KR102455636B1 - 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 ３ｄ 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템 - Google Patents

빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 ３ｄ 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템이 제공되며, 주소지, 평형 및 타입을 선택하거나 도면을 업로드하고, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터를 입력한 후, 2D 또는 3D 도면 상에 상기 인구통계학적 데이터에 따라 기 매핑되어 저장된 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 사용자 단말 및 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 누적하여 빅데이터를 구축하는 구축부, 상기 빅데이터의 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 학습 및 검증하여 상기 인구통계학적 데이터가 질의되면 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠가 출력되도록 모델링하는 모델링부, 상기 사용자 단말에서 인구통계학적 데이터를 입력하는 경우, 주소, 평형 및 타입에 따른 도면 또는 업로드된 도면 상에, 상기 인공지능 알고리즘에서 추출한 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 3D 시뮬레이션부를 포함하는 시뮬레이션 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 ３Ｄ 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING BIGDATA BASED CUSTOMIZED THREE DIMENTIONAL INTERIOR SIMULATION SERVICE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 빅데이터를 구축한 후 인공지능이 사용자에게 맞는 인테리어를 골라 3D 인테리어를 시뮬레이션해주는 시스템을 제공한다.
맞춤형 인테리어 설계에서는 세대내부 마감공사에 들어가는 마감재 중 일부가 소비자의 선택항목이 된다. 마감공사는 일반적으로 건축공사의 최종 성과물을 완성하기 위해 기초 및 구조체 공사 작업 후에 수행되는 일련의 후속공사를 의미하며, 조적공사, 미장공사, 창호공사, 방수공사, 타일공사, 수장공사 등 다양한 공종이 이에 해당된다. 인테리어 설계에 대한 정보관리는 2D 설계 기반으로 정보관리시스템을 개발하여 공간정보, 작업정보, 원가정보 간의 연계가 원활하지 못해 부수적인 작업이 요구되며 오류가 발생될 여지가 많다. 즉, 공간정보를 2D설계도면에서 부수적으로 수작업을 통해 추출할 경우 정확하지 못한 작업 및 재료에 대한 견적이 산출될 수 있다. 또, 2D 설계 기반 마감 물량 산출은, 골조의 안목 치수를 기준으로 하여 중간 마감재, 최종 마감재의 구분 없이 모든 내역에 동일한 길이를 적용하여 오차가 발생하고, 자재가 설치되는 부위에 따라 다르게 적용되므로 단면도나 견적 지침서를 바탕으로 작업자가 판단하기 때문에 작업자에 따라 차이가 발생할 수 있다.
이때, 인공지능을 이용하여 인테리어를 생성하거나 3차원 인테리어 시뮬레이션을 제공하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-2315013호(2021년10월20일 공고) 및 한국등록특허 제10-1854613호(2018년05월04일 공고)에는, 연령대 별 선호하는 인테리어 물품 및 인테리어 색상을 분류하고, 연령대별 내외부 통로 이동정보, 건축물 외부의 환경정보를 분석하며, 연령대별 내외부 통로 이동정보 및 환경정보에 기반하여 선택통행로 및 연결되는 공간에 물품 및 색상을 배치하는 구성과, 사용자 단말에서 아이템을 선택한 후 배치하면, 3차원 가상공간에 아이템을 배치한 후 이벤트 적용효과를 반영하여 시뮬레이션 결과물을 출력하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 전자의 경우 통행로인 동선만을 고려한 후, 동선영역에만 인테리어를 자동으로 해주는 구성일 뿐 전체적인 인테리어를 자동으로 진행하는 구성이 아니다. 후자의 경우에도 자동으로 인테리어 시뮬레이션을 해주는 것이 아니라, 사용자가 수동으로 선택하고 배치해야지만 그 결과를 보여주는 것에 불과하다. 시기별로 인테리어는 트렌드가 존재하고 각 집단별로 좋아하거나 선호하는 인테리어가 따로 있지만 각 사용자는 각 인테리어 물품을 하나하나 선택한 후 결과를 봐야하는 번거로움을 겪으며 가상 인테리어를 해야 한다. 이에 따라, 빅데이터를 수집하여 집단별 선호 인테리어를 분석하고, 인공지능을 이용하여 사용자가 속한 집단이 선호하는 인테리어로 자동으로 인테리어를 해준 후 시뮬레이션을 제공하는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.
