이용자 입력 정보 저장 테이블에서 선택한 코디 기준값중 이용자의 성별, 나이, 얼굴모양, 피부색, 머리스타일 등을 참조하여 얼굴정보와 신체정보를 가진 2D 아바타 이미지를 호출한다. 이렇게 호출한 2D 아바타 이미지와 상기에서 획득한 신체 상세 사이즈 정보를 조합 후 의사 3D변환 기법을 이용하여 이용자 적응 의사 3D 아바타를 생성한다.
이 때 생성된 아바타의 신체특성은 아바타 생성 로직에서 계산 되어진 정보 값을 분석하여 체형 분석 기준값 테이블과 신체 타입 분석 테이블로부터 이용자에 해당하는 체형과 신체타입을 추출하고, 그에 따른 코디 스타일들을 체형에 따른 코디 스타일 테이블과 신체타입에 따른 코디 스타일 테이블로부터 구한다. 여기서 체형과 신체타입을 추출하는 이유는 각 체형과 신체타입에 따라 코디해야 하는 아이템들이 틀려지기 때문이다.
이용자 입력정보 저장 테이블(914)에 저장된 입력정보를 분석하여 이용자들의 특정 정보 테이블들을 생성한다. 즉, 얼굴형별 코디 스타일 테이블(928), 성별 코디 스타일 테이블(930), 상체 특성별 코디 스타일 테이블(932), 나이별 코디 스타일 테이블(934), 하체 특성별 코디 스타일 테이블(936), 계절별 코디 스타일 테이블(938), 머리 모양별 코디 스타일 테이블(940), 상대별 코디 스타일 테이블(942), 피부 색깔별 코디 스타일 테이블(944), 목적별 코디 스타일 테이블(946), 날씨별 코디 스타일 테이블(948), 장소별 코디 스타일 테이블(950), 취향별 코디 스타일 테이블(952) 등을 작성한다.
또한, 체형분석 기준값 테이블(922)로부터 제공된 체형분석 기준값에 의해 이용자들의 체형에 따른 코디 스타일 테이블(954)을 작성하고, 신체 타입 분석 기준값 테이블로부터 제공된 신체 타입 기준값에 의해 신체 타입에 따른 코디 스타일 테이블(956)을 작성한다.
작성된 각 코디 스타일 테이블들(928~956)은 코디정보 추출 로직(958)에서 코디 정보를 추출하기 위하여 참조된다.
도 15c를 참조하면, 코디정보 추출 로직(958)에서 추출된 코디정보는 코디 결과값 도출 테이블(960)로 작성된다. 코디 결과값 도출 테이블(960)에 작성된 코디 결과값은 코디 학습된 결과가 반영되어 작성된다.
코디 정보 추출 로직(958)에서는 상기에서와 같이 도출된 체형과 신체타입에 따른 코디 스타일과, 이용자 입력 정보 저장 테이블에 저장되어 있는 정보들을 바탕으로 성, 나이, 계절별, 상대별, 목적별, 장소별, 얼굴형별, 상체특성별, 하체특성별, 머리모양별, 피부색별, 날씨별, 취향별 등의 코디 스타일 테이블 등에 저장되어 있는 조건별 코디 스타일을 도출한 후 도출된 결과값을 코디 결과값 도출 테이블에 저장한다. 모든 결과값은 우선순위에 따라 코드값을 부여 받게 되어 있으며, 우선순위는 각 테이블에 해당되는 정보들의 유기적인 관계에 따라 코드화 한다. 여기서 우선순위는 조건별 특성에 따라 부여하게 되는 데, 상품의 타입, 연령, 치수, 디자인, 계절, 칼라, 체형, 성별 등을 결정하는 주체이다. 예를 들어, 미니 스커트 라는 코디 결과값은 여자라는 성별이 최우선 순위가 되며, 차례로, 여름, 10-20대, 다리가 긴 신체, 마른 타입, 등의 순서대로 우선순위가 부여되며, 그 특성에 따라 코드를 부여한다. 이 때, 트랜드가 올 겨울과 같이 미니스커트가 유행하는 경우 여름, 겨울의 특성 코드를 우선으로 하여 코드 값을 부여한다. 이렇게 부여된 코드값은 코디 정보 추출 로직에서 각 특성에 맞는 코드를 검색하고 우선순위에 따라 코디 정보를 추출하여 코디 결과값 도출 테이블에 저장한다.
