KR102202843B1 - 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템이 제공되며, 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 제공하고, 주문 및 결제 이벤트가 발생하는 경우 배송 프로세스를 진행하는 적어도 하나의 판매자 단말, 사용자를 촬영한 전신 이미지를 전송하고, 사용자의 체형 데이터에 대응하여 생성된 3차원 아바타에 선택된 의류를 착용시킨 결과 데이터를 출력하며, 선택된 의류를 주문 및 결제하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 판매자 단말로부터 제공된 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 수집하여 저장하는 데이터베이스화부, 사용자 단말에서 전신 이미지가 전송되는 경우, 전신 이미지로부터 3차원 아바타를 생성하는 생성부, 사용자 단말에서 선택한 의류를 3차원 아바타에 시착시켜 사용자 단말에서 출력되도록 하는 시착부, 사용자 단말에서 의류의 주문 및 결제가 발생하는 경우 판매자 단말로 주문 이벤트를 전달하는 전달부를 포함하는 시착 서비스 제공 서버를 포함하고, 3차원 아바타의 얼굴은 사용자 단말에서 전송한 전신 이미지 내의 얼굴인 것을 특징으로 한다.

Description

3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING ONLINE CLOTHING FITTING SERVICE USING THREE DIMENTIONAL AVATAR}

본 발명은 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 3차원 아바타를 이용하여 의상을 가상현실공간에서 시착할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

21세기 정보통신시대를 맞이하여 의류산업의 형태에서도 급속한 전환이 이루어지고 있다. 인터넷 전자상거래를 통한 유통구조의 변화뿐만 아니라 소비자 개별 수요 맞춤을 위한 자동생산시스템의 개발로 인해 의류산업의 디지털화가 가속화되고 있지만, 온라인상에서 의복의 인체적합성을 요구하는 의류산업에서는 고객의 인체 사이즈 및 체형을 반영해야하는 기술적인 어려움으로, 제한적인 서비스를 제공할 수 밖에 없는 현실이다. 국가기술표준원에서 시행한 한국인 인체치수조사사업으로 획득한 3차원 인체형상자료의 활용은, 제품설계에서부터 생산 소비 유통 등 산업 전반의 과정이 온라인상에서 이루어질 수 있도록 하는데 주도적인 역할을 하여 왔다. 의류산업에서도 3차원 인체형상 정보는 다양한 분야에서 활용되고 있으며 최근에는 특히 산업체 및 학계에서 가상착의 프로그램을 통한 인체정보의 활용이 활발해지고 있다.

이때, 3차원 인체형상을 아바타로 구현하여 의상을 착용하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2017-0068741호(2017년06월20일 공개) 및 한국공개특허 제2007-0115821호(2007년12월06일 공개)에는 사용자의 신체정보를 반영한 3차원 아바타 데이터를 획득하고, 의류의 치수정보를 반영한 3차원 의류데이터를 출력하고, 아바타의 체형에 부합하도록 의류를 변형하는 구성과, 3차원 아바타에 의상을 착용시킬 때 변형률, 의복압 및 여유량을 포함한 착용적합성을 산출하고, 산출된 착용 적합성 정보를 사용자에게 선택적으로 제공하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 가상착의 프로그램은 온라인 공간에서 차원의 가상인체에 의복을 직접 입혀볼 수 있는 프로그램으로 가상샘플제작을 통한 가상피팅이 가능하여 의복의 맞음새 및 치수적합성을 확인하는데 용이하며 시간과 장소의 구애없이 생산자와 바이어간의 의사소통을 효율적으로 가능하게 해주어 글로벌 의류 생산체제하에서 그 효용성이 증대되고 있으나, 프로그램 내에서 가상착의를 현실화시켜주는 가상모델인 아바타를 실제 체형과 유사하게 재현해 낼 수 있는 시스템의 개발이 더딘 상황이다. 실제 체형을 유사하게 재현할 수 있는 아바타 제작기술 및 방법론에 대한 연구가 시급하며 더불어 복잡한 차원 모델링 프로그램의 작업없이 인체스캔정보만을 활용하여 접근이 용이한 가상착의 프로그램 내에서 비교적 쉽게 다양한 인체를 재현해 낼 수 있는 아바타 제작 방법을 찾아낼 필요가 있다.

본 발명의 일 실시예는, 사용자가 몸에 달라붙는 타이즈를 입은 후 촬영한 사진을 이용하여 3차원 아바타를 생성하고, 3차원 아바타에 사용자가 선택한 옷을 가상으로 피팅함으로써 사이즈가 이미 정해져있는 아바타가 아닌, 실제 사용자의 몸을 그대로 재현한 아바타가 옷을 입는 과정으로 인하여, 환불률이 상대적으로 높은 온라인 의류 쇼핑 분야에서 환불률을 줄일 수 있도록 하고, 사용자도 원하는 옷을 가상 공간에서 입어보고 살 수 있으므로 구매만족감 및 고객의 감성 품질을 높일 수 있는, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 제공하고, 주문 및 결제 이벤트가 발생하는 경우 배송 프로세스를 진행하는 적어도 하나의 판매자 단말, 사용자를 촬영한 전신 이미지를 전송하고, 사용자의 체형 데이터에 대응하여 생성된 3차원 아바타에 선택된 의류를 착용시킨 결과 데이터를 출력하며, 선택된 의류를 주문 및 결제하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 판매자 단말로부터 제공된 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 수집하여 저장하는 데이터베이스화부, 사용자 단말에서 전신 이미지가 전송되는 경우, 전신 이미지로부터 3차원 아바타를 생성하는 생성부, 사용자 단말에서 선택한 의류를 3차원 아바타에 시착시켜 사용자 단말에서 출력되도록 하는 시착부, 사용자 단말에서 의류의 주문 및 결제가 발생하는 경우 판매자 단말로 주문 이벤트를 전달하는 전달부를 포함하는 시착 서비스 제공 서버를 포함하고, 3차원 아바타의 얼굴은 사용자 단말에서 전송한 전신 이미지 내의 얼굴인 것을 특징으로 한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자가 몸에 달라붙는 타이즈를 입은 후 촬영한 사진을 이용하여 3차원 아바타를 생성하고, 3차원 아바타에 사용자가 선택한 옷을 가상으로 피팅함으로써 사이즈가 이미 정해져있는 아바타가 아닌, 실제 사용자의 몸을 그대로 재현한 아바타가 옷을 입는 과정으로 인하여, 환불률이 상대적으로 높은 온라인 의류 쇼핑 분야에서 환불률을 줄일 수 있도록 하고, 사용자도 원하는 옷을 가상 공간에서 입어보고 살 수 있으므로 구매만족감 및 고객의 감성 품질을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 시착 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 시착 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 판매자 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 시착 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 시착 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 시착 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 3D 아바타에 원하는 옷을 시착(Fitting)하여 출력하는 사용자의 단말일 수 있다. 이를 위하여 사용자 단말(100)은, 시착 서비스 제공 서버(300)로 전신 사진 및 사이즈를 전송하는 단말일 수 있다. 그리고, 사용자 단말(100)은 원하는 옷을 주문 및 결제하여 시착 서비스 제공 서버(300)로 주문 데이터를 전송하는 단말일 수 있고, 구매확정을 하는 단말일 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은, 실제로 옷을 입어본 후 착용 피드백을 시착 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

