KR102313464B1 - 신발 및/또는 깔창 선택 시스템 - Google Patents

신발 및/또는 깔창 선택 시스템 Download PDF

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에릭 헤이스
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Abstract

실시예들은 소비자를 위한 신발 및 깔창 조합을 추천하는 것에 관한 것이다. 다양한 신발 정보, 깔창 정보 및 소비자 발 정보가 결정될 수 있고, 이들은 힐 폭, 폭 또는 모양, 길이, 높이 및 아치 특징들을 포함할 수 있다. 발 정보, 복수의 신발들에 대한 신발 정보, 및 복수의 깔창들에 대한 깔창 정보가 소비자 발과 호환적인 신발 및 깔창의 적어도 하나의 조합을 결정하기 위해 비교될 수 있다. 발 정보, 신발 정보 및 깔창 정보의 이러한 비교에 기반하여, 적어도 하나의 신발 및 깔창 조합의 추천이 결정되어 사용자 및/또는 소비자에게 제공될 수 있다.

Description

신발 및/또는 깔창 선택 시스템{SHOE AND/OR INSOLE SELECTION SYSTEM}
본 출원은 2014년 10월 29일 출원된 미국 특허 출원 번호 제 14/527,655호의 PCT 출원이고, 그 미국 특허 출원의 내용들은 그 전체가 본원에 통합된다.
본 발명은 일반적으로 신발류, 및 보다 구체적으로, 그러나 배타적이지 않게, 소비자를 위해 신발류 및/또는 깔창들 또는 이들의 조합을 추천할 수 있는 시스템에 관한 것이다.
오늘날, 많은 소비자들은, 소비자에게 신발 및 깔창의 조합이 해부학적으로 우수하게 적합(fit)한 것보다는 오히려 외양 또는 촉감을 기반하여 신발들, 깔창들, 및 다른 신발류 아이템들을 구매한다. 만약 소비자가 신발들 또는 다른 신발류를 구매하기 위하여 소매점에 들어가면, 적절한 신발 및/또는 깔창을 선택하기 위한 소비자의 능력은 일반적으로 발들, 신발들, 깔창들, 및 이들 간의 관계에 관한 소비자의 제한된 지식에 의해 제한된다. 통상적으로, 소비자는 몇 쌍의 신발들을 신어보고 가장 편안하게 느끼는 신발들의 쌍을 선택한다. 그러나, 많은 소비자들은, 어떤 것이 장기간 기능적이고 편안한 신발 또는 심지어 해부학적으로 호환가능한 신발/깔창같은 지를 알지 못할 수 있다.
때때로 소비자들은 신발 또는 깔창을 선택하기 위하여 판매 작업자들로부터 추천을 얻는다. 그러나 작업자의 노력들은 통상적으로 단지 그들이 소비자에게서 받는 피드백과 다름없다. 작업자는 발, 신발, 및 깔창 간의 상호작용을 알 수 없기 때문에, 작업자는 신발이 얼마나 맞는지를 소비자가 작업자들에게 말하는 것에 의존한다. 작업자는 질문들, 이를테면 "신발이 편안한지", "신발이 너무 꽉 조이는지", 또는 "느낌이 어떤지"를 물어볼 수 있다. 이들 질문들은 오히려 모호하고 모호한 대답들을 유도할 수 있다. 대부분의 소비자들은 어떠한 것이 적절하게 기능하고 편안한 신발처럼 생각되는지를 알 수 없기 때문에, 대부분의 소비자들은 어떤 신발이 실제로 적합한지에 대해 정확한 피드백을 줄 수 없을 수 있다. 따라서, 소비자에게 적절한 신발 또는 깔창을 제안하기 위한 작업자의 능력은 종종 정보가 없거나 잘못된 정보를 가진 소비자들로부터의 신뢰가능하지 않은 정보에 의존한다. 이런 맞춤 문제는 종종, 소비자가 신발들 또는 깔창들을 신어보기 위한 기회를 가지지 못하기 때문에 신발들 및/또는 깔창들을 온라인으로 구매할 때는 더 심각해진다. 따라서, 본 발명이 이루고자 하는 것은 이들 고려사항들 및 다른 것들에 대해서이다.
본 발명의 비-제한적이고 비-배타적 실시예들은 다음 도면들을 참조하여 설명된다. 도면들에서, 동일한 참조 번호들은 다르게 특정되지 않으면 다양한 도면들 전체에 걸쳐 동일한 컴포넌트들을 지칭한다.
본 발명의 완전한 이해를 위하여, 첨부 도면들과 연관하여 판독될 다음 상세한 설명에 대해 참조가 이루어질 것이다.
도 1은 소비자에게 신발들 및 깔창들을 추천하기 위하여 사용-사례(use-case) 실시예의 시스템 다이어그램을 예시한다.
도 2는 소비자에게 신발들 및 깔창 조합을 추천하기 위한 개관 프로세스의 일 실시예를 일반적으로 도시하는 논리 흐름 다이어그램을 예시한다.
도 3은 소비자에게 추천하기 위해 신발 및 깔창 조합을 결정하도록 소비자의 발 정보, 신발 정보, 및 깔창 정보를 비교하기 위한 프로세스의 일 실시예를 일반적으로 도시하는 논리 흐름 다이어그램을 예시한다.
도 4는 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 환경의 시스템 다이어그램이다.
도 5는 도 4에 도시된 것과 같은 시스템에 포함될 수 있는 클라이언트 컴퓨터의 실시예를 도시한다.
도 6은 도 4에 도시된 것과 같은 시스템에 포함될 수 있는 서버 컴퓨터의 실시예를 도시한다.
다양한 실시예들은 본 발명의 일부를 형성하고 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예들을 예시에 의해 도시하는 첨부 도면들을 참조하여 이후에 더 충분히 설명된다. 그러나, 실시예들은 많은 상이한 형태들로 실현될 수 있고 본원에 설명된 실시예들로 제한되는 것으로 이해되지 않아야 하고; 오히려, 이들 실시예들은, 이 개시내용이 철저하고 완전하고 당업자들에게 실시예들의 범위를 완전히 전달하도록 제공된다. 특히, 다양한 실시예들은 방법들, 시스템들, 미디어, 또는 디바이스들일 수 있다. 따라서, 다양한 실시예들은 완전히 하드웨어 실시예들, 완전히 소프트웨어 실시예들, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 양상들을 조합한 실시예들일 수 있다. 그러므로, 다음 상세한 설명은 제한적이지 않아야 한다.
명세서 및 청구항들 전체에 걸쳐, 다음 용어들은, 문맥이 명확하게 다르게 지시하지 않으면, 본원에 명시적으로 연관된 의미들을 취한다. 용어 "본원에서"는 본 출원과 연관된 명세서, 청구항들, 및 도면들을 지칭한다. 본원에서 사용되는 어구 "일 실시예"는 비록 존재할 수 있지만, 반드시 동일한 실시예를 지칭하지 않는다. 게다가, 본원에서 사용되는 어구 "다른 실시예"는 비록 존재할 수 있지만, 반드시 상이한 실시예를 지칭하지 않는다. 따라서, 아래에서 설명되는 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은, 본 발명의 범위 또는 사상으로부터 벗어남이 없이, 쉽게 조합될 수 있다.
게다가, 본원에서 사용된 바와 같이, 용어 "또는"은 포괄적 "또는" 연산자이고, 문맥이 명확하게 다르게 지시하지 않으면, 용어 "및/또는"과 등가이다. 용어 "기반으로 하는"은 배타적이지 않고 문맥이 명확하게 다르게 지시하지 않으면, 설명되지 않은 부가적인 팩터들에 기반하는 것을 허용한다. 게다가, 명세서 전반에 걸쳐, "단수"의 의미는 복수의 지칭들을 포함한다. "~안에"의 의미는 "~안에" 및 "~상에"를 포함한다.
본원에 사용된 바와 같이, 용어 "신발류"는 소비자의 발들에 착용될 물품들을 지칭한다. 신발류는 신발들, 부츠, 슬리퍼들, 샌들들 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 유사하게, 신발류는 운동화, 하이킹 신발들 또는 부츠, 스키 부츠, 스노우보드 부츠, 암벽 등반 신발들, 바이킹 신발들, 골프 신발들, 트랙 신발들/스파이크들, 롤러 스케이트들, 아이스 스케이터들 등(그러나, 이들로 제한되지 않음)을 포함하여, 다양한 상이한 스포츠 또는 실외 활동들을 위한 다양한 타입들의 신발류를 포함할 수 있다. 비록 실시예들이 일반적으로 신발들을 참조하여 설명되지만, 다른 타입들의 신발류도 또한 본원에 설명된 실시예들에 활용될 수 있다. 한 쌍의 신발들은 왼발에 대한 신발류 물품(즉, 왼발 신발) 및 오른발에 대한 신발류 물품(즉, 오른발 신발) 둘 모두를 포함할 수 있다. 이런 방식으로, 신발 추천들은 소비자의 발 중 하나 또는 둘 모두의 분석에 기반하여 결정될 수 있다.
본원에서 설명되는 바와 같이, 복수의 상이한 신발들에 대해 신발 정보가 결정될 수 있다. 신발들은 모든 모양들 및 사이즈들로 제공되기 때문에, 하나의 신발은 브랜드, 스타일, 사이즈, 재료 등, 또는 이들의 조합으로 다른 신발과 상이하거나 구별될 수 있다. 예컨대, 사이즈 10인 브랜드_Z로부터의 신발_A는 이것이 사이즈 10인 브랜드_Z로부터의 신발_B와 상이한 것처럼 사이즈 6인 브랜드_Z로부터의 신발_A와 상이할 수 있다. 신발 정보의 예들은 힐 폭, 앞발 모양, 신발 길이, 신발 높이, 신발 아치 특징들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만 이들로 제한되는 것은 아니다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "깔창"이라는 용어는 깔창의 바닥이 신발의 밑창과 결합하고 깔창의 최상부가 착용자의 발(양말이 있든 없든)과 결합하도록 구성 및 배열되는 신발류의 삽입물을 지칭한다. 본원에서 설명되는 바와 같이, 복수의 상이한 깔창들에 대해 깔창 정보가 결정될 수 있다. 깔창들은 모든 모양들 및 사이즈들로 제공되기 때문에, 하나의 깔창은 브랜드, 스타일, 사이즈, 재료 등, 또는 이들의 조합으로 다른 깔창과 상이하거나 구별될 수 있다. 예컨대, 사이즈 10인 브랜드_A로부터의 깔창_M은 이것이 사이즈 10인 브랜드_C로부터의 깔창_S와 상이한 것처럼 사이즈 6인 브랜드_A로부터의 깔창_M과 상이할 수 있다. 깔창 정보의 예들은 힐 폭, 앞발 폭, 깔창 길이, 깔창 두께, 깔창 아치 특징들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만 이들로 제한되는 것은 아니다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "소비자"라는 용어는 신발들과 깔창들의 특정 조합의 타깃 착용자인 사람을 지칭한다. 본원에서 설명되는 실시예들은 소비자 발과 호환적인 신발들과 깔창들의 하나 또는 그 초과의 조합들을 추천한다. 많은 실시예들이 소비자의 발을 참조하여 설명되지만, 많은 실시예들은 또한 소비자의 양 발들에 대해 수행될 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 소비자 발과 "호환적인" 신발, 깔창 또는 신발/깔창 조합은 소비자 발에 대한 해부학적으로 올바른 지지를 제공하거나 미리 결정된 임계치 또는 허용오차 레벨 내에 있는 신발, 깔창, 또는 이들의 조합을 지칭한다. 신발 사이즈의 매우 기본적인 예들을 살펴본다. 신발이 소비자의 발과 호환적이기 위해서는, 신발의 내부 길이가 소비자 발의 길이보다 길어야 하지만, 소비자 발의 길이보다 허용오차 임계 거리(예컨대, 5 밀리미터)를 넘지 않아야 한다. 따라서 호환적인 신발, 깔창 또는 신발/깔창 조합은 소비자 발에 가능하게 가장 잘 맞는 것으로 지칭될 수 있다. 일부 실시예들에서, 호환적인 신발은 대부분의 신발들이 한 쌍으로 판매된다는 점에서 왼발 신발과 오른발 신발 모두를 고려할 수 있다. 따라서 호환적인 신발, 깔창, 또는 이들의 조합은 왼발 신발(그리고 왼발)과 오른발 신발(그리고 오른발)의 평균 또는 이들 간의 최상의 호환성일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "사용자"라는 용어는 소비자를 위해 신발 및/또는 깔창 조합을 추천하기 위해 본원에서 설명되는 시스템을 이용하는 사람을 지칭한다. 일부 실시예들에서, 이를테면, 소비자가 온라인으로 신발들/깔창들을 구매한다면, 사용자는 소비자일 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자는 신발들 및/또는 깔창들에 소비자를 맞추기 위해 본원에서 설명되는 시스템을 이용하고 있는 소매점 작업자일 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 사용자는 소매점 작업자의 관리자일 수 있으며, 여기서 관리자는 소비자에 대한 작업자의 밑창- 및 깔창-조합 추천을 등급화 및/또는 달리 평가하기 위해 본원에서 설명되는 시스템을 이용하고 있을 수 있다.
