KR102115574B1 - 대상체 디자인 커스터마이징 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

Abstract

대상체 디자인 커스터마이징 방법이 제공된다. 본 발명의 일 면에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법은, 서버가 제1사용자 입력에 기반하여 대상체를 결정하는 단계; 상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준 및 상기 복수의 외형분류기준에 각각 대응하는 복수의 개별외형특성에 기반하여 커스터마이징 인터페이스를 제공하는 단계; 및 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제2사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 대상체의 디자인데이터를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 외형분류기준은, 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함하고, 상기 커스터마이징 인터페이스는 상기 대상체에 대응하는 상기 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴 및 상기 디자인데이터를 포함할 수 있다.

Description

대상체 디자인 커스터마이징 방법, 장치 및 프로그램{METHOD, DEVICE AND PROGRAM FOR CUSTOMIZING OBJECT DESIGN}

본 발명은 대상체 디자인 커스터마이징 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자가 선택한 대상체의 디자인을 커스터마이징 인터페이스를 통해 사용자가 손쉽게 커스터마이징할 수 있는 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.

최근 소비자들은 브랜드들이 제안하는 대상체(또는 상품, 예를 들면, 의류)를 맹목적으로 선택하는 것이 아니라 개성있는 본인의 스타일을 구성하고, 유행을 선도하며 이끌어 나가기를 원한다. 즉, 사람들은 브랜드를 뛰어넘어 자신의 라이프 스타일을 표현하고, 개성을 드러낼 수 있는 상품, 즉 자신만을 위한 맞춤 상품을 원한다. 또한, 사람들은 인기 상품 중심으로 판매되는 대중의 상품 브랜드보다는 차별적인 상품의 희소성을 추구한다.

이에 브랜드는 변화된 소비 시장과 구매 욕구에 맞게 "만들어 놓은 것을 어떻게 잘 팔 것인가"에서 "어떻게 잘 팔리는 것을 효율적으로 만들까?"로 발상을 전환해야 하며, 판매 중점 아이템을 중심으로 한 단순한 단품 판매보다는 소비자의 감성과 감각을 반영하는 상품 구성으로 변화할 필요성이 높아지고 있다.

특히, 패션 소비재 제품을 중심으로 개인화 서비스 동향이 확산되고 있다. 예를 들어, 패션상품 소비자의 개성화와 차별화 욕구로 자신의 메시지를 전달하려는 개인 맞춤화된 디자인 니즈가 점차 증가하고 있다. 그러나 기존 패션의류제품의 디자인 및 패턴 라인업은 소비자 트렌드를 바탕으로 하고 있으나, 생산자 및 생산 시스템 중심으로 마켓을 형성하고 있으므로 소비자 니즈 및 트렌드에 관한 이머징 이슈에 빠르게 부응하지 못하는 문제점이 있었다.

한편, 최근 인터넷의 발달로 전자 상거래를 이용하여 대상체(또는 상품)를 구매하는 인터넷 사용자들이 많이 늘어나고 있다. 인터넷 쇼핑몰이 상거래의 중요한 수단으로 발달함으로써 의류를 취급하는 인터넷 쇼핑몰들도 증가하고 취급하는 상품수도 늘어가고 있다. 그러나, 현재 인터넷 쇼핑몰에서 의류가 전시 및 판매되는 방법으로는 의류들을 단순히 브랜드나 종류에 따라 분류하고, 각 의류에 대한 이미지 정보와 상세설명(상품코드, 브랜드 명, 색상, 소재, 제조회사, 상품설명 등)을 웹 사이트와 같은 인터넷 사이트 상에서 노출시켜 인터넷 이용자의 선택을 기다리는 획일적이고 수동적인 방법들이 사용되고 있다. 또한 많은 사람들이 구매했던 의류 상품들을 위주로 의류 정보를 노출시키는 방법도 사용되고 있으나, 이는 집단적 구매 기록을 참조한 것으로 각 개인의 특성화된 취향이 반영되지 않는 문제점이 있었다.

공개특허공보 제10-2018-0055926호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자가 커스터마이징 인터페이스를 통해 손쉽게 대상체 디자인을 커스터마이징하는 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준과 개별외형특성을 이용하여 대상체 디자인을 커스터마이징하는 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 미리 설정한 표준모델을 활용하여 대상체 디자인을 커스터마이징하는 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 대상체 또는 사용자의 디자인데이터에 대응하는 추상적 특성을 이용하여 사용자에 적합한 대상체를 추천하는 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법은, 서버가 제1사용자 입력에 기반하여 대상체를 결정하는 단계; 상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준 및 상기 복수의 외형분류기준에 각각 대응하는 복수의 개별외형특성에 기반하여 커스터마이징 인터페이스를 제공하는 단계; 및 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제2사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 대상체의 디자인데이터를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 외형분류기준은, 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함하고, 상기 커스터마이징 인터페이스는 상기 대상체에 대응하는 상기 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴 및 상기 디자인데이터를 포함할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.

본 발명에 따르면, 사용자에게 커스터마이징 인터페이스를 제공함으로써 사용자가 손쉽게 대상체의 디자인을 생성 및 변경할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준과 개별외형특성을 이용함으로써 커스터마이징의 효율을 높일 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 커스터마이징 인터페이스를 통해 사용자에게 디자인 자유도를 부여하되 미리 설정한 표준모델을 활용하여 커스터마이징 방법의 처리 속도를 높일 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 커스터마이징 인터페이스를 이용하여 쉽고 간편하게 원하는 디자인이 반영된 대상체 제작을 요청할 수 있어 사용자의 만족도를 극대화시킬 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 독특하고 유니크한 디자인을 원하는 사용자들에게 본인만이 소장할 수 있는 대상체를 제작해줌으로써, 대상체 소장 가치를 높일 수 있고, 사용자의 흥미를 배가시킬 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버와 관련 구성들을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체별 외형특성 인식모델을 포함하는 서버를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 표준 모델을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5 내지 도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 대상체를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 대상체를 제공하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 '대상체'는 검색을 수행하는 특정한 분류 또는 카테고리의 물품을 의미한다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 구매하고자 하는 물품의 이미지를 검색할 때, 사용자가 물품 카테고리 중에서 의류 검색을 수행하는 경우, 대상체는 의류일 수 있다.

본 명세서에서, '영상데이터'(또는 '디자인데이터')는 특정한 대상체를 포함하는 2차원 또는 3차원의 정적 또는 동적 이미지를 의미한다. 즉, '영상데이터'는 하나의 프레임인 정적 영상데이터일 수도 있고, 복수의 프레임이 연속되는 동적 영상데이터(즉, 동영상데이터)일 수도 있다.

본 명세서에서, '학습용 영상데이터'는 학습모델의 트레이닝에 이용되는 영상데이터를 의미한다.

본 명세서에서, '입력영상데이터'는 학습모델에 입력되어 학습결과를 획득하고자 하는 영상데이터이다.

본 명세서에서, '기준영상데이터'는 사용자가 검색하고자 하는 대상체의 기준이 되는 영상데이터를 의미한다. 즉, '기준영상데이터'는 동일한 대상체 중에서 유사한 외형특성을 가지는 것을 포함하는 이미지를 검색하기 위한 기준이다. 예를 들어, 사용자가 특정한 이미지 내에 포함된 대상체 외형과 유사한 것을 검색하고자 할 때, 기준영상데이터는 사용자에 의해 입력된 이미지일 수 있다.

본 명세서에서 '외형분류기준'은 특정한 대상체의 외형을 서술(description)하거나 주석 삽입(annotation)을 위해 필요한 외형 표현의 분류기준을 의미한다. 즉, '외형분류기준'은 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함한다. 예를 들어, 대상체가 의류인 경우, 외형분류기준은 의류의 외형에 대한 분류기준으로, 패턴(Pattern), 색상(Color), 핏(fit), 길이(Length) 등이 해당될 수 있다. 즉, 특정한 대상체에 대해 외형분류기준이 많아지면, 대상체에 속하는 특정한 물품의 외형을 상세히 기술할 수 있다.

본 명세서에서 '개별외형특성'은 특정한 외형분류기준 내에 포함되는 다양한 특성을 의미한다. 예를 들어, 외형분류기준이 색상인 경우, 개별외형특성은 다양한 개별 색상을 의미한다.

본 명세서에서 '영상제공자 클라이언트(40)'는 특정한 영상데이터를 서버(10)에 업로드하는 영상제공자의 클라이언트를 의미한다. 예를 들어, 쇼핑몰에 판매물품의 이미지를 업로드하는 경우, 영상제공자 클라이언트(40)는 쇼핑몰에 이미지를 업로드하는 자의 클라이언트이다.