시착 서비스 제공 서버(300)는, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 시착 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 의류 데이터를 수집하거나, 판매자 단말(400)이 의류를 판매하는 사이트나 페이지 정보를 수집하는 서버일 수 있다. 또한, 시착 서비스 제공 서버(300)는 후자인 경우 적어도 하나의 웹크롤러를 이용하여 의류 데이터를 수집하고, 이미지로 된 의류 데이터인 경우, 이미지로부터 텍스트를 추출하여 사이즈 정보나 질감 또는 원단의 신축성 등과 같은 정보를 수집하는 서버일 수 있다. 그리고, 시착 서비스 제공 서버(300)는 의류 데이터를 데이터베이스화하고, 사용자 단말(100)에서 전신 사진이 입력되는 경우, 전신 사진 및 사용자의 사이즈 정보를 이용하여 3D 아바타를 생성하는 서버일 수 있다. 또한, 시착 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 선택한 의상을 3D 아바타에 시착시키는 서버일 수 있고, 이를 사용자 단말(100)에서 디스플레이되도록 하는 서버일 수 있다. 그리고, 시착 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 주문 및 결제를 하는 경우 판매자 단말(400)로 결제 이벤트를 전송하고 배송 프로세스를 사용자 단말(100)로 공유하는 서버일 수 있다. 또한, 시착 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 구매확정을 하는 경우, 사용자 단말(100)의 의류 리스트에 구매한 의상 정보를 추가하여 업데이트하고, 사용자 단말(100)에서 입력한 착용 피드백으로 시착한 결과와 비교하여 오류를 수정하는 서버일 수 있다.

여기서, 시착 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 생산자 또는 판매자의 단말일 수 있다. 이때, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 시착 서비스 제공 서버(300)에 의류 데이터를 입력하거나 의류 데이터가 이미 업로드된 웹페이지 주소를 입력하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은 원단의 질감, 신축성, 두께, 재질 등의 정보를 시착 서비스 제공 서버(300)로 전송하거나, 원단의 일련번호나 식별코드를 시착 서비스 제공 서버(300)로 업로드하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은 시착 서비스 제공 서버(300)로부터 주문 및 결제 이벤트가 수신되는 경우 배송 프로세스를 시작하고 트래킹 번호가 주어진 경우 시착 서비스 제공 서버(300)를 통하여 사용자 단말(100)과 공유하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 시착 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 시착 서비스 제공 서버(300)는, 데이터베이스화부(310), 생성부(320), 시착부(330), 전달부(340), 빅데이터화부(350), 추출부(360) 및 크롤링부(370)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 시착 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 판매자 단말(400)로 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 판매자 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 데이터베이스화부(310)는, 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 제공된 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 인터넷 쇼핑몰을 통하여 의류를 구매할 때 가장 문제가 되는 것 중 하나가 각 브랜드별로 치수 체계가 서로 다름으로 인하여 발생하는 사이즈 오류이다. 한국소비자원의 전자상거래 소비자 상담 및 피해동향분석 결과에 따르면 소비자 상담 건수 중 의류·섬유신변용품의 불만율이 35.9%로 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그 중에서도 특히 인터넷 쇼핑몰에 구매한 의류제품의 사이즈에 대한 불만이 22%로 소비자들이 의류를 구입하는데 있어 가장 불만이 많은 항목으로 나타났다. 인터넷에서 의류 구매 시 인터넷 쇼핑몰에서 제시한 사이즈 정보를 통해 본인 사이즈에 적합한 제품을 선택하기 때문에 그만큼 명확한 사이즈 제시가 필요하다. 그러나 현재 인터넷 쇼핑몰에서 제시하고 있는 사이즈 체계와 제시방법은 통일성이 없고, 브랜드 특성에 따라 각기 다른 형태와 기준으로 의류제 품의 사이즈를 제시하고 있어, 소비자들이 혼란스러운 실정이며(e.g., 동일 브랜드의 동일 사이즈 차이가 22cm까지 발생), 의류의 사이즈가 각기 다른 것에 대한 국민청원까지 올라온 상태이다.

