KR102310296B1 - 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법 - Google Patents

중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102310296B1
KR102310296B1 KR1020210052203A KR20210052203A KR102310296B1 KR 102310296 B1 KR102310296 B1 KR 102310296B1 KR 1020210052203 A KR1020210052203 A KR 1020210052203A KR 20210052203 A KR20210052203 A KR 20210052203A KR 102310296 B1 KR102310296 B1 KR 102310296B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
clothing
used clothing
server
restoration
Prior art date
Application number
KR1020210052203A
Other languages
English (en)
Inventor
이준호
문다혜
이종원
이영서
이수안
이현민
Original Assignee
이준호
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이준호 filed Critical 이준호
Priority to KR1020210130218A priority Critical patent/KR20220026524A/ko
Priority to KR1020210130219A priority patent/KR20220026525A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102310296B1 publication Critical patent/KR102310296B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0613—Third-party assisted
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G06K9/6201—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

실시예들은 온라인 플랫폼에 관한 것이다.
실시예들은 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법에 대한 것이다.
실시예들에 따르면, 중고의류를 올바르게 처리하거나 재활용하기 위한 서비스을 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면, 중고의류에 대한 정보를 기반으로 매입 여부 결정/복원 방법 결정할 수 있다.

Description

중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법 {SERVER OPERATING PLATFORM FOR RESALE AND RESTORATION OF USED-CLOTHING AND METHODS FOR OPERATING THE SAME}
실시예들은 온라인 플랫폼에 관한 것이다.
실시예들은 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법에 대한 것이다.
대한민국 환경부의 환경통계포털에 따르면 전국에서 발생하는 폐의류 매립 및 소각 규모는 2017년 기준, 9만 3000톤이며 이 수치는 매년 10.4%씩 증가하고 있으며, 국가정책 연구 포털(NKIS)의 중고의류 재사용/재활용 정책 관련 연구 보고서에 따르면, 중고의류를 재활용하는 방안으로 재활용산업 육성 및 재활용 제품의 판로 개척 마련의 필요성에 대해 강조되고 있으나, 매년 증가하는 폐의류(또는 중고의류)를 올바르게 처리하거나 재활용하기 위한 서비스/플렛폼은 여전히 부족하다.
대한민국을 제외한 해외시장(미국 또는 유럽 등)의 경우. 중고의류(또는 폐의류) 산업 시장이 패션 업계의 대표적인 공유 경제 분야 중 하나로 자리잡고 있으며, 미국 대표 컨셔스패션 업체인 '스레드업'이 발표한 리세일 리포트에 따르며, 지난 10년간 중고의류 리세일 시간은 240억 달려(한화 28조 5129억 원)에 달하였으며, 2023년까지 520억 달러까지 성장할 것으로 전망하나, 폐의류(또는 중고의류)를 올바르게 처리하거나 재활용하기 위한 서비스/플렛폼은 여전히 부족하다.
현존하는 중고의류를 판매/구매하기 위한 플렛폼은 단순히 판매 정보 등록/구매 정보 송신의 기능한 수행할 뿐, 중고의류에 대한 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부를 결정하거나 어떠한 복원 방법을 사용할지 결정해주는 서비스는 부재하다.
등록특허공보 제10-1184024호 (2012.09.12) 공개특허공보 제10-2003-0046889호 (2003.06.18)
실시예들은, 중고의류를 올바르게 처리하거나 재활용하기 위한 서비스/플렛폼을 제공할 수 있다.
실시예들은, 중고의류에 대한 정보를 기반으로 매입 여부 결정/복원 방법 결정을 해주는 서비스/플렛폼을 제공할 수 있다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
실시예들에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 적어도 하나의 단계는, 중고의류(used clothing)에 대한 이미지 정보를 수신하는 단계; 의류 데이터베이스를 사용하여 수신된 이미지 정보로부터 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계; 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계; 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 중고의류에 대한 판매 정보를 서버에 등록하는 단계; 및 등록된 판매 정보를 사용자 단말에 송신하는 단계; 를 포함하고, 복원 타입 정보는 재사용(re-use) 타입 정보, 리사이클(re-cycle) 타입 정보 및 업사이클(up-cycle) 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타내는, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 의류 데이터베이스를 사용하여 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계; 는, 수신된 이미지 정보로부터 중고의류를 식별하는 단계; 및 수신된 이미지 정보로부터 식별된 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 추출하는 단계; 를 포함하고, 중고의류에 대한 상품 정보는 훼손율 정보, 상기 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 포함하는, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보는 의류 데이터베이스에 저장된 식별된 중고의류에 대한 상태 정보, 색상 정보 및 사이즈 정보를 기반으로 추출되는, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보는 중고의류에 대한 보존률 정보를 기반으로 계산되고, 보존률 정보는
Figure 112021047021955-pat00001
를 기반으로 계산되고, D는 상기 훼손율 정보를 나타내고, C는 상기 변색률 정보를 나타내고, S는 사이즈 변화율 정보를 나타내고, a1은 상기 변색률 정보에 대한 제 1 가중치 값을 나타내고, a2는 상기 사이즈 변화율 정보에 대한 제 2 가중치 값을 나타내고, 제 1 가중치 값 및 상기 제 2 가중치 값은 사용자에 의해 기설정된 값을 나타내는, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계는, 뉴럴 네트워크 모델(Neural Network Model)을 기반으로 수행되고, 뉴럴 네트워크 모델은 중고의류에 대한 식별 정보, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 학습하여 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 상기 복원 타입 정보를 생성하는, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
본 발명의 일 실시예는 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버의 운영 방법에 있어서, 상기 서버가, 중고의류(used clothing)에 대한 이미지 정보를 수신하는 단계; 상기 서버가, 의류 데이터베이스를 사용하여 상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계; 상기 서버가, 상기 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 상기 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 상기 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계; 상기 서버가, 상기 매입 여부 정보 및 상기 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 상기 중고의류에 대한 판매 정보를 상기 서버에 등록하는 단계; 및 상기 서버가, 상기 등록된 판매 정보를 사용자 단말에 송신하는 단계; 를 포함하고, 상기 복원 타입 정보는 재사용(re-use) 타입 정보, 리사이클(re-cycle) 타입 정보 및 업사이클(up-cycle) 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타내는, 운영 방법을 제안한다.