도 15c를 참조하면, 최적 코디값 도출 로직(962)에서는 코디 결과값 도출 테이블(960)을 참조하여 최적 코디값을 도출한다.
최적 코디값 도출 로직(962)에서는 코디 결과 값 도출 테이블에 저장되어 있는 정보 중 우선순위 선정 로직에 따라 코디 결과값 레코드를 검색하여 최적의 코디 코드값을 자연도출 결과값 테이블에 전송한다.
이용자의 코디 시뮬레이션 이용에 따른 결과물 생성 횟수를 카운팅한 트랜드 코드와, 코디 결과값 도출 테이블을 경유하여 선정된 우선순위에 따른 코드별 타입을 분석하여 선정된 코디 정보에 따라서 최적의 우선순위 값을 결정하고 그 우선순위에 따라 코드를 생성한다. 모든 결과값은 코디 아이템 나열 테이블에 저장된다.
생성된 코드 값을 이용하여 생성된 코드 값과 가장 유사한 코디 아이템 코드값을 찾아낸다. 찾아낸 코드 값들 중에서 유사비중이 높은 순으로 자연 도출 결과값 테이블에 저장한다. 이 때, 생성된 코드 값이 기존의 코디 이미지 데이터에 없을 때는 새로운 데이터로 저장하며 그 코드에 해당되는 아이템군을 검색하여 조합을 통하여 코디 이미지를 생성하여 주거나 관리자에 통보하여 추가의 코디 이미지를 생성하여 준다.
도출된 최적 코디값은 자연도출 결과값 테이블(964)로 작성된다. 자연도출 결과값은 코디 아이템 나열 테이블(966)에 인가되어 대응하는 코디 아이템을 선택하는 데 사용된다. 선택된 코디 아이템들은 표준형 2d 코디 아이템 이미지 테이블(968), RGB 색상값 테이블(970), 2D 패턴 이미지 테이블(972) 등에 제공된다. 이들 테이블들(968~972) 각각에서 참조된 값들은 아이템별 상세 테이블(974)에 작성된다. 아이템별 상세 테이블(974)에 작성된 값들은 의사 3D(2.9D) 이미지 변환 기준값 설절 테이블(976)에 제공된다.
코디 결과 이미지 조합 로직(978)은 926에서 생성된 아바타에 의사 3D 이미지 변환 기준값을 적용하여 코디 결과치(980)를 발생한다.
코디 결과 이미지 조합 로직(978)에서는 자연 도출 결과값 테이블에서 최종 선정된 코디 아이템 코드에 따라 코디 아이템별 나열 테이블을 참조하여 각 코디 이미지에 따른 패턴 아이템을 2D 이미지 패턴 테이블에서 불러오고, 표준형 2D 코디 아이템 이미지 테이블에서 표준형 2D 아이템을 추출하여 색상을 정하고, 아이템별 구성 테이블에서 참조값을 가져와 조합 후 의사 3D 이미지 컨버트 기준값 설정 테이블에서 해당 참조값과 기준값을 토대로 하여 의사 3D 이미지를 조합하여 생성하고, 도출된 의사 3D 이미지를 3D 이용자 적응 아바타에 적용하여 이용자의 취항에 어울리는 최적의 코디 시뮬레이션을 디스플레이 한다. 이 때, 대체 코디 시뮬레이션은 자연 도출 결과값 테이블에 저장되어 있는 우선순위별 코드 값을 가져와 아이템의 조합을 통하여 상기와 같이 코디 시뮬레이션하여 디스플레이한다.
발생된 코디 결과치(980)는 도 15d의 지식 습득로직에 제공된다.
도 15d를 참조하면, 코디 결과치는 결과치의 적합여부(982)가 체크되고, 체크결과 적합한 경우에는 코디 결과가 완료된다(984). 그러나 적합하지 않을 경우에는 대체 시스템 반영여부(986)를 체크하고 반영 시에는 대체 코디 결과치(988)를 생성한다. 대체 코디 결과치(988)의 적합여부(990)를 체크하고 적합하면 코디 결과를 완료한다(984).
