KR102327746B1 - 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템이 제공되며, 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 자수기에 자수 파일을 전송하여 자수 제작물을 완성하도록 하는 사용자 단말 및 사용자 단말에서 사진을 업로드하는 경우 사진 내 피사체를 추출하는 추출부, 추출된 피사체 내 적어도 하나의 객체를 식별하는 식별부, 적어도 하나의 객체 중 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체를 선택받는 선택부, 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체가 선택된 경우, 객체의 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하는 드로잉부, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하는 파일생성부, 자수 파일을 자수기에 입력하여 자수 제작물이 완성되도록 하는 제어부를 포함하는 자수 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING SEWING SERVIC USING SUBJECT EXTRACTION FROM PICTURE}

본 발명은 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 사진에 포함된 피사체 중 원하는 객체를 추출하여 윤곽선을 검출하고 자수 파일로 변환하여 자수기에 입력으로 전송할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

최근 자수의 기술적 트렌드는 특수화, 고속화, 대형화로써 특이한 소재를 이용한 자수를 보다 복합적이고 빠르고 정교하며 대량생산이 가능한 방향으로 기술이 집약되고 있으며, 자수 네크워크 시스템을 IT 기술과 접목시켜 장착한 컴퓨터화 된 생산설비 시스템으로 소량다품종의 효율적인 전자동화 자수 생산 공정을 이루고자 하고 있다. 수 년 전까지만 해도 봉제 시스템은 몇 개의 재봉기를 서로 묶어 자동화하는 시스템이 주류를 이루고 있었으나 최근에는 봉제공정관리 소프트웨어가 다량으로 접목되어 봉제산업이 초기의 노동집약적 산업에서 자동화 설비 위주의 장치산업으로, 또한 지식집약형산업으로 정착하고 있다. 또한 자수 및 봉제기의 대형화 및 고정된 헤드 부분을 회전이 가능하도록 개발하여 로봇화 함으로써 봉제의 유연성과 보다 큰 직물의 자수 및 봉제가 가능해졌다.

이때, 사용자가 이미지를 업로드하는 경우 이에 대응하는 자수 파일을 생성한 후 자수 기계로 입력하여 자수를 하도록 하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국등록특허 제10-2082186호(2020년02월27일 공고) 및 한국공개특허 제2017-0065195호(2017년06월13일 공개)에는, 자수기에 장착된 실의 색상을 입력받고, 이미지 데이터가 업로드되면 자수기에 장착된 실의 색상을 참조하여 이미지 데이터로부터 색 성분을 추출하며, 최소단위 픽셀의 색상 비율 및 실의 면적에 기초하여 자수 데이터로 변환하고, 변환된 자수 데이터를 입력으로 자수기에서 자수를 놓는 구성과, 자수가 평면 뿐만 아니라 3차원 공간에서 입체적으로 표현될 수 있도록 사용자가 이미지 데이터를 업로드한 경우 이미지 데이터로부터 3 차원 형상을 추출하도록 3D 모델링을 수행하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 상술한 구성 중 전자는 자수기에 사진과 같은 데이터가 아니라 자수기에 입력될 이미지 데이터 자체를 입력해야 하므로 사진 내 피사체를 자수로 놓고 싶은 경우 피사체의 윤곽선을 별도로 추출하는 과정을 거친 후 이미지 데이터를 만들어야 하는 전처리 과정이 필요하다. 또, 후자의 경우에도 사용자가 이미지 데이터를 업로드하는 과정이 여전히 필요하기 때문에 2차원 이미지에서 3차원 이미지로 변환은 가능할지언정 2차원 이미지 자체를 만들 수 있는 구성이 아니다. 이에, 사진 내 피사체를 추출하여 자수기에 넣을 이미지를 만들고 이를 이용하여 자수를 한 후 완성품을 배송할 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 사용자 단말에서 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 사용자 단말에서 요청한 이니셜 문구를 자수 파일에 포함시켜 병합하고, 자수기로 자수 파일을 전송하여 자수 작업이 완료되면 완성품을 배송지로 배송하는 배송 프로세스를 진행함으로써, 소비 트렌드 중 즐거움(Fun), 가치(Utility) 및 개성(Identity) 추구 성향을 만족시킬 수 있고, 소비자들은 유행을 따르면서도 차별화된 자신만의 독특한 가치와 아이덴티티를 구축할 수 있으며, 개성추구 관련 패션생활의 획일성 탈피, 소량생산, 다양한 자기연출의 요건을 만족시킬 수 있는, 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 자수기에 자수 파일을 전송하여 자수 제작물을 완성하도록 하는 사용자 단말 및 사용자 단말에서 사진을 업로드하는 경우 사진 내 피사체를 추출하는 추출부, 추출된 피사체 내 적어도 하나의 객체를 식별하는 식별부, 적어도 하나의 객체 중 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체를 선택받는 선택부, 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체가 선택된 경우, 객체의 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하는 드로잉부, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하는 파일생성부, 자수 파일을 자수기에 입력하여 자수 제작물이 완성되도록 하는 제어부를 포함하는 자수 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자 단말에서 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 사용자 단말에서 요청한 이니셜 문구를 자수 파일에 포함시켜 병합하고, 자수기로 자수 파일을 전송하여 자수 작업이 완료되면 완성품을 배송지로 배송하는 배송 프로세스를 진행함으로써, 소비 트렌드 중 즐거움(Fun), 가치(Utility) 및 개성(Identity) 추구 성향을 만족시킬 수 있고, 소비자들은 유행을 따르면서도 차별화된 자신만의 독특한 가치와 아이덴티티를 구축할 수 있으며, 개성추구 관련 패션생활의 획일성 탈피, 소량생산, 다양한 자기연출의 요건을 만족시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 자수 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