본 발명의 일 실시예는, 빅데이터를 수집하여 집단별 선호 인테리어를 분석하고, 인공지능을 이용하여 사용자가 속한 집단이 선호하는 인테리어로 자동으로 인테리어를 해준 후 시뮬레이션을 제공할 수 있는, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템을 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, 주소지, 평형 및 타입을 선택하거나 도면을 업로드하고, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터를 입력한 후, 2D 또는 3D 도면 상에 상기 인구통계학적 데이터에 따라 기 매핑되어 저장된 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 사용자 단말 및 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 누적하여 빅데이터를 구축하는 구축부, 상기 빅데이터의 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 학습 및 검증하여 상기 인구통계학적 데이터가 질의되면 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠가 출력되도록 모델링하는 모델링부, 상기 사용자 단말에서 인구통계학적 데이터를 입력하는 경우, 주소, 평형 및 타입에 따른 도면 또는 업로드된 도면 상에, 상기 인공지능 알고리즘에서 추출한 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 3D 시뮬레이션부를 포함하는 시뮬레이션 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 빅데이터를 수집하여 집단별 선호 인테리어를 분석하고, 인공지능을 이용하여 사용자가 속한 집단이 선호하는 인테리어로 자동으로 인테리어를 해준 후 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 시뮬레이션 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 정보제공서버(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 정보제공서버(400)와 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 정보제공서버(400)는, 네트워크(200)를 통하여 시뮬레이션 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, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사용자 정보를 제공한 후 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션을 출력하는 사용자의 단말일 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.
시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)는, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)는, 도면 데이터, 인구통계학적 데이터, 인테리어 콘텐츠 및 시대별 트렌드에 대한 빅데이터를 구축하고, 적어도 하나의 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증한 후, 도면 데이터 및 인구통계학적 데이터가 질의로 입력되면 인테리어 콘텐츠 및 시대별 트렌드를 출력하고, 인테리어 콘텐츠 및 시대별 트렌드에 따라 자동으로 3D 인테리어 시뮬레이션을 제공하도록 하는 서버일 수 있다.
여기서, 시뮬레이션 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 정보제공서버(400)는, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하거나 이용하지 않고 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)로 인구통계학적 데이터, 도면 데이터, 인테리어 콘텐츠 및 시대별 트렌드에 대한 데이터를 전송하는 서버일 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 정보제공서버(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.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 시뮬레이션 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)는, 구축부(310), 모델링부(320), 3D시뮬레이션부(330), 피드백반영부(340) 및 스트리밍부(350)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100)ㅇ은, 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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)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, 구축부(310)는, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 누적하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 구축부(310)는, 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-Structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시한 후 데이터셋(DataSet)을 생성할 수 있다. [인구통계학적 데이터-인테리어 콘텐츠]의 형태로 데이터셋이 생성되면 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증시킬 수 있게 되며, 인구통계학적 데이터가 입력되면 인테리어 콘텐츠가 출력될 수 있다.
모델링부(320)는, 빅데이터의 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 학습 및 검증하여 인구통계학적 데이터가 질의되면 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠가 출력되도록 모델링할 수 있다. 이때, 인테리어 콘텐츠는 각 위치, 구역 등을 저장할 수 있는데, 위치는 정확한 XY 좌표가 아니라 조건으로 저장되어야 한다. 각 주택 및 아파트 등의 도면은 서로 다르고 사용자가 어떠한 도면을 업로드할지 모르기 때문에, 예를 들어, 거실의 좌측벽면 중앙에 X 인테리어 객체를 배치한다 등과 같이 특정 위치를 설정하는 것이 아니라 조건으로 기재를 해야 이후 인테리어 객체를 어떠한 도면에서든지 배치를 할 수 있게 된다.