코디 결과가 만족스럽지 못한 경우 이용자 수정값이 이용자 수정 결과값 테이블(992)로 작성된다. 그리고 수정 결과값 ID 횟수 카운팅 테이블(994)이 작성된다. 또한, 자연도출 결과값 테이블(964)로부터 제공된 도출 결과값 ID 횟수를 카운팅한 카운팅값이 테이블(996)로 작성된다. 즉, 이용자가 코디 결과치가 이용자 스타일이 아니라 판단되면, 이용자가 스스로 대체 코디 시스템을 구동하거나, 이용자가 수동으로 코디 시뮬레이션을 구동하여 이용자 성향에 맞는 코디 스타일을 시뮬레이션 할 수 있다. 대체 코디 시스템이란, 코디 결과값 도출 테이블에서 최적의 코디 값을 제외한 우선순위가 낮은 코디 정보들 중에서 이용자 성향에 가장 가까운 몇 가지 스타일을 대체하여 코디 시뮬레이션 하는 시스템이다. 대체 코디 결과 또한 이용자가 본인에게 맞지 않다고 판단하면, 이용자가 수동으로 코디 시뮬레이션 할 수 있다. 이 때, 이용자가 수동으로 코디한 코디 결과 값은 이용자 수정 결과 값 테이블에 저장되며, 저장된 값은 수정 결과값 ID 횟수 카운팅 테이블을 거쳐 이용자 트랜드 로직에서 최적의 코디 도출 로직에 값을 반영한다.
이용자 트랜드 로직(998)에서는 ID 카운팅 값들을 분석하고, 분석된 이용자 코디 성향 결과값을 최적 코디값 도출로직(962)에 제공한다. 제공된 코디 성향 결과값은 코디값 도출 로직(962)에서 이용자의 코디성향을 학습한 결과가 다음 코디 도출시 적용되게 된다. 즉, 이용자 트랜드 로직에서는 다 수의 이용자들이 선택한 코디 이미지 데이터들에 대한 카운트 정보 값을 수정 결과값 ID 회수 카운팅 테이블로부터 가져와 코디 이미지의 코드 값 중 트랜드 속성 값에 대한 우선순위를 높여주어 트랜드 성향을 반영시키는 로직이다. 즉, 특정한 코디 이미지를 다수의 이용자들이 선호하였다면, 그 코디 이미지가 현재 유행하는 트랜드라는 것을 간접적으로나마 나타내는 것이기 때문에, 그 코디 이미지의 코드 값에 트랜드 성향의 우선순위 값을 높여주어야 한다. 이 때, 트랜드 반영은 도출 결과 값 ID 횟수 카운팅 테이블의 값과 수정 결과값 ID 횟수 카운팅 테이블의 반영 비율에 따라 트랜드의 우선순위값이 결정 되며, 최적의 코디 도출 로직에 트랜드 값을 반영하여 최적의 코디 결과값을 도출하는 데 영향을 끼치는 부분이다.
이용자 수정결과의 적합여부(1000)를 체크하고 적합한 경우에는 이용자 트랜드 로직(998)에 반영시킨다.
부적합한 경우(100)에는 이를 체크하고 아티템을 수정하기 위하여 아이템 생성툴(1002) 및 조립툴(1006)을 거쳐서 의사 3D 이미지 변화 테스트 툴(1008)에 제공되어진다. 이 결과를 조건생성 테이블(1010)로 작성하고, 작성된 조건 생성 툴의 수용여부(1012)를 판단한다. 조건이 수용가능하면 조건 테이블(1014)을 생성하여 코디 결과값 도출 테이블(960)에 적용시킨다.
이용자가 수동으로 조합한 코디 시뮬레이션상의 코디 이미지들이 본인에게 적합하지 않다고 판단되거나 이용자 본인만을 위한 맞춤주문을 위하여, 이용자가 제공되는 아이템 생성툴, 아이템 조립툴을 이용하여 아이템들을 제작할 수 있으며 의사 3D 변환 프로그램을 통하여 3D로 변환된 후의 모습을 볼 수 있다. 이렇게 생성된 아이템들은 일정한 수순을 거쳐 코디 시뮬레이션 시스템에 반영하여 새로운 아이템군으로 탄생하게 된다. 이용자가 제작한 코디 이미지는 조건 생성 테이블2에 저장되며, 수정-관리 로직에서 운영자는 이용자가 제작한 아이템 이미지들이 코디 시뮬레이션에 적합한지를 판단하고 적합하다고 판단을 내리면 조건 생성 테이블1에 반영하고 반영된 코디 이미지는 이미지 테이블에 저장되게 되고, 저장된 코디 이미지들은 향후 의사 3D 이미지로 변환되어 시뮬레이션 할 수 있게 된다.
