KR102087211B1 - 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템은, 유저로부터 유저의 안면부를 촬영한 적어도 하나의 촬영이미지를 입력받는 이미지 입력모듈; 상기 유저의 촬영 이미지에 대한 특장점을 얻기 위한 질문을 유저에게 제공하여 상기 유저로부터 상기 촬영 이미지에 대한 특장점을 강조한 단어를 문장을 입력받는 문장 입력모듈; 상기 문장을 분석하여 상기 촬영 이미지를 보정한 보정 이미지 및 상기 보정 이미지에 대한 설명을 상기 유저에게 제공하는 보정 이미지 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템에 의하면, 메이크업이 보정된 이미지를 유저에게 시각적으로 제공함으로써 직관적인 이해를 도모하면서 유저의 문장 분석을 통해 유저의 개성을 십분 살린 메이크업 진단 서비스를 제공할 수 있는 효과를 가진다.

Description

개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템{CUSTOMIZED MAKEUP DIAGNOSIS SERVICE PROVIDING SYSTEM REFLECTING PERSONAL CHARACTERISTICS}

본 발명은 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세히는 유저가 업로드한 이미지를 통해 메이크업 진단 서비스를 제공하되 유저로 하여금 닮고 싶은 연예인이나 개인적으로 파악된 장단점을 기록한 문장을 함께 업로딩하여 유저의 이미지와 문장을 분석하여 유저의 특장점을 반영하도록 유저의 이미지를 보정한 보정 이미지를 제공함으로써 유저 자신의 개성을 십분 살릴 수 있는 메이크업 진단 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.

메이크업(make-up)의 사전적 의미는 '제작하다, 보완하다'라는 뜻이나, 현대에서 실질적으로 널리 사용되는 의미는 화장품이나 도구를 사용하여 신체의 장점을 부각하고 단점은 수정 및 보완하는 미적 행위를 말한다.

메이크업의 목적은 외부의 먼지나 자외선, 대기오염 및 온도 변화에 대해서 피부를 보호하고, 아름다워지고 싶어 하는 기본적인 미적 욕구를 해결하기 위해 이용되며, 뷰티 산업의 발전과 더불어 오프라인에서 일반인을 대상으로 교육이나 강좌 서비스를 제공하는 것은 물론 온라인 웹이나 어플리케이션을 통해 메이크업 진단 서비스를 제공하기에 이르렀다.

일반적으로 메이크업은 피부 색상, 얼굴형, 이목구비의 생김새 등이 개인마다 실로 다양하기 때문에 횔일적 방식으로 이루어질 수 없는 행위이고 상황과 분위기에 따라 개인 자신에게 어울리는 메이크업이 다를 수 있다. 하지만, 매일 메이크업을 하는 현대 여성에게도 정작 자신에게 어울리는 메이크업이 무엇인지 제대로 알지 못하는 경우가 많다.

앞서 언급한 메이크업 서비스를 제공하는 어플리케이션(application) 중에서, 가상으로 유저의 얼굴이 포함된 유저 이미지에 메이크업을 수행하는 것이 존재하는데 이 서비스는 단순히 소위 말하는 뽀샵, 즉 얼굴을 밝게 처리하고 잡티를 제거하는 수준에 그치는 경우가 적지 않았다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 본 출원인은 국내 특허 제 2009130호인 실시간 메이크업 진단 및 질의응답 서비스 제공 시스템은, 유저가 자신의 사진을 업로드하면 메이크업 아티스트와 같은 전문가가 실시간으로 문제점이나 보완점을 진단할 수 있어 이를 통해 유저의 특성에 맞는 메이크업 서비스를 제공받을 수 있는 장점을 제공한다.

하지만, 상기 기술은 전문가의 멘토링 서비스에 한정되어 정작 유저 자신이 고치거나 보완해야 할 부분을 유저에게 시각적으로 보여주지 못하여 메이크업에 대한 문제 를 해결하기 위한 구체적인 수단을 직관적으로 제공하지 못한다는 문제가 존재한다.

따라서 유저의 사진 이미지를 분석하여 보완해야 할 점을 시각적인 사진 이미지로 제공하되 획일적인 보완책을 제시하는 것이 아니라 유저가 자신의 개성에 맞게 구체적으로 설명한 요구사항을 십분 반영하여 보완책을 제시함으로써 더욱 개선된 개인 맞춤형 메이크업 진단 서비스를 제공할 수 있는 신규하고 진보한 시스템의 개발이 필요한 실정이다.

본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 유저의 안면을 포함한 이미지 및 개인적으로 파악된 장단점을 기록한 문장을 함께 유저로부터 입력받아 유저의 이미지와 문장을 분석하여 유저의 이미지를 시각적으로 보정한 보정 이미지와 설명을 함께 제공함으로써 유저의 개성을 살리면서 보다 직관적으로 이해할 수 있는 메이크업 진단 서비스 제공 시스템을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 유저 자신이 본받고 싶어 하는 롤모델의 이미지를 함께 업로딩하여 해당 롤모델과 자신을 보다 객관적으로 비교한 문장을 보다 구체적으로 입력받아 이를 통해 보다 정확한 메이크업 진단 서비스를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 유저의 이미지에 대한 전문가에 의한 멘토링 서비스를 병행하여 제공하는 것이다.

본 발명의 추가 목적은 유저가 업로딩한 문장을 구체적으로 분석하여 유저의 성향을 파악하고 이 유저의 성향에 따라 유저의 이미지를 보다 합리적이고 과학적으로 보정할 수 있는 수단을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템은, 유저로부터 유저의 안면부를 촬영한 적어도 하나의 촬영이미지를 입력받는 이미지 입력모듈; 상기 유저의 촬영 이미지에 대한 특장점을 얻기 위한 질문을 유저에게 제공하여 상기 유저로부터 상기 촬영 이미지에 대한 특장점을 강조한 단어를 문장을 입력받는 문장 입력모듈; 상기 문장을 분석하여 상기 촬영 이미지를 보정한 보정 이미지 및 상기 보정 이미지에 대한 설명을 상기 유저에게 제공하는 보정 이미지 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 이미지 입력모듈은, 상기 유저로부터 연예인 및 타인 중 어느 하나의 안면이 포함된 모델 이미지를 입력받는 타인 이미지 입력부를 포함하고, 상기 문장 입력모듈은, 상기 타인 이미지에 관련된 질문을 유저에게 제공함으로써, 상기 문장에 상기 모델 이미지에 대해 유저가 작성한 단어가 포함되는 것을 특징으로 한다.

더불어, 상기 시스템은, 입력받은 복수 개의 촬영이미지를 조합하여 3차원 이미지를 생성하는 3차원이미지 생성모듈;을 포함하고, 상기 보정 이미지 제공모듈은, 상기 3차원 이미지를 통해 3차원 이미지 형식의 보정 이미지를 생성하여 상기 유저에게 제공하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템에 의하면,

1) 메이크업이 보정된 이미지를 유저에게 시각적으로 제공함으로써 직관적인 이해를 도모하면서 유저의 문장 분석을 통해 유저의 개성을 십분 살린 메이크업 진단 서비스를 제공할 수 있고,

2) 유저 자신이 닮고 싶어 하는 롤모델의 이미지를 유저로부터 입력받음과 동시에 이 롤모델과 자신을 비교한 문장을 보다 자세하게 입력받도록 유도하여 보다 구체적인 메이크업 진단 결과를 도출할 수 있으며,

3) 유저가 업로딩한 문장을 디테일하게 분석하여 유저의 성향을 정확히 파악하여 보정 이미지에 이 유저의 성향을 보다 정확하게 반영할 수 있을 뿐 아니라,

4) 유저가 의식적 또는 무의식적으로 발현한 표현을 놓치지 않고 분석하여 이를 보정 이미지에 적용함으로써 유저의 개성을 보다 정확하게 살릴 수 있는 메이크업 진단을 수행할 수 있다는 효과를 가진다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 연동 구성을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 3은 유저의 문장과 전문가에 의한 멘토코멘트의 일 예를 도시한 개념도.
도 4는 유저가 업로드한 모델 이미지의 일 예를 도시한 개념도.
도 5는 전문가에 대한 유저의 평가를 나타낸 일 예를 도시한 개념도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 연동 구성을 도시한 블록도이다.

