KR102074621B1 - 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치 - Google Patents

개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치가 개시된다. 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법은, 비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계, 상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계, 상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하는 단계, 상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계, 얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계, 상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계, 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계 및 상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 개개인에게 최적화된 홈웨어를 추천할 수 있다.

Description

개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치{method and apparatus for recommending homewear in consideration of individual's body and character}
본 발명은 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 뎁스 카메라로 획득한 신체 정보와 이미지 분석을 통해 획득한 성향 정보를 고려하여 개개인에게 최적화된 홈웨어를 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
홈웨어(homewear)는 집에서 입는 실내 옷으로 생각하는 것이 일반적이지만, 최근에는 라운지 웨어(rounge wear), 원마일 웨어(onemile wear) 등과 같이 홈웨어의 편안함을 유지하면서 외출복으로 활용할 수 있는 옷으로까지 그 영역이 넓어지고 있다. 가장 대표적인 홈웨어로는 잠옷이 있으나, 잠옷 이외에도 외출복과 그 영역을 구분하기 어려울만큼 외출복과 유사한 형태의 옷까지 등장하고 있다.
이러한 홈웨어는 무엇보다 착용자에게 가장 편안한 옷이 되어야 한다. 따라서, 착용자가 평소에 옷을 넉넉하거나 딱 맞게 입는 착용 습관, 활동 범위, 집에서 지내는 시간, 원단과 디자인 등 다양한 요소를 고려해야 할 필요가 있다.
그러나, 개개인마다 신체와 성향이 다양하기 때문에, 개인에게 최적화된 홈웨어를 고르는 것은 숙련된 매장 판매자라고 하더라도 쉽지 않은 일이고, 개인이 자신에게 딱 맞는 홈웨어를 고르는 데에도 많은 노력과 시간이 소요된다.
최근에는, 사용자에게 맞춤형 의복을 추천하는 다양한 기술들이 연구되고 있으나, 성향 분석을 위한 설문 조사나 최신 의복을 소개하는 데에 그치고 있기 때문에 체계화된 추천 기술은 찾아보기 어렵다.
또한, 홈웨어는 외출복과의 경계를 어떻게 설정하는 지에 따라 다양한 형태의 옷이 제안될 수 있어, 개인에게 최적화된 홈웨어를 추천하는 기술이 필요한 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법을 제공한다.
개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법은, 비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계, 상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계, 상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하는 단계, 상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계, 얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계, 상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계, 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계 및 상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 뎁스 이미지는, 미리 설정된 위치에 배치된 4개의 뎁스 카메라를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지일 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 사용자의 홈웨어에 대한 성향을 나타내는 홈웨어 성향과 상기 사용자의 아웃웨어 성향을 나타내는 아웃웨어 성향으로 분류될 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 홈웨어 성향에 대해 상기 아웃웨어 성향보다 더 높은 가중치를 가질 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치를 제공한다.
개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 단계는, 비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계, 상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계, 상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하는 단계, 상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계, 얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계, 상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계, 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계 및 상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 뎁스 이미지는, 미리 설정된 위치에 배치된 4개의 뎁스 카메라를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지일 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 사용자의 홈웨어에 대한 성향을 나타내는 홈웨어 성향과 상기 사용자의 아웃웨어 성향을 나타내는 아웃웨어 성향으로 분류될 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 홈웨어 성향에 대해 상기 아웃웨어 성향보다 더 높은 가중치를 가질 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법 및 장치를 이용할 경우에는 개개인의 신체적 특성과 성향, 습관 등을 고려하여 착용자에게 가장 최적화된 홈웨어를 추천할 수 있다.