도 16은 본 발명에 의한 의사 3D 코디네이션을 이용한 온라인 서비스 사업방법의 개념을 나타낸다.
먼저, 포탈사이트, 경매사이트, 의복 패션 사이트, 기타 온라인 판매업자들(410) 또는, 영세 중소 판매자, 소호 판매사업자들이 온라인 서비스 사업자 서버(400)에, 판매하고자 하는 상품의 의사 3D 상품 이미지를 등록한다. 등록된 의사 3D 상품 이미지는 코디 시뮬레이션 시스템(402)의 데이터베이스에 등록된다.
본 시스템을 이용하고 자 하는 사업자(410)는 서비스 이용 요청에 따라 운영 서버에서 부여한 상점 코드를 기반으로 한 HTML 태그를 자신의 웹 사이트, 또는 게시판 등에 코드를 삽입하여 설치하여 광고 또는 상품판매에 연계할 수 있다.
도 17은 온라인 서비스 화면 상태도를 나타내고, 도 18은 도 18은 포탈 사이트 등에서 서비스 하는 화면 상태도를 나타낸다.
본 코디네이션 프로그램이 설치된 사이트(410)에서는 구매자(420)의 코디 요청에 따른 상품의 코디를 코디 시뮬레이션 시스템(402)을 통하여 구매자의 체형정보에 맞는 개인 캐릭터에 코디를 연출 할 수 있다.
구매자(420)가 원하는 코디가 연출되었을 때 구매자 구매요청을 하면, 온라인 서비스 사업자 서버(400)에서 디스플레이된 코디 이미지에 대하여 통상적인 온라인 구매요청방식 및 결재방식을 통하여 수행 처리한다.
사업자 서버(400)에서 구매된 패션상품에 대해 통상적인 상품 배송루트를 통해 상품을 배송처리하고 상품의 판매 수익금을 판매자와 분배한다.
사업자 서버(400)에서는 이용자의 구매요청이 맞춤요청인 경우에는 판매자에게 맞춤주문서를 발송하여 맞춤상품을 주문처리하고 주문된 맞춤상품을 판매자로부터 접수하여 구매자에게 배송 처리한다.
사업자 서버(400)에서는 이용자(420)들의 체형조건 및 패션 코디를 평가하여 판매자의 제품에 가장 잘 어울리는 이용자를 해당 상품의 모델로 판매자에게 제시하거나 이용자에게 모델, 연예인 등의 추천안내 등의 부가 서비스를 연계할 수 있다.
실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에서는 2D 이미지를 기반으로 의사 3D 이미지를 제작하므로 이미지를 3D적인 품질로 제공하면서 2D 이미지 처리로 고속 처리 및 사용 메모리 공간을 절감할 수 있다.
의사 3D 변환 모듈을 토대로 하여 코디 이미지의 개발에 있어, 비용과 시간을 절약하면서 다양한 코디를 구비할 수 있는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법을 제공하는 데 있다. 다음 표1은 기존의 2D 코디 시스템 및 3D 코디 시스템들과 본 발명을 비교 대조한 것이다.
2D image Low Quality 3D High Quality 3D 의사 3D
제작 비용(원) 5~10 (만원) 20~50 (만원) 50~ 수억* 5~10 (만원)
제작 시간 12 72 168 6
제작 프로그램 일러스트,포토샵 3D MAX 3D MAX, MAYA 2.9D Convert
시스템 사양 펜티엄3 400이상 펜티엄3 800이상 펜티엄4 1.0이상 펜티엄3 400이상
용량 1M* 5M 미만 5M 이상~ 1M 미만
구동 속도 High Medium Low High
회전 불 가 가 가
디테일 정도 Low Medium High Medium
미적 뷰 High Low High High
표1에 나타낸 바와 같이 본 발명이 기존의 방식들에 비하여 시각적인 품질이 3D과 동일하면서 제작 단가나 제작기간, 시스템 사양, 구동속도, 용량 등에서는 2D 시스템과 동일한 수준을 유지할 수 있음을 알 수 있다.