우선 본 발명의 시스템은 메인 서버(10)라고 명명할 수도 있는데 후술할 유저 단말과 통신 가능하도록 통신부를 구비한 상태에서, 중앙처리장치(CPU) 및 메모리와 하드디스크와 같은 저장수단을 구비한 하드웨어 기반에서 중앙처리장치에서 수행될 수 있는 프로그램, 즉 소프트웨어가 설치되어 이 소프트웨어를 실행할 수 있는데 이러한 소프트웨어에 대한 일련의 구체적 구성을 '모듈' 및 '부', '인터페이스'라는 구성 단위로서 후술할 예정이다.

이때, 본 발명의 시스템은 이 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시), 프로세서를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 시스템은 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

프로세서는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다

메모리에는 후술할 모듈 내지 부의 실행 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

즉, 본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'의 구성은 메인 서버(10)의 저장수단에 설치 및 저장된 상태에서 CPU 및 메모리를 매개로 실행되는 소프트웨어 또는 FPGA 내지 ASIC과 같은 하드웨어의 일 구성을 의미한다. 이때, '모듈' 또는 '부', '인터페이스'라는 구성은 하드웨어에 한정되는 의미는 아니고, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 일 예로서 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는'모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.

더불어, 본 발명의 시스템은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 서버의 일 예로서의 컴퓨팅 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이같이 메인 서버로 명명 가능한 본 발명의 시스템은 기본적으로 유저(20)로부터 입력받은 이미지와 문장을 입력받아 이를 통해 유저의 이미지를 보정한 보정 이미지를 생성하거나 전문가로부터 답변을 입력받아 유저(20)에게 제공하는 역할을 한다. 더불어 해당 시스템(10)을 통해 발생되는 수익, 즉 유저(20)가 지불해야 하는 요금을 유저(20)로부터 결제 받으며, 이를 전문가(30)에게 제공하는 역할을 한다.

본 발명에서 유저(20)라 함은 본인의 메이크업에 대한 진단 및 평가를 받는 주체로서, 일반적으로 메이크업에 서툰 메이크업 초보자를 의미한다. 혹은 메이크업 초보자가 아니더라도, 본인의 메이크업 실력을 보다 향상시키고 뛰어난 메이크업을 하고자 하는 모든 대상들이 유저(20)가 될 수 있다. 유저(20)는 남성 또는 여성으로써 특정한 성별에 제한을 두지 않으며, 메이크업을 하는 연령층 역시 다양하므로 연령대 역시 제한을 두지 않는다.

더불어, 본 발명에서 유저는 유저가 소지한 단말 내지 클라이언트 서버, 즉 스마트폰과 같은 유저 단말을 의미하는 것으로 이해 가능하다. 다시 말해, 본 발명에서 '유저'라 표현한 경우 유저가 소지한 유저 단말이 주체가 되어 이를 통해 유저의 안면 사진인 이미지 또는 문장을 업로드하고 더불어 시스템 또는 전문가의 답변을 제공받을 수 있다.

더불어, 전문가(30)는 일반적으로 메이크업 기술이 뛰어난 인플루언서(메이크업 관련 파워블로거나 뷰티유투버)나 메이크업 아티스트, 혹은 미용 관련 전문인을 일컫는다. 이러한 전문가(30)는 메이크업 및 미용에 관련하여 일반인(보통의 유저(20))에 비해 뛰어난 지식을 가진 자임은 자명하다. 따라서 이러한 전문가(30)는 유저(20)의 메이크업을 진단해주고, 유저(20)가 가지고 있는 메이크업 및 미용 관련 고민이나 질문에 대한 답안을 제시해주는 기능을 수행한다. 이러한 전문가 역시 상술한 유저의 설명에서와 마찬가지로 전문가가 소지한 전문가 단말을 통해 본 발명의 시스템과 연동되는 것이 가능하다.

이하, 이와 같은 연동 구성을 기반으로 본 발명의 시스템에 대한 세부 구성을 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도이다.

도 2를 보아 알 수 있듯이, 본 발명의 시스템은 기본적으로 이미지 입력모듈(110), 문장 입력모듈(120), 보정 이미지 제공모듈을 포함하고, 추가적으로 멘토 선택모듈(140) 및 멘토링 수행모듈(150)과 3차원 이미지 생성모듈(160) 및 유저 성항 파악모듈(170)을 구비하는 것이 가능하다.

도 3은 이미지 입력 모듈의 일 례를 도시한 개념도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 이미지 입력모듈(110)은 유저(20)의 스마트폰이나 PC, 태블릿 PC 등과 같은 유저 단말을 매개로 이 유저 단말에 저장되거나 아니면 유저 단말의 카메라로 촬영된 유저(20)의 이미지인 촬영 이미지를 입력받는 기능을 제공한다.

촬영이미지라 함은 유저(20)의 안면부를 촬영한 이미지로서, 안면부에 대한 자세한 촬영이 이루어져야 메이크업에 대한 세밀한 진단이 가능한 만큼 안면부 전체가 기본적으로 촬영되어야 함은 물론이며, 나아가 안면부의 각 부분 (눈, 코, 입, 볼, 턱) 등이 따로 촬영된 이미지가 함께 업로드될 수도 있다. 따라서 촬영이미지는 적어도 유저(20)의 안면부 전체가 함께 촬영된 전면이 샷을 포함한 적어도 한 장 이상의 이미지이어야 한다.

이때 촬영이미지 업로드 시 유저(20)가 안면부를 촬영한 이미지 파일을 업로드하는 것도 가능하며, 혹은 시스템(10)이 구현된 어플리케이션이나 프로그램이 유저(20)의 스마트폰 등과 연동 처리될 수 있어 시스템(10) 상에서 유저(20)의 스마트폰 카메라를 구동하고 안면부를 촬영하여 촬영이미지로서 업로드 하도록 할 수도 있음은 물론이다.

문장 입력모듈(120)은 유저(20)의 메이크업 고민이나 후술할 전문가(30)에게 물어보고 싶은 질문사항을 수록한 문장을 텍스트화하여 입력한 것인데, 이때 관련질문을 유저(20)가 개별적으로 질문할 수도 있으나, 시스템(10) 상에서 미리 질문리스트를 생성한 후 유저(20)가 그 중 적어도 어느 하나를 선택하면 그를 관련 질문으로써 입력 처리할 수도 있다.

특히, 본 발명의 시스템에서 제공하는 질문은 추상적인 질문, 예를 들어 '어느 부위가 문제가 있나요?' 또는 '예쁘게 메이크업을 하길 바라나요?' 와 같은 질문이 아니라 반드시 유저(20)가 촬영한 촬영 이미지에 관련되도록 한다.

예컨대, 촬영 이미지에는 반드시 유저(20)의 안면이 포함되고 눈, 눈썹, 코, 볼과 같은 세부적인 안면 부위가 포함되기 때문에 이같이 눈/눈썹/코/볼과 같은 세부 신체 부위를 카테고리 처리하여 각 카테고리마다 '눈을 어떻게 메이크업하고 싶은가요?'와 같이 촬영 이미지에 포함된 세부 안면 부위에 대한 구체적인 내용을 포함하도록 한다.

다시 말해 질문이 구체적으로 이루어질수록 유저(20)가 입력하는 답변, 즉 문장 역시 구체적인 단어가 포함될 수 있고 이로 인해 후술할 보정 이미지 제공모듈(130) 또는 유저 성향 파악모듈(170)에서 보다 구체적으로 유저(20)의 성향 및 특장점을 분석하여 이에 따라 보정 이미지 또는 멘토 코멘트를 유저(20)에게 제공할 수 있기 때문이다.

즉, 문장 입력모듈(120)은 촬영 이미지에 대한 구체적인 질문을 유저(20)에게 제공한 다음 유저(20)로부터 이 질문에 대한 답변에서 유저(20) 자신의 촬영 이미지에 대한 특장점이 제대로 포함되거나 강조된 단어를 입력받을 수 있도록 유도하는 기능을 포함한다. 이때, 유저의 문장은 예를 들어, '눈이 비대칭이고 브러시 및 아이섀도를 OOO 브랜드를 사용 중인데, 브러시 및 아이섀도를 다른 브랜드 제품으로 바꾸는 것이 좋을지 아니면 별도의 터치 기술을 배우는 것이 좋을지 궁금합니다.'와 같이 가급적 구체적이고 상세한 문장 형식을 갖추는 것은 물론 '눈이 비대칭'이라고 표현한 것과 같이 가령 유저에게 구체적인 예시문을 제공하는 방식을 통해 세부 안면 부위에 대한 특징을 강조하여 입력하도록 유도하는 것이 바람직하다.