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

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

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

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

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

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

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 자수 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 자수기(400)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

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

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

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

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사진 내 원하는 객체를 선택하여 원하는 상품에 자수를 놓고싶어하는 사용자의 단말일 수 있다. 또는 사용자 단말(100)은 판매자 단말(미도시)의 직원이나 판매자 단말로 고객이 업로드한 사진에서 객체를 선택하고 자수기(400)에 자수 파일을 전송하는 단말일 수 있다. 사진 업로드 이후 객체 추출, 윤곽선 추출, 드로잉 및 자수 파일 생성의 과정이 자동으로 되는 경우 전자의 실시예로, 즉 소비자도 진행할 수 있지만, 만약 포토샵이나 일러스트로 진행되어 일반 사용자가 하지 못하는 경우 후자의 경우일 수 있다.

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

자수 서비스 제공 서버(300)는, 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 자수 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 사진을 업로드받고 피사체를 식별하고 객체를 추출하여 어떠한 객체를 자수를 놓을 것인지 선택을 받으며, 선택이 된 경우 자수를 놓을 대상 직물 또는 상품 등을 선택받고 자수 파일을 생성하여 자수기(400)로 전송하는 서버일 수 있다. 이때, 자수 서비스 제공 서버(300)는 상품에 직접 자수를 놓기 전에 사용자 단말(100)로부터 컨펌을 받을 수도 있고, 사용자 단말(100)에서 직접 VR 또는 AR로 결과를 확인할 수 있도록 VR 콘텐츠 또는 AR 콘텐츠를 제공하는 서버일 수도 있다. 그리고, 자수 서비스 제공 서버(300)는, 자수기(400)를 촬영하는 CCTV 또는 스마트폰(미도시)로부터 자수기(400)가 사용자 단말(100)의 자수 파일을 출력하고 있는 중이라면 이를 스트리밍받아 사용자 단말(100)로 전송하여 실제 자신의 자수가 어떻게 놓여지고 있는지를 공유하는 서버일 수 있다. 그리고, 자수기(400)로부터 자수가 완성된 경우 자수 서비스 제공 서버(300)는 배송지로 배송 프로세스를 시작하는 서버일 수 있다.