적어도 하나의 인공지능 알고리즘은, 인구통계학적 데이터를 이용하여 각 개인을 분류하고 선호도를 예측한 후 추천을 해주기 위하여 협업필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘을 이용할 수 있다. 누구에게 무엇을 어떻게 추천할 것인지에 대한 문제는 협업필터링의 문제로 귀결될 수 있다. 즉 사용자를 비슷한 그룹으로 묶고 비슷한 그룹의 사람이 무엇을 하고 언제 가능하며 어떤 것을 좋아하는지를 알고 이와 유사하게 아이템을 추천하면 완벽하게 100%는 아니지만 추천을 받아들일 가능성이 높아질 수 있다. 추천 시스템은 정보 필터링(Information Filtering) 기술의 일종으로, 주로 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 콘텐츠 기반 필터링(Content Based Filtering)으로 나누어진다. 이 두 가지 필터링 방식의 장점을 혼합하여 사용하는 것으로 데이터의 부족으로 인한 콜드 스타트(Cold Start) 문제의 개선을 목적으로 한 하이브리드 방식도 사용될 수 있고 딥러닝 모델을 사용한 추천 시스템도 이용될 수 있다.
예를 들어, Wide 모델은 학습 데이터를 기반으로 구체화한 예측 결과를 반환하여 주기 때문에, 정보가 적고 편향된 성향이 있는 사용자에게 정확도 높은 추천을 할 수 있다. 또는, Deep 모델은 DNN(Deep Neural Network)을 기반으로 구성되는 모델로, 학습 데이터를 네트워크가 일반화하고 학습하여 다양한 상품을 추천할 수 있으며 높은 세렌디피티(Serendipity)를 기대할 수 있다. Wide 모델과 Deep 모델의 단점을 개선하기 위하여 두 가지 결합한 Wide & Deep 모델이 이용될 수도 있는데, Wide & Deep 모델은 선형과 비선형 기능을 동시에 학습할 수 있으며, 일반화의 장점과 암시적 속성을 통해 정확도를 항상시킨다. 나아가 Wide 모델과 Deep 모델의 입력값을 공유하는 WDSI(Wide & Deep learning Sharing Input data) 모델을 이용할 수도 있다.
적어도 하나의 인공지능 알고리즘은, 각 지역, 나이, 성별, 거주형태 및 직업군을 포함하는 인구통계학적 데이터와, 시계열에 따라 선호가 변화되는 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 학습 및 검증함으로써 인테리어 트렌드에 따른 추천을 제공하도록 모델링될 수 있다. LSTM은 시계열 예측에 비교적 정확한 결과를 내주는 알고리즘이다. 분양계약을 할 시기와 실제 입주를 할 시기가 먼 경우 분양계약을 할 때 정했던 마감재가 유행에 뒤쳐지거나 트렌드에 맞지 않을 수도 있다. 이 경우 LSTM을 사용할 수 있는데, 물론 분양계약의 재작성 또는 수정을 입주 직전에 하는 경우에는 LSTM을 이용하지 않아도 된다. 이때에도 트렌드를 알려주기 위해 가이드로 알려줄 수도 있다.
3D 시뮬레이션부(330)는, 사용자 단말(100)에서 인구통계학적 데이터를 입력하는 경우, 주소, 평형 및 타입에 따른 도면 또는 업로드된 도면 상에, 인공지능 알고리즘에서 추출한 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 주소지, 평형 및 타입을 선택하거나 도면을 업로드하고, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터를 입력한 후, 2D 또는 3D 도면 상에 인구통계학적 데이터에 따라 기 매핑되어 저장된 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행할 수 있다.