본 발명의 일 실시예는, 전술한 운영 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제안한다.
본 발명의 일 실시예는, 전술한 운영 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 프로그램을 제안한다.
실시예들에 따르면, 중고의류를 올바르게 처리하거나 재활용하기 위한 서비스을 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면, 중고의류에 대한 정보를 기반으로 매입 여부 결정/복원 방법 결정할 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 과정의 예시를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 생성하는 방법의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 서버에 포함된 인공지능부의 예시이다.
도 7은 도 1에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
도 8 및 도 9는 실시예들에 따른 예시를 나타낸다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
이 도면은 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(또는 장치)가 구동되기 위한 엘리먼트들을 도시한다. 100은 실시예들에 따른 서버를 나타낸다. 200은 실시예들에 따른 사용자 단말을 나타낸다. 210은 실시예들에 따른 중고의류를 나타낸다. 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버는 이 도면에 도시되어 있지 않은 하나 또는 그 이상의 엘리먼트들(예; 외부 서버, 외부 단말, 기타 네트워크 노드)을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 중고의류(used clothing)는 새 제품이 아닌 의류 제품을 나타낸다. 즉, 중고의류는 이미 사용된 의류를 뜻한다. 실시예들에 따른 중고의류는 중고 옷, 구제의류 등 다양하게 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 복원(restoration)은 중고의류에 수행되는 프로세스를 뜻한다. 예를 들어, 복원은 재사용(re-use), 리사이클(re-cycle) 및/또는 업사이클(up-cycle)을 나타낸다. 실시예들에 따른 재사용은 중고의류에 대해 고온살균/세탁 등을 거친 후 별도의 가공없이 다시 사용하는 것을 나타낸다. 실시예들에 따른 리사이클은 중고의류에 대하여 별도의 가공을 거쳐 변형을 주어 사용하는 것을 나타낸다. 실시예들에 따른 업사이클은 훼손이 심한 중고의류에 대하여 별도의 가공을 거친 후 환경적으로 가치가 높은 물건을 재탄생시키는 것을 나타낸다. 업사이클은 리사이클(re-cycle) 및 "위쪽"을 뜻하는 접두사 "업(up)"이 합성된 단어를 나타낸다(‘Upgrade' 및 'Recycle'의 합성어로 보는 견해도 있다).
실시예들에 따른 서버는 중고의류에 대한 이미지 정보를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 중고의류에 대한 이미지 정보는 3D 이미지 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 중고의류에 대한 이미지 정보는 일반 카메라, ToF 센서(time of flight sensor) 및/또는 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging) 카메라로 촬영한 이미지 일 수 있다. 즉, 중고의류에 대한 이미지 정보는 중고의류에 대한 3D 공간 정보 뿐만 아니라 색상 정보 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 의류 데이터베이스를 사용하여 수신된 이미지 정보로부터 중고의류에 대한 상품 정보를 추출할 수 있다. 실시예들에 따른 의류 데이터베이스는 의류에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 의류 데이터베이스는 중고의류 뿐만 아니라 새제품에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 의류 데이터베이스는 중고의류에 대응되는 새제품의 상태 정보, 색상 정보 및/또는 사이즈 정보를 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 중고의류에 대한 상품 정보는 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및/또는 사이즈 변화율 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 훼손율 정보는 중고의류가 훼손된 정도를 나타낸다. 실시예들에 따른 변색률 정보는 중고의류가 변색된 정도를 나타낸다. 실시예들에 따른 사이즈 변화율 정보는 중고의류의 사이즈가 변화된 정도를 나타낸다. 또한 사이즈 변화율 정보는 출고(및/또는 판매)되는 새제품의 사이즈 대비 현재 시점의 중고의류의 사이즈가 변화된 정도, 출고(및/또는 판매)되는 출고(및/또는 판매)된 일자로부터 소정의 기간이 지난 시점에 해당되는 중고의류의 사이즈가 변화된 정도를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 의류 데이터베이스는 상술한 서버 내에 위치(및/또는)하거나 서버 밖에 위치할 수 있다(예; 외부 데이터베이스, 클라우드 서버 등).
실시예들에 따른 서버는 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 매입 여부 정보는 수신한 중고의류에 대한 이미지에 대응되는 중고의류를 매입할지 결정하기 위한 정보를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 복원 타입 정보는 상술한 중고의류를 매입하기로 결정한 경우, 매입한 중고의류를 복원할 타입(type)을 결정하기 위한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 복원 타입 정보는 재사용 타입 정보, 리사이클 타입 정보 및/또는 업사이클 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 중고의류에 대한 판매 정보를 서버에 등록할 수 있다. 중고의류에 대한 복원은 오프라인(off-line) 상에서 이루어질 수 있다. 판매 정보는 복원된 중고의류에 대한 가격 정보, 이름 정보 및/또는 상태 정보 등을 포함한다.