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

적어도 하나의 자수기(400)는, 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 컴퓨터자수기일 수 있다. 이때, 자수기(400)는, 자수 서비스 제공 서버(300)로부터 자수 파일을 수신하고 자수를 놓을 직물이 거치되면 자수 파일 내 포함된 색상, 위치, 좌표 등에 따라 자수를 놓는 기계일 수 있다. 자수기(400)는 예를 들어, Sun Star, JUKI, TAJIMA, ZSK, PFAFF, Lasser, Brother 사 등의 컴퓨터 자수기일 수 있으나 나열된 상표나 브랜드에 한정되지 않고 자수 파일을 입력받아 자수를 자동으로 놓을 수 있는 기계라면 그 어느 것이나 가능하다 할 것이다. 자수기(400)는, 종류별로 기계식, 단두식, 다두식 등 다양할 수 있다.

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

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 자수 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 자수 서비스 제공 서버(300)는, 추출부(310), 식별부(320), 선택부(330), 드로잉부(340), 파일생성부(350), 제어부(360), 이니셜부(370) 및 미리보기제공부(380)를 포함할 수 있다.

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

도 2를 참조하면, 추출부(310)는, 사용자 단말(100)에서 사진을 업로드하는 경우 사진 내 피사체를 추출할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 자수기(400)에 자수 파일을 전송하여 자수 제작물을 완성하도록 할 수 있다.

식별부(320)는, 추출된 피사체 내 적어도 하나의 객체를 식별할 수 있다. 이때, 식별부(320)는, 실시간 처리가 가능하며 정확도도 우수한 YOLOv3과 YOLOv4 알고리즘을 이용할 수 있다. YOLO(You Only Look Once)는 하나의 합성곱 신경망(Convolutional Network)이 이미지를 한번 보는 것으로 객체의 위치검출(Localization)과 분류(Classification)를 동시에 수행하여 실시간 처리에 최적화된 딥러닝 알고리즘이다. 이 알고리즘은 계속 수정되고 발전해오면서 여러 형태로 존재하며, YOLOv3와 YOLOv4는 가장 최근에 공개된 모델이다.

객체 검출 알고리즘의 구조는 Backbone, Neck, Head(Dense Prediction) 세 부분으로 구성된다. Backbone은 특징지도(Feature Map) 추출을 위해 활용되는 이미 학습된 네트워크이고, Neck은 Backbone의 다른 단계에서 다른 특징지도를 추출하기 위해 Backbone과 Head 사이에 존재하는 계층(Layer)이며, Head는 실제로 객체검출을 담당하는 부분이다. YOLOv3는 darknet53을 Backbone으로 적용하고 FPN(Feature Pyramid Network)을 Neck으로 사용하며, Head는 경계상자에 객체가 있는지를 판단하기 위한 점수와 그 객체가 어떤 클래스(Class)인지 분류하기 위한 클래스별 확률을 동시에 예측하는 구조로 되어있다. YOLOv4는 최신 딥러닝 기술을 접목하여 YOLOv3를 개선한 모델이며, CSPdarknet53을 Backbone에 적용하고, SPP(Spatial Pyramid Pooling)과 PAN(Path Aggregation Network)을 Neck으로 사용하며, Head는 YOLOv3의 구조를 가진다.

선택부(330)는, 적어도 하나의 객체 중 사용자 단말(100)로부터 어느 하나의 객체를 선택받을 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)에서 업로드한 사진 내에 증명사진과 같이 흰 배경을 두고 찍는 것이 아닌 한 다수의 객체가 함께 촬영되고, 객체도 있지만 배경도 존재한다. 이에 따라, 배경이나 전경 내에 포함된 다수의 객체도 함께 추출될 수 있기 때문에 이 중 어떠한 것을 선택할 것인지를 묻는 것이다. 이때, 선택부(330)는 사용자 단말(100)로부터 식별부(320)가 제대로 객체를 분류했는지 등을 피드백받을 수 있지만, 이전에 딥러닝 방법인 MLP(Multi-Layer Perceptron)과 RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 분류의 적절성을 먼저 따져볼 수도 있다.