이에 따라, 데이터베이스화부(310)는 원단의 종류, 재질, 및 적어도 하나의 특성 정보를 카테고리를 분류하여 저장하고, 원단의 종류에 대응하도록 신축률을 데이터베이스화할 수 있다. 그리고, 선택된 사이즈가 사용자의 인체 치수보다 작은 경우, 인체 치수가 큰 방향으로 신축률에 대응하도록, 선택된 원단 및 선택된 디자인의 형상을 변형시켜 시뮬레이션할 수 있도록 신축률이 몇 퍼센트인지 어느 정도 늘어나는지 등에 대한 정보를 함께 저장할 수 있다. 그 이유는, 사이즈가 동일하더라도 신축률이 높은 상품의 경우 커버하는 영역이 넓기 때문이다. 또한, KS 치수 체계(국가기술표준원 KS의류치수규격)를 기준으로 각 판매자별로, 각 브랜드별로 또 각 의상별로 어느 부위가 크고 어느 부위가 작은지 등을 표시할 수 있도록 할 수 있다. 여성의 치수 체계가 통일되지 않아 발생하는 문제점은 소비자 및 판매자에게 모두 발생한다. 이에 따라, KS 치수 체계나 ISO 치수 체계(International Stadardization Organization 치수 체계)를 기준으로 의류 데이터가 입력되는 경우 각 부위의 크고 작음을 표시해줄 수 있다. 예를 들어, A 브랜드의 55 사이즈는 KS 치수 체계에서 44 사이즈이고, ISO 치수 체계에서는 사이즈 4라고 하면, 55-44-4를 매핑하여 저장할 수 있다. 이렇게 되면, KS 치수 체계를 기본으로 인식하는 사용자는 자신이 KS 치수 체계로 55 사이즈라고 하면, A 브랜드의 55 사이즈를 사지 않을 것이고, 이에 따라 교환이나 환불률을 줄일 수 있게 된다. 또한, 프리 사이즈로 출시되는 제품이 있는데, 이러한 제품의 경우에도 어느 영역까지 커버하는지를 전혀 알 수 없으므로, 프리 사이즈로 기재된 제품의 사이즈를 KS 치수 체계 및 ISO 치수 체계로 변환하여 표시하도록 할 수 있다.

생성부(320)는, 사용자 단말(100)에서 전신 이미지가 전송되는 경우, 전신 이미지로부터 3차원 아바타를 생성할 수 있다. 3차원 아바타의 얼굴은 사용자 단말(100)에서 전송한 전신 이미지 내의 얼굴일 수 있다. 사람마다 서로 다른 톤(Tone)의 피부를 가지고 있어서 얼굴 톤이나 생김새에 따라 같은 의류라도 잘 맞는 정도가 서로 다르기 때문에 사용자의 얼굴을 그대로 사용한다. 또, 생성부(320)는, 사진 또는 동영상과, 적어도 하나의 인체 부위의 치수를 이용하여 3D 랜더링(Rendering)을 수행할 수 있다. 이때, 3D 인체 스캐너를 이용하는 것이 가장 이상적인 방법이지만, 일반인인 사용자가 3D 인체 스캐너와 같은 고가의 장비를 집에 구비하고 있을 확률은 희박하다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에서는, 사진이나 동영상을 이용하여 3D 랜더링을 수행함으로써 바디 데이터를 얻도록 한다. 이때, 복수장의 사진으로 이루어진 영상 데이터는, 포토메트리를 형성하고 3차원 포인트 클라우드를 통해 메쉬 모델링 데이터를 획득할 수 있는 자료가 된다.

이때, 3D 스캐닝은 3D 모델링 데이터를 생성하기 위해 기본적인 시점을 다각화하여 기존의 사물에 대한 표면적 깊이 및 정보를 3D 디지털 데이터로 생성하는 기술이다. 이러한 기술은 물체에 대한 외형적 데이터를 대상물과 접촉시키거나, 직접 접촉하지 않고 레이저나 거리 영상 카메라(Range Image Camera)를 이용해 대상물의 형상정보를 획득한다. 3D 스캐너로 획득된 사물의 외형적 형상은 포인트 클라우드 데이터로 획득되는데, 이러한 포인트는 면을 이루기 위한 초기 작업이다. 또한 각각의 점들은 3차원 좌표로 나타나고 이 좌표는 직교 좌표계(Cartesian coordinate system) 상에서 x 축 기준 위치(x값), y축 기준 위치(y값), z축 기준 위치(z값)로 표현된다. 이때, 비접촉식 스캐너의 경우는 광학적으로 이미지를 스캔하는 방식으로 직접 물체에 접촉하지 않고 3D 데이터를 획득하는 것으로 물체에 빛을 투사 후 반사되는 빛의 시간을 측정하여 물체와 측정원점 사이의 거리를 계산하여 3차원 형상을 얻는다. 이는, 최근 사용자 단말(100)에 장착된 적어도 하나의 센서, 예를 들어, 고도센서, 위치센서, 가속도 센서, 중력센서 등으로 대체될 수 있다.

이를 이용하면, 사용자 단말(100)에서 복수의 사진이나 동영상과 같은 데이터를 이용하여, 피사체인 인체와 카메라의 위치정보를 찾아내고, 영상정보의 특정 패턴 및 픽셀에 대한 정보를 찾아서 합성하는 것이 가능해진다. 우선, 포토스캐닝을 수행하기 위해서는 피사체인 인체에 대한 복수의 사진 및 동영상이 필요하다. 포토스캐닝 작업의 경우 대상물을 3차원으로 재구성하는 방법인데, 3D 스캐너에서 포인트 클라우드를 생성하고 이를 기반으로 3차원 좌표 및 메쉬 데이터를 구할 수 있다. 이를 위해 사용자 단말(100)에서 사용자인 피사체를 일정한 거리에서 규칙적인 동선의 카메라 포지션을 정하여 촬영하는 경우, 3D 포토스캐너를 이용하지 않아도 카메라와 인체 간의 거리, 좌표 등을 3차원으로 획득할 수 있다.

생성부(320)는, 사진 및 동영상 데이터를 이용하여 포토스캔(Photoscan) 알고리즘을 이용하여 데이터를 조합할 수 있다. 복수의 사진 및 동영상 데이터를 모두 선택한 후, 이미지를 정렬(Align Photos)시킨다. 이러한 작업을 통해 생성부(320)는, 카메라의 위치와 방향을 찾고 모델링 데이터를 형상화 하는 포인트 클라우드를 생성한다. 그 다음, 3D 포인트 클라우드 및 메쉬구조를 생성하는데, 생성부(320)는, 영상 데이터의 정렬작업이 완료된 후 생성된 포인트 클라우드를, 덴스 클라우드(Dense Cloud)로 정밀한 연결점을 형성시킨다. 클라우드 점으로 이루어진 클라우드 데이터는 실사 이미지 제작을 할 수 있도록 모델링 데이터를 형성하는 기초가 된다. 즉, 메쉬(Mesh) 데이터로 변환할 수 있는 것이다. 생성부(320)는, 정확한 메쉬 계산을 위하여 고밀도 클라우드를 설정하고 메쉬로 변환할 수 있으며, 메쉬 데이터를 획득한 후 대상물에 대한 재질 및 텍스쳐 맵핑 과정을 거쳐야 한다. 이렇게 획득된 3D 모델링 데이터는, 랜더링을 통하여 리모델링될 수 있다.

