KR102129820B1 - 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인 쇼핑몰에서 모델이 착용한 의류와 구매자의 체형 정보를 기반으로 상기 구매자에게 상기 모델이 착용한 의류를 매칭시켜 구매자에게 해당 의류를 착용하였을 경우 예상되는 의류의 착용이미지를 제공하기 위한 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 구매자가 기준의류를 착용한 사진을 구매자 단말기에 저장하고 체형분석 서버로 전송하는 단계; 체형분석모듈이 상기 체형분석 서버로부터 사진을 전송받아 체형을 분석하고 체형정보를 데이터 베이스에 저장하고 구매자의 단말기로 전송하는 단계; 구매자의 단말기가 상기 체형분석 서버에서 분석된 구매자의 체형정보를 수신하여 메모리에 저장하는 단계; 상기 구매자가 구매자 단말기를 통하여 온라인상에서 상품을 선택하면, 상기 체형분석모듈이 상기 상품을 착용한 모델의 체형 정보와 데이터베이스에 저장된 구매자의 체형정보를 비교하여 매칭정보를 생성하는 단계; 가상 이미지 생성모듈이 상기 체형분석모듈로부터 매칭정보를 수신하여 구매자의 사진을 수정하여 수정된 사진을 생성하는 단계 및 상기 이미지 생성모듈이 서버를 통하여 수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 것이다.
본 발명에 따른 가상 의류 및 이를 이용한 의류 착용 예측 시스템은 온라인 쇼핑몰의 모델이 착용한 의류의 이미지와 구매자의 신체정보를 조합하여 구매자에게 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 구매하기 전 단계에서 구매하려는 상품을 자신 착용한 경우 예상되는 착용 이미지를 제공할 수 있다.

Description

가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템{VIRTUAL CLOTHING AND APPAREL WEAR PREDICTION SYSTEM}

본 발명은 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는 온라인 쇼핑몰에서 모델이 착용한 의류와 구매자의 체형 정보를 기반으로 상기 구매자에게 상기 모델이 착용한 의류를 매칭시켜 구매자에게 해당 의류를 착용하였을 경우 예상되는 의류의 착용이미지를 제공하기 위한 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 관한 것이다.

컴퓨터, 전자, 통신 기술이 비약적으로 발전함에 따라 온라인을 통한 상품 거래가 활발해지고 있다. 특히 최근 무선통신망(Wireless Network)을 이용한 다양한 무선통신 서비스가 보다 널리 보급되고 이동통신 단말기의 기능이 점차 확장되면서 이러한 온라인을 통한 상품 거래는 공간과 장소의 제약을 극복하면서 보다 활발하고 더욱 일상화 되는 추세에 있다.

이와 더불어 개성을 중시하는 현대인은 현재 유행하는 패션 및 자신에게 맞는 패션을 찾기 위한 정보 획득 수단으로 온라인 쇼핑몰을 사용하는 것이 일반화 되었다. 이러한 흐름으로 인해 인터넷상에서는 다양한 온라인 쇼핑몰들이 생겨났으며, 상기 온라인 쇼핑몰에서는 종래의 오프라인 보다 더 다양한 종류의 상품들이 활발하게 거래되고 있다.

이 중에 서 가장 각광받는 분야 중의 하나가 의류 및 이를 포함한 패션 상품몰이다. 인터넷을 이용하여 패션 상품을 구매하는 사용자들은 인터넷이 제공하는 시간적, 공간적 자유를 십분 활용하여 본인이 원하는 시간에 육체적인 노 력을 들이지 않고 원하는 상품을 구매하여 이용한다.

일반적으로 이루어지는 온라인 쇼핑몰상에서의 패션상품의 거래방법을 살펴보면 사용자가 패션 상품이 입점된 온라인 쇼핑몰의 웹페이지에서 제공되는 이미지를 확인하고 게시된 상품의 이미지에 관심이 있는 경우 이를 선택하여 상세한 정보를 확인하고 이를 통해 구매가 이루어지게 된다.

특히 온라인 쇼핑몰의 판매자는 구매자의 시선을 끌고 구매의욕을 환기 시키기 위하여 모델이 착용한 의류 등의 패션상품에 관한 이미지를 널리 활용하고 있다. 따라서 구매자는 모델이 착용한 패션상품의 이미지 및 단순히 의류 기타 패션상품 자체에 관한 촬영이미지를 보고 구매를 결정하게 된다.

위와 같은 구매 방식은 이미지에서 좋게 보이던 상품이 실제로 수령했을 때 이미지와 다른 느낌을 받게 되는 경우가 빈번하고 이로 인해 제품의 반송, 반품 등이 발생되어 몰 운영자, 제품 생산자 및 구매자에게 시간적, 금전적 손해를 가져오게 되는 문제점이 있다. 특히 의류와 같은 패션상품은 착용자의 체형, 피부톤, 스타일 등이 반영되여 전체적으로 구매자가 원하는 느낌이 구매를 결정하는 가장 중요한 요소가 되는 것임에 반해, 구매의욕을 환기시키고 구매자를 유혹하기 위하여 패션모델이 착용한 의류를 보고 구매하는 경우 구매한 상품이 구매자가 생각한 것과 다른 느낌을 주는 경우가 많다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 고안된 것이 인터넷을 통한 패션 정보 제공 방법이 있다. 인터넷을 통한 패션 정보 제공 방법은 사용자 정보를 데이터베이스화하고 일정한 아바타를 구현하여 상기 아바타에 상품과 체형을 합성하여 보여주는 코디 서비스를 제공하거나 사용자가 입력한 가상의 모델을 만들어 의류 상품 즉, 의상, 안경, 신발, 모자 등에 대한 이미지 데이터에서 자신이 선택한 상품을 미리 입혀봄으로써 코디 솔루션을 제공하는 방법이 있다.

그러나 인터넷 상의 코디 서비스 제공은 실물이 아닌 사이버 공간 상에서 가상의 모델을 이용하기 때문에 자신 의 몸에 실제로 의류, 모자 등의 패션 제품을 걸쳤을 때 자신의 취향, 신체 특성, 피부, 헤어 색깔과 전체적인 조화가 정확하게 맞는지 확인할 수 없으며 이에 따라 제품의 구입 후 제품에 만족하지 못하여 반품하는 사례가 빈번하다는 한계를 가진다.

게다가 소비자는 오프라인의 백화점이나 쇼핑몰을 찾아가서 의류를 몸에 걸쳐본 후 현장에서 자신에게 어울리는 지 판단하지 못하고 구입한 후 집에 와서 입어 보거나 다른 사람들의 의견을 들어 보면 자신에게 어울리지 않는다고 판단하는 경우도 많아서 의류를 반품 또는 교환하는 경우도 자주 발생한다.

소비자가 오프라인에서 입어보고 패션 제품을 사서도 반품하는 경우가 발생하는데 인터넷 상에서 구입한 패션 제품의 경우 소비자의 제품 만족도가 훨씬 떨어질 수밖에 없는 것이 당연한 결과이다.

이러한 문제점으로 인하여 아직까지 온라인 상에서의 쇼핑 제공 서비스가 소비자 입장에서 신뢰도와 만족도가 떨어질 수밖에 없다.

따라서 위와 같이 상품의 만족도에 관한 주관적 요소가 강한 패션상품 특히 의류와 같은 상품에 있어 직접적으로 자신의 체형에 매칭시킬 수 있도록 함으로서 최소한 오프라인에서 구매하는 과정의 느낌 날 수 있도록 하는 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템을 제공하는 것이 필요하다.

이를 통하여 온라인 쇼핑몰의 경쟁력을 제고하는 한편, 유통되는 상품의 다양성을 한 층 더 높일 수 있다.

KR 10-2010-0048733 A KR 10-2012-0121036 A

본 발명의 목적은 온라인 쇼핑몰의 모델이 착용한 의류의 이미지와 구매자의 신체정보를 조합하여 구매자에게 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 구매하기 전 단계에서 구매하려는 상품을 자신 착용한 경우 예상되는 착용 이미지를 제공할 수 있도록 하는 가상 의류 및 이를 이용한 의류 착용 예측 시스템을 제공하기 위한 것이다.

온라인 쇼핑몰상의 모델이 착용한 의류와 구매자의 신체정보에 대한 매칭률을 높이기 위하여 기준이 되는 기준의류를 구성하고 상기 기준의류를 기초로 가상의류를 제공하기 위한 것이다.

또한 상기 가상의류를 통하여 구매자가 실제 입었을 때와 유사하게 높은 매칭률을 가진 의류 착용 예측 시스템을 제공한다.