MLP 분류기는 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되는 딥러닝 알고리즘이다. MLP 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 은닉층의 수, 각 층의 노드(Node) 수, 활성화 함수(Activation), 최적화 알고리즘(Optimizer), L2 일반화 파라미터(Alpha), 학습속도(Learning Rate)가 있다. RF 분류기는 나무 형태로 데이터를 분류하는 의사결정 나무(Decision Tree) 분류기를 같은 형태로 여러 개 사용하고 투표를 통해 최종적으로 분류하는 알고리즘이다. RF 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 의사결정 나무의 수(Estimator), 최대깊이(Max Depth), 하위 노드 분리를 위한 최소 샘플 수(Min Samples Split), 노드가 되기 위한 최소 샘플 수(Min Samples Leaf) 등이 있다. SVM 분류기는 근접한 샘플들 사이의 거리를 최대화하는 결정 경계(Decision Boundary)를 찾아 데이터를 분류하는 알고리즘이다. SVM 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 커널(Kernel), 일반화 파라미터(C), 감마(Gamma)가 있다. 분류기별 성능 최적화를 위해 조정할 하이퍼 파라미터(Hyper-parameter)는 성능에 영향을 많이 주는 변수들로 선정할 수 있다. 가장 성능이 좋은 조합을 찾기 위해 Grid Search 알고리즘을 사용할 수 있고, 성능 검증에는 최근 보편적으로 사용되는 K-겹 교차검증 방법을 사용할 수 있다.

드로잉부(340)는, 사용자 단말(100)로부터 어느 하나의 객체가 선택된 경우, 객체의 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성할 수 있다. 이때, 드로잉 데이터는 드로잉 자수의 데이터일 수 있다. 드로잉 자수란 폐쇄된 영역 내를 모두 펀칭하여 실로 선분을 연결하는 것이 아닌, 윤곽선으로만 이루어진 자수이다. 예를 들어, 일반적인 자수는 □ 모양을 윤곽선으로 그리면, 결과물은 ■에 폐쇄된 윤곽선 내부가 꽉 찬 모습으로 출력된다. 그런데, 드로잉 자수는 □ 모양을 윤곽선으로 따오게 되면 □ 모양이 그대로 자수로 표현되는 것이고, 윤곽선을 따라서만 펀칭이 되는 것이다. 물론, 드로잉 자수 외에도 일반적인 자수를 배제하는 것은 아니다.

제 1 실시예에 따르면 사진 내 적어도 하나의 피사체 중 객체를 선택하고 윤곽선을 추출할 때 일러스트 및 포토샵을 포함하는 적어도 하나의 프로그램이 이용될 수 있다. 이 경우는 일러스트와 포토샵으로 윤곽선을 따는 방법인데 사용자 단말(100)의 사용자가 일반 고객일 수도 있지만, 일러스트와 포토샵과 같은 프로그램을 일단 설치를 한 판매자의 직원 또는 판매자 자신일 수도 있다. 수동으로 일러스트와 포토샵을 이용하여 윤곽을 따온 후 이를 이용하여 자수를 위한 드로잉 데이터를 만드는 것인데, 수동으로 일러스트나 포토샵을 하는 경우 일반인인 고객이 하기 어려운 이유는 윤곽선을 따는 순서대로 오브젝트가 나열되어 자수가 되는데, 자수 파일은 결코 단순한 이미지 파일이 아니며, 오히려 자수기(400)를 움직이는 프로그램 코드와 같은 역할을 하기 때문이다.

제 2 실시예는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘을 이용하여 윤곽선을 추출하는 방법이다. 이때, 사진 내 적어도 하나의 피사체 중 객체를 선택하고 윤곽선을 추출할 때 적어도 하나의 딥러닝 기반 객체 탐지 모델이 이용될 수 있다. 그리고, 윤곽선을 추출할 때 윤곽선을 선형화하여 좌표로 변환하는 이미지 벡터라이징(Vectorising) 프로그램이 이용될 수 있다. 벡터라이징을 거치면서도 경로 최적화된 자수 파일(펀칭 파일)을 자동으로 생성할 수 있는데, 벡터라이징된 윤곽선은 좌표보간, 선형화, 좌표추출 및 경로추출의 과정을 거쳐 위치 데이터 및 스티치 데이터(Stitch Data)를 포함한 펀칭 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 사람의 경우에는 머리카락 부분에서 별도의 얼굴인식 알고리즘을 도입할 수도 있고, 과다선분을 개선하기 위하여 이미지 세그멘테이션(Segmentation)을 통하여 영역분리 및 사절처리를 수행할 수도 있다. 이때, 세그멘테이션을 수행할 때 이미지의 명암차이나 뚜렷하지 못한 경계 등은 뭉개질 수 있는데 이에 따라 딥러닝 이전의 윤곽선을 추출하는 에지 디텍션을 함께 사용할 수 있다.