실시예들에 따른 서버는 등록된 판매 정보를 사용자 단말(200)에 송신할 수 있다. 사용자 단말(200)는, 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
이 도면에서 설명하는 서버(100)를 통하여 사용자는 여러 방법으로 복원된 중고의류에 대한 정보를 손쉽게 얻고 이를 구매할 수 있다. 또한, 서버를 통하여 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및/또는 복원 타입 정보를 생성하여 알맞은 복원 과정을 수행할 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
이 도면은 도 1에서 설명한 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(100)가 구동되는 방법의 다른 예시를 나타낸다. 100은 도 1에서 상술한 서버를 나타낸다. 실시예들에 따른 서버(100)는 이 도면에는 도시되어 있지 않은 하나 또는 그 이상의 엘리먼트들을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)은 도 1에서 상술한 중고의류를 종합 재활용 업체 및/또는 고객으로부터 구매(또는 매입)할 수 있다. 실시예들에 따른 구매(또는 매입)은 도 1에서 상술한 매입 여부 정보에 기반할 수 있다. 실시예들에 따른 종합 재활용 업체는 중고의류와 같은 중고물품을 취급하는 센터(또는 매장, 업체)를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 고객은 도 1에서 상술한 사용자를 비롯한 일반인(또는 수요자)을 뜻할 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 매입하기로 결정된 중고의류에 대하여 도 1에서 상술한 복원 타입 정보에 기반하여 복원 과정을 수행하도록 지시할 수 있다. 예를 들어, 매입 여부 정보가 재사용을 나타내는 것에 대응하여 서버(100)는 재사용을 지시할 수 있다. 또한, 매입 여부 정보가 리사이클을 나타내는 것에 대응하여 서버(100)는 리사이클을 지시할 수 있다. 또한, 매입 여부 정보가 업사이클을 나타내는 것에 대응하여 서버(100)는 업사이클을 지시할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 도 1에서 상술한 복원된 중고의류에 대한 판매 정보는 웹 쇼핑몰 및/또는 앱 플랫폼에 등록하거나, 오프라인 샵에서 판매하도록 지시할 수 있다. 소비자(도 1의 사용자)는 웹 쇼핑몰, 앱 플랫폼 및/또는 오프라인 샵을 통하여 복원된 중고의류를 구매할 수 있다.
이 도면에서 설명하는 서버(100)를 통하여 사용자는 여러 방법으로 복원된 중고의류에 대한 정보를 손쉽게 얻고 이를 구매할 수 있다. 또한, 서버(100)를 통하여 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및/또는 복원 타입 정보를 생성하여 알맞은 복원 과정을 수행할 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
이 도면은 도 1에서 설명한 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(100)가 구동되는 방법의 다른 예시를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 서버(100)는 이 도면에는 도시되어 있지 않은 하나 또는 그 이상의 엘리먼트들을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)은 도 1에서 상술한 중고의류를 고물상, 집하장 및/또는 고객으로부터 구매(또는 매입)할 수 있다. 실시예들에 따른 구매(또는 매입)은 도 1에서 상술한 매입 여부 정보에 기반할 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 매입하기로 결정된 중고의류에 대하여 도 1에서 상술한 복원 타입 정보에 기반하여 복원 과정을 수행하도록 지시할 수 있다. 실시예들에 따른 복원 과정은 도 1에서 상술한 바와 같이 재사용, 리사이클 및/또는 업사이클을 포함한다. 재사용, 리사이클 및 업사이클에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다. 재사용 과정은 고온세탁 과정 및/또는 살균처리 과정을 포함할 수 있다. 리사이클 과정은 수선, 토플 및/또는 염색 과정을 포함할 수 있다. 업사이클 과정은 재단화 및/또는 새생품화 과정을 포함할 수 있다. 중고의류를 고객으로부터 구매한 경우, 구매 대금을 포인트, 가상화폐 및/또는 현금으로 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 도 1에서 상술한 복원된 중고의류에 대한 판매 정보는 웹 쇼핑몰(및/또는 앱 플랫폼)에 등록하거나, 오프라인 샵에서 판매하도록 지시할 수 있다. 소비자(도 1의 사용자)는 웹 쇼핑몰, 앱 플랫폼 및/또는 오프라인 샵을 통하여 복원된 중고의류를 구매할 수 있다.
이 도면에서 설명하는 서버(100)를 통하여 사용자는 여러 방법으로 복원된 중고의류에 대한 정보를 손쉽게 얻고 이를 구매할 수 있다. 또한, 서버(100)를 통하여 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및/또는 복원 타입 정보를 생성하여 알맞은 복원 과정을 수행할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 과정의 예시를 나타낸다.
도 1에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 서버는 의류 데이터베이스를 사용하여 중고의류에 대한 이미지 정보로부터 중고의류에 대한 상품 정보를 추출할 수 있다. 100은 도 1 내지 도 3에서 상술한 서버(100)를 나타낼 수 있다. 도 1에서 상술한 바와 같이 서버는 의류 데이터베이스를 포함할 수 있다. 400은 실시예들에 따른 중고의류에 대한 이미지 정보를 나타낸다. 도 1에서 상술한 바와 같이 이미지 정보는 중고의류에 대한 3D 공간 정보 및/또는 색상 정보 등을 포함한다.
실시예들에 따른 서버(100)는 수신된 이미지 정보로부터 중고의류를 식별할 수 있다. 실시예들에 따른 중고의류를 식별하는 과정은 중고의류에 부착된 라벨(label) 및/또는 의류 데이터베이스에 저장된 중고의류의 특징 정보를 통해 식별할 수 있다. 실시예들에 따른 서버(100)는 식별된 중고의류에 대응하는 새제품의 상태 정보, 색상 정보 및/또는 사이즈 정보를 탐색(search)(및/또는 식별)할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 수신된 이미지 정보로부터 중고의류를 식별할 수 있다. 서버(100)는, 예를 들면, 상기 수신된 이미지 정보 내에 포함되는 중고의류에 상응하는 객체를 추출하여 제1 객체 정보를 획득할 수 있다. 서버(100)는, 예를 들면, HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar-like feature, Co-occurrence HOG, LBP(local binary pattern), FAST(features from accelerated segment test) 등과 같은 객체 특징 추출을 위한 다양한 알고리즘을 통하여, 상기 수신된 이미지 정보 내 (중고의류에 상응하는) 객체의 윤곽선 또는 상기 객체에서 추출할 수 있는 글씨(또는 정보를 나타내는 윤곽선(또는 외형))를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는, 상기 수신된 이미지 정보에서 (중고의류에 상응하는) 객체를 영상 분석을 통해 인식(또는 식별)하고, 상기 인식된 객체에 대응되는 영역을 마스킹 처리하여 마스킹 영상 정보를 생성할 수 있다. 이때, 마스킹 처리 과정은, 예를 들면, 차분영상 방법, GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘, 코드북(Codebook) 알고리즘 등과 같은 객체와 배경을 분리하기 위한 배경 모델링을 통해 객체에 해당하는 객체 후보 영역을 추출하는 방법을 이용함으로써 (중고의류에 상응하는) 제1 객체 정보를 추출(및/또는 획득)할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 수신된 이미지 정보로부터 식별된 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및/또는 사이즈 변화율 정보를 추출할 수 있다. 훼손율 정보, 변색률 정보 및/또는 사이즈 변화율 정보에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 훼손율 정보, 변색률 정보 및/또는 사이즈 변화율 정보는 의류 데이터베이스에 저장된 식별된 중고의류에 대한(식별된 중고의류에 대응하는 세제품의) 상태 정보, 색상 정보 및/또는 사이즈 정보를 기반으로 추출될 수 있다.