나아가 본 발명은 환경 정보에 기초하여 사용자에게 의상 코디 정보를 제공하는 것을 발명의 일 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 구매자가 기준의류를 착용한 사진을 구매자 단말기에 저장하고 체형분석 서버로 전송하는 단계; 체형분석모듈이 상기 체형분석 서버로부터 사진을 전송받아 체형을 분석하고 체형정보를 데이터 베이스에 저장하고 구매자의 단말기로 전송하는 단계; 구매자의 단말기가 상기 체형분석 서버에서 분석된 구매자의 체형정보를 수신하여 메모리에 저장하는 단계; 상기 구매자가 구매자 단말기를 통하여 온라인상에서 상품을 선택하면, 상기 체형분석모듈이 상기 상품을 착용한 모델의 체형 정보와 데이터베이스에 저장된 구매자의 체형정보를 비교하여 매칭정보를 생성하는 단계; 가상 이미지 생성모듈이 상기 체형분석모듈로부터 매칭정보를 수신하여 구매자의 사진을 수정하여 수정된 사진을 생성하는 단계 및 상기 이미지 생성모듈이 서버를 통하여 수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 것이다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 있어서, 상기 기준의류는 서로 다른 도형으로 이루어진 복수개의 도형으로 된 핏 매칭 포인트가 표시된 것일 수 있다.

상기 체형분석모듈은 사진을 3D 이미지로 변환하여 매칭정보를 생성하는 것일 수 있다.

상기 체형분석모듈은 수신한 사진파일의 해상도 및 밝기를 미리 정해놓은 범위로 편집하면서 기준의류에 포함된 핏 매칭 포인트의 위치를 특정하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 있어서 매칭정보는 상기 핏 매칭 포인트를 기준으로 구매자의 사진과 모델의 사진 이미지를 대비하여 결정하는 것일 수 있다.

상기 핏 매칭 포인트는 기준의류에 코팅되어 인쇄된 것일 수 있다.

상기 구매자가 기준의류를 착용한 사진은 카메라 플래시를 사용하면서 촬영된 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계 이후에, 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계; 현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계; 상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 의류 정보를 생성하는 단계; 및 상기 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계는, 상기 복수의 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 서로 다른 사람별로 상기 복수의 사진들을 분류하는 단계; 및 상기 서로 다른 사람별로 분류된 사진들의 개수 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계;를 포함하는 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 방법을 제공할 수도 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계는, 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 일자 정보를 검출하는 단계; 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 위치 정보를 검출하는 단계; 및 상기 촬영 일자 정보에 대응하는 촬영 날씨 정보를 검출하여 상기 촬영 일자 정보, 상기 촬영 위치 정보 및 상기 촬영 날씨 정보를 포함하는 상기 제1 환경 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계에서, 현재 일자 정보와 단말기의 위치에 대응하는 현재 위치 정보 및 상기 현재 위치 정보에 대응하는 현재 날씨 정보를 포함하는 상기 제2 환경 정보를 생성하는 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 방법을 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계에서, 상기 현재 일자 정보와 제1 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 일자 정보, 상기 현재 위치 정보와 제2 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 위치 정보, 상기 현재 날씨 정보와 제3 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 날씨 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 메모리 내에 저장된 캘린더 정보를 읽어 드리는 단계; 상기 캘린더 정보에서 상기 현재 일자 정보에 대응하는 스케쥴 정보를 검출하는 단계; 및 상기 스케쥴 정보에 기초하여 생성된 의류 정보를 분류하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 의류에 부착된 식별 정보를 인식하는 인식기를 구비한 복수의 의류 수납 장치들 각각에 맞춤형 의류 정보를 전송하는 단계; 상기 복수의 의류 수납 장치들 각각으로부터 상기 맞춤형 의류 정보 내의 복수의 맞춤형 의류들 각각의 수납 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수납 정보에 기초하여 상기 복수의 맞춤형 의류들 각각의 위치 정보를 표시하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 맞춤형 의류들 중 적어도 하나를 수납하는 제1 의류 수납 장치와의 근접 정보를 검출하는 단계; 상기 단말기로부터 기 설정된 범위 내로 상기 제1 의류 수납 장치의 검출 여부를 판단하는 단계; 및 상기 제1 의류 수납 장치가 검출되면 상기 제1 의류 수납 장치로 의류 수납 장치 도어 오픈 신호를 전송하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 맞춤형 의류 정보 내의 복수의 맞춤형 의류들 각각의 이미지를 모두 표시하는 단계; 실내 공간 지도 및 상기 실내 공간 지도 내의 복수의 의류 수납 장치의 위치 정보를 표시하는 단계; 및 미리 등록된 상기 복수의 의류 수납 장치 내의 의류 수납 데이터베이스에 기초하여 상기 복수의 맞춤형 의류들 각각의 위치 정보를 상기 복수의 맞춤형 의류들 각각이 수납된 의류 수납 장치의 위치 정보로 표시하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 단말기로부터 기 설정된 범위 내로 상기 의류 수납 장치의 검출 여부를 판단하는 단계; 및 상기 의류 수납 장치가 검출되고, 검출된 의류 수납 장치 내에 수납된 맞춤형 의류에 대응하는 맞춤형 의류의 이미지에 대한 선택에 응답하여 상기 의류 수납 데이터베이스를 업데이트 하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 맞춤형 의류의 이미지에 대한 선택에 응답하여 상기 매칭 사용자 사진들 중 선택된 맞춤형 의류 이미지를 포함하는 제1 매칭 사용자 사진의 촬영 일자 정보를 현재 일자 정보로, 촬영 위치 정보를 현재 위치 정보로 촬영 날씨 정보를 현재 날씨 정보로 수정하여 추가 매칭 사용자 사진을 생성하는 단계; 및 상기 추가 매칭 사용자 사진과 상기 제1 매칭 사용자 사진을 함께 저장하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

전술한 단계를 수행하기 위한 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공할 수도 있다.

본 발명에 따른 가상 의류 및 이를 이용한 의류 착용 예측 시스템은 온라인 쇼핑몰의 모델이 착용한 의류의 이미지와 구매자의 신체정보를 조합하여 구매자에게 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 구매하기 전 단계에서 구매하려는 상품을 자신 착용한 경우 예상되는 착용 이미지를 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 가상의류는 온라인 쇼핑몰상의 모델이 착용한 의류와 구매자의 신체정보에 대한 매칭률을 높이기 위하여 기준이 되는 기준의류를 구성하고 상기 기준의류를 기초로 구성되어 높은 매칭률을 나타내게 할 수 있다.

본 발명에 따른 의류 착용 예측 시스템은 상기 가상의류를 활용하여 매칭이미지를 구현함으로서 구매자가 실제 입었을 때와 상당히 유사한 형태의 이미지를 높은 매칭률로 제공함으로서 구매자에게 편리한 온라인 쇼핑 수단으로 제공될 수 있다.

상기 의류 착용 예측 시스템을 통하여환경 조건을 고려하여 적절한 의상 코디 정보를 제공할 수 있다. 또한, 실시예는, 사용자가 보유한 의류들을 이용하여 의상 코디 정보를 제공함으로써 사용자가 즉시 의류를 착용할 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시스템에 대한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 의류에 대한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 의류에 대한 예시도이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 의류에 대한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 의류에 대한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 의류를 촬영한 이미지에 대한 예시이다.
도 7은 예시적인 단말기에 대한 설명을 제공한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 단말기에 저장된 복수의 사진들에 대한 예시도이다.
도 10은 복수의 사진들로부터 사용자 사진을 추출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 복수의 사용자 사진들과 제1 및 제2 환경 정보를 디스플레한 예시도이다.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템(5000)은 구매자가 기준의류를 착용한 사진(PX)을 구매자 단말기(ST6)에 저장하고 체형분석 서버(ST1)로 전송하는 단계; 체형분석모듈(ST2)이 상기 체형분석 서버(ST1)로부터 사진을 전송받아 체형을 분석하고 체형정보를 데이터 베이스(ST3)에 저장하고 구매자의 단말기(ST5)로 전송하는 단계; 구매자의 단말기(ST5)가 상기 체형분석 서버(ST1)에서 분석된 구매자의 체형정보를 수신하여 메모리에 저장하는 단계; 상기 구매자가 구매자 단말기(ST1)를 통하여 온라인상에서 상품을 선택하면, 상기 체형분석모듈이 상기 상품을 착용한 모델의 체형 정보와 데이터베이스(ST3)에 저장된 구매자의 체형정보를 비교하여 매칭정보를 생성하는 단계; 가상 이미지 생성모듈(ST4)이 상기 체형분석모듈(ST2)로부터 매칭정보를 수신하여 구매자의 사진을 수정하여 수정된 사진(PZ)을 생성하는 단계 및 상기 이미지 생성모듈(ST6)이 서버를 통하여 수정된 사진(PZ)을 구매자 단말기(ST5)로 전송하는 단계를 포함하는 것이다.

