KR102450424B1 - 사용자의 피부 타입과 화장품 성분에 따른 효능에 기반하여 사용자에게 적합한 화장품을 추천하는 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
다양한 실시 예에 따르면, 사용자에게 적합한 제품을 추천하는 제품 추천 서버는, 사용자의 얼굴 이미지를 획득하고, 획득된 상기 얼굴 이미지에 기반하여 상기 사용자의 피부 타입을 결정하는 피부 타입 결정부; 제품 DB에 포함된 제품들 각각의 제품 효능을 결정하는 제품 효능 결정부; 결정된 상기 피부 타입 및 상기 제품 효능에 기반하여, 상기 사용자에게 추천할 제품을 결정하는 제품 결정부; 및 결정된 상기 제품에 기초하여 상기 사용자에 대한 추천 리스트를 생성하는 추천 리스트 제공부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 사용자의 피부 타입과 화장품 성분에 따른 효능에 기반하여 사용자에게 적합한 화장품 추천하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 피부 타입에 따라 화장 성분에 따른 효능 각각의 중요도를 각기 다르게 설정하여 사용자에게 적합한 화장품을 추천하도록 하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
근래에는 미에 대한 관심이 증가하면서, 사용자 얼굴의 피부 미용에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 사용자의 얼굴 피부를 촬영하여 사용자 얼굴에 있는 다양한 피부 트러블(예를 들어, 주름, 모공 및 여드름 등)을 분석하는 피부 상태 측정 장치가 개발되고 있다. 한편, 이러한 피부 상태 측정 장치에서의 결과를 바탕으로 화장품을 추천해주는 다양한 시스템이 개시되어 있다.
다만, 종래의 피부 측정 결과에 따른 맞춤 화장품 추천 방법은, 피부 타입에 따라 기 등록되어 있는 제품이 획일적으로 추천이 되는 방식이거나, 사용자 집단이 매긴 별점들을 종합하여 단순 수치화 한 뒤 순위에 따른 추천을 하는 방식을 이루었다. 즉, 피부 측정 결과에 따라 피부 개선의 여지가 있는 피부 항목에 상응하는 기 설정 제품이 획일적으로 추천되도록 설계되는 시스템이었다.
또한, 기존의 대부분 화장품 추천 시스템은 사용자 측면만이 중시되어 사용자의 피부 타입을 어떤 방식으로 결정한 것인지에 대한 관점이 부각되어 있는 반면, 화장품 각각에 포함되어 있는 성분 및 효능이 어떠한지, 그러한 성분 및 효능이 사용자의 피부 타입과 적합하게 매칭될 수 있는지에 대한 문제는 크게 고려되지 않고 있다. 따라서, 기존의 맞춤 화장품 추천 방법과는 달리, 수많은 화장품들의 효능을 명확하게 결정하고, 결정된 효능이 사용자의 피부 타입과 매칭될 있도록 하기 위한 방안이 강구되고 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 사용자의 피부 타입을 측정하고, 측정된 피부 타입에 매칭되는 최적 효능의 화장품을 제공하기 위하여 다양한 지표들에 기반하여 화장품의 효능을 결정하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자에게 적합한 제품을 추천하는 제품 추천 서버는, 사용자의 얼굴 이미지를 획득하고, 획득된 상기 얼굴 이미지에 기반하여 상기 사용자의 피부 타입을 결정하는 피부 타입 결정부; 제품 DB에 포함된 제품들 각각의 제품 효능을 결정하는 제품 효능 결정부; 결정된 상기 피부 타입 및 상기 제품 효능에 기반하여, 상기 사용자에게 추천할 제품을 결정하는 제품 결정부; 및 결정된 상기 제품에 기초하여 상기 사용자에 대한 추천 리스트를 생성하는 추천 리스트 제공부를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 피부 타입 결정부는, 결정된 상기 피부 타입에 따라 상기 사용자에게 필요한 필요 효능을 결정하고, 상기 제품 결정부는, 상기 제품 DB에서 상기 필요 효능을 가지고 있는 제1 제품들을 결정하고, 상기 제품 효능 결정부는, 상기 제1 제품들 각각의 효능 점수를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제품 효능 결정부는, 상기 제품들 각각의 성분 이미지에서 문자를 인식하고, 인식된 문자에 기반하여 상기 제품들 각각에 포함된 성분 정보를 추출하고, 상기 제품들 각각에 포함된 성분들의 종류, 상기 제품들 각각에 표기된 성분들의 표기 순서, 상기 표기된 성분들의 개수에 기반하여, 상기 성분들 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 성분들 각각에 대한 가중치에 기반하여 상기 효능 점수를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제품 결정부는, 산출된 상기 제품들 각각의 효능 점수에 기반하여, 상기 제1 제품들 중 미리 설정된 점수 이상인 제2 제품들을 상기 사용자에게 추천할 제품으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제품 효능 결정부는, 제품 회사가 타겟팅하는 타겟 효능, 성분 정보에 기반한 성분 효능, 또는 리뷰 분석에 의한 효능 중 적어도 하나 이상에 기반하여 상기 제품들 각각의 효능을 결정할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 사용자의 피부 타입을 측정할 뿐만 아니라, 측정된 사용자의 피부 타입에 효과가 있을 수 있는 화장품의 효능을 명확하게 추출할 수 있다.