서버(100)는, 예를 들면, 상기 수신된 이미지 정보(및/또는 상기 제2 객체 정보) 내에 포함되는 훼손된 영역(410)에 상응하는 객체를 추출하여 제2 객체 정보를 획득할 수 있다. 서버(100)는, 예를 들면, HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar-like feature, Co-occurrence HOG, LBP(local binary pattern), FAST(features from accelerated segment test) 등과 같은 객체 특징 추출을 위한 다양한 알고리즘을 통하여, 상기 수신된 이미지 정보(및/또는 상기 제2 객체 정보) 내에서 (훼손된 영역(410)에 상응하는) 객체의 윤곽선 또는 상기 객체에서 추출할 수 있는 글씨(또는 정보를 나타내는 윤곽선(또는 외형))를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는, 상기 수신된 이미지 정보(및/또는 상기 제2 객체 정보)에서 (훼손된 영역(410)에 상응하는) 객체를 영상 분석을 통해 인식(또는 식별)하고, 상기 인식된 객체에 대응되는 영역을 마스킹 처리하여 마스킹 영상 정보를 생성할 수 있다. 이때, 마스킹 처리 과정은, 예를 들면, 차분영상 방법, GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘, 코드북(Codebook) 알고리즘 등과 같은 객체와 배경을 분리하기 위한 배경 모델링을 통해 객체에 해당하는 객체 후보 영역을 추출하는 방법을 이용함으로써 (훼손된 영역(410)에 상응하는) 제2 객체 정보를 추출(및/또는 획득)할 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 이미지 정보에 포함된 훼손된 영역(410)과 의류 데이터베이스에 저장된 상태 정보를 비교하여, 410이 기존에 없던 훼손된 영역임을 인식할 수도 있다. 예를 들어, 상태 정보에도 동일하게 410에 대한 영역이 존재한다면, 410을 훼손된 영역으로 인식하지 않는다. 실시예들에 따른 서버(100)는 이미지 정보의 중고의류의 면적 대비 훼손된 영역(410)이 차지하는 면적을 비교하여 훼손율 정보를 계산할 수 있다. 예를 들어, 훼손된 영역(410)이 전체 중고의류 면적의 5%이면 훼손율 정보는 0.05를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 이미지 정보에 포함된 변색된 영역(420) 및 의류 데이터베이스에 저장된 색상 정보를 비교하여, 기존의 새제품과 상이한 색상 정보를 가지는 변색된 영역을 인식할 수 있다. 실시예들에 따른 서버(100)는 이미지 정보의 중고의류의 면적 대비 변색된 영역(420)이 차지하는 면적을 비교하여 변색률 정보를 계산할 수 있다. 예를 들어, 변색된 영역이 전체 중고의류 면적의 10%이면 변색률 정보는 0.1을 나타낸다.
실시예들에 따른 서버(100)는 이미지 정보 상 중고의류의 전체 면적 및 의류 데이터베이스에 저장된 사이즈 정보를 비교하여 사이즈 변화율 정보를 계산할 수 있다. 예를 들어, 기존 새제품의 면적 대비 이미지 정보 상 중고의류의 전체 면적이 96%이면 사이즈 변화율은 0.96으로 계산될 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)가 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 방법의 예시는 이 도면에서 상술한 예시에 국한되지 않는다.
도 5는 실시예들에 따른 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 생성하는 방법의 예시를 나타낸다.
도 1에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 서버(100)는 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성할 수 있다. 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보는 보존률 정보를 기반으로 계산(및/또는 생성)될 수 있다. 실시예들에 따른 보존률 정보는 도 4에서 상술한 훼손율 정보, 변색률 정보 및/또는 사이즈 변화율 정보에 기반하여 계산된다. 실시예들에 따른 보존률 정보는 새제품에 비하여 중고의류가 보존된 정도를 나타내는 지표로 사용될 수 있다. 즉, 보존률 정보가 나타내는 값이 높을수록 새제품에 가깝게 보존된 중고의류임을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 보존률 정보 R 은 아래의 [수학식 1]을 통하여 계산될 수 있다.
Figure 112021047021955-pat00002
이때, D 는 상술한 훼손률 정보가 나타내는 값이고, C 는 상술한 변색률 정보가 나타내는 값이고, S 는 상술한 사이즈 변화율 정보가 나타내는 값을 나타낸다. 또한, a 1 은 변색률 정보에 곱해지는 제1 가중치 값을 나타낸다. 예를 들어, 검정색의 경우 제1 가중치 값을 다른 색에 비하여 작게 설정하여 변색률 정보가 미치는 영향을 줄일 수 있다. 수학식 1의 a 2 는 사이즈 변화율 정보에 곱해지는 제2 가중치 값을 나타낸다. 예를 들어, 프리 사이즈(free size)(예; 잠옷, 추리닝, 가운 등) 또는 겨울 아웃터의 경우, 제2 가중치 값을 다른 옷보다 작게 설정하여 사이즈 변화율 정보가 미치는 영향을 줄일 수 있다. 실시예들에 따른 제1 가중치 값 및 제2 가중치 값을 사용자에 의해 기 설정된 값을 나타낼 수 있다.
상술한 바와 같이 보존률 정보는 중고의류가 보존된 정도를 나타내는 지표이고, 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보는 보존률 정보를 기반으로 결정될 수 있다.