본 명세서에서 '사용자 클라이언트(20)'는 영상데이터 검색을 수행하는 사용자의 클라이언트를 의미한다. 또한, 본 명세서에서 ‘사용자 클라이언트(20)’는 대상체의 디자인을 커스터마이징 인터페이스를 통해 커스터마이징하는 사용자의 클라이언트를 의미한다.

본 명세서에서 '전문가 클라이언트(30)'는 학습용 영상데이터에 개별외형특성을 부여(즉, 학습용 영상데이터의 레이블링(Lableing))하거나, 입력영상데이터에 미학습 외형분류기준 내의 개별외형특성을 부여하는 역할을 수행하는 전문가의 클라이언트를 의미한다.

본 명세서에서 '추상적 특성'은 특정한 대상체에 대해 부여되는 추상적인 특성을 의미한다. 예를 들어, '추상적 특성'은 특정한 대상체에 대한 감성적 특성(예를 들어, 의류인 경우, 빈티지와 같은 감성적 또는 유행적 표현)일 수 있다. 또한, 예를 들어, '추상적 특성'은, 영상데이터가 동영상인 경우, 형상변화 또는 동작의 의미일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버와 관련 구성들을 나타낸 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체별 외형특성 인식모델을 포함하는 서버를 나타낸 블록도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 표준 모델을 설명하기 위한 예시도이다.

본 발명의 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 설명하기에 앞서 서버(10)의 영상데이터 검색 방법을 우선 설명한다. 여기서 서버(10)의 영상데이터 검색 방법이란 특정한 대상체의 외형을 나타내는 추상적 용어를 기반으로 사용자가 원하는 영상데이터를 정확하게 추출하는 방법을 의미한다. 대상체 디자인의 커스터마이징 방법은 상기 영상데이터 검색 방법에 기초하여 이루어질 수 있다. 따라서, 우선 영상데이터 검색 방법을 설명한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 영상데이터 검색방법은, 서버(10)가 입력영상데이터를 외형특성 인식모델(100)에 입력하여, 복수의 외형분류기준에 대한 개별외형특성을 산출하는 단계; 서버(10)가 상기 입력영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성을 조합하여 외형서술데이터를 생성하는 단계; 및 서버(10)가 특정한 사용자로부터 검색키워드를 입력받음에 따라, 매칭알고리즘(200)에서 상기 검색키워드에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합에 해당하는 영상데이터를 추출하는 단계;를 포함한다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 복수의 외형분류기준, 복수의 개별외형특성, 추상적 특성, 외형서술데이터, 추출한 영상데이터, 커스터마이징한 디자인데이터 등을 데이터베이스(400)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)가 입력영상데이터를 외형특성 인식모델(100)에 입력하여, 복수의 외형분류기준에 대한 개별외형특성을 산출한다. 즉, 서버(10)는 외형특성 분석이 진행되지 않은 신규 입력영상데이터를 외형특성 인식모델(100)에 제공하여, 특정한 대상체의 외형분류기준별로 개별외형특성을 산출한다.

일 실시 예에서, 상기 외형특성 인식모델(100)은, 도 1에서와 같이, 상이한 외형 분류기준을 판단하는 복수의 개별특성인식모듈(110)을 포함한다. 즉, 상기 외형특성 인식모델(100)은 각각의 외형분류기준을 인식하는 것으로 특화된 복수의 개별특성인식모듈(110)을 포함한다. 특정한 대상체의 외형분류기준이 많을수록, 서버(10)는 다수의 개별특성인식모듈(110)을 외형특성 인식모델(100) 내에 포함한다. 상기 개별특성인식모듈(110)은 영상데이터의 특정한 외형분류기준에 포함된 개별외형특성을 산출하는 것이다.

일 실시 예에서, 상기 개별외형특성 산출단계는, 상기 외형특성 인식모델(100) 내의 각각의 개별특성인식모듈(110)에 입력영상데이터를 입력하여, 상기 입력영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성을 산출한다. 이를 통해, 서버(10)는 입력영상데이터에 대한 각 외형분류기준의 개별외형특성을 모두 획득한다.

또한, 일 실시 예에서, 상기 개별특성인식모듈(110)은, 복수의 학습용 영상데이터에 대해 특정한 외형분류기준의 개별외형특성을 매칭하여 딥러닝 학습모델을 통해 트레이닝이 된 것이다. 즉, 개별특성인식모듈(110)은 특정한 딥러닝 알고리즘으로 구축되는 것으로, 복수의 외형분류기준 중에서 특정한 하나와 학습용 영상데이터를 매칭하여 학습을 수행한 것이다.

이를 위해, 일 실시 예에서, 서버(10)는 다음과 같이 각각의 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하는 과정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 먼저, 서버(10)는 특정한 대상체에 대한 복수의 학습용 영상데이터를 획득한다. 예를 들어, 대상체가 특정한 의류 유형(예를 들어, 셔츠)인 경우, 서버(10)는 여러 셔츠의 이미지를 획득한다. 서버(10)는 기존에 저장되어 있는 영상데이터 중에서 전문가에 의해 선별될 수도 있고, 학습에 용이한 대상체 이미지를 신규로 획득할 수도 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 각각의 외형분류기준 정의 및 각 외형분류기준에 대한 복수의 개별외형특성을 획득한다. 즉, 서버(10)는 복수의 외형분류기준을 설정함에 따라 개별특성인식모듈(110)의 초기 개수를 설정한다. 그리고, 서버(10)는 각 외형분류기준 내의 복수의 개별외형특성을 설정함에 따라, 각 외형분류기준에 대해 학습용 영상데이터를 레이블링할 특징(feature) 종류를 설정한다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 특정한 대상체 외형 분석에 대한 전문가 클라이언트(30)로부터 특정한 대상체 외형을 분석하기 위한 복수의 외형분류기준 및 각 외형분류기준 내의 복수의 개별외형특성을 설정받을 수 있다. 예를 들어, 의류에 대한 외형특성 인식모델(100)을 구축하는 경우, 서버(10)는 의류 전문가인 디자이너의 클라이언트로부터 외형분류기준 및 이에 포함되는 개별외형특성을 입력받을 수 있다.

그 후, 서버(10)는 학습용 영상데이터를 각 외형분류기준의 복수의 개별외형특성으로 레이블링한다. 즉, 서버(10)는 각각의 학습용 영상데이터에 대해 복수의 외형분류기준별로 적어도 하나의 개별외형특성을 입력받아서 매칭한다. 예를 들어, 특정한 대상체에 대해 10개의 외형분류기준을 설정한 경우, 서버(10)는 해당 대상체를 포함한 각각의 학습용 영상데이터에 대해 10개의 외형분류기준별로 하나의 개별외형특성을 입력받고, 학습용 영상데이터와 10개의 개별유형특성을 매칭한 학습데이터셋을 형성한다.

그 후, 서버(10)는 학습용 영상데이터와 이에 대해 레이블링된 특정한 외형분류기준의 개별외형특성을 매칭하여 트레이닝(Training)을 수행한다. 즉, 서버(10)가, A 외형분류기준에 대한 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하는 경우, 학습데이터셋에서 학습용 영상데이터와 이에 매칭된 A 외형분류기준의 개별외형특성만을 추출하여 딥러닝 학습모델에 입력한다. 이를 통해, 서버(10)는 각각의 외형분류기준의 개별외형특성을 인식할 수 있는 각각의 개별특성인식모듈(110)을 구축한다.

또한, 일 실시 예에서, 도 2를 참조하면, 상기 외형특성 인식모델(100)은, 대상체 유형별로 상이한 개별특성인식모듈(110)의 조합을 포함한다. 예를 들어, 동일한 대분류 내에 속하는 패션잡화 유형(예를 들어, 신발, 지갑, 가방)은 상이한 외형분류기준을 가지므로, 서버(10)는 대상체 유형별로 개별특성인식모듈(110)의 조합을 생성하여 특정한 대상체 외형 인식을 위한 특화 외형특성인식모델을 생성한다.

또한, 일 실시 예에서, 복수의 대상체에 대한 각 외형특성 인식모델(100)은 특정한 개별특성인식모듈(110)을 공유하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 개별특성인식모듈(110)이 색상 인식을 수행하는 경우, 대상체 유형에 무관하게 동일하게 색상인식모듈은 범용적으로 사용될 수 있으므로, 서버(10)는 대상체별로 구별되는 복수의 외형특성 인식모델(100)에서 범용 색상인식모듈을 사용할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)가 상기 입력영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성을 조합 또는 나열하여 외형서술데이터를 생성한다. 특정한 대상체에 대해 외형분류기준이 세부적으로 나누어져 있으면, 상기 외형서술데이터는 해당 대상체의 외형을 개별외형특성을 통해 구체적으로 서술한다.