또한, 별도의 설문이나 데이터 요청 없이 자동화된 뎁스 카메라와 모바일 단말을 이용하여 홈웨어를 추천하고 표시할 수 있으므로, 사용자가 매우 편리하게 추천 홈웨어를 확인할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법을 설명하기 위한 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뎁스 카메라가 배치되는 위치를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뎁스 카메라를 이용하여 대상자의 신체 정보를 나타내는 3차원 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 도 3에 따른 3차원 이미지에서 착용중인 의복 형태에 따라 신체 정보를 보정하고 착용 습관을 결정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 3차원 이미지에서 상의와 하의 영역 사이의 관계 정보를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 성향을 분석하는 대상이 되는 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 성향 정보를 생성하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 아웃웨어 성향과 홈웨어 성향을 분류하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 성향과 신체 정보를 이용하여 특정 홈웨어에 대한 사용자의 선호도를 결정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법에 대한 대표 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치에 대한 하드웨어 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법을 설명하기 위한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법은, 사용자 단말(10), 서비스 제공 서버(20), 매장 관리 장치(30), 비컨 발신 장치(40), 복수의 뎁스 카메라들(60a, 60b, 60c, 60d)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 사용자(50)가 매장 내 게이트를 통과하면, 게이트와 인접한 지역 내에 위치한 비컨 발신 장치(40)이 송신한 비컨 신호가 사용자 단말(10)에 수신될 수 있다.
비컨 신호(beacon signal)가 사용자 단말(10)에 수신되면, 사용자 단말(10)은 비컨 신호에 의해 지시되는 애플리케이션을 동작시키고, 동작된 애플리케이션에 따른 표시 화면을 사용자(50)에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자 단말(10)은, 비컨 신호에 의해 지시되는 애플리케이션이 설치되어 있지 않은 경우, 비컨 신호에 의해 지시되는 URL 주소에 접속할 수 있다. 이때, URL 주소는 해당 애플리케이션을 설치할 수 있는 인터넷상 설치 페이지 주소일 수 있다.
애플리케이션이 동작하면, 사용자(50)는 사용자 단말(10)에 홍채, 지문, 비밀번호 등의 로그인 정보를 입력함으로써, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 사용자 단말(10)은 입력된 로그인 정보를 서비스 제공 서버(20)에 전송하고, 서비스 제공 서버(20)는 로그인 정보를 미리 저장된 로그인 정보와 비교함으로써 사용자 인증을 허용할 수 있다. 또한, 사용자 인증이 허용되면, 서비스 제공 서버(20)는 매장 관리 장치(30)에 서비스 개시 메시지를 전송할 수 있다.
서비스 제공 서버(20)는 서비스 개시 메시지를 수신하고, 미리 등록된 복수의 뎁스 카메라들(60a, 60b, 60c, 60d)의 동작을 개시하는 동작 트리거 메시지를 복수의 뎁스 카메라들(60a, 60b, 60c, 60d)로 전송할 수 있다. 복수의 뎁스 카메라들(60a, 60b, 60c, 60d)은 촬영 대상 영역에 대한 이미지 및 해당 이미지의 각 픽셀 지점 까지의 거리를 포함하는 뎁스 이미지(depth image)를 촬영할 수 있는 장치일 수 있다.
복수의 뎁스 카메라들이 동작 트리거 메시지를 수신하면, 매장 내 게이트 주변 영역에 대하여 각각 뎁스 이미지(depth image)를 촬영하여 획득하고, 획득된 뎁스 이미지를 매장 관리 장치(30)에 전송할 수 있다.
매장 관리 장치(30)가 수신한 뎁스 이미지는 다시 서비스 제공 서버(20)로 전송될 수 있고, 서비스 제공 서버(20)는 뎁스 이미지를 다시 사용자 단말(10)로 전송할 수 있다.
사용자 단말(10)은 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하고, 내부의 이미지 저장소에 저장된 이미지들을 분석함으로써, 착용습관이나 성향 등을 나타내는 성향 정보를 생성할 수 있다. 또한, 사용자 단말(10)은 신체 정보와 성향 정보를 기초로 사용자에게 최적화된 홈웨어를 추천할 수 있다.
이하에서는, 사용자 단말(10)을 통해 신체 정보와 성향 정보를 생성하고, 홈웨어를 추천하는 과정들을 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뎁스 카메라가 배치되는 위치를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뎁스 카메라들(60a, 60b, 60c, 60d)는 적어도 두 개 이상, 바람직하게는 4개가 매장 내 동일한 높이에 설치될 수 있다.
또한, 4개의 뎁스 카메라 중에서 제1 뎁스 카메라(60a), 제2 뎁스 카메라(60b)는 지면과 수직한 제1 방향축(DR1) 상에 설치될 수 있으며, 제3 뎁스 카메라(60c), 제4 뎁스 카메라(60d)는 지면과 수직한 제2 방향축(DR2) 상에 설치될 수 있다.