파일생성부(350)는, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성할 수 있다. 이때, 컴퓨터자수를 위해 펀칭을 해야 하는데 이는 크게 밑박음질(런닝-Running), 박음질(사틴-Satin), 누비기(다다미-Tatami)의 세가지 기능으로 구성된다. 컴퓨터로 자수를 놓기 위해서는 먼저 밑박음질로 원단의 틀어짐을 방지하고 박음질을 통해 테두리부분과 거리가 짧은 부분을 디자인 내용에 따라 밀도와 수폭을 조절하여 채우고 다음에 범위가 넓은 부분을 채우기로 마무리할 수 있다.

이때, 자수용 프로그램에서 사용되는 박음질 및 누비기 기능은 대부분 곡선 혹은 곡면을 기준으로 작업이 이루어지기 때문에 박음질 및 누비기 기능을 구현하려면 사용자가 원하는 모양의 곡선을 자유롭게 표현할 수 있어야 한다. 컴퓨터에서 이러한 곡선의 표현은 주로 많은 수의 작은 선분을 서로 연결하여 작성하게 되는데 이때 각각의 선분 요소를 모두 표현하는 것은 표현에 필요한 시간은 많이 소요되는 것에 비하여 표현된 모양의 자연스러움은 그에 비례하지 않는다. 때문에 단지 몇 개의 점만을 표시한 후에 매끈한 곡선을 그리는 베지에르 곡선(Bezier Curve)과 B-Spline 곡선의 두가지 방법을 이용할 수 있다.

베지에르 곡선은 두 끝점을 연결하며 여러 개의 컨트롤 포인트(Control Point)에 의해 결정되는 곡선을 이루는 부분을 가지고 있다. 베지에르 곡선의 모든 부분에 대해 컨트롤 포인트가 영향을 주지만 B-Spline 곡선은 곡선상의 현재 위치의 가장 가까이에 있는 네 개의 점에 의해 영향을 받는다. 베지에르 곡선은 두 점간의 매우 부드러운 곡선을 제공해 주는 반면 B-Spline 곡선은 컨트롤 포인트사이에 그려진 불규칙적인 라인을 보다 가깝게 따라가는 부드러운 곡선을 제공해줄 수 있다.

제어부(360)는, 자수 파일을 자수기(400)에 입력하여 자수 제작물이 완성되도록 할 수 있다. 이때, 판매자 단말이나 판매자 단말과 연동된 CCTV가 동기화되어 턴 온되고 자수기(400)가 수를 놓는 것을 촬영한 영상을 사용자 단말(100)로 전송하여 공유할 수도 있다.

이니셜부(370)는, 사용자 단말(100)에서 이니셜 문구 및 폰트를 설정한 경우, 자수 파일 내 이니셜 문구 및 폰트가 포함되도록 설정할 수 있다. 이때, 폰트 뿐만 아니라 위치나 크기 등도 결정할 수 있다.

미리보기제공부(380)는, 사용자 단말(100)에서 자수가 놓여질 상품을 선택받은 경우, 상품 상에 자수 파일로 새겨질 자수 이미지를 VR 또는 AR로 오버레이하여 출력하여 미리보기를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)에서 손수건이라는 상품을 선택하고, 손수건에 사용자의 반려동물인 진돌이를 새기면서 자신의 이니셜인 JD를 새기고 싶다고 하면, 사용자 단말(100)에서 선택한 손수건을 실제로 촬영한 사진 상에 VR 또는 AR로 진돌이와 JD가 수놓아진 것을 표현할 수 있다.