일 실시 예에서, 상기 외형서술데이터 생성단계는, 상기 입력영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성에 대응하는 코드 값을 추출하는 단계; 및 상기 복수의 코드값을 조합하여, 코드열 형태의 외형서술데이터를 생성하는 단계;를 포함한다. 즉, 서버(10)가 개별외형특성을 코드화함에 따라 외형서술데이터를 코드열로 생성할 수 있고, 이를 통해 외형서술데이터의 처리가 효율적으로 될 수 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 개별특성인식모듈(110)이 구축되지 않은, 특정한 대상체의 미학습 외형분류기준이 존재하는 경우(예를 들어, 대상체의 외형분류기준 중에서 딥러닝 학습모델을 통해 인식하기 어려운 것이 존재하거나 새로운 외형분류기준이 생성됨에 따라 아직 개별특성인식모듈(110)이 구축되지 못한 경우), 서버(10)는 전문가클라이언트 또는 영상제공자 클라이언트(40)로부터 해당 미학습 외형분류기준에 대해 입력영상데이터의 개별외형특성을 입력받는다.

구체적으로, 상기 외형서술데이터 생성단계(S400)서, 서버(10)가 입력개별외형특성과 산출개별외형특성을 조합하여 외형서술데이터를 생성한다. 상기 입력개별외형특성은 상기 입력영상데이터를 제공한 영상제공자 클라이언트(40)또는 전문가클라이언트로부터 상기 미학습 외형분류기준에 대해 획득된 것이고, 상기 산출개별외형특성은 상기 개별특성인식모듈(110)에 상기 입력영상데이터를 입력함에 따라 산출된 것이다.

일 실시 예에서, 서버(10)가 특정한 사용자로부터 검색키워드를 입력받음에 따라, 매칭알고리즘(200)에서 상기 검색키워드에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합에 해당하는 영상데이터를 추출한다(S600). 사용자가 특정한 대상체의 추상적 특성 중 어느 하나인 검색키워드 또는 추상적 특성과 유사한 키워드로 판단되는 검색키워드를 기반으로 원하는 영상데이터를 검색하고자 하는 경우, 서버(10)는 매칭알고리즘(200)에서 검색키워드에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합을 추출하고, 외형서술데이터 내에 해당 외형분류기준 조합이 있는 영상데이터를 추출한다.

일 실시 예에서, 추상적 특성은 특정한 외형분류기준에 대해 복수의 개별외형특성이 매칭될 수도 있다. 또한, 특정 외형분류기준이 특정한 추상적 특성을 정의하는데 고려되지 않는 경우, 서버(10)는 특정한 외형분류기준을 해당 추상적 특성에 매칭하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 추상적특성 X를 정의하는데 있어서 외형분류기준 1이 고려될 필요가 없는 경우(즉, 외형분류기준 1의 모든 개별외형특성이 적용된 대상체가 추상적특성 X에 포함될 수 있는 경우), 서버(10)는 외형분류기준 1을 추상적 특성 X에 매칭하지 않을 수도 있다. 또한, 서버(10)는 외형분류기준 2의 복수의 개별외형특성을 추상적 특성 X에 매칭할 수도 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 특정한 대상체에 대한 신규 외형분류기준이 추가되는 경우, 서버(10)가 학습용 영상데이터에 대한 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 획득하여, 신규 학습데이터셋을 구축하는 단계; 및 서버(10)가 상기 신규 학습데이터셋을 기반으로 신규 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하여, 상기 외형특성인식모델에 추가하는 단계;를 더 포함한다. 즉, 특정한 대상체에 대한 새로운 외형분류기준이 추가되는 경우(예를 들어, 의류의 외형특성을 나누는 새로운 기준이 추가된 경우), 서버(10)는 기존의 개별특성인식모듈(110)을 변경하지 않고 새로운 외형분류기준에 대한 개별특성인식모듈(110)만 추가 구축하여 외형특성 인식모델(100)을 새로운 외형분류기준이 추가된 상황에 맞게 변경할 수 있다.

먼저, 서버(10)가 학습용 영상데이터에 대한 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 획득하여, 신규 학습데이터셋을 구축한다. 일실시예로, 기존에 다른 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하기 위해 이용된 영상데이터를 동일하게 활용하여 신규 개별특성인식모듈(110)을 구축하는 경우, 서버(10)는 전문가 클라이언트(30)로부터 학습용 영상데이터 각각에 대해 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 입력받는다. 또한, 다른 일실시예로, 서버(10)는 신규 외형분류기준에 대한 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하기 위한 신규 영상데이터를 획득하고, 이에 대해 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 각각 입력받아서 신규 학습데이터셋을 구축한다.

그 후, 서버(10)가 상기 신규 학습데이터셋을 기반으로 신규 개별특성인식모듈(110)을 트레이닝하여, 상기 외형특성인식모델에 추가한다(S710). 이를 통해, 서버(10)는 기존에 복수의 외형특성인식모델에 복수의 기존 개별특성인식모듈(110)과 함께 신규 개별특성인식모듈(110)을 추가한다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)가 이미 구축된 개별특성인식모듈(110)에 의해 외형서술데이터가 획득된 상기 입력영상데이터를 신규 개별특성인식모듈(110)에 입력하여 신규 외형분류기준에 대해 개별외형특성을 추가하는 단계;를 더 포함한다. 즉, 서버(10)는 기존에 획득된 입력영상데이터의 외형서술데이터를 신규 외형분류기준을 반영하도록 업데이트하는 과정을 수행한다. 이를 위해, 서버(10)는 신규 개별특성인식모듈(110)에 모든 입력영상데이터를 삽입하여 개별외형특성을 산출하는 과정을 수행한다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)가 각각의 추상적 특성에 상기 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 매칭하여 상기 매칭알고리즘(200)을 업데이트하는 단계;를 더 포함한다. 즉, 서버(10)는 사용자가 추상적 특성에 대응하는 키워드를 기반으로 영상데이터 검색을 수행하는 경우에 신규 외형분류기준을 반영하여 최적 검색결과를 제공하기 위해, 매칭알고리즘(200) 내 각각의 추상적 특성에 대해 신규 외형분류기준의 개별외형특성을 연결한다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)가 전문가클라이언트로부터 상기 추상적 특성과 상기 외형분류기준 조합을 매칭하는 설정데이터를 수신하여, 매칭알고리즘(200)을 설정하는 단계;를 더 포함한다. 추상적 특성의 정의는 지역적 차이, 시대변화, 새로운 정의 정립 등의 요인에 의해 변경되거나 상이할 수 있다. 예를 들어, 대상체가 패션의류 또는 패션잡화인 경우, 특정한 패션트랜드 또는 감성적 특성을 나타내는 추상적 특성은 시대 변화에 따라 변경될 수도 있고, 전세계 지역에 따라 상이하게 정의될 수 있다(예를 들어, '빈티지'라는 추상적 특성(즉, 감성적 특성)은 과거와 현재에 다른 외형을 가지는 것으로 정의될 수 있다.) 따라서, 서버(10)는 매칭알고리즘(200) 내의 추상적 특성과 개별외형특성 조합의 매칭관계를 추가 또는 변경 설정할 수 있다.

일 실시 예에서, 특정한 추상적 특성에 대한 정의가 변경되는 경우, 서버(10)는 전문가 클라이언트(30)로부터 현시점의 해당 추상적 특성에 대한 외형분류기준 조합을 입력받는다. 이 때, 서버(10)는 변경 전의 추상적 특성과 외형분류기준 조합을 과거 특정시점의 해당 추상적 특성의 정의로 설정할 수 있다. 이를 통해, 서버(10)는 시대 변화에 따른 특정한 추상적 특성의 정의 또는 서술정보를 누적할 수 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 지역별로 동일한 추상적 특성을 상이한 외형으로 정의하여야 함에 따라, 서버(10)는 전문가 클라이언트(30)로부터 각 지역별 외형분류기준 조합을 설정받아서 저장할 수 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)가 사용자 클라이언트(20)로부터 기준영상데이터를 획득하는 단계; 기준영상데이터 획득단계; 상기 기준영상데이터를 상기 외형특성 인식모델(100)에 입력하여, 복수의 외형분류기준에 대한 개별외형특성을 산출하는 단계; 서버(10)가 상기 기준영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성을 조합하여 외형서술데이터를 생성하는 단계; 및 서버(10)가 상기 기준영상데이터와 동일 또는 유사한 외형서술데이터를 포함하는 영상데이터를 추출하는 단계;를 포함한다. 즉, 사용자가 추상적 특성에 상응하는 키워드를 기반으로 검색하는 것이 아니라 사용자가 가지고 있는 특정한 대상체 이미지(즉, 기준영상데이터)를 기반으로 검색을 수행하는 경우, 서버(10)는 기준영상데이터에 대한 외형서술데이터를 생성하고, 동일 또는 유사한 외형서술데이터를 포함하는 영상데이터를 추출하여 사용자 클라이언트(20)에 제공한다.