본 발명에서 말하는 기준의류는 모델의 체형과 구매자의 체형을 매칭시키기 위하여 동일한 의류를 입고 체형을 비교 분석하기 위해 사용하는 의류를 말한다. 상기 기준의류를 사용하는 경우 온라인 쇼핑몰의 피팅 모델이 기준의류를 입고 분석한 체형정보를 저장해 놓고, 이를 각 구매자의 체형과 분석하여 사용할 수 있다. 따라서 이를 이용하는 경우 구매하려는 의류 등의 패션상품에 체형 변화 값을 효과적으로 적용할 수 있다. 또한 본 발명에서 말하는 기준의류는 핏 매칭 포인트(1000)가 표시된 모든 종류의 의류를 포함하는 것으로 정의한다.

본 발명에서 말하는 사진은 제품이미지, 구매자가 제품을 입고 촬영한 이미지, 모델이 제품을 입고 촬영한 이미지 및 상기 메칭정보를 통하여 수정된 사진(PZ)를 모두 포함하는 것으로 정의한다.

상기 체형분석모듈은 기준의류에 표시된 핏 매칭 포인트를 기초로 사진(PX) 이미지를 3D 값으로 변환하여 체형을 분석하고 이를 구매하려는 상품의 피팅모델의 체형분석 값과 비교하는 방법으로 분석 및 변화 적용한다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 있어서, 상기 기준의류는 서로 다른 도형으로 이루어진 복수개의 도형으로 된 핏 매칭 포인트(1000)가 표시된 것일 수 있다.

본 발명에서 말하는 핏 매칭 포인트(1000)는 기준의류에 일정한 간격으로 복수개가 표시되어 이미 정해놓은 기준의류 입체 이미지와 비교 분석할 수 있는 기준값을 제공하여 해당 의류에 대한 기장정보와 함께 상기 기준의류의 입체 이미지 기준 값과 차이를 분석하여 체형정보를 분석한다.

또한 상기 핏 매칭 포인트(1000)는 서로 다른 형태의 도형으로 구성되며, 상기 서로 다른 도형으로 구성됨으로서 2D 형태의 이미지를 효과적으로 3D 값으로 보정 및 변환할 수 있게 한다.

상기 체형분석모듈은 사진을 3D 이미지로 변환하여 매칭정보를 생성하는 것일 수 있다. 이를 통하여 체형정보가 적용된 가상의류를 생동감을 높이고 실제 착용하였을 때와 같은 효과를 높일 수 있다.

상기 체형분석모듈은 수신한 사진파일의 해상도 및 밝기를 미리 정해놓은 범위로 편집하면서 기준의류에 포함된 핏 매칭 포인트의 위치를 특정하는 것일 수 있다. 상기 구매자가 기준의류를 착용한 사진은 카메라 플래시를 사용하면서 촬영된 것일 수 있다. 바람직하게는 촬영단계에서 카메라 플래시를 터트리면서 촬영된 이미지일 수 있다. 자연광의 환경에서도 플래시를 사용하면서 촬영된 이미지는 반사율에 의하여 사진 편집을 통하여 상기 핏 매칭 포인트(1000)의 위치 및 그 도형모양을 보다 정확하게 특정하게 할 수 있다.

즉 상기 핏 매칭 포인트(1000)는 일반적인 자연광의 환경에서는 눈으로 보이지 않으나, 강한 빛을 반사하여 사진을 편집하면서 상기 핏 매칭 포인트(1000)를 특정할 수 있도록 하는 것이다.

상기 핏 매칭 포인트(1000)가 표시된 의류를 구매한 경우 평소에는 일반적인 일상복으로 입고, 온라인 쇼핑몰 상에서 의류를 구매하고자 하는 경우 상기 일반복이 기준의류가 되어 체형정보를 제공하게 할 수 있다.

특히 상기 핏 매칭 포인트(1000)가 표시된 여러 일상복의 각각 기준의류로 체형정보를 반복적으로 업로드 하는 경우 구매자의 체형정보에 대한 오차가 감소할 수 있고, 체형의 변화를 최근 정보로 업데이트 시킬 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템에 있어서 매칭정보는 상기 핏 매칭 포인트를 기준으로 구매자의 사진과 모델의 사진 이미지를 대비하여 결정하는 것일 수 있다.

상기 핏 매칭 포인트(1000)는 기준의류에 코팅되어 인쇄된 것일 수 있다. 상기 기준의류를 일상생활에서는 보통의 일상복이 되므로 자연광의 환경에서는 상기 상기 핏 매칭 포인트(1000)가 보이지 않아야 한다. 또한 세탁하는 과정에서 상기 핏 매칭 포인트(1000)의 도형의 모양이 훼손되거나, 떨어지지 않아야 한다.

바람직하게 상기 핏 매칭 포인트(1000)는 하기의 화학식 1로 이루어진 코팅제로 코팅된 것일 수 있다.

[화학식 1]

(여기서, n은 2 내지 100의 정수이며, R₁은 탄소수 1 내지 5의 알킬기, 탄소수 2 내지 5의 알케닐기 및 탄소수 2 내지 5의 알키닐기로 이루어진 군으로부터 선택되며, R₂는 수소, -OH, 할로겐기 및 -NH₂로 이루어진 군으로부터 선택된다.)

상기 화학식 1로 이루어진 화합물을 사용하는 경우 적절한 광반사로 자연광에서는 코팅층이 잘 보이지 않지만, 촬영된 이미지에서는 수정 및 보정작업을 통하여 해당 코팅층의 도형 모양을 포함하여 적절히 특정할 수 있다.

바람직하게는, 상기 화학식 1로 표시되는 카바졸계 화합물은 구체적으로 하기 화학식 2 또는 화학식 3으로 표시되는 화합물이다:

[화학식 2]

[화학식 3]

(여기서, n 및 R₁은 화학식 1과 같다.)

[화학식 4]

(여기서, n은 2 내지 100의 정수이다.)

상기의 R₁은 탄소수 1 내지 5의 알킬기, 탄소수 2 내지 5의 알케닐기 및 탄소수 2 내지 5의 알키닐기로 이루어진 군으로부터 선택되며, 바람직하게는 에틸렌기 또는 프로필렌기로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다.

상기 화학식 2 또는 4에 의하는 경우 의류에 강하게 부착되어 반복적인 세탁에서도 코팅층이 떨어지지 않으며, 적절한 광반사로 촬영된 사진에서 핏 매칭 포인트(1000)를 보다 명확히 특정하게 할 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계 이후에, 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계; 현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계; 상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 의류 정보를 생성하는 단계; 및 상기 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 단말기를 이용하여 사용자 사진의 의류 및 환경 정보에 기초한 의류를 추천하는 방법에 있어서, 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계; 현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계; 상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계; 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 의류 정보를 생성하는 단계; 및 상기 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공하는 단계; 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 방법을 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템은 상기 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계는, 상기 복수의 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 서로 다른 사람별로 상기 복수의 사진들을 분류하는 단계; 및 상기 서로 다른 사람별로 분류된 사진들의 개수 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.

실시예에 따른 의류수납장치(300)는 복수의 의류수납장치(300)로 구성될 수 있다. 복수의 의류수납장치(300)는 사용자의 집안 내에 위치하고 사용자가 소유한 모든 의류 중 적어도 일부의 의류를 수납 공간에 따라 분리하여 수납하고 있는 장치가 된다. 또한, 복수의 의류수납장치(300)들 각각은 인식기(310)가 설치될 수 있고, 의류수납장치(300)들 각각의 도어(320)는 자동 개폐 방식으로 구성될 수 있다.

인식기(310)는 사용자가 의류 각각에 미리 부착된 의류의 고유 정보를 의미하는 식별 정보를 읽어드릴 수 있다. 식별 정보를 읽어 드리는 방식은 인식기(310)에 마련된 터치패드나 키보드 장치를 이용하여 사용자가 수동으로 입력하거나, 인식기(310)의 일련 번호 입력 장치를 이용한 식별 정보를 스캔하는 방식으로 식별 정보를 읽어 드릴 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다.

또한, 특정 의류의 식별 정보가 인식기(310)에 최초 인식되면, 의류수납장치(300)는 특정 의류가 인식기(310)가 설치된 의류수납장치(300) 상에 수납되었다는 정보를 저장한다. 그리고 특정 의류의 식별 정보가 인식기(310)에 다시 인식되면, 의류수납장치(300)는 특정 의류가 인식기(310)가 설치된 의류수납장치(300) 상에 수납되지 않았음을 저장하기 위하여 기존의 저장 정보를 업데이트한다.