고품질의 3D 시스템의 경우 모델 캐릭터 및 의복 코디 이미지들의 제작비용이 폴리곤의 수에 따라 다른 바, 폴리곤 수가 10만개 이상의 경우 최소 5000만원에서 1억 이상 하며, 제작 기간 또한 한달이상 걸려 제작된다. 여기서 폴리곤이란 3D 모델을 이루는 면의 개수를 말한다. 10만개 이하인 경우 디테일 정도에 따라 가격의 차이가 있다. 보통 2만개 정도의 경우 50만원 정도로 책정된다.
따라서, 사양이 떨어지는 온라인 컴퓨터 시스템을 사용하는 중소기업체나 개인 소호 사업자들은 3D 코디 시스템은 실시간 지원이 곤란하고 사용료가 고가이므로 사용엄두를 낼 수 없었으나 본 발명의 고품질의 코디네이션 시스템을 저가로 온라인상에서 실시간 서비스가 가능하므로 다양한 상품의 판매를 촉진시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 의한 의사 3D 이미지 변환 모듈 및 인공지능을 이용한 이용자 적응형 토탈 코디네이션 방법의 개념을 설명하기 위한 도면.
도 2는 도 1의 인공지능 시스템에서 의사 3D 이용자 적응 아바타를 생성하기 위한 개념을 설명하기 위한 도면.
도 3은 도 1의 2D 이미지를 의사 3D 이미지로의 변환 모듈에 대한 개념을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명에 의한 의사 3D 토탈 코디네이션 방법을 코디 시스템에 적용한 바람직한 일 실시예의 개념 블록도.
도 5는 본 발명에 의한 2D 표준 아바타의 일 예를 나타낸 도면.
도 6a는 본 발명에 의한 2D 이미지 아이템 제작툴을 설명하기 위한 바람직한 일 실시예의 화면 상태도.
도 6b는 본 발명에 의해 제작된 2D 이미지 아이템의 조립 툴을 설명하기 위한 바람직한 일 실시예의 화면 상태도
도 7은 본 발명에 의한 의사 3D 이미지 변환 테스트 툴을 설명하기 위한 바람직한 일 실시예의 화면 상태도.
도 8은 B-spline의 원리를 설명하기 위한 도면.
도 9는 본 발명에 의한 B-spline 처리된 의사 3D 표면을 설명하기 위한 도면.
도 10a 내지 도 10c는 본 발명에 의한 가상의 3D 곡면 모델을 2D 모델로 변환하는 과정을 설명하기 위한 도면들.
도 11은 의사 3D 이미지의 패턴 매핑 테스트 툴을 설명하기 위한 화면 상태도.
도 12는 본 발명의 의한 착의 툴을 설명하기 위한 화면 상태도.
도 13a 및 도 13b는 본 발명에 의한 사이즈 보정을 설명하기 위한 도면들.
도 14는 본 발명에 의한 사이즈 보정 후 휘도치 보간의 원리를 설명하기 위한 도면.
도 15a 내지 도 15d는 은 인공지능 시스템 구조도를 설명하기 위한 도면들.
도 16은 본 발명에 의한 의사 3D 코디네이션 방법을 이용한 온라인 서비스 사업방법을 설명하기 위한 도면.
도 17은 온라인 서비스 화면 상태도.