또한, 다양한 실시 예들에 따르면, 단순히 화장품의 성분, 화장품에 대한 리뷰만을 통해 화장품의 효능을 결정하는 것이 아니라, 다양한 요소들을 반영하여 화장품의 효능을 결정할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 제품 추천 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 제품 추천 서버의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
도 3은 제품 DB에 포함된 제품들 각각을 회사 타겟 효능, 성분 분석 효능, 리뷰 분석 효능 중 적어도 하나에 기반하여 제품의 효능을 결정하고, 사용자에게 제품을 추천하는 것에 관한 도면이다.
도 4는 도 1에 따른 제품 추천 서버의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 제품 추천 서버의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
도 3은 제품 DB에 포함된 제품들 각각을 회사 타겟 효능, 성분 분석 효능, 리뷰 분석 효능 중 적어도 하나에 기반하여 제품의 효능을 결정하고, 사용자에게 제품을 추천하는 것에 관한 도면이다.
도 4는 도 1에 따른 제품 추천 서버의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 제품 추천 시스템(10)을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 시스템(10)은 제품 추천 서버(100), 사용자 단말(200) 등을 포함할 수 있다. 이하 설명되는 동작들은 서버(100)에 의하여 제어되는 플랫폼(예: 웹 페이지 및/또는 어플리케이션)을 통해 수행 내지 구현될 수 있다. 다시 말해서, 제품 추천 서버(100)는, 사용자가 사용자 단말(200)을 이용하여 네트워크를 통해 서버(100)에 접속하여 다양한 정보를 입력하고, 등록하고, 출력할 수 있는 웹 사이트를 제공할 수 있으며, 사용자 단말(200)에 설치되고 실행됨으로써 다양한 정보를 입력하고, 등록하고, 출력할 수 있는 어플리케이션을 제공할 수 있다.
제품 추천 서버(100)는 사용자의 피부 타입을 결정하고, 제품 DB에 있는 제품들 각각의 효능들을 결정하고, 결정된 사용자의 피부 타입 및 결정된 제품들 각각의 효능들을 매칭하여 사용자에게 추천할 제품을 결정할 수 있다. 여기서 서버(100)는 사용자 단말(200)과 별개의 장치로 이해될 수 있지만, 서버(100)의 동작부와 동작 구성은 사용자 단말(200)에서 자체적으로 수행될 수도 있다.
사용자 단말(200)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등 일 수 있다.
제품 추천 서버(100), 사용자 단말(200)은 각각 통신 네트워크에 연결되어, 통신 네트워크를 통해 서로간 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX(IEEE 802.16e), UMB(formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access), 5G 등 다양한 종류의 유선 또는 무선 네트워크가 사용될 수 있다
본 명세서 전체에서, 분석, 추천 내지 결정되는 대상이되는 제품이 화장품인 경우가 주요 실시 예로 다루어 설명될 수 있다. 그러나, 본 발명의 분석, 추천 내지 결정되는 대상이 되는 제품은 상기 화장품에 한정되지 않으며, 다수개의 성분들로 이루어지고, 구성 성분에 대한 표기를 포함하는 식품, 약품 및 생활용품 등을 의미할 수도 있다. 상기 화장품은 크게 기초 화장품, 색조 화장품, 방향용 화장품, 클렌징 화장품, 헤어 화장품 등 그 종류를 한정하지 않는다.
도 2는 제품 추천 서버(100)의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
제품 추천 서버(100)는 DB 관리부(101), 피부 타입 결정부(102), 제품 효능 결정부(103), 제품 결정부(104), 추천 리스트 제공부(105) 등을 포함할 수 있다.