실시예들에 따른 서버(100)는 아래의 수학식 2에 기반하여 보존률 정보 R` 을 산출할 수도 있다. 아래에서의 LV(Location Value) 는 서버(100)에 의해 설정되는 값이며, 상기 중고의류가 보관된 장소에 따라 결정되는 값일 수 있다. 예를 들면, 상기 중고의류가 매장에서 계속 보관된 경우라면 상대적으로 높게 설정되고, 수요자에게 판매되어 상기 수요자에 의해 보관된 경우라면 상대적으로 낮은 값으로 설정될 수 있다. 한편, 상기 중고의류가 매장에서 계속 보관된 경우: ① 상기 매장이 내륙에 위치하거나 도심에 위치하거나 건조한 지역에 위치하는 경우라면 상대적으로 더 높게 설정되고, ② 상기 매장이 해안에 위치하거나 습한 지역에 위치하는 경우라면 상대적으로 낮은 값으로 설정될 수 있다. 한편, 상기 중고의류가 수요자에게 판매되어 상기 수요자에 의해 보관된 경우: ③ 상기 수요자의 위치가 내륙에 상응하거나 도심에 상응하거나 건조한 지역에 상응하는 경우라면 상대적으로 높게 설정되고, ④ 상기 수요자의 위치가 해안에 위치하거나 습한 지역에 위치하는 경우라면 상대적으로 더 낮은 값으로 설정될 수 있다. (즉, LV = ① > ② > ③ > ④ )
Figure 112021047021955-pat00003
도 5를 참조하면, 500은 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보가 보존률 정보를 기반으로 결정되는 기준을 나타내고, 510은 보존률 정보에 따른 복원 타입을 설명하기 위한 도면이다.
500에 도시되어 있는 바와 같이, 보존률 정보가 7% 미만(즉, 소정의 임계 비율 미만)을 나타내면, 실시예들에 따른 서버는 중고의류를 매입하지 않기로 결정할 수 있다. 반면, 보존률 정보가 7% 이상을 나타내면 실시예들에 따른 서버는 중고의류를 매입하기로 결정하고 복원 타입 정보를 기반으로 복원 타입을 결정할 수 있다. 즉, 서버가 중고의류를 매입하지 않기로 결정한 경우에는, 복원 타입 정보를 판단하지 않아 데이터 처리 효율적인 프로세스를 수행한다.
실시예들에 따른 보존률 정보가 7% 이상 19% 미만을 나타내면, 복원 타입 정보는 업사이클을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 업사이클에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일하다. 실시예들에 따른 보존률 정보가 19% 이상 60% 미만을 나타내면, 복원 타입 정보는 리사이클을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 리사이클에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일하다. 실시예들에 따른 보존률 정보가 60% 이상을 나타내면, 복원 타입 정보는 재사용을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 재사용에 대한 설명은 도 1에서 상술한 바와 동일하다.
도 1에서 상술한 바와 같이, 재사용은 중고의류에 대해 고온살균/세탁 등을 거친 후 별도의 가공없이 다시 사용하는 것을 나타낸다. 511은 재사용 과정에 대한 도면이다. 리사이클은 중고의류에 대하여 별도의 가공을 거쳐 변형을 주어 사용하는 것을 나타낸다. 512는 리사이클 과정에 대한 도면이다. 업사이클은 훼손이 심한 중고의류에 대하여 별도의 가공을 거친 후 환경적으로 가치가 높은 물건을 재탄생시키는 것을 나타낸다. 513은 업사이클에 대한 도면을 나타낸다.
이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 서버는 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및/또는 복원 타입 정보를 생성하여 매입하기로 결정된 중고의류에 대하여 알맞은 복원 과정을 수행할 수 있다.
도 6은 실시예들에 따른 서버에 포함된 인공지능부의 예시이다.
도 6은, 실시예들에 따른 서버가 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 예측하기 위한 인공지능부의 뉴럴 네트워크 모델(Neural Network Model, 601)의 예시를 나타낸다. 실시예들에 따른 뉴럴 네트워크 모델은 인공지능 모델로 호칭될 수 있다. 이 도면에서 설명하는 인공지능부는 실시예들에 따른 서버에 포함될 수 있다. 실시예들에 따른 인공지능부에 사용되는 모델은 상술한 예시에 국한되지 않는다.
실시예들에 따른 인공지능부의 뉴럴 네트워크 모델은 하나 또는 그 이상의 은닉 레이어(hidden layer, 602) 들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 또는 그 이상의 은닉 레이어(hidden layer)들은 단순 선형으로 구성된 레이어일 수도 있고, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 및/또는 LSTM(Long Short-Term Memory Model)로 구성된 레이어들의 집합일 수도 있다.
실시예들에 따른 뉴럴 네트워크 모델은 중고의류에 대한 식별 정보, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 학습하여 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 예측(또는 생성)하는 모델일 수 있다. 실시예들에 따른 중고의류에 대한 식별 정보, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보에 대한 설명은 상술한 바와 동일하다. 실시예들에 따른 학습 결과 생성된 출력물(매입 여부 정보 및 복원 타입 정보)를 의류 데이터베이스에 저장할 수 있다.
실시예들에 따른 서버는 이 도면에서 설명하는 인공지능부를 통하여 식별된 중고의류에 대하여 빈번하게 결정되는 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 예측할 수 있다. 서버는 이후 동일한 중고의류에 대한 이미지가 수신되는 경우, 예측 결과를 먼저 제공하여 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 계산하는 과정을 효율적으로 처리할 수 있다.