도 18은 포탈 사이트 등에서 서비스 하는 화면 상태도

Claims (22)

  1. 2D 표준 아바타 이미지, 표준형 2D 이미지들을 데이터 베이스에 저장하는 단계;
    이용자의 체형 정보와 패션 정보를 입력받는 단계;
    상기 입력된 이용자의 체형 정보에 응답하여 상기 2D 표준 아바타 이미지를 적응적으로 보정하여 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 표준형 2D 이미지들을 상기 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지의 보정에 응답하여 의사 3D 코디 이미지로 보정하여(변환시켜), 상기 이용자의 패션 정보에 응답하여 상기 보정된 의사 3D 코디 이미지를 상기 보정된 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지에 코디네이션 하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 의사 3D 이미지의 생성은
    RGB 형식의 2D 이미지를 준비하는 단계;
    상기 2D 이미지를 HSI 형식의 이미지로 변환하는 단계;
    HSI 형식의 이미지에서 명도의 분포도에 따른 다항함수의 제어점 구하는 단계;
    상기 제어점으로부터 B-spline을 이용하여 3D 곡면을 산출하는 단계;
    상기 3D 곡면에 물리적 기법을 적용하여 가상 2D 전개도를 산출하는 단계;
    상기 가상 2D 전개도의 좌표값을 사용하여 상기 3D 곡면에 패턴 매핑을 하는 단계;
    상기 패턴 매핑된 3D 곡면에 쉐이딩 함수를 적용하여 의사 3D 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 3D 곡면을 산출하는 단계는
    상기 명도값에 B-spline 함수를 적용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 이용자의 체형정보는 주 치수 정보 및 이용자 신상정보이고, 상기 이용자의 패션정보는 이용자 신상정보, 이용자 활동지역정보, 이용자 스타일 정보, 기타 코디 관련정보 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성하는 단계는
    상기 이용자의 체형 정보 즉, 주 치수 정보 및 이용자 신상정보를 이용하여 코디 대상의 부 치수 정보를 자동 도출하는 단계; 및
    상기 주 치수정보 및 부 치수정보와 이용자 신상정보를 이용하여 상기 2D 표준 아바타 이미지의 사이즈를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 부 치수 정보를 도출하는 단계는
    상기 코디 대상의 통계 정보를 참조하여 부 치수 정보 추정 방정식으로부터 도출하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 사이즈 보정은
    상기 2D 표준 아바타 이미지를 분할하고 각 분할된 그룹별 제어점을 설정하는 단계;
    각 그룹별 사이즈 변화에 맞게 상기 2D 표준 아바타 이미지의 사이즈를 선형적으로 조정하는 단계; 및
    상기 사이즈 조정에 따른 각 픽셀의 색상 값을 보정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 사이즈 조정에 따른 각 픽셀의 색상 값 보정은
    휘도치 보간을 통하여 픽셀의 좌표 변화에 따른 픽셀의 색상 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 의사 3D 이미지들의 보정은
    상기 2D 표준 아바타 이미지의 제어점과 대응하는 의사 3D 이미지의 제어점을 설정하는 단계;
    상기 2D 표준 아바타 이미지의 사이즈 변화에 따라 제어점의 사이즈를 선형적으로 조정하는 단계;
    상기 사이즈 조정에 따른 각 픽셀의 색상 값을 보정하는 단계; 및
    상기 3D 이용자 적응 아바타이미지와 상기 보정된 의사 3D 코디 이미지 사이의 공극 설정을 통하여 두 이미지를 합성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  10. 제4항에 있어서, 상기 코디네이션 단계는
    상기 이용자 신상 정보, 이용자 활동지역정보, 이용자 스타일 정보, 기타 코디 관련정보 또는 이들의 조합을 이용하여 이용자에게 가장 적응적인 의사 3D 코디 이미지를 2D 이미지와 패턴, 색상코드 등을 이용하여 생성 하는 단계;
    상기 생성된 의사 3D 코디 이미지로 상기 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 코디네이션하는 단계;
    상기 코디네이션 결과물에 대한 이용자의 수정 정보를 입력받는 단계;
    상기 입력된 이용자 수정 스타일 정보로 상기 이용자 스타일 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  11. 이용자의 주 체형정보, 신상정보, 스타일 정보 등 코디 관련 정보를 입력받는 단계;
    상기 이용자 주 체형정보 및 신상정보를 이용하여 부 체형정보를 도출하는 단계;
    상기 이용자의 주 및 부 체형정보 및 신상정보를 이용하여 2D 표준 아바타 이미지로부터 이용자의 체형조건에 적응적인 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성하는 단계;
    상기 이용자의 코디 관련 정보를 이용하여 의사 3D 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 선택된 의사 3D 이미지가 착용된 이용자 적응 아바타 이미지를 디스플레이하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 부 체형정보 도출단계는
    체형 통계자료를 바탕으로 이용자 체형에 가장 적응적인 부 체형정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 주 체형정보 및 신상정보는
    이용자의 성별, 나이, 키, 가슴둘레인 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 부 체형정보는
    어깨너비, 몸통너비, 가슴너비, 가슴두께, 어깨높이, 또는 허리높이를 포함하는 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  15. 제11항에 있어서, 상기 방법은
    상기 제시된 이용자 적응 아바타 이미지의 코디네이션의 수정 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 코디네이션 수정정보를 이용하여 상기 이용자 스타일을 갱신하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 의사 3D 코디 이미지 생성단계는
    이용자 스타일, 이용자 활동 장소, 날씨, 또는 코디 목적 등에 따른 코디 연출에 응답하여 생성되는 것을 특징으로 하는 이용자 적응형 의사 3D 토탈 코디네이션 방법.