다음은 본 발명의 일부 양상들의 기본적인 이해를 제공하기 위해 본 발명의 실시예들을 간략하게 설명한다. 이 간략한 설명은 광범위한 개요로 의도되는 것은 아니다. 이는 핵심 또는 중요 엘리먼트들을 식별하려는, 또는 범위를 지정하거나 아니면 좁히려는 것으로 의도되는 것은 아니다. 그 목적은 단지, 일부 개념들을 뒤에 제시되는 보다 상세한 설명에 대한 서론으로서 간단한 형태로 제시하는 것이다.
간략히 설명하면, 실시예들은 소비자를 위한 신발 및 깔창 조합을 추천하는 것에 관한 것이다. 다양한 신발 정보, 깔창 정보, 및 소비자 발 정보가 결정될 수 있다. 신발 정보는 복수의 신발들 각각에 대한 내부의 3-차원(3D) 특징들을 포함할 수 있다. 깔창 정보는 복수의 깔창들 각각에 대한 외부의 3D 특징들을 포함할 수 있다. 그리고 발 정보는 소비자 발의 모양의 3D 특징들을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 소비자 발의 캡처된 복수의 2-차원 또는 3-차원 이미지들에 대해 이미지-인지 기술들을 이용함으로써 발 정보가 결정될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 발 정보를 생성하기 위해 복수의 2-차원(또는 3-차원) 이미지들의 복수의 발 특징들이 이용될 수 있다.
소비자 발과 호환적인 신발 및 깔창의 적어도 하나의 조합을 결정하기 위해 발 정보, 복수의 신발들 중 적어도 일부에 대한 신발 정보, 및 복수의 깔창들 중 적어도 일부에 대한 깔창 정보가 비교될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 비교는 힐 폭, 폭 또는 모양, 길이, 높이, 아치 특징들 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 발, 신발 및 깔창의 복수의 상이한 메트릭들 또는 측정들을 분석할 수 있다. 발 정보, 신발 정보 및 깔창 정보의 이러한 비교에 기반하여, 적어도 하나의 신발 및 깔창 조합의 추천이 결정되어 사용자 및/또는 소비자에게 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 추천은 신발과 깔창의 복수의 조합들을 포함할 수 있으며, 여기서 각각의 조합은 신발의 브랜드, 스타일 및 사이즈와 깔창의 브랜드, 스타일 및 사이즈를 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자는 신발 정보, 발 정보 및 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 신발을 선택하도록 인에이블될 수 있다. 적어도 하나의 이러한 실시예에서, 발 정보, 선택된 신발에 대한 신발 정보 및 복수의 깔창들 중 적어도 일부에 대한 깔창 정보의 비교에 기반하여 깔창에 대한 추천이 이루어질 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자는 신발 정보, 발 정보 및 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 깔창을 선택하도록 인에이블될 수 있다. 적어도 하나의 이러한 실시예에서, 발 정보, 선택된 깔창에 대한 깔창 정보 및 복수의 신발들 중 적어도 일부에 대한 신발 정보의 비교에 기반하여 신발에 대한 추천이 이루어질 수 있다.
예시적인 시스템 다이어그램
도 1은 신발들 및 깔창들을 소비자에게 추천하기 위한 사용-사례 실시예의 시스템 다이어그램을 예시한다. 시스템(100)은 소비자 발 정보(102), 복수의 상이한 신발들에 대한 신발 정보(104), 및 복수의 상이한 깔창들에 대한 깔창 정보(106)를 포함할 수 있다.
발 정보(102)는 소비자 발에 관한 복수의 정보 또는 메트릭들을 포함할 수 있다. 이 발 정보는 소비자의 힐 폭, 소비자의 앞발 폭, 소비자 발 길이, 소비자 발 높이, 소비자 발의 아치 특징들 등을 포함할 수 있다. 힐 폭은 소비자의 힐의 가장 넓은 부분에서의 거리일 수 있다. 앞발 폭은 (일반적으로 중족골의 헤드에 근접한) 소비자의 앞발의 가장 넓은 부분에서의 거리일 수 있다. 발 길이는 소비자 힐의 뒤쪽과 소비자의 가장 긴 발가락 끝 사이의 거리일 수 있으며, 이는 힐-발가락 길이로 지칭될 수 있다. 발 높이는 지면에서부터 (일반적으로 발의 발등에 근접한) 소비자 발의 최상부에서 가장 높은 포인트까지의 거리일 수 있다. 아치 특징들은 소비자 발의 내측 길이 방향 아치의 복수의 상이한 측정들 및/또는 특징들을 포함할 수 있다. 예컨대, 아치 특징들은 발의 허리부분의 폭, 발의 힐에서부터 볼 부분까지의 거리(예컨대, 아치의 길이), 지면에서 아치의 가장 높은 피크까지의 거리(예컨대, 아치의 높이), 힐에 대한 아치의 가장 높은 피크의 위치 등을 포함할 수 있다. 다양한 다른 발 정보가 또한 이용될 수 있다고 인식되어야 한다.
신발 정보(104)는 신발의 내부에 관한 복수의 정보 또는 메트릭들을 포함할 수 있다. 본원에 설명된 바와 같이, 브랜드들, 스타일들 또는 사이즈들의 상이한 조합들을 포함할 수 있는 신발 정보가 복수의 상이한 신발들에 대해 수집될 수 있다. 신발 정보는 힐 폭, 앞발 형상, 신발 길이, 신발 높이, 신발의 아치 특징들 등을 포함할 수 있다. 힐 폭은 신발의 힐의 가장 넓은 내부 부분(예컨대, 신발 힐의 벽-대-벽 거리)에서의 거리일 수 있다. 앞발 형상은 신발 앞발의 가장 넓은 부분에서의 거리(예컨대, 신발 앞발의 벽-대-벽 거리)일 수 있는 신발 앞발의 폭을 포함할 수 있다. 신발 길이는 신발 힐 후방과 신발의 발가락 끝간의 내부 거리(예컨대, 신발의 힐과 발끝간의 벽-대-벽 거리)일 수 있다. 신발 높이는 신발 내부의 볼륨 및/또는 신발 밑창으로부터 신발 상단 상의 가장 높은 포인트까지의 거리(통상적으로 착용자 발의 발등 근방)를 포함할 수 있다. 아치 특징들은 착용자의 내측 길이방향 아치가 신발과 결합되는 근방의 신발의 복수의 상이한 측정들 및/또는 피처들을 포함할 수 있다. 예컨대, 아치 특징들은 밑창의 상부에서 신발의 허리부분의 폭(예컨대, 신발의 허리부분의 벽-대-벽 거리) 등을 포함할 수 있다. 착용자의 발이 신발과 호환적인지, 즉 착용자의 발이 신발 내부에 적합할 수 있는지 여부에 대한 결정이 행해질 수 있도록 다양한 다른 신발 정보가 또한 활용될 수 있음이 인식되어야 한다.
깔창 정보(106)는 깔창의 외부에 관한 복수의 정보 또는 메트릭들을 포함할 수 있다. 본원에 설명된 바와 같이, 브랜드들, 스타일들 또는 사이즈들의 상이한 조합들을 포함할 수 있는 깔창 정보가 복수의 상이한 깔창들에 대해 수집될 수 있다. 깔창 정보는 힐 폭, 앞발 형상, 깔창 길이, 깔창 두께(또는 볼륨), 신발의 아치 특징들 등을 포함할 수 있다. 힐 폭은 깔창의 힐의 가장 넓은 부분에서의 거리일 수 있다. 앞발 형상은 깔창 앞발의 가장 넓은 부분에서의 거리일 수 있는 앞발에서의 깔창의 폭을 포함할 수 있다. 깔창 길이는 힐의 후방과 깔창의 전방간의 거리일 수 있다. 깔창 두께는 깔창 내부의 볼륨 및/또는 깔창의 바닥부터 깔창 상단 상의 가장 두꺼운 포인트까지의 거리(통상적으로 착용자 발의 발등 근방)를 포함할 수 있다. 아치 특징들은 착용자의 내측 길이방향 아치가 깔창과 결합되는 근방의 깔창의 복수의 상이한 측정들 및/또는 피처들을 포함할 수 있다. 예컨대, 아치 특징들은 깔창의 허리부분의 폭, 힐부터 발의 볼 부분까지의 거리(예컨대, 아치의 길이), 지면부터 아치의 가장 높은 피크까지의 거리(예컨대, 아치의 높이), 힐에 대한 아치의 가장 높은 피크의 위치 등을 포함할 수 있다. 착용자의 발 및 깔창이 신발과 호환적인지, 즉 착용자의 발 및 깔창이 신발 내부에 적합하고, 깔창이 착용자의 발에 대해 해부학적 지지를 제공하는지 여부에 대한 결정이 행해질 수 있도록 다양한 다른 깔창 정보가 또한 활용될 수 있음이 인식되어야 한다.
사용자 인터페이스(108)는 소비자의 발 정보(102), 신발 정보(104) 및 깔창 정보(106)가 비교될 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스일 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 인터페이스(108)는 신발들을 판매하는 온라인 소매점과 같은 웹사이트일 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(108)는 클라이언트 컴퓨터(예컨대, 도 4의 클라이언트 컴퓨터(400)) 상의 애플리케이션일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(108)는 오프라인 소매점에 의해 활용될 수 있는 키오스크 또는 다른 시스템에 의해 이용될 수 있다.
사용자 인터페이스(108)는 발 정보(102), 신발 정보(104) 및 깔창 정보(106)의 비교에 기반하여 추천(110)을 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스(108)는 각각의 조합이 소비자의 발과 얼마나 호환적인지에 있어서 신발/깔창 조합들을 스코어링하거나 다른 방식으로 랭킹할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 추천(110)은 신발/깔창 조합들이 소비자의 발과 얼마나 호환적인지의 스코어들에 기반하여 신발/깔창 조합들의 순서화된 리스트를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 선택된 깔창 또는 신발과 결합되는 경우 소비자의 발에 대해 가능한 최상으로 적합한 신발들 또는 깔창들의 리스트를 추천(110)이 포함할 수 있도록 사용자 인터페이스(108)는 사용자가 깔창 또는 신발을 선택할 수 있게 한다.
일부 실시예들에서, 발 정보, 신발 정보 및 깔창 정보는 캡처(112)되고 데이터베이스(114)에 저장될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 데이터베이스(114)로부터의 정보는 판매되거나 또는 그렇지 않으면 제3자들(116)에게 제공될 수 있다. 제3자들(116)은 다양한 상이한 신발-관련 목적으로 데이터베이스 정보를 활용할 수 있다. 예컨대, 일부 실시예들에서, 제3자들(116)은 특정 인구 또는 데모그래픽 및 신발을 특징화하기 위한 정보를 활용할 수 있다. 이러한 특징화는 새로운 신발들 및/또는 깔창들을 포함하는 새로운 신발류 제품들을 개발하거나 신발 소비자들에게 광고들을 제공하기 위해 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제3자(116)는 다른 정보, 제품 설명들, 광고 등들을 소비자(즉, 소비자 프로파일(118))에게 제공할 수 있다. 이러한 방식으로 소비자는 자신들의 발과 호환적인 새로운 제품들(신발들, 깔창들 또는 이들의 조합)을 통지받을 수 있다.