또한, 의류수납장치(300)는 단말기(100)와의 통신을 통해 미리 정해진 신호를 단말기(100)로부터 수신하면 도어(320)를 자동으로 개방하도록 구성된다.

또한, 의류수납장치(300)는 복수의 수납공간을 구비할 수 있고, 이들 수납공간들 각각에 자동 개폐 가능한 도어와 인식기(310)가 설치될 수 있다. 따라서, 하나의 의류수납장치(300)만 존재하는 경우라도 하나의 의류수납장치(300)가 복수의 수납공간을 가지는 경우라면 이들 복수의 수납공간들 각각과 이들의 도어 그리고 이들의 인식기들을 복수의 의류수납장치로 정의할 수 있다.

단말기들, 그러한 단말기들을 위한 사용자 인터페이스들, 및 그러한 단말기들을 사용하기 위한 연관 된 프로세스들의 실시예들이 기술된다.

이하의 논의에서, 디스플레이 및 터치 감응형 표면을 포함하는 단말기가 기술된다. 그러나, 단말기가 선택적으로 물리적 키보드, 마우스 및/또는 조이스틱과 같은 하나 이상의 다른 물리적 사용자 인터페이스 디바이스를 포함한다는 것이 이해되어야 한다.

단말기는 전형적으로 그리기 애플리케이션, 프레젠테이션 애플리케이션, 워드 프로세싱 애플리케이션, 웹사이트 제작 애플리케이션, 디스크 저작 애플리케이션, 스프레드시트 애플리케이션, 게임 애플리케이션, 전화 애플리케이션, 화상 회의 애플리케이션, 이메일 애플리케이션, 인스턴트 메시징 애플리케이션, 운동 지원 애플리케이션, 사진 관리 애플리케이션, 디지털 카메라 애플리케이션, 디지털 비디오 카메라 애플리케이션, 웹 브라우징 애플리케이션, 디지털 음악 재생기 애플리케이션, 및/또는 디지털 비디오 재생기 애플리케이션 중 하나 이상과 같은 다양한 애플리케이션들을 지원한다.

단말기 상에서 실행되는 다양한 애플리케이션들은, 선택적으로, 터치 감응형 표면과 같은 적어도 하나의 보편적인 물리적 사용자 인터페이스 디바이스를 사용한다. 터치 감응형 표면의 하나 이상의 기능뿐만 아니라 디바이스 상에 표시되는 대응 정보는, 선택적으로, 조정되고 그리고/또는 하나의 애플리케이션으로부터 다음 애플리케이션으로 그리고/또는 각각의 애플리케이션 내에서 변화된다. 이러한 방식으로, 디바이스의 (터치 감응형 표면과 같은) 보편적인 물리적 아키텍처는, 선택적으로, 사용자에게 직관적이고 명료한 사용자 인터페이스들을 이용하여 다양한 애플리케이션들을 지원한다.

이제 터치 감응형 디스플레이들을 구비한 휴대용 단말기들의 실시예들에 주목한다. 도 2는 일부 실시예들에 따른 터치 감응형 디스플레이(110)들을 구비한 휴대용 단말기(100)를 예시하는 블록도이다. 터치 감응형 디스플레이(110)는 때때로 편의상 "터치 스크린"이라고 지칭되고, 때때로 터치 감응형 디스플레이 시스템으로 알려지거나 지칭된다. 단말기(100)는 메모리(190)(선택적으로, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함함), 메모리 제어기(191), 하나 이상의 처리 유닛(CPU)(180), 주변기기 인터페이스(120), RF 회로(170), 입/출력(I/O) 서브시스템(130), 다른 입력 또는 제어 디바이스들(140), 및 카메라시스템(150)을 포함한다. 단말기(100)는, 선택적으로, 단말기(100) 상의 접촉들의 세기를 검출하기 위한 하나 이상의 세기 센서(160)(예를 들어, 단말기(100)의 터치 감응형 디스플레이 시스템(110)과 같은 터치 감응형 표면)를 포함한다. 단말기(100)는, 선택적으로, 단말기(100) 상에 촉각적 출력들을 생성하기 위한(예를 들어, 단말기(100)의 터치 감응형 디스플레이 시스템(110) 또는 터치패드와 같은 터치 감응형 표면 상에 촉각적 출력들을 생성하기 위한) 하나 이상의 촉각적 출력 생성기를 포함한다. 이들 컴포넌트는 선택적으로 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인을 통해 통신한다.

단말기(100)는 일 예일 뿐이고, 단말기(100)는 선택적으로 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 갖거나, 선택적으로 2개 이상의 컴포넌트를 조합하거나, 선택적으로 컴포넌트들의 상이한 구성 또는 배열을 갖는다는 것이 인식되어야 한다. 도 2에 도시된 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 및/또는 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit)들을 비롯한, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어 둘 모두의 조합으로 구현된다.

메모리(190)는, 선택적으로, 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함하고, 또한 선택적으로, 하나 이상의 자기 디스크저장 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스와 같은 비휘발성 메모리를 포함한다. CPU(180) 및 주변기기 인터페이스(120)와 같은 단말기(100)의 다른 컴포넌트들에 의한 메모리(190)에의 액세스는, 선택적으로, 메모리 제어기(191)에 의해 제어된다.

주변기기 인터페이스(120)는 디바이스의 입력 및 출력 주변기기들을 CPU(180) 및 메모리(190)에 연결하는 데 사용될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(180)는 단말기(100)에 대한 다양한 기능들을 수행하고 데이터를 처리하기 위해 메모리(190)에 저장된 다양한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 명령어들의 세트들을 구동하거나 실행한다.

일부 실시예들에서, 주변기기 인터페이스(120), CPU(180) 및 메모리 제어기(191)는, 선택적으로, 칩과 같은 단일 칩 상에서 구현된다. 일부 다른 실시예들에서, 이들은 선택적으로 별개의 칩들 상에서 구현된다.

RF(radio frequency) 회로(170)는 전자기 신호들로도 칭해지는 RF 신호들을 수신 및 송신한다. RF 회로(170)는 전기 신호들을 전자기 신호들로/로부터 변환하고, 전자기 신호들을 통해 통신 네트워크들 및 다른 통신 디바이스들과 통신한다. RF 회로(170)는 선택적으로 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 프로세서, CODEC 칩셋, 가입자 식별 모듈(subscriber identity module; SIM) 카드, 메모리 등을 포함하지만 이들로 한정되지 않는, 이러한 기능들을 수행하기 위한 잘 알려진 회로를 포함한다. RF 회로(107)는 선택적으로 네트워크들, 예컨대 월드 와이드 웹(WWW)으로도 지칭되는 인터넷, 인트라넷, 및/또는 무선 네트워크, 예컨대 셀룰러 전화 네트워크, 무선 근거리 통신망(local area network; LAN) 및/또는 대도시 통신망(metropolitan area network; MAN), 및 다른 디바이스들과 무선 통신에 의해 통신한다. 무선 통신은, 선택적으로, GSM(Global System for Mobile Communications), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(high-speed downlink packet access), HSUPA(high-speed uplink packet access), EV-DO(Evolution, Data-Only), HSPA, HSPA+, DC-HSPDA(Dual-Cell HSPA), LTE(long term evolution), NFC(near field communication), W-CDMA(wideband code division multiple access), CDMA(code division multiple access), TDMA(time division multiple access), 블루투스, Wi-Fi(Wireless Fidelity)(예를 들어, IEEE 802.11a, IEEE 802.11b, IEEE 802.11g 및/또는 IEEE 802.11n), VoiP(voice over Internet Protocol), Wi-MAX, 이메일용 프로토콜(예를 들어, IMAP(Internet message access protocol) 및/또는 POP(post office protocol)), 인스턴트 메시징(예를 들어, XMPP(extensible messaging and presence protocol), SIMPLE(Session Initiation Protocol for Instant Messaging and Presence Leveraging Extensions), IMPS(Instant Messaging and Presence Service)), 및/또는 SMS(Short Message Service), 또는 본 문헌의 출원일 현재 아직 개발되지 않은 통신 프로토콜들을 포함하는 임의의 다른 적합한 통신 프로토콜을 포함하지만 이로 한정되지 않는 복수의 통신 표준들, 프로토콜들 및 기술들 중 임의의 것을 사용한다.

카메라시스템(150)은 사용자와 단말기(100) 사이에서 카메라 인터페이스를 제공한다. 카메라시스템(150)은 촬영된 영상을 전기 신호로 변환하고 전기 신호를 영상처리하여 디스플레이(110)나 메모리(190)로 송신한다. 카메라시스템(150)은 전기 신호를 영상 데이터로 변환하고, 처리를 위해 주변기기 인터페이스(120)로 송신한다. 영상 데이터는 선택적으로 주변기기 인터페이스(120)에 의해 메모리(190)로부터 인출되고/되거나 메모리(190)로 송신된다.