또한, 이때, 제1 방향축(DR1)과 제2 방향축(DR2)은 서로 평행할 수 있다. 예를 들어, 제1 방향축(DR1)과 제2 방향축(DR2)은 매장 게이트 진입로를 통해 사용자가 진입하는 진입 방향과 평행할 수 있다.
이처럼, 네 개의 뎁스 카메라(60a, 60b, 60c, 60d)가 지면에서 동일한 높이에 배치되고 네 개의 뎁스 카메라 중 각각 두개의 뎁스 카메라들은 동일한 방향축 상에 배치됨으로써, 매장 내 게이트로 진입하는 사용자를 모든 뎁스 카메라가 같은 높이에서 촬영한 뎁스 이미지들을 획득할 수 있고, 뎁스 이미지들의 분석이 더욱 용이한 장점을 갖는다. 이하에서는 뎁스 이미지들의 분석 과정을 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뎁스 카메라를 이용하여 대상자의 신체 정보를 나타내는 3차원 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3을 참조하면, 제1 뎁스 카메라(60a), 제2 뎁스 카메라(60b), 제3 뎁스 카메라(60c), 제4 뎁스 카메라(60d)가 매장 내 게이트에 진입한 사용자를 촬영하여, 각각의 뎁스 이미지를 얻을 수 있다.
이때, 제1 뎁스 카메라(60a)는 사용자의 제1 신체 지점(P1)에 대한 픽셀값과 제1 신체 지점(P1)까지의 거리(d1)를 갖는 뎁스 이미지를 획득할 수 있다. 마찬가지로, 제2 뎁스 카메라(60b)는 사용자의 제1 신체 지점(P1)에 대한 픽셀값과 제1 신체 지점(P1)까지의 거리(d2)를 갖는 뎁스 이미지를 획득할 수 있다. 제3 뎁스 카메라(60c)는 사용자의 제1 신체 지점(P1)에 대한 픽셀값과 제1 신체 지점(P1)까지의 거리(d3)를 갖는 뎁스 이미지를 획득할 수 있다. 제2 뎁스 카메라(60d)는 사용자의 제1 신체 지점(P1)에 대한 픽셀값과 제1 신체 지점(P1)까지의 거리(d4)를 갖는 뎁스 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 각각의 뎁스 카메라가 제1 신체 지점(P1)에 대해 촬영한 픽셀 값은 동일할 수 있으나, 각도와 위치에 따라 다소 상이할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 4개의 뎁스 카메라가 각각 촬영한 뎁스 이미지들을 이용하여 사용자의 신체 형상을 나타내는 3차원 이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제1 뎁스 카메라(60a)의 뎁스 이미지와 제2 뎁스 카메라(60b)의 뎁스 이미지를 픽셀값 기준으로 서로 매핑시킬 수 있다. 매핑 결과, 서로 동일한 지점(P1)을 촬영한 픽셀을 확인할 수 있고, 동일한 지점(P1)에 대하여 제1 뎁스 카메라(60a)의 거리값(d1)과 제2 뎁스 카메라의 거리값(d2), 제1 뎁스 카메라와 제2 뎁스 카메라 사이의 수직 거리(L1) 를 각 변으로 갖는 삼각형을 형성하면, 제1 신체 지점(P1)에 대한 3차원 좌표값을 획득할 수 있다. 이때, 제1 신체 지점(P1)에 대한 픽셀값은 제1 뎁스 카메라(60a)의 뎁스 이미지에서 얻은 픽셀값과 제2 뎁스 카메라(60d)의 뎁스 이미지에서 얻은 픽셀값 사이의 평균값으로 결정할 수 있다.
이때, 제1 뎁스 카메라(60a)와 제2 뎁스 카메라(60b)는 지면에서부터 동일한 높이와 동일한 방향축(DR1) 상에 위치하도록 배치되었으므로, 각각의 뎁스 이미지의 픽셀들의 높이 좌표(거리값을 제외하고 픽셀값으로 표현되는 2차원 뎁스 이미지에서 y 좌표)는 서로 동일한 높이가 된다. 따라서, 동일한 높이 좌표(y 좌표)들의 픽셀값들을 서로 매핑하는 것만으로도 뎁스 이미지의 매핑이 가능할 수 있다.