도 7은 도 1에 따른 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
도 7을 참조하면, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 (100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110); 및/또는 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 파충류 거래 플랫폼을 운용하는 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 적어도 하나의 단계는, 중고의류(used clothing)에 대한 이미지 정보를 수신하는 단계; 의류 데이터베이스를 사용하여 수신된 이미지 정보로부터 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계; 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계; 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 중고의류에 대한 판매 정보를 서버에 등록하는 단계; 및 등록된 판매 정보를 사용자 단말에 송신하는 단계; 를 포함하고, 복원 타입 정보는 재사용(re-use) 타입 정보, 리사이클(re-cycle) 타입 정보 및 업사이클(up-cycle) 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 중고의류, 중고의류에 대한 상품 정보, 매입 여부 정보, 복원 타입 정보, 판매 정보, 사용자 단말, 재사용 타입 정보, 리사이클 타입 정보 및 업사이클 타입 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 6에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 적어도 하나의 단계는, 의류 데이터베이스를 사용하여 수신된 이미지 정보로부터 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계; 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류를 식별하는 단계; 및 수신된 이미지 정보로부터 식별된 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 추출하는 단계; 를 포함하고, 중고의류에 대한 상품 정보는 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 의류 데이터베이스, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 6에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보는 의류 데이터베이스에 저장된 식별된 중고의류에 대한 상태 정보, 색상 정보 및 사이즈 정보를 기반으로 추출될 수 있다.
실시예들에 따른 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보는 중고의류에 대한 보존률 정보를 기반으로 계산되고, 보존률 정보는
Figure 112021047021955-pat00004
를 기반으로 계산되고, D 는 상기 훼손율 정보를 나타내고, C 는 상기 변색률 정보를 나타내고, S 는 사이즈 변화율 정보를 나타내고, a 1 은 변색률 정보에 대한 제1 가중치 값을 나타내고, a 2 는 사이즈 변화율 정보에 대한 제2 가중치 값을 나타내고, 제1 가중치 값 및 제2 가중치 값은 사용자에 의해 기 설정된 값(predetermined value)을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 D, C, S, a 1 및 a 2 에 대한 설명은 도 5에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계는, 뉴럴 네트워크 모델(Neural Network Model)을 기반으로 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 뉴럴 네트워크 모델은 중고의류에 대한 식별 정보, 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 학습하여 중고의류에 대한 상기 매입 여부 정보 및 복원 타입 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 뉴럴 네트워크 모델에 대한 설명은 도 6에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
또한 전자 장치는 버스, 프로세서, 메모리, 입출력 인터페이스, 디스플레이, 및 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스는 구성요소들을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서는, 예를 들면, 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는, 예를 들면, 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다. 커널, 미들웨어, 또는 API의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어, API, 또는 어플리케이션 프로그램)에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스, 프로세서, 또는 메모리 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널은 미들웨어, API, 또는 어플리케이션 프로그램에서 전자 장치의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어는, 예를 들면, API 또는 어플리케이션 프로그램이 커널과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어는 어플리케이션 프로그램으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어는 어플리케이션 프로그램 중 적어도 하나에 전자 장치의 시스템 리소스(예: 버스, 프로세서, 또는 메모리 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API는 어플리케이션이 커널 또는 미들웨어에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스는, 예를 들면, 전자 장치와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치, 제2 외부 전자 장치, 또는 서버) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 제2 외부 전자 장치 또는 서버)와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 및 제2 외부 전자 장치 각각은 전자 장치와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치, 또는 서버에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치, 또는 서버)에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치, 또는 서버)는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치로 전달할 수 있다. 전자 장치는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
전자 장치는 하나 이상의 프로세서(예: AP), 통신 모듈, (가입자 식별 모듈, 메모리, 센서 모듈, 입력 장치, 디스플레이, 인터페이스, 오디오 모듈, 카메라 모듈, 전력 관리 모듈, 배터리, 인디케이터, 및 모터를 포함할 수 있다. 프로세서는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서는, 예를 들면, SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
통신 모듈(예: 통신 인터페이스)와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈은, 예를 들면, 셀룰러 모듈, WiFi 모듈, 블루투스 모듈, GNSS 모듈, NFC 모듈 및 RF 모듈을 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈은 프로세서가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈, WiFi 모듈, 블루투스 모듈, GNSS 모듈 또는 NFC 모듈 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈, WiFi 모듈, 블루투스 모듈, GNSS 모듈 또는 NFC 모듈 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(예: 메모리)는, 예를 들면, 내장 메모리 또는 외장 메모리를 포함할 수 있다. 내장 메모리는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서, 온/습도 센서, 조도 센서, 또는 UV(ultra violet) 센서 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치는 프로세서의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈을 제어할 수 있다.
입력 장치는, 예를 들면, 터치 패널, (디지털) 펜 센서, 키, 또는 초음파 입력 장치를 포함할 수 있다. 터치 패널은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 하드웨어 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치는 마이크를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이는 패널, 홀로그램 장치, 프로젝터, 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널은 터치 패널과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들면, HDMI, USB, 광 인터페이스(optical interface), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈은, 예를 들면, 스피커, 리시버, 이어폰, 또는 마이크 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈은, 예를 들면, 전자 장치의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.
