KR102440397B1 - 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

인공지능 기반 탈모 관리 장치에 관한 것이며, 인공지능 기반 탈모 관리 장치는 사용자의 머리 영역을 촬영한 이미지를 입력받는 입력부; 상기 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 상기 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행하는 분석부; 상기 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 탈모의 심각도를 판단하는 심각도 판단부; 및 상기 판단된 심각도의 정보를 상기 사용자가 소지한 사용자 단말로 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법 {ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED HAIR LOSS MANAGEMENT APPARATUS AND METHOD}

본원은 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.

탈모(alopecia, hair loss)란 정상적으로 모발이 있어야 할 곳에 모발이 없는 상태를 말한다. 모발은 생명에 직접 관계되는 중요한 생리적 기능은 없지만 미용적인 관점에서 역할이 매우 크며 이외에도 자외선 차단, 머리 보호 등의 기능이 있다. 탈모가 심한 경우 사회생활을 하는데 문제가 있을 수 있으며 심리적으로도 심각한 영향을 미칠 수 있어서 삶의 질 측면에서 중요하다.

최근에 탈모 예방 및 치료를 위해 여러 가지 민간요법이나 탈모 두피 케어 제품, 발모제 등이 많이 선전되고 있다. 탈모증은 정확한 진단을 통해 그에 맞는 적절한 치료를 하는 것이 중요하다. 두피의 혈액 흐름을 개선하기 위해서 두피 마사지를 하는 것도 도움이 될 수 있으나 절대적인 것은 아니며 과도한 경우는 오히려 탈모를 촉진시킬 수 있다.

그러나, 종래의 탈모 관리 기술(시스템)은 사용자의 현재 탈모 수준의 심각도(진행도)를 객관적이고 정확하게 파악하는 데에 한계가 있다. 이에 따라, 종래의 탈모 관리 기술로는 사용자 개인에 맞춤화 된 정확한 탈모 진단이 어렵고, 정확한 탈모 진단 결과를 토대로 한 사용자 맞춤형 탈모 관리 서비스를 제공하는 데에 어려움이 있다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2013-0126342호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 현재 탈모 수준의 심각도(진행도)를 객관적이고 정확하게 파악하고 진단할 수 있도록 하는 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자 개인에 맞춤화된 정확한 탈모 진단이 가능하고, 정확한 탈모 진단 결과를 토대로 사용자 맞춤형 탈모 관리 서비스(솔루션)를 제공할 수 있는 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치는 사용자의 머리 영역을 촬영한 이미지를 입력받는 입력부; 상기 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 상기 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행하는 분석부; 상기 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 탈모의 심각도를 판단하는 심각도 판단부; 및 상기 판단된 심각도의 정보를 상기 사용자가 소지한 사용자 단말로 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 분석부는, 상기 이미지에 전처리를 수행하고, 영상 분할을 수행하는 상기 인공지능 모델의 입력으로 전처리된 이미지를 적용함으로써, 상기 인공지능 모델로부터 출력으로서 상기 이미지 내 각 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역 중 어느 영역에 해당하는지를 예측한 탈모 예측 결과를 획득할 수 있다.

또한, 상기 심각도 판단부는, 상기 탈모 예측 결과를 기반으로 상기 사용자의 탈모 수준을 수치화함으로써 상기 심각도를 판단하되, 상기 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자의 머리 영역의 전체 넓이, 두피 영역의 넓이와 개수를 고려하여 상기 심각도를 판단할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치는 상기 판단된 심각도의 정보를 고려하여 사용자에게 탈모 관리를 위한 솔루션 정보를 제공하는 솔루션부, 및 상기 인공지능 모델을 주기적으로 학습시키고 최적화시키는 인공지능 모델 관리부를 더 포함할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법을 제공함으로써, 사용자의 현재 탈모 수준의 심각도(진행도)를 객관적이고 정확하게 파악하고 진단할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 인공지능 기반 탈모 관리 장치 및 방법을 제공함으로써, 사용자 개인에 맞춤화된 정확한 탈모 진단이 가능하고, 정확한 탈모 진단 결과를 토대로 사용자 맞춤형 탈모 관리 서비스(솔루션)를 제공할 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치를 포함한 인공지능 기반 탈모 관리 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치의 분석부 내 후처리 모듈에서의 후처리 기술을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치에 의해 제어되는 사용자 단말의 화면 표시 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치의 제어부가 사용자 단말의 화면의 일영역에 제공하는 관심 항목 표시부를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 방법에 대한 동작 흐름도이다.

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

본원 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" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치(10)를 포함한 인공지능 기반 탈모 관리 시스템(1)의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다. 이하에서는 설명의 편의상, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 시스템(1)을 본 시스템(1)이라 하고, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치(10)를 본 장치(10)라 하기로 한다.

도 1을 참조하면, 본 시스템(1)은 본 장치(10) 및 사용자 단말(3)을 포함할 수 있다.

본 장치(10)는 인공지능(인공지능 모델) 기반 탈모 관리와 관련된 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 본 장치(10)를 이용하는 사용자(2)에게 제공할 수 있다.

사용자 단말(3)은 사용자(2)가 소지한 단말을 의미할 수 있다. 사용자(2)는 본 장치(10)를 이용하는 사용자로서, 탈모 관리를 희망하는 사용자, 탈모 관리 대상자, 탈모 대상자, 탈모인 등으로 달리 지칭될 수 있다.

사용자 단말(3)은 일예로 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), 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(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC, 노트북, 웨어러블 디바이스, 데스크탑 PC 등과 같은 모든 종류의 유무선 통신 장치를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 사용자 단말은 휴대 단말, 단말 등으로 달리 표현될 수 있다.

본 장치(10)는 사용자 단말(3)과 네트워크(7)를 통해 연동되어 데이터를 송수신할 수 있다.

네트워크(7)는 일예로 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정된 것은 아니고, 다양한 유/무선 통신 네트워크를 포함할 수 있다.

본 장치(10)는 사용자 단말(3)에 포함된 장치의 형태로 마련될 수 있다. 이러한 경우, 본 장치(10)는 사용자 단말(3)에 설치되는 프로그램 또는 애플리케이션(어플, 앱)의 형태로 구현 가능한 장치일 수 있다. 달리 말해, 본 장치(10)를 통해 제공되는 인공지능 기반 탈모 관리 방법은 일예로 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로 구현되어 사용자 단말(3)을 통해 사용자(2)에게 제공될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고, 다른 일예로 본 장치(10)는 사용자 단말(3)과 데이터 송수신이 가능한 서버의 형태로 마련될 수 있다. 서버의 형태로 마련된 본 장치(10)는, 본 장치(10)에 의해 제공되는 애플리케이션에 접속한 사용자(2)의 단말인 사용자 단말(3)의 화면 표시를 제어할 수 있다. 도 1을 참조한 설명에서는 본 장치(10)가 일예로 서버의 형태로 마련되는 것을 예로 들어 설명하기로 하며, 이러한 경우 본 장치(10)는 서버, 인공지능 기반 탈모 관리 서버, 중앙 제어 서버 등으로 달리 지칭될 수 있다.

본 시스템(1)에는 사용자 단말(3)을 포함하여, 복수의 사용자 각각이 소지한 복수개의 사용자 단말이 포함될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라 하더라도, 사용자(혹은 사용자 단말)에 대하여 설명된 내용은 복수의 사용자 각각(혹은 복수개의 사용자 단말 각각)에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있고, 그 반대로도 적용될 수 있다.

또한, 본원에서 본 장치(10)에 의해 제공되는 애플리케이션(어플, 앱)은 인공지능 기반 탈모 관리 애플리케이션으로서, 이하 설명의 편의상 본 앱이라 하기로 한다. 이에 따르면, 본 장치(10)는 본 앱을 설치한 사용자(2)의 사용자 단말(3)의 동작(일예로 화면 표시 동작 등)을 제어할 수 있다. 이러한 본 장치(10)는 본 앱의 제공을 통해 인공지능 기반 탈모 관리 플랫폼(본 플랫폼)을 제공할 수 있다. 사용자(2)는 자신이 소지한 단말을 통해 본 앱에 접속함으로써 본 장치(10)에 의해 제공되는 인공지능 기반 탈모 관리 기술(서비스)을 제공받을 수 있다. 본 장치(10)에 대한 보다 구체적인 설명은 다음과 같다.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치(10)의 분석부(12) 내 후처리 모듈에서의 후처리 기술을 설명하기 위한 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 장치(10)는 입력부(11), 분석부(12), 심각도 판단부(13), 제어부(14), 솔루션부(15) 및 인공지능 모델 관리부(16)를 포함할 수 있다.

입력부(11)는 사용자(2)의 머리 영역을 촬영한 이미지(머리 영역 촬영 이미지)를 입력받을 수 있다. 입력부(11)는 사용자(2)의 머리 영역 중 적어도 일부 영역을 촬영한 이미지를 입력받을 수 있다. 본원에서 이미지는 영상이라는 용어와 혼용되어 사용될 수 있다. 입력부(11)가 입력받은 이미지는 머리 영역 촬영 이미지, 모발 이미지 등으로 달리 지칭될 수 있다.

이때, 입력부(11)가 입력받는(수집한) 이미지는 사용자 단말(3)의 카메라로 촬영된 이미지이거나 탈모 병원에 마련된 탈모 진단 기기로 촬영된 이미지일 수 있으며, 다만 이에만 한정되는 것은 아니고, 사용자(2)의 머리 영역의 이미지를 획득할 수 있는 각종 이미지 획득 수단을 통해 획득된 이미지가 적용될 수 있다.

일예로 입력부(11)는 사용자 단말(3)에 포함 가능한 소프트웨어와 하드웨어를 포함한 모듈로 마련될 수 있다. 입력부(11)에서 사용자(2)의 머리 영역 촬영 이미지를 입력받기 위해, 사용자(2)의 머리 영역을 적절히(적어도 일부 영역) 촬영하여 RGB 가시광선 이미지(영상)를 반환(변환)할 수 있는 각종 이미지 획득 수단이 적용될 수 있으며, 이미지 획득 수단의 그 종류는 제한되지 않으며, 일반 영상 카메라 모듈 등이 적용될 수 있다. 본원에서 모듈이라는 용어는 부라는 용어로 혼용되어 사용될 수 있다.

입력부(11)가 입력받는 이미지(영상)는 가시광선 이미지, RGB 가시광선 이미지 등일 수 있으며, 사용자(2)의 머리의 모발 영역과 두피 영역을 충분히 포함하도록 촬영된 이미지임이 바람직할 수 있다.

입력부(11)에서 입력받은 이미지는 일예로 도면에 도시하지는 않았으나, 본 장치(10) 내 임시 저장 모듈(미도시)에 저장될 수 있다. 즉, 입력부(11)는 입력받은 이미지를 적절한 형태로 임시 저장 모듈(미도시)에 저장할 수 있다. 임시 저장 모듈(미도시)은 일예로 SD 카드, SSD 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 저장 수단이 적용될 수 있다. 입력부(11)는 사용자(2)의 모발 및 두피 영역을 충분히 포함하는 영상 확보를 위하여 어떠한 형태로든 구현될 수 있다.