이때, 가상 현실(Virtual Reality)은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 현실을 3차원 공간으로 모사(Simulate)하며 사용자는 그 공간 내에서 현실성을 느끼며 다양한 체험을 할 수 있다. 게임엔진(Unity3D)은 Unity3D 상에서 몰입형 가상현실 환경의 프로젝트를 생성할 수 있도록 하는 Google VR SDK for Unity를 제공한다. Unity3D와 Google VR의 통합은 가상현실 플랫폼인 Daydream과 Cardboard를 위한 안드로이드 애플리케이션 빌드를 쉽게 할 수 있도록 하며, 이 SDK는 부가적인 특성들을 제공한다. 그 중에서도 헤드트래킹 제공, 시선을 맞춰주는 Reticle Prefab 제공, Unity3D 에디터 상 플레이 모드에서의 VR 모드 에뮬레이션 가능, 자이로센서 이동 자동 보정 등이 가장 큰 특징이다.
<Unity3D 네트워크>
Unity3D는 마스터 서버(Master Server)를 통해 여러 서버를 관리한다. 호스트 사용자는 실행할 서버를 마스터 서버에 등록하고, 클라이언트 사용자는 마스터 서버로부터 등록되어있는 서버 목록을 가져와 원하는 서버를 선택해 인테리어를 실행하게 된다. 이때 NAT 퍼실리테이터(NAT Facilitator)가 클라이언트 사용자와 서버의 통신을 지원할 수 있다.
<공간 정보 획득>
ReconstructMe는 오스트리아에 위치한 PROFACTOR의 컴퓨터 비전 전문가 그룹에 의해 개발되었는데, ReconstructMe의 사용법 개념은 단순히 물체 주변으로 움직여 물체를 3D 모델로 찍어내는 것으로 평범한 비디오 카메라의 사용법 개념과 유사하다. ReconstructMe에서 제공하는 SDK는 실시간 처리가 가능하며 다양한 깊이 카메라(Kinect, Xtion 등)를 지원한다. ReconstructMe의 시스템 중 Sensors는 물체를 3D 모델로 스캔하기 위해 필요한 깊이 카메라를 말한다. 본 발명의 일 실시예에서는, 3D 모델을 스캔하기 위해 ASUS사의 Xtion Pro를 사용할 수도 있다. 이렇게 스캔한 모델은 보통 과도하게 큰 메쉬(Mesh)로 구성되기 때문에 메쉬 단순화(Mesh Simplification)을 적용하여 전체적인 모습을 유지하면서 크기를 줄인 새로운 모델로 변환시킨 후 Unity3D와 같은 실시간 3D 그래픽스 랜더링 엔진에서 이용할 수 있다. 실제로 Unity3D에서는 한 번에 가져오기 할 수 있는 버텍스(Vertex)의 개수가 최대 65536개로 한정된다.
<플랫폼 구조>
본 발명의 일 실시예에 따른 애플리케이션은 Unity3D 환경에서 제작되어 Android 기기에서 운영될 수 있다. 사용자는 본 애플리케이션이 실행중인 Android 기기를 Google Cardboard에 삽입하고 착용한 후에 네트워크 연결 작업 및 네트워크로 공유된 가상 공간 내에서의 마감재를 선택하거나, 다른 사용자들과의 상호 작용을 수행할 수 있다. 애플리케이션을 실행한 후 가장 먼저 원하는 구조의 방을 선택할 수 있다. 건설사 또는 부동산 중개업체 등에서 실물 부동산 정보를 기반으로 다양한 방 구조를 제공할 수 있다. 사용자는 그 후에 서버를 생성해 입장할 것인지, 이미 생성되어 마스터 서버에 등록된 서버 중 원하는 서버를 찾아 입장할 것인지 선택하여 그 서버에 입장한다. 만약 서버를 생성한 사용자라면 마감재 목록 중 원하는 마감재를 선택하여 원하는 위치에 배치를 할 수 있는 권한을 가진다. 반대로 서버를 생성하지 않고 입장한 클라이언트 사용자라면 서버 생성자가 배치하고 있는 가상현실 공간을 실시간으로 함께 지켜본다. 이와 같은 과정을 통해 마감재 배치가 완료된 공간에 대해 서버에 입장해있는 사용자들은 의견을 서로 공유할 수 있다.