I/O 서브시스템(130)은 터치 스크린(110) 및 다른 입력 제어 디바이스들(140)과 같은, 단말기(100) 상의 입/출력 주변기기들을 주변기기 인터페이스(120)에 연결한다. I/O 서브시스템(130)은 선택적으로 디스플레이 제어기(111), 하나 이상의 입력 제어기(112)를 포함한다. 하나 이상의 입력 제어기(112)는 다른 입력 또는 제어 디바이스들(140)로부터/로 전기 신호들을 수신/송신한다. 다른 입력 제어 디바이스들(140)은 선택적으로 물리적 버튼들(예를 들어, 푸시 버튼, 로커 버튼(rocker button) 등), 다이얼, 슬라이더 스위치, 조이스틱, 클릭 휠 등을 포함한다. 일부 대안적인 실시예들에서, 입력 제어기(들)(160)는 선택적으로 키보드, 적외선 포트, USB 포트, 및 마우스와 같은 포인터 디바이스 중 임의의 것에 연결된다(또는 어떤 것에도 연결되지 않는다).

터치 감응형 디스플레이(110)는 단말기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 제공한다.

디스플레이 제어기(111)는 터치 스크린(110)으로부터/으로 전기 신호들을 수신 및/또는 송신한다. 터치 스크린(110)은 사용자에게 시각적 출력을 표시한다. 시각적 출력은, 선택적으로, 그래픽, 텍스트, 아이콘들, 비디오 및 이들의 임의의 조합(총칭하여 "그래픽"으로 지칭함)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시각적 출력의 일부 또는 전부가 사용자 인터페이스 객체들에 대응한다.

터치 스크린(110)은 햅틱 및/또는 촉각적 접촉에 기초하여 사용자로부터의 입력을 수용하는 터치 감응형 표면, 센서 또는 센서들의 세트를 갖는다. 터치 스크린(110) 및 디스플레이 제어기(111)는 (메모리(190) 내의 임의의 연관된 모듈들 및/또는 명령어들의 세트들과 함께) 터치 스크린(110) 상의 접촉(및 접촉의 임의의 이동 또는 중단)을 검출하고, 검출된 접촉을 터치 스크린(110) 상에 표시되는 사용자 인터페이스 객체들(예를 들어, 하나 이상의 소프트 키, 아이콘, 웹 페이지 또는 이미지)과의 상호작용으로 변환한다. 예시적인 실시예에서, 터치 스크린(110)과 사용자 사이의 접촉 지점은 사용자의 손가락에 대응한다.

터치 스크린(110)은, 선택적으로, LCD(액정 디스플레이) 기술, LPD(발광 중합체 디스플레이) 기술, 또는 LED(발광 다이오드) 기술을 이용하지만, 다른 실시예들에서는 다른 디스플레이 기술들이 이용된다. 터치 스크린(110) 및 디스플레이 제어기(111)는, 선택적으로, 터치 스크린(110)과의 하나 이상의 접촉 지점들을 결정하기 위해 정전용량, 저항, 적외선 및 표면 음향파 기술들과 다른 근접 센서 어레이들 또는 다른 요소들을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는, 현재 알려져 있거나 추후에 개발될 복수의 터치 감지 기술 중 임의의 것을 이용하여, 접촉 및 그의 임의의 이동 또는 중단을 검출한다.

터치 스크린(110)은, 선택적으로, 스타일러스, 손가락 등과 같은 임의의 적합한 물체 또는 부속물을 이용하여 터치 스크린(110)과 접촉한다. 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스는 손가락 기반 접촉 및 제스처를 주로 이용하여 동작하도록 설계되며, 이는 터치 스크린 상의 손가락의 더 넓은 접촉 면적으로 인해 스타일러스 기반 입력보다 덜 정밀할 수 있다. 일부 실시예들에서, 단말기(100)는 대략적인 손가락 기반 입력을 사용자가 원하는 동작들을 수행하기 위한 정밀한 포인터/커서 위치 또는 커맨드로 변환한다.

일부 실시예들에서, 터치 스크린 외에도, 단말기(100)는, 선택적으로, 특정 기능들을 활성화 또는 비활성화하기 위한 터치패드(도시되지 않음)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 터치패드는 터치 스크린과는 다르게 시각적 출력을 표시하지 않는 디바이스의 터치 감응형 영역이다. 터치패드는, 선택적으로, 터치 스크린(110)으로부터분리된 터치 감응형 표면 또는 터치 스크린에 의해 형성된 터치 감응형 표면의 연장부이다.

단말기(100)는 또한 다양한 컴포넌트들에 전력을 공급하기 위한 전력 시스템(101)을 포함한다. 전력 시스템(101)은 선택적으로 전력 관리 시스템, 하나 이상의 전원(예를 들어, 배터리, 교류 전류(AC)), 재충전 시스템, 전력 고장 검출 회로, 전력 변환기 또는 인버터, 전력 상태 표시자(예를 들어, 발광 다이오드(LED)), 및 휴대용 단말기들 내에서의 전력의 생성, 관리 및 분배와 연관된 임의의 다른 컴포넌트들을 포함한다.

단말기(100)는 또한 선택적으로 하나 이상의 가속도계(102)를 포함한다. 도 2는 주변기기 인터페이스(120)에 연결된 가속도계(102)를 도시한다. 대안적으로, 가속도계(102)는 선택적으로 I/O 서브시스템(130) 내의 입력 제어기(112)에 연결된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 가속도계로부터 수신된 데이터의 분석에 기초하여 터치 스크린 디스플레이 상에 세로보기(portrait view) 또는 가로보기(landscape view)로 정보가 표시된다.

단말기(100)는, 선택적으로, 가속도계(들)(102) 외에도 자력계(도시되지 않음), 및 단말기(100)의 위치 및 배향(예를 들어, 세로 또는 가로)에 관한 정보를 획득하기 위한 GPS(또는 GLONASS 또는 다른 글로벌 내비게이션 시스템) 수신기(103)를 포함한다.

또한, 단말기(100)는 단말기(100)의 위치 정보를 검출하기 위하여 GPS 수신기(103)를 이용할 수도 있다.

일부 실시예들에서, 메모리(190)에 저장된 소프트웨어 컴포넌트들은 운영 체제(192), 통신 모듈(또는 명령어들의 세트)(193), 접촉/모션 모듈(또는 명령어들의 세트)(194), 그래픽 모듈(또는 명령어들의 세트)(195), 텍스트 입력 모듈(또는 명령어들의 세트)(196), 위성 위치확인 시스템(GPS) 모듈(또는 명령어들의 세트)(197), 및 애플리케이션들(또는 명령어들의 세트들)(198)을 포함한다.

일부 실시예에서, 메모리(190)는 이벤트 분류기(199) 및 애플리케이션을 포함한다.

이벤트 분류기(199)는 이벤트 정보를 수신하고 그 이벤트 정보를 전달한 애플리케이션을 결정한다. 이벤트 분류기(199)는 이벤트 모니터(199a)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트 모니터(199a)는 주변기기 인터페이스(120)로부터 이벤트 정보를 수신한다. 이벤트 정보는 단말기(100)의 특정 위치에 대한 정보를 포함한다. 따라서, 이벤트 모니터(199a)가 주변기기 인터페이스(120)로부터 수신하는 정보는 GPS 수신기(103)로부터의 정보를 포함한다.

터치 스크린(110)은 선택적으로 사용자 인터페이스(UI)(20) 내에 하나 이상의 그래픽을 표시한다. 이러한 실시예에서뿐만 아니라 아래에 기술되는 다른 실시예들에서, 사용자는 예를 들어 하나 이상의 손가락 (도면에서 축척대로 도시되지 않음) 또는 하나 이상의 스타일러스 (도면에서 축척대로 도시되지 않음)를 이용하여 그래픽 상에 제스처를 행함으로써 그래픽들 중 하나 이상을 선택하는 것이 가능하게 된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 그래픽의 선택은 사용자가 하나 이상의 그래픽과의 접촉을 중단할 때 발생한다. 일부 실시예들에서, 제스처는 선택적으로 단말기(100)와 접촉한 손가락의 하나 이상의 탭, (좌에서 우로, 우에서 좌로, 위로 및/또는 아래로의) 하나 이상의 스와이프 및/또는 (우에서 좌로, 좌에서 우로, 위로 및/또는 아래로의) 롤링을 포함한다. 일부 구현예들 또는 상황들에서, 그래픽과의 의도하지 않은 접촉은 그래픽을 선택하지 않는다. 예를 들어, 선택에 대응하는 제스처가 탭인 경우에, 애플리케이션 아이콘 위에서 휩쓰는 스와이프 제스처는, 선택적으로, 대응하는 애플리케이션을 선택하지 않는다.