분석부(12)는 입력부(11)에서 입력받은 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 입력된 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행할 수 있다. 분석부(12)는 입력받은 이미지에 전처리를 수행하고, 영상 분할(Image Segmentation)을 수행하는 인공지능 모델의 입력으로 전처리된 이미지를 적용함으로써, 인공지능 모델로부터 출력으로서 입력받은 이미지(전처리된 이미지) 내 각 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역 중 어느 영역에 해당하는지를 예측한 탈모 예측 결과(영역 예측 결과)를 획득할 수 있다.

여기서, 모발 영역은 머리카락이 있는 영역을 의미하고, 두피 영역은 머리카락이 없는 영역(머리카락이 비어있는 영역)을 의미할 수 있다.

구체적으로, 분석부(12)는 전처리 모듈, 인공지능 모듈, 및 후처리 모듈을 포함할 수 있다. 심각도 판단부(13)는 인식 모듈이라 달리 지칭될 수 있고, 분석부(12)와 심각도 판단부(13)는 처리부(혹은 이미지 처리부) 등으로 통칭되어 달리 지칭될 수 있다.

분석부(12) 내 전처리 모듈은 입력부(11)에서 입력받은 이미지를 대상으로 이미지의 형식을 변환하는 전처리를 수행할 수 있다. 전처리 모듈은 입력부(11)에서 입력받은 이미지를 인공지능 모델을 통해 분석을 할 때 보다 분석이 용이해지도록 하기 위해(분석의 용이성을 위해), 입력부(11)에서 입력받은 이미지에 전처리를 수행할 수 있다. 이때, 전처리 수행시에는 일예로 입력받은 이미지의 가로 크기 및 세로 크기의 조정 과정, 이미지 내 픽셀 값을 정규화 과정, 및 노이즈 제거 과정 중 적어도 하나가 수행될 수 있으며, 이러한 전처리 기술로는 종래에 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 이미지 전처리 기술이 적용될 수 있다.

분석부(12) 내 인공지능 모듈은 인공지능 모델을 통해 분석을 수행할 수 있다. 인공지능 모듈은 영상 분할을 수행하는 딥러닝 기반의 인공지능 모델을 통하여 전처리 모듈이 처리한 영상 데이터(즉, 입력부(11)에서 입력받은 이미지를 전처리한 전처리된 이미지)를 입력받아, 전처리된 이미지 내 등장하는 사용자(2)의 두피에 대하여(즉, 전처리된 이미지 내 사용자의 머리 영역에 대응하는 두피의 피부 부분에 대하여) 모발에 해당하는 픽셀들과 머리가 비어 있는 두피 영역(즉, 모발이 존재하지 않는 두피 영역)에 해당하는 픽셀들을 예측하여 반환하는 기능을 수행할 수 있다.

분석부(12)(특히, 분석부 내 인공지능 모듈)에서 분석 수행시 사용되는 인공지능 모델은, 딥러닝 모델, 인공지능(AI) 알고리즘 모델, 기계학습(머신러닝) 모델, 신경망 모델(인공 신경망 모델), 뉴로 퍼지 모델 등을 의미할 수 있다. 또한, 인공지능 모델(딥러닝 모델)은 예시적으로 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN, 합성곱 신경망), 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 딥 신경망(Deep Neural Network) 등 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 모델이 적용될 수 있다.

바람직하게, 분석부(12)(특히, 분석부 내 인공지능 모듈)에서 분석 수행시 사용되는 인공지능 모델은, 이미지(입력 이미지, 즉 전처리된 이미지)에서 사용자(사람)의 모발 영역, 두피 영역 및 배경 영역 등을 인식하도록 기 학습된 Encoder-Decoder 구조를 가지는 DeepLabV3+ 기반의 모델임이 바람직할 수 있다.

DeepLabV3+ 모델은 높은 인식 성능을 발휘하고자 기존 합성곱 연산을 개량하여 필터 사이에 간격이 있는 합성곱 연산을 적용하는 Atrous 합성곱을 활발히 채용한 모델을 의미한다. 뿐만 아니라, DeepLabV3+ 모델은 디바이스의 처리 속도 최적화를 위하여 기존 depthwise seperable 합성곱이 적용되어, 연산을 입력 이미지의 채널별로 한번 수행한 이후에 특정 지점 별로 연산을 수행하는 이원화된 처리 방법을 도입하여 합성곱의 처리 속도를 비약적으로 향상시키는 특징을 갖는다. 더욱이, DeepLabV3+ 모델은 Atrous Spatial Pyramid pooling 기법을 도입하여 상술한 Atrous 합성곱을 여러 간격으로 적용하여 얻은 출력을 연결시켜 적용함으로써 사람들마다(사용자들마다) 상이한 두피 영역 및 모발 영역과 같은 다양한 크기의 객체에 적절히 적용될 수 있도록 구현(마련, 생성)된 것일 수 있다. 즉, 여기서 객체라 함은 입력된 이미지에서 인식하고자 하는 대상을 의미하는 것으로서, 두피 영역과 모발 영역을 의미할 수 있다.

Deeplab V3+는 필터 내부에 빈 공간을 둔 Convolution(연산)으로서, 동일한 양의 파라미터, 계산량으로도 한 픽셀이 볼 수 있는 영역을 크게 가져갈 수 있으며, Convolution과 Pooling을 거치면서 디테일한 정보가 줄어들고, 추상화되는 것을 방지할 수 있는 장점을 갖는다.

인공지능 모듈은(특히, 인공지능 모듈에서 인공지능 모델의 인코더(Encoder))는 입력 이미지(즉, 전처리된 이미지) 내에 포함된(입력 이미지 내에서 등장하는) 객체에 대한 인식 가능한 특징 추출을 위하여 EfficientNet 기반의 백본(BackBone) 네트워크들을 사용할 수 있다.

인공지능 모듈은 본 앱이 배포되는 사용자 단말(3)의 디바이스의 상이한 처리 속도에 대응하기 위해, 일예로 고성능의 인식 성능을 가지지만 처리 속도가 비교적 느린 거대한 모델인 EfficientNet-B7에서부터 빠른 처리 속도를 보이나 상대적으로 낮은 인식 성능을 보이는 EfficientNet-B0 까지의 복수개의 인공지능 모델들 중에서 사용자 단말(3)의 디바이스에 최적화 된 인공지능 모델을 선택하여 사용자(2)가 기대한 만큼의 처리 속도를 발휘할 수 있도록 자동으로 조정하여 인공지능 모델을 선택할 수 있다.

즉, 인공지능 모듈은 사용자 단말(3)의 디바이스의 사양(성능)을 고려하여, 복수개의 인공지능 모델 중 사용자 단말(3)의 사양(성능)에 최적화된 모델로 판단되는 어느 하나의 인공지능 모델을 선택(선정)하고, 선택된 어느 하나의 인공지능 모델을 이용하여 입력으로 전처리된 이미지를 적용함으로써, 탈모 예측 결과를 출력(제공)할 수 있다. 여기서, 복수개의 인공지능 모델에는 EfficientNet-B0 내지 EfficientNet-B7 이 포함될 수 있다. 본 장치(10) 내 DB(미도시)에는 사용자 단말의 모델별(사양별, 성능별) 최적화된 최적화 인공지능 모델의 정보가 기 저장되어 있을 수 있으며, 이를 토대로 사용자(2)가 소지한 사용자 단말(3)에 최적화된 인공지능 모델의 선택(선정)이 이루어질 수 있다.

즉, 분석부(12)에서 고려되는 인공지능 모델(즉, 선택된 어느 하나의 인공지능 모델)은 전처리된 이미지를 입력으로 하고, 출력으로는 입력된 전처리된 이미지에 대응하는 탈모 예측 결과를 출력(제공)할 수 있다. 인공지능 모델은, 입력된 전처리된 이미지 내 각 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역 중 어느 영역에 해당하는지를 예측한 탈모 예측 결과(영역 예측 결과)를 출력으로 제공할 수 있다.

구체적으로, 인공지능 모델의 출력(출력 이미지)은 입력 이미지(인공지능 모델의 입력으로 적용된 전처리된 이미지)와 동일한 크기(동일한 가로, 세로 크기)를 가지는 행렬 형태로 이루어질 수 있다. 이때, 행렬 내 각 원소에는 같은 곳에 위치하는 입력 이미지의 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역과 같은 복수의 클래스 중에서 어느 클래스에 해당할지 여부를 나타내는 예측 값이 정수의 형태로 할당되어 있을 수 있다.

즉, 인공지능 모델의 출력에 해당하는 행렬 내 각각의 원소와 입력 이미지 내 각각의 픽셀 간에는 1:1로 대응될 수 있다. 이에 따라, 행렬 내 각 원소에는 각 원소의 위치와 동일 위치에 존재하는 입력 이미지 내 픽셀(즉, 각 원소에 대응되는 입력 이미지 내 픽셀)이 배경 영역인지, 모발 영역인지 혹은 두피 영역인지를 나타내는 예측 값(영역 예측 값)이 정수 값으로 할당(부여)되어 있을 수 있다.

예시적으로, 행렬 내 원소들 중 제1 원소에 대응되는 제1 픽셀(즉, 입력 이미지 내 복수의 픽셀 중, 행렬 내 제1 원소가 있는 위치와 동일 위치에 존재하는 제1 픽셀)이 배경 영역인 것으로 예측되면 0 값이, 모발 영역인 것으로 예측되면 1 값이, 두피 영역인 것으로 예측되면 2 값이 할당(부여)되어 있을 수 있으며, 다만, 이에만 한정되는 것은 아니고 예측 값의 숫자는 본 장치(10)를 관리하는 관리자에 의해 다양한 값으로 설정, 변경될 수 있다.

인공지능 모델은 행렬 내 각 원소에 예측 값이 할당(부여)되어 있는 행렬 정보를 탈모 예측 결과(영역 예측 결과)로서 출력(제공)할 수 있다. 인공지능 모델의 출력은 곧 인공지능 모듈의 출력을 의미할 수 있다. 이때, 인공지능 모델(인공지능 모듈)의 출력인 탈모 예측 결과는, 일예로 행렬 내 각 원소에 예측 값이 할당(부여)되어 있는 행렬 정보일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 행렬 정보를 기반으로 전처리된 이미지에서 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역이 구분되어 있는 이미지(즉, 행렬 정보가 포함되어 있는 행렬 정보 반영 전처리된 이미지(머리 영역 이미지))일 수 있다.

분석부(12) 내 후처리 모듈은 인공지능 모델(인공지능 모듈)의 출력인 탈모 예측 결과를 입력받고, 입력받은 탈모 예측 결과에 대하여 영상처리 알고리즘을 적용해 보정을 수행함으로써 보정된 탈모 예측 결과(즉, 보정에 의해 정확도가 향상된 정확한 탈모 예측 결과)를 산출하여 제공할 수 있다. 여기서, 영상처리 알고리즘으로는 종래에 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 영상(이미지) 처리(분석) 알고리즘이 적용될 수 있다.