<마감재 3D 모델>
가상현실 공간에 배치할 마감재 3D 모델은 3D 모델링 소프트웨어 도구를 이용한 제작, 3D 스캐닝 등 다양한 방법으로 획득할 수 있으나 본 발명의 일 실시예에서는 사용자는 깊이 카메라와 실시간 3D 스캐닝 시스템인 ReconstructMe를 이용하여 원하는 마감재를 OBJ 형식의 3D 모델로 스캔한 후 메쉬 단순화 프로세스를 거쳐 정리한 후 웹 서버에 업로드하는 방법으로 수행할 수 있다. 해당 웹 서버에 업로드 된 마감재 메쉬 파일들은 본 애플리케이션 상에 마감재 목록과 연결될 수 있다.
<네트워크>
네트워크는, 전체 네트워크 통신을 관리하는 Master Server와 등록을 통해서 전체 프로세스를 주도하는 Host Client, 그리고 관찰자 입장에서 네트워크 통신에 참여하는 Client로 구성될 수 있다. 다른 네트워크 통신에서와 마찬가지로 실시간으로 가상 공간을 공유할 수 있는 효과를 얻기 위해서는 네트워크 통신 참여 사용자들 사이에서 불가피하게 발생하는 네트워크 시간 지연으로 발생하는 불일치를 보정해야 하는 필요가 발생한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 애플리케이션에서 이 문제 해결을 위해 적용한 동기화 방식은 후술하기로 한다.
<사용자 인터페이스>
사용자가 보는 VR 화면 한가운데에는 작은 점이 시선 방향을 계속 따라다니는데, 이 점은 Google VR SDK가 제공하는 커서 역할을 하는 Reticle Prefab이다. 이 Reticle Prefab은 사용자의 움직임으로 인한 시선 변화를 따르고, 버튼 위에 위치할 때 Cardboard 옆면의 자석을 조작하면 자기 센서를 통해 해당 버튼이 클릭된다. 가상 환경 하에서는 사용자가 순수한 가상 환경 내의 상황만을 보기 때문에 가상 공간 내에서 이동하기 위해서 실제 물리적 키보드나 마우스 등과 같은 입력 인터페이스 도구를 사용하기가 쉽지 않다. 현재 이러한 제약을 극복하기 위해서 여러 방식들이 제안되거나 연구되고 있지만 아직 불완전하거나 이동 중 등 다양한 상황에서 사용하기에는 한계가 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 보다 간단한 사용자 인터페이스 조작으로 가상 공간 내에서 원하는 장소로 이동하는 방법을 구현할 수 있다. 가상 공간 내에서 사용자는 지면을 보고 있지 않은 상황에서 자석 버튼을 클릭하면 현재 보고 있는 시선 방향으로 전진을 시작하며 이동 중 다시 자석 버튼을 클릭하면 정지한다. 이동 중 머리를 회전하면 그 방향으로 일정한 속도로 방향을 전환해서 직진한다. 사용자가 원하는 방을 클릭하면, 해당하는 방으로 들어가게 된다. 이때 한쪽 사용자가 Start Server 버튼을 누르면 서버가 생성 되고, 다른 사용자는 Refresh Server 버튼을 눌러서 마스터 서버에 등록되어 있는 서버를 찾아 원하는 서버로 입장 한다. 서버를 생성한 사용자는 마감재를 배치할 권한을 가지고, 나머지 사용자들은 마감재가 배치되는 공간을 실시간으로 공유받는다.
서버를 생성한 사용자는 마감재를 배치하기 위해 고개를 천장으로 향한다. 천장에 위치한 마감재 목록 버튼 중 원하는 마감재를 자석 버튼으로 클릭하면 해당하는 마감재의 3D 모델이 가상현실 안으로 들어온다. 이렇게 마감재가 가상현실 내부로 들어오면, 마감재 옆의 화살표 버튼을 이용해 원하는 위치에 마감재를 배치한다. 다른 사용자는 마감재가 이동하며 배치되는 장면을 실시간으로 공유한다. 이때 같은 서버 상의 두 사용자가 마감재를 배치할 때 발생하는 마감재 오브젝트의 위치 변화를 공유하기 위해서는 네트워크 통신에서 사용자들 사이에서 불가피하게 발생하는 시간 지연으로 인한 불일치를 해소해야 할 필요가 있다.