인디케이터는 전자 장치 또는 그 일부(예: 프로세서)의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치)는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(또는, 전자 장치)는, 전면, 후면 및 상기 전면과 상기 후면 사이의 공간을 둘러싸는 측면을 포함하는 하우징을 포함할 수도 있다. 터치스크린 디스플레이(예: 디스플레이)는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 전면을 통하여 노출될 수 있다. 마이크는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 부분을 통하여 노출될 수 있다. 적어도 하나의 스피커는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 다른 부분을 통하여 노출될 수 있다. 하드웨어 버튼(예: 키)는, 상기 하우징의 또 다른 부분에 배치되거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다. 무선 통신 회로(예: 통신 모듈)은, 상기 하우징 안에 위치할 수 있다. 상기 프로세서(또는, 프로세서)는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크, 상기 스피커 및 상기 무선 통신 회로에 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 메모리(또는, 메모리)는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 프로세서에 전기적으로 연결될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 동작과 제2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제1 동작은, 상기 제1 사용자 인터페이스가 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로 상기 제1 사용자 발화에 대한 제1 데이터를 제공하고, 상기 제1 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터 상기 제1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 태스크를 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령을 수신하고, 상기 제2 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시되는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제2 사용자 발화에 대한 제2 데이터를 제공하고, 상기 제2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 상기 자동 스피치 인식에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하지만, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 버튼은, 상기 하우징의 상기 측면에 위치하는 물리적인 키를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 타입의 사용자 입력은, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있다. 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 서버로부터, 상기 제1 동작 내에서의 상기 제1 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 노트 어플리케이션 프로그램, 이메일 어플리케이션 프로그램, 웹 브라우저 어플리케이션 프로그램 또는 달력 어플리케이션 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 메시지 어플리케이션을 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 텍스트를 입력한 이후에 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 자동으로 입력된 텍스트를 송신하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 제3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제3 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제3 사용자 발화에 대한 제3 데이터를 제공하고, 상기 제3 데이터를 제공한 이후에, 상기 제3 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 제4 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제4 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제4 사용자 발화를 수신하고, 상기 제4 사용자 발화에 대한 제4 데이터를 상기 외부 서버로 제공하고, 상기 제4 데이터를 제공한 이후에, 상기 제4 사용자 발화에 응답하여, 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 마이크를 통하여 제5 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제5 사용자 발화에 대한 제5 데이터를 제공하고, 및 상기 제5 데이터를 제공한 이후에, 상기 제5 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 타입의 사용자 입력 및 상기 제2 타입의 사용자 입력은 서로 다르며, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나로부터 선택될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 더 설정되며, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제3 동작은, 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력이 수신된 이후에, 상기 마이크를 통하여 제3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제3 사용자 발화에 대한 제3 데이터를 제공하고, 상기 제3 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터, 상기 제3 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제2 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력하고, 및 상기 텍스트를 입력하고, 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 상기 입력된 텍스트를 자동으로 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 동작과 제2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제1 동작은, 상기 버튼을 통하여 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로, 상기 제1 사용자 발화에 대한 제1 데이터를 제공하고, 및 상기 제1 데이터를 제공한 이후에, 상기 제1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 제2 동작은, 상기 버튼을 통하여 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제2 사용자 발화에 대한 제2 데이터를 제공하고, 상기 제2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않으며, 상기 제1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있으며, 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 서버로부터 상기 제1 동작 내에서 상기 제1 사용자 발화로부터 상기 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 노트 어플리케이션 프로그램, 이메일 어플리케이션 프로그램, 웹 브라우저 어플리케이션 프로그램 또는 달력 어플리케이션 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 메시지 어플리케이션을 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 텍스트를 입력한 이후에 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 자동으로 입력된 텍스트를 송신하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제1 사용자 인터페이스의 상기 디스플레이 상에 표시와 독립적으로 상기 제1 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 전자 장치가 잠금 상태에 있거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이가 턴 오프된 것 중 적어도 하나인 경우에, 상기 제2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 제2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 마이크를 통하여 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(automatic speech recognition: ASR) 또는 자연어 이해(natural language understanding: NLU) 중 적어도 하나를 수행하는 외부 서버로, 상기 사용자 발화에 대한 데이터와 함께, 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대하여 상기 ASR을 수행하여 획득된 텍스트에 대하여 상기 자연어 이해를 수행할지 여부와 연관된 정보를 송신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행하지 않을 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대한 상기 텍스트를 수신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행할 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 텍스트에 대한 상기 자연어 이해 수행 결과 획득된 명령을 수신하도록 야기하는 인스트럭션을 저장할 수 있다.
한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(예: 프로그램)은 전자 장치(예: 전자 장치)에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램)을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램 모듈은 커널(예: 커널), 미들웨어(예: 미들웨어), (API(예: API), 및/또는 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램)을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치, 서버 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저 및/또는 디바이스 드라이버를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어는, 예를 들면, 어플리케이션이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어는 런타임 라이브러리, 어플리케이션 매니저, 윈도우 매니저, 멀티미디어 매니저, 리소스 매니저, 파워 매니저, 데이터베이스 매니저, 패키지 매니저, 커넥티비티 매니저, 노티피케이션 매니저, 로케이션 매니저, 그래픽 매니저, 또는 시큐리티 매니저 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리는, 예를 들면, 어플리케이션이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저는, 예를 들면, 어플리케이션의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저는 어플리케이션의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저는, 예를 들면, 어플리케이션에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션은, 예를 들면, 홈, 다이얼러, SMS/MMS, IM(instant message), 브라우저, 카메라, 알람, 컨택트, 음성 다이얼, 이메일, 달력, 미디어 플레이어, 앨범, 와치, 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.
실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

  1. 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버로서,
    프로세서(processor); 및
    송수신기(transceiver); 를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    중고의류(used clothing)에 대한 이미지 정보를 수신하고,
    의류 데이터베이스를 사용하여 상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하고,
    상기 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 상기 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 상기 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하고,
    상기 매입 여부 정보 및 상기 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 상기 중고의류에 대한 판매 정보를 상기 서버에 등록하고,
    상기 등록된 판매 정보를 사용자 단말에 송신하도록 제어하고,
    상기 복원 타입 정보는 재사용(re-use) 타입 정보, 리사이클(re-cycle) 타입 정보 및 업사이클(up-cycle) 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타내고,
    상기 프로세서는,
    상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류를 식별하고,
    상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 식별된 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 추출하고,
    상기 중고의류에 대한 상품 정보는 상기 훼손율 정보, 상기 변색률 정보 및 상기 사이즈 변화율 정보를 포함하고,
    상기 훼손율 정보, 상기 변색률 정보 및 상기 사이즈 변화율 정보는 상기 의류 데이터베이스에 저장된 상기 식별된 중고의류에 대한 상태 정보, 색상 정보 및 사이즈 정보를 기반으로 추출되는,
    서버.