구체적으로, 후처리 모듈은 도 2에 도시된 것과 같이, 인공지능 모듈(인공지능 모델)의 예측 결과인 탈모 예측 결과를 인공지능 모듈로부터 획득하고, 획득된 탈모 예측 결과를 기초로 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역의 클래스 예측 값에 따라 별도의 행렬로 구성(즉, 각 클래스별로 행렬을 구성)할 수 있다. 여기서, 각 클래스별로 구성된 행렬은 개별 행렬이라 지칭될 수 있으며, 배경 영역에 대응하는 제1 행렬, 모발 영역에 대응하는 제2 행렬 및 두피 영역에 대응하는 제3 행렬이 포함될 수 있다. 이렇게 구성된 개별 행렬에서는, 객체에 해당하는 영역이 1 값으로 구성되고, 그 이외의 모든 영역(객체에 해당하는 영역이 아닌 영역)이 0 값으로 구성될 수 있다. 이후 후처리 모듈은 구성된 개별 행렬에 대하여 열림 연산과 닫힘 연산 기반의 보정 기법을 적용함으로써 후처리 수행을 완료할 수 있다.

여기서, 열림 연산과 닫힘 연산은 침식 기법과 팽창 기법을 통해 구현될 수 있다.

구체적으로, 본 장치(10)에 적용되는 침식 기법은, 가로와 세로가 n 크기를 갖는 필터를 적용하여 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 개별 행렬에 적용시키는 기법을 의미할 수 있다. 이때 침식 기법은 행렬과 필터가 겹치는 영역에 해당하는 어떠한 원소들 중에서 어느 하나라도 1이 아닐 경우에 필터에 해당하는 영역을 모두 0으로 맵핑하는 연산을 수행함으로써, 해당 객체로 잘못 인식된 객체(즉, 실제로는 두피 영역이나 모발 영역이 아닌데, 인공지능 모델이 두피 영역이나 모발 영역인 것으로 잘못 인식한 영역(픽셀, 행렬의 원소))에 대한 잡음 값을 제거함과 동시에 돌출 부분을 제거할 수 있다. 이때 침식 기법에 의하면, 처음 인공지능 모델로 인식되었던 객체의 크기가 침식 기법의 적용 후에 전반적으로 축소되게 되는 특징이 있다.

팽창 기법은 침식 기법과는 반대로 가로와 세로가 n 크기를 갖는 필터를 슬라이딩 윈도우 기법으로 적용하여 행렬과 필터가 겹치는 영역에 대항하는 어떠한 원소들 중 어느 하나라도 1일 경우 필터에 해당하는 모든 영역을 1로 맵핑하는 연산을 수행하는 기법을 의미할 수 있다. 후처리 모듈은 팽창 기법을 적용함으로써, 침식 기법을 통해 축소되었던 객체에 대한 보정 과정을 수행할 수 있다.

후처리 모듈은 열림 연산의 수행시 침식 기법을 먼저 적용한 후에 팽창 기법을 적용함으로써, 탈모 예측 결과의 이미지 내에서 오인식 된 잡음과 같은 픽셀을 보정하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 후처리 모듈은 닫힘 영산의 수행시 팽창 기법을 적용한 후에 침식 기법을 적용함으로써, 도 2의 좌측 그림에 도시된 것과 같이 잘못 인식되어 개별 영역으로 분할된 모발 영역(즉, 인공지능 모델에 의해 잘못 예측되어 개개의 영역으로 세부 분할되어 있던 모발 영역들로서, 도 2의 촤즉 그림에서 노란색 영역들 및 해당 노란색 영역들에 이웃하여 있는 남색 영역들)을 보정하여, 결과적으로 도 2의 우측 그림에 도시된 것과 같이 하나의 모발 영역(노란색으로 표시된 영역)으로 보정하는 기능을 수행할 수 있다.

후처리 모듈은 이와 같은 연산을 수행함으로써(즉, 탈모 예측 결과로부터 개별 행렬을 구성하고, 구성된 개별 행렬에 열림 연산을 적용한 후 닫힘 연산을 적용하는 후처리 연산을 수행함으로써), 너무 작은 탈모 영역과 머리카락 사이사이에 비어 있는 영역을 효과적으로 제외함으로 전문가가 탈모로서 인지할 수 있는 탈모 영역에 대해서만 처리할 수 있도록 할 수 있다. 다시 말해, 후처리 모듈은 상술한 후처리 연산을 수행함으로써, 기 설정된 크기 이하의 크기를 갖는 두피 영역(즉, 너무 작은 크기의 탈모 영역에 해당하는 두피 영역과 머리카락 사이사이에 비어 있는 영역에 해당하는 두피 영역)을 탈모 영역이 아닌 것으로 판단하여 탈모 예측 결과의 이미지(혹은 전처리된 이미지) 내에서 효과적으로 제외되도록 할 수 있으며, 이를 통해 탈모 전문가나 사용자(2)가 실제 탈모인 것으로 인지(판단)할 수 있는 참(true) 탈모 영역(두피 영역)이 탈모 예측 결과의 이미지(혹은 전처리된 이미지)에 포함되도록 후처리를 수행할 수 있다.

이에 따르면, 분석부(12)는 입력부(11)에서 입력받은 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행하고, 그에 따른 분석 결과를 제공할 수 있다. 이때, 분석부(12)가 제공하는 분석의 결과(분석 결과)는 탈모 예측 결과일 수 있으며, 특히나 후처리 모듈에 의해 후처리가 이루어진 후처리된 탈모 예측 결과일 수 있다. 이러한, 후처리된 탈모 예측 결과는 입력부(11)가 입력받은 이미지에 대응하여, 해당 입력받은 이미지에서 참(true) 탈모 영역(참 두피 영역), 모발 영역 및 배경 영역이 서로 구분되어 표시되어 있는 탈모 예측 결과 정보(이미지)를 의미할 수 있다.

심각도 판단부(13)는 분석부(12)에 의한 분석의 결과(즉, 후처리된 탈모 예측 결과)를 기반으로 사용자(2)의 탈모의 심각도(내지 진행도)를 판단할 수 있다. 심각도 판단부(13)는, 탈모 예측 결과(특히나, 후처리된 탈모 예측 결과)를 기반으로 사용자(2)의 탈모 수준(탈모의 심각한 정도를 나타내는 탈모의 수준/레벨/단계)을 수치화함으로써 심각도를 판단할 수 있다. 이때, 심각도 판단부(13)는 후처리된 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자(2)의 머리 영역의 전체 넓이, 두피 영역(즉, 참 두피 영역)의 넓이와 개수를 고려하여 심각도를 판단할 수 있다. 심각도 판단부(13)는 후처리된 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자(2)의 머리 영역 전체 대비 참 두피 영역의 비율을 통해 탈모 수준을 수치화함으로써 심각도를 판단할 수 있다. 이때, 후처리된 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 두피 영역은 참 두피 영역을 의미할 수 있다.

구체적으로, 심각도 판단부(13)는 후처리 모듈이 반환한 온전한 탈모 예측 결과(즉, 분석부(12)가 분석 결과로 제공하는 후처리된 탈모 예측 결과)에 대하여 실제 사용자(2)의 탈모 정도(수준, 레벨)를 수치화하여 탈모 심각도를 판단할 수 있다.

심각도 판단부(13)는 일예로 Suzuki와 Abe가 제안한 contour(윤곽, 외곽선, 경계) 추출 알고리즘을 후처리된 탈모 예측 결과의 이미지 내 모발 영역과 두피 영역(참 두피 영역)에 적용함으로써, 사용자(2)의 모발 영역과 두피 영역(참 두피 영역)을 포함한 전체 머리 영역의 넓이(머리 영역의 전체 넓이)를 산출한 이후에, 탈모로 인해 모발이 비어있는 영역인 n 개의 두피 영역(참 두피 영역)의 개수와 해당 n 개 두피 영역의 넓이를 산출할 수 있으며, 이후 산출된 넓이를 토대로 아래의 수학식 1을 통해 탈모의 수준(심각도)을 수치화할 수 있다. 여기서, contour 추출 알고리즘에 대한 설명은 예시적으로 ‘‘Suzuki, S. and Abe, K., Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following. CVGIP 30 1, pp 32-46 (1985)' 문헌을 참고하여 이해될 수 있으며, 이하 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

[수학식 1]

위 수학식 1은 탈모 심각도 함수를 나타내며, 탈모 심각도 함수는 전체 머리 영역(즉, 후처리된 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자의 머리 영역의 전체 넓이) 대비 탈모로 인해 머리가 소실된 두피 영역(즉, 후처리된 탈모 예측 결과의 이미지 내 참 두피 영역들 각각의 넓이를 합한 합계 넓이)의 비율을 구하는 함수를 의미한다. 즉, 탈모 심각도 함수는 전체 머리 영역 대비 참 두피 영역이 차지하는 비율을 구하는 함수를 의미할 수 있다.

이때, 수학식 1에 의하면, exp 함수에 의해 두피 영역(참 두피 영역)의 개수가 많을수록 더 높은 심각도가 반환될 수 있다. 즉, 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내에서 참 두피 영역의 개수가 많을수록, 심각도 판단부(13)는 탈모의 심각도의 판단 결과로서 보다 높은 수치값을 제공할 수 있다. 이때, 탈모의 심각도의 판단 결과인 수치값이 큰 값을 가질수록 탈모의 수준(정도)이 심각함을 의미하고, 수치 값이 낮을수록 탈모의 수준(정도)이 약함을 의미할 수 있다.

예시적으로, 심각도 판단부(13)는 수학식 1에 의해 산출된 수치값이 10 이상인 경우 탈모의 심각도가 '위험(4단계)' 수준인 것으로 판단하고, 산출된 수치값이 5 이상 10 미만 중 어느 하나의 값인 경우 탈모의 심각도가 '약간 위험(3단계)' 수준인 것으로 판단하고, 산출된 수치값이 2 이상 5 미만 중 어느 하나의 값인 경우 탈모의 심각도가 '보통(보통 위험)(2단계)' 수준인 것으로 판단하고, 산출된 수치값이 2 미만인 경우 탈모의 심각도가 '정상(1단계)' 수준인 것으로 판단할 수 있다. 이때, 본원의 일예에서는 탈모의 심각도가 위험, 약간 위험, 보통 및 정상과 같이 4단계로 구분되는 것으로 예시하였으나, 이는 본원의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일 뿐, 이에만 한정되는 것은 아니고, 탈모의 심각도의 단계 수의 설정 및 각 단계별 수치값의 범위 설정은 본 장치(10)를 관리하는 관리자에 의해 다양한 값으로 설정, 변경될 수 있으며, 혹은 본 앱의 설치 환경에 따라 다양하게 설정, 변경(조정)될 수 있다.

제어부(14)는 심각도 판단부(13)에서 판단된 판단 결과인 사용자(2)의 탈모의 심각도의 정보를 사용자(2)가 소지한 사용자 단말(3)로 제공할 수 있으며, 이를 통해 사용자(2)가 사용자 단말(3)에 표출된 심각도의 정보를 인지(확인)할 수 있다. 혹은 제어부(14)는 판단 결과를 본 장치(10)에 자체 마련된 디스플레이부(미도시)에 표출시킬 수 있다. 제어부(14)는 본 장치(10) 내 각 부의 동작을 제어할 수 있으며, 사용자 단말(3)의 화면 표시를 제어할 수 있다.