DB 관리부(101)는 사용자의 식별 정보를 저장할 수 있다. 사용자의 식별 정보는 사용자의 얼굴 이미지 및/또는 사용자의 목소리 정보를 포함할 수 있다. DB 관리부(101)는 사용자 단말(200) 및/또는 피부 측정 장치(300)를 통해 촬영된 사용자 얼굴 이미지나 유/무선 네트워크를 통해 전송되는 이미지들 중 사용자의 얼굴이 포함된 사용자 얼굴 이미지들을 저장할 수 있다.
DB 관리부(101)는 사용자 단말(200) 및/또는 제품 추천 서버(100)에서 제공하는 어플리케이션에 등록된 계정에 대응되는 사용자의 신체 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자의 건강 정보(예: 의료 정보), 사용자의 문진 정보 등을 저장하고 관리할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신체 정보는 키, 몸무게, 성별, 피부색, 체질(예를 들어, 체질은 한의학에 따른 사상 체질인 태양인, 태음인, 소양인, 소음인 등일 수 있음) 등을 포함할 수 있다. 사용자의 의료 정보는 가족 병력, 과거 진료 정보, 과거 진단 정보, 과거 수술 정보, 흡연 여부, 알러지 정보 등을 포함할 수 있다.
DB 관리부(101)는 유/무선 네트워크를 통해 화장품 판매 서버(예: 화장품 판매 브랜드 서버)를 통해 사용자가 화장품을 구매한 구매 이력, 구매 패턴(예: 구매 시간대, 화장품 가격대, 화장품 종류, 화장품 명칭) 등을 수집하여 저장할 수 있다. 상기 화장품 판매 서버는 제품 추천 서버(100)와 연동 및/또는 협력되어 있는 서버일 수 있다.
DB 관리부(101)는 화장품 판매 서버를 통해 획득한 화장품의 제품 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, DB 관리부(101)는 MongoDB 및 MYSQL 등의 데이터 베이스를 포함할 수 있고, 화장품 판매 서버를 통해 획득된 화장품들의 제품 정보뿐만 아니라, 화장품 판매 서버 이외의 웹 사이트(예: 블로그, 카페, 의약/의료기관 웹 사이트)를 통해 획득된 제품 정보를 저장할 수 있다. MongoDB는 화장품 고유 ID, 화장품 이미지 링크, 화장품 상세 정보 링크, 화장품 이름, 화장품 가격, 화장품 평점, 화장품 리뷰 개수, 화장품이 포함하고 있는 영양 성분, 화장품의 유통 방법, 화장품의 보관 방법, 전문가가 추천한 화장품과 같은 다양한 정보를 저장할 수 있다. MYSQL는 피부 개선과 관련된 성분을 주된 성분으로 포함하고 있는 화장품의 제품 정보를 저장할 수 있다.
DB 관리부(101)는 크롤링을 통해 다양한 웹 페이지에 작성된 리뷰를 수집할 수 있다. 다시 말해서, DB 관리부(101)는 사용자에 의하여 선택된 화장품 및/또는 서버(100)의 추천 알고리즘에 의하여 추천된 화장품에 대한 리뷰를 제공하기 위하여, 리뷰가 작성된 화장품 판매 서버, 및 웹 사이트(예: 블로그, 카페, 의약/의료기관 웹 사이트) 등을 서칭하고 크롤링할 수 있다.
DB 관리부(101)는 저장된 화장품의 제품 정보 중 리뷰를 분석하여 단순문장(예: "마음에 들어요", "매우 좋아요") 및 설정된 전문 용어가 포함된 문장, 광고에서 많이 쓰이는 어휘(예: "품질 보장")의 사용빈도가 높다고 판단되는 문장, 전화번호와 이메일을 포함하는 하이퍼링크가 존재하는 문장, 유사도가 높은 복수의 문장, 미리 설정된 긍정 또는 부정 패턴을 사용한 문장 등 형식적 리뷰 또는 허위 리뷰를 미리 설정된 알고리즘에 의해 필터링 하여 수집할 수 있다.
DB 관리부(101)는 리뷰를 수집하는 경우, 리뷰의 개수, 긍정적인 리뷰의 비율, 평점, 화장품에 대한 형식적/허위성 리뷰에 따라 화장품에 대한 리뷰를 분류하여 저장할 수 있다. 또는, DB 관리부(101)는 화장품의 가격 혹은 화장품의 목적/효능에 따라 화장품들을 분류할 수 있다.