즉, 서로 동일한 높이 좌표의 픽셀값을 매핑하여, 각각의 픽셀 높이에 대한 픽셀값과 3차원 좌표값을 획득하면, 사용자에 대한 3차원 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도3에서와 같이 각각의 특정 높이 좌표에서 사용자의 3차원 이미지(70a, 쉬운 예를 들면 허리의 외부 윤곽에 해당할 수 있음)를 생성하고, 이를 모든 높이 좌표에서 수행하면, 사용자 전체에 대한 3차원 이미지를 얻을 수 있다.
도 4는 도 3에 따른 3차원 이미지에서 착용중인 의복 형태에 따라 신체 정보를 보정하고 착용 습관을 결정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3에서 생성한 3차원 이미지는 사용자가 착용한 의복의 윤곽까지 포함하는 형태이기 때문에, 그 자체가 사용자의 신체 형태로 단정하기 어렵다. 다만, 사용자가 착용한 의복의 특정 지점은 사용자의 신체와 접촉되기 때문에, 접촉된 지점은 사용자의 신체 좌표인 것으로 예상할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 3차원 이미지(70a)의 각 높이 좌표(70a는 특정 높이 좌표에서 사용자의 윤곽에 해당)에서, 3차원 이미지에 내접하는 타원(70b)을 생성하고, 생성된 타원(70b)이 사용자의 해당 높이에 대한 윤곽인 것으로 결정할 수 있다. 따라서, 생성된 타원(70b)들 중에서 허리 높이에 따른 타원을 특정하고, 특정된 타원의 둘레 길이를 산출하면, 사용자의 허리 둘레와 유사한 신체 정보를 얻을 수 있다.
또한, 타원(70b)의 넓이와 3차원 이미지(70a)의 각 높이 좌표(70a)에 따른 넓이 사이의 차분값을 임계값과 비교하여 사용자의 성향 정보 중 하나로서 착용 습관을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차분값이 제1 임계값보다 큰 경우 넉넉하게 옷을 입는 것을 선호하는 것으로 착용 습관을 결정할 수 있고, 차분값이 제2 임계값보다 작은 경우 딱 맞게(또는 작게) 옷을 입는 것을 선호하는 것으로 착용 습관을 결정할 수 있다. 여기서 제1 임계값은 제2 임계값보다 클 수 있다.
또한, 3차원 이미지의 높이 좌표들 중에서 최고값과 최소값 사이의 차이를 산출하면, 사용자의 신체 키가 도출될 수 있다.
도 5는 3차원 이미지에서 상의와 하의 영역 사이의 관계 정보를 설명하기 위한 개념도이다.
사용자에 대하여 획득한 3차원 이미지에서 상의 영역과 하의 영역을 분리할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 3차원 이미지의 각 좌표값들 중에서 중심축은 신체 중심축이 될 수 있다. 예를 들어 3차원 이미지가 (x,y,z)로 표현되는 공간 좌표값들을 갖는다고 할 경우, 신체 중심축에 따른 공간 좌표값들은 (0,0,z)로 표현될 수 있다.
3차원 이미지의 좌표값들을 신체 중심축을 포함하는 평면상에 위치한 좌표값들로 분류하고, 각 평면 상에 위치한 좌표값들의 면적을 산출할 수 있다. 여기서, 신체 중심축을 포함하는 평면은, 신체를 수직으로 가르는 평면으로서, 도 5에서 x와 y로 정의되는 평면과 수직인 평면일 수 있다. 다음으로, 산출된 면적 중 가장 면적이 큰 평면 상에 위치한 좌표값들은 신체의 정면을 표현하는 좌표값들인 것으로 결정할 수 있다(정면에서 사람은 가장 넓은 면적을 갖기 때문).
이렇게 신체의 정면을 표현하는 좌표값들을 결정하면, 결정된 좌표값들에서 얼굴 영역과 상의 영역, 하의 영역에 따른 좌표들을 분류할 수 있다. 예를 들어, 좌표값들에서 신체 중심축(또는 z축)에서의 높이 변화를 산출하고, 산출된 높이 변화의 부호가 비선형적으로 바뀌는 지점(즉, 급격하게 튀어나오거나 들어가는 지점)을 결정할 수 있다. 여기서 비선형적으로 바뀌는 지점은 얼굴과, 상의 하의를 구분하는 지점이 될 수 있다. 이때, 오차를 보정하기 위해 미리 설정된 신체 비율을 신체 중심축의 높이(z축 좌표)에 적용한 지점을 비선형적으로 바뀌는 지점들 중에서 추가로 선별할 수 있다.