솔루션부(15)는 심각도 판단부(13)에서 판단된 판단 결과(심각도의 정보)를 고려하여 사용자(2)에게 탈모 관리를 위한 솔루션 정보를 생성하고, 생성된 솔루션 정보를 제공할 수 있다. 솔루션부(15)는 생성된 솔루션 정보를 사용자 단말(3)의 화면에 표시되도록 사용자 단말(3)로 제공할 수 있다. 이때, 생성된 솔루션 정보에는 의료기관 추천 정보, 탈모 케어 제품 추천 정보, 개인 맞춤화된 알람 정보 등이 포함될 수 있다.

즉, 솔루션부(15)는 심각도 판단부(13)에서 판단된 사용자(2)의 탈모의 심각도 정보와 사용자(2)의 탈모 이미지를 기반으로, 사용자(2)에게 적절한 탈모 치료 내지 예방, 완화를 위한 솔루션을 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 사용자(2)의 탈모 이미지라 함은 일예로 입력부(11)가 입력받은 사용자의 머리 영역을 촬영한 이미지에 대응하는 이미지로서, 상술한 후처리된 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지(즉, 후처리된 탈모 예측 결과가 포함된 사용자의 머리 영역의 이미지)임이 바람직할 수 있다.

구체적으로, 솔루션부(15)는 의료기관 연결 모듈, 제품 추천 모듈 및 제품 알람 모듈을 포함할 수 있다.

의료기관 연결 모듈은 사용자(2)가 탈모와 관련해 전문적인 치료를 받을 수 있도록 하기 위해, 탈모 관련 전문적인 의료기관인 복수의 의료기관(즉, 복수의 탈모 전문 의료기관) 중 적어도 하나의 의료기관으로 사용자(2)의 탈모의 심각도 정보와 사용자(2)의 탈모 이미지를 암호화하여 전송할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 자신의 탈모 상태를 고려해 필요에 따라 전문적인 치료를 받을 수 있도록 할 수 있다. 일예로, 의료기관 연결 모듈은 사용자(2)에게 복수의 의료기관의 정보를 솔루션 정보(특히, 솔루션 정보 내 의료기관 추천 정보)로서 제공할 수 있으며, 이때 복수의 의료기관 중 어느 하나의 의료기관을 사용자가 선택한 것으로 감지되면, 사용자에 의해 선택된 의료기관이 사용자가 치료를 받기를 희망하는 의료기관인 것으로 인식하여, 사용자가 선택한 의료기관으로 사용자(2)의 탈모의 심각도 정보와 사용자(2)의 탈모 이미지를 암호화하여 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자에 의해 선택된 의료기관은 본 장치(10)로부터 수신한 사용자(2)의 탈모의 심각도 정보와 사용자(2)의 탈모 이미지를 토대로 사용자에게 탈모 관련 치료를 진행(수행)할 수 있다.

제품 추천 모듈은 사용자(2)의 탈모의 심각도 정보와 사용자(2)의 탈모 이미지를 기반으로, 복수의 온라인 쇼핑몰 상에서 판매되는 탈모 케어 제품 중 적어도 하나의 탈모 케어 제품을 솔루션 정보(특히, 솔루션 정보 내 탈모 케어 제품 추천 정보)로서 사용자 단말(3)로 제공할 수 있다. 이러한 탈모 케어 제품에는 탈모 샴푸, 탈모 에센스, 탈모 트리트먼트, 탈모 약(먹는 약) 등이 포함될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 탈모 케어 관련 각종 제품(상품, 물품)이 적용될 수 있다.

제품 알람 모듈은 의료기관 연결 모듈에서 제공한 솔루션 정보(즉, 의료기관 추천 정보)와 제품 추천 모듈에서 제공한 솔루션 정보(즉, 탈모 케어 제품 추천 정보)를 토대로, 현재 사용자의 탈모 상태에 근거하여 차등적인 사용량 및 사용시간을 설정하여 개인 맞춤화된 알람을 제공할 수 있다. 다시 말해, 제품 알람 모듈은 일예로 탈모 케어 제품 추천 정보를 솔루션 정보로서 제공받은 사용자가 탈모 케어 제품 추천 정보에 대응하는 탈모 케어 제품(일예로 탈모 샴푸)을 구매한 것으로 감지된 경우, 사용자가 구매한 탈모 케어 제품의 사용시의 추천(권장) 사용량과 추천(권장) 사용 시간의 정보를 사용자의 현재 탈모 상태(즉, 심각도 판단부(13)에서 판단된 사용자의 탈모의 심각도)에 따라 달리(차등적으로) 산출한 후, 산출된 추천(권장) 사용량과 추천(권장) 사용 시간의 정보가 포함된 알람 정보를 솔루션 정보(특히, 솔루션 정보 내 개인 맞춤화된 알람 정보)로서 사용자 단말(3)로 제공할 수 있다.

예시적으로, 개인 맞춤화된 알람 정보는, 탈모의 심각도가 위험(4단계) 수준인 경우 '구매하신 탈모 케어 제품을 사용시마다 1회당 5ml을 사용하고, 3분동안 충분히 마사지하며 거품을 내주세요'와 같을 수 있다. 다른 예로, 개인 맞춤화된 알람 정보는 탈모의 심각도가 보통(2단계) 수준인 경우 '구매하신 탈모 케어 제품을 사용시마다 1회당 3ml을 사용하고, 2분동안 충분히 마사지하며 거품을 내주세요'와 같을 수 있다. 이처럼, 제품 알람 모듈은 사용자(2) 개인의 현재 탈모 상태(탈모의 심각도)에 따라, 각 사용자마다 각기 다른 사용량 및 사용 시간 정보를 포함한 개인 맞춤화된 알람 정보를 생성해 솔루션 정보로서 제공할 수 있다.

이때, 일예로 탈모 케어 제품 추천 정보를 제공받은 사용자가 탈모 케어 제품 추천 정보에 대응하는 탈모 케어 제품(일예로 탈모 샴푸)을 구매했을 때, 사용자가 구매한 탈모 케어 제품(이하, 설명의 편의상 구매 탈모 케어 제품이라 함)에는 구매 탈모 케어 제품 내 용액(일예로, 샴푸 용액)의 토출이 이루어지는 토출부에 마련된 토출양 제어부가 포함되어 있을 수 있다. 이때, 토출양 제어부는 본 장치(10)와 네트워크(7)를 통해 연동되어 데이터를 송수신할 수 있으며, 제어부(14)에 의해 동작이 제어될 수 있다.

제어부(14)는 사용자가 탈모 케어 제품을 구매하여 수신하였을 때, 사용자가 구매한 구매 탈모 케어 제품의 토출양 제어부로 제어 신호를 제공할 수 있다. 이때, 제어 신호는 제품 알람 모듈에서 제공(생성)되는 개인 맞춤화된 알람 정보와 관련된 제어 신호일 수 있다. 예시적으로, 개인 맞춤화된 알람 정보가 '구매하신 탈모 케어 제품을 사용시마다 1회당 5ml을 사용하고, 3분동안 충분히 마사지하며 거품을 내주세요'와 같은 정보인 경우, 제어부(14)는 '구매 탈모 케어 제품에서 5ml의 용액만 토출되도록 제어하라'와 같은 제어 신호를 토출양 제어부로 제공할 수 있다. 토출양 제어부는 제어부(14)로부터 수신한 제어 신호에 기초하여 토출부로부터 토출되는 용액(구매 탈모 케어 제품 내 용액)의 토출양이 제어 신호 내 제어 토출양(일예로 5ml)에 맞추어 토출되도록 제어할 수 있다. 이러한 본 장치(10)는 토출양 제어부의 제어를 통해 개인 맞춤화된 알람 정보에 해당하는 추천(권고) 사용량 만큼만 구매 탈모 케어 제품의 용액이 토출되도록 자동 제어(토출양을 제한)할 수 있는바, 사용자가 추천 사용량보다 너무 많이 사용하거나 너무 적게 사용하는 것 없이 추천 사용량 만큼으로만 사용해 탈모 케어를 수행하도록 할 수 있어, 효과적인 탈모 방지, 완화, 예방 등이 이루어지도록 할 수 있다.

이때, 토출양 제어부는, 일예로 구매 탈모 케어 제품의 토출부가 상측에서 하측으로 누름에 의해 펌핑되어 용액이 토출되는 펌핑 구조를 가진 경우, 펌핑 구조에 의한 펌핑의 기본 최대 이동 거리의 수준을 달리 제어함으로써 토출양을 제어(제한)할 수 있다. 일예로, 구매 탈모 케어 제품이 자체적으로 생산되었을 때 펌핑의 기본 최대 이동 거리가 3cm 이고(즉, 토출부를 끝까지 눌렀을 때 토출부가 이동하는 최대 거리가 3cm이고), 이때 기본 최대 이동 거리의 이동시 용액의 토출양이 10ml이라고 하자. 이러한 경우, 토출양 제어부는 제어부(14)로부터 '구매 탈모 케어 제품에서 5ml 의 용액만 토출되도록 제어하라'와 같은 제어 신호를 수신한 경우, 구매 탈모 케어 제품의 최대 이동 거리가 기본 최대 이동 거리인 3cm가 아닌, 1.5cm가 되도록 제어(제한)할 수 있다. 이처럼, 토출양 제어부가 구매 탈모 케어 제품의 최대 이동 거리를 1.5cm로 제어함에 따라, 구매 탈모 케어 제품에서는 사용자가 토출부를 최대한 끝까지 누르더라도 토출부가 1.5cm만큼만 이동될 수 있고, 이에 따라 5ml 만큼의 용액만이 토출부를 통해 토출될 수 있다. 즉, 구매 탈모 케어 제품에서 원래는 한번의 펌핑으로 최대 10ml에 해당하는 용액이 토출되나, 제어 신호에 따른 토출양 제어부의 제어에 의해 한번의 펌핑으로 최대 5ml 에 해당하는 용액만이 토출될 수 있다.

인공지능 모델 관리부(16)는 분석부(12)에서 이용되는 인공지능 모델을 주기적으로 학습시키고 최적화시킬 수 있다. 여기서, 주기적이라 함은 미리 설정된 기간을 의미할 수 있고, 예시적으로 3일, 5일 등일 수 있다. 인공지능 모델의 학습 및 최적화의 수행 주기인 미리 설정된 기간은, 본 장치(10)를 관리하는 관리자에 의해 다양한 값으로 설정, 변경될 수 있다.

인공지능 모델 관리부(16)는 인공지능 모델 학습부 및 인공지능 모델 배포부를 포함할 수 있다.

인공지능 모델 학습부는 일예로 온라인 학습을 기반으로 모발 영역과 두피 영역을 탐지하는 고성능의 영상 분할 모델(즉, 영상 분할을 수행하는 인공지능 모델)을 학습시킬 수 있다. 즉, 인공지능 모델 학습부는 온라인 학습 기반 모발과 두피 영역을 탐지하는 고성능의 영상 분할 모델을 학습할 수 있다. 이때, 인공지능 모델 학습부는, 복수의 사용자의 머리 영역을 촬영함으로써 획득된 복수개의 이미지(즉, 복수개의 머리 영역 촬영 이미지)를 인공지능 모델의 입력값으로 적용시키고, 복수개의 이미지 각각과 매칭되는 탈모 예측 결과(내지 후처리된 탈모 예측 결과)를 인공지능 모델의 출력값으로 적용시킴으로써, 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.