피부 타입 결정부(102)는 카메라(예: 사용자 단말(200)의 카메라 및/또는 피부 측정 장치(300)의 카메라)를 통해 촬영된 사용자의 얼굴 이미지를 획득할 수 있다. 상기 촬영된 사용자의 얼굴 이미지는 거리 데이터를 포함할 수 있다. 상기 사용자의 얼굴 이미지는 거리 감지 센서(예: ToF 센서) 및/또는 상기 카메라에 기반하여 AI 기반으로 자동 설정되는 랜드마크에 의하여 설정된 얼굴 영역이 촬영된 이미지일 수 있다.
피부 타입 결정부(102)는 조명 및 색상 일정화 알고리즘을 통해 색상을 평활화하고 노이즈를 제거하여 상기 얼굴 이미지의 색상값(예: RGB 픽셀값)을 보정함으로써 상기 얼굴 이미지를 전처리(pre-processing)할 수 있다.
피부 타입 결정부(102)는 상기 거리 감지 센서 및/또는 상기 카메라에 기반하여 촬영된 상기 사용자의 얼굴 이미지의 랜드마크를 결정할 수 있다. 피부 타입 결정부(102)는 상기 랜드마크를 기준으로 사용자의 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 기준으로 사용자의 피부 특성을 결정할 수 있다. 피부 특성은 피부 타입 및 피부 상태를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피부 특성은 피부의 수분, 유분, 피지, pH도, 민감도, 탄력, 주름, 피부색/피부톤, 모공 상태, 색소 침착 및 각질 상태 등을 포함할 수 있다. 피부 타입 결정부(102)는 사용자 단말(200) 및/또는 피부 측정 장치(300) 외에 별도의 측정 장치(예: 측정 마스크)를 통해 획득된 얼굴 이미지에 기반하여 사용자의 피부 특성을 결정할 수 있다. 즉, 피부 타입 결정부(102)는 상기 얼굴 이미지에 기초하여 사용자의 피부의 수분, 유분, 피지, pH도, 민감도, 주름, 피부톤, 모공 상태, 색소 침착, 각질 상태 등 사용자의 피부 특성을 결정할 수 있다. 상기 결정된 피부 특성에 기반하여 사용자의 피부 타입이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자의 피부 타입은 바우만 설문에 의한 피부 상태 분석이나 AI 기반의 피부 상태 분석 및/또는 사용자 질의 응답에 의하여 결정될 수 있다. 분석된 피부 타입은 일반적인 피부 타입, 바우만 피부타입, 바우만을 보완한 피부 타입으로 분류될 수 있다. 바우만 피부타입은 지성건성, 예민성, 주름, 색소 등을 조합해서 복수개의 유형으로 피부타입으로 나뉘어지는 것이고, 바우만을 보완한 피부 타입은 염증성이란 지표가 추가되어 더 다양한 유형의 피부타입으로 나뉘어 지는 것을 의미할 수 있다. 여기서, 피부타입을 분류할 때 지성의 반대를 건성으로 판단하지 않고, 지성의 반대를 건성이 아닌 비지성으로 분류함으로써 더욱 다양한 피부타입으로 나뉘어질 수 있도록 할 수 있다.
피부 타입 결정부(102)는 사용자의 피부 타입에 따라 사용자에게 필요한 필요 효능을 결정할 수 있다.
제품 결정부(104)는 DB 관리부(101)(예: 제품 DB)에서 결정된 상기 필요 효능을 가진 제1 제품들을 결정할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 상기 제1 제품들 각각의 효능 점수를 산출할 수 있다. 제품 DB에서 상기 필요 효능을 가진 제품들을 전부 추천해줄 수는 없으므로, 제품 결정부(104)는 상기 제1 제품들 중에서 산출된 상기 효능 점수가 미리 설정된 효능 점수 이상인 제2 제품들을 사용자에게 추천할 제품으로 결정할 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 다양한 방식으로 제품들의 효능 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제품 효능 결정부(103)는 제품들 각각에 포함된 성분들에 대한 가중치를 각각 다르게 결정하여 상기 효능 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제품 효능 결정부(103)는 상기 효능 점수를 산출하는 것에 필요한 상기 성분들 이외에 제품 회사가 주장(또는, 홍보)하는 제품의 효능, 제품 리뷰 데이터를 통해 결정된 제품의 효능 등에 기초하여 상기 효능 점수를 산출할 수 있다.