본 발명의 보정 이미지 제공모듈(130)은 유저(20)가 업로드한 문장을 분석하여 촬영 이미지를 보정한 보정 이미지 및 이 보정 이미지에 대한 설명을 유저(20)에게 제공하는 기능을 수행한다.

본 발명에서 '보정 이미지'라 함은 유저(20)가 업로드한 촬영 이미지를 보정(즉, 본 발명에서 '보정'은 메이크업 처리하도록 촬영 이미지를 편집한 것을 의미한다)한 이미지를 의미하는데, 이와 같이 촬영 이미지에 대한 보정(편집) 작업은 유저가 업로드한 문장을 근거로 하고 이를 위해 보정 이미지 제공모듈(130)은 문장을 분석할 수 있는 공지의 문장 분석 툴이 구비될 수 있다.

상술한 예에서, 유저(20)가 업로드한 문장에서는 눈이 비대칭이란 문제, 브러시나 아이섀도가 유저(20)에게 맞는지 문제가 언급되었기 때문에 이를 근거로 비대칭 상태의 유저(20)의 눈을 메이크업 처리하는 보정을 수행할 수 있고 이러한 보정에 의해 표현된 시각화를 실질적으로 구현할 수 있는 브러시나 아이섀도에 브랜드 제품에 대한 설명 또는 일반적인 브러시나 아이섀도를 통해 보정 이미지와 같이 메이크업을 하는 방법에 대한 설명을 생성하여 이를 유저에게 제공할 수 있다. 특히 유저에게 제공하는 설명은 상기 예에서 비대칭된 눈을 어떻게 화장하는 것이 바람직한지에 대한 방법론과 사용되는 화장품의 종류를 가급적 상세히 설명하도록 하고, 이를 위해 보정 이미지 제공모듈에서는 수많은 답변을 데이터 처리하여 저장한 상태에서 유저의 문장에 수록된 단어와 매칭되는 답변에 대한 데이터를 추출하여 유저에게 제공할 수도 있다. 특히 이러한 설명이 시스템에서 자동으로 생성한 단답 형식이 아닌, 보다 구체적이고 실질적인 문장 형식으로 유저에게 제공될 수 있도록 후술할 전문가에 의한 멘토 코멘트가 적용되는 것이 바람직하다.

더불어, 촬영 이미지에 대한 보정을 위하여 보정 이미지 제공모듈(130)은 이미지의 색조 보정, 명도/채도/톤 보정, 그라데이션 처리와 같은 편집 기법을 수행할 수 있는 공지의 이미지 편집 툴, 예를 들어 포토샵의 색상분석 툴, 색 처리 적용 툴을 구비하는 것이 가능하며, 이러한 보정은 유저의 문장을 분석한 것을 기반ㅇ로 시스템 차원에서 실행되거나 아니면 후술할 전문가에 의해 수행되는 것이 가능하다.

이러한 구성에 따르면, 공지의 메이크업 서비스에서 실행한 것과 같이 추상적으로 유저 안면에 대한 문제점을 지적하는 수준에 그치지 아니하고 유저(20)가 원하는 특정 부위나 문제점과 같은 특장점을 강조하여 이를 중심으로 실질적으로 유저(20)의 이미지를 보정하여 이를 유저에게 제공함으로써, 유저(20)가 보다 직관적으로 자신의 문제를 인식하고 메이크업을 보완할 수 있는 특성을 제공할 수 있다.

도 4는 유저가 업로드한 모델 이미지의 일 예를 도시한 개념도이다.

도 2 및 도 4를 보아 알 수 있듯이, 이미지 입력 모듈(110)은 유저(20)로부터 자신의 이미지 이외의 타인, 예를 들어 자신의 롤모델이나 연예인과 같은 인물의 안면이 포함된 이미지, 즉 타인 이미지를 입력받는 타인 이미지 입력부(111)를 포함하는 것이 가능하다.

이에 대응하여, 문장 입력모듈(120)은, 상기 타인 이미지에 관련된 질문을 추가로 유저(20)에게 제공하여 유저로부터 타인 이미지에 대한 설명이 포함된 문장을 입력받는다. 이로써, 유저(20)가 작성한 문장에 상기 모델 이미지에 대한 내용을 수록한 단어 또는 문구가 포함되도록 자연스럽게 유도할 수 있다.

예를 들어 'OOO은 눈매가 얇은 것이 저랑 비슷하지만 양쪽 눈이 깔끔하게 대칭인데 저는 그렇지 않고 자연스럽지 않아요, OOO처럼 자연스럽게 눈화장을 붉은색 계열로 남기고 싶어요.'와 같이 타인 이미지를 의식하고 타인 이미지에서 파악한 유저(20)의 느낀점과 이와 비교된 자신의 문제점이 유저(20)가 입력한 문장에 동시에 기록되도록 유도한 것이다.

즉, 유저(20)가 단순히 자신의 사진만을 기준으로 문제점 등을 수록한 문장을 입력하는 것이 아니라 롤모델로 삼고자 하는 타인의 이미지를 자신이 직접 눈으로 확인하면서 이를 통해 자신과 직접적으로 비교하도록 함으로써, 촬영 이미지를 보정하기 위한 보다 구체적인 정보를 유저(20)의 문장 내에 수록할 수 있도록 유도하는 기능을 제공한다.

도 5는 유저의 문장과 전문가에 의한 멘토 코멘트의 일 예를 도시한 개념도이고, 도 6은 전문가에 대한 유저의 평가를 나타낸 일 예를 도시한 개념도이다.

멘토 선택모듈(140)은 유저(20)로 하여금 본인의 메이크업 진단 및 메이크업 질의응답을 수행할 전문가(30), 즉 멘토를 선택하게끔 하는 기능을 제공한다. 이로써 유저(20)에게 전문가(30)의 리스트를 생성 및 제공하고 그 중 어느 하나를 선택받게끔 구성되는데, 구체적으로 리스트생성부(141), 리스트제공부(142), 멘토선택부(143)를 기본적으로 포함한다.

리스트생성부(141)는 본 발명의 시스템(10) 상에 가입이 승인된 복수의 상기 전문가(30)를 리스트화한 멘토 리스트를 생성하는 기능을 수행한다. 이때, 멘토 리스트는 멘토의 이름이나 닉네임, 그리고 멘토의 이미지뿐 아니라 멘토의 약력 등을 함께 도출하도록 하여 유저(20)에게 보다 상세한 정보를 제공할 수 있도록 함은 기본이다. 더불어 각각의 전문가(30)에 대한 질의응답 및 진단 비용이 다른 경우 해당 전문가(30)에 대한 비용정보 역시 노출되어야 함은 당연하다.

리스트제공부(142)는 생성된 멘토 리스트를 유저(20)에게 제공하는 기능을 수행하는 것으로서, 유저(20)가 소지한 PC, 스마트폰, 태블릿PC 등의 유저 단말의 디스플레이에 멘토 리스트를 출력하여 유저(20)가 멘토 리스트를 확인하고 어떠한 전문가(30)가 멘토 리스트에 포함되어 있는지 확인할 수 있도록 한다.

멘토선택부(143)는 유저(20)로부터 멘토 리스트에 포함된 전문가(30) 중 적어도 어느 하나를 선택하도록 하는 것으로서, 유저(20)로 하여금 본인의 메이크업 진단 및 본인의 질문에 대한 솔루션을 수행할 멘토를 선택하도록 하는 구성이라 할 수 있다. 이때 유저(20)는 한 명의 전문가(30)를 선택할 수도 있지만, 여러 명의 전문가(30)를 선택할 수도 있음은 물론이다. 일반적으로는 멘토 리스트에 포함된 전문가(30) 중 어느 하나를 클릭하거나, 전문가(30)의 이름/닉네임 등을 입력하는 방식을 통해 유저(20)로 하여금 전문가(30)를 선택받도록 한다.

이렇게 유저(20)로부터 선택받은 전문가(30)는 유저(20)와 매칭 처리되며, 해당 전문가(30)는 유저(20)의 메이크업 진단 및 메이크업 질문에 대한 답변을 수행할 수 있는 권한을 얻게 된다.

멘토링 수행모듈(150)은 촬영이미지 및 유저의 관련질문을 제공받은 전문가(30)로부터 멘토 코멘트를 입력받아 이를 유저(20)에게 제공하는 기능을 수행한다.