인공지능 모델 배포부는, 인공지능 모델 학습부에서 학습된 인공지능 모델(즉, 기 학습된 인공지능 모델)을 사용자 환경에 걸맞게(즉, 본 앱의 설치 환경이나 사용자 단말(3)의 디바이스의 사양(성능)에 맞추어) 최적화시켜 사용자 단말(3)에서 효과적으로 구동 가능하도록 변환하여 사용자 단말(3)로 배포할 수 있다. 즉, 인공지능 모델 배포부는 인공지능 모델을 사용자 환경에 걸맞게 최적화하여 사용자 단말에서 효과적으로 구동 가능하도록 변환하여 배포할 수 있다.

본 장치(10)에서 사용자(2)와 관련해 고려되고 생성되는 각종 정보(데이터들)(예시적으로, 입력받은 이미지, 심각도 판단 정보, 탈모 예측 결과 등)는 일예로 본 장치(10) 내 DB(데이터베이스부, 미도시)에 암호화되어 저장되고 관리될 수 있다.

본원은 본 장치(10) 및 본 시스템(1)을 제공함으로써, 인공지능 기반으로 사용자(2)의 탈모의 진행도와 심각도를 객관적이고 정확하게 파악 가능하도록 제공할 수 있어, 이를 통해 탈모인들이 겪는 심적 고통을 경감시킬 수 있다. 본 시스템(1)은 모발 건전성 인식 시스템 등으로 달리 지칭될 수 있다.

본 장치(10)에서 입력부(11)는 탈모인(사용자(2))의 모발 이미지(머리 영역을 촬영한 이미지)를 입력받을 수 있다. 즉, 입력부(11)는 사용자의 머리 영역을 촬영하여 해당 이미지를 수집할 수 있다.

분석부(12)는 입력받은 이미지를 딥러닝 기반의 영상 분할(Image Segmentation) 알고리즘을 통해 모발 영역과 머리카락이 없는 두피 영역의 확보를 수행할 수 있다. 즉, 분석부(12)는 입력받은 이미지를 딥러닝 기반 영상 분할 모델로 분석하여 모발 영역과 두피 영역의 범위와 위치를 파악할 수 있다.

분석부(12) 내 후처리 모듈은 인공지능 모델의 처리 결과(탈모 예측 결과)를 바탕으로 정확한 모발 영역 및 두피 영역을 인식하도록 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 후처리 모듈은 인공지능 모델이 반환한 두피 및 모발 영역 정보를 바탕으로 추가적인 영상처리 기반의 알고리즘을 적용하여 고품질의 정확한 영역(모발 영역과 두피 영역)을 확보할 수 있다.

심각도 판단부(13)는 후처리된 결과(즉, 후처리된 탈모 예측 결과)를 기반으로 해당 탈모인(사용자(2))의 탈모의 심각도(탈모 단계, 진행도 등)를 수치화하여 반환할 수 있다. 즉, 심각도 판단부(13)는 모발 영역 대비 머리가 비어있는 두피 영역의 비율과 해당 두피 영역의 개수를 기반으로 탈모의 심각도와 진행도를 반환할 수 있다.

솔루션부(15)는 사용자의 탈모 단계 및 심각도에 근거하여 생성한 솔루션 정보를 제공함으로써, 정기적인 탈모 관련 약을 복용하거나 제품을 사용을 사용자(2)에게 권고할 수 있다. 또한, 인공지능 모델 관리부(16)는 이미지를 인식하기 위한 딥러닝 기반 인공지능 모델의 학습과 최적화를 수행하고 이를 사용자가 사용하기 용이한 형태로 시스템에 배포할 수 있다. 또한, 도면에 도시하지는 않았으나, 본 장치(10)는 사용자(2)가 본 장치(10)에 의해 제공되는 인공지능 기반 탈모 관리 서비스를 이용할 수 있도록 하기 위해, 사용자(2)와 상호작용 등을 수행하는 사용자 인터페이스부를 포함할 수 있다.

기존 탈모 관리 시스템은 다음과 같은 한계점이 있다. 첫째로, 기존 시스템은 높은 성능의 인공지능 모델을 탑재하지 못한 문제점이 있다. 또한, 기존 시스템은 전문가의 탈모 진단을 보조하기 위한 목적으로 도입된 것으로서, 탈모인들의 커뮤니티와 전문가의 상담이 가능하도록 하는 기능 등을 제공하기도 하나, 종래에 공지된 기존 탈모 관리 기술들은 대부분 탈모의 객관적인 심각도와 진행도를 파악하는 데에 어려움이 존재한다. 셋째로, 기존의 시스템은 사용자의 탈모 심각도 및 진행도에 따른 개인 맞춤화된 진단을 제공하지 못하는 문제가 있다. 이와 관련해 예시적으로 종래에는 탈모 완화를 위한 탈모약의 복용 시간 알람을 사용자에게 제공하는 기능은 있으나, 이는 사용자 또는 관리자가 설정한 시간에 의존하는 것으로서, 종래 공지된 기존 탈모 관리 기술에서는 사용자의 탈모의 단계나 심각도의 수준을 고려해 개인 맞춤화된 서비스를 제공하는 기술이 존재하지 않는다.

이에, 본원은 본 시스템(1) 및 본 장치(10)를 제공함으로써, 상술한 기존 탈모 관리 기술(시스템)이 갖는 문제를 효과적으로 해소할 수 있다. 즉, 본원은 본 장치(10) 및 본 시스템(1)의 제공을 통해, 탈모인들의 아픔과 고충을 해결하는 안정적인 탈모 캐어 기술을 제공할 수 있다.

본 장치(10)는 카메라가 구비된 사용자 단말(3)을 통해 수집된 탈모인의 모발 이미지를 바탕으로 딥러닝 기반의 영상 분할 모델(인공지능 모델)과 후처리 알고리즘을 통하여 정확한 탈모 영역 정보(즉, 참 두피 영역)를 확보하여 이를 토대로 해당 사용자(2)의 탈모의 심각도(진행도)를 객관적이고 정확하게 파악할 수 있으며, 판단된 심각도 정보를 고려(즉, 사용자의 현재의 탈모 상태를 고려)하여 솔루션 정보를 생성하여 제공함으로써 솔루션 정보를 통해 사용자(2)에게 최적화된 탈모 관련 제품(탈모 케어 제품)의 복용 및 사용을 주기적으로 권고할 수 있다. 본 장치(10)에서 고려되는 인공지능 모델은 온라인 학습을 통해 지속적으로 최적화되어 지속적으로 그 성능이 향상되는 특성을 가질 수 있다.

도 3은 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치(10)에 의해 제어되는 사용자 단말(3)의 화면 표시 예를 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 제어부(14)는 일예로 솔루션 정보 중 의료기관 추천 정보를 사용자 단말(3)로 제공할 때, 의료기관 추천 정보에 대응하는 의료기관 정보(일예로 복수의 의료기관 중 사용자가 선택한 어느 하나의 의료기관의 정보, 추천 의료기관의 정보)를 지도와 연계하여 지도 상 해당 의료기관의 위치에 아이콘으로 표시하여 도 3의 좌측 도면에 도시된 것과 같이 제공할 수 있다. 또한, 제어부(14)는 인공지능 모델의 출력인 탈모 예측 결과 혹은 후처리된 탈모 예측 결과를 일예로 도 3의 우측 도면에 도시된 것과 같이 제공할 수 있다. 이러한 후처리된 탈모 예측 결과에는 예시적으로 입력부(11)에서 입력된 이미지 내에서 참 두피 영역(탈모 영역)과 모발 영역이 구분되어 표시된 이미지(이때, 일예로 참 두피 영역은 파란색 표시 영역, 모발 영역은 연두색 표시 영역, 배경 영역은 빨간색 표시 영역을 의미할 수 있음)와 검진 결과(즉, 심각도 판단부(13)에 의해 판단된 탈모의 심각도 정보)가 포함될 수 있다. 이는 본원의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일 뿐, 이에만 한정되는 것은 아니다.

한편, 제어부(14)는 사용자 단말(3)의 화면의 일영역에 의료기관 정보 제공 메뉴를 표시(제공)할 수 있다. 본원에서 의료기관이라 함은 탈모 전문 의료기관을 의미할 수 있다. 사용자(2)가 의료기관 정보 제공 메뉴를 클릭한 경우, 이에 응답하여 제어부(14)는 본 장치(10)의 의료기관 DB(미도시)에 기 등록된 복수의 의료기관의 정보를 제공할 수 있다. 의료기관 DB(미도시)에는 의료기관의 정보로서 의료기관의 의료기관명, 영업시간, 주소 등이 저장될 수 있다. 의료기관 정보 제공 메뉴는 일예로 상술한 솔루션 정보 중 의료기관 추천 정보를 제공하기 위한 메뉴일 수 있다.

이때, 제어부(14)는 복수의 의료기관의 정보를 사용자 단말(3)로 제공할 때, 복수의 의료기관의 위치가 마크 아이콘으로 표시된 지도(map)를 사용자 단말(3)의 화면에 표시할 수 있다.

이때, 제어부(14)는 지도의 표시시, 사용자(2)가 의료기관 정보 제공 메뉴를 선택(클릭)한 선택 시점을 기준으로, 복수의 의료기관 중 선택 시점에 이용이 가능한 이용 가능 의료기관에 대응하는 마크 아이콘을 선택 시점에 이용이 불가능한 이용 불가 의료기관에 대응하는 마크 아이콘 보다 인식 또는 식별이 용이한 형태로 표시할 수 있다.

이때, 이용 가능 의료기관에 대응하는 마크 아이콘을 이용 불가 의료기관 보다 인식 또는 식별이 용이한 형태로 표시한다는 것은, 시각적으로 강조된 형태(예를 들어, 이용 가능 의료기관에 대응하는 마크 아이콘의 테두리 선의 색상이나 두께 등을 달리할 수 있음), 크기가 확장된 형태, 청각적인 효과를 수반하는 형태 및 동적인 애니메이션 형태 중 적어도 하나로 표시하는 것을 의미할 수 있다.

구체적인 예로, 사용자(2)가 의료기관 정보 제공 메뉴를 선택함으로써 일예로 사용자 단말(3)의 위치(gps 위치)로부터 그 주변에 위치해 있는 의료기관을 지도에서 확인(검색)하고자 한다고 하자. 그리고, 사용자 단말(3)의 위치의 주변에 3개의 의료기관이 위치해 있다고 하자. 이러한 경우, 제어부(14)는 의료기관 정보 제공 메뉴에 대하여 사용자(2)의 선택이 이루어진 시점(선택 시점)에, 사용자 단말(3)의 화면에 지도(map)를 표시할 수 있으며, 이때 지도(map) 상에는 복수의 의료기관으로서 3개의 의료기관(즉, 제1 의료기관 내지 제3 의료기관)의 위치가 마크 아이콘으로 표시되어 있을 수 있다.

여기서, 각각의 의료기관은 영업시간(일예로 제1 의료기관은 24시간, 제2 의료기관은 6:00~23:00, 제3 의료기관은 5:00~23:00 등) 등에서 차이가 있을 수 있다. 뿐만 아니라, 각각의 의료기관(탈모 전문 의료기관)은 개인(일예로 사장) 사정, 휴가기간 일정 차이 등의 이유로 문 닫는 시기가 각기 다를 수 있다.