덧붙여서, 본 발명의 일 실시예는 자수를 놓을 때 전도사를 더 이용할 수 있다. 예를 들어, 옷에 자수를 놓는다고 가정하면, 부모님께 선물할 옷이라면 심전도를 측정한 결과를 스마트폰으로 출력할 수 있는 안테나를 전도사로 제작하고, 유아라면 유아의 체온을 잴 수 있는 체온계를 전도사에 연결하는 것처럼 자수를 놓을 수 있다. 예를 들어, 안테나를 제작한다고 가정하면, 은도금 극세사를 엮은 형태이며 직류 선저항이 30 ohm/m 이하, 도전율이 105 S/m 이상으로 전류를 손실없이 전달할 수 있는 전도사를 써야 한다. 전도성 실은 인장강도가 높아 자수기의 윗실 커터가 실을 종 자르지 못할 수도 있으므로, 윗실통에는 일반 실을 밑실통에는 전도성 실을 넣어 제작할 수도 있다.

이하, 상술한 도 2의 자수 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3을 참조하면, (a) 자수 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 사진을 업로드하면 사진 내 전경과 배경을 분리하고, 전경 중 피사체를 추출하며, 피사체 중 객체를 딥러닝으로 식별하며 어떠한 객체인지 라벨링을 하게 된다. 사진 내에 배경에 나무가 있었다면 이는 제거되고, 전경에 진돗개와 말티즈가 있었다면 이는 두 객체 모두 강아지로 분류되어 라벨링되고 바운딩 박스(Bounding Box)가 표시된다. 이때, 자수 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 어느 객체를 자수를 놓을 것인지 선택받는다. 물론 사용자 단말(100)에서 수동으로 윤곽선을 따고 객체를 지정하는 것을 배제하지 않는다.

(b) 자수 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 말티즈는 제외하고 진돗개만 자수를 놓는다고 선택했다면, 진돗개 영역만 추출하여 윤곽선을 추출하게 된다. 이때, 시멘틱 세그멘테이션을 수행해도 되고 인스턴트 세그멘테이션을 수행해도 가능하다. 이렇게 되면 진돗개 영역이 칠해지면서 윤곽선이 생기게 된다. 다만, 뭉뚱그려 영역을 칠해놓는다면 자수를 놓을 수가 없으므로 에지 검출도 함께 수행할 수 있다. 물론 에지 검출(디텍션)을 위한 딥러닝도 존재하므로 이를 이용할 수도 있다. 이때 드로잉 자수라면 윤곽선만 수를 놓게 되므로 이대로 자수 파일로 변환하여 자수기(400)로 넘기면 되지만, 만약 그 내부의 영역이나 강아지의 얼굴, 목, 다리, 꼬리 몸통 등을 구분해야 하는 경우 스티칭 및 펀칭을 할 경로와 선분을 결정하고 각 부위를 구분해야 한다.

이때, 각 스티칭 즉 점과 점이 펀칭되는 선분의 순서와 경로를 결정해줘야 하는데, 이는 컴퓨터 자수 프로그램이 개발되어 있으므로 이를 이용하도록 한다. 이때, 상태(State), 좌표가 나오게 되는데, 만약 털의 색상 및 전체적 밝기 등 명도를 조절하고 싶다면, 명도와 자수 침수와의 관계는 단순 비례(선형), S 곡선 및 지수 곡선 등 다양한 변형이 가능하므로 이 곡선을 이용하도록 한다.

(c)와 같이 이렇게 자수 파일을 만들고 나서 또는 이전에 자수 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로 이니셜을 넣을 것인지 묻고, 이니셜의 폰트나 크기 등이 설정되었고 사용자 단말(100)에서 상품을 선택했다면 이 상품의 실사 이미지 상에 AR 또는 VR로 진돗개와 JD가 수놓아져 보여질 그림을 미리 보여줄 수 있게 된다. 이때, 크기가 너무 크다면 줄이거나 위치가 마음에 들지 않는다면 자수 영역 및 이니셜 영역을 표시하는 박스를 드래그로 옮길 수 있도록 한다.