이러한 과정들을 통해 사용자의 3차원 이미지에서 얼굴, 상의영역, 하의 영역을 구분할 수 있다. 따라서, 하의 영역에서 높이 좌표값들을 분석하면, 사용자의 하의 기장을 추정할 수 있고, 상의 영역의 높이 좌표값을 분석하면, 상의 기장을 추정할 수 있다.
즉, 도 3 내지 도 5의 과정들을 통해 사용자에 대한 키, 상의와 하의의 기장, 허리 둘레 등을 포함하는 신체 정보를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 성향을 분석하는 대상이 되는 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 성향 정보를 생성하는 방법에 대한 흐름도이다.
사용자 단말(10)이 신체 정보를 생성하는 과정이 완료되면, 사용자 단말(10)은 얼굴 인식을 위한 사용자 입력을 요청할 수 있다. 이러한 요청에 따라 사용자가 얼굴 인식을 수행하면, 사용자 단말(10)은 얼굴 인식에 따른 얼굴 인식 정보를 획득할 수 있다.
인식 정보가 획득되면, 사용자 단말(10)은 내부 이미지 저장소에 저장된 이미지를 검색하고, 검색된 이미지 중에서 얼굴 인식 정보에 상응하는 이미지를 추출할 수 있다. 즉, 검색된 이미지 중에서 사용자의 얼굴이 있는 이미지를 추출할 수 있다. 여기서, 추출된 이미지가 사용자의 성향 정보를 생성하는 대상 이미지로서 활용된다.
구체적으로 도 7을 참조하면, 대상 이미지에서 상의 영역과 하의 영역을 분리할 수 있다(S10). 이때, 앞서 획득한 사용자의 신체 정보가 상의 영역과 하의 영역을 분리하는 기준 데이터로 사용될 수 있다.
다음으로 상의 영역과 하의 영역 각각에 대한 특징 데이터를 추출할 수 있다(S11). 여기서 특징 데이터는 이미지 분석 기반의 특징 벡터, 상의 또는 하의 영역에 포함된 픽셀값들의 분산값과 평균값을 포함할 수 있다.
다음으로, 추출된 특징 데이터를 기초로 사용자에 대한 성향 정보를 생성할 수 있다(S12). 여기서 성향 정보는 상의 영역과 하의 영역 각각에 대한 특징 데이터로 구성될 수 있다. 따라서, 성향 정보는 사용자의 상의와 하의에 대해 개별적으로 생성될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 아웃웨어 성향과 홈웨어 성향을 분류하는 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 성향 정보는 사용자의 홈웨어에 대한 성향을 나타내는 홈웨어 성향과 아웃웨어에 대한 성향을 나타내는 아웃웨어 성향을 구분하여 생성될 수 있다. 여기서 홈웨어에 대한 성향 정보가 홈웨어를 추천하는 데 더 높은 비율로 반영되는 것이 바람직할 수 있다.
예를 들어, 대상 이미지가 야외에서 촬영되었다면 사용자가 외출복을 착용하였을 가능성이 높으므로, 아웃웨어에 대한 성향 정보가 될 수 있다. 또한, 대상 이미지가 실내에서 촬영되었다면, 홈웨어에 대한 성향 정보가 될 수 있다.
대상 이미지가 야외에서 촬영된 야외 이미지인지 구분하기 위하여, 먼저 대상 이미지에서 휘도값이 기준치 이상인 영역을 추출할 수 있다(S20). 다음으로 추출된 영역에 대한 평균 휘도값을 산출할 수 있다(S21). 산출된 평균 휘도값을 미리 설정된 기준값과 비교하고(S22), 비교 결과에 따라 대상 이미지가 야외 이미지인지 결정할 수 있다(S23). 이때, 기준값은 야외에서 하늘이나 태양 등에 대한 평균 휘도값을 측정하여 사용할 수 있다.