일부 실시예들에서, 추천(110)은 소비자 프로파일(118)에 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 소비자는 신발들 및 깔창들의 다른 추천된 조합들을 신속하게 획득할 수 있다. 다른 실시예들에서, 캡처된 데이터(112)가 또한 소비자 프로파일(118)에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 소비자의 발 정보가 소비자 프로파일에 저장될 수 있다. 이러한 정보는 사용자(또는 정보를 사용할 수 있는 사용자)가 신발들 및 깔창들의 다른 추천들을 결정할 때 장래의 사용을 위해 사용자에게 액세스가능할 수 있다. 따라서, 사용자는 신발들 및/또는 깔창들을 추천하는 시스템을 사용할 때마다 자신들의 발을 리스캔할 필요가 없을 수 있다.
일반적인 동작
본 발명의 특정 양상들의 동작은 이제 도 2 내지 도 3에 대해 설명될 것이다. 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 각각 도 2 및 도 3의 프로세스들(200 또는 300)은 하나 또는 그 초과의 컴퓨터들 또는 컴퓨터들의 조합들, 이를테면, 도 5의 클라이언트 컴퓨터(500) 및/또는 도 6의 서버 컴퓨터(600)에 의해 구현 및/또는 그 상에서 실행될 수 있다. 부가적으로, 본원에서 설명되는 다양한 실시예들은 도 4의 시스템(400)과 같은 시스템에서 구현될 수 있다.
도 2는 소비자를 위한 신발 및 깔창 조합을 추천하기 위한 개요 프로세스의 일 실시예를 일반적으로 도시하는 논리 흐름도를 예시한다. 프로세스(200)는 시작 블록 이후 블록(202)에서 시작할 수 있고, 여기서 3-차원(3D) 신발 정보가 복수의 신발들에 대해 결정될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 3D 신발 정보는 도 1의 신발 정보(104)와 관련하여 위에서 설명된 정보와 유사한 신발 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 다른 신발 정보 또는 신발 정보의 조합들이 또한 결정될 수 있음이 인식되어야 한다.
다양한 실시예들에서, 3D 신발 정보를 획득하기 위해 복수의 신발들 각각의 내부가 스캔될 수 있다. 다른 실시예들에서, (예컨대, 3D 스캔에 의해) 신발 정보를 결정 및/또는 측정하기 위해 사용될 수 있는 신발 내부의 마지막 것들이 획득될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 신발들의 CAD(computer-aided design) 도면들 또는 다른 설계 개략도들 또는 예시들이 3D 신발 정보를 획득/결정하기 위해 활용될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 3D 신발 정보, 예컨대, 사이즈, 스타일, 왼발/오른발 등은 제조자가 판매하는 각각의 신발에 제조자에 의해 제공될 수 있다. 다른 실시예들에서, 3D 신발 정보는 소매업자가 운반 및/또는 판매하는 각각의 상이한 신발을 소매업자가 스캔함으로써 획득될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 제3자는 복수의 상이한 브랜드들, 스타일들, 사이즈들 등 각각에 대한 3D 신발 정보를 결정할 수 있다.
복수의 신발들에 대한 신발 정보는 다양한 상이한 방법들 및/또는 방법들의 조합들에 의해 결정되고 그리고/또는 다른 방식으로 획득될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 또한, 신발 정보가 신발들의 각각의 쌍에 대해 왼발 신발들 및 오른발 신발들 둘 모두에 대해 획득될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
프로세스(200)는 블록(204)으로 진행될 수 있고, 여기서 3D 깔창 정보는 복수의 깔창들에 대해 결정될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 3D 깔창 정보는 도 1의 깔창 정보(106)와 관련하여 위에서 설명된 유사한 깔창 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 다른 깔창 정보 또는 깔창 정보의 조합들이 또한 결정될 수 있다는 것이 인지되어야 한다.
다양한 실시예들에서, 복수의 깔창들 각각은 3D 깔창 정보를 획득하도록 스캔될 수 있다. 다른 실시예들에서, 깔창들의 CAD 도면들 또는 다른 설계 도식들 또는 예시들은 깔창 정보를 획득/결정하는데 활용될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 3D 깔창 정보는 제조자가 판매한 각각의 깔창에 제조자에 의해 제공될 수 있다. 다른 실시예들에서, 3D 깔창 정보는 소매업자가 운반 및/또는 판매하는 각각의 상이한 깔창을 소매업자가 스캔함으로써 획득될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 제3자는 복수의 상이한 브랜드들, 스타일들, 사이즈들 등으로부터 깔창에 대한 3D 깔창 정보를 결정할 수 있다.
복수의 깔창들에 대한 깔창 정보는 다양한 상이한 방법들 및/또는 방법들의 조합들에 의해 결정되고 그리고/또는 다른 방식으로 획득될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 또한, 왼발 신발들 및 오른발 신발 둘 모두에 맞는 깔창들에 대한 깔창 정보가 획득될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
프로세스(200)는 블록(206)에서 계속될 수 있고, 여기서 소비자의 발에 대한 3D 발 정보가 결정될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 3D 발 정보는 도 1의 발 정보(102)와 관련하여 앞서 설명된 유사한 발 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 다른 발 정보 또는 발 정보의 조합들이 또한 결정될 수 있다는 것이 인지되어야 한다.
일부 실시예들에서, 3D 발 정보는 3D 스캐너에 의해 획득될 수 있다. 예컨대, 소매점은 고객들의 발들을 스캔할 수 있는 3D 스캐너를 가질 수 있다. 다른 예에서, (예컨대, 트레이드쇼 또는 약국에 있는) 키오스크는 3D 발 정보를 결정하고 그리고/또는 다른 방식으로 획득하기 위해 고객들의 발을 스캔할 수 있는 3D 스캐너를 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 키오스크는, 본원에 설명된 실시예들을 사용함으로써, 소비자가 착용하는 현재 신발들의 쌍에 대한 깔창을 추천할 수 있다. 또는 키오스크는 3D 발 정보를 소비자에 제공할 수 있어서, 소비자는, 본원에 설명된 바와 같이, 신발들 및/또는 깔창들에 대해 추천하기 위해 3D 발 정보를 나중에 사용할 수 있다.
다른 실시예들에서, 소비자의 발의 2D 또는 3D 이미지들은 3D 발 정보를 결정하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 소비자는 그들의 발의 2D 또는 3D 이미지들을 캡처하기 위해 스마트폰(예컨대, 도 4의 클라이언트 컴퓨터(400))를 활용할 수 있다. 이미지들은 키오스크(예컨대, 위에서 설명된 바와 같음), 신발들/깔창들을 추천할 수 있는 웹사이트, 신발들/깔창들을 또한 추천할 수 있는 온라인 소매업자, 또는 다른 사용자 인터페이스(예컨대, 도 1의 사용자 인터페이스(108))로 업로딩될 수 있다. 적어도 하나의 그러한 일부 실시예에서, 소비자의 스마트폰은 소비자에게 그들의 발의 사진들을 찍도록 지시하는 앱을 포함할 수 있다. 예컨대, 앱은 그들의 발의 내부 측, 그들의 발의 상부 및 그들의 발의 하부의 이미지들을 찍도록 소비자에게 지시할 수 있다. 일부 다른 실시예들에서, 소매점의 작업자(또는 시스템의 다른 사용자)는 또한 3D 발 정보를 결정하는데 사용될 수 있는 2D 또는 3D 이미지들을 캡처하기 위해 스마트폰을 활용할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 발-인지 알고리즘들은 3D 발 정보에 대한 다양한 상이한 측정들 및/또는 형상들을 결정하는데 활용될 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 3D 발 정보는 사용자가 소비자의 발의 다양한 양상들을 측정하고 이들을 추천 시스템에 제공함으로써 결정될 수 있다.
임의의 경우에, 프로세스(200)는 도 3과 관련하여 아래에 더 상세히 설명되는 다음 블록(208)으로 진행될 수 있다. 간략하게, 그러나, 발 정보, 신발 정보 및 깔창 정보는 소비자의 발과 호환적인 신발들 및 깔창들의 다양한 조합들을 결정하도록 비교될 수 있다.
프로세스(200)는 다음에 블록(210)으로 계속될 수 있고, 여기서 신발류 및 깔창 조합들의 하나 또는 그 초과의 추천들이 결정되어 소비자에 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 각각의 추천은 신발류 및 깔창을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 추천은 신발류/깔창 조합이 소비자의 발과 얼마나 호환적인지를 표시하는 스코어를 포함할 수 있다. 이러한 스코어는 다양한 발 정보, 신발류 정보 및 깔창 정보 사이의 허용오차 레벨 또는 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자는 신발류를 미리 선택할 수 있어서, 추천은 소비자의 발 및 선택된 신발류와 호환적인 하나 또는 그 초과의 깔창들에 대한 것이다. 마찬가지로, 추천은 미리 선택된 신발류보다 소비자의 발과 더 호환적일 수 있는 다른 신발류(및 깔창)를 포함할 수 있다. 예컨대, 추천은 미리 선택된 신발류의 상이한 사이즈 또는 신발류의 상이한 스타일/브랜드에 대한 것일 수 있다.
다른 실시예들에서, 사용자는 깔창을 미리 선택할 수 있어서, 추천은 소비자의 발 및 선택된 깔창과 호환적인 하나 또는 그 초과의 신발류들에 대한 것이다. 마찬가지로, 추천은 미리 선택된 깔창보다 소비자의 발과 더 호환적일 수 있는 다른 깔창들(및 신발류)을 포함할 수 있다. 예컨대, 추천은 미리 선택된 깔창과 상이한 아치 특징들을 갖는 깔창에 대한 것일 수 있다.
다양한 다른 실시예들에서, 사용자는 깔창 및 신발류 둘 모두를 미리 선택할 수 있고, 추천은 미리 선택된 깔창 및 신발류의 조합이 소비자의 발과 얼마나 호환적인지에 대한 스코어를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 그러한 추천은 또한 (결합된 미리 선택된 깔창 및 미리 선택된 신발류와 비교될 때) 미리 선택된 신발류 및 소비자의 발과 더 호환적일 깔창, 또는 (결합된 미리 선택된 깔창 및 미리 선택된 신발류와 비교될 때) 미리 선택된 깔창 및 소비자의 발과 더 호환적일 신발류, 또는 (결합된 미리 선택된 깔창 및 미리 선택된 신발류와 비교될 때) 소비자의 발과 더 호환적일 수 있는 선택되지 않은 신발류 및 선택되지 않은 깔창들의 다른 조합들을 포함할 수 있다.
일부 다른 실시예들에서, 주문형 신발 및/또는 깔창은 블록(208)에서의 비교에 기반하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 3D 프린터는 신발과 결합하여 소비자의 발과 호환 가능하게 될 수 있는 깔창을 생성하는데 이용될 수 있다.
블록(210) 후에, 프로세스(200)는 종료하고 및/또는 다른 동작들을 수행하기 위해 호출 프로세스로 복귀할 수 있다.
많은 소비자들이 한 쌍의 신발 및 한 쌍의 깔창들을 구입할 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 따라서, 본원에서 설명된 다양한 실시예들은 한쪽 발에 대해 또는 양쪽 발에 대해 동시에 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(200)는 양쪽 발들에 대해 동시에 이용될 수 있다. 적어도 하나의 그러한 실시예에서, 추천된 신발/깔창 조합은 발과 오른발 사이의 평균 호환성 스코어에 기초할 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 프로세스(200)는 소비자의 발들 각각에 대해 개별적으로 이용될 수 있다. 따라서, 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 소비자의 왼발에 대해 신발/깔창 조합들의 추천 리스트가 결정될 수 있고, 소비자의 오른발에 대해 신발/깔창 조합의 별도의 추천 리스트가 결정될 수 있다. 이들 2개의 리스트들은 양쪽 리스트들에 공통적인 신발/깔창 조합들이 소비자에 제공될 수 있도록 비교될 수 있다. 이런 방식으로, 소비자는 한 쌍의 신발들 및 한 쌍의 깔창들을 구입할 수 있다.