일예로, 사용자(2)가 의료기관 정보 제공 메뉴를 선택한 시점(해당 시간대)에, 제1 의료기관과 제2 의료기관은 정상 영업 중이고, 제3 의료기관은 개인 사정으로 인해 현재 영업을 하고 있지 않은 상태라고 하자. 이러한 경우, 제어부(14)는 제1 의료기관과 제2 의료기관을 이용 가능 의료기관으로 인식하고, 제3 의료기관을 이용 불가 의료기관으로 인식할 수 있다.

이후, 제어부(14)는 이용 가능 의료기관 (즉, 제1/제2 의료기관)에 대응하는 마크 아이콘을 이용 불가 의료기관 (즉, 제3 의료기관)에 대응하는 마크 아이콘과 대비해 보다 인식 또는 식별이 용이한 형태로 지도(map) 상에 표시할 수 있다. 예시적으로, 제어부(14)는 이용 불가 의료기관에 대응하는 마크 아이콘 대비, 이용 가능 의료기관에 대응하는 마크 아이콘을 보다 크기를 크게 하여 표시하거나, 색을 더 진하게 하여 표시하거나, 보다 인식(각인)이 잘되도록 깜빡이는 효과를 넣어 표시하는 등 차이를 두어 표시를 달리할 수 있다.

본 장치(10)는 사용자(2)가 의료기관 정보 제공 메뉴를 선택한 시점을 기준으로 해당 선택 시점에서의 이용 가능 의료기관과 의료기관을 서로 구분하여 표시함으로써, 사용자(2)가 지금 당장 영업을 하고 있어 즉시 방문 내지 방문에 의한 탈모 치료 관리가 가능한 의료기관(탈모 전문 의료기관)에 대한 정보를 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 할 수 있는바, 사용자(2)가 헤매지 않고 보다 빠르게 이용 가능 의료기관을 이용할 수 있도록 도움 줄 수 있다.

즉, 사용자(2)는 복수의 의료기관의 위치가 표시된 지도(map)를 통해, 일예로 자신의 현 위치(사용자 단말의 현 위치 혹은 사용자가 직접 설정한 특정 위치)로부터 가까이 위치해 있는 의료기관을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자(2)는 지도 상에 표시된 복수의 의료기관의 위치를 기반으로 자신의 위치로부터 가까이 위치해 있는 의료기관(특히나, 현재 바로 이용 가능한 이용 가능 의료기관)를 보다 쉽고 빠르게 찾을 수 있고, 해당 의료기관에 방문해 상담을 받거나 탈모 치료나 관리를 받을 수 있다.

또한, 제어부(14)는 일예로 사용자(2)가 복수의 의료기관 중 어느 하나의 의료기관을 선택하여 선택한 의료기관에 대하여 탈모 치료(혹은 상담) 예약을 수행한 것으로 판단되는 경우, 사용자가 예약한 예약일로부터 미리 설정된 시간 이전(일예로 24시간 전)에 해당하는 시점이 도래하였을 때, 사용자 단말(3)로 탈모 치료 예약 알림 메시지를 제공할 수 있다. 이때, 탈모 치료 예약 알림 메시지는 예시적으로 '2022.03.18(금)에 a 의료기관에서 탈모 치료 예약이 잡혀있습니다'와 같은 메시지일 수 있다. 또한, 미리 설정된 시간은 예시적으로 24시간(하루)일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 본 장치(10)의 관리자에 의해 다양한 값으로 변경, 설정될 수 있다.

이때, 제어부(14)는 예약일로부터 미리 설정된 시간 이전에 탈모 치료 예약 알림 메시지를 사용자 단말(3)로 제공한 이후, 탈모 치료 예약 알림 메시지에 대한 사용자의 확인 응답이 이루어지지 않으면, 미리 설정된 최대 응답 시간(일예로 1시간) 내에서 미리 설정된 응답 기한(일예로 10 분)의 경과시마다 사용자 단말(3)로 재촉 알림을 제공할 수 있다.

이때, 제어부(14)는 미리 설정된 응답 기한(10 분)의 경과시마다 재촉 알림의 제공시, 제공되는 재촉 알림의 알림 유형을 달리할 수 있으며, 재촉 알림의 반복 제공시 보다 강도가 높은 알림 유형으로 바꾸어 제공할 수 있다. 재촉 알림의 알림 유형에는 일예로 메시지 유형인 제 1 알림 유형, 메시지와 진동이 결합된 제 2 알림 유형, 메시지와 벨소리가 결합된 제 3 알림 유형 및 전화 연결 유형인 제 4 알림 유형을 포함할 수 있다.

예시적으로, 제어부(14)가 13시 30분에 사용자 단말(3)로 탈모 치료 예약 알림 메시지를 전송했다고 하자. 이후 미리 설정된 응답 기한(일예로 10 분)이 경과된 13시 40분 내에 사용자 단말(3)로부터 확인 응답이 이루어지지 않은 경우, 13 시 40 분에 사용자 단말(3)로 탈모 치료 예약 알림 메시지에 대한 응답을 재촉하는 재촉 알림을 제 1 알림 유형(메시지 형태)로 제공할 수 있다. 이때, 재촉 알림을 제 1 알림 유형으로 제공한 이후 미리 설정된 응답 기한(일예로 10 분)이 경과한 13 시 50 분 내에, 역시나 사용자 단말(3)로부터 확인 응답이 이루어지지 않은 경우, 제어부(14)는 13시 50 분에 재차 재촉 알림을 제 2 알림 유형(메시지 제공과 더불어 사용자 단말(3)에 진동이 발생되도록 하는 유형)으로 변경하여 제공할 수 있다. 만약, 제 2 알림 유형으로 재촉 알림을 제공하였음에도 불구하고 여전히 사용자 단말(3)에서 확인 응답이 이루어지지 않으면, 제어부(14)는 또 다시 재촉 알림을 제 3 알림 유형(메시지와 벨소리가 결합된 형태의 유형)으로 제공할 수 있다.

이처럼, 제어부(14)는 탈모 치료 예약 알림 메시지의 전송 이후 미리 설정된 최대 응답 시간(일예로 1시간) 내에 한하여, 사용자 단말(3)로부터 확인 응답(메시지를 확인했음에 대한 응답)이 이루어질 때까지 미리 설정된 응답 기한(일예로 10 분) 마다 재촉 알림을 반복적으로 제공하되, 반복적으로 재촉 알림의 제공시 알림 유형을 달리하며 제공할 수 있다. 이를 통해, 본 장치(10)는 탈모 치료 예약 알림 메시지에 대한 재촉 알림의 반복 제공을 통해, 사용자(2)가 탈모 치료(혹은 상담)와 관련해 의료기관에 예약이 되어 있음에 대한 인지가 보다 확실하고 효과적으로 이루어지도록 하며, 이에 따라 예약일을 까먹지 않고 해당 예약일에 방문해 탈모 치료(상담)를 받을 수 있도록 제공할 수 있다.

또한, 제어부(14)는 사용자 단말(3)의 화면의 일영역에 탈모 케어 관련 제품의 검색을 통한 구매가 가능하도록 제품 검색란을 제공할 수 있다. 이때, 사용자(2)는 탈모 케어 관련 제품의 검색을 수행하고자 하는 경우 제품 검색란에 제품 키워드를 입력할 수 있으며, 이에 응답하여 제어부(14)는 복수의 온라인 쇼핑몰에서 판매되는 제품들 중 사용자가 제품 검색란에 입력한 제품 키워드와 매칭되는 매칭 제품들의 리스트를 사용자 단말(3)의 화면에 표시할 수 있다. 본 장치(10)는 복수의 온라인 쇼핑몰과 연계되어 있을 수 있으며, 이러한 복수의 온라인 쇼핑몰은 쿠팡, 신세계몰, 이마트몰 등을 의미할 수 있고, 혹은 각종 포털 사이트(네이버, 다음, 구글 등)를 의미할 수도 있다. 본원에서 제품은 각종 상품을 의미하는 것으로서, 앞서 말한 탈모 케어 제품, 탈모 케어 관련 제품 등을 의미할 수 있다.

제품 키워드는 샴푸, 린스, 탈모약 등과 같이 제품 유형에 관한 키워드일 수도 있고, 혹은 제품의 제품명(일예로 특정 샴푸의 제품명 등)에 관한 키워드일 수도 있다. 사용자(2)는 제품 검색란을 통해 제품 키워드를 입력함으로써 제품 검색을 수행하고, 검색 결과로 제공되는 매칭 제품의 리스트를 토대로 리스트 내 제품들을 비교해 보면서 리스트 내 매칭 제품들 중 어느 하나의 제품을 구매할 수 있다. 이때, 제어부(14)는 사용자(2)가 제품을 검색하고 다수의 제품을 비교하고 구매함에 있어서 편의성을 제공하기 위해 관심 항목 표시부를 제공할 수 있으며, 이는 도 4를 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.

도 4는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 장치(10)의 제어부(14)가 사용자 단말(3)의 화면의 일영역에 제공하는 관심 항목 표시부(50)를 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자(2)는 제품 검색란에 검색 혹은 구매하고자 하는 제품의 제품 키워드를 입력하고 검색 요청을 할 수 있다. 이에 제어부(14)는 온라인 상에서(즉, 복수의 온라인 쇼핑몰 상에서) 판매되는 제품들 중 제품 키워드와 매칭되는 제품들의 정보인 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, ??)를 추출하여, 추출된 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, ??)을 포함한 리스트를 검색 결과로서 사용자 단말(3)의 화면에 표시할 수 있다. 사용자(2)는 리스트를 통해 매칭 제품 정보들(41, 42, 43, ??)을 비교해 보고, 그 중 사용자(2)가 가장 마음에 드는 제품 정보(일예로 어느 한 매칭 제품 정보)에 대하여 구매를 수행할 수 있다.

이때, 사용자(2)가 리스트 내에 포함된 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, ??) 중 가장 마음에 드는 제품 정보(탈모 케어 제품)를 최종 선택함에 있어서, 여러 관심 후보 정보들(관심 후보 매칭 제품 정보들) 사이에서 어느 정보를 최종 선택할지를 고민하는 경우가 있을 수 있다.

즉, 사용자(2)는 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …) 중 일예로 가장 마음에 드는 매칭 제품 정보로서 제1 매칭 제품 정보(41)를 선택함에 있어서, 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …) 중 일부 매칭 제품 정보(일예로 제1 매칭 제품 정보, 제3 매칭 제품 정보)가 마음에 드는 경우, 마음에 드는 일부 매칭 제품 정보를 관심 매칭 제품 정보로서 관심 항목 표시부(50)에 임시로 저장해 두고, 관심 항목 표시부(50)에 임시로 저장해둔 일부 매칭 제품 정보(즉, 관심 매칭 제품 정보)와 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …)들을 함께 비교해 보면서, 최종 마음에 드는 매칭 제품 정보(일예로 제1 매칭 제품 정보)를 최종 선택할 수 있다.

이를 위해, 일예로 사용자(2)는 리스트 내 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …)을 확인해 보면서, 일예로 제1 매칭 제품 정보(41)를 관심 매칭 제품 정보로 임시 저장해 두고 싶은 경우, 제1 매칭 제품 정보(41)를 미리 설정된 시간(일예로 2초) 동안 누를 수 있고, 이에 응답하여 제어부(14)는 사용자(2)가 미리 설정된 시간 동안 누른 제1 매칭 제품 정보(41)를 관심 항목 표시부(50) 내 비어있는 복수개의 슬롯(51, 52, …) 중 제1 슬롯(51)에 임시로 저장할 수 있다.