  17. 판매자 회원으로 가입하는 단계;
    판매하고자 하는 상품을 등록하는 단계;
    등록된 상품의 표준형 2D 이미지를 제작하여 데이터 베이스에 저장하는 단계;
    서비스 사이트에 제11항에 기재된 이용자 적응 의사 3D 코디네이션 프로그램의 HTML코드를 삽입하여 Active X 설치하는 단계;
    상기 서비스 사이트 상에 설치된 코디네이션 프로그램 상에서 구매자의 코디요청에 따라 의사 3D 이미지화된 판매자 상품이 착용된 이용자 적응 아바타 이미지를 디스플레이하는 단계;
    상기 디스플레이된 코디 이미지에 대하여 구매자의 구매요청을 처리하는 단계; 및
    상기 패션 상품의 판매 수익금을 분배하는 단계를 구비한 것을 특징으로 하는 의사 3D 토탈 코디네이션을 이용한 온라인 코디 서비스 사업방법.
  18. 제17항에 있어서, 표준형 2D 이미지를 제작하는 방법은
    기본형 2D 코디 이미지가 도출되고, 그 위에 특정 스타일의 의복 등 의 상품을 그려 넣을 수 있는 툴을 제공하는 단계;
    미리 준비되어진 카라, 주머니, 단추, 로고, 장식 등의 부속 패턴을 선택 하여 조립 하는 단계;
    새로운 부속패턴이나 상품패턴을 업로드 하는 단계; 및
    상기 부속 패턴을 조립 시 각 부속을 확대 또는 축소하는 단계를 포함하는 의사 3D 토탈 코디네이션을 이용한 온라인 코디 서비스 사업방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 서비스 사업방법은
    상기 이용자 적응 의사 3D 토탈 코디네이션 프로그램을 통하여 이용자의 체형정보에 맞는 맞춤 주문을 입력받는 단계; 및
    상기 맞춤주문에 응답하여 프로그램을 통해 도출된 이용자의 체형정보에 맞는 맞춤 의복을 제작 판매하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 코디네이션을 이용한 온라인 코디 서비스 사업방법.
  20. 제17항에 있어서, 상기 서비스 사업방법은
    상기 이용자 적응 의사 3D 토탈 코디네이션 프로그램을 통하여 이용자들의 체형정보와 학습된 이용자 코디 스타일을 평가하는 단계; 및
    상기 평가 결과에 따라 특정 평점 이상의 이용자를 패션모델 후보로 추천하는 단계를 더 구비하는 것을 의사 3D 코디네이션을 이용한 온라인 코디 서비스 사업방법.
  21. 제18항에 있어서, 상기 서비스 사업방법은
    상기 표준 이미지 조립 제작 툴을 이용하여 이용자가 원하는 디자인의 상품을 제작하는 단계; 및
    제작된 디자인을 상기 이용자 적응 의사 3D 토탈코디네이션 프로그램을 통하여 주문을 접수하고 배송하는 의사 3D 코디네이션을 이용한 온라인 코디 서비스 사업방법.
  22. 2D 표준 아바타 이미지, 표준형 2D 이미지, 의사 3D 이미지들을 데이터 베이스에 저장하는 단계;
    이용자의 체형 정보와 패션정보를 입력받는 단계;
    상기 입력된 이용자의 신체(->체형) 정보에 응답하여 상기 2D 표준 아바타 이미지를 적응적으로 보정하여 의사 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 표준형 2D 이미지들을 상기 3D 이용자 적응 아바타 이미지의 보정에 응답하여 의사 3D 코디 이미지로 보정하여, 상기 이용자의 패션 정보에 응답하여 상기 보정된 의사 3D 코디 이미지로 코디네이션된 상기 3D 이용자 적응 아바타 이미지를 표시하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 의사 3D 아바타 생성 방법.
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