이때 멘토 코멘트라 함은 유저(20)의 촬영이미지를 보고 전문가(30)가 내린 메이크업 평가 문구 및 관련질문에 대한 전문가(30)의 대답을 포함한다. 만약 촬영이미지 상에서 눈썹이 너무 진하게 그려지고 색조의 조합이 부적절하다고 전문가(30)가 평가한 경우, 멘토 코멘트로서 '눈썹을 전반적으로 조금만 연하게 그리면 더 좋을 것 같습니다. 쉐이프 역시 조금 더 매끄럽게 다듬어주세요. 색조의 경우 아이/립 중 어느 한 쪽에만 포인트를 두는 것이 적합합니다. 아이 메이크업과 립 메이크업이 모두 진한 경우 과한 인상을 줄 수 있어요'등의 텍스트를 입력받을 수 있는 것이다. 따라서 멘토 코멘트는 단순히 유저(20)의 질문에 대한 답변에서 더 나아가 촬영이미지를 통해 판단된 유저(20)의 메이크업, 즉 눈, 눈썹, 피부, 입술과 같은 메이크업 각 부분에 대한 평가 및 메이크업 총평을 함께 제공할 수 있는 것이다.

이러한 구성에 의하여, 보정 이미지에 대해 시스템 차원에서 자동으로 작성한 설명을 보다 구체적으로 보완할 수 있는 특성을 제공할 수 있고, 유저는 해당 전문가(30)에 대한 평가를 수록한 글을 업로딩하여 다른 유저가 전문가를 선택할 때 도움을 줄 수도 있다.

다시 도 2를 참조하면, 본 발명의 시스템은 3차원 이미지 생성모듈을 추가로 구비한 것을 알 수 있다.

3차원 이미지 생성모듈(160)은 유저(20)로부터 촬영 이미지를 한 개가 아니라 복수 개로 입력받아 이를 조합하여 3차원 이미지를 생성하는 것으로서, 유저(20)에 대한 안면부의 단순 정면이나 측면이 아니라 안면부의 저면, 상면, 정면, 좌측면, 우측면을 모두 포함하는 적어도 다섯 개 이상의 이미지를 입력받고 이를 조합하여 유저(20)의 안면부를 3차원 처리한 3차원 이미지를 얻는 기능을 제공한다.

즉, 단순히 2차원적인 평면 이미지만을 대상으로 할 경우 유저(20)의 안면부에서의 특장점을 제대로 파악하지 못할 수 있기 때문에, 이를 보완하가 위하여 상술한 바와 같이 복수 개의 촬영 이미지를 입력받고 더 나아가 이를 조합하여 3차원 또는 3차원에 근접한 촬영 이미지를 생성하는 것이다.

구체적으로, 3차원 이미지생성모듈(160)은 노이즈제거부(161), 대상체추출부(162), 크기보정부(163), 각도보정부(164), 렌더링부(165)를 기본적으로 포함하게 된다.

노이즈제거부(161)는 유저(20)로부터 입력받은 복수 개의 촬영이미지에서 노이즈를 제거하는 기능을 수행한다. 이때 노이즈 제거라 함은 비트맵 작업, 휘도 변환 작업, 배경색 제거 작업 등을 통칭한다. 보다 상세히 설명하면 각각의 촬영이미지를 비트맵화하여 픽셀별 좌표 및 색상정보를 판단하고, 촬영이미지에 포함된 대상체(촬영된 대상, 여기서는 유저(20)의 안면부를 의미한다)의 에지를 보다 선명히 하기 위해 이미지를 벡터라이징하고, 배경색을 제거하는 방식을 통해 촬영이미지에 포함된 불필요한 노이즈를 제거하는 것이다.

대상체추출부(162)는 노이즈가 제거된 복수 개의 촬영이미지로부터 대상체, 즉 유저(20)의 안면부 이미지만을 추출하는 기능을 수행한다. 이는 상술한 노이즈제거부(161)를 통해 배경색 등이 이미 제거된 상태이므로, 촬영이미지에서 노이즈 및 배경색이 제거되고 경계가 명확해진 대상체(유저의 안면부)만을 추출한 것이다.

크기보정부(163)는 추출된 각각의 촬영이미지의 대상체에 대해 촬영거리 오차를 보정하여 복수 개의 대상체의 크기가 일치하도록 보정하는 기능을 수행한다. 즉, 유저(20)가 촬영한 각각의 촬영이미지마다 촬영 거리가 다를 수 있기 때문에 촬영거리 오차를 보정하여 각 방향에서 촬영된 대상체의 크기가 일치하도록 대상체의 크기를 보정하는 것을 의미한다.

각도보정부(164)는 추출된 각각의 촬영이미지의 대상체에 대해 촬영 각도 오차를 보정하여 복수 개의 대상체가 직각을 이루도록 보정하는 기능을 수행하는 것으로서, 이 역시 유저(20)가 촬영한 각각의 촬영이미지마다 촬영 각도가 다를 수 있어 정면 및 좌측면, 우측면, 저면, 상면에서 촬영된 유저(20)의 안면부(대상체)가 각각 직각을 이루도록 각도를 보정하는 것이다. 따라서 이와 같은 크기보정부(163) 및 각도보정부(164)를 통해 정면, 좌측면, 우측면, 저면, 상면의 각 방향에서 촬영된 대상체(유저(20)의 안면부)의 에지가 서로 일치될 수 있으며, 각 방향별로 유저(20)의 안면부(대상체) 픽셀 좌표가 일치될 수 있다.

렌더링부(165)는 방향별 대상체의 세로축 좌표 및 깊이 정보를 기반으로 복수 개의 대상체를 렌더링하여 3차원 이미지를 생성하는 기능을 수행하는 것으로서, 크기보정부(163) 및 각도보정부(164)를 통해 에지 및 픽셀 좌표를 일치시킨 뒤, 좌측면 및 우측면을 촬영한 대상체의 세로축 좌표별로 색상정보가 부여된 픽셀의 개수를 파악함으로써 깊이 정보를 맵핑하고, 이를 기반으로 복수개의 상기 대상체를 각도별로 배치 및 렌더링하여 3차원 이미지를 생성한다.

이와 같은 3차원 이미지 생성모듈(160)의 세부 구성을 통해 유저(20)의 안면부를 포함한 복수 개의 촬영 이미지가 3차원 이미지로 생성될 수 있다.

이에 대응하여 보정 이미지 제공모듈(130)은 보정 이미지 역시 이와 같이 3차원 이미지로 구현된 촬영 이미지의 형식에 따라 3차원 이미지를 생성하여 유저(20)에게 제공하는 기능을 포함하며 3차원 이미지로 구현된 촬영 이미지를 대상으로 보정, 즉 편집 기법을 적용하기 때문에 보정된 이미지 역시 3차원 이미지로 생성되는 것이다.

이같이 촬영 이미지를 3차원 처리하여 보정 이미지를 3차원 이미지로 유저에게 제공함으로써 보다 입체적인 메이크업 진단 결과를 육안으로 쉽게 확인할 수 있을 뿐 아니라 유저에게 직접적이자 직관적으로 보정된 부분을 인식할 수 있도록 하는 것이 가능하다.

더 나아가, 이같이 3차원 이미지로 구현된 보정 이미지에 유저의 요구사항을 적극적으로 반영하기 위하여, 보정 이미지 제공모듈(130)은 3차원 이미지인 보정 이미지에 영상 편집 기법을 응용하여 이미지를 보정할 수 있는 이미지 편집 기법을 적용하는 것이 가능하다.

이때, '편집 기법'이라 함은 보정 이미지의 확대/축소/회전 및 화면의 명도/대비/채도/색상 조절, 그라데이션 처리, 톤업/톤다운, 쉐이프 조절과 같은 것을 의미하며, 이러한 편집 기법은 하나의 보정 이미지에 하나로서 적용될 수도 있지만, 여러 개의 편집 기법을 동시에 적용할 수도 있다.

예를 들어, 보정 이미지에서 유저의 문장에 나타난 요구사항을 반영하여 유저(20)의 양쪽 눈을 서로 다르게 보정한 경우 왼쪽 눈은 그라데이션 처리, 오른쪽 눈은 쉐이프 보정과 같이 눈이라는 대상에서 각각의 눈에 따라 서로 다른 편집 기법을 적용하는 것이 가능하다.