<네트워크 동기화>
일반적으로 Unity3D와 같은 실시간 인터렉티브 시스템은 초당 60 프레임(60 fps)으로 작동하며 이 프레임 레이트를 유지하면서 모든 작동의 동기화를 완성하기 위해서는 1/60초(16ms) 내에 한 프레임을 결정하기 위한 모든 사용자 입력 처리와, 물리 연산, 렌더링 등을 마무리해야 한다. 그러나 일반적인 네트워크 환경에서 네트워크 통신 시간 지연은 이 보다도 훨씬 크며 따라서 같은 가상 공간을 공유하고 있는 다중 사용자 사이에서 편차가 발생하게 된다. 본 발명의 일 실시예에서도 이 문제가 발생할 수 있으며, 이 문제를 해결하기 위한 코드를 이하 표 1과 같이 적용할 수 있다.
Algorithm: callback algorithm to reconcile
network delays between users.
Input: user interaction and
delayed movement for Slave Client
beforePosition : the before position received by
the slave client from network
currentPosition : the current position received by
the slave client from the network
currentTime : the current time
syncDelay : the time between
currentPosition and beforePosition
Output: interpolated movement considering network delay
procedure Update 60 times for a second
{ if executed in the Master Client //ⓐ
move furniture in a general way
else //ⓑ
{ Executed in the Slave Client
linearly interpolate movements
Update currentTime
t ← (1-currentTime / syncDelay)
Funiture.position
= (1-t)*beforePosition + t*currentPosition
}
}
만약 마감재 오브젝트를 생성한 사용자, 즉 Master Client라면 마감재를 움직임을 컨트롤하는 루틴(ⓐ)이 실행되고, Slave Client 사용자라면 마감재 오브젝트의 위치와 속도 정보를 서버 생성자가 불러온 마감재의 것과 일치시키기 위해 선형 보간(linear interpolation)을 적용하는 루틴(ⓑ)가 실행된다. 실제 네트워크 통신 시간 지연으로 인한 불일치를 정확하게 해소하는 것은 불가능하지만 이러한 방식으로 두 사용자 사이에서 동시에 같은 가상 공간을 공유하는 것 같은 효과를 얻을 수 있다.인테리어부(330)는, 사용자 단말(100)에서 3D 모델하우스 상에 적어도 하나의 마감재를 선택하는 경우, 선택된 적어도 하나의 마감재가 기 저장된 위치에 배치된 후 3D 모델하우스에 합성되어 실시간으로 사용자 단말(100)에서 표시되도록 할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 집합건물 분양 및 시공 전 평형 및 타입을 선택한 후, 적어도 하나의 마감재를 선택하여 평형 및 타입에 대응하는 3D 모델하우스 상에 배치하면, 적어도 하나의 마감재가 3D 모델하우스와 합성되어 출력될 수 있다.
피드백반영부(340)는, 3D 인테리어 시뮬레이션이 진행된 후, 3D 인테리어 시뮬레이션 결과가 사용자 단말(100)의 선호도에 적합한지의 여부를 사용자 단말(100)로부터 피드백을 받고, 피드백으로 3D 인테리어 시뮬레이션의 오류 부분 및 오류 원인을 파악한 후, 오류 부분을 정정하여 사용자 단말(100)의 선호도에 대응하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행할 수 있다.
스트리밍부(350)는, 사용자 단말(100)에서 3D 인테리어 시뮬레이션을 실행하는 경우, WebRTC(Web Real-Time Communication)를 이용하여 실시간으로 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 스트리밍받아 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행할 수 있다.