제품 결정부(104)는 클렌져, 모이스쳐라이져, 세럼, 마스크, 스페셜케어, 아이케어, 선블록, 올인원 등 사용 목적에 따라 분류된 카테고리 별로 각각 미리 결정된 개수만큼 추천할 제품을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제품 결정부(104)는 사용자의 피부 타입에 따라 클렌져 2종, 모이스쳐라이져 2종, 세럼 3종, 선블록 2종 등 추천할 제품을 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 사용자의 화장품 사용 행태 및 사용자의 피부 타입에 따라 제품 종류에 따른 추천 개수를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 사용자의 피부 타입에 따른 질환을 최대한 많이 커버할 수 있는 제품을 추천 제품으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 사용자의 피부 타입에 따른 특이 질환이 없는 경우, 보편적으로 좋은 제품을 추천하거나 무작위로 추천할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 사용자에게 추천할 제품을 결정함에 있어서, EWG 낮은 등급, 식약처 선정 알러지 포함, 주의 성분, 제한 성분, 금지 성분을 포함하고 있는 제품에 별도의 식별 표시를 할 수 있다. 예를 들어, 제품 결정부(104)는 변성 알코올, 향료와 같은 위험 성분을 포함하는 제품에는 제1 식별 표시(예: 주의 표시)를 할 수 있고, 반대로 사용자의 피부 타입에 추천되는 효능을 가진 성분을 포함하는 제품에는 제2 식별 표시(예: 추천 표시)를 할 수 있다. 제품 결정부(104)는 제1 식별 표시 및/또는 제2 식별 표시를 함에 있어서, 각 식별 표시에 따른 이유에 대한 정보를 사용자 단말(200)을 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
도 3은 제품 DB에 포함된 제품들 각각을 회사 타겟 효능, 성분 분석 효능, 리뷰 분석 효능 중 적어도 하나에 기반하여 제품의 효능을 결정하고, 사용자에게 제품을 추천하는 것에 관한 도면이다.
제품 효능 결정부(103)는 제품을 제조한 회사의 타겟 효능, 성분 분석 효능(예: 제품에 표기된 설명), 리뷰 분석 효능(예: 제품에 대한 해쉬태그(hashtag)에서 추출된 키워드) 등에 기초하여, 제품의 효능을 결정할 수 있다.
제품 결정부(104)는 사용자의 피부 타입 및 제품에 함유된 성분의 효능에 기반하여 사용자에게 추천할 제품을 결정할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 사용자의 피부 타입에 따라 제품에 함유된 성분이 사용자에게 미치는 긍정적인 효능 및 부정적인 효능을 결정하고, 제품 결정부(104)는 결정된 긍정적인 효능 및 부정적인 효능에 기반하여 사용자에게 추천할 제품을 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 제품에 함유된 총 성분의 개수, 제품에 표기된 성분의 표기 순서 등에 따라 각 성분에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 각 성분에 대한 가중치합(weighted sum)을 연산하여 제품(또는, 제품의 메인 효능)에 대한 효능 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제품 효능 결정부(103)는 제품에 함유된 총 성분의 개수가 많은데 표기 순서가 뒤인 성분에 대해서는 가중치를 낮게 적용하고, 표기 순서가 앞인 성분에 대해서는 가중치를 높게 적용할 수 있으며, 가중치가 높게 적용된 성분의 효능을 반영하여 효능 점수를 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 제품에 표기된 성분의 표기 순서뿐만 아니라, 제품에 표기된 성분 중 효능이 알려지지 않거나 연구가 덜 된 성분에 대해서 가중치를 부여할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 성분 별로 성분과 관련된 논문 수, 특허 수에 기반하여 해당 성분이 얼마나 연구가 되어있는지에 대한 성분에 대한 연구도를 산출할 수 있으며, 산출된 연구도에 따라 해당 성분에 대한 가중치를 부여할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 상기 연구도를 산출함에 있어서, 상기 성분에 대한 해외 논문 수, 국내 논문 수, 해외 특허 등록 수, 해외 특허 출원 수, 국내 특허 등록 수, 국내 특허 출원 수 등에 기반하여 상기 연구도를 산출하되, 해외 논문 수, 국내 논문 수, 해외 특허 등록 수, 해외 특허 출원 수, 국내 특허 등록 수, 국내 특허 출원 수 순서대로 가중치를 높게 부여하여 상기 연구도를 산출할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 연구도가 높은 성분일수록 가중치를 높게 부여하고, 연구도가 낮은 성분일수록 가중치를 낮게 부여함으로써, 상기 효능 점수를 산출할 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 DB 관리부(101) 내지 제품 DB를 통해 제품들 각각의 성분 이미지를 획득하고, 획득된 성분 이미지에서 문자 및 숫자를 인식할 수 있다. 