보다 구체적으로, 보정 이미지 제공모듈(130)은 이미지 분석 데이터베이스(131), 편집 기법 순서 설정부(132), 편집 수행부(133)를 포함하여 보정 이미지를 보다 신속하고 합리적인 방식으로 생성할 수 있다.

이미지 분석 데이터베이스(131)는 다른 유저의 보정 이미지에 대한 기존 영상의 편집 기법의 종류 및 순서를 분석한 후 편집 기법 종류 데이터와 편집 기법 순서 데이터를 생성하여 저장한 것으로서, 이를 위해 이미지 분석 데이터베이스(131)는 복수 명(분석에 필요한 유의미한 수준의 충분한 인원수)의 다른 유저(20)에 대한 보정 이미지를 저장한 상태에서 각 보정 이미지를 세부 안면 부위 별, 예를 들어 눈, 눈썹, 미간, 코, 볼과 같이 세부 안면 부위를 카테고리 처리하는 것이 가능하다. 이를 통해 특정 유저에 대한 촬영 이미지에서 가령 눈을 보정하는 것이 목적일 때 '눈'에 관련된 세부 카테고리에서 다른 유저의 보정 이미지를 참조할 수 있다.

보다 구체적인 예로서, 눈에 관련된 다른 유저의 보정, 즉 편집을 위한 분석 및 편집 기법 및 편집 기법에 대한 순서 중 다수의 사례로 대표될 수 있는 것이 '눈 사이 거리 측정-양 눈 각각의 높이(상하 길이) 측정- 양 눈 각각의 너비(좌우 길이)- 양 눈의 비교- 각각의 눈의 눈밑 애교살 존재 여부 측정 - 눈 밑의 색조 분석- 눈밑의 다크서클 여부 측정- 눈밑의 색조 분석- 눈밑 부위에 색상/음영/톤/그라데이션 중 적어도 어느 하나를 편집 적용'이라고 할 때 '편집 기법 종류 데이터'는 {눈 사이 거리, 양 눈 각각의 높이, 양 눈 각각의 너비, 애교살, 눈밑 색조, 다크서클, 눈밑 그라데이션 등}이며, '편집 기법 순서 데이터'는 상술한 순서에 대한 정보를 포함한 것으로 이해할 수 있다.

즉, 눈이라는 세부 안면 부위에서도 보정을 수행하기 위해 실로 다양한 분석은 물론 편집 기법과 편집 기법을 적용하는 순서가 존재하는데 이러한 이미지 분석 데이터베이스(131)가 기존 다른 유저를 대상으로 보정을 수행한 데이터를 집대성한 일종의 룩업 테이블과 같은 역할을 하여 보정(편집)에 대한 시행착오를 줄임과 동시에 보정 시간을 단축할 수 있는 특성을 제공한다.

편집 기법 순서 설정부(132)는 편집 기법 순서 데이터 중 어느 하나를 선정하여 해당 유저의 촬영 이미지를 보정 이미지로 보정하기 위한 편집 기법 순서로 설정하는 기능을 제공한다. 이때, 기존에 존재하는 복수 개의 다른 유저에 적용된 편집 기법의 순서는 그만큼 다양할 것이므로 편집 기법 순서 데이터 역시 복수 개로 존재할 수 있는데, 이렇게 복수 개의 편집 기법 순서 데이터 중에서 유저(20)가 업로드한 문장에 포함된 단어의 일치 개수의 고저에 따라 어느 하나를 선정하여 해당 보정 이미지의 편집 기법 순서로 설정하는 것도 가능하다.

편집 수행부(133)는 설정된 상기 편집 기법 순서에 따라 3차원 처리된 유저(20)의 촬영 이미지에 편집 기법을 적용하여 3차원 이미지로 이루어진 보정 이미지를 생성하는 역할을 수행한다.

상술한 예시를 이어서 설명하자면, 편집 기법 순서인 눈 사이 거리 측정-양 눈 각각의 높이(상하 길이) 측정- 양 눈 각각의 너비(좌우 길이)- 양 눈의 비교- 각각의 눈의 눈밑 애교살 존재 여부 측정 - 눈 밑의 색조 분석- 눈밑의 다크서클 여부 측정- 눈밑의 그라데이션 색조 분석- 눈 및 여러 부위에 색상/음영/그라데이션 적용 순서를 따라서 해당 촬영 이미지를 분석 및 보정 효과를 적용하여 3차원 처리된 보정 이미지를 생성할 수 있다.

이와 같은 구성 및 기능에 의하여 유저의 촬영 이미지를 보정할 때 과거 자료를 참조함으로써 보정 시간을 절약하면서 보정 오류를 줄일 수 있는 특성을 제공한다.

나아가, 보정 이미지 제공모듈(130)은 기법 순서 정의 데이터베이스(134), 강조 키워드 추출부(135), 순서 재설정부(136)를 추가로 포함할 수 있으며, 이에 대응하여 편집 수행부(133)는 재설정된 상기 편집 기법 순서를 기반으로 보정 이미지를 재편집할 수 있다.

기법 순서 정의 데이터베이스(134)는 편집 기법 순서 데이터의 강조 효과를 정의하여 생성된 기법 순서 정의 정보를 저장한 것으로서, 이때 편집 기법 순서 데이터의 강조 효과라 함은 편집 기법 순서로 인해 실질적으로 처리되는 보정 효과 및 안면의 세부 특정 부위를 지칭하는 것을 의미한다.

예를 들어, '그라데이션 처리'와 '눈밑 애교살 색조 보정'이라는 편집 기법 순서 데이터가 있을 때 촬영이미지에서 유저(20)의 눈을 보정할 경우 그라데이션 기법을 반드시 눈밑 애교살의 색조 보정에 적용하는 것으로 상식적 수준에서 해석될 수 있으므로 이러한 편집 기법이 다른 편집 기법보다 강조되거나 우선하여 눈 보정에 포함되도록 처리한다는 의미이고, 이로써 '기법 순서 정의 정보'는 '눈밑 애교살 색조 보정을 그라데이션 처리로 보정'또는 '눈밑 애교살 보정은 그라데이션 처리'와 같이 특정 안면 부위에 적용되는 편집 기법이 서로 연동하여 조합된 정보라 할 수 있으며 이와 같은 기법 순서 정의 정보는 후술할 강조 키워드 추출부(135) 및 순서 재설정부(136)의 연동 기능에 의하여 편집 기법 순서 데이터와 비교할 때 우선하여 처리되거나 보정 시 우선적으로 참조할 정보로서의 지위를 가진다.

강조 키워드 추출부(135)는 유저(20)가 작성한 문장 내 형용사의 등장 빈도수를 파악하고 기 설정된 기준값을 초과하는 등장 빈도수를 가지는 형용사를 강조 키워드로 추출하는 역할을 수행할 수 있으며, 이는 후술할 순서 재설정부(136)에서 강조 키워드를 기반으로 편집 기법 순서를 재설정하여 3차원 영상을 재편집하기 위해 수행되는 구성이다.

상술한 유저의 예시 문장을 다시 예를 들면, '눈이 비대칭이고 브러시 및 아이섀도를 OOO 브랜드를 사용 중인데, 브러시 및 아이섀도를 다른 브랜드 제품으로 바꾸는 것이 좋을지 아니면 별도의 터치 기술을 배우는 것이 좋을지 궁금합니다. OOO은 눈매가 얇은 것이 저랑 비슷하지만 양쪽 눈이 자연스럽게 대칭인데 저는 그렇지 않아요, OOO처럼 자연스럽게 눈화장을 붉은색 계열로 남기고 싶어요.'라는 문장에서 등장하는 형용사는 '대칭/비대칭이다', '자연스럽게(러움)'등이 있다. 여기서, 본 발명의 시스템 관리자가 미리 설정한 기준값을 2 라고 할 때, '대칭/비대칭이다', '자연스럽게'는 상기 문장 내에서 총 2회씩 등장하였으므로 기준값을 초과하여 강조 키워드로 추출될 수 있다.

순서 재설정부(136)는 강조 키워드와 상기 기법 순서 정의 정보를 매칭하여 상기 편집 기법 순서를 재설정하는 기능을 제공하며, 매칭 결과가 일치한 기법 순서 정의 정보에 해당하는 편집 기법 순서를 보정 이미지의 새로운 편집 기법 순서로 재설정하는 기능을 제공한다.