<WebRTC>
WebRTC는 웹 기술 중 하나로 별도의 드라이버나 플러그인 설치 없이 Javascript API를 통해 웹 브라우저 간 P2P 연결을 통해 영상 통화나 음성 채팅 또는 데이터 교환까지도 가능하게 해준다. WebRTC 기능을 지원하는 브라우저가 제한적이어서 모든 브라우저 간 자유로운 사용이 어려웠는데 구글, 애플과 같은 주요 업체들이 WebRTC 기능을 지원하기 시작하였고 표준화가 되면서 대부분의 브라우저들에서 WebRTC를 사용할 수 있게 되었다. 또, 최근 가상현실의 부상에 따라 360도 비디오와 실시간 스트리밍에 대한 관심이 증가하면서 WebRTC의 사용이 늘어나고 있으며, 별도의 플러그인 설치 없이 웹 브라우저에서 실시간 멀티미디어 애플리케이션을 지원하고 플랫폼에 종속적이지 않은 기술이므로, 단말기나 운영체제에 상관없이 웹 브라우저를 이용해 VR 콘텐츠나 실시간 360도 비디오 스트리밍 서비스를 받을 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 시뮬레이션 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) 시뮬레이션 서비스 제공 서버(300)는 인구통계학적 데이터 및 인테리어 콘텐츠에 대한 정보를 수집 및 누적하여 빅데이터를 구축하고, 이를 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증하여 모델링을 한다. (b) 사용자 단말(100)에서 도면이 업로드된 후 (c)와 같이 사용자의 인구통계학적 데이터, 예를 들어, 나이, 성별, 직업, 주소 등을 입력하면, 이를 모델링된 인공지능 알고리즘에 입력하여 사용자가 좋아할 것으로 예측되는 인테리어 콘텐츠를 추출한 후, 기 저장된 인테리어 콘텐츠의 배치 조건에 따라 사용자가 업로드 또는 선택한 도면 상에 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치함으로써 시뮬레이션 결과를 제공할 수 있다.
도 4a와 같이 지도에서 주소를 검색하고 도 4b와 같이 자신의 집 또는 클라이언트의 집을 선택한 후, 도 4c와 같이 평형 및 타입을 선택하고, 도 4d와 같이 도면을 로딩할 수 있다. 이때 2D 도면은 도 4e와 같이 로딩되고 3D 도면은 도 4f와 같이 로딩되며, 도 4g와 같이 발자국 아이콘을 선택하여 3D 도면 내 어느 한 영역을 지정하면, 도 4h와 같이 그 방에 들어간 것과 같은 화면을 제공한다. 이때 바닥은 모두 메쉬형태로 지정되었으며 상술한 바와 같이 공간 및 기능을 구분해두어 바닥면을 지정하면 현관-복도-거실-부엌으로 이어진 곳이라도 각각의 공간이 구분되어 있음을 알 수 있다. 도 4i과 같이 방향을 돌려보면서 3D 구조를 볼 수 있으며, 도면이 없는 경우에는 도 4j와 같이 직접 도면을 그려볼 수도 있다. 도 4a 내지 도 4j 모든 과정은 크롬 웹 페이지 상에서 구동되었으며, 프로그램을 설치한 것이 아님을 명확히 밝혀둔다. 본 발명의 플랫폼이 구현된 홈페이지의 주소는 http://myhouse.company/myhouse/plan/이며, 그 옆에 붙는 주소인 ?apt_type_idx=13834는 각 아파트 타입별로 인덱스(Index, idx)로 번호가 붙은 것을 식별하기 위함이다. 물론 본 발명의 플랫폼이 업데이트되면 상술한 주소는 변경될 수도 있다.