도 4의 (a)와 같이 사용자 단말(100)의 사용자가 직원이 아닌 고객이라면, 기계가 자수를 놓는 것을 보는 것도 하나의 흥미거리나 즐거움이 될 수도 있으므로, 배송 전 실제 자수를 놓는 과정을 실시간 채널 또는 동영상으로 촬영하여 업로드할 수도 있다. 자수 서비스 제공 서버(300)는 자수기(400)가 사용자 단말(100)의 요청을 처리하고 있을 때에 동기화되도록 판매자 단말의 카메라 또는 기 구비된 카메라를 동기화시키고, 이를 촬영한 후 사용자 단말(100)로 전송하거나 실시간 채널 URL을 공유할 수 있다. 사용자는 이제 자신의 물건이 완성되었다는 것을 알았으므로 배송을 기다리게 되고 언제 도착하는지 언제 완성되는지에 대한 독촉전화도 하지 않을 수 있다. 자수 서비스 제공 서버(300)는 운송장이 출력된 경우 운송장 번호 및 택배회사 등 송장 데이터를 업로드하고, 사용자 단말(100)로 공유하여 배송을 트래킹할 수 있도록 한다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 자수 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 사진을 업로드하는 경우 사진 내 피사체를 추출한다(S5100).

그리고, 자수 서비스 제공 서버는, 추출된 피사체 내 적어도 하나의 객체를 식별하고(S5200), 적어도 하나의 객체 중 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체를 선택받는다(S5300).

또한, 자수 서비스 제공 서버는, 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체가 선택된 경우, 객체의 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하고(S5400), 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성한다(S5500).

마지막으로, 자수 서비스 제공 서버는, 자수 파일을 자수기에 입력하여 자수 제작물이 완성되도록 한다(S5600).

상술한 단계들(S5100~S5600)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5600)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

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

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

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

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

Claims (6)

1. 업로드 된 사진 내 피사체 중 원하는 객체의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하며, 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하고, 자수기에 상기 자수 파일을 전송하여 자수 제작물을 완성하도록 하는 사용자 단말; 및
   상기 사용자 단말에서 사진을 업로드하는 경우에 사진 내 피사체를 추출하는 추출부, 상기 추출된 피사체 내 적어도 하나의 객체를 식별하는 식별부, 상기 적어도 하나의 객체 중 상기 사용자 단말로부터 어느 하나의 객체를 선택받는 선택부, 상기 사용자 단말로부터 상기 어느 하나의 객체가 선택된 경우에 상기 객체의 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선으로 드로잉 데이터를 완성하는 드로잉부, 상기 드로잉 데이터에 기반하여 자수 파일을 생성하는 파일생성부, 상기 사용자 단말에서 이니셜 문구 및 폰트를 설정한 경우에 상기 자수 파일 내 상기 이니셜 문구 및 폰트가 포함되도록 설정하는 이니셜부, 상기 자수 파일을 상기 자수기에 입력하여 자수 제작물이 완성되도록 하는 제어부를 포함하는 자수 서비스 제공 서버;
   를 포함하는 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템.
   
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 사진 내 적어도 하나의 피사체 중 객체를 선택하고 상기 윤곽선을 추출할 때 일러스트 및 포토샵을 포함하는 적어도 하나의 프로그램이 이용되는 것을 특징으로 하는 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 사진 내 적어도 하나의 피사체 중 객체를 선택하고 상기 윤곽선을 추출할 때 적어도 하나의 딥러닝 기반 객체 탐지 모델이 이용되는 것을 특징으로 하는 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 윤곽선을 추출할 때 윤곽선을 선형화하여 좌표로 변환하는 이미지 벡터라이징(Vectorising) 프로그램이 이용되는 것을 특징으로 하는 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 자수 서비스 제공 서버는,
   상기 사용자 단말에서 자수가 놓여질 상품을 선택받은 경우, 상기 상품 상에 상기 자수 파일로 새겨질 자수 이미지를 VR 또는 AR로 오버레이하여 출력하여 미리보기를 제공하는 미리보기제공부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 이미지 내 피사체 추출을 이용한 자수 서비스 제공 시스템.
   

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