상술한 예에서 강조 키워드인 '대칭', '자연스럽게'를 기법 순서 정의 정보인 '대칭/비대칭'과 '자연스러움/부자연스러움'을 비교할 때 강조 키워드의 '대칭' 및 '자연스러움'과 기법 순서 정의 정보의 '대칭' 및 '자연스러움'이 매칭되어 '그라데이션 처리'를 이를 중심으로 편집 기법 순서로 재설정할 수 있는데, 다시 말해'자연스럽게' 및 '대칭'과 기법 순서 정의 정보의 '자연스러움' 및 '대칭'이 서로 매칭되기 때문에 '자연스럽게 비대칭을 해결할 수 있는 메이크업 기법'에 해당하는 편집 기법 순서인 '그라데이션 처리'를 새로운 3차원 영상의 편집 기법 순서로 재설정하거나 이 그라데이션 처리 기법이 기존 편집 기법 순서에 누락되어 있을 경우 추가적으로 포함시킬 수 있다는 의미이다.

이 같은 구성을 통하여 촬영 이미지의 보정 시 유저가 개인적으로 중요하다고 판단하거나 강조한 보정 기법이 누락되는 문제를 방지함과 동시에 실로 다양한 편집 기법 내지 편집 기법 순서 중에서 특정 편집 기법과 그 순서를 우선시하여 처리할 수 있는 합리적인 근거를 제시하는 특성을 제공할 수 있다.

추가적으로, 본 발명의 시스템은 유저 성향 파악 모듈(170)을 포함할 수 있다.

유저 성향 파악 모듈(170)은 유저(20)로부터 입력받은 문장으로부터 성향 키워드를 추출하여 유저 성향을 파악하는 기능을 제공하는 것으로, 구체적으로 용어 분류부(171), 카운팅부(172), 성향 키워드 추출부(173)를 포함할 수 있다. 다시 말해 유저 성향 파악 모듈(170)은 유저(20)가 업로드한 문장을 보다 자세하게 분석하여 유저(20)의 취향이나 니즈를 정확하게 파악하기 위한 기능을 제공하는 것이다.

용어 분류부(171)는 문장을 형태소 단위로 분절한 후 형용사 및 동사를 포함하는 통용어와 명사로 분류하는 역할을 수행하며, 문장을 띄어쓰기 단위로 분절하여 마디를 생성한 후 각 마디로부터 통용어 및 동사를 분류하는 기능을 수행하고, 카운팅부(172)는 통용어가 상기 문장에 등장하는 빈도수를 카운팅하는 기능을 수행하며, 성향 키워드 추출부(173)는 기 설정된 기준값을 초과하는 빈도수를 갖는 상기 통용어를 성향 키워드로 추출하는 역할을 수행한다.

예를 들어, 문장이 '눈이 비대칭이고 브러시 및 아이섀도를 OOO 브랜드를 사용 중인데, 브러시 및 아이섀도를 다른 브랜드 제품으로 바꾸는 것이 좋을지 아니면 별도의 터치 기술을 배우는 것이 좋을지 궁금합니다. OOO은 눈매가 얇은 것이 저랑 비슷하지만 양쪽 눈이 깔끔하게 대칭인데 저는 그렇지 않아요, OOO처럼 자연스럽게 눈화장을 붉은색 계열로 남기고 싶어요.'일 때 용어 분류부(171)의 기능을 다시 설명하면 다음과 같다.

띄어쓰기를 기준으로 상기 문장을 분절하면 '눈이/비대칭이고/브러시/및/아이섀도를/OOO브랜드를/사용/중인데/브러시/및/아이섀도를/다른/브랜드제품으로/바꾸는/것이/좋을지/아니면/별도의/터치기술을/배우는/것이/좋을지/궁금합니다/OOO은/눈매가/얇은/것이/저랑/비슷하지만/양쪽/눈이/깔끔하게/대칭인데/저는/그렇지/않아요/OOO처럼/자연스럽게/눈화장을/붉은색계열로/남기고/싶어요.'와 같은 42개의 마디가 생성된다.

이후, 각 마디에 포함된 용어를 통용어(형용사 및 동사) 및 명사로 분류하는데, 상술한 예에서 명사는 '눈, 브러시, 아이새도, OOO브랜드, 터치기술, 눈매, 눈화장'이 될 수 있으며, 통용어는'비대칭이고, 사용중인데, 바꾸는, 배우는, 얇은, 비슷하지만, 깔끔하게, 대칭인데, 그렇지 않아요, 자연스럽게, 남기고, 싶어요'가 될 수 있다. 이때, 유저의 성향을 보여줄 수 있는 품사는 명사라고 인식하기 쉽지만, 본 발명에서는 유저의 성향(즉, 성격이나 취향)을 적절히 나타낼 수 있는 품사로 형용사 및 동사가 더욱 중요한 것으로 인식한다.

즉, 성향 키워드 추출부(173)는 기 설정된 기준값을 초과하는 빈도수를 갖는 통용어를 성향 키워드로 추출하는 것으로서, 상술한 예시와 함께 보면 기준값을 1이라고 지정했을 때 1을 초과하는 빈도수를 갖는 통용어는 '대칭/비대칭'또는 '자연스럽다'로 이 통용어를 성향 키워드로 추출할 수 있다.

이에 대응하여, 보정 이미지 제공모듈(130)은 기법 성향 데이터베이스(137), 가중 성향 선정부(138), 편집 기법 가중치 산출부(139)를 추가로 포함할 수 있다.

기법 성향 데이터베이스(137)는 편집 기법의 성향을 통용어로 정의하여 생성된 기법 성향 정보를 저장하는 기능을 제공한다. 이때 편집 기법의 성향이라 함은 편집 기법이 적용된 보정 이미지에 대하여 일반인에게 전달하는 보편적 시각적 및 심리적 인식도를 의미한다. 예를 들어, 편집 기법 중 '그라데이션'은 시작점에서 종료점까지 명도나 채도를 순차적으로 달리 처리하는 기법으로 이 기법을 통해 메이크업 기법을'자연스럽게'또는 '부드러움'을 보여줄 수 있으며, 이때 '그라데이션'에 대한 기법 성향 정보는 '자연스러운'또는 '부드러움'으로 저장될 수 있다.

가중 성향 선정부(129)는 성향 키워드와 상기 기법 성향 정보를 매칭한 결과인 가중 성향을 선정하는 역할을 수행한다. 상술한 예시를 들면 상기 성향 키워드 추출부(173)에 의해 추출된 성향 키워드인 '자연스러운'과 편집 기법인 '그라데이션'의 기법 성향 정보인 '자연스러운'을 매칭한 결과가 일치하기 때문에 '자연스러운'을 가중 성향으로 선정할 수 있다.

편집 기법 가중치 산출부(139)는 성향 키워드의 빈도수 및 상기 성향 키워드가 상기 문장에 등장할 확률 분포를 기반으로 상기 가중 성향에 해당하는 편집 기법의 편집 기법 가중치를 산출하는 기능을 제공한다. 상술한 예시를 다시 들면 '자연스러운'이 문장에 등장한 빈도수와 확률 분포를 기반으로 상기 가중 성향인 '자연스러운'에 해당하는 편집 기법인 '그라데이션'의 편집 기법 가중치를 산출하는 기능을 제공한다.

이에 따라 편집 수행부(133)는 가중 성향에 해당하는 편집 기법, 상기 예에서는 그라데이션 처리가 된 보정 이미지를 상기 편집 기법 가중치에 비례하는 횟수만큼 상기 촬영이미지(또는 1차로 보정된 보정이미지)에 추가, 즉 그라데이션 편집 기법을 해당 회수만큼 촬영이미지에 추가하는 기능을 수행할 수 있다.

이때, 편집 기법 가중치는 다음의 수학식 1을 통해 산출될 수 있다.

수학식 1.

여기서,

는 성향 키워드

에 해당하는 가중 성향의 편집 기법 가중치,

는 상기 문장 내의 성향 키워드

의 등장 빈도수,

는 상기 문장에 나타난 성향 키워드의 총 개수,

는 상기 문장 내 성향 키워드

가 등장할 확률,

는 상기 문장 내 성향 키워드

가 등장하지 않을 확률,

는 상기 성향 키워드에 부여된 인덱스를 의미한다.