먼저, 서버(10)가 사용자 클라이언트(20)로부터 기준영상데이터를 획득한다. 즉, 서버(10)는 사용자 클라이언트(20)에 저장되거나 사용자가 온라인에서 검색한 기준영상데이터를 수신한다.

그 후, 서버(10)는 상기 기준영상데이터를 상기 외형특성 인식모델(100)에 입력하여 각 외형분류기준에 포함된 개별외형특성을 산출한다. 즉, 서버(10)는 기준영상데이터 외형특성을 텍스트정보로 서술하기 위한 복수의 개별외형특성을 각각의 개별특성인식모듈(110)을 통해 획득한다. 그 후, 서버(10)는 상기 기준영상데이터에 대한 복수의 개별외형특성을 조합하여 외형서술데이터를 생성한다.

그 후, 서버(10)가 상기 기준영상데이터와 동일한 외형서술데이터를 포함하는 영상데이터를 추출한다. 일실시예로, 기준영상데이터와 동일한 외형서술데이터를 포함하는 영상데이터를 검색하는 경우, 서버(10)는 기준영상데이터와 동일한 외형서술데이터를 가지는 입력영상데이터를 탐색하여 제공한다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 기준영상데이터와 유사한 범위까지 영상데이터를 검색하는 경우, 서버(10)는 기준영상데이터의 외형서술데이터 내에 포함된 복수의 외형분류기준 중에서 중요도가 낮은 것부터 유사범위까지 확장하고, 확장된 하나 이상의 외형서술데이터를 포함하는 영상데이터를 추출한다. 이를 위해, 서버(10)는 특정한 대상체의 복수 외형분류기준에 대해 중요도 순위(예를 들어, 중요도 순위가 높을수록 유사범위까지 검색범위 확장 시에 고정값으로 유지되는 것)를 포함할 수 있고, 특정한 외형분류기준 내에서 개별외형특성 간의 유사도를 포함할 수 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)가 사용자 클라이언트(20)로부터 추가영상데이터 제공요청을 수신함에 따라, 적어도 하나의 외형분류기준이 상이한 영상데이터를 순차적으로 제공하는 단계; 및 사용자에 의해 추가영상데이터 중에서 하나 이상의 영상데이터가 선택되면, 서버(10)가 선택된 영상데이터의 외형서술데이터를 기반으로 개인화 추상적 특성을 설정하는 단계;를 더 포함한다. 즉, 검색키워드 기반으로 검색 수행 시에, 서버(10)는 검색키워드에 상응하는 추상적 특성의 서술정보에서 적어도 하나의 외형분류기준을 다른 개별외형특성으로 변경하면서 검색범위를 확장하여 추가영상데이터를 사용자 클라이언트(20)에 제공한다. 그 후, 서버(10)는 사용자로부터 확장된 검색범위에서 원하는 하나 이상의 영상이미지를 선택받는다. 그 후, 서버(10)는 선택된 영상이미지를 기반으로 사용자가 입력한 검색키워드 또는 추상적 특성에 대해 개인화를 수행한다. 예를 들어, 일반적인 추상적 특성의 외형 정의와 사용자가 생각하고 있는 추상적 특성의 외형 정의가 상이할 수 있으므로, 서버(10)는 확장된 검색결과에서 사용자에 의해 선택된 영상이미지의 외형서술데이터를 기반으로 사용자가 생각하는 추상적 특성의 서술정보 또는 외형 정의(즉, 개인화된 추상적 특성의 서술정보)를 설정한다. 이를 통해, 해당 사용자가 추후에도 동일한 검색키워드 또는 추상적 특성으로 검색을 수행하면, 서버(10)는 일반적인 추상적 특성의 서술정보를 기반으로 검색하지 않고, 개인화된 추상적 특성의 서술정보를 기반으로 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지를 먼저 제공할 수 있게 된다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 상기 선택된 영상데이터의 외형서술데이터에 상응하는 추상적 특성이 존재하는 경우, 서버(10)가 사용자 클라이언트(20)에 상기 선택된 영상데이터 추출에 적합한 추상적 특성을 제공하는 단계;를 더 포함한다. 즉, 서버(10)는 특정한 추상적 특성에 대해 사용자가 알고 있는 외형 정의와 일반적으로 사용되는 외형 정의가 상이함을 안내하고, 실제 사용자가 생각하는 외형 정의에 부합하는 추상적 특성(또는 검색키워드)를 추출하여 제공한다. 이를 통해, 사용자가 추후 재검색 시에 원하는 검색결과를 얻을 수 있는 검색키워드를 인지하도록 할 수 있다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 상기 영상데이터가 복수의 프레임을 포함하는 동영상데이터인 경우, 추상적 특성은 특정한 형상변화 또는 동작을 나타내는 표현일 수 있다. 즉, 추상적 특성은 특정한 동작 또는 형상변화를 나타내는 텍스트 표현일 수 있다.

이를 위해, 서버(10)는 동영상인 입력영상데이터의 복수 프레임에 대한 개별외형특성(즉, 각 외형분류기준에 속하는 개별외형특성) 조합을 시계열적으로 나열한 외형서술데이터를 생성한다. 구체적으로, 상기 개별외형특성 산출단계는, 상기 동영상데이터 내의 각각의 프레임에 대해 수행하고, 상기 외형서술데이터 생성단계는, 각 프레임에 대한 복수의 개별외형특성을 순차적으로 나열하여 생성한다.

또한, 다른 일 실시 예에서, 서버(10)는 각 추상적 특성(예를 들어, 형상변화 또는 동작을 나타내는 표현)과 각각의 외형분류기준 내 개별외형특성의 시계열데이터를 매칭한 매칭알고리즘(200)을 포함한다. 이를 통해, 영상데이터 검색단계에서, 서버(10)는 사용자가 원하는 추상적 특성(즉, 특정한 동작 또는 형상변화)에 해당하는 동영상데이터를 탐색하여 제공한다.

하기에서 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법, 장치 및 프로그램을 구체적으로 설명한다.

한편, 하기에서 디자인데이터는 앞서 정의한 '영상데이터'와 같이 특정한 대상체를 포함하는 2차원 또는 3차원의 정적 또는 동적 이미지를 의미한다. 즉, '디자인데이터'는 하나의 프레임인 정적 영상데이터일 수도 있고, 복수의 프레임이 연속되는 동적 영상데이터(즉, 동영상데이터)일 수도 있다. 단, 설명의 편의와 영상데이터 용어와의 구별을 위해 디자인데이터 용어를 사용한다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 서버(10)는 사용자가 대상체 디자인을 커스터마이징할 수 있도록 커스터마이징 인터페이스를 제공하는 커스터마이징 모듈(300)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 커스터마이징 인터페이스는 사용자가 이용할 수 있는 사용자가 이용할 수 있는 웹 페이지 또는 전용 앱 어플리케이션 등을 통해 접근할 수 있는 플랫폼일 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 앞서 설명한 바와 같이 외형 특성 인식 모델(100)을 통해 다양한 대상체들의 외형분류기준과 개별외형특성을 추출하여 미리 저장할 수 있다. 물론, 서버(10)는 사용자가 선택한 새로운 대상체도 외형특성인식모델(100)을 통해 실시간으로 새로운 대상체에 대응하는 외형분류기준과 개별외형특성을 추출할 수 있다.

일 실시 예에서, 커스터마이징 인터페이스는 사용자에게 대상체의 검색, 대상체의 선택, 선택된 대상체의 디자인데이터 생성 및 변경, 대상체 구매 등의 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 커스터마이징 인터페이스는 대상체 명칭을 나타내는 텍스트, 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준에 대응하는 텍스트(또는 메뉴), 대상체에 대응하는 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴 및 대상체를 나타내는 디자인데이터를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 커스터마이징 인터페이스를 통해 검출한 사용자 입력에 기반하여 대상체에 대응하는 디자인데이터를 실시간으로 표시할 수 있고, 사용자 입력에 따라 실시간으로 디자인데이터를 변경할 수 있다.

한편, 대상체가 의류일 경우, 사용자가 일일이 의류의 모든 길이, 유형, 접합 부분 등을 구체적으로 지정하는 것은 사용자에게 부담이 될 수 있고 커스터마이징 방법의 처리 속도도 지연되고 비효율적이 될 수 있다. 따라서, 서버(10)는 도 3에 도시된 바와 같이 커스터마이징 모듈(300)을 통해 미리 표준모델(310)을 생성하여 저장할 수 있다.