이후, 사용자(2)는 리스트를 확인해 보면서 리스트 내 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …) 중 제3 매칭 제품 정보(43)를 관심 매칭 제품 정보로 임시 저장해 두고 싶은 경우, 제3 매칭 제품 정보(43)를 미리 설정된 시간 동안 누를 수 있으며, 이에 응답하여 제어부(14)는 제2 슬롯(52)에 제3 매칭 제품 정보(43)를 임시로 저장할 수 있다.

이때, 관심 항목 표시부(50)는 기본적으로 도 4의 (a)에 도시된 것과 같은 기본 상태일 수 있다. 이때, 사용자(2)가 자신이 관심 매칭 제품 정보로 임시 저장해 둔 매칭 제품 정보들을 확인하고자 할 경우, 사용자(2)는 기본 상태의 관심 항목 표시부(50) 내 확장부(50a)를 클릭할 수 있다. 이때, 확장부(50a)에 대한 사용자(2)의 클릭에 응답하여, 제어부(14)는 기본 상태의 관심 항목 표시부(50)가 도 4의 (b)에 도시된 것과 같이 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)로 표시되도록 할 수 있다.

확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)로 인해, 사용자(2)는 자신이 관심 매칭 제품 정보로 임시 저장해둔 매칭 제품 정보들을 확인할 수 있다. 즉, 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’) 내에는 제1 슬롯(51)에 제1 매칭 제품 정보(41)가, 제2 슬롯(52)에 제3 매칭 제품 정보(43)가 표시(노출)되어 있을 수 있다. 이때, 확장 상태의 관심 항목 표시부(50') 내 각 슬롯을 통해서는 일예로 임시 저장되어 있는 관심 매칭 제품 정보와 관련하여 관심 매칭 제품 정보의 대표 이미지가(일예로 제1 슬롯(51)에는 제1 매칭 제품 정보(41)의 대표 이미지가, 제2 슬롯(52)에는 제3 매칭 제품 정보(43)의 대표 이미지가) 표시(노출)될 수 있다.

이때, 제어부(14)는 기본 상태의 관심 항목 표시부(50)가 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)로 표시된 상태일 때, 제1 매칭 제품 정보(41)의 대표 이미지가 표시되어 있는 제1 슬롯(51)에 대하여 미리 설정된 시간(일예로 1초) 이내의 사용자의 선택 입력(클릭 입력)이 이루어진 것으로 감지된 경우, 제1 슬롯(51)에 대응되는 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보의 화면이 사용자 단말(3)의 화면 전체에 표시되도록 사용자 단말(3)을 제어(즉, 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보를 제공하는 페이지로 넘어가도록 사용자 단말(3)의 화면을 제어)할 수 있다.

반면, 제어부(14)는 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)로 표시된 상태일 때, 제1 매칭 제품 정보(41)의 대표 이미지가 표시되어 있는 제1 슬롯(51)에 대하여 미리 설정된 누름 시간(일예로 3초) 이상으로 사용자의 누름 입력이 이루어진 것으로 감지된 경우(일예로 3초 동안 눌렀다가 뗀 경우), 이를 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보의 화면이 팝업 형태로 표시되도록 요청하는 신호로 인식하여(즉, 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보를 제공하는 페이지로 넘어가는 것이 아니라, 현재의 사용자 단말(3)의 화면 상에서 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보의 화면이 일정 영역에 오버랩 형태로 표시되도록 요청하는 신호로 인식하여), 제1 슬롯(51)에 대응되는 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보의 화면을 현재 사용자 단말(3)의 화면 상에 팝업 형태로 오버랩하여 표시되도록 할 수 있다.

이때, 오버랩 되어 표시되는 상세정보의 화면의 크기(즉, 오버랩 영역의 크기, 혹은 팝업 영역의 크기)는, 사용자 단말(3)의 전체 화면 중 확장 상태의 관심 항목 표시부(50')의 표시 영역을 제외한 영역의 크기보다 작은 크기로 설정될 수 있다. 또한, 오버랩 표시 영역의 일영역에는 오버랩되어 표시된 상세정보의 화면이 화면 상에 미노출 되도록 하기 위한(즉, 사용자 단말의 화면 상에 보여지지 않도록 하기 위한) 꺼짐 버튼이 마련될 수 있다. 이러한 꺼짐 버튼에 대한 사용자의 선택이 이루어진 경우, 사용자 단말(3)의 화면 상에 오버랩되어 표시되어 있던 상세정보의 화면이 화면 상에서 없어질 수 있다.

이처럼, 제1 슬롯(51)에 대응되는 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보를 사용자 단말의 화면 상의 소정의 영역에 오버랩 형태로 표시함으로써, 사용자(2)는 다수의 관심 매칭 제품 정보를 서로 비교함에 있어서, 특정 관심 매칭 제품 정보의 상세페이지로 넘어갔다가 다시 이전페이지로 돌아왔다가 하는 등 왔다갔다 할 필요 없이(즉, 번거로움의 필요 없이), 효율적으로 비교가 가능할 수 있다.

사용자(2)는 관심 항목 표시부가 도 4의 (b)에 도시된 것과 같이 확장된 상태에서, 다른 매칭 제품 정보들(즉, 리스트 내 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …))을 확인할 수 있다. 만약, 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)를 기본 상태로 변형시키고자 하는 경우, 사용자(2)는 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’) 내 확장부(50a)를 클릭할 수 있으며, 이에 따라 확장 상태의 관심 항목 표시부(50’)에서 기본 상태의 관심 항목 표시부(50)로 바뀔 수 있다.

이에 따르면, 본 장치(10)는 사용자(2)가 리스트 내 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …) 중 어느 한 매칭 제품 정보를 최종 선택해 구매함에 있어서, 어느 제품을 구매할지를 최종 결정하는 데에 고민되는 후보 정보들을 관심 있는 관심 매칭 제품 정보로서 관심 항목 표시부(50) 내 슬롯들에 임시로 저장해 두고 비교해 볼 수 있도록 제공할 수 있다.

이때, 제어부(14)는 사용자(2)가 슬롯들에 임시 저장해둔 관심 매칭 제품 정보들의 정보와 리스트의 정보가 사용자 단말(3)의 한 화면 상에 함께 표시되도록 할 수 있다. 관심 항목 표시부의 제공을 통해, 본 장치(10)는 사용자(2)가 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …)들 중 자신이 구매하고자 하는 매칭 제품 정보를 최종적으로 선택함에 있어서, 다수의 매칭 제품 정보들 간의 비교(특히, 임시 저장해둔 복수의 관심 매칭 제품 정보들 간의 비교, 내지 임시 저장해둔 관심 매칭 제품 정보와 리스트 내 매칭 제품 정보 간의 비교)를 보다 쉽고 직관적으로 수행할 수 있도록 제공할 수 있는바, 사용자(2)에게 제품 구매의 편의성을 제공할 수 있다.

또한, 제어부(14)는 리스트 내 복수의 매칭 제품 정보 중 제1 매칭 제품 정보(41)를 사용자가 클릭(선택)하거나, 혹은 제1 매칭 제품 정보(41)의 대표 이미지가 표시되어 있는 제1 슬롯(51)에 대하여 사용자가 미리 설정된 시간(일예로 1초) 이내로 클릭(선택)한 경우, 사용자의 클릭(선택)에 응답하여 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보의 화면을 사용자 단말(3)의 화면 전체에 표시되도록 사용자 단말(3)을 화면 표시를 제어할 수 있다.

이때, 제어부(14)는 제1 매칭 제품 정보(41)의 상세정보를 사용자 단말(3)의 화면에 표시할 때, 화면의 일영역에 제1 매칭 제품 정보(41)의 구매 추이 정보를 제공하는 구매 추이 제공 메뉴를 표시할 수 있다.

본원에서 제1 매칭 제품 정보(41)에 대하여 설명된 내용은, 이하 생략된 내용이라 하더라도 리스트 내에 포함된 복수의 매칭 제품 정보(41, 42, 43, …) 각각에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

제어부(14)는 사용자 단말(3)의 화면의 일영역에 표시된 구매 추이 제공 메뉴에 대한 사용자 입력이 이루어진 경우, 제1 매칭 제품 정보(41)의 리뷰 정보와 관련하여 기 설정된 기간별 구매 건수에 대한 그래프 정보를 사용자 단말(3)의 화면에 제공할 수 있다.

여기서, 기 설정된 기간별이라 함은 일예로 날짜별, 월별, 연도별 등을 의미할 수 있으나, 이는 본원의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일 뿐, 이에만 한정되는 것은 아니다. 또한, 그래프 정보를 제공함에 있어서 기 설정된 기간의 유형(즉, 날짜, 월, 연도)에 대한 설정은 일예로 사용자의 선택 입력에 의해 설정될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 다른 일예로 본 장치(10)를 관리하는 관리자에 의해 설정될 수 있다.

즉, 구매 추이 제공 메뉴에 대한 사용자 입력이 이루어지면, 제어부(14)는 일예로 제1 매칭 제품 정보(41)의 리뷰 정보를 토대로, 리뷰 정보에 포함된 리뷰 정보들을 날짜별(혹은 월별, 연도별) 구매 건수에 관한 그래프 형태로 생성해 사용자 단말(3)의 화면에 표시할 수 있다.

또한, 제어부(14)는 사용자 단말(3)로부터 제1 매칭 제품 정보(41)에 대한 제품 세부 유형 정보가 더 입력된 경우, 제품 세부 유형 정보별로 구매 추이 관련 리뷰 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 제품 세부 유형 정보는 제1 매칭 제품 정보(41)의 종류 및/또는 용량(크기) 정보를 포함할 수 있다.

예시적으로, 제1 매칭 제품 정보(41)가 샴푸에 관한 것이고, 샴푸와 관련해 무향의 샴푸 및 레몬향 샴푸를 포함한 2가지 종류의 샴푸가 판매되고 있다고 하자. 이때, 사용자(2)가 제1 매칭 제품 정보(41)의 종류를 레몬향 샴푸인 것으로 입력한 경우, 제어부(14)는 레몬향 샴푸의 구매 추이 관련 리뷰 정보를 제공할 수 있다.

또한, 제1 매칭 제품 정보(41)가 샴푸에 관한 것이고, 해당 샴푸는 500ml, 1000ml 등과 같이 서로 다른 용량이 판매되고 있을 수 있다. 이때, 사용자가 제1 매칭 제품 정보(41)의 용량을 1000ml로 입력하고 제1 매칭 제품 정보(41)의 종류를 레몬향 샴푸로 입력한 다음 구매 추이 제공 메뉴를 클릭한 경우, 제어부(14)는 1000ml의 레몬향 샴푸를 구매한 사용자들의 리뷰 정보를 기반으로 1000ml의 레몬향 샴푸의 구매 추이 관련 리뷰 정보(즉, 1000ml의 레몬향 샴푸와 관련하여 기간별 구매 건수에 대한 그래프 정보)를 제공할 수 있다.