본원에 설명된 실시예들이 신발 및 신발류를 참조하지만, 실시예들은 그렇게 제한되지 않으며, 다른 의류 물품들 또는 이들의 조합들이 또한 결정되고 소비자에 추천될 수 있다. 예를 들어, 손 정보, 장갑 정보 및 라이너 정보에 기반하여 소비자의 손들에 대해 장갑 및/또는 장갑 라이너가 추천될 수 있다. 다른 의류 물품들 및 소비자 신체 부위들을 비교하는데 사용되는 메트릭들이 신발들 및 깔창들에 사용된 것과 상이할 수 있지만, 본원에서 설명된 실시예들은 다른 의류 물품들에 대해 사용될 수 있다.
도 3은 소비자에 추천할 신발 및 깔창 조합을 결정하기 위해 소비자의 발 정보, 신발 정보 및 깔창 정보를 비교하는 프로세스의 일 실시예를 일반적으로 도시하는 논리 흐름도를 예시한다. 프로세스(300)는 시작 블록 이후, 소비자의 발에 대한 3D 발 정보가 수신될 수 있는 블록(302)에서 시작될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 블록(302)은 소비자의 발 정보를 획득하기 위해 도 2의 블록(206)의 실시예들을 이용할 수 있다.
프로세스(300)는 신발이 선택될 수 있는 블록(304)으로 진행될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 신발은 복수의 신발들로부터 선택될 수 있다. 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 복수의 신발들은 3D 발 정보와 동일한 발 측에 대한 신발들을 포함할 수 있다. 발 정보가 양쪽 발들에 대한 정보를 포함하면, 선택된 신발은 왼발 신발 및 대응하는 오른발 신발을 갖는 한 쌍의 신발들일 수 있다.
일부 실시예들에서, 복수의 신발들이 소매업자가 판매하는 신발들, 소비자에게 매력적인 신발들, 활동 또는 신발의 목적(예를 들어, 하이킹, 스키 등)에 부합하는 신발들, 소비자의 성별 또는 데모그래픽에 대해 설계된 신발 등의 세트일 수 있다. 다양한 다른 실시예들에서, 선택된 신발은 사용자가 구매하고자 하는 가능한 신발로서 사용자에 의해 선택될 수 있다.
프로세스(300)는 선택된 신발의 3D 신발 정보가 소비자의 발의 3D 발 정보와 비교될 수 있는 블록(306)으로 진행될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이 비교는 3D 신발 정보 및 3D 발 정보로부터의 복수의 메트릭들의 개별적인 비교를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 비교 메트릭은 소비자의 발 길이와 신발의 내부 길이 사이일 수 있다. 다른 예는 신발의 아치 특성과 비교된 소비자의 발의 아치 특성일 수 있다. 기타 등등이 있다.
다양한 실시예들에서, 각각의 메트릭의 비교들은 다양한 비교들 간의 차이를 표시하는 값을 제공할 수 있다. 예를 들어, 소비자의 발이 신발의 내부 길이보다 길면, 소비자의 발이 선택한 신발에 비해 너무 길다는 것을 표시하는 음의 값이 발생할 수 있다. 대조적으로, 소비자의 발이 신발의 내부 길이보다 짧으면, 소비자의 발이 선택한 신발에 적합하기에 상당히 짧다는 것을 표시하는 양의 값이 발생할 수 있다.
일부 실시예에서, 메트릭(예를 들어, 내부 신발 길이와 비교된 발 길이)의 비교로부터의 결과는 그 자체가 임계치 또는 허용오차 레벨과 비교될 수 있다. 결과가 미리 결정된 임계 값 내에 있으면, 메트릭은 호환 가능하다고 간주될 수 있다. 이 추가 임계치 비교는 소비자의 발이 선택된 신발에 얼마나 근접하게 적합한지 또는 소비자의 발이 선택된 신발과 호환되기 충분히 근접한지를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 크기 14 신발은 크기 9이어야 하는 소비자의 발과 호환 불가능한 것으로 결정될 수 있다.
프로세스(300)는 소비자의 발이 선택된 신발과 호환 가능한지에 관한 결정이 내려지는 결정 블록(308)에서 계속될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 신발 및 소비자의 발은, 블록(306)에서 비교되는 각각의 메트릭의 조합이 호환 가능한 것(즉, 임의의 허용오차 임계값 내)으로 결정되면 호환 가능할 수 있다. 소비자의 발이 선택된 신발류와 호환 가능하다면, 프로세스(300)는 블록(310)으로 진행될 수 있고; 그렇지 않으면, 프로세스(300)는 비교를 위해 다른 신발을 선택하도록 블록(304)으로 루핑할 수 있다.
블록(310)에서, 깔창은 복수의 깔창들로부터 선택될 수 있다. 일부 실시예들에서, 복수의 깔창들은 소매업자가 판매하는 깔창들, 활동 또는 신발 및 깔창의 목적(예를 들어, 하이킹, 스키 등)에 부합하는 깔창들, 소비자의 성별 또는 데모그래픽에 대해 설계된 깔창들 등의 세트일 수 있다. 다양한 다른 실시예들에서, 선택된 깔창은 사용자가 구매하고자 하는 가능한 깔창으로서 사용자에 의해 선택될 수 있다.
프로세스(300)는 그 후 3D 깔창 정보가 선택된 신발과 비교될 수 있는 블록(312)으로 진행될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 블록(312)은 깔창 정보와 신발 정보를 비교하기 위해 블록(306)의 실시예를 이용할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 블록(306)에서 비교를 위해 활용된 동일한 메트릭들이 또한 블록(312)에서 활용될 수 있다.
프로세스(300)는 선택된 깔창이 선택된 신발류와 호환 가능한지에 관한 결정이 내려지는 결정 블록(314)에서 계속될 수 있다. 결정 블록(308)과 유사하게, 선택된 신발 및 선택된 깔창은, 블록(312)에서 비교되는 각각의 메트릭의 조합이 호환 가능한 것(즉, 임의의 허용오차 임계 값 내)으로 결정되면 호환 가능할 수 있다. 선택된 깔창이 선택된 신발과 호환 가능하다면, 프로세스(300)는 블록(316)으로 진행될 수 있고; 그렇지 않으면, 프로세스(300)는 선택된 신발과의 비교를 위해 다른 깔창을 선택하도록 블록(310)으로 루핑할 수 있다.
블록(316)에서, 조합된 소비자의 발, 선택된 신발 및 선택된 깔창에 대한 스코어가 생성될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이 스코어는 블록(306) 및 블록(312) 모두에서의 각각의 비교된 메트릭 간의 차이에 기반할 수 있다. 일부 실시예들에서, 비교된 값들 사이의 차이가 클수록, 신발 및/또는 깔창이 소비자의 발에 비해 너무 크기 때문에 스코어가 더 낮다. 다른 실시예들에서, 비교된 값들 사이의 차이가 작을수록, 신발 및 깔창은 소비자의 발에 더 근접하게 적합하기 때문에 스코어는 더 높다. 그러나 비교된 값들 사이의 차이들이 너무 작으면 신발 및 깔창이 소비자의 발에 너무 타이트할 수 있다. 따라서, 다양한 다른 실시예들에서, 호환성 스코어는 벨 곡선 상에서 결정될 수 있다.
블록(316) 이후, 프로세스(300)는 소비자의 발과 비교하기 위해 다른 신발을 선택하도록 블록(304)으로 루핑할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스(300)는 복수의 신발 각각이 선택되어 소비자의 발과 비교될 때까지 계속될 수 있고, 복수의 깔창들 각각이 선택되어 복수의 신발 각각과 비교된다. 이러한 방식으로, 소비자의 발, 신발 및 깔창의 각각의 조합이 비교될 수 있고, 각각의 조합에 대한 스코어가 결정될 수 있고, 여기서 소비자 발은 신발과 깔창 둘 모두가 조합하여 호환가능하다. 일부 실시예들에서, 이 스코어는 신발 및 깔창의 추천을 소비자에게 제공하기 위해 사용될 수 있다(예를 들어, 도 2의 블록(210)). 예를 들어, 상위 10개의 스코어링 조합들이 추천되고 소비자에게 제공될 수 있다.
다양한 흐름도들에 설명된 실시예들은, 문맥에서 명백하게 다르게 지시되지 않는 한, 병렬, 직렬 또는 이들의 조합으로 실행될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 다양한 흐름도들의 하나 또는 그 초과의 블록들 또는 블록들의 조합들은 다른 블록들 또는 블록들의 조합들과 동시에 수행될 수 있다. 추가로, 하나 또는 그 초과의 블록들 또는 블록들의 조합들은 흐름도들에 도시된 시퀀스와는 다른 시퀀스로 수행될 수 있다.
또한, 본원에 설명되고 다양한 흐름도들에 도시된 실시예들은 전체적으로 하드웨어 실시예들(예를 들어, 특수-목적 하드웨어), 전체 소프트웨어 실시예들(예를 들어, 프로세서-판독가능 명령들), 또는 이의 조합으로 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 소프트웨어 실시예들은 필요에 따라 정적으로 또는 동적으로 시작되는 다수의 프로세스들 또는 스레드들 등을 포함할 수 있다.
본원에 설명되고 다양한 흐름도들에 도시된 실시예들은 컴퓨터 명령들(또는 프로세서-판독가능 명령들)에 의해 구현될 수 있다. 이들 컴퓨터 명령들은 기계를 생산하도록 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 제공될 수 있으므로, 프로세서 상의 명령들의 실행은, 일련의 동작 단계들이 본원에 설명된 그리고 흐름도들에 도시된 실시예들을 구현하기 위한 수단을 생성하도록 수행된다. 일부 실시예들에서, 이러한 컴퓨터 명령들은 기계-판독가능 저장 매체, 이를테면 프로세서-판독가능 비-일시적 저장 매체에 저장될 수 있다.
예시적인 동작 환경
도 4는 본 발명의 다양한 실시예들이 실행될 수 있는 환경의 일 실시예의 컴포넌트들을 도시한다. 모든 컴포넌트들이 다양한 실시예들을 실시하도록 요구될 수 있는 것은 아니며, 컴포넌트들의 어레인지먼트 및 타입의 변화들이 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 도시된 바와 같이, 도 4의 시스템(400)은 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410), 클라이언트 컴퓨터들(402-405) 및 네트워크(408)를 포함할 수 있다.
클라이언트 컴퓨터들(402-405)의 적어도 하나의 실시예는 도 5의 클라이언트 컴퓨터(500)와 관련하여 아래에서 더욱 상세하게 설명된다. 간략하게, 일부 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410) 및/또는 다른 네트워크 컴퓨터들과 통신하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 소비자의 발 정보를 (예를 들어, 소비자의 발의 이미지를 캡처함으로써) 결정하고, 소비자의 발들과 호환가능한 하나 또는 그 초과의 밑창 및 깔창 조합들을 결정하고 적어도 하나의 추천을 소비자에게 제공하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)로부터 신발/깔창 추천들을 수신할 수 있다.
일부 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405) 중 적어도 일부는 다른 클라이언트 컴퓨터들, 컴퓨팅 디바이스들, 또는 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)와 통신하기 위해서 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 동작할 수 있다. 일반적으로, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 정보를 전송 및/또는 수신하고 다양한 온라인 및/또는 오프라인 활동들 등을 수행하기 위해 네트워크를 통해 통신할 수 있는 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 본원에 설명된 실시예들은 사용된 클라이언트 컴퓨터들의 수 또는 타입에 의해 제약되지 않으며, 도 4에 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 클라이언트 컴퓨터들 ― 및/또는 클라이언트 컴퓨터들의 타입들― 이 사용될 수 있다는 것을 인식해야 한다.