  2. 삭제
  3. 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버의 운영 방법에 있어서,
    상기 서버가, 중고의류(used clothing)에 대한 이미지 정보를 수신하는 단계;
    상기 서버가, 의류 데이터베이스를 사용하여 상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계;
    상기 서버가, 상기 추출된 중고의류에 대한 상품 정보를 기반으로 상기 중고의류에 대한 매입 여부 정보 및 상기 중고의류에 대한 복원 타입 정보를 생성하는 단계;
    상기 서버가, 상기 매입 여부 정보 및 상기 복원 타입 정보를 기반으로 복원된 상기 중고의류에 대한 판매 정보를 상기 서버에 등록하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 등록된 판매 정보를 사용자 단말에 송신하는 단계; 를 포함하고,
    상기 복원 타입 정보는 재사용(re-use) 타입 정보, 리사이클(re-cycle) 타입 정보 및 업사이클(up-cycle) 타입 정보 중 적어도 어느 하나를 나타내고,
    상기 중고의류에 대한 상품 정보를 추출하는 단계는,
    상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 중고의류를 식별하고,
    상기 수신된 이미지 정보로부터 상기 식별된 중고의류에 대한 훼손율 정보, 변색률 정보 및 사이즈 변화율 정보를 추출하는 것을 특징으로 하고,
    상기 중고의류에 대한 상품 정보는 상기 훼손율 정보, 상기 변색률 정보 및 상기 사이즈 변화율 정보를 포함하고,
    상기 훼손율 정보, 상기 변색률 정보 및 상기 사이즈 변화율 정보는 상기 의류 데이터베이스에 저장된 상기 식별된 중고의류에 대한 상태 정보, 색상 정보 및 사이즈 정보를 기반으로 추출되는,
    운영 방법.
  4. 제 3 항에 기재된 운영 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  5. 제 3 항에 기재된 운영 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 프로그램.
KR1020210052203A 2021-04-14 2021-04-22 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법 KR102310296B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210130218A KR20220026524A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버
KR1020210130219A KR20220026525A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20210048295 2021-04-14
KR1020210048295 2021-04-14
KR1020210048973 2021-04-15
KR20210048973 2021-04-15

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210130218A Division KR20220026524A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버
KR1020210130219A Division KR20220026525A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102310296B1 true KR102310296B1 (ko) 2021-10-08

Family

ID=78115651

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210052203A KR102310296B1 (ko) 2021-04-14 2021-04-22 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법
KR1020210130218A KR20220026524A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버
KR1020210130219A KR20220026525A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210130218A KR20220026524A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버
KR1020210130219A KR20220026525A (ko) 2021-04-14 2021-09-30 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버

Country Status (1)

Country Link
KR (3) KR102310296B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240020528A (ko) 2022-08-08 2024-02-15 주식회사 코코파 통합 의복 디자인 교육 및 유통 플랫폼

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030046889A (ko) 2001-12-07 2003-06-18 주식회사 아이쓰리샵 네트워크를 기반으로 하는 포털서비스 개념의 자동차상거래방법
KR101184024B1 (ko) 2012-05-01 2012-09-19 한국환경산업기술원 녹색 생활 관리 방법 및 시스템
KR102081321B1 (ko) * 2019-03-28 2020-04-23 천정훈 재활용 물품 거래 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030046889A (ko) 2001-12-07 2003-06-18 주식회사 아이쓰리샵 네트워크를 기반으로 하는 포털서비스 개념의 자동차상거래방법
KR101184024B1 (ko) 2012-05-01 2012-09-19 한국환경산업기술원 녹색 생활 관리 방법 및 시스템
KR102081321B1 (ko) * 2019-03-28 2020-04-23 천정훈 재활용 물품 거래 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240020528A (ko) 2022-08-08 2024-02-15 주식회사 코코파 통합 의복 디자인 교육 및 유통 플랫폼

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220026525A (ko) 2022-03-04
KR20220026524A (ko) 2022-03-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190318545A1 (en) Command displaying method and command displaying device
EP3355304B1 (en) Voice input method and electronic device supporting the same
KR20180111197A (ko) 정보 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102303534B1 (ko) 사용자 맞춤형 상품 정보 제공 장치
KR102358849B1 (ko) 스마트 워치에 대한 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법
KR20170065904A (ko) 콘텐트 프리로딩 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN107665232A (zh) 检测类似应用的方法及其适配的电子装置
KR102486575B1 (ko) 사용자 맞춤형 건강식품 추천 장치 및 방법
CN108885853B (zh) 电子装置和用于控制该电子装置的方法
KR102381436B1 (ko) 웹과 관련된 데이터에서 아이템을 검출하기 위한 전자 장치 및 방법
KR102201577B1 (ko) 쇼핑몰 관련 정보를 제공하는 방법 및 그 장치
KR102310296B1 (ko) 중고의류의 복원 및 리세일를 위한 플랫폼을 운영하는 서버 및 그 동작 방법
KR102405886B1 (ko) 아키텍처 변경을 위한 소스 변환 솔루션 제공 장치 및 방법
KR102449350B1 (ko) 재고 관리 서비스를 제공하는 시스템 및 그 동작 방법
KR102351885B1 (ko) 비즈니스 정보를 제공하는 방법 및 그 시스템
KR102324379B1 (ko) 휘트니스 상품 거래 플랫폼을 운용하는 서버 및 그 동작 방법
KR102348852B1 (ko) 오브젝트를 추출하는 방법 및 이를 위한 장치
KR102349491B1 (ko) 비즈니스 관리 시스템의 서버 및 그 제어 방법
KR102347991B1 (ko) 온라인 플랫폼에서의 마케팅 및 상품 노출을 적응적으로 제어하는 방법 및 그 방법을 적용한 장치
KR102478231B1 (ko) 내부환경정보 및 외부환경정보에 기반하는 의료기기 제안서비스 제공 장치 및 방법
KR102447827B1 (ko) 개인화 데이터에 기반하여 매칭 정보를 생성하는 서비스 방법 및 서비스 제공 장치
KR20220007262A (ko) 마케팅 관련 웹사이트를 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20220078849A (ko) 증강현실 합성 서비스를 제공하는 플랫폼 및 이를 위한 서버
KR20220078853A (ko) 증강현실 기반의 저작물을 생성하여 sns에 업로드하는 시스템
KR20230042829A (ko) 사용자에게 뷰티 스타일링을 추천하는 전자 장치 및 그 동작 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
A107 Divisional application of patent
GRNT Written decision to grant