생성부(320)는, 사용자 단말(100)에서 입력된 신체 사이즈를 이용하여 사용자 단말(100)에서 수신된 전신 이미지 내의 절대 크기를 산출하여 3D 아바타에 적용하고, 사용자 단말(100)의 카메라 자세 추정(Pose Estimation)을 통하여 사용자 단말(100)과 전신 이미지 간의 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신체 정보는 사용자로부터 입력이 되기 때문에, 전신 이미지 내에 이미 절대적인 크기와 위치를 알고 있는 물체가 포함되었다. 이를 마커로 이용하는 경우, 생성부(320)는 drawMarker 함수를 통해 마커 이미지를 생성하고 detectMarker 함수를 사용하여 이미지 상의 마커에서 4개의 코너점 값과 ID를 얻을 수 있다. 얻어낸 마커의 4개의 코너점 값과 ID를 활용하여 OpenCV 라이브러리에서 제공하는 Estimate Pose Single Markers Method 함수를 이용하여 카메라의 3차원 위치와 방향을 알아낸다. 카메라의 자세 추정을 실행하기 전에 카메라 고유의 파라미터(Focal Length, Pricipal Point, Skew Coefficient)을 얻어내서 오차 값을 보정하는 카메라 캘리브레이션(Calibration) 알고리즘을 이용한 작업을 하여 정밀한 카메라 위치와 방향값을 측정할 수 있다. 또, EstimatePoseSingleMarkers Method 함수를 사용하면 카메라로부터 입력된 영상으로부터 감지된 마커를 받아 카메라에 대한 포즈 추정을 개별적으로 반환한다.

따라서 각 마커에 대해 하나의 회전(Rotation Vector) 및 평행이동 벡터(Trasform Vector)가 반환되는데 입력 값으로 마커 한 변의 길이를 얻어내면 마커 코디네이트(Coordinate) 시스템은 마커의 중앙에 위치하게 되며 z축은 마커 평면에 수직이 된다. 이렇게 되면, 사용자 단말(100)의 카메라가 깊이 카메라가 아니더라도, 이미 절대적인 크기와 위치를 알고 있는 물체를 함께 촬영하는 것만으로도 사용자 단말(100)의 카메라와 사용자의 신체 간의 거리값을 측정할 수 있고, 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라 고유의 파라미터 값을 측정할 수 있으며, 카메라의 오차를 보정하여 카메라의 위치와 자세를 추정할 수 있기 때문에, 사용자의 전신 이미지의 XYZ 좌표를 정확하게 얻어낼 수 있고, 이를 통하여 정확한 3D 아바타가 생성될 수 있다.

시착부(330)는, 사용자 단말(100)에서 선택한 의류를 3차원 아바타에 시착시켜 사용자 단말(100)에서 출력되도록 할 수 있다. 이때, 가상 피팅(Virtual Try-On) 알고리즘을 이용할 수 있다. 의류 데이터를 투영시킬 때에는 단순히 오버레이하는 경우 3차원 인형에 2차원 종이를 입혀놓은 것과 같이 실재감이 없어진다. 이에 따라, 시착부(330)는, 물리적 성질을 부여하여 삼각폴리곤으로 모델링된 의류 영상을 착의 기준점을 기준으로 인체 데이터에 맞춰 위치시킨다. 의류의 각 입자에는 여러 힘이 상호 작용하여 착의가 진행되며, 착의 시의 의류 입자 움직임을 계산하는 수치 적분법에는 크게 암시적 적분방법(Implicit Integration)과 명시적 적분방법(Explicit Integration)을 이용할 수 있다. 암시적 적분법은 시간 간격에 상관없이 안정적인 착의 결과를 보이지만, 계산속도가 느린 단점이 있다. 명시적 적분법은 시간간격이 짧으면 정확한 계산 결과를 보이지만, 길어지면 계산결과의 오차가 커지며, 계산 속도가 빠르다. 실시예에 따라 두 가지의 방법 중 하나의 방법을 이용할 수도 있으나 두 가지를 조합하는 것도 가능하다. 착의가 시작되면 인체 데이터에 맞춰 위치되었던 의류가 장력에 의해 마주보며 진행하게 된다. 이때, 의류 입자에 작용하는 힘 벡터는, 스프링 힘 벡터와 의류 사이의 장력 벡터, 의류와 인체 간의 마찰력 벡터의 합으로 표현될 수 있다. 장력은 의류 데이터의 앞, 뒷면 사이에 작용하는 힘으로 서로 대응되는 점끼리 작용되면서 서로를 향해 진행하게 된다.

또, 의류에 중력을 적용하면 예를 들어, 상의가 목 부분에서 어깨 위로 끌어 내려지고 어깨에 상의가 걸쳐져고 끝 단이 중력에 의해 내려오게 되며, 재질, 신축성, 길이, 수치 등에 의해 핏 감과 입었을 때의 길이를 정확히 알 수 있게 된다. 예를 들어, 배가 나오거나 몸통의 두께가 두꺼운 사람의 경우, 동일한 길이라고 할지라도, 그렇지 않은 사람에 비하여 길이가 짧아지게 된다. 이러한 길이를 중력 및 장력과 신축성을 확인함으로써 판단할 수 있게 된다. 보기에는 크거나 길어보일지라도 막상 입었을 경우에는 그렇지 않은 경우가 이에 해당할 수 있다.