클라이언트 컴퓨터(402-405)로서 동작할 수 있는 디바이스들은 유선 및/또는 무선 통신들 매체를 이용하여 네트워크 또는 다른 컴퓨팅 디바이스들과 일반적으로 연결되는 다양한 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터들(403-405)은 모바일 디바이스들일 수 있고 휴대가능 컴퓨터들을 포함할 수 있고, 클라이언트 컴퓨터(402)는 비-휴대용 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터(402)의 예들은 데스크톱 컴퓨터들, 개인 컴퓨터들, 멀티프로세서 시스템들, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 전자 디바이스들, 네트워크 PC들 등, 또는 앞의 디바이스들 중 하나 또는 그 초과의 것의 기능성을 결합하는 통합 디바이스들을 포함할 수 있지만 이것으로 제한되지 않는다. 클라이언트 컴퓨터들(403-405)의 예들은, 랩톱 컴퓨터들(예를 들어, 클라이언트 컴퓨터(403)), 스마트폰들(예를 들어, 클라이언트 컴퓨터(404)), 테블릿 컴퓨터들(예를 들어, 클라이언트 컴퓨터(405)), 셀룰러 전화기들, 디스플레이 호출기들, PDA(Personal Digital Assistant)들, 핸드헬드 컴퓨터들, 착용가능 컴퓨팅 디바이스들 등, 또는 앞의 디바이스들 중 하나 또는 그 초과의 것의 기능을 결합한 통합 디바이스들일 수 있지만, 이것으로 제한되지는 않는다. 또 다른 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 소비자를 위한 신발/깔창들을 추천할 수 있는 키오스크들 또는 다른 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 이와 같이, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 광범위한 능력들 및 특징들을 갖는 컴퓨터들을 포함할 수 있다.
클라이언트 컴퓨터들(402-405)은, 사용자들로 하여금 다양한 온라인 및/또는 오프라인 활동들을 수행할 수 있게 하기 위해서 다양한 컴퓨팅 애플리케이션들을 액세스하고 그리고/또는 활용할 수 있다. 이러한 활동들은, 문서들의 생성, 데이터 수집/모니터링, 이미지들 캡처/조작, 미디어 관리, 재무 정보 관리, 게임들의 플레잉, 개인 정보 관리, 인터넷 브라우징 등을 포함할 수 있지만 이것으로 제한되지는 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 브라우저, 또는 다른 웹-기반 애플리케이션을 통해 네트워크에 연결할 수 있게 될 수 있다.
클라이언트 컴퓨터들(402-405)은 추가로 클라이언트 컴퓨터를 식별하는 정보를 제공하도록 구성될 수 있다. 그러한 정보 식별은 클라이언트 컴퓨터의 타입, 능력, 구성, 명칭 등을 포함할 수 있지만, 이것으로 제한되지 않는다. 적어도 하나의 실시예에서, 클라이언트 컴퓨터는 다양한 메커니즘들 중 임의의 것, 이를테면, IP(Internet Protocol) 어드레스, 전화번호, MIN(Mobile Identification Number), MAC(media access control) 어드레스, ESN(electronic serial number) 또는 다른 디바이스 식별자를 통해 그 자신을 고유하게 식별할 수 있다.
신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터들(410)의 적어도 하나의 실시예는 도 6의 서버 컴퓨터(600)와 관련하여 아래에서 더욱 상세하게 설명된다. 간략하게, 일부 실시예들에서, 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)는 신발 정보, 깔창 정보 및 발 정보와의 비교에 기초하여 소비자의 발과 호환가능한 하나 또는 그 초과의 밑창 및 깔창 조합들을 결정하도록 동작할 수 있다. 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)는 웹사이트(예를 들어, 온라인 신발 소매업자)를 위한 서버 컴퓨터, 신발들/깔창들을 추천할 수 있는 키오스크 또는 독립형 컴퓨터 등일 수 있다.
네트워크(408)는 원격 디바이스, 이를테면 USB 케이블, 블루투스, Wi-Fi 등(하지만, 이에 제한되지 않음)과 통신하기 위한 가상적으로 임의의 유선 및/또는 무선 기술을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 네트워크(408)는, 클라이언트 컴퓨터들(402-405), 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410) 등을 포함하는 다른 컴퓨팅 디바이스들과 네트워크 컴퓨터들을 커플링시키도록 구성되는 네트워크일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 디바이스들 간에 통신되는 정보는, 프로세서-판독가능 명령들, 원격 요청들, 서버 응답들, 프로그램 모듈들, 애플리케이션들, 원(raw) 데이터, 제어 데이터, 시스템 정보(예컨대, 로그 파일들), 비디오 데이터, 음성 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 구조화된/구조화되지 않은 데이터 등을 포함하는 (하지만 이에 제한되지 않음) 다양한 종류들의 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 정보는 하나 또는 그 초과의 기술들 및/또는 네트워크 프로토콜들을 사용하여 디바이스들 간에 통신될 수 있다.
일부 실시예들에서, 그러한 네트워크는 다양한 유선 네트워크들, 무선 네트워크들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 네트워크는, 하나의 전자 디바이스로부터 다른 전자 디바이스로 정보를 통신하기 위해 다양한 형태들의 통신 기술, 토폴로지, 컴퓨터-판독가능 매체들 등을 이용하도록 인에이블링될 수 있다. 예컨대, 네트워크는 인터넷에 부가하여, LAN들, WAN들, PAN(Personal Area Network)들, 캠퍼스 영역 네트워크들, MAN(Metropolitan Area Network)들, (이를테면, USB(universal serial bus) 포트를 통한) 직접적인 통신 연결들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 네트워크들 내의 그리고/또는 네트워크들 간의 통신 링크들은, 연선 쌍, 광섬유들, 오픈 에어 레이저들, 동축 케이블, POTS(plain old telephone service), 도파관들, 음향기기들, 완전하거나 부분적인 전용 디지털 라인들(이를테면, T1, T2, T3, 또는 T4), E-캐리어들, ISDN(Integrated Services Digital Network)들, DSL(Digital Subscriber Line)들, (위성 링크들을 포함하는) 무선 링크들, 또는 당업자들에게 알려진 다른 링크들 및/또는 캐리어 메커니즘들을 포함할 수 있다(하지만, 이에 제한되지 않음). 또한, 통신 링크들은 예컨대, DS-0, DS-1, DS-2, DS-3, DS-4, OC-3, OC-12, OC-48 등을 제한없이 포함하는 다양한 디지털 시그널링 기술들 중 임의의 기술을 추가적으로 이용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 라우터(또는 다른 중간 네트워크 디바이스)는, 정보가 하나의 네트워크로부터 다른 네트워크로 전달될 수 있게 하기 위해 상이한 아키텍처들 및/또는 프로토콜들에 기반한 네트워크들을 포함하는 다양한 네트워크들 간의 링크로서 동작할 수 있다. 다른 실시예들에서, 원격 컴퓨터들 및/또는 다른 관련된 전자 디바이스들은 모뎀 및 일시적인 텔레폰 링크를 통해 네트워크에 연결될 수 있다. 본질적으로, 네트워크는 임의의 통신 기술을 포함할 수 있으며, 그 기술에 의해 정보가 컴퓨팅 디바이스들 간에 이동할 수 있다.
일부 실시예들에서, 네트워크는, 다양한 휴대가능 네트워크 디바이스들, 원격 컴퓨터들, 유선 네트워크들, 다른 무선 네트워크들 등을 커플링시키도록 구성될 수 있는 다양한 무선 네트워크들을 포함할 수 있다. 무선 네트워크들은, 적어도 클라이언트 컴퓨터들(402-405)(또는 다른 모바일 디바이스들)에 대한 인프라구조-지향된 연결을 제공하기 위해, 독립형 애드혹 네트워크들 등을 추가적으로 오버레이할 수 있는 다양한 서브-네트워크들 중 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 그러한 서브-네트워크들은 메시 네트워크들, 무선 LAN(WLAN) 네트워크들, 셀룰러 네트워크들 등을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들 중 적어도 하나에서, 시스템은 1개 초과의 무선 네트워크를 포함할 수 있다.
네트워크는 복수의 유선 및/또는 무선 통신 프로토콜들 및/또는 기술들을 이용할 수 있다. 네트워크에 의해 이용될 수 있는 다양한 세대들(예컨대, 3세대(3G), 4세대(4G), 또는 5세대(5G))의 통신 프로토콜들 및/또는 기술들의 예들은, GSM(Global System for Mobile communication), GPRS(General Packet Radio Services), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA2000(Code Division Multiple Access 2000), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), Ev-DO(Evolution-Data Optimized), WiMax(Worldwide Interoperability for Microwave Access), TDMA(time division multiple access), OFDM(orthogonal frequency-division multiplexing), UWB(ultra wide band), WAP(Wireless Application Protocol), UDP(User Datagram Protocol), TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol), OSI(Open Systems Interconnection) 모델 프로토콜들의 임의의 부분, SIP/RTP(Session Initiated Protocol/Real-time Transport Protocol), SMS(Short Message Service), MMS(Multimedia Messaging Service), 또는 다양한 다른 통신 프로토콜들 및/또는 기술들 중 임의의 프로토콜 및/또는 기술을 포함할 수 있다(하지만 이에 제한되지 않음). 본질적으로, 네트워크는 통신 기술들을 포함할 수 있으며, 그 통신 기술에 의해, 정보는 클라이언트 컴퓨터들(402-405), 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410), 예시되지 않은 다른 컴퓨팅 디바이스들, 다른 네트워크들 등 간에 이동할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 네트워크의 적어도 일부는, 다양한 통신 링크들에 의해 연결될 수 있는 노드들, 링크들, 경로들, 단말들, 게이트웨이들, 라우터들, 스위치들, 방화벽들, 로드 밸런서들, 포워더들, 리피터들, 광학-전기 변환기들 등의 자율 시스템으로서 배열될 수 있다. 이러한 자율 시스템들은, 네트워크의 네트워크 토폴로지가 변형될 수 있도록, 현재의 동작 조건들 및/또는 법칙-기반 정책들에 기반하여 자체-조직화하도록 구성될 수 있다.
예시적인 클라이언트 컴퓨터
도 5는 도시된 컴포넌트들보다 매우 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 포함할 수 있는 클라이언트(500)의 일 실시예를 도시한다. 클라이언트 컴퓨터(500)는, 예컨대 도 4에 도시된 클라이언트 컴퓨터들(402-405)의 적어도 하나의 실시예를 표현할 수 있다. 그러므로, 클라이언트 컴퓨터(500)는 모바일 디바이스(예컨대 스마트폰 또는 태블릿), 정지형/데스크톱 컴퓨터 등일 수 있다.
클라이언트 컴퓨터(500)는 버스(528)를 통해 메모리(504)와 통신하는 프로세서(502)를 포함할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터(500)는 또한, 전력 공급부(530), 네트워크 인터페이스(532), 프로세서-판독가능 정지형 저장 디바이스(534), 프로세서-판독가능 제거가능 저장 디바이스(536), 입력/출력 인터페이스(538), 카메라(들)(540), 비디오 인터페이스(542), 터치 인터페이스(544), 프로젝터(546), 디스플레이(550), 키패드(552), 조명기(554), 오디오 인터페이스(556), GPS(global positioning systems) 수신기(558), 오픈 에어 제스처 인터페이스(560), 온도 인터페이스(562), 햅틱 인터페이스(564), 포인팅 디바이스 인터페이스(566) 등을 포함할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터(500)는, 선택적으로 기지국(미도시)과 통신하거나, 다른 컴퓨터와 직접적으로 통신할 수 있다. 그리고, 일 실시예에서, 도시되지는 않았지만, 가속도계 또는 자이로스코프는 클라이언트 컴퓨터(500)의 배향을 측정 및/또는 유지하기 위해 클라이언트 컴퓨터(500) 내에서 이용될 수 있다.