제품 효능 결정부는 획득된 상기 제품의 성분 이미지를 스캔하여 성분 이미지들 각각에 포함된 문자 및 숫자를 인식할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 인식된 문자 및 숫자에 기반하여 상기 제품들 각각에 포함된 성분 정보(예: 성분의 종류, 성분의 개수 등)를 추출할 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 성분 이미지에서 성분 정보를 효과적으로 추출하기 위하여 상기 제품의 성분 이미지를 그레이(gray) 스케일로 변환할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 그레이 스케일로 변환된 상기 성분 이미지에 대하여 이진화를 실시하되, 상기 성분 이미지에 포함된 픽셀들 각각의 픽셀값을 검출하고, 검출된 상기 픽셀값이 제1 임계값보다 낮은 제1 영역과 상기 제1 임계값보다 높은 값인 제2 임계값보다 높은 제2 영역을 결정할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)느 상기 제1 영역의 픽셀값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 간 차이값만큼 더 낮추고, 상기 제2 영역의 픽셀값을 상기 차이값만큼 더 높이는 이미지 보정을 수행할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 이미지 보정이 수행된 성분 이미지에 기반하여 상기 성분 정보를 추출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 제품 DB 중에서 사용자의 결정된 피부 타입에 적합한 화장품들에 대한 성분 정보를 획득할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 획득된 성분 정보에 기반하여 각 성분에 따른 가중치를 달리 적용하고, 적용된 가중치에 기반하여 제품의 효능을 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 화장품 회사에서 일반적인 경우보다 특별히 특정 성분을 더 많이 넣은 경우 또는 더 많이 넣었다고 주장하는 경우, 상기 특정 성분에 대한 가중치를 높게 부여하여 상기 제품의 효능을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 제품 효능 결정부(103)는 제품 DB에 포함된 제1 제품들 각각마다 제품 회사의 타겟 성분에 대하여 가중치를 높게 부여할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 제품 DB에 포함된 제1 제품들 각각에 포함된 성분들 각각에 대한 함량비 정보를 획득하고, 상기 성분들 각각에 대한 평균 함량비를 산출할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 제1 제품들 각각의 성분에 대한 함량비 및 평균 함량비에 기초하여 상기 제1 제품들 각각에 포함된 성분들 각각의 가중치를 결정할 수 있다. 상기 평균 함량비는 제1 성분을 가지고 있는 상기 제1 제품들의 제1 성분에 대한 함량비를 합산하고, 합산된 값에 상기 제1 성분을 가지고 있는 상기 제1 제품들의 수만큼 나눔으로써 산출될 수 있다.
예를 들어, 일반적인 제품들의 경우 히알루론산이 5% 정도 함유되어 있고, 특정 화장품 회사의 제품은 히알루론산을 20%을 포함하는 경우, 히알루론산에 대한 가중치가 높게 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 효능 결정부(103)는 제품 DB에 있는 제1 제품들 각각에 포함된 성분들을 크롤링할 수 있고, 크롤링된 성분들 중 대부분의 제품에서 사용되는 성분(예: 정제수)은 가중치를 낮게 적용하고, 추천할 제품들 각각에 포함된 성분들 중 소수의 제품에서 사용되는 성분은 가중치를 높게 적용할 수 있다.
예를 들어, 제품 DB에 있는 제1 성분을 포함하고 있는 제품들의 수가 제1 개수이고, 제2 성분을 포함하고 있는 제품들의 수가 제2 개수이고, 제1 개수가 제2 개수보다 많은 경우, 제품 효능 결정부(103)는 상기 제2 성분에 대한 가중치를 상기 제1 성분에 대한 가중치보다 낮게 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 제품에 포함된 성분이 A라는 질환에 효능이 있으면, 상기 성분을 포함하는 제품들은 A라는 질환에 효능이 있는 것으로 결정하고, 상기 제품들을 사용자에게 추천할 제품으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 제품 결정부(104)는 논문, 서적 및 연구 등에 의하여 고지된 성분의 각 효능뿐만 아니라, 성분간의 상관 관계에 기반한 제품의 효능에 따라 사용자에게 추천할 제품들을 결정할 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 제품 회사 타겟 효능, 성분 분석 효능 및/또는 리뷰 분석 효능에 기반하여 성분들 각각에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제품 효능 결정부(103)는 i) 제품 회사 타겟 효능 및 성분 분석 효능, ii) 제품 회사 타겟 효능 및 리뷰 분석 효능, iii) 성분 분석 효능 및 리뷰 분석 효능, 또는 iv) 제품 회사 타겟 효능, 성분 분석 효능 및 리뷰 분석 효능에 기반하여 성분들 각각에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 다시 말해서, 제품 효능 결정부(103)는 위에서 설명된, 효능 점수를 산출하기 위한 지표들을 각각 고려하는 것이 아닌, 모두 종합적으로 고려하여 효능 점수를 산출할 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 이하 수학식 1을 통해 상기 효능 점수를 산출할 수 있다.