시착부(330)에서 적어도 하나의 원단 및 적어도 하나의 디자인 중 어느 하나의 원단 및 디자인이 선택되는 경우, 선택된 원단 및 디자인으로 제작된 의류를 3D 렌더링된 바디에 착용시키는 시뮬레이션을 할 때, 적어도 하나의 원단 및 적어도 하나의 디자인 중 어느 하나의 원단 및 디자인이 선택되는 경우, 선택된 원단 및 디자인으로 제작된 의류를 미리보기할 수도 있다. 즉, 바디 피팅 이외에도, 제작된 제품인 의류만을 미리보기 할 수도 있다. 이때에도, 상술한 방법과 같이 장력, 중력 등으로 의류를 처리할 수도 있고, 실제로 마네킹에 입혀놓은 것과 같이 3차원으로 둘러볼 수 있도록 할 수도 있다. 그리고, 바디 피팅의 경우에는, 시착부(330)는, 적어도 하나의 원단 및 적어도 하나의 디자인 중 어느 하나의 원단 및 디자인이 선택되는 경우, 선택된 원단 및 디자인으로 제작된 의류를 3D 렌더링된 바디에 착용시키는 시뮬레이션을 진행할 때, 선택된 원단 및 디자인의 사이즈를 사용자 단말(100)로부터 선택받을 수 있고, 선택된 사이즈와 사용자의 인체 치수 간의 적어도 하나의 부위별 또는 수치차에 대응하는 가상 핏 예측 데이터를 산출할 수도 있다. 이때, 기 데이터베이스화된 적어도 하나의 원단 및 적어도 하나의 디자인은, 원단의 종류, 재질, 및 적어도 하나의 특성 정보를 카테고리를 분류하여 저장하고, 원단의 종류에 대응하도록 신축률을 데이터베이스화한 것일 수 있다. 그리고, 선택된 사이즈가 사용자의 인체 치수보다 작은 경우, 인체 치수가 큰 방향으로 신축률에 대응하도록, 선택된 원단 및 선택된 디자인의 형상을 변형시켜 시뮬레이션할 수 있다.

덧붙여서, 시착부(330)는 홀로그램으로 시착 그래픽을 제공할 수도 있다. 슈도 홀로그램(Pseudo Hologram)을 포함할 수 있는데, 슈도홀로그램이란 디지털 콘텐츠를 투명한 특수 스크린으로 프로젝터 혹은 디스플레이를 통해 간접 투영하여 홀로그램 영상을 가시화할 수 있는 기술로써 유사 홀로그램으로도 불린다. 예를 들어, 목업(Mock-up) 위에 디지털 콘텐츠를 투영하는 3D 슈도 홀로그램을 이용할 수도 있고, 2차원 평면에 2차원 이미지를 맵핑(Mapping)하는 2D-2D 프로젝션 맵핑 과정이나, 3차원 목업에 2차원 이미지를 맵핑하는 2D-3D 프로젝션 맵핑 과정을 수행할 수 있다. 또한, 현재의 홀로그램 영상은 정적인 이미지를 사용하거나 디자이너가 제작한 이미지들을 사용하기 때문에 콘텐츠의 사실적인 표현이 불가능하다. 따라서 이를 극복하기 위해 대상 콘텐츠의 표면 거칠기를 효과적으로 가시화할 수 있는 광원 보간법(Light interpolation) 과정을 수행함으로써 콘텐츠의 사실감과 동적 효과들을 향상시킬 수도 있다.

3차원 홀로그램을 위해서는 3차원 프로젝션 맵핑 기술과 콘텐츠에 3차원 효과를 극대화 할 수 있는 기술이 필요하다. 이러한 3차원 프로젝션 맵핑은 디지털 콘텐츠와 같은 크기의 목업을 제작하고 프로젝터를 이용해 콘텐츠를 3차원 목업에 직접 투사하게 된다. 하지만 2차원 평면이 아닌 3차원 물체에 프로젝션 맵핑을 할 경우에는 많은 왜곡이 발생하기 때문에 이러한 왜곡을 최소화하기 위한 연구가 계속해서 진행되고 있다. 프로젝터와 투사면 사이의 왜곡 보정을 위해서는 우선 프로젝터-카메라 시스템을 구축하고 프로젝터와 카메라 간의 픽셀 대응관계가 정의 되어야 한다. 이를 위해 구분적 선형근사(Piecewise linear approximation)를 이용할 수 있고, 구분적 2차 다항식(Piecewise second-order polynomials), 베지어 패치(Bezier patch)를 사용하여 프로젝터와 투사면 사이의 왜곡을 보정할 수 있다. 이 외에도 다양한 방법이 이용될 수 있으며, 홀로그램을 제공하는데 필요한 장비(프로젝터 등)이 더 필요할 수 있다. 물론, 홀로그램을 제공하는데 상술한 방법에 한정되지 않고 다양한 공지기술이 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

전달부(340)는, 사용자 단말(100)에서 의류의 주문 및 결제가 발생하는 경우 판매자 단말(400)로 주문 이벤트를 전달할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 사용자를 촬영한 전신 이미지를 전송하고, 사용자의 체형 데이터에 대응하여 생성된 3차원 아바타에 선택된 의류를 착용시킨 결과 데이터를 출력하며, 선택된 의류를 주문 및 결제할 수 있고, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 제공하고, 주문 및 결제 이벤트가 발생하는 경우 배송 프로세스를 진행할 수 있다.

빅데이터화부(350)는, 적어도 하나의 사용자의 신체 정보를 나이, 성별, 사이즈 및 체형별로 누적하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 이때, 빅데이터화부(350)는, 적어도 하나의 사용자의 신체 정보를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다.