전력 공급부(530)는 전력을 클라이언트 컴퓨터(500)에 제공할 수 있다. 충전가능 또는 비-충전가능 배터리가 전력을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 전력은 또한, 배터리를 보충 및/또는 충전하는 외부 전력 소스, 이를테면 AC 어뎁터 또는 전력공급되는 도킹 크래들에 의해 제공될 수 있다.
네트워크 인터페이스(532)는 클라이언트 컴퓨터(500)를 하나 또는 그 초과의 네트워크들에 커플링시키기 위한 회로를 포함하며, OSI 모델의 임의의 부분, GSM, CDMA, TDMA, UDP, TCP/IP, SMS, MMS, GPRS, WAP, UWB, WiMax, SIP/RTP, GPRS, EDGE, WCDMA, LTE, UMTS, OFDM, CDMA2000, Ev-DO, HSDPA, 또는 다양한 다른 무선 통신 프로토콜들 중 임의의 것을 구현하는 프로토콜들 및 기술들(이에 제한되지 않음)을 포함하는 하나 또는 그 초과의 통신 프로토콜들 및 기술들과 함께 사용하기 위해 구성된다. 네트워크 인터페이스(532)는 때때로 트랜시버, 트랜시빙 디바이스, 또는 NIC(network interface card)로 알려진다.
오디오 인터페이스(556)는 사람 음성의 사운드와 같은 오디오 신호들을 생성 및 수신하도록 배열될 수 있다. 예컨대, 오디오 인터페이스(556)는, 다른 것들과의 원격통신을 인에이블하고 그리고/또는 어떤 액션에 대한 오디오 확인응답을 생성하기 위해 스피커 및 마이크로폰(미도시)에 커플링될 수 있다. 오디오 인터페이스(556)의 마이크로폰은 또한, 예컨대, 음성 인식, 사운드에 기반하는 터치 검출 등을 사용하여, 클라이언트 컴퓨터(500)로의 입력 또는 클라이언트 컴퓨터(500)의 제어를 위해 사용될 수 있다.
디스플레이(550)는 LCD(liquid crystal display), 가스 플라즈마, 전자 잉크, LED(light-emitting diode), OLED(Organic LED), 또는 컴퓨터와 함께 사용될 수 있는 임의의 다른 타입의 광 반사성 또는 광 투과성 디스플레이일 수 있다. 디스플레이(550)는 또한, 스타일러스와 같은 오브젝트로부터의 입력 또는 사람 손으로부터의 디지트를 수신하도록 배열되는 터치 인터페이스(544)를 포함할 수 있으며, 터치 및/또는 제스처들을 감지하기 위한 저항성, 용량성, SAW(surface acoustic wave), 적외선, 레이더, 또는 다른 기술들을 사용할 수 있다.
프로젝터(546)는 원격 벽 또는 임의의 다른 반사성 오브젝트, 이를테면, 원격 스크린 상에 이미지를 프로젝팅할 수 있는 원격 핸드헬드 프로젝터 또는 통합 프로젝터일 수 있다.
비디오 인터페이스(542)는 비디오 이미지들, 이를테면, 스틸 포토, 비디오 세그먼트, 적외선 비디오 등을 캡처하도록 배열될 수 있다. 예컨대, 비디오 인터페이스(542)는 디지털 비디오 카메라, 웹-카메라 등에 커플링될 수 있다. 비디오 인터페이스(542)는 렌즈, 이미지 센서, 및 다른 전자장치를 포함할 수 있다. 이미지 센서들은 CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor) 집적 회로, CCD(charge-coupled device), 또는 광을 감지하기 위한 임의의 다른 집적 회로를 포함할 수 있다.
키패드(552)는 사용자로부터 입력을 수신하도록 배열된 임의의 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 예컨대, 키패드(552)는 푸시 버튼 뉴메릭 다이얼, 또는 키보드를 포함할 수 있다. 키패드(552)는 또한, 이미지들을 선택하고 전송하는 것과 연관되는 커맨드 버튼들을 포함할 수 있다.
조명기(554)는 상태 표시를 제공하며 그리고/또는 광을 제공할 수 있다. 조명기(554)는 특정 시간 기간들 동안에 또는 이벤트들에 대한 응답으로 활성으로 유지될 수 있다. 예컨대, 조명기(554)가 활성일 때, 이 조명기(554)는 키패드(552) 상의 버튼들을 백라이팅하며, 모바일 디바이스에 동력이 공급되는 동안에는 유지할 수 있다. 또한, 조명기(554)는, 특정 액션들이 수행될 때, 이를테면, 다른 모바일 컴퓨터에 다이얼링할 때, 이들 버튼들을 다양한 패턴들로 백라이팅할 수 있다. 조명기(554)는 또한, 모바일 디바이스의 투명 또는 반투명 케이스 내에 포지셔닝된 광원들로 하여금 액션들에 대한 응답으로 비추게 할 수 있다.
클라이언트 컴퓨터(500)는 또한, 외부 주변 디바이스들 또는 다른 컴퓨터들, 이를테면, 다른 모바일 컴퓨터들 및 네트워크 컴퓨터들과 통신하기 위한 입력/출력 인터페이스(538)를 포함할 수 있다. 입력/출력 인터페이스(538)는, 클라이언트 컴퓨터(500)가 하나 또는 그 초과의 서버들, 이를테면, 도 4의 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)와 통신하는 것을 인에이블할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터(500)와 통신할 수 있는 다른 주변 디바이스들은 원격 스피커들 및/또는 마이크로폰들, 헤드폰들, 디스플레이 스크린 글라스들 등을 포함할 수 있다. 입력/출력 인터페이스(538)는 하나 또는 그 초과의 기술들, 이를테면, USB(Universal Serial Bus), 적외선, Wi-Fi, WiMax, Bluetooth™, 유선 기술들 등을 활용할 수 있다.
햅틱 인터페이스(564)는 촉각 피드백을 클라이언트 컴퓨터의 사용자에게 제공하도록 배열될 수 있다. 예컨대, 햅틱 인터페이스(564)는, 컴퓨터의 다른 사용자가 전화를 걸고 있을 때 특정 방식으로 클라이언트 컴퓨터(500)를 진동시키기 위해 사용될 수 있다. 온도 측정 입력 및/또는 온도 변화 출력을 클라이언트 컴퓨터(500)의 사용자에게 제공하기 위해 온도 인터페이스(562)가 사용될 수 있다. 오픈 에어 제스처 인터페이스(560)는, 예컨대, 단일 또는 스테레오 비디오 카메라들, 레이더, 사용자가 잡고 있거나 또는 착용하는 컴퓨터 내부의 자이로스코픽 센서 등을 사용함으로써 클라이언트 컴퓨터(500)의 사용자의 물리적 제스처들을 감지할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터(500)의 사용자의 물리적 눈 움직임들을 추적하기 위해 카메라(540)가 사용될 수 있다.
GPS 트랜시버(558)는 지구 표면 상에서의 클라이언트 컴퓨터(500)의 물리적 좌표들을 결정할 수 있으며, 이는 위치를 위도 및 경도 값들로서 통상적으로 출력한다. GPS 트랜시버(558)는 또한, 지구 표면 상에서의 모바일 디바이스(500)의 물리적 위치를 추가로 결정하기 위해 삼각측량, AGPS(assisted GPS), E-OTD(Enhanced Observed Time Difference), CI(Cell Identifier), SAI(Service Area Identifier), ETA(Enhanced Timing Advance), BSS(Base Station Subsystem) 등(이에 제한되지 않음)을 포함하는 다른 지오-포지셔닝 메커니즘들을 사용할 수 있다. 상이한 조건들 하에서 GPS 트랜시버(558)가 모바일 디바이스(500)에 대한 물리적 위치를 결정할 수 있음이 이해된다. 그러나, 적어도 하나의 실시예에서, 클라이언트 컴퓨터(500)는 다른 컴포넌트들을 통해 다른 정보를 제공할 수 있으며, 이 다른 정보는, 예컨대 MAC(Media Access Control) 어드레스, IP 어드레스 등을 포함하는 모바일 컴퓨터의 물리적 위치를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
휴먼 인터페이스 컴포넌트들은 클라이언트 컴퓨터(500)에 대한 원격 입력 및/또는 출력을 허용하는, 클라이언트 컴퓨터(500)와는 물리적으로 별개인 주변 디바이스들일 수 있다. 예컨대, 휴먼 인터페이스 컴포넌트들, 이를테면, 디스플레이(550) 또는 키보드(552)를 통해 여기서 설명되는 바와 같이 라우팅되는 정보는 대신에 네트워크 인터페이스(532)를 통해, 원격으로 위치되는 적절한 휴먼 인터페이스 컴포넌트들로 라우팅될 수 있다. 원격일 수 있는 휴먼 인터페이스 주변 컴포넌트들의 예들은 오디오 디바이스들, 포인팅 디바이스들, 키패드들, 디스플레이들, 카메라들, 프로젝터들 등을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 이들 주변 컴포넌트들은 피코 네트워크, 이를테면, Bluetooth™, Zigbee™ 등을 통해 통신할 수 있다. 그러한 주변 휴먼 인터페이스 컴포넌트들을 갖는 모바일 컴퓨터의 하나의 비-제한적 예는 하나 또는 그 초과의 카메라들과 함께 원격 피코 프로젝터를 포함할 수 있는 착용가능 컴퓨터이며, 이 하나 또는 그 초과의 카메라들은, 반사성 표면, 이를테면, 벽 또는 사용자의 손 상에 피코 프로젝터에 의해 프로젝팅되는 이미지의 부분들 쪽으로의 사용자의 제스처들을 감지하기 위해, 별개로 위치된 모바일 컴퓨터와 원격으로 통신한다.
클라이언트 컴퓨터는, 웹 페이지들, 웹-기반 메시지들, 그래픽들, 텍스트, 멀티미디어 등을 수신 및 전송하도록 구성되는 브라우저 애플리케이션을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 브라우저 애플리케이션은, 이를테면 웹 페이지 상의 채팅 세션을 통해, 사용자가 다른 사용자들과 통신하는 것을 인에이블하도록 구성될 수 있다. 클라이언트 컴퓨터의 브라우저 애플리케이션은 WAP(wireless application protocol) 메시지들 등을 비롯해 사실상 임의의 프로그래밍 언어를 사용할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 브라우저 애플리케이션은, HDML(Handheld Device Markup Language), WML(Wireless Markup Language), WMLScript, 자바스크립트, SGML(Standard Generalized Markup Language), HTML(HyperText Markup Language), XML(eXtensible Markup Language), HTML5 등을 사용하도록 인에이블된다.
메모리(504)는 RAM, ROM 및/또는 다른 타입들의 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(504)는 컴퓨터-판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장부에 대한 컴퓨터-판독가능 저장 매체(디바이스들)의 예를 예시한다. 메모리(504)는 클라이언트 컴퓨터(500)의 저-레벨 동작을 제어하기 위한 시스템 펌웨어(508)(예컨대, BIOS)를 저장할 수 있다. 메모리는 또한 클라이언트 컴퓨터(500)의 동작을 제어하기 위한 운영 체제(506)를 저장할 수 있다. 이 컴포넌트는 범용 운영 체제, 이를테면, UNIX 버전, 또는 LINUXTM 또는 특수화된 모바일 컴퓨터 통신 운영 체제, 이를테면, Windows Phone™, 또는 Symbian® 운영 체제를 포함할 수 있다는 것이 인지될 것이다. 운영 체제는 Java 애플리케이션 프로그램들을 통해 하드웨어 컴포넌트들 및/또는 운영 체제 동작들의 제어를 가능하게 하는 Java 가상 머신 모듈을 포함하거나 또는 이와 인터페이싱할 수 있다.