상기 수학식 1에서, S는 상기 효능 점수, a는 특정 성분(제1 성분, 제2 성분,...,m 성분), i는 특정 성분에 대한 가중치 지표(표기 순서, 성분비, 연구도, ..., n), w는 특정 성분과 상기 필요 효능과의 연관도를 의미할 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 특정 성분과 상기 필요 효능과의 연관도를, 특정 성분과 상기 필요 효능이 언급된 논문의 수, 특정 성분과 상기 필요 효능이 언급된 상기 논문에서 상기 필요 효능에 대한 상기 특정 성분의 긍정 표현의 수에 기반하여 산출될 수 있다.
제품 효능 결정부(103)는 리뷰 분석 효능, 성분 분석 효능 및/또는 제품 회사 타겟 효능을 통해 나온 타겟 효능을 정답 라벨로 결정하고, 각 성분에 가중치를 주는 방식을 학습시킬 수 있다. 제품 효능 결정부(103)는 학습된 결과를 토대로 성분 별 가중치를 부여하고, 이를 바탕으로 제품의 효능 점수를 산출할 수 있다.
제품 결정부(104)는 산출된 제품의 효능 점수에 기반하여 사용자에게 적합한 화장품을 추천할 수 있다. 제품 결정부(104)는 산출된 제품의 효능 점수뿐만 아니라, 사용자들 각각의 나이, 선호 브랜드, 거주하고 있는 지역의 기후(계절, 기후), 피부 타입에 따라 사용자에게 적합한 화장품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 제품 결정부(104)는 사용자와 동일한 피부 타입을 가지는 다른 사용자들, 사용자와 비슷한 연령대의 다른 사용자들, 사용자와 선호하는 브랜드가 동일한 다른 사용자들, 사용자와 거주하고 있는 지역의 기후가 유사한 다른 사용자들, 및/또는 위의 조합에 의한 다른 사용자들의 제품 사용 정보 및 제품 추천 정보에 기반하여 상기 사용자에게 적합한 화장품을 추천할 수 있다.
추천 리스트 제공부(105)는 결정된 화장품들에 기초하여 사용자에 대한 화장품들의 추천 리스트를 생성할 수 있다. 추천 리스트 제공부(105)는 생성된 추천 리스트 및 추천 리스트에 포함된 화장품들의 정보를 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다. 추천 리스트 제공부(105)는 추천 리스트를 생성함에 있어서, 사용자의 피부 타입에 악영향을 주는 성분을 가진 제품에 식별 표시(예: 붉은 바운더리 표시)를 할 수 있다.