일 실시 예에서, 표준모델(310)이란, 대상체가 의류일 경우, 의류 디자인의 커스터마이징을 효율적으로 처리할 수 있도록 의류의 고정 접합 라인, 길이 기준 라인을 표준인체모형(11)에 기반하여 미리 설정한 표준 포멧을 의미한다. 즉, 예를 들어, 사용자는 하의의 길이를 구체적인 수치로 일일히 커스터마이징을 하는 것이 아니라 표준모델(310)을 통해 제공되는 미리 설정된 길이들 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 표준모델(310)은 도 3에 도시된 바와 같이 표준인체모형(11), 실선으로 표시된 복수의 고정 접합 라인들, 점선으로 표시된 복수의 길이 기준 라인들을 포함할 수 있다. 여기서 고정 접합 라인들은 의류의 각 구성들(예컨대, 상의 바디 부분과 슬리브)이 접합하는 경계부위이고 의상에 따라 변하지 않고 일정한 위치를 유지할 수 있다. 또한, 여기서 길이 기준 라인은 각각의 의류의 길이들 중 어느 하나를 대표하는 라인이고 의상에 따라 변경될 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 바와 다르게 길이 기준 라인의 위치는 변경될 수 있다. 표준모델에 기반하여 대상체 디자인을 생성하는 구체적인 내용은 도 4와 함께 후술한다.

한편, 서버(10)는 표준모델을 통해 사용자의 의류 디자인이 생성될 경우 사용자의 입력을 통해 추가적으로 의류의 사이즈를 변경할 수 있다. 즉, 생성한 의류 디자인에 사용자의 실제 신체 사이즈를 추가로 반영할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 별도의 플랫폼을 통해 사용자를 회원으로 가입시켜 정보를 관리할 수 있다. 사용자의 회원 정보는 이름, 주소, 연락처, 대상체 디자인 생성 및 변경 히스토리, 대상체 구매 내역 등을 포함할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 표준 모델을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5 내지 도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4의 동작들은 도 1 및 도 2의 서버(10)에 의해 수행될 수 있다. 한편, 설명의 편의를 위해 대상체가 의류인 경우를 예를 들어 설명한다.

도 3 내지 도 17을 참조하면, 일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 41에서 제1사용자 입력에 기반하여 대상체를 결정할 수 있다. 여기서 대상체는 상의(예: 셔츠&블라우스(Shirt&Blouse), 자켓(Jacket), 코트(Coat)), 하의(예: 바지(Pants), 치마(Skirt), 레깅스&스타킹(leggings & stocking) 또는 원피스(Onepiece)일 수 있다. 서버(10)는 사용자가 원하는 대상체를 검색할 수 있도록 별도의 검색 인터페이스를 제공할 수 있고, 사용자가 검색을 통해 특정 대상체를 선택할 경우 커스터마이징 인터페이스를 제공할 수 있다. 예컨대, 대상체 선택 메뉴는 커스터마이징 인터페이스와 링크로 연결될 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 42에서 대상체에 대응하는 영상데이터를 외형특성 인식모델에 입력하여, 복수의 외형분류기준에 대한 개별외형특성을 산출할 수 있다. 예를 들어, 외형분류기준은, 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함할 수 있다. 따라서, 외형분류기준은 대상체 별로 달라지는 특화 외형분류기준과 범용 외형분류기준을 포함할 수 있다. 예컨대, 상의일 경우 특화 외형분류기준은 실루엣, 칼라&네크라인, 상의길이, 오프닝, 숄더, 슬리브, 슬리브길이, 슬리브커프스이고, 범용 외형분류기준은 상의, 하의 및 원피스에 모두 적용될 수 있는 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일일 수 있다.

예를 들어, 상의의 복수의 외형분류기준은 실루엣, 칼라&네크라인, 상의길이, 오프닝, 숄더, 슬리브, 슬리브길이, 슬리브커프스, 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예컨대, 실루엣은 옷의 전체적인 외형일 수 있고, 실루엣의 개별외형특성은 slim, regular 및 loose일 수 있다. 칼라&네크라인은 옷의 목둘레 라인일 수 있고, 칼라&네크라인의 개별외형특성은 round neckline, V neckline, plunging V neckline, surplice 및 V neck camisole 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 숄더는 옷의 어깨부분일 수 있고, 숄더의 개별외형특성은 plain shoulder, raglan shoulder, harter, drop shoulder, dolman, off shoulder, strapless 및 one shoulder 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 슬리브 길이의 개별외형특성은 extram-short sleeve, short sleeve, medium sleeve 및 long sleeve를 포함할 수 있다. 상의길이의 개별외형특성은 crop, short, medium, long 및 maxi를 포함할 수 있다. 이외에도 오프닝, 슬리브, 슬리브커프스, 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일은 각각의 공지된 개별외형특성들을 포함할 수 있다.

예를 들어, 하의의 복수의 외형분류기준은 실루엣, 하의길이, 허리위치, 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예컨대, 실루엣은 옷의 전체적인 외형일 수 있고, 실루엣의 개별외형특성은 바지(pants)일 경우 straight, skinny, bell-bottom, baggy, wide일 수 있고, 치마(skirt)일 경우 h-line, a-line, mermaid, flare, balloon일 수 있다. 하의 길이의 개별외형특성은 extra-short, short, midi 및 long을 포함할 수 있다. 허리위치의 개별외형특성은 high waist, normal waist 및 low waist를 포함할 수 있다. 이외에도 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일은 각각의 공지된 개별외형특성들을 포함할 수 있다.

예를 들어, 원피스의 복수의 외형분류기준은 상의에서 상의길이를 제외한 나머지 카테고리와, 하의에서만 선택하는 3가지를 합쳐서 조합하는 형식으로 총 14가지가 선택될 수 있다. 즉, 원피스의 복수의 외형분류기준은 실루엣 상의, 실루엣 하의, 칼라&네크라인, 숄더, 슬리브, 슬리브커프스, 슬리브길이, 오프닝, 하의길이, 허리위치, 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일을 포함할 수 있다. 각각의 복수의 외형분류기준 별 개별외형특성은 앞서 설명한 바와 같거나 기공지된 특성들을 포함할 수 있다.

한편, 동작 42는 동작 41 이전에 미리 수행될 수 있다. 즉, 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준과 개별외형특성은 미리 산출되어 저장될 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 43에서 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준 및 복수의 외형분류기준에 각각 대응하는 복수의 개별외형특성에 기반하여 커스터마이징 인터페이스(500)를 제공할 수 있다.

예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 커스터마이징 인터페이스(500)는 대상체에 대응하는 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴(501) 및 디자인데이터(505를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체가 상의일 경우, 커스터마이징 인터페이스(500)는 실루엣의 복수의 개별외형특성에 대응하는 slim 메뉴, regular 메뉴 및 loose 메뉴(502), 칼라&네크라인의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거 메뉴(503), 상의 길이의 복수의 개별외형특성에 대응하는 crop 메뉴, short 메뉴, medium 메뉴, long 메뉴 및 maxi 메뉴(504)를 포함할 수 있다. 한편, 짙은 음영으로 표시된 slim 메뉴와 crop 메뉴, V neckline 메뉴에 따라 도 5에 도시된 바와 같이 길이가 짧고 실루엣이 슬림형이면서 브이넥 형상을 가진 상의에 대응하는 디자인데이터(505)가 표시될 수 있다.

한편, 일 실시 예에서, 도 6에 도시된 바와 같이 커스터마이징 인터페이스(500)는 숄더의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거메뉴(506), 슬리브 길이의 복수의 개별외형특성에 대응하는 메뉴(507), 슬리브 커프의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거 메뉴(508), 텍스쳐의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거메뉴(509), 패턴의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거메뉴(511), 컬러의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거메뉴(512), 디테일의 복수의 개별외형특성에 대응하는 열거메뉴(513)를 더 포함할 수 있다. 한편, 텍스쳐, 패턴, 컬러 및 디테일에 각각 대응하는 열거메뉴들(509,511,512,513)은 각각 별도의 상세 페이지와 링크 연결될 수 있고, 사용자는 별도의 상세 페이지에서 다양한 텍스쳐, 패턴, 컬러 및 디테일을 선택할 수 있다.

한편, 도 5와 도 6에 도시된 바와 다르게 커스터마이징 인터페이스가 구성될 수 있다. 예를 들어, 표준모델(310)에 기반하여 설정된 복수의 개별외형특성들을 사용자가 손쉽게 선택할 수 있도록 메뉴의 구성이 변경될 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 44에서 커스터마이징 인터페이스(500)에서 검출한 제2사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델(310)에 기반하여 대상체의 디자인데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2사용자 입력은 복수의 메뉴 중 적어도 하나의 메뉴를 선택하는 입력일 수 있다.