메모리(504)는, 특히, 애플리케이션들(520) 및/또는 다른 데이터를 저장하기 위하여 클라이언트 컴퓨터(500)에 의해 활용될 수 있는 하나 또는 그 초과의 데이터 저장부(510)를 더 포함할 수 있다. 예컨대, 데이터 저장부(510)는 또한 클라이언트 컴퓨터(500)의 다양한 능력들을 설명하는 정보를 저장하는데 채용될 수 있다. 그 다음, 정보는 요청 시 전송되는 통신 등의 동안 헤더의 부분으로서 전송되는 것을 포함하여, 다양한 이벤트들 중 임의의 이벤트에 기반하여 또 다른 디바이스 또는 컴퓨터에 제공될 수 있다. 데이터 저장부(510)는 또한 어드레스 북들, 버디 리스트들, 에일리어스들, 사용자 프로파일 정보 등을 포함하는 소셜 네트워킹 정보를 저장하는데 채용될 수 있다. 데이터 저장부(510)는 액션들을 실행 및 수행하기 위하여 프로세서, 이를테면, 프로세서(502)에 의한 사용을 위한 프로그램 코드, 데이터 알고리즘들 등을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 저장부(510)의 적어도 일부는 또한, 비-일시적 프로세서-판독가능 제거가능 저장 디바이스(536), 프로세서-판독가능 고정 저장 디바이스(534)를 포함하거나(그러나, 이들에 제한되는 것은 아님), 또는 심지어 모바일 디바이스의 외부에 있는 클라이언트 컴퓨터(500)의 또 다른 컴포넌트 상에 저장될 수 있다.
데이터 저장부(510)는 또한 신발 정보(512), 깔창 정보(514) 및 소비자 프로파일(516)을 저장할 수 있다. 신발 정보(512)는 복수의 신발들(예컨대, 도 1의 신발 정보(104))에 관한 복수의 정보를 포함할 수 있다. 깔창 정보(514)는 복수의 깔창들(예컨대, 도 1의 깔창 정보(106))에 관한 복수의 정보를 포함할 수 있다. 소비자 프로파일(516)은 예컨대, 소비자의 발 정보(예컨대, 도 1의 발 정보(102)), 소비자의 발과 호환적일 수 있는 광고들 또는 다른 제품들, 사전에 추천된 신발/깔창 조합들 등을 포함할 수 있는 소비자에 관한 복수의 정보를 포함할 수 있다.
애플리케이션들(520)은 클라이언트 컴퓨터(500)에 의해 실행될 때, 명령들 및 데이터를 송신, 수신 및/또는 다른 방식으로 프로세싱하는 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함할 수 있다. 애플리케이션 프로그램들의 예들은 달력들, 검색 프로그램들, 이메일 클라이언트 애플리케이션들, IM 애플리케이션들, SMS 애플리케이션들, VOIP(Voice Over Internet Protocol) 애플리케이션들, 콘택 관리자들, 태스크 관리자들, 트랜스코더들, 데이터베이스 프로그램들, 워드 프로세싱 프로그램들, 보안 애플리케이션들, 스프레드시트 프로그램들, 게임들, 검색 프로그램들 등을 포함하지만, 이들에 제한되는 것은 아니다.
애플리케이션들(520)은 또한, 소비자의 발과 호환적인 신발들 및 깔창들의 하나 또는 그 초과의 조합들을 결정하기 위하여 신발 정보(512), 깔창 정보(514) 및 소비자의 발 정보를 비교하도록 구성될 수 있는 신발/깔창 추천자(522)를 포함할 수 있다. 그래서, 일부 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨터(500)는 본원에서 설명된 바와 같은 다양한 실시예들, 실시예들의 조합들, 프로세스들, 또는 프로세스들의 부분들을 채용하도록 가능해질 수 있다.
예시적인 서버 컴퓨터
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 컴퓨터(600)의 일 실시예를 도시한다. 서버 컴퓨터(600)는 도시된 것들보다 훨씬 많은 또는 적은 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 그러나, 도시된 컴포넌트들은 발명을 실시하기 위한 예시적인 실시예를 개시하기에 충분하다. 서버 컴퓨터(600)는, 예컨대, 도 4의 신발/깔창 추천자 서버 컴퓨터(410)를 표현할 수 있다.
서버 컴퓨터(600)는 버스(638)를 통해 모두 서로 통신하는 프로세서(602), 프로세서 판독가능 저장 매체들(628), 네트워크 인터페이스 유닛(630), 입력/출력 인터페이스(632), 하드 디스크 구동부(634), 비디오 디스플레이 어뎁터(636) 및 메모리(604)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(602)는 하나 또는 그 초과의 중앙 프로세싱 유닛들을 포함할 수 있다.
도 6에 예시된 바와 같이, 서버 컴퓨터(600)는 또한, TCP/IP 프로토콜을 포함하는 다양한 통신 프로토콜들과의 사용을 위하여 구성되는 네트워크 인터페이스 유닛(630)을 통해 인터넷 또는 일부 다른 통신 네트워크와 통신할 수 있다. 네트워크 인터페이스 유닛(630)은 때때로 트랜시버, 트랜시빙 디바이스, 또는 NIC(network interface card)로서 알려진다.
서버 컴퓨터(600)는 또한, 외부 디바이스들과 통신하기 위한 입력/출력 인터페이스(632), 이를테면, 도 6에 도시되지 않은 키보드 또는 다른 입력 또는 출력 디바이스들을 포함한다. 입력/출력 인터페이스(632)는 하나 또는 그 초과의 통신 기술들, 이를테면 USB, 적외선 BluetoothTM 등을 활용할 수 있다.
메모리(604)는 일반적으로, RAM, ROM 및/또는 하나 또는 그 초과의 영구적 대용량 저장 디바이스들, 이를테면, 하드 디스크 드라이브(634), 테이프 드라이브, 광학 드라이브 및/또는 플로피 디스크 드라이브를 포함한다. 메모리(604)는 서버 컴퓨터(600)의 동작을 제어하기 위한 운영 체제(608)를 저장한다. 임의의 범용 운영 시스템이 채용될 수 있다. 시스템 펌웨어(606)는 또한 서버 컴퓨터(600)(예컨대, BIOS)의 저-레벨 동작을 제어하기 위하여 제공된다.
별개인 것으로 예시되지 않았지만, 메모리(604)는 프로세서 판독가능 저장 매체(628)를 포함할 수 있다. 프로세서 판독가능 저장 매체(628)는, 컴퓨터 판독가능 매체, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 및/또는 프로세서 판독가능 저장 디바이스로 지칭될 수 있고 그리고/또는 이들을 포함할 수 있다. 프로세서 판독가능 저장 매체(628)는, 정보 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성, 비휘발성, 제거가능 및 비-제거가능 매체, 이를테면, 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 프로세서 판독가능 저장 매체의 예들은, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk)들 또는 다른 광학 저장부, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다.
메모리(604)는 특히, 애플리케이션들(618) 및/또는 다른 데이터를 저장하기 위해 서버 컴퓨터(600)에 의해 활용될 수 있는 하나 또는 그 초과의 데이터 저장부(610)를 더 포함한다. 예컨대, 데이터 저장부(610)는 또한 서버 컴퓨터(600)의 다양한 성능들을 설명하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 다음으로, 통신 동안 헤더의 일부로서 전송되거나, 요청에 따라 전송되는 것 등을 포함하는 정보는, 다양한 이벤트들 중 임의의 이벤트에 기반하여 다른 디바이스에 제공될 수 있다.
데이터 저장부(610)는 또한 사용자 계정 식별자들, 사용자 프로파일들, 이메일 어드레스들, IM 어드레스들, 및/또는 다른 네트워크 어드레스들 등을 유지시키고 저장하도록 구성될 수 있는 데이터베이스, 텍스트, 스프레드시트, 폴더, 파일 등을 포함할 수 있다. 데이터 저장부(610)는 액션들을 실행하고 수행하기 위해 프로세서, 이를테면, 프로세서(602)에 의해 사용하기 위한 프로그램 코드, 데이터, 알고리즘들 등을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 저장부(610)의 적어도 일부는 또한 서버 컴퓨터(600)의 다른 컴포넌트(프로세서-판독가능 저장 매체(628), 하드 디스크 구동부(634) 등을 포함하지만 이에 한정되지 않음)에 저장될 수 있다. 데이터 저장부(610)는 신발 정보(612), 깔창 정보(614), 및 소비자 프로파일(616)을 포함할 수 있다. 신발 정보(612)는 도 5의 신발 정보(512)의 일 실시예일 수 있다. 깔창 정보(614)는 도 5의 깔창 정보(514)의 일 실시예일 수 있다. 그리고, 소비자 프로파일(616)은 복수의 상이한 소비자들에 대한 복수의 소비자 프로파일들(예컨대, 도 5의 소비자 프로파일(516))을 저장할 수 있다.
애플리케이션들(618)은 컴퓨터 실행가능 명령들을 포함할 수 있는데, 이는 대용량 메모리로 로딩될 수 있고 동작 시스템(608) 상에서 구동될 수 있다. 애플리케이션 프로그램들의 예들은 트랜스코더들, 스케줄러들, 캘린더들, 데이터베이스 프로그램들, 워드 프로세싱 프로그램들, HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 프로그램들, 주문형 사용자 인터페이스 프로그램들, IPSec 애플리케이션들, 암호 프로그램들, 보안 프로그램들, SMS 메시지 서버들, IM 메시지 서버들, 이메일 서버들, 계좌 매니저들 등을 포함할 수 있다.
애플리케이션들(618)은 도 5의 신발/깔창 추천자(522)의 일 실시예일 수 있는 신발/깔창 추천자(620)를 포함할 수 있다. 그래서, 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨터(600)는 본원에서 설명된 것과 같은 다양한 실시예들, 실시예들의 조합들, 프로세스들, 또는 프로세스들의 부분들을 사용하도록 인에이블될 수 있다.
전술한 상세한 설명, 예들, 및 데이터는 본 발명의 조성의 제조 및 사용의 완전한 설명을 제공한다. 본 발명의 수많은 실시예들이 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 행해질 수 있기 때문에, 본 발명은 이하에 첨부된 청구항들에 상주한다.

Claims (30)

  1. 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서,
    복수의 신발들 각각에 대한 신발 정보를 결정하는 단계 ― 상기 신발 정보는 신발 내부의 3-차원(3D) 특징들을 포함하고, 상기 신발 내부의 3D 특징들은 신발의 내부 높이를 포함함 ―;
    복수의 깔창들에 대한 깔창 정보를 결정하는 단계 ― 상기 깔창 정보는 깔창 외부의 3D 특징들을 포함함 ―;
    적어도 하나의 컴퓨터에 의하여, 3D 스캐너에 의한 소비자 발의 3D 스캔에 기반하여 소비자 발에 대한 발 정보를 자동으로 결정하는 단계 ― 상기 발 정보는 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들을 포함하고, 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들은 상기 소비자 발의 상부의 높이를 포함함 ―;
    복수의 신발들과 복수의 깔창들의 복수의 조합들 중 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 단계 ― 상기 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 단계는,
    상기 복수의 신발들의 각각의 신발에 대해서, 상기 적어도 하나의 컴퓨터에 의하여, 상기 복수의 깔창들의 각각의 깔창에 대해 각각의 신발의 상기 신발 정보, 각각의 깔창의 상기 깔창 정보 및 상기 3D 스캐너에 의한 3D 스캔에 기반한 상기 소비자 발에 대한 상기 발 정보에 따른 상기 각각의 깔창 및 상기 소비자 발의 각각의 신발 내에서의 적합성(fit)에 따라서 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 호환가능성 스코어를 자동으로 할당하는 것을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 할당된 상기 호환가능성 스코어는 상기 각각의 신발의 내부 높이와 상기 소비자 발의 상부의 높이의 비교에 기반함 ―;
    신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 대하여, 신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 선택된 조합들을, 상기 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 대한 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 기반하여 랭킹하는 단계 ― 각각의 선택된 조합은 상기 복수의 신발들 중 특정 신발 및 상기 복수의 깔창들 중 특정 깔창을 포함함 ―;
    상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 랭킹에 기반하여 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들을 포함하는 추천을 소비자에게 제공하는 단계 ― 상기 추천을 소비자에게 제공하는 단계는, 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 리스트를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 리스트는 상기 호환가능성 스코어들에 기반하여 순서화됨 ―; 및
    상기 추천에 기반하여 3D 프린터로 상기 복수의 조합들 중 적어도 하나의 신발 또는 깔창을 생성하는 단계
    를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 신발 정보는 적어도 내부 힐 폭, 내부 앞발 모양, 내부 길이 및 내부 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 깔창 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이, 두께 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 추천은 신발의 브랜드, 스타일 및 사이즈와 깔창의 브랜드, 스타일 및 사이즈를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 신발 정보, 상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보 및 상기 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 선택된 신발의 선택을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 신발들은 상기 선택된 신발을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 신발 내부의 3D 특징들은 복수의 내부 신발 치수들을 포함하고, 상기 깔창 외부의 3D 특징들은 복수의 외부 깔창 치수들을 포함하며, 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들은 상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 복수의 발 치수들을 포함하고, 그리고
    상기 각각의 신발과 상기 각각의 깔창의 조합에 할당된 상기 호환가능성 스코어는, i) 상기 각각의 신발에 대한 복수의 내부 신발 치수들과 상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 복수의 발 치수들 간의 각각의 차이들 및 ii) 상기 각각의 신발에 대한 복수의 내부 신발 치수들과 상기 각각의 깔창에 대한 복수의 외부 깔창 치수들 간의 각각의 차이들의 조합을 표시하는, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법.