도 4k 내지 도 4r은 각각의 마감재를 선택하여 배치한 화면인데, 2D 도면 또는 3D 도면으로부터 생성된 3D 모델하우스에, 각 영역을 선택하는 경우, 각 영역에 배치되어야 할 마감재 카테고리가 자동으로 선택되어 좌측 메뉴에 리스트업된다. 3D 모델하우스에서 바닥면을 선택했다면, 바닥에 깔 수 있는 마감재가, 벽을 선택했다면 벽 또는 창소에 대응하는 카테고리가 각각 자동으로 출력되어 사용자는 이 중 마음에 드는 것을 고르기만 하면 된다. 이때 각각의 마감재는 협력사가 늘어날수록 업데이트될 수 있으므로 이에 한정되는 것은 아니고, 레이아웃이나 디자인 또 카테고리도 이에 한정되는 것은 아니다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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, 시뮬레이션 서비스 제공 서버는, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 누적하여 빅데이터를 구축한다(S5100).
그리고, 시뮬레이션 서비스 제공 서버는, 빅데이터의 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 학습 및 검증하여 인구통계학적 데이터가 질의되면 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠가 출력되도록 모델링하고(S5200), 사용자 단말에서 인구통계학적 데이터를 입력하는 경우, 주소, 평형 및 타입에 따른 도면 또는 업로드된 도면 상에, 인공지능 알고리즘에서 추출한 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치한다(S5300).
상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 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. 주소지, 평형 및 타입을 선택하거나 도면을 업로드하고, 성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터를 입력한 후, 2D 또는 3D 도면 상에 상기 인구통계학적 데이터에 따라 기 매핑되어 저장된 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 사용자 단말; 및
    성별 및 나이를 포함하는 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 누적하여 빅데이터를 구축하는 구축부, 상기 빅데이터의 데이터셋을 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 학습 및 검증하여 상기 인구통계학적 데이터가 질의되면 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠가 출력되도록 모델링하는 모델링부, 상기 사용자 단말에서 인구통계학적 데이터를 입력하는 경우, 주소, 평형 및 타입에 따른 도면 또는 업로드된 도면 상에, 상기 인공지능 알고리즘에서 추출한 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 자동으로 배치하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 3D 시뮬레이션부, 및 상기 3D 인테리어 시뮬레이션이 진행된 후, 상기 3D 인테리어 시뮬레이션 결과가 상기 사용자 단말의 선호도에 적합한지의 여부를 상기 사용자 단말로부터 피드백을 받고, 상기 피드백으로 상기 3D 인테리어 시뮬레이션의 오류 부분 및 오류 원인을 파악한 후, 상기 오류 부분을 정정하여 상기 사용자 단말의 선호도에 대응하는 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 피드백반영부를 포함하는 시뮬레이션 서비스 제공 서버;
    를 포함하고,
    상기 3D 인테리어 시뮬레이션을 통해 획득된 가상현실 공간 내의 마감재 배치와 관련한 애플리케이션이 상기 사용자 단말로 제공될 때,
    상기 애플리케이션은 상기 마감재의 배치와 관련한 움직임 컨트롤 루틴과 선형 보간(linear interpolation) 루틴을 통해 네트워크 동기화함으로써, 다수의 사용자가 상기 가상현실 공간 내의 마감재 배치를 공유하도록 하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 인공지능 알고리즘은,
    상기 인구통계학적 데이터를 이용하여 각 개인을 분류하고 선호도를 예측한 후 추천을 해주기 위하여 협업필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 인공지능 알고리즘은,
    각 지역, 나이, 성별, 거주형태 및 직업군을 포함하는 인구통계학적 데이터와, 시계열에 따라 선호가 변화되는 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 학습 및 검증함으로써 인테리어 트렌드에 따른 추천을 제공하도록 모델링되는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 구축부는,
    상기 인구통계학적 데이터와, 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠에 대한 데이터를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 상기 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-Structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시한 후 데이터셋(DataSet)을 생성하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 서비스 제공 서버는,
    상기 사용자 단말에서 상기 3D 인테리어 시뮬레이션을 실행하는 경우, WebRTC(Web Real-Time Communication)를 이용하여 실시간으로 상기 적어도 하나의 인테리어 콘텐츠를 스트리밍받아 상기 3D 인테리어 시뮬레이션을 진행하는 스트리밍부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 맞춤형 3D 인테리어 시뮬레이션 서비스 제공 시스템.
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