상기 수학식 1은 성향 키워드가 문장에서 등장하는 빈도수와 확률 분포를 기반으로 가중 성향에 해당하는 편집 기법에 대한 가중치를 산출하는 식으로서, 성향 키워드가 문장 내에서 등장하는 빈도수가 클수록, 그리고 확률 분포가 클수록 유저의 성향을 잘 나타낼 수 있는 편집 기법이라고 할 수 있으므로, 해당 편집 기법에 큰 가중치를 부여하여 유저 성향을 잘 반영하도록 보정 이미지를 재편집 및 생성할 수 있다.

특히, 문장 내에 성향 키워드가 등장하는 빈도수만을 고려하는 것이 아니라, 성향 키워드가 문장에 등장할 확률 분포까지 고려함으로써 성향 키워드가 문장 내에서 등장할 가능성이 클수록 유저의 성향을 더욱 잘 예측하는 것으로 판단하여 해당 편집 기법에 대한 가중치를 더 크게 부여할 수 있다.

이같이 상기 수학식 1을 기반으로 문장 내에 포함된 성향 키워드의 등장 빈도수와 등장 확률 분포를 기반으로 가중 성향에 해당하는 편집 기법 가중치를 산출함으로써 유저(20)의 성향을 보다 정확히 반영하는 편집 기법에 가중치를 부여할 수 있어 유저에 특화된 맞춤형 보정 이미지를 생성할 수 있다는 특성을 부여한다.

이렇게 편집 기법 가중치를 통해 보정 이미지에 적용될 편집 기법을 선정할 수 있는데, 이를 위해 편집 수행부(133)는 가중 성향에 해당하는 편집 기법으로 보정된 보정 이미지를 대상으로 앞서 산출된 편집 기법 가중치에 비례하는 횟수만큼 추가하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 가중 성향에 해당하는 편집 기법으로 보정된다는 의미는 편집 기법의 유무, 편집 기법의 회수 단위를 의미할 수 있으며, 다시 말해 보정 이미지에 추가적인 편집 기법의 적용, 특정 편집 기법의 회수 추가 등을 의미한다.

상술한 예시에서 가중 성향인 '자연스러운'에 해당하는 편집 기법인 '그라데이션'의 편집 기법 가중치가 3이라고 할 때, '그라데이션'기법으로 보정된 보정 이미지를 이러한 편집 기법 가중치에 비례하는 횟수(예를 들어, 3회, 6회, 9회 등과 같은 편집 기법 가중치 * n회) 내지 특정 편집 기법(예를 들어, 소정 구간에서 그라데이션에 의한 명도 또는 채도의 변화폭을 추가로 부여하는 기법)을 가중치에 비례한 종류만큼 보정 이미지에 적용하는 것이다.

예시를 보아 알 수 있듯이 편집 기법 가중치가 클수록(즉, 유저의 성향을 잘 반영할 수 있는 편집 기법일수록) 해당 편집 기법을 보정 이미지에 더 많이 적용하여 유저의 성향에 적합한 보정 이미지를 재생성할 수 있는 것이다.

이때, 보정 이미지에 둘 이상의 편집 기법이 적용되었다면(즉, 서로 다른 값을 지닌 편집 기법 가중치를 지닌 편집 기법이 적용되었다면), 각 편집 기법을 적용하는 회수는 각각의 편집 기법 가중치 값*n의 값을 가지되 이때 n의 값은 서로 동일한 것이 바람직하다. 즉, '그라데이션'의 편집 기법 가중치가 3이고 이와 다른 편집 기법인'화이트닝'의 편집 기법 가중치가 2일 때 '그라데이션'이 적용된 보정 회수는 3*2=6개, '화이트닝'이 적용된 보정 회수는 2*2=4개가 된다.

추가적으로, 유저 성향 파악 모듈(170)은 비성향 키워드 선정부(174), 보정 성향 선정부(175), 보정 기법 가중치 산출부(176)를 포함할 수 있다.

비성향 키워드 선정부(174)는 통용어 중 상술한 성향 키워드를 제외한 비성향 키워드를 선정하는 역할을 수행하는 것으로서, 상술한 예시에서 통용어 '비대칭이고, 사용중인데, 바꾸는, 배우는, 얇은, 비슷하지만, 깔끔하게, 대칭인데, 그렇지 않아요, 자연스럽게, 남기고, 싶어요' 중에서 성향 키워드인 '비대칭이고, 자연스럽게'를 제외한 통용어인 '사용 중인데, 바꾸는, 배우는, 얇은, 비슷하지만, 깔끔하게, 그렇지 않아요, 남기고 싶어요'를 비성향 키워드로 선정할 수 있다.

이러한 비성향 키워드는 유저(20)의 성향을 반대로 나타내는 단어라고는 할 수 없지만 성향 키워드에 비해 상대적으로 유저(20)의 성향을 잘 나타내지 못한다고 할 수 있으므로 이를 기반으로 3차원 이미지로 구현된 보정 이미지에서 추가적인 기법, 다시 말해 유저(20)의 성향과 맞지 않는 편집 기법이 적용된 부분에서 해당 편집 기법을 삭제하는 방식을 적용할 수 있다.

보정 성향 선정부(175)는 비성향 키워드와 상기 기법 성향 정보를 매칭한 결과인 보정 성향을 선정하는 기능을 제공한다.

이를 설명하기 위해 상술한 예시에서 비성향 키워드인 '사용 중인데, 바꾸는, 배우는, 얇은, 비슷하지만, 남기고 싶어요'를 기법 성향 데이터베이스에 저장된 기법 성향 정보와 매칭한다고 가정하도록 한다.

이때 편집 기법 '그라데이션'은 특정 색상이 시작점에서 종료점까지 서서히 사라지도록 하여 색상에 대한 잔상을 남기므로 편집 기법 '그라데이션'의 기법 성향 정보는 '남기다(는)'가 될 수 있다. 이러한 비성향 키워드와 기법 성향 정보를 매칭한 결과 비성향 키워드 중 하나인 '남겼으면'과 기법 성향 정보인 '남기다(는)'이 일치하므로 '남기다(는)'가 보정 성향이 될 수 있다.

보정 기법 가중치 산출부(176)는 문장에 포함된 명사 및 통용어의 총 개수 대비 상기 통용어의 개수와 상기 성향 키워드의 개수의 차를 상기 편집 기법 가중치에 반영하여 상기 보정 성향에 해당하는 보정 기법 가중치를 산출하는 역할을 수행한다.

이때 보정 기법 가중치는 다음의 수학식 2를 통해 산출될 수 있다.

수학식 2.

여기서,

는 비성향 키워드

에 해당하는 보정 성향의 보정 기법 가중치,

는 상기 편집 기법 가중치,

은 상기 문장에 나타난 명사 및 통용어의 총 개수,

는 상기 문장 내 통용어의 총 개수,

는 상기 문장 내 성향 키워드의 총 개수,

는 상기 문장 내의 통용어

의 등장 빈도수,

는 상기 문장 내의 성향 키워드

의 등장 빈도수,

는 상기 통용어에 부여된 인덱스(순번가 같은 의미)를 의미한다.

상기 수학식 2는 문장에 포함된 명사 및 통용어의 총 개수 대비 통용어의 개수 및 성향 키워드의 개수의 차를 편집 기법 가중치에 반영하여 보정 성향에 해당하는 편집 기법의 보정 기법 가중치를 산출하는 식으로서, 비록 수학식 2는 성향 키워드로부터 도출되는 파라미터를 기반으로 하고 있으나, 문장 내의 등장하는 통용어의 등장 빈도수 합과 성향 키워드

의 등장 빈도수의 차이인

로부터 비성향 키워드의 등장 빈도수를 알 수 있으므로 이로부터 보정 기법 가중치를 산출할 수 있다.

이러한 값을 상기 편집 기법 가중치에 반영함으로써 유저(20)의 성향을 나타내는 편집 기법 가중치를 보정함으로써, 편집 수행부(133)는 유저의 성향에 맞지 않는 편집 기법의 회수를 제하는 역할을 수행할 수 있다.

예를 들어 최초 계산된 편집 기법 가중치가 3인데 보정 기법 가중치가 1가 될 경우, 이에 대응하여 편집 수행부(133)는 애초에 3번의 그라데이션 처리를 했던 보정 이미지에서 1회만큼의 그라데이션 처리를 삭제하는 역할을 수행한다.