예를 들어, 미리 설정한 표준 모델(310)은 도 3에 도시된 바와 같이 표준 인체 모형(11), 복수의 개별외형특성을 나타내기 위한 고정 접합 라인(실선) 및 길이 기준 라인(점선) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는 제2사용자 입력에 따라 선택된 적어도 하나의 메뉴에 대응하는 고정 접합 라인 및 길이 기준 라인 중 적어도 하나에 기반하여 디자인데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 표준 모델(310)은 대상체의 디자인데이터를 생성하기 위한 표준 포멧으로 활용될 수 있도록 각각의 대상체마다 미리 복수의 개별외형특성에 대응하는 고정 접합 라인과 길이 기준 라인이 표준인체모형(11)에 설정될 수 있다. 따라서, 사용자가 특정 대상체의 어느 하나의 개별외형특성을 선택할 경우, 서버(10)는 표준 모델(310)에서 대응하는 고정 접합 라인 또는 길이 기준 라인을 활용하여 대상체에 대응하는 디자인데이터를 생성할 수 있다.

하기에서 구체적으로 도 7 내지 도 15를 통해 표준 모델(310)에 기반한 상의에 대응하는 디자인데이터를 생성하는 방법을 설명하고, 도 16을 이용하여 표준 모델(310)에 기반한 하의에 대응하는 디자인데이터를 생성하는 방법을 설명하고, 도 17을 이용하여 의류의 범용 외형분류기준에 따른 디자인데이터를 생성하는 방법을 설명한다.

도 7 내지 도 15를 참조하면, 상의의 디자인데이터는 상의와 관련된 복수의 외형분류기준에서 각각 개별외형특성이 결정될 때 완성될 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 상의와 관련된 복수의 외형분류기준은 실루엣, 칼라&네크라인, 상의길이, 오프닝, 숄더, 슬리브, 슬리브길이, 슬리브커프스, 텍스처, 패턴, 컬러 및 디테일을 포함할 수 있고, 상기 복수의 외형분류기준들 각각의 개별외형특성은 표준 모델(310)과 사용자 입력에 의해 정해질 수 있다. 설명의 편의를 위해 상의를 바디부, 슬리브부 및 기타로 나누어 설명한다. 바디부와 관련된 외형분류기준들은 실루엣, 칼라&네크라인, 상의길이, 오프닝 및 숄더이고, 슬리브부와 관련된 외형분류기준은 슬리브, 슬리브 길이 및 슬리브 커프스이고, 기타는 텍스쳐, 패턴, 컬러 및 디테일일 수 있다. 즉, 상의의 바디부란 상의에서 슬리브를 제외한 나머지 부분을 의미할 수 있고, 상단부와 하단부를 포함할 수 있다. 여기서 상단부는 실루엣의 길이 기준 라인, 칼라&네크라인의 고정 접합 라인 및 숄더의 고정 접합 라인에 의해 결정될 수 있고, 하단부는 실루엣의 길이 기준 라인, 칼라&네크라인의 고정 접합 라인 및 상의 길이의 기준 길이 라인에 의해 결정될 수 있다.

일 실시 예에서, 도 3을 참조하면, 실루엣의 복수의 개별외형특성과 관련된 길이 기준 라인은 제1실루엣 길이 기준 라인(91), 제2실루엣 길이 기준 라인(92) 및 제3실루엣 길이 기준 라인(93)을 포함할 수 있다. 제1실루엣 길이 기준 라인(91), 제2실루엣 길이 기준 라인(92) 및 제3실루엣 길이 기준 라인(93)은 각각 loose, regular 및 slim에 대응할 수 있다.

일 실시 예에서, 도 7의 (a)를 참조하면, 칼라&네크라인의 복수의 개별외형특성과 관련된 고정 접합 라인은 제1숄더 고정 접합 라인(50), 제1칼라 고정 접합 라인(51), 제2칼라 고정 접합 라인(52), 제3칼라 고정 접합 라인(53) 및 제4칼라 고정 접합 라인(54)을 포함할 수 있다.

예를 들어, 제1칼라 고정 접합 라인(51)과 제2칼라 고정 접합 라인(52)은 가슴 선 위에서 표현가능 한 경우의 고정 접합 라인들일 수 있고, 각각 칼라 탑 라인 및 칼라 탑 조인 라인일 수 있다. 제1칼라 고정 접합 라인(51)과 제2칼라 고정 접합 라인(52)을 통해 표현할 수 있는 복수의 개별외형특성은 Funnel, Turtleneck, Boat Neckline, Stand Collar, Mandaring Collar, Regular Straight Point Collar 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 제3칼라 고정 접합 라인(53)은 칼라&네크라인이 가슴 선 위에서 표현 가능할 때 상의 바디부의 하단부가 연결되는 고정 접합 라인일 수 있고, 제4칼라 고정 접합 라인(54)은 칼라&네크라인이 가슴라인 아래까지 내려오는 종류일 경우의 바디부의 하단부가 연결되는 고정 접합 라인일 수 있다. 예컨대, 도 7의 (b)와 같이, 가슴의 윗 부분까지 노출하는 형태의 상의라면 제3칼라 고정 접합 라인(53)이 고정 접합 라인으로 활용될 수 있고, 가슴의 중앙 부분까지 드러내는 상의라면 제4칼라 고정 접합 라인(54)이 고정 접합라인으로 활용될 수 있다. 제3칼라 고정 접합 라인(53)과 제4칼라 고정 접합 라인(54)을 통해 표현할 수 있는 복수의 개별외형특성은 Tailored Jacket Collar, Convertible Collar, Sailor Collar, Lapel, Shawl Collar, Scoop, Neckline, Surplice 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 칼라&네크라인의 디자인데이터는 도 7의 (c)와 같이 생성될 수 있고, 칼라&네크라인의 사이즈는 몸판과 동등한 비율로 가로길이가 변화할 수 있고, 세로 너비는 일정범위 내에서는 변화가 없을 수 있다. 물론, 표준인체모형(11)과 사용자의 사이즈 차이가 많이 날 경우에는 세로 너비도 변화될 수 있다.

일 실시 예에서, 도 8을 참조하면, 상의 바디부의 하단부와 상단부를 연결하는 고정 접합 라인은 제1상의 길이 기준 라인(80)을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 도 3을 다시 참조하면, 상의 길이의 복수의 개별외형특성과 관련된 길이 기준 라인은 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80), short에 대응하는 제2상의 길이 기준 라인(81), medium에 대응하는 제3상의 길이 기준 라인(82), long에 대응하는 제4상의 길이 기준 라인(83), maxi에 대응하는 제5상의 길이 기준 라인(84)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 오프닝은 상의에서 사용자의 신체가 통과할 수 있는 구멍일 수 있고, 앞서 설명한 상단부의 디자인데이터가 결정될 경우 곧바로 결정될 수 있다.

일 실시 예에서, 도 9를 참조하면, 숄더의 복수의 개별외형특성과 관련된 고정 접합 라인은 plain shoulder에 대응하는 제1숄더 고정 접합 라인(50), raglan shoulder(harter)에 대응하는 제2숄더 고정 접합 라인(60), drop shoulder에 대응하는 제3숄더 고정 접합 라인(61), dolman에 대응하는 제4숄더 고정 접합 라인(62), off shoulder(strapless)에 대응하는 제5숄더 고정 접합 라인(63) 및 one shoulder에 대응하는 제6숄더 고정 접합 라인(64)을 포함할 수 있다.

이와 같이 실루엣의 길이 기준 라인, 칼라&네크라인의 고정 접합 라인, 상의길이의 길이 기준 라인, 오프닝 및 숄더의 고정 접합 라인에 의해 상의의 바디부가 도 10 내지 도 14와 같이 생성될 수 있다.