이에 따르면, 제어부(14)는 사용자가 선택한 특정 제품(제1 매칭 제품)에 대한 모든 리뷰 정보 중 특히 사용자가 입력한 제품의 종류와 용량과 관련된 리뷰 정보만을 사용자에게 제공할 수 있으며, 이때 이러한 정보(즉, 사용자가 입력한 제품의 종류와 용량과 관련된 리뷰 정보)를 기 설정된 기간별 구매 건수에 대한 그래프 정보로 제공할 수 있다.

이러한 본 장치(10)는 특정 제품에 대하여 구매 추이 관련 정보(그래프 정보)를 사용자에게 제공하되, 특히나 사용자가 입력한 제품의 제품 세부 유형 정보(즉, 종류나 용량)을 고려해 그에 해당하는 제품에 대한 구매 추이 관련 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해, 본 장치(10)는 사용자가 특정 제품을 실제로 구매하기에 앞서, 자신이 구매하고자 하는 제품이 최근 구매가 많이 이루어지고 있는지 등에 대한 구매 추세(경향), 구매 선호도 등을 직관적으로 파악할 수 있도록 할 수 있다. 즉, 자신이 구매하고자 하는 제품이, 일예로 최근 타 사용자들에게 구매가 많이 이루어져 최근 인기있는 제품인지 혹은 작년까지는 타 사용자들이 많이 구매해 인기가 있었으나 올해는 구매율이 적어 인기가 없어진 제품인지를 그래프 정보를 토대로 보다 직관적으로 빠르게 파악할 수 있도록 제공할 수 있다.

또한, 본 장치(10)는 제1 매칭 제품 정보(41)에 대한 리뷰 정보의 제공시, 모든 리뷰 정보를 제공하는 것에서 나아가, 특히나 사용자가 입력한 특정 제품의 종류나 용량에 해당하는 리뷰 정보만을 추출해 사용자에게 제공할 수 있는바, 사용자가 방대한 양의 리뷰 정보들 중 자신이 구매하고자 하는 제품의 종류와 용량에 관한 리뷰만을 모아서 한번에 쉽게 볼 수 있도록 할 수 있고, 이를 통해 해당 제품에 대한 구매의 결정에 도움 줄 수 있다.

종래의 온라인 쇼핑몰들은 특정 제품에 대한 복수의 리뷰들을 제공할 때, 단순히 최신순, 랭킹순 등을 기준으로 하여 목록 형태로 제공하는 것이 일반적이다. 즉, 특정 제품(일예로 제1 매칭 제품)의 종류와 용량(크기)이 다양하게 존재함에도 불구하고, 이들의 구분 없이 종래에는 사용자들이 올린 복수의 리뷰들을 단순히 리뷰를 올린 순으로(최신순 등으로) 하여 목록 형태로 제공하고 있을 뿐이다.

이에 따르면, 종래에는 일예로 사용자가 제1 매칭 제품과 관련해 1000ml 의 레몬향 샴푸를 구매하길 희망하고 있고, 1000ml 의 레몬향 샴푸를 구매한 사용자들의 리뷰만을 찾아서 보고자 할 경우, 사용자가 목록 형태로 제공되는 전체 리뷰들을 일일이 확인해 가면서 전체 리뷰들(일예로 1000ml 의 레몬향 샴푸를 구매한 리뷰, 500ml 의 레몬향 샴푸 리뷰, 1000ml 의 무향 샴푸 리뷰, 500ml 의 무향 샴푸 리뷰 등이 섞여 있는 전체 리뷰들) 중 1000ml의 레몬향 샴푸에 관한 리뷰만을 직접 골라 찾아서 확인해야 하는 불편함이 있었다. 그렇기 때문에, 전체 리뷰 수가 300건, 1000건 등과 같이 그 양이 방대할수록, 사용자는 자신이 원하는 항목(구매를 원하는 종류와 용량을 갖는 제품)에 관한 리뷰만을 찾아보는 것이 더 어렵고 시간이 오래 걸리는 문제가 있었다.

이에 반해, 본 장치(10)는 제1 매칭 제품 정보(41)와 관련하여 사용자가 제품 세부 유형 정보(즉, 종류나 용량)를 입력한 후 리뷰 정보 제공 요청 버튼을 눌러 리뷰 정보 제공을 요청하였을 때, 제1 매칭 제품에 대한 모든 리뷰가 아닌, 제1 매칭 제품 중 특히나 사용자가 입력한 제품 세부 유형 정보(일예로 1000ml, 레몬향)에 해당하는 제품의 리뷰만을 사용자에게 일예로 목록 형태로 제공할 수 있는바, 사용자가 자신이 원하는 종류와 용량(크기)을 갖는 제품에 관한 리뷰만을 보다 쉽게 모아서 한번에 볼 수 있도록 제공할 수 있다.

또한, 종래에는 특정 제품에 대한 리뷰들이 단순히 날짜 표시(리뷰 작성이 이루어진 날짜 표시)가 이루어진 목록 형태로만 제공되고 있어, 해당 특정 제품이 최근(일예로 최근 6개월 사이)에 타 사용자들에게서 많이 구매가 이루어지고 있는지, 혹은 타 사용자들에게서 최근 구매가 잘 이루어지고 있지 않은지 등을 직관적으로 확인하기 어려운 문제가 있었다.

이에 반해, 본 장치(10)는 제1 매칭 제품 정보와 관련된 구매 추이 관련 리뷰 정보(즉, 제1 매칭 제품과 관련된 기 설정된 기간별 구매 건수에 대한 그래프 정보, 제품 세부 유형 정보별 기 설정된 기간별 구매 건수에 대한 그래프 정보)를 제공할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 특정 제품을 구매하기에 앞서, 해당 제품을 다른 사람들이 최근에 많이 구매했는지 혹은 다른 사람들이 요즘 잘 구매하지 않는지 등의 제품 구매 트렌드(추세), 해당 제품의 선호도(선호율)를 보다 직관적으로 인지할 수 있도록 하여, 구매의 결정에 보다 도움되도록 할 수 있다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 5는 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 방법에 대한 동작 흐름도이다.

도 5에 도시된 인공지능 기반 탈모 관리 방법은 앞서 설명된 본 장치(10)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 본 장치(10)에 대하여 설명된 내용은 인공지능 기반 탈모 관리 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

도 5를 참조하면, 단계S11에서 입력부는 사용자의 머리 영역을 촬영한 이미지를 입력받을 수 있다.

다음으로, 단계S12에서 분석부는, 단계S11에서 입력받은 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행할 수 있다.

이때, 분석부는, 이미지에 전처리를 수행하고, 영상 분할을 수행하는 인공지능 모델의 입력으로 전처리된 이미지를 적용함으로써, 인공지능 모델로부터 출력으로서 이미지 내 각 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역 중 어느 영역에 해당하는지를 예측한 탈모 예측 결과를 획득할 수 있다.

다음으로, 단계S13에서 심각도 판단부는, 단계S12에서의 분석의 결과를 기반으로 사용자의 탈모의 심각도를 판단할 수 있다.

이때, 심각도 판단부는, 탈모 예측 결과를 기반으로 사용자의 탈모 수준을 수치화함으로써 심각도를 판단하되, 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자의 머리 영역의 전체 넓이, 두피 영역의 넓이와 개수를 고려하여 심각도를 판단할 수 있다.

다음으로, 단계S14에서 제어부는, 단계S13에서 판단된 심각도의 정보를 사용자가 소지한 사용자 단말로 제공할 수 있다.

또한, 도면에 도시하지는 않았으나, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 방법은 단계S14 이후에, 솔루션부가 판단된 심각도의 정보를 고려하여 사용자에게 탈모 관리를 위한 솔루션 정보를 제공하는 단계, 및 인공지능 모델 관리부가 인공지능 모델을 주기적으로 학습시키고 최적화시키는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S14는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

본원의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 탈모 관리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 인공지능 기반 탈모 관리 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 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.

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

1: 인공지능 기반 탈모 관리 시스템
10: 인공지능 기반 탈모 관리 장치
11: 입력부 12: 분석부
13: 심각도 판단부 14: 제어부
15: 솔루션부 16: 인공지능 모델 관리부
7: 네트워크
2: 사용자 3: 사용자 단말

Claims (5)

1. 인공지능 기반 탈모 관리 장치로서,
   사용자의 머리 영역을 촬영한 이미지를 입력받는 입력부;
   상기 이미지에 인공지능 모델을 적용하여 상기 이미지 내 모발 영역과 두피 영역을 인식하는 분석을 수행하는 분석부;
   상기 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 탈모의 심각도를 판단하는 심각도 판단부;
   상기 판단된 심각도의 정보를 상기 사용자가 소지한 사용자 단말로 제공하는 제어부; 및
   상기 판단된 심각도의 정보를 고려하여 사용자에게 탈모 관리를 위한 솔루션 정보를 제공하는 솔루션부를 포함하고,
   상기 솔루션부 내 제품 알람 모듈은 탈모 케어 제품 추천 정보를 제공받은 사용자가 탈모 케어 제품 추천 정보에 대응하는 탈모 케어 제품을 구매한 것으로 감지된 경우, 사용자가 구매한 탈모 케어 제품의 사용시의 추천 사용량과 추천 사용 시간의 정보를 상기 심각도 판단부에 의해 판단된 사용자의 탈모의 심각도에 따라 차등적으로 달리 산출한 후, 산출된 추천 사용량과 추천 사용 시간의 정보가 포함된 알람 정보를 개인 맞춤화된 알람 정보로서 사용자 단말로 제공하되, 각 사용자마다 사용자 개인의 현재의 탈모의 심각도에 따라 각기 다른 사용랑 및 사용 시간 정보를 포함한 알람 정보를 생성하여 제공하며,
   상기 제어부는, 상기 사용자가 구매한 탈모 케어 제품의 토출양 제어부로 상기 개인 맞춤화된 알람 정보와 관련된 제어 신호를 제공함으로써, 상기 토출양 제어부가 상기 제어 신호에 기초하여 상기 제어 신호 내 제어 토출양에 맞추어 탈모 케어 제품 내 용액을 토출하도록 제어하는 것인, 인공지능 기반 탈모 관리 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 분석부는,
   상기 이미지에 전처리를 수행하고, 영상 분할을 수행하는 상기 인공지능 모델의 입력으로 전처리된 이미지를 적용함으로써, 상기 인공지능 모델로부터 출력으로서 상기 이미지 내 각 픽셀이 배경 영역, 모발 영역 및 두피 영역 중 어느 영역에 해당하는지를 예측한 탈모 예측 결과를 획득하는 것인, 인공지능 기반 탈모 관리 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 심각도 판단부는,
   상기 탈모 예측 결과를 기반으로 상기 사용자의 탈모 수준을 수치화함으로써 상기 심각도를 판단하되, 상기 탈모 예측 결과에 대응하는 이미지 내 사용자의 머리 영역의 전체 넓이, 두피 영역의 넓이와 개수를 고려하여 상기 심각도를 판단하는 것인, 인공지능 기반 탈모 관리 장치.
4. 삭제
5. 제2항에 있어서,
   상기 인공지능 모델을 주기적으로 학습시키고 최적화시키는 인공지능 모델 관리부,
   를 더 포함하는 인공지능 기반 탈모 관리 장치.

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