서버(200)는 단말기(100)와 네트워크를 통해 데이터를 송수신한다. 보다 상세하게는, 서버(200)는 단말기(100)의 애플리케이션의 실행에 필요한 각종 데이터를 송신할 수 있다. 또한, 단말기(100)로부터 수신된 정보를 데이터베이스화 할 수 있다. 또한, 서버(200)는 다른 단말기로부터 수신한 정보를 또 다른 단말기로 전송하는 중계 역할을 할 수도 있다. 또한, 서버(200)는 단말기(100)의 요청에 응답하여 애플리케이션 실행 파일을 단말기(100)로 제공하는 기능을 할 수 있다. 또한, 서버(200)는 단말기(100)에서 실행되는 애플리케이션의 전반적인 관리를 통신을 통해 수행할 수 있다.

또한, 서버(200)는 복수의 서버(200)로 이루어질 수 있고, 복수의 서버(200)들 각각은 서로 다른 기능을 제공하기 위하여 존재할 수 있고, 복수의 서버(200)들 각각의 관리 주체 또한 유사하거나 동일하거나 이와 달리 전혀 다른 성격이 될 수 있음을 이해해야 할 것이다.

도 8는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 사진의 의류 및 환경 정보를 이용하여 의류를 추천하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 9는 단말기에 저장된 복수의 사진들에 대한 예시도이고, 도 10은 복수의 사진들로부터 사용자 사진을 추출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 그리고 도 7은 복수의 사용자 사진들과 제1 및 제2 환경 정보를 디스플레한 예시도이고, 도 8은 매칭 사용자 사진들과 각종 정보를 디스플레이한 단말기에 대한 예시도이다.

도 8을 참조하면, 방법(S10)은 메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계(S100), 상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계(S200), 현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계(S300), 상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계(S400), 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 의류 정보를 생성하는 단계(S500) 및 상기 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공하는 단계(S600)를 제공할 수 있다.

상세하게는, 도 8 내지 도 10을 참조하면, 단말기(100)는 메모리(190) 내 저장된 복수의 사진들(a)로부터 복수의 사용자 사진들(a2)을 추출(S100)할 수 있다. 구체적으로, 단말기(100)는 복수의 사진들(a) 각각의 이미지 분석에 기초하여 서로 다른 사람별(P1 내지 P4)로 복수의 사진들(a)을 분류할 수 있다.

서로 다른 사람별(P1 내지 P4)로 분류된 사진들(a1, a2, a3, a4)의 개수 정보에 기초하여 복수의 사용자 사진들(a2)을 추출할 수 있다. 이 경우, P1 내지 P4 사람들 중 가장 많이 촬영된 사람(예시된 도면에 따르면 P2 사람에 대한 사진의 개수가 가장 많음)의 사진(a2)의 개수가 가장 많으므로 P2 사람의 사진을 복수의 사용자 사진들(a2)이 된다.

사용자의 단말기(100) 내의 인물 사진들 중에는 사용자를 촬영한 사진의 수가 가장 높게 나타나는 점을 이용하여 동일 인물 중 가장 많은 수의 사진이 나타나는 사진 내의 인물을 사용자로 추정함으로써 사용자의 사진을 추출할 수 있다.

또한, 단말기(100)가 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계(S200)는, 복수의 사용자 사진들(a2) 각각의 촬영 일자 정보를 검출하고, 복수의 사용자 사진들(a2) 각각의 촬영 위치 정보를 검출하며, 촬영 일자 정보에 대응하는 촬영 날씨 정보를 검출하여 촬영 일자 정보, 촬영 위치 정보 및 촬영 날씨 정보를 포함하는 제1 환경 정보를 생성할 수 있다.

보다 상세하게는, 단말기(100)는 복수의 사용자 사진들(a2) 각각이 촬영되는 시점에 단말기(100)에 미리 저장된 촬영 일자 정보와 촬영 위치 정보를 읽어드릴 수 있다. 그리고 단말기(100)는 촬영 일자와 촬영 위치 정보를 서버(200)로 전송함으로써 촬영 일자 시점에 촬영된 위치 상의 날씨 정보를 서버(200)로부터 수신함으로써 촬영 날씨 정보를 생성할 수 있다. 따라서, 단말기(100)는 복수의 사용자 사진들(a2) 각각에 대한 촬영 일자 정보, 촬영 위치 정보 및 촬영 날씨 정보를 포함하는 제1 환경 정보를 생성할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 도 7에 예시된 바와 같이 복수의 사용자 사진들(a2)을 디스플레이(b)할 수 있고, 각 사용자 사진들(a2)의 제1 환경 정보를 디스플레이(c)할 수 있다.

또한, 단말기(100)는 현재의 제2 환경 정보를 생성(S300)할 수 있다. 보다 상세하게는, 단말기(100)는 현재 일자 정보와 단말기(100)의 위치에 대응하는 현재 위치 정보 및 현재 위치 정보에 대응하는 현재 날씨 정보를 포함하는 제2 환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 단말기(100)는 GPS 정보에 따라 단말기(100) 자신의 위치를 특정하고, 현재 위치에 대응하는 현재 날씨 정보를 서버(200)로부터 수신함으로써 제2 환경 정보를 생성하고, 도 7에 예시된 바와 같이 제2 환경 정보를 디스플레이(d)할 수 있다.

또한, 단말기(100)는 제1 환경 정보 및 제2 환경 정보에 기초하여 복수의 사용자 사진들(a2) 중 매칭 사용자 사진들을 추출(S400)할 수 있다.

보다 상세하게는, 단말기(100)는 현재 일자 정보와 제1 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 일자 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 현재 일자가 2018.06.16이고, 제1 기 설정된 범위가 X 년인 경우 촬영 일자는 2013.06.16 내지 2018.06.16이 될 수 있다. 여기서의 X 년은 사용자가 임의로 설정 가능하다. 사용자는 최근 몇 년간의 의류만 착용하는 등의 사용자의 착용 의류에 대한 성향, 사용자의 신체 변화를 고려하여 설정할 수 있다. 그리고 X의 값에 따라서, 단말기(100)는 복수의 사용자 사진들 중 제1 기 설정된 범위를 벗어나 촬영된 사진을 필터링하고 남은 사진들 중에서 매칭 사용자 사진을 추출하게 된다.

다음으로 단말기(100)는 현재 위치 정보와 제2 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 위치 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 기 설정된 범위가 동, 구, 시, 도 단위의 지역 범위이거나 국가 단위인 경우이고, 현재 위치가 서울인 경우, 서울 지역이나 한국 등이 촬영 위치 정보가 될 수 있다.

만약, 제2 기 설정된 범위가 시 단위의 지역 범위인 경우, 단말기(100)는 복수의 사용자 사진들 중에서 서울 지역을 벗어난 지역에서 촬영된 사진을 필터링하고 남은 사진들 중에서 매칭 사용자 사진을 추출하게 된다.

다음으로, 단말기(100)는 현재 날씨 정보와 제3 기 설정된 범위 내에서 매칭되는 촬영 날씨 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제3 기 설정된 범위가 Y 도의 기온, Z의 습도인 경우 현재 기온으로부터 플러스 마이너스 Y도 그리고 현재 습로부터 플러스 마이너스 Z 습도가 촬영 날씨 정보가 된다.

단말기(100)는 위 범위를 벗어나는 날씨에 촬영된 사진을 필터링하고 남은 사진들 중에서 매칭 사용자 사진을 추출하게 된다.

여기서, 기온과 습도를 예로 들었으나 이에 한정하는 것은 아니고 각종 날씨 정보를 추가로 고려할 수 있다.

다음으로, 단말기(100)는 복수의 사용자 사진들 중 촬영 일자 정보, 촬영 위치 정보 및 촬영 날씨 정보에 기초하여 이들 정보의 범위에 해당하는 사진인 매칭 사용자 사진들을 최종적으로 선정할 수 있다.

또한, 단말기(100)는 추출한 매칭 사용자 사진들(e)을 도 8에 예시된 바와 같이 디스플레이할 수 있고, 추출된 매칭 사용자 사진들(e) 각각과 연관된 촬영 일자 정보, 촬영 위치 정보 및 촬영 날씨 정보(f)를 디스플레이할 수 있다.

또한, 단말기(100)는 추출된 매칭 사용자 사진들(e) 각각을 분석하여 매칭 사용자 사진내에 사용자가 착용한 의류 정보를 생성(S500)할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 생성된 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보(h)를 도 8에서 예시된 바와 같이 디스플레이할 수 있다. 따라서, 사용자는 현재의 위치와 날씨에 따라 단말기(100)가 자동으로 추천하는 맞춤형 의류 정보(h)을 제공(S600)받을 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 단말기(100)는 메모리(190)에 미리 저장된 캘린더 정보를 읽어 드릴 수 있다.