유사사이즈 추출부(360)는, 사용자 단말(100)에서 구매한 의류 리스트를 누적하여 저장하고, 사용자 단말(100)에서 선택한 의상의 의류 데이터와, 저장된 의류 리스트 내의 의류 데이터 간의 사이즈 유사도를 산출하고, 사이즈 유사도가 높은순으로 저장된 의류 리스트를 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 B 의상을 본 발명의 사이트에서 구매를 했다면, A-B(XX-YY-ZZ)의 정보가 이미 기록되어 있게 된다. 이때, 사용자 A는 해당 옷을 현재 보유하고 있기 때문에 해당 옷을 입었을 때의 착용감을 알고 있다. 이에 따라, 사용자 A가 고른 C 옷이 존재하고, C 옷의 사이즈인 XX'-YY'-ZZ'가 B 옷과 유사하다면, B 옷의 사이즈와 유사하다는 것을 알려주어 대략적인 사이즈를 알려주는 것이다. 상술한 바와 같이, 남성 의류와는 다르게 여성 의류는 사이즈 체계가 통일되지 않고 있기 때문에 발생하는 일인데, 가장 유사한 의류의 사이즈를 알려줌으로써 구매하기 전에 예측을 해볼 수 있도록 한다. 이때, 만약 사이즈는 동일한데 신축성이 다른 경우는 추천하지 않을 수 있다. 왜냐하면 사용자 A가 사려는 옷이 C인데 신축률이 10%이고, 가지고 있는 옷은 B인데 신축률이 100%라면, C 옷을 샀을 때 B 옷과 같이 늘어나지 않기 때문이다.

크롤링부(370)는, 적어도 하나의 판매자 단말(400)에서 적어도 하나의 쇼핑몰 페이지에 업로드한 의류 데이터가 포함된 의류 이미지를 웹크롤러를 이용하여 추출하고, 의류 이미지 내에 포함된 사이즈 텍스트 데이터를 추출하여 데이터베이스화부로 전송할 수 있다. 대부분 판매자는 쇼핑몰의 한 페이지에 적어도 10 개 내지 20 개의 옷을 판매하고 있는데, 이를 모두 수치화한 데이터를 가지고 있지 않는 한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사이트에 자신이 판매하는 옷을 등록할 때 모든 데이터를 다시 입력해야 하는 번거로움이 존재한다. 또, 의류의 특성상 1 개의 의상에 복수의 이미지가 업로드되고 텍스트로 기재된 부분보다는 이미지로 데이터가 업로드된 경우가 많기 때문에, 이미지로부터 텍스트를 읽어와서 추출하고 이를 다시 데이터베이스화해야 한다. 이때 이용되는 것이 웹크롤러이다.

웹 크롤러란 조직적, 자동화된 방법으로 월드 와이드 웹을 탐색하는 컴퓨터 프로그램이다. 웹 크롤러가 하는 작업을 웹크롤링(WebCrawling) 혹은 스파이더링(Spidering)이라 부르며 봇(Bot)이나 소프트웨어 에이전트의 한 형태이다. 웹 크롤러는 크게 일반 웹크롤러와 분산 웹 크롤러가 있다. 웹 크롤러의 기본 동작을 설명하면, 우선 URL 프론티어(Frontier) 모듈에서 URL을 가져와 HTTP 프로토콜을 사용해 해당 URL의 웹 페이지를 가져오는 것으로 시작한다. 그런 다음 패치(Fetch) 모듈에서 임시 저장소에 웹 페이지를 저장하고, 파서(Parser) 모듈에서 텍스트와 링크를 추출을 하고 텍스트는 인덱서(Indexer)에 보내진다. 링크의 경우는 URL 프론티어에 추가되어야 하는지에 대해 Content Seen, URL Filter, Duplication URL Element 모듈들을 거치면서 판단하게 된다.이때, 웹 문서를 전부를 일반 웹 크롤러로 크롤링 한다는 것은 사실상 불가능하기 때문에 분산 웹 크롤러를 더 사용할 수 있다.

분산 웹 크롤러는 크게 2가지로 나누어지는데 그 중 하나가 중앙 집중식(Centralized) 방식이고 다른 하나는 P2P(or Fully-Distributed) 방식이다. 중앙 집중식 분산 웹 크롤러는 URL 매니저가 서버와 같은 역을 수행하고, 크롤러가 클라이언트 역을 하는 구조이다. 크롤러에서 문서를 다운로드 받고 아웃링크(OutLink) URL을 추출하여 URL 매니저에게 넘겨주면 URL 매니저는 다운로드 받은 문서의 URL인지 검사하여 URL 중복을 제거를 한다. 즉 일반 웹 크롤러에서 URL 중복과 URL 관리를 하는 부분을 URL 매니저가 대신 해 주는 것이다. 한편, P2P 방식은 각 Crawler가 완전 독립적인 구조를 가진다. P2P 방식은 각각의 크롤러가 일반 웹 크롤러처럼 동작을 한다. 각각의 크롤러는 문서를 다운로드 받고 OutLink URL을추출하고 URL 중복제거까지 모두 각각의 크롤러가 독립적으로 동작한다. 이렇게 하기 위해서는 각각의 크롤러에서 관리하는 다운로드 받은 URL 목록은 서로 배타적이어야 한다. 그렇지 않으면 서로 다른 크롤러에서 같은 문서를 다운로드 받는 현상이 발생할 것이다. 이것을 해결하는 방법으로 각각의 크롤러는 다운로드 받을 URL 도메인(Domain)을 서로 배타적으로 나눠서 관리할 수 있다. 즉, 자신이 다운로드 도메인에 속하는 것만 관리하고 나머지 URL은 다른 크롤러에게 넘기는 방법인데, 이러한 방법을 이용하는 경우 각각의 크롤러가 독립적으로 동작할 수 있다.

그 다음은 웹 콘텐츠를 추출해야 하는데, 웹 콘텐츠 추출 기술은 웹 문서로부터 정보 분석에 활용될 콘텐츠인 의류 상품의 상품명, 작성자, 게시일, 본문, 본문 내 상세정보 등을 자동으로 추출하는 기능을 제공한다. 웹 콘텐츠 추출 시스템은 콘텐츠를 추출하는 규칙을 자동 생산해 콘텐츠만을 추출하는 장치로 콘텐츠 추출 규칙을 자동 생성하는 규칙 생성기(Rule Generator), 주어진 웹 문서에서 내비게이션 콘텐츠를 제거하는 네비게이션 콘텐츠 제거기(Navigation Content Eliminator), 콘텐츠 추출 규칙 키워드 유사도 비교를 통해 콘텐츠를 추출하는 콘텐츠 추출기(Core Context Extractor)로 구성될 수 있다.