이때 삭제되는 편집 기법의 대상은 애초 3번의 편집 기법을 이루는 1,2,3번째 편집 기법 중에서 최종적으로 적용된 편집 기법, 즉 3번째 편집 기법으로 설정하여, 앞서 적용된 편집 기법은 보존하는 의의를 두면서 후속적으로 적용된 편집 기법을 삭제하도록 한다.

다시 말해, 편집 수행부(133)는 보정 이미지에 적용된 편집 기법 중에서 후속적으로 적용된 편집 기법을 상기 보정 기법 가중치에 비례하는 횟수만큼 삭제하는 기능을 수행하는바, 보정 기법 가중치를 보정 이미지에 반영함으로써 유저 성향에 맞지 않은 편집 기법을 이미 적용했던 편집 기법에서 제외하는 역할을 담당한다.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

10: 시스템(메인 서버) 20: 유저
30: 전문가 110: 이미지 입력모듈
111: 타인 이미지 입력부 120: 문장 입력모듈
130: 보정 이미지 제공모듈 131: 이미지 분석 데이터베이스
132: 편집 기법 순서 설정부 133: 편집 수행부
134: 기법 순서 정의 데이터베이스 135: 강조 키워드 추출부
136: 순서 재설정부 137: 기법 성향 데이터베이스
138: 가중 성향 선정부 139: 편집 기법 가중치 산출부
140: 멘토 선택모듈 141: 리스트생성부
142: 리스트제공부 143: 멘토선택부
150: 멘토링 수행모듈 160: 3차원 이미지 생성모듈
161: 노이즈제거부 162: 대상체추출부
163: 크기보정부 164: 각도보정부
165: 랜더링부 170: 유저 성향 파악모듈
171: 용어 분류부 172: 카운팅부
173: 성향 키워드 추출부 174: 비성향 키워드 선정부
175: 보정 성향 선정부 176: 보정 기법 가중치 산출부

Claims (10)

1. 개인의 특장점을 반영한 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템으로서,
   유저로부터 유저의 안면부를 촬영한 복수 개의 촬영이미지를 입력받는 이미지 입력모듈;
   입력받은 복수 개의 촬영이미지를 조합하여 3차원 이미지를 생성하는 3차원이미지 생성모듈;
   상기 유저의 촬영 이미지에 대한 특장점을 얻기 위한 질문을 유저에게 제공하여 상기 유저로부터 상기 촬영 이미지에 대한 특장점을 강조한 단어를 문장을 입력받는 문장 입력모듈;
   상기 문장을 분석하여 상기 3차원 이미지를 통해 3차원 이미지 형식으로 생성된 보정 이미지 및 상기 보정 이미지에 대한 설명을 상기 유저에게 제공하는 보정 이미지 제공모듈;
   상기 문장을 형태소 단위로 분절한 후 형용사 및 동사를 포함하는 통용어와 명사로 분류하는 용어 분류부 및, 상기 통용어가 상기 문장에 등장하는 빈도수를 카운팅하는 카운팅부와, 기 설정된 기준값을 초과하는 빈도수를 갖는 상기 통용어를 성향 키워드로 추출하는 성향 키워드 추출부를 구비한 유저 성향 파악모듈;을 포함하되,
   상기 보정 이미지 제공모듈은,
   복수의 다른 유저의 보정 이미지에 대한 편집 기법의 종류 및 순서를 분석한 후 편집 기법 종류 데이터와 편집 기법 순서 데이터를 생성하여 저장한 이미지 분석 데이터베이스와, 상기 편집 기법 순서 데이터 중 어느 하나를 선정하여 상기 보정 이미지의 편집 기법 순서로 설정하는 편집 기법 순서 설정부 및, 설정된 상기 편집 기법 순서에 따라 복수 개의 촬영이미지에 편집 기법을 적용하여 3차원 이미지로 이루어진 보정 이미지를 생성하는 편집 수행부와, 상기 편집 기법 순서 데이터의 강조 효과를 정의하여 생성된 기법 순서 정의 정보를 저장한 기법 순서 정의 데이터베이스 및, 상기 문장 내 형용사의 등장 빈도수를 파악하고 기 설정된 기준값을 초과하는 등장 빈도수를 가지는 형용사를 강조 키워드로 추출하는 강조 키워드 추출부와, 상기 강조 키워드와 상기 기법 순서 정의 정보를 매칭하여 상기 편집 기법 순서를 재설정하는 순서 재설정부 및, 상기 편집 기법의 성향을 통용어로 정의하여 생성된 기법 성향 정보를 저장한 기법 성향 데이터베이스와, 상기 성향 키워드와 상기 기법 성향 정보를 매칭한 결과인 가중 성향을 선정하는 가중 성향 선정부 및, 상기 성향 키워드의 빈도수 및 상기 성향 키워드가 상기 문장에 등장할 확률 분포를 기반으로 상기 가중 성향에 해당하는 편집 기법의 편집 기법 가중치를 산출하는 편집 기법 가중치 산출부를 포함하고,
   상기 편집 수행부는,
   재설정된 상기 편집 기법 순서를 기반으로 3차원 이미지로 이루어진 보정 이미지를 재편집하되, 상기 가중 성향에 해당하는 편집 기법으로 촬영된 프레임을 상기 편집 기법 가중치에 비례하는 횟수만큼 상기 보정 이미지에 추가하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 이미지 입력모듈은,
   상기 유저로부터 연예인 및 타인 중 어느 하나의 안면이 포함된 모델 이미지를 입력받는 타인 이미지 입력부를 포함하고,
   상기 문장 입력모듈은,
   상기 타인 이미지에 관련된 질문을 유저에게 제공함으로써,
   상기 문장에 상기 모델 이미지에 대해 유저가 작성한 단어가 포함되는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 시스템은,
   복수의 전문가를 리스트화한 멘토리스트를 생성하는 리스트생성부 및, 상기 멘토리스트를 상기 유저에게 제공하는 리스트제공부와, 상기 유저로부터 상기 멘토리스트에 속한 상기 전문가 중 적어도 어느 하나를 선택받는 멘토선택부를 포함하는 멘토선택모듈;
   상기 전문가로부터 상기 보정 이미지에 대한 멘토코멘트를 입력받아 상기 유저에게 제공하는 멘토링수행모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제 1항에 있어서,
   상기 편집 기법 가중치는,
   다음의 수학식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
   수학식 1.
   

   

   
   (여기서,

   

   는 성향 키워드

   

   에 해당하는 가중 성향의 편집 기법 가중치,

   

   는 상기 문장 내의 성향 키워드

   

   의 등장 빈도수,

   

   는 상기 문장에 나타난 성향 키워드의 총 개수,

   

   는 상기 문장 내 성향 키워드

   

   가 등장할 확률,

   

   는 상기 문장 내 성향 키워드

   

   가 등장하지 않을 확률,

   

   는 상기 성향 키워드에 부여된 인덱스)
9. 제 1항에 있어서,
   상기 유저 성향 파악 모듈은,
   상기 통용어 중 상기 성향 키워드를 제외한 비성향 키워드를 선정하는 비성향 키워드 선정부와,
   상기 비성향 키워드와 상기 기법 성향 정보를 매칭한 결과인 보정 성향을 선정하는 보정 성향 선정부 및,
   상기 문장에 포함된 명사 및 통용어의 총 개수 대비 상기 통용어의 개수와 상기 성향 키워드의 개수의 차를 상기 편집 기법 가중치에 반영하여 상기 보정 성향에 해당하는 보정 기법 가중치를 산출하는 보정 기법 가중치 산출부를 포함하며,
   상기 편집 수행부는,
   상기 보정 이미지에 적용된 편집 기법 중에서 후속적으로 적용된 편집 기법을 상기 보정 기법 가중치에 비례하는 횟수만큼 삭제하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
10. 제 9항에 있어서,
    상기 보정 기법 가중치는,
    다음의 수학식 2를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 메이크업 진단 서비스 제공 시스템.
    수학식 2.
    

    

    
    (여기서,

    

    는 비성향 키워드

    

    에 해당하는 보정 성향의 보정 기법 가중치,

    

    는 상기 편집 기법 가중치,

    

    은 상기 문장에 나타난 명사 및 통용어의 총 개수,

    

    는 상기 문장 내 통용어의 총 개수,

    

    는 상기 문장 내 성향 키워드의 총 개수,

    

    는 상기 문장 내의 통용어

    

    의 등장 빈도수,

    

    는 상기 문장 내의 성향 키워드

    

    의 등장 빈도수,

    

    는 상기 통용어에 부여된 인덱스)

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