예를 들어, 도 10의 (a1)은도 7 (c)의 디자인데이터를 접합할 수 있는 상의 바디베이스, 제3칼라 고정 접합 라인(53) 및 실루엣의 slim에 대응하는 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 상단부일 수 있고, 도 10의 (a2)는 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부일 수 있고, 도 10의 (a1)과 (a2)가 결합되어 상의의 바디부가 될 수 있다. 만약, 사용자가 슬리브를 선택하지 않을 경우, 상의의 바디부가 곧 상의의 디자인데이터가 될 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 10의 (b1)은가슴 아래까지 내려오는 neckline&collar와 접합 되어지는 상의 바디베이스, 제4칼라 고정 접합 라인(54) 및 실루엣의 slim에 대응하는 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 상단부일 수 있고, 도 10의 (b2)는 칼라&네크라인의 surplice, 제4칼라 고정 접합 라인(54) 및 실루엣의 slim에 대응하는 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 상단부일 수 있고, 도 10의 (b3)는 칼라&네크라인의 제4칼라 고정 접합 라인(54), 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부일 수 있고, 도 10의 (b1)과 (b3)가 결합되거나 (b2)과 (b3)가 결합되어 상의의 바디부가 될 수 있다. 만약, 사용자가 슬리브를 선택하지 않을 경우, 상의의 바디부가 곧 상의의 디자인데이터가 될 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 10의 (c)는 칼라&네크라인의 plunging V neckline, 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80) 및 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 바디부일 수 있다. 만약, 사용자가 슬리브를 선택하지 않을 경우, 상의의 바디부가 곧 상의의 디자인데이터가 될 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 11의 (a)는 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부일 수 있고, 도 11의 (b)는 칼라&네크라인의 V neckline, 제3칼라 고정 접합 라인(53) 및 실루엣의 slim에 대응하는 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 상단부일 수 있고, 도 11의 (c)는 (a)와 (b)가 결합된 상의의 바디부일 수 있다. 만약, 사용자가 슬리브를 선택하지 않을 경우, 상의의 바디부가 곧 상의의 디자인데이터가 될 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 12의 (a)는 칼라&네크라인의 plunging V neckline, 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80) 및 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93)에 따라 결정된 상의의 바디부일 수 있고, 도 12의 (b1)과 (b2)는 칼라&네크라인에서 특정 칼라 디자인들일 수 있고, (a)와 (b2)가 결합되어 칼라를 구비한 상의의 바디부(c1)이 결정될 수 있고, (a)와 (b1)이 결합되어 칼라를 구비한 상의의 바디부 (c2)가 결정될 수 있다. 만약, 사용자가 슬리브를 선택하지 않을 경우, 상의의 바디부가 곧 상의의 디자인데이터가 될 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 13과 같이 상의의 바디부 중 하단부는 주로 (a) 형태 또는 (b) 형태가 쓰일 수 있다. (a) 형태는 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부일 수 있고, (b) 형태는 칼라&네크라인의 제4칼라 고정 접합 라인(54), 실루엣의 제3실루엣 길이 기준 라인(93) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부일 수 있다.

또한, 예를 들어, 도 14의 (a)는도 7 (c)의 디자인데이터를 접합할 수 있는 상의 바디베이스, 제3칼라 고정 접합 라인(53) 및 실루엣의 loose에 대응하는 제3실루엣 길이 기준 라인(94)에 따라 결정된 상의의 상단부와 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 제1실루엣 길이 기준 라인(91) 및 상의 길이의 crop에 대응하는 제1상의 길이 기준 라인(80)에 따라 결정된 상의의 하단부가 결합된 상의일 수 있다. (b)는 (a)의 상단부와 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 제1실루엣 길이 기준 라인(91) 및 상의 길이의 short에 대응하는 제2상의 길이 기준 라인(81)에 따라 결정된 상의의 하단부가 결합된 상의일 수 있다. (c)는 (a)의 상단부와 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 제1실루엣 길이 기준 라인(91) 및 상의 길이의 medium에 대응하는 제3상의 길이 기준 라인(82)에 따라 결정된 상의의 하단부가 결합된 상의일 수 있다. (d)는 (a)의 상단부와 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 제1실루엣 길이 기준 라인(91) 및 상의 길이의 long에 대응하는 제4상의 길이 기준 라인(83)에 따라 결정된 상의의 하단부가 결합된 상의일 수 있다. (e)는 (a)의 상단부와 칼라&네크라인의 제3칼라 고정 접합 라인(53), 제1실루엣 길이 기준 라인(91) 및 상의 길이의 maxi에 대응하는 제5상의 길이 기준 라인(84)에 따라 결정된 상의의 하단부가 결합된 상의일 수 있다. 즉, 이와 같이 실루엣의 loose, regular, slim 및 상의 길이의 crop, short, medium, long 및 maxi를 조합할 경우, 상의의 바디부는 총 15가지의 윤곽선을 가질 수 있다. 따라서, 사용자는 다양한 디자인데이터를 손쉽게 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 도 15를 참조하면 슬리브부는 슬리브, 슬리브 길이 및 슬리브 커프스를 포함하는 외형분류기준과 이에 대응하는 복수의 개별외형특성에 의해 디자인데이터가 결정될 수 있다. 예를 들어, 슬리브에 대응하는 복수의 개별외형특성은 슬리브의 존재 유무일 수 있다. 또한, 예를 들어, 도 15의 (a)에 도시된 바와 같이, 슬리브 길이의 복수의 개별외형특성과 관련된 길이 기준 라인은 extram-short sleeve에 대응하는 제1슬리브 길이 기준 라인(56), short sleeve에 대응하는 제2슬리브 길이 기준 라인(57), medium sleeve에 대응하는 제3슬리브 길이 기준 라인(58) 및 long sleeve에 대응하는 제4슬리브 길이 기준 라인(59)를 포함할 수 있다. 여기서 슬리브 길이는 슬리브 커프스 길이까지 포함한 길이일 수 있다. 한편, 숄더가 Dolman일 경우, short sleeve에 대응하는 제2슬리브 라인(57)는 선택할 수 없고, 슬리브 커프스를 별도로 선택하지 않으면 자동으로 도 15의 (b)와 같은 Shirt Cuffs가 설정될 수 있다. 한편, 슬리브 길이를 선택하지 않을 경우에도 슬리브가 존재하지 않는 Sleeveless가 될 수 있다. 한편, 슬리브와 슬리브 커프스가 겹칠 경우, 슬리브 커프스가 슬리브 끝단을 덮을 수 있도록 크기 변동 가능하게 제작될 수 있고, 사용자의 신체 사이즈에 맞추어 슬리브의 길이도 변동될 수 있고, 슬리브의 크기는 상의 바디부의 변동 비율과 동일하게 변동될 수 있다. 또한, 슬리브 커프스는 사용자의 손목 둘레 사이즈에 따라 사이즈가 변동될 수 있다. 또한 슬리브의 끝단 길이와 슬리브 커프스의 너비 일부는 조정 가능할 수 있다.

일 실시 예에서, 도 16를 참조하면, 하의는 실루엣, 하의길이, 허리위치를 포함하는 외형분류기준과 이에 대응하는 복수의 개별외형특성에 의해 디자인데이터가 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 허리 위치의 복수의 개별외형특성과 관련된 고정 접합 라인은 치마의 high waist에 대응하는 제1허리 고정 접합 라인(70), 바지의 high waist에 대응하는 제2허리 고정 접합 라인(71), 바지의 normal waist에 대응하는 제3허리 고정 접합 라인(72), 치마의 normal waist에 대응하는 제4허리 고정 접합 라인(73), 치마의 low waist에 대응하는 제5허리 고정 접합 라인(74), 바지의 low waist에 대응하는 제6허리 고정 접합 라인(75)을 포함할 수 있다. 또한, 도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 하의 길이의 복수의 개별외형특성과 관련된 길이 기준 라인은 extra-short에 대응하는 제1하의 길이 기준 라인(76), short에 대응하는 제2하의 길이 기준 라인(77), midi에 대응하는 제3하의 길이 기준 라인(78) 및 long에 대응하는 제4하의 길이 기준 라인(79)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 치마의 normal waist에 대응하는 제4허리 고정 접합 라인(73) 및 short에 대응하는 제2하의 길이 기준 라인(77)에 따라 (c)의 치마 디자인데이터가 생성될 수 있다. 한편, 실루엣과 관계없이 허리 위치는 표준 인체 모형(11)에 딱 맞을 수 있고, 원피스의 경우 상의의 끝라인과 하의의 허리 위치가 정확하게 맞아야 한다. 사용자의 신체 사이즈 변화와 동일하게 하의의 사이즈도 변동될 수 있다.

일 실시 예에서, 도면에는 도시되지 않았지만, 상의와 하의가 결정되는 방식과 동일한 방식이 적용되어 원피스의 디자인데이터도 생성될 수 있다.

일 실시 예에서, 도면에는 도시되지 않았지만, 상의, 하의 및 원피스에 공통되는 범용 외형분류기준인 텍스쳐, 패턴 및 컬러는 기공지되어 의류에 적용되는 다양한 종류의 텍스쳐들, 패턴들 및 색상들이 개별외형특성이 될 수 있고, 사용자의 선택에 따라 상의, 하의 또는 원피스의 디자인데이터에 적용(예: 면, 스트라이프 무늬, 적색)될 수 있다.

일 실시 예에서, 도 17을 참조하면 상의, 하의 및 원피스에 공통되는 범용 외형분류기준인 디테일의 복수의 개별외형특성은 다양한 종류의 의류 악세서리일 수 있다. 예를 들어, 디테일의 복수의 개별외형특성은 Pleats, Shirring, Gather, Trimming, Fur, Bow, Patch Pocket, Cubic, Quilting, Ruffle, Frill, Flounce, Banding, Draw String을 포함할 수 있다. 즉, 도 17의 (a) Pocket, (b) Bow, (c) String, (d) Set in Pocket 및 (e) Zipper가 상의, 하의 또는 원피스의 디자인데이터에 부가될 수 있다.