이때, 본 발명에서는 의류 상품의 검색 결과인 각 URL을 모두 수집하고 이를 방문하여 다시 해당 URL에서 상술한 웹 콘텐츠 추출을 수행해야 하기 때문에 헤드없는 브라우저(Headless Browser)를 구성할 수 있다. 그리고, 멀티미디어 데이터 수집과 검색결과에 포함된 URL을 수집하기 위해, 각 URL이 포함되어 있는 좌표와 상대적 위치를 함께 정의할 수도 있다. 이렇게 수집된 정보를 이용하여 크롤링부(370)는, 수집된 적어도 하나의 의류 상품의 정보 중 품목, 컬러 및 사이즈별 거래가격을 수집할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 시착 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3을 참조하면, (a) 시착 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 신체 데이터를 수집하여 빅데이터를 구축하고, (b) 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 의류 데이터를 수집하여 카테고리화를 수행하고 사이즈, 질감 및 신축률 등에 대한 정보를 데이터베이스화하며, (c) 사용자 단말(100)에서 전신 사진을 촬영하고 사이즈를 입력하면 3차원 아바타를 생성하여 사용자 단말(100)에서 선택한 옷을 시착시키고, (d) 사용자 단말(100)에서 구매를 하면 판매자 단말(400)로 전송하여 배송 프로세스를 공유할 수 있다. 구매 확정 후에는 의류 리스트를 업데이트할 수 있다.

예를 들어, 사용자 A가 B 의류를 구매확정했으면, B 의류가 A 사용자의 의류 리스트, 예를 들어 A의 가상의 공간 내에 옷장이 마련되어 있고, 해당 옷장 내에 의류가 포함되는 것이다. 이렇게 가상의 공간 내 옷장에 옷이 누적되다 보면, 이미 구매한 옷에 대한 정보가 누적되어 있으므로, 상술한 유사사이즈의 옷을 추천해주기 쉬워진다. 이에 더하여 원단의 질감이나 신축성까지 덧붙여지는 경우, 어느 옷의 재질이나 신축성이 현재 구매하려는 옷과 비슷한지도 알려줄 수 있다. 덧붙여서, 날씨 정보를 공공 API로부터 수집하여 어떠한 옷을 입어야 하는지도 알려줄 수 있다.

이에 더하여, 기계 학습을 기반으로 한 개인 맞춤형 추천 시스템을 더 제공할 수 있다. 초기 추천을 위해 활용되는 정보는 각 의상의 색상 및 스타일이다. 시스템을 구축하기 위해서 색상 값을 활용한 이미지 분류 알고리즘과 사용자의 피드백 값을 이용하는 추천 알고리즘을 이용할 수 있다. 우선 이미지 분류 알고리즘은 먼저 의상 추천 시 활용될 수 있도록 의상 이미지들을 분류하면서 시작한다. 이미지들은 종류에 따라 분류하는데, “상의, 하의, 원피스” 등으로 분류할 수 있다. 그리고 분류가 필요한 새로운 단색 이미지가 들어 왔을 때, 이미지에서 가장 많은 값을 차지하는 픽셀 정보를 추출하고, 이 값을 바탕으로 이미지의 실제 색상을 알아낸다. 또한 정확한 분류를 위해 상의, 하의, 원피스 등 의상의 종류를 또 다른 입력 값으로 제공한다. 즉 의상의 색상 및 종류를 통해 새로운 의상을 분류 할 수 있다.

이미지 분류가 완료된 후에 의상 추천 알고리즘이 동작하는데, 추천 알고리즘은 Item-based Recommendation Algorithm를 기반으로 구현될 수 있다. 알고리즘의 동작 순서는 우선, 사용자에 대한 정보가 적으므로 초기 추천을 위한 기준 값이 필요한데, 색상 및 스타일 정보를 활용할 수 있다. 색상 및 스타일 정보는 “I.R.I 색채 연구소”에서 제공하는 “배색 이미지 맵”을 활용할 수 있다. 배색 이미지 맵은 여러 가지 색상들을 “밝은”,”귀여운”,”우아한”,”화려한” 등의 스타일로 분류하여 어울리는 색상 조합을 찾는 데 도움을 준다. 추천 받고자 하는 이미지의 정보, 색상 및 사용자의 선호도 정보를 입력 값으로 만들고, I.R.I 배색표에 따라 의류 데이터 셋에서 적절한 이미지를 찾아 초기 추천을 진행할 수 있다. 그 후 사용자의 피드백을 받아서 각 사용자 별 Color-Item 매트릭에 저장한다. 매트릭의 행과 열은 의상 카테고리에 있는 모든 의상과 색상 정보로구성되어 있고, 이 때 사용자의 피드백 정보는 수치화해서 표현이 가능하도록 “만족/불만족”으로 응답하게 된다. 피드백 정보가 일정 수치 이상 모이게 되면 사용자의 개인 선호도를 파악 할 수 있으므로, 상위 10개의 코디 조합들만 따로 랭크화 한 후, 이후 추천은 해당 랭크를 기반으로 하여 진행될 수 있다.

이와 같은 도 2 및 도 3의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 4를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 4에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 4를 참조하면, 시착 서비스 제공 서버(300)는, 판매자 단말(400)로부터 의류 데이터를 수집하여 저장하고(S4100), 의류 데이터가 웹 페이지 주소인 경우 웹 페이지를 크롤링하여(S4200), 텍스트를 추출하여(S4210) 사이즈의 데이터베이스화를 수행한다(S4230). 그리고, 사용자 단말(100)에서 시착 서비스 제공 서버(300)에 접속하는 경우(S4300) 초기에 3D 아바타가 없는 경우 카메라를 구동시키고(S4400), 전신 이미지와 사이즈가 입력되면(S4500) 이에 기반하여 전신 이미지 내 포함된 피사체(전신)의 절대 크기를 산출하고(S4600), 3D 아바타를 생성한다(S4700). 3D 아바타 생성 과정은 접속 초기에 1 회만 진행되며 그 후부터는 이미 생성된 아바타를 이용한다. 물론, 사용자가 신체 변화를 모니터링하기 위하여 3D 아바타를 업데이트하는 경우도 존재할 수 있으므로 1 회에 한정하지는 않는다.