캘린더 정보에 대해서 구체적으로 설명한다. 단말기(100)에는 캘린더 어플리케이션이 설치될 수 있고, 사용자는 캘린더 어플리케이션을 이용하여 자신의 특정일의 스케쥴 정보를 입력할 수 있다. 그리고 특별한 스케쥴이 없는 경우에는 공란으로 비워둘 수 있다.

단말기(100)는 캘린더 정보에서 현재 일자 정보에 대응하는 스케쥴 정보를 검출하고. 스케쥴 정보에 기초하여 생성된 의류 정보를 분류할 수 있다. 구체적으로, 단말기(100)는 캘린더 정보 내에서 현재 일자의 스케쥴 정보가 있는지 확인하고 스케쥴 정보가 있는 경우 입력된 텍스트 정보를 분석하여 현재 일자에서의 사용자의 스케쥴을 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 캘린더 어플리케이션을 통해 현재 일자에 000 출장이라고 입력한 경우, 단말기(100)는 “출장”이라는 단어를 인식할 수 있다. 만약, 사용자가 현재 일자에 어떠한 정보도 기입하지 않은 경우 단말기(100)는 공란임을 인식할 수 있다.

다음으로, 단말기(100)는 분류된 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공할 수 있다. 즉, 단말기(100)는 S500 단계에서 생성한 의류 정보를 의류의 성격별로 분류하고 현재 일자의 스케쥴에 적합한 의류 정보로 분류하고, 분류된 의류 정보에 기초하여 맞춤형 의류 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 현재 일자를 기준으로 출장이 예정되어 있는 경우, S500 단계에서 생성한 의류 정보들 중에서 정장 의류 정보를 제외한 캐주얼 의류 정보 및 이와 유사한 성격의 의류 정보를 제거할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 정장 의류 정보에 기초하여 맞춤형 의류 정보를 제공할 수 있다.

이와 달리, 사용자가 현재 일자를 기준으로 특별한 출장이 없는 경우(공란인 것으로 판단한 경우), S500 단계에서 생성한 의류 정보들 중에서 캐주얼 의류 정보를 제외한 정장 의류 정보 및 이와 유사한 성격의 의류 정보를 제거할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 정장 의류 정보에 기초하여 맞춤형 의류 정보를 제공할 수 있다. 이는 사용자에게 보다 적합한 의류 정보를 제공할 수 있도록 한다. 즉, 현재의 날씨 등의 환경 정보뿐만 아니라 예정된 사용자의 일정까지 고려함으로써 보다 사용자 개인의 맞춤형 의류 정보 추천이 가능하다.

한편, 여기서의 맞춤형 의류 정보는 사용자 사진들에서 분석된 의류와는 다른 새로운 의류가 아닌 사용자가 소지한 의류들 중 적어도 하나의 의류가 된다. 즉, 사용자가 현재 소지하고 있지 않은 새로운 의류 상품을 추천하는 것이 아닌 사용자가 특정 위치, 특정 날씨 등과 같이 특정 환경에서 주로 착용한 의류 정보를 분석하여 사용자의 특정 환경에서의 의류 취향을 파악하고 파악한 결과에 따라 사용자 자신이 소지한 의류들 범위 내에서 의상 코디 정보를 제공하는 것이다. 따라서, 사용자가 외출을 하기 전 당장 착용할 의류를 통한 의상 코디에 대한 고민의 시간이 최소화되도록 하고 바깥 날씨 등에 대한 정확한 정보 취득을 수행할 필요 없이 과거 자신의 의상 코디에 기반하여 신속하게 의류 정보를 추천받을 수 있도록 한다.

다른 실시예 따르면, 단말기(100)는 의류에 부착된 식별 정보를 인식하는 인식기(310)를 구비한 복수의 의류 수납 장치들(300) 각각에 맞춤형 의류 정보를 전송할 수 있다. 그리고, 단말기(100)는 복수의 의류 수납 장치들(300) 각각으로부터 맞춤형 의류 정보 내의 복수의 맞춤형 의류들 각각의 수납 정보를 수신할 수 있다. 그리고, 단말기(100)는 수납 정보에 기초하여 복수의 맞춤형 의류들 각각의 위치 정보를 표시할 수 있다.

보다 상세하게는, 사용자는 복수의 의류 수납 장치들(300)에 자신의 의류를 수납할 수 있고, 전술한 맞춤형 의류 정보 내의 맞춤형 의류는 복수의 의류 수납장치들(300) 중 어느 하나의 수납 장치 또는 복수의 수납 장치들에 수납되어 있을 수 있거나, 세탁 등을 이유로 수납 장치에 수납되어 있지 않을 수 있다.

의류 수납 장치들(300) 각각은 단말기(100)로부터 맞춤형 의류 정보를 수신하면, 자신의 데이터베이스에 기초하여 맞춤형 의류 정보 내의 맞춤형 의류들 중에서 수납하고 있는 의류에 대한 정보를 검출하여 검출된 의류 정보와 수납 장치 식별 번호를 단말기(100)로 전송할 수 있다. 그리고, 단말기(100)는 수납 장치의 식별 번호를 이용하여 어떤 수납 장치에 맞춤형 의류들 중 적어도 하나가 수납되어 있는지에 대한 맞춤형 의류들의 위치 정보를 생성할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 맞춤형 의류들이 수납된 의류 수납 장치들(300)의 위치 정보를 표시함으로써 간접적으로 맞춤형 의류들의 위치 정보를 표시할 수 있게 된다. 그리고 수납되지 않은 것으로 판단된 의류에 대해서는 별도로 표시함으로써 사용자로 하여금 의류 수납 장치(300)가 아닌 다른 장소(예를 들어, 세탁소나 빨래 걸이가 위치한 장소 등)에서 의류를 찾을 수 있도록 한다.

또한, 단말기(100)는 맞춤형 의류들 중 적어도 하나를 수납하는 제1 의류 수납 장치와의 근접 정보를 검출할 수 있다. 그리고 단말기(100)로부터 기 설정된 범위 내로 상기 제1 의류 수납 장치의 검출 여부를 판단할 수 있다. 즉, 사용자가 의류 수납 장치 내에서 맞춤형 의류를 꺼내기 위해서 의류 수납 장치로 다가가는 중, 단말기(100)와 의류 수납 장치 사이의 거리가 소정의 거리 범위 내가 되면, 단말기(100)과 의류 수납 장치는 서로 페어링됨으로써 단말기(100)는 의류 수납 장치를 검출할 수 있게 된다. 그리고 단말기(100)는 제1 의류 수납 장치를 검출하면, 검출된 제1 의류 수납 장치로 의류 수납 장치 도어 오픈 신호를 전송할 수 있다. 그리고, 의류 수납 장치는 도어 오픈 신호에 응답하여 도어를 자동으로 오픈하게 된다. 따라서, 사용자는 복수의 서랍공간으로 구성된 의류 수납 장치 내에서 어떤 수납 공간 내에 현재 찾고자 하는 의류가 포함되어 있는지 물리적인 도어 오픈을 통해 빠르게 확인 가능하다.

다른 실시예에 따르면, 단말기(100)는 맞춤형 의류 정보 내의 복수의 맞춤형 의류들 각각의 이미지를 모두 표시하고, 실내 공간 지도 및 실내 공간 지도 내의 복수의 의류 수납 장치의 위치 정보를 표시할 수 있으며, 미리 등록된 복수의 의류 수납 장치 내의 의류 수납 데이터베이스에 기초하여 복수의 맞춤형 의류들 각각의 위치 정보를 복수의 맞춤형 의류들 각각이 수납된 의류 수납 장치의 위치 정보로 표시할 수도 있다. 따라서, 사용자는 실내 공간 지도와 맞춤형 의류들이 수납된 의류 수납 장치에 대한 위치를 신속하게 확인할 수 있다.

한편, 단말기(100)는 각 의류 수납 장치(300)들로부터 수납하고 있는 의류 정보를 주기적으로 수신하여 의류 수납 데이터베이스를 생성할 수 있다.

다음으로, 단말기(100)는 단말기로부터 기 설정된 범위 내에서 의류 수납 장치의 검출 여부를 판단하고, 의류 수납 장치가 검출되고, 검출된 의류 수납 장치 내에 수납된 맞춤형 의류에 대응하는 맞춤형 의류의 이미지에 대한 선택에 응답하여 의류 수납 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.