한편, 상기에서 언급한 사용자의 신체 사이즈에 따른 표준 모델(310)의 변경은 사용자의 신체 사이즈 입력에 따라 자동으로 수행될 수 있고, 이에 따라 표준 모델(310)의 표준인체모형(11)의 외형, 고정 접합 라인의 위치/길이 및 길이 기준 라인의 위치/길이가 변동될 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 45에서 커스터마이징 인터페이스에서 생성한 디자인데이터를 표시할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 본인이 커스터마이징한 디자인데이터를 실시간으로 확인하면서 손쉽게 구매 또는 변경할 수 있다.

한편, 도면에는 도시되지 않았지만, 서버(10)는 커스터마이징 인터페이스(500)에서 검출한 제3사용자 입력 및 표준 모델(310)에 기반하여 디자인데이터를 변경할 수 있다. 즉, 사용자는 생성한 디자인데이터를 저장하거나 종료하지 전까지는 자유롭게 생성한 디자인데이터를 변경할 수 있다.

도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 대상체를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 대상체를 제공하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 18의 동작들은 도 1 및 도 2의 서버(10)에 의해 수행될 수 있다.

도 18 및 도 19를 참조하면, 일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 181에서 디자인데이터 생성할 수 있다. 디자인 데이터 생성은 도 4에서 이루어진 동작과 동일할 수 있다. 예를 들어, 도 19에 도시된 바와 같이 디자인데이터(181)가 생성될 수 있다. 물론, 동작 181은 생략될 수 있고, 동작 182에서 대상체 기준으로 바로 진행될 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 182에서 매칭알고리즘에 기반하여 대상체 또는 생성한 디자인데이터에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합에 해당하는 추천 대상체를 추출할 수 있다. 예를 들어, 디자인데이터를 생성하기 이전에 사용자가 선택한 대상체를 기준으로 추상적 특성을 매칭하여 추천 대상체를 추출하거나 사용자의 입력에 따라 생성한 디자인데이터를 기준으로 추상적 특성을 매칭하여 추천 대상체를 추출할 수 있다. 도 19의 (a) 화살표 방향에 배치된 3개의 상의가 추천 대상체일 수 있고, (b) 화살표 방향에 배치된 3개의 상의가 추천 대상체에 따라 변경된 상의의 디자인데이터일 수 있다. 예를 들어, 서버(10)는 대상체 또는 생성한 디자인데이터에 대응하는 추상적 특성이 “단정한”일 경우에 제1추천 대상체(182)를 추출할 수 있고, 대응하는 추상적 특성이 “개성있는”일 경우에 제2추천 대상체(183)를 추출할 수 있고, 대응하는 추상적 특성이 “격식있는”일 경우에 제3추천 대상체(184)를 추출할 수 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 183에서 추출한 추천 대상체에 대응하는 디자인데이터를 커스터마이징 인터페이스를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(10)는 제1추천 대상체(182)에 기반하여 칼라가 추가된 디자인데이터(185)를 사용자에게 제공할 수 있고, 제2추천 대상체(183)에 기반하여 텍스트가 추가된 디자인데이터(186)를 사용자에게 제공할 수 있고, 제3추천 대상체(184)에 기반하여 포켓이 추가된 디자인데이터(187)를 사용자에게 제공할 수 있다. 물론, 서버(10)는 변경된 디자인데이터 3개를 모두 제공하거나 이 중 하나 이상을 제공할 수도 있다.

일 실시 예에서, 서버(10)는, 동작 184에서 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제4사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 추천 대상체의 디자인데이터를 변경할 수 있고, 동작 185에서 변경한 디자인데이터를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 서버(10)를 통해 제공받은 변경된 디자인데이터를 추가로 커스터마이징할 수 있다.

이와 같이, 본 발명은 사용자가 선택한 대상체 또는 생성한 디자인데이터에 포함되어 있는 감성을 파악하여 사용자에게 적합한 대상체를 추천할 수 있고, 사용자는 추천받은 대상체를 커스터마이징 인터페이스를 통해 손쉽게 추가로 변경할 수 있다.

본 발명의 일 면에 따른 대상체 디자인 커스터마이징 방법은, 서버가 제1사용자 입력에 기반하여 대상체를 결정하는 단계; 상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준 및 상기 복수의 외형분류기준에 각각 대응하는 복수의 개별외형특성에 기반하여 커스터마이징 인터페이스를 제공하는 단계; 및 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제2사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 대상체의 디자인데이터를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 외형분류기준은, 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함하고, 상기 커스터마이징 인터페이스는 상기 대상체에 대응하는 상기 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴 및 상기 디자인데이터를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 디자인데이터를 외형특성 인식모델에 입력하여, 상기 복수의 외형분류기준에 대한 상기 개별외형특성을 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 상기 생성한 디자인데이터를 표시하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 제2사용자 입력은 상기 복수의 메뉴 중 적어도 하나의 메뉴를 선택하는 입력일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 표준 모델은 표준 인체 모형, 상기 복수의 개별외형특성을 나타내기 위한 고정 접합 라인 및 길이 기준 라인 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 서버가 상기 제2사용자 입력에 따라 선택된 상기 적어도 하나의 메뉴에 대응하는 고정 접합 라인 및 길이 기준 라인 중 적어도 하나에 기반하여 상기 디자인데이터를 생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제3사용자 입력 및 상기 표준 모델에 기반하여 상기 디자인데이터를 변경하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 외형분류기준은 대상체 별로 달라지는 특화 외형분류기준과 범용 외형분류기준을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버가 매칭알고리즘에 기반하여 상기 대상체 또는 상기 생성한 디자인데이터에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합에 해당하는 추천 대상체를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 추천 대상체에 대응하는 디자인데이터를 상기 커스터마이징 인터페이스를 통해 사용자에게 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제4사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 추천 대상체의 상기 디자인데이터를 변경하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 대상체 디자인 커스터마이징 프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기 대상체 디자인 커스터마이징 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장될 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.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

10: 서버
100 : 외형특성인식모듈
200 : 매칭알고리즘
300 : 커스터마이징 모듈
400 : 데이터베이스

Claims (10)

1. 서버가 제1사용자 입력에 기반하여 대상체를 결정하는 단계;
   상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 복수의 외형분류기준 및 상기 복수의 외형분류기준에 각각 대응하는 복수의 개별외형특성에 기반하여 커스터마이징 인터페이스를 제공하는 단계;
   상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제2사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 대상체의 디자인데이터를 생성하는 단계;
   상기 서버가 매칭알고리즘에 기반하여 상기 대상체 또는 상기 생성한 디자인데이터에 대응하는 추상적 특성에 매칭된 외형분류기준 조합에 해당하는 추천 대상체를 추출하는 단계; 및
   상기 추출한 추천 대상체에 대응하는 디자인데이터를 상기 커스터마이징 인터페이스를 통해 사용자에게 제공하는 단계를 포함하고,
   상기 외형분류기준은, 특정한 대상체의 외형을 서술하기 위한 특정한 분류기준으로서, 상기 대상체의 동일한 분류기준 내의 다양한 외형특성을 표현하는 복수의 개별외형특성을 포함하고,
   상기 커스터마이징 인터페이스는, 상기 대상체에 대응하는 상기 복수의 개별외형특성과 매칭되는 복수의 메뉴 및 상기 디자인데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 서버가 상기 대상체에 대응하는 디자인데이터를 외형특성 인식모델에 입력하여, 상기 복수의 외형분류기준에 대한 상기 개별외형특성을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 상기 생성한 디자인데이터를 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제2사용자 입력은, 상기 복수의 메뉴 중 적어도 하나의 메뉴를 선택하는 입력인 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 표준 모델은, 표준 인체 모형을 포함하되, 상기 복수의 개별외형특성을 나타내기 위한 고정 접합 라인 및 길이 기준 라인 중 적어도 하나를 더 포함하고,
   상기 서버가 상기 제2사용자 입력에 따라 선택된 상기 적어도 하나의 메뉴에 대응하는 고정 접합 라인 및 길이 기준 라인 중 적어도 하나에 기반하여 상기 디자인데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제3사용자 입력 및 상기 표준 모델에 기반하여 상기 디자인데이터를 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 외형분류기준은, 대상체 별로 달라지는 특화 외형분류기준과 범용 외형분류기준을 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
8. 삭제
9. 제1항에 있어서,
   상기 서버가 상기 커스터마이징 인터페이스에서 검출한 제4사용자 입력 및 미리 설정한 표준 모델에 기반하여 상기 추천 대상체의 상기 디자인데이터를 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대상체 디자인 커스터마이징 방법.
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제7항, 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 대상체 디자인 커스터마이징 프로그램.

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