그리고, 시착 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 의상을 선택받고(S4800), 선택된 의상을 3D 아바타에 시착시켜(S4810) 사용자 단말(100)에서 디스플레이되도록 한다. 그리고, 사용자 단말(100)에서 해당 의상을 선택 및 결제하는 경우, 시착 서비스 제공 서버(300)는 판매자 단말(400)로 전송하여(S4830) 배송 프로세스가 진행되도록 하고(S4900), 트래킹 정보를 공유받으면(S4910) 이를 사용자 단말(100)로 전송한다.

또, 시착 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 구매가 확정이 되면, 해당 의상을 사용자 단말(100)의 의상으로 저장하고 사용자의 의류 리스트를 업데이트한다(S4950). 의류 리스트에 포함된 의상은 사용자 맞춤 추천 서비스를 제공할 때 이용될 수도 있고, 유사사이즈 정보 제공에서 이용될 수도 있다.

상술한 단계들(S4100~S4950)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S4100~S4950)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 4의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 시착 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 판매자 단말로부터 제공된 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 수집하여 저장하고(S5100) 사용자 단말에서 전신 이미지가 전송되는 경우, 전신 이미지로부터 3차원 아바타를 생성한다(S5200).

시착 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 선택한 의류를 3차원 아바타에 시착시켜 사용자 단말에서 출력되도록 하고(S5300), 사용자 단말에서 의류의 주문 및 결제가 발생하는 경우 판매자 단말로 주문 이벤트를 전달한다(S5400).

이와 같은 도 5의 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

1. 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 제공하고, 주문 및 결제 이벤트가 발생하는 경우 배송 프로세스를 진행하는 적어도 하나의 판매자 단말(400);
   사용자를 촬영한 전신 이미지를 전송하고, 사용자의 체형 데이터에 대응하여 생성된 3차원 아바타에 선택된 의류를 착용시킨 결과 데이터를 출력하며, 선택된 의류를 주문 및 결제하는 사용자 단말(100); 및
   상기 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 제공된 적어도 하나의 종류의 의류 데이터를 수집하여 저장하는 데이터베이스화부(310), 상기 사용자 단말(100)에서 전신 이미지가 전송되는 경우, 상기 전신 이미지로부터 3차원 아바타를 생성하는 생성부(320), 상기 사용자 단말(100)에서 선택한 의류를 상기 3차원 아바타에 시착시켜 상기 사용자 단말(100)에서 출력되도록 하는 시착부(330), 상기 사용자 단말(100)에서 의류의 주문 및 결제가 발생하는 경우 상기 판매자 단말(400)로 주문 이벤트를 전달하는 전달부(340)를 포함하는 시착 서비스 제공 서버(300);를 포함하고,
   상기 3차원 아바타의 얼굴은 상기 사용자 단말(100)에서 전송한 전신 이미지 내의 얼굴이며,
   적어도 하나의 판매자 단말(400)은 시착 서비스 제공 서버(300)로부터 주문 및 결제 이벤트가 수신되는 경우 배송 프로세스를 시작하고 트래킹 번호가 주어진 경우 시착 서비스 제공 서버(300)를 통하여 사용자 단말(100)과 배송 프로세스를 공유하고,
   상기 데이터베이스화부(310)는, 상기 의류 데이터 중 원단의 종류, 재질 및 적어도 하나의 특성 정보를 카테고리를 분류하여 저장하고, 상기 원단의 종류에 대응하도록 신축률을 데이터베이스화하여 저장관리하며,
   상기 생성부(320)는, 포토스캔(Photoscan) 알고리즘을 통해, 상기 전신 이미지로부터 상기 3차원 아바타를 생성하고,
   상기 시착부(330)는 슈도 홀로그램(Pseudo Hologram)을 이용하여, 의류를 시착한 3차원 아바타를 홀로그램으로 출력되도록 제어하며,
   상기 시착 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 사용자의 신체 정보를 나이, 성별, 사이즈 및 체형별로 누적하여 빅데이터를 구축하는 빅데이터화부(350);를 더 포함하고, 상기 빅데이터화부(350)는, 상기 적어도 하나의 사용자의 신체 정보를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 상기 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 상기 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하며,
   상기 생성부(320)는, 상기 사용자 단말(100)에서 입력된 신체 사이즈를 이용하여 상기 사용자 단말(100)에서 수신된 전신 이미지 내의 절대 크기를 산출하여 상기 3차원 아바타에 적용하고, 상기 사용자 단말(100)의 카메라 자세 추정(Pose Estimation)을 통하여 상기 사용자 단말(100)과 전신 이미지 간의 거리를 산출하고,
   상기 시착 서비스 제공 서버(300)는, 상기 사용자 단말(100)에서 구매한 의류 리스트를 누적하여 저장하고, 상기 사용자 단말(100)에서 선택한 의상의 의류 데이터와, 상기 저장된 의류 리스트 내의 의류 데이터 간의 사이즈 유사도를 산출하고, 상기 사이즈 유사도가 높은순으로 상기 저장된 의류 리스트를 출력하는 유사사이즈 추출부(360);
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 시착 서비스 제공 서버(300)는,
   상기 적어도 하나의 판매자 단말(400)에서 적어도 하나의 쇼핑몰 페이지에 업로드한 의류 데이터가 포함된 의류 이미지를 웹크롤러를 이용하여 추출하고, 상기 의류 이미지 내에 포함된 사이즈 텍스트 데이터를 추출하여 상기 데이터베이스화부(310)로 전송하는 크롤링부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 아바타를 이용한 온라인 의류 시착 서비스 제공 시스템.
   

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