  8. 시스템으로서,
    소비자 발의 3D 스캔에 기반하여 소비자 발에 대한 발 정보를 결정하는 발 정보 컴퓨터 ― 상기 발 정보는 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들을 포함하고, 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들은 상기 소비자 발의 상부의 높이를 포함함 ―; 및
    상기 소비자 발과 호환적인 신발 및 깔창의 적어도 하나의 조합을 결정하기 위해, 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보, 복수의 신발들에 대한 내부 높이들을 포함하는 신발 정보, 및 복수의 깔창들에 대한 깔창 정보를 비교하는 추천 컴퓨터를 포함하고,
    상기 비교는,
    복수의 신발들과 복수의 깔창들의 복수의 조합들 중 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 단계 ― 상기 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 단계는,
    상기 복수의 신발들의 각각의 신발에 대해서, 상기 복수의 깔창들의 각각의 깔창에 대해 각각의 신발의 상기 신발 정보, 각각의 깔창의 상기 깔창 정보 및 3D 스캐너에 의한 3D 스캔에 기반한 상기 소비자 발에 대한 상기 발 정보에 따른 상기 각각의 깔창 및 상기 소비자 발의 각각의 신발 내에서의 적합성에 따라서 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 호환가능성 스코어를 할당하는 것을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 할당된 상기 호환가능성 스코어는 상기 각각의 신발의 내부 높이와 상기 소비자 발의 상부의 높이의 비교에 기반함 ―;
    신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 대하여, 신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 선택된 조합들을, 상기 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 대한 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 기반하여 랭킹하는 단계 ― 각각의 선택된 조합은 상기 복수의 신발들 중 특정 신발 및 상기 복수의 깔창들 중 특정 깔창을 포함함 ―; 및
    상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 랭킹에 기반하여 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 대한 추천을 소비자에게 제공하는 단계 ― 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 대한 추천을 소비자에게 제공하는 단계는, 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 리스트를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 리스트는 상기 호환가능성 스코어들에 기반하여 순서화됨 ― 에 의하여 이루어지고,
    상기 시스템은,
    상기 추천에 기반하여 상기 복수의 조합들 중 적어도 하나의 신발 또는 깔창을 생성하는 3D 프린터를 더 포함하는,
    시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 신발 정보는 적어도 내부 힐 폭, 내부 앞발 모양, 내부 길이 및 내부 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 시스템.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 깔창 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이, 두께 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 시스템.
  11. 제 8항에 있어서,
    상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 시스템.
  12. 제 8항에 있어서,
    상기 추천은 신발의 브랜드, 스타일 및 사이즈와 깔창의 브랜드, 스타일 및 사이즈를 포함하는, 시스템.
  13. 제 8항에 있어서,
    상기 추천 컴퓨터는 추가로:
    상기 신발 정보, 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보 및 상기 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 선택된 신발의 선택을 수신하고,
    상기 복수의 신발들은 상기 선택된 신발을 포함하는, 시스템.
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 추천 컴퓨터는 추가로:
    상기 신발 정보, 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보 및 상기 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 선택된 깔창의 선택을 수신하고,
    상기 복수의 깔창들은 상기 선택된 깔창을 포함하는, 시스템.
  15. 네트워크 컴퓨터로서,
    적어도 명령들을 저장하기 위한 메모리; 및
    동작들을 수행하도록 명령들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 동작들은:
    3D 스캐너에 의한 소비자 발의 3D 스캔에 기반하여 상기 소비자 발에 대한 발 정보를 결정하는 동작 ― 상기 발 정보는 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들을 포함하고, 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들은 상기 소비자 발의 상부의 높이를 포함함 ―; 및
    상기 소비자 발과 호환적인 신발 및 깔창의 적어도 하나의 조합을 결정하기 위해 상기 발 정보, 복수의 신발들에 대한 신발 정보, 및 복수의 깔창들에 대한 깔창 정보를 비교하는 동작을 포함하고,
    상기 비교하는 동작은,
    복수의 신발들과 복수의 깔창들의 복수의 조합들 중 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 동작 ― 상기 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 동작은, 상기 복수의 신발들의 각각의 신발에 대해서, 상기 복수의 깔창들의 각각의 깔창에 대해 각각의 신발의 상기 신발 정보, 각각의 깔창의 상기 깔창 정보 및 상기 3D 스캐너에 의한 3D 스캔에 기반한 상기 소비자 발에 대한 상기 발 정보에 따른 상기 각각의 깔창 및 상기 소비자 발의 각각의 신발 내에서의 적합성에 따라서 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 호환가능성 스코어를 할당하는 것을 수행하는 동작을 포함하고, 상기 각각의 신발의 상기 신발 정보는 상기 각각의 신발의 내부 높이를 포함하고, 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 할당된 상기 호환가능성 스코어는 상기 각각의 신발의 내부 높이와 상기 소비자 발의 상부의 높이의 비교에 기반함 ―; 및
    신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 선택된 조합들을, 신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 대한 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 기반하여, 적어도 하나의 조합으로 선택하는 동작 ― 각각의 선택된 조합은 상기 복수의 신발들 중 특정 신발 및 상기 복수의 깔창들 중 특정 깔창을 포함함 ―에 의하여 이루어지고,
    상기 동작들은,
    상기 적어도 하나의 조합으로 선택하는 것에 기반하여 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 추천을 소비자에게 제공하는 동작 ― 상기 추천을 소비자에게 제공하는 동작은 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 리스트를 제공하는 동작을 포함하고, 상기 리스트는 상기 호환가능성 스코어들에 기반하여 순서화됨 ―; 및
    상기 추천에 기반하여 3D 프린터로 신발 또는 깔창 중 적어도 하나를 생성하는 동작을 더 포함하는,
    네트워크 컴퓨터.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 신발 정보는 적어도 내부 힐 폭, 내부 앞발 모양, 내부 높이 및 내부 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 네트워크 컴퓨터.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 깔창 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이, 두께 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 네트워크 컴퓨터.
  18. 제 15항에 있어서,
    상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 네트워크 컴퓨터.
  19. 제 15항에 있어서,
    상기 추천은 신발의 브랜드, 스타일 및 사이즈와 깔창의 브랜드, 스타일 및 사이즈를 포함하는, 네트워크 컴퓨터.
  20. 제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는 추가 동작들을 수행하도록 명령들을 실행하고, 상기 추가 동작들은:
    상기 신발 정보, 상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보 및 상기 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 선택된 신발의 선택을 수신하는 동작을 포함하고,
    상기 복수의 신발들은 상기 선택된 신발을 포함하는,
    네트워크 컴퓨터.
  21. 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체로서,
    프로세서에 의한 상기 명령들의 실행이 동작들을 수행하고, 상기 동작들은:
    3D 스캐너에 의한 소비자 발의 3D 스캔에 기반하여 소비자 발에 대한 발 정보를 결정하는 동작 ― 상기 발 정보는 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들을 포함하고, 상기 소비자 발의 모양의 3D 특징들은 상기 소비자 발의 상부의 높이를 포함함 ―;
    상기 소비자 발과 호환적인 신발 및 깔창의 적어도 하나의 조합을 결정하기 위해 상기 발 정보, 적어도 복수의 신발들에 대한 신발 정보, 및 복수의 깔창들에 대한 깔창 정보를 비교하는 동작을 포함하고,
    상기 비교하는 동작은,
    복수의 신발들과 복수의 깔창들의 복수의 조합들 중 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 동작 ― 상기 신발과 깔창의 조합 각각에 호환가능성 스코어를 할당하는 동작은, 상기 복수의 신발들의 각각의 신발에 대해서, 상기 복수의 깔창들의 각각의 깔창에 대해 각각의 신발의 상기 신발 정보, 각각의 깔창의 상기 깔창 정보 및 상기 3D 스캐너에 의한 3D 스캔에 기반한 상기 소비자 발에 대한 상기 발 정보에 따른 상기 각각의 깔창 및 상기 소비자 발의 각각의 신발 내에서의 적합성에 따라서 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 호환가능성 스코어를 할당하는 것을 수행하는 동작을 포함하고, 상기 각각의 신발의 상기 신발 정보는 상기 각각의 신발의 내부 높이를 포함하고, 상기 각각의 깔창과 상기 각각의 신발의 조합에 할당된 상기 호환가능성 스코어는 상기 각각의 신발의 내부 높이와 상기 소비자의 스캔된 발의 상부의 높이의 비교에 기반함 ―; 및
    신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 선택된 조합들을, 상기 신발들과 깔창들의 상기 복수의 조합들 중 신발들과 깔창들의 다른 하나 이상의 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 대한 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들에 할당된 호환가능성 스코어들에 기반하여, 적어도 하나의 조합으로 선택하는 동작 ― 각각의 선택된 조합은 상기 복수의 신발들 중 특정 신발 및 상기 복수의 깔창들 중 특정 깔창을 포함함 ―에 의하여 이루어지고,
    상기 동작들은,
    상기 적어도 하나의 조합으로 선택하는 것에 기반하여 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 추천을 소비자에게 제공하는 동작 ― 상기 추천을 소비자에게 제공하는 동작은 상기 신발들과 깔창들의 선택된 조합들의 리스트를 제공하는 동작을 포함하고, 상기 리스트는 상기 호환가능성 스코어들에 기반하여 순서화됨 ―; 및
    상기 추천에 기반하여 3D 프린터로 상기 복수의 조합들 중 적어도 하나의 신발 또는 깔창을 생성하는 동작을 더 포함하는,
    명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
  22. 제 21항에 있어서,
    상기 신발 정보는 적어도 내부 힐 폭, 내부 앞발 모양, 내부 길이 및 내부 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
  23. 제 21항에 있어서,
    상기 깔창 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이, 두께 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
  24. 제 21항에 있어서,
    상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보는 적어도 힐 폭, 앞발 폭, 길이 및 아치 특징들 중 하나 초과의 서브세트를 포함하는, 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
  25. 제 21항에 있어서,
    상기 추천은 신발의 브랜드, 스타일 및 사이즈와 깔창의 브랜드, 스타일 및 사이즈를 포함하는, 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
  26. 제 21항에 있어서,
    상기 신발 정보, 상기 3D 스캐너에 의한 상기 소비자 발의 3D 스캔에 기반한 상기 발 정보 및 상기 깔창 정보를 비교하는데 있어 사용하기 위한 선택된 신발의 선택을 수신하는 동작을 더 포함하고,
    상기 복수의 신발들은 상기 선택된 신발을 포함하는,
    명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 비-일시적 저장 매체.
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