대상 이미지가 야외 이미지인지 결정되면, 야외 이미지로 결정된 대상 이미지에 대해 획득한 성향 정보는 아웃웨어 성향으로 분류하고(S24), 나머지 대상 이미지에 대해 획득한 성향 정보는 홈웨어 성향으로 분류할 수 있다(S25).
분류가 완료되면, 사용자 단말은 촬영 모드를 동작시켜, 사용자가 촬영 모드를 통해 매장 내 홈웨어 상품들을 촬영할 수 있도록 지원하고, 촬영된 홈웨어 상품들에 대해 사용자 선호도를 결정하며, 결정된 사용자 선호도를 기반으로 사용자에게 최적의 홈웨어를 추천한다. 이하에서는, 사용자 선호도를 결정하는 과정을 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 성향과 신체 정보를 이용하여 특정 홈웨어에 대한 사용자의 선호도를 결정하는 방법에 대한 흐름도이다.
성향 정보의 분류가 완료되어 사용자 단말이 촬영 모드를 동작시키면, 사용자는 촬영 모드를 통해 매장 내에 비치된 홈웨어 상품들을 촬영할 수 있다. 이에 따라 사용자 단말은 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 이미지를 획득할 수 있다(S30). 이때, 촬영된 홈웨어 상품에는 제품 고유 번호와 사이즈가 촬영 가능한 외부에 표시되어 있고, 제품 고유 번호와 사이즈가 표시된 부위에 카메라 상에서 특정 카메라 필터에 의해 인식 가능한 필름이 부착될 수 있다.
따라서, 사용자 단말은 홈웨어 상품에 대한 이미지에 대해 미리 설정된 카메라 필터를 사용하여 인식되는 필름 영역을 결정하고(S31), 결정된 필름 영역에서 제품 고유 번호와 사이즈를 인식할 수 있다(S32).
다음으로, 인식된 사이즈와 신체 정보를 비교하고(S33), 제품 고유 번호에 상응하는 홈웨어 상품의 특징 정보와 앞서 생성한 성향 정보를 비교할 수 있다(S34). 여기서 제품 고유 번호에 상응하는 홈웨어 상품의 특징 정보는, 서비스 제공 서버에 요청하여 수신할 수도 있고, 미리 사용자 단말에 저장될 수도 있다.
이러한 비교 결과에 따라 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정할 수 있다(S35).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법에 대한 대표 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법은, 비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계(S100), 상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계(S110), 상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하는 단계(S120), 상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계(S130), 얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계(S140), 상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계(S150), 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계(S160) 및 상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계(S170)를 포함할 수 있다.
상기 복수의 뎁스 이미지는, 미리 설정된 위치에 배치된 4개의 뎁스 카메라를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지일 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 사용자의 홈웨어에 대한 성향을 나타내는 홈웨어 성향과 상기 사용자의 아웃웨어 성향을 나타내는 아웃웨어 성향으로 분류될 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 홈웨어 성향에 대해 상기 아웃웨어 성향보다 더 높은 가중치를 가질 수 있다.
그 밖에도 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법은, 도 1 내지 도 9에서 설명한 방법이 적용될 수 있으며, 중복 설명을 방지하기 위해 자세한 설명은 생략한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치에 대한 하드웨어 구성도이다.
개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 계층적 식별자 관리 체계에 기초한 데이터 제공 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
상기 적어도 하나의 단계는, 비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계, 상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계, 상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하는 단계, 상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계, 얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계, 상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계, 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계 및 상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 뎁스 이미지는, 미리 설정된 위치에 배치된 4개의 뎁스 카메라를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지일 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 사용자의 홈웨어에 대한 성향을 나타내는 홈웨어 성향과 상기 사용자의 아웃웨어 성향을 나타내는 아웃웨어 성향으로 분류될 수 있다.
상기 성향 정보는, 상기 홈웨어 성향에 대해 상기 아웃웨어 성향보다 더 높은 가중치를 가질 수 있다.
개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치(100)는 도 1 내지 도 8에 따른 사용자 단말일 수 있다. 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 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.