도 4는 도 1에 따른 제품 추천 서버(100)의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 제품 추천 서버(100)는 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은, 전술한 서버(100)의 동작이나 기능 중 적어도 일부를 포함하고 명령어들 형태로 구현되어 프로세서(110)에 의하여 수행될 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 서버(100)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다. 도 4에서는 제품 추천 서버(100)를 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 복수 개의 사용자 단말들은 도 4에 따른 구성요소를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 제품 추천 서버 200: 사용자 단말
Claims (5)
- 사용자에게 적합한 제품을 추천하는 제품 추천 서버에 있어서,
사용자의 얼굴 이미지를 획득하고, 획득된 상기 얼굴 이미지에 기반하여 상기 사용자의 피부 타입을 결정하는 피부 타입 결정부;
제품 DB에 포함된 제품들 각각의 제품 효능을 결정하는 제품 효능 결정부;
결정된 상기 피부 타입 및 상기 제품 효능에 기반하여, 상기 사용자에게 추천할 제품을 결정하는 제품 결정부; 및
결정된 상기 제품에 기초하여 상기 사용자에 대한 추천 리스트를 생성하는 추천 리스트 제공부를 포함하고,
상기 피부 타입 결정부는,
결정된 상기 피부 타입에 따라 상기 사용자에게 필요한 필요 효능을 결정하고,
상기 제품 결정부는,
상기 제품 DB에서 상기 필요 효능을 가지고 있는 제1 제품들을 결정하고,
상기 제품 효능 결정부는,
상기 제1 제품들 각각의 효능 점수를 산출하되,
상기 제1 제품들 각각의 성분 이미지를 그레이(gray) 스케일로 변환하고, 그레이 스케일로 변환된 상기 성분 이미지에 대하여 이진화를 실시하되, 상기 성분 이미지에 포함된 픽셀들 각각의 픽셀값을 검출하고,
검출된 상기 픽셀값이 제1 임계값보다 낮은 제1 영역과 상기 제1 임계값보다 높은 값인 제2 임계값보다 높은 제2 영역을 결정하고, 상기 제1 영역의 픽셀값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 간 차이값만큼 더 낮추고, 상기 제2 영역의 픽셀값을 상기 차이값만큼 더 높이는 이미지 보정을 수행하고, 이미지 보정이 수행된 상기 성분 이미지에 기반하여 성분 정보를 추출하고,
상기 제1 제품들 각각의 성분 이미지에 기재된 상기 제1 제품들 각각에 포함된 성분들의 표기 순서에 따라, 표기 순서가 뒤인 성분일수록 가중치를 낮게 적용하고, 표기 순서가 앞인 성분일수록 가중치를 높게 적용하며,
상기 제1 제품들 각각에 포함된 성분 별로 성분에 대한 해외 논문 수, 국내 논문 수, 해외 특허 등록 수, 해외 특허 출원 수, 국내 특허 등록 수 및 국내 특허 출원 수에 기반하여 상기 성분들 각각에 대한 연구도를 산출하며, 산출된 연구도에 따라 연구도가 높은 성분일수록 가중치를 높게 부여하고, 연구도가 낮은 성분일수록 가중치를 낮게 적용하며,
상기 제1 제품들 각각에 포함된 성분들 각각에 대한 함량비 정보를 획득하고, 상기 성분들 각각에 대한 평균 함량비를 산출하고, 상기 제1 제품들 각각의 성분에 대한 함량비 및 상기 평균 함량비에 기초하여 상기 제1 제품들 각각에 포함된 성분들 각각의 가중치를 결정하되, 상기 평균 함량비보다 높은 함량비의 성분일수록 가중치를 높게 적용하고, 상기 평균 함량비보다 낮은 함량비의 성분일수록 가중치를 낮게 적용하고,
이하 수학식을 통해 상기 효능 점수를 산출하고,
상기 수학식에서, S는 상기 효능 점수, a는 특정 성분(제1 성분, 제2 성분, ??, m 성분), i는 특정 성분에 대한 가중치 지표(표기 순서, 성분비, 연구도, ??, n), w는 특정 성분과 상기 필요 효능과의 연관도를 의미하고,
상기 특정 성분과 상기 필요 효능과의 상기 연관도를, 특정 성분과 상기 필요 효능이 언급된 논문의 수, 특정 성분과 상기 필요 효능이 언급된 상기 논문에서 상기 필요 효능에 대한 상기 특정 성분의 긍정 표현의 수에 기반하여 산출하고,
상기 제품 결정부는,
산출된 상기 제1 제품들 각각의 효능 점수에 기반하여, 상기 제1 제품들 중 효능 점수가 미리 설정된 점수 이상인 제2 제품들을 상기 사용자에게 추천할 제품으로 결정하는, 서버. - 삭제
- 청구항 1에서,
상기 제품 효능 결정부는,
상기 제품들 각각의 성분 이미지에서 문자를 인식하고,
인식된 문자에 기반하여 상기 제품들 각각에 포함된 성분 정보를 추출하고,
상기 제품들 각각에 포함된 성분들의 종류, 상기 제품들 각각에 표기된 성분들의 표기 순서, 상기 표기된 성분들의 개수에 기반하여, 상기 성분들 각각에 대한 가중치를 결정하고,
상기 성분들 각각에 대한 가중치에 기반하여 상기 효능 점수를 산출하는, 서버. - 삭제
- 청구항 1에서,
상기 제품 효능 결정부는,
제품 회사가 타겟팅하는 타겟 효능, 성분 정보에 기반한 성분 효능, 또는 리뷰 분석에 의한 효능 중 적어도 하나 이상에 기반하여 상기 제품들 각각의 효능을 결정하는, 서버.
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