보다 상세하게는, 사용자는 단말기(100)에 표시된 실내 공간 지도와 맞춤형 의류의 위치 정보를 확인하여 맞춤형 의류를 의류 수납 장치로부터 꺼내오기 위하여 의류 수납 장치로 근접하면, 단말기(100)는 의류 수납 장치에 근접하였음을 인식하고 최종적으로 의류 수납 장치를 검출할 수 있다. 그리고 단말기(100)는 검출된 의류 수납 장치의 도어의 개폐 명령 신호를 전송한다. 그리고 사용자는 디스플레이되고 있는 맞춤형 의류에 대한 이미지를 터치하면, 터치된 맞춤형 의류는 현재 검출된 의류 수납 장치에서 제거된 것으로 인식하여 의류 수납 데이터베이스를 업데이트한다. 따라서, 사용자는 의류 수납 장치로부터 의류를 꺼내올 때 의류의 식별 번호를 인식기(310)에 별도로 인식시킬 필요가 없다.

또 다른 실시예에 따르면, 단말기(100)는 매칭 사용자 사진들 중 선택된 맞춤형 의류 이미지를 포함하는 제1 매칭 사용자 사진의 촬영 일자 정보를 현재 일자 정보로, 촬영 위치 정보를 현재 위치 정보로 촬영 날씨 정보를 현재 날씨 정보로 수정하여 추가 매칭 사용자 사진을 생성하여 저장할 수 있다. 이 경우, 수정전 매칭 사용자 사진은 메모리(190) 내에서 제거되지 않고 그대로 유지되고 있음을 유의해야 한다. 이를 통해, 사용자가 별도의 사진을 촬영하지 않아도 사진이 촬영 일자와 촬영 위치 그리고 촬영 날씨가 변경된 동일한 이미지의 사진이 생성된다. 또한, 다음번에 단말기(100)가 전술한 맞춤형 의류 정보 제공 과정을 진행 시 촬영 일자, 위치, 날씨만 변경된 동일 사진의 수가 더 많아지게 되었으므려 사용자가 선호하는 의류에 대한 추천 가능성이 자동으로 높아지게되는 효과를 거둘 수 있다.

[제조예: 기준의류 제작]

상기 기준의류를 제작하기 위하여 하기의 [표 1]과 같은 조성을 셔츠에 일정한 간격으로 서로 다른 모양으로 이루어진 핏 매칭 포인트를 인쇄하였다.

	실시예 1	실시예 2	실시예 3	실시예 4	실시예 5	실시예 6	실시예 7
화학식 2로 표시되는 카바졸계 화합물	-	10	-	-	-	-	-
화학식 3 로 표시되는 카바졸계 화합물	-	-	10	10	10	10	10
화학식 4 로 표시되는 카바졸계 화합물	-	-	-	1	5	15	20
테트라하이드로퍼류릴 알코올	15	15	15	15	15	15	15
퍼퓨릴 알코올	5	5	5	5	5	5	5
실리카 입자	5	5	5	5	5	5	5

(단위: 중량부)

[실험예:]

상기 실시예 1 내지 7에 따라 인쇄된 핏 매칭 포인트를 자연광에서 인식되는 정도 및 플래시와 함께 사진을 촬영한 이미지에서 상기 핏 매칭 포인트가 인식되는 정도를 평가하여 1 내지 10의 지수로 평가하였다. 하기의 지수는 그 숫자가 높을수록 자연광에서는 잘 보이지 않고 이미지 처리단계에서 핏 매칭 포인트가 인식률이 높아 그 효과가 우수한 것이다. 또한 상기 핏 매칭 포인트가 인쇄된 셔츠를 세제와 함께 더운 물에 넣고 동일한 정도의 강한 물리력을 가하면서 의류에 대한 부착성을 평가하였다.

	실시예 1	실시예 2	실시예 3	실시예 4	실시예 5	실시예 6	실시예 7
핏 매칭 포인트 지수	5	8	7	7	7	8	7
내구성 지수	5	6	6	4	10	9	7

(단위: 지수)상기 [표 2]를 참조하면, 실시예 1를 기준으로 각 실시예 2 내지 7에 관한 핏 매칭 포인트 지수와 내구성을 비교평가한 결과 실시예 2 내지 7의 경우 실시예 1에 비하여 자연광에서 잘 보이지 않을 뿐만 아니라 자연광이 있는 환경에서 플래시를 가하면서 촬영한 것만으로 핏 매칭포인트가 상대적으로 잘 인식될 수 있는 정도의 반사율을 나타내었다.

특히 내구성의 경우에 있어서 실시예 5 및 6의 경우에는 아무리 힘을 가하여도 셔츠에 인쇄된 핏 매칭 포인트가 거의 훼손되지 않으므로 일상복으로 사용하면서 본 발명에 따른 기준의류로 사용할 수 있다는 점을 확인하였다. 실시예 5 및 6에 의하는 경우 카바이드졸계 화합물에 의한 상호 작용으로 상승효과가 나타난다는 점을 확인하였다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

M: 허리둘레
N: 앞밑위길이
H: 허벅지 둘레
S: 허벅지 둘레
T: 밑단둘레
X: 총기장
Y: 소매기장
W: 가슴둘레
U: 어깨너비
ST1: 체형분석서버
ST2: 체형분석모듈
ST3: 데이터베이스
ST4: 가상의류생성모듈
ST5: 구매자 단말기
ST6: 이미지 생성모듈
PX: 촬영된 이미지
PZ: 수정된 이미지
100: 휴대전화
150: 카메라
200: 서버
300: 의류수납장치
400: 네트워크
1000: 핏 매칭 포인트
5000: 가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템

Claims (8)

1. 구매자가 기준의류를 착용한 사진을 구매자 단말기에 저장하고 체형분석 서버로 전송하는 단계;
   체형분석모듈이 상기 체형분석 서버로부터 사진을 전송받아 체형을 분석하고 체형정보를 데이터 베이스에 저장하고 구매자의 단말기로 전송하는 단계;
   구매자의 단말기가 상기 체형분석 서버에서 분석된 구매자의 체형정보를 수신하여 메모리에 저장하는 단계;
   상기 구매자가 구매자 단말기를 통하여 온라인상에서 상품을 선택하면, 상기 체형분석모듈이 상기 상품을 착용한 모델의 체형 정보와 데이터베이스에 저장된 구매자의 체형정보를 비교하여 매칭정보를 생성하는 단계;
   가상 이미지 생성모듈이 상기 체형분석모듈로부터 매칭정보를 수신하여 구매자의 사진을 수정하여 수정된 사진을 생성하는 단계 및
   상기 이미지 생성모듈이 서버를 통하여 수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계를 포함하고
   상기 기준의류는 서로 다른 도형으로 이루어진 복수개의 도형으로 된 핏 매칭 포인트가 표시된 것이며,
   상기 핏 매칭 포인트는 하기의 화학식 1로 이루어진 코팅제로 코팅된 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
   [화학식 1]
   

   

   
   (여기서, n은 2 내지 100의 정수이며, R₁은 탄소수 1 내지 5의 알킬기, 탄소수 2 내지 5의 알케닐기 및 탄소수 2 내지 5의 알키닐기로 이루어진 군으로부터 선택되며, R₂는 수소, -OH, 할로겐기 및 -NH₂로 이루어진 군으로부터 선택된다.)
2. 삭제
3. 제 1항에 있어서,
   상기 체형분석모듈은 사진을 3D 이미지로 변환하여 매칭정보를 생성하는 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
4. 제 1항에 있어서,
   상기 체형분석모듈은 수신한 사진파일의 해상도 및 밝기를 미리 정해놓은 범위로 편집하면서 기준의류에 포함된 핏 매칭 포인트의 위치를 특정하는 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
5. 제 1항에 있어서,
   매칭정보는 상기 핏 매칭 포인트를 기준으로 구매자의 사진과 모델의 사진 이미지를 대비하여 결정하는 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
6. 삭제
7. 제 1항에 있어서
   상기 구매자가 기준의류를 착용한 사진은 카메라 플래시를 사용하면서 촬영된 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
8. 제 1항에 있어서,
   수정된 사진을 구매자 단말기로 전송하는 단계 이후에,
   메모리 내 저장된 복수의 사진들로부터 복수의 사용자 사진들을 추출하는 단계;
   상기 복수의 사용자 사진들 각각의 촬영 정보에 기초하여 제1 환경 정보를 생성하는 단계;
   현재의 제2 환경 정보를 생성하는 단계;
   상기 제1 환경 정보 및 상기 제2 환경 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 사진들 중 매칭 사용자 사진들을 추출하는 단계;
   상기 매칭 사용자 사진들 각각의 이미지 분석에 기초하여 상기 매칭 사용자 사진들 각각의 의류 정보를 생성하는 단계; 및
   상기 의류 정보에 기초하여 사용자에게 맞춤형 의류 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것인
   가상 의류 및 의류 착용 예측 시스템.
   

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