Claims (5)

  1. 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법으로,
    비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계;
    상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계;
    상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하되, 상기 복수의 뎁스 이미지는 제1 뎁스 카메라(60a), 제2 뎁스 카메라(60b), 제3 뎁스 카메라(60c), 및 제4 뎁스 카메라(60d)를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지인 것을 특징으로 하는 단계;
    상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계;
    얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계;
    상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계;
    선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 뎁스 이미지에 기반하여 3차원 이미지를 획득하는 단계;
    상기 3차원 이미지에 내접하는 타원을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 타원에 기반하여 상기 사용자의 신체 정보를 획득하는 단계; 를 포함하고,
    상기 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계는,
    상기 대상 이미지에서 평균 휘도값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균 휘도값이 기준값 이상인 경우 아웃웨어 성향을 나타내는 성향 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 산출된 평균 휘도값이 기준값 미만인 경우 홈웨어 성향을 나타내는 성향 정보를 생성하는 단계; 를 포함하고,
    상기 제1 뎁스 카메라(60a), 상기 제2 뎁스 카메라(60b), 상기 제3 뎁스 카메라(60c), 및 상기 제4 뎁스 카메라(60d)는 동일한 높이에 설치되고,
    상기 제1 뎁스 카메라(60a) 및 상기 제2 뎁스 카메라(60b)는 지면과 수직인 제1 방향축 상에 설치되고, 상기 제3 뎁스 카메라(60c) 및 상기 제4 뎁스 카메라(60d)는 지면과 수직한 제2 방향축 상에 설치되고,
    상기 제1 방향축과 상기 제2 방향축은 서로 평행하도록 설치되는 것을 특징으로 하는,
    개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치로서,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 단계는,
    비컨 발신 장치로부터 비컨 신호(beacon signal)를 수신하는 단계;
    상기 비컨 신호에서 지시되는 서비스 제공 서버와 사용자 인증을 수행하는 단계;
    상기 서비스 제공 서버로부터 복수의 뎁스 이미지(depth image)를 수신하되, 상기 복수의 뎁스 이미지는 제1 뎁스 카메라(60a), 제2 뎁스 카메라(60b), 제3 뎁스 카메라(60c), 및 제4 뎁스 카메라(60d)를 이용하여 상기 사용자를 촬영한 이미지인 것을 특징으로 하는 단계;
    상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계;
    얼굴 인식 기능을 동작시켜 상기 사용자로부터 얼굴 인식 정보를 획득하는 단계;
    상기 얼굴 인식 정보로 이미지 저장소에서 대상 이미지를 선정하는 단계;
    선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 신체 정보와 상기 성향 정보를 이용하여 촬영 모드를 통해 촬영된 홈웨어 상품에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계; 를 포함하고,
    상기 복수의 뎁스 이미지를 이용하여 사용자의 신체 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 뎁스 이미지에 기반하여 3차원 이미지를 획득하는 단계;
    상기 3차원 이미지에 내접하는 타원을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 타원에 기반하여 상기 사용자의 신체 정보를 획득하는 단계; 를 포함하고,
    상기 선정된 대상 이미지를 분석하여 사용자의 홈웨어 성향을 지시하는 성향 정보를 생성하는 단계는,
    상기 대상 이미지에서 평균 휘도값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균 휘도값이 기준값 이상인 경우 아웃웨어 성향을 나타내는 성향 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 산출된 평균 휘도값이 기준값 미만인 경우 홈웨어 성향을 나타내는 성향 정보를 생성하는 단계; 를 포함하고,
    상기 제1 뎁스 카메라(60a), 상기 제2 뎁스 카메라(60b), 상기 제3 뎁스 카메라(60c), 및 상기 제4 뎁스 카메라(60d)는 동일한 높이에 설치되고,
    상기 제1 뎁스 카메라(60a) 및 상기 제2 뎁스 카메라(60b)는 지면과 수직인 제1 방향축 상에 설치되고, 상기 제3 뎁스 카메라(60c) 및 상기 제4 뎁스 카메라(60d)는 지면과 수직한 제2 방향축 상에 설치되고,
    상기 제1 방향축과 상기 제2 방향축은 서로 평행하도록 설치되는 것을 특징으로 하는,
    개인의 신체와 성향을 고려한 홈웨어 추천 장치.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2016038810A (ja) * 2014-08-08 2016-03-22 株式会社東芝 仮想試着装置、仮想試着方法、およびプログラム

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