KR102466011B1 - 인공지능을 활용하여 가열 온도를 조절하는 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

Abstract

인공지능을 활용하여 가열 온도를 조절하는 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법이 개시된다. 본 개시의 기술적 사상의 일측면에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법은 입력 데이터를 입력 받는 단계, 미리 학습된 인공지능 모듈을 활용하여 상기 입력 데이터를 기초로 롯드 별 설정 정보를 생성하는 단계 및 상기 롯드 별 설정정보에 기초하여 적어도 하나의 롯드 모듈에 미리 결정된 온도 패턴을 인가하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

인공지능을 활용하여 가열 온도를 조절하는 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법{HAIR HEATING DEVICE CONTROLLING HEATING TEMPERATURE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND OPERATING METHOD OF THE SAME}

본 개시의 기술적 사상은 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능을 활용하여 가열 온도를 조절함으로써 모발을 세팅하는 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.

사회가 발전하고 생활수준이 향상됨에 따라 사람들의 아름다움에 대한 추구가 점점 더 높아졌고, 헤어 스타일은 사람들의 일상 생활에서 중요한 부분이 되었다. 특히 펌은 사람들이 헤어 스타일을 세팅하는 주요 방법 중 하나로 미용 산업에서 특히 중요하게 부상하였다. 이러한 펌을 세팅하기 위해서는 머리에 특정량의 열을 이용해 가열해주어야 하는데, 이럴 때 모발 가열 장치가 활용될 수 있다. 모발 가열 장치는, 내부에 제어 회로가 내장되어 있고, 외부에 컬링용 전기 발열체가 설치되어 있는 것이 보통이었다. 이러한 모발 가열 장치는 수동적으로 가열의 온-오프 제어 밖에 하지 못하였고, 전기 발열체에 대한 전체적이고 독립적인 제어는 이루어 지지 않아서 다양한 스타일의 펌을 세팅하지 못하는 문제점이 발생하였다. 이에 따라서, 원하는 스타일의 펌을 세팅하기 위한 모발 가열 장치에 대한 니즈가 증대되었다.

본 개시의 기술적 사상이 해결하려는 과제는 인공 지능을 활용하여 원하는 컬링 스타일의 펌을 세팅할 수 있는 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 개시의 기술적 사상의 일측면에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법은 입력 데이터를 입력 받는 단계, 미리 학습된 인공지능 모듈을 활용하여 상기 입력 데이터를 기초로 롯드 별 설정 정보를 생성하는 단계 및 상기 롯드 별 설정정보에 기초하여 적어도 하나의 롯드 모듈에 미리 결정된 온도 패턴을 인가하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 롯드 모듈은 제1 롯드 모듈 및 제2 롯드 모듈을 포함하고, 상기 롯드 별 설정 정보는 상기 제1 롯드 모듈에 인가하는 제1 온도 패턴 및 상기 제2 롯드 모듈에 인가하는 제2 온도 패턴을 포함하고, 상기 제1 온도 패턴은 제1 온도를 유지하는 제1 시구간 및 제2 온도를 유지하는 제2 시구간을 포함하고, 상기 제2 온도 패턴은 제3 온도를 유지하는 제3 시구간 및 제4 온도를 유지하는 제4 시구간을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 롯드 별 설정 정보는 상기 제1 롯드 모듈에 포함된 제1 연결 어셈블리가 구부려지는 제1 각도 정보 및 상기 제2 롯드 모듈에 포함된 제2 연결 어셈블리가 구부려지는 제2 각도 정보를 더 포함하고, 상기 동작 방법은 상기 제1 각도 정보에 기초하여 상기 제1 롯드 모듈을 제어하는 단계 및 상기 제2 각도 정보에 기초하여 상기 제2 롯드 모듈을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 입력 데이터는 특정 펌을 통해 머리카락이 세팅된 인물 사진을 포함하고, 상기 롯드 별 설정 정보를 생성하는 단계는, 상기 인공지능 모듈을 활용하여 상기 인물 사진으로부터 상기 특정 펌에 대한 펌 정보를 추출하는 단계 및 상기 펌 정보를 이용하여 데이터 베이스로부터 상기 롯드 별 설정 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 동작 방법은 복수의 인물 사진들 및 특정 펌에 관한 정보를 이용하여 상기 인공지능 모듈을 학습시키는 단계 및 펌의 종류 별로 상기 펌을 세팅할 수 있는 상기 롯드 별 설정 정보를 상기 데이터 베이스에 입력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 동작 방법은 머리 상태 정보를 입력 받는 단계, 상기 인공지능 모듈을 활용하여 상기 머리 상태 정보를 기초로 상기 롯드 별 설정 정보를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 기술적 사상의 일측면에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 상기 모발 가열 장치의 동작 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장될 수 있다.

본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치 및 이의 동작 방법에 따르면, 복수의 입력 데이터들을 이용하여 인공지능을 학습시키고, 학습된 인공지능 모듈을 활용하여 모발 가열 장치의 제어 정보를 생성함으로써 원하는 펌에 대한 간단한 정보 만으로도 사용자의 모발이 원하는 펌 모양으로 세팅될 수 있다.

도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 온도 패턴 DB를 나타내는 표이다.
도 6은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 온도 패턴 신호를 나타내는 타이밍 도이다.
도 7은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 롯드 모듈을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 펌 머신을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 펌 머신의 동작 방법을 나타내는 순서도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대해 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 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 사용한다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하거나 축소하여 도시한 것이다.

본 개시에서 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 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용한 "제1~", "제2~" 와 같은 서수적인 표현은 "제1~"이 "제2~"보다 앞선 것임을 한정하지 않으며, 유사한 구성을 달리 구분하여 표현하기 위한 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 히터 연결 구조를 제공하며, 본체(10) 및 복수의 롯드 모듈(130)을 포함할 수 있고, 본체(10)는 제어부(미도시) 및 입력부(미도시)를 포함할 수 있다. 모발 가열 장치(1)는 모발에 열을 가함으로써 머리를 각종 모양으로 세팅하는데 사용되는 장치를 의미할 수 있다. 본 명세서에서 "롯드 모듈"은 본체(10)와 연결되어 컬링이 세팅되기 위해 머리에 직접 연결되어 열을 가하는 단위 모듈로써, 본체(10)와 연결된 연결 포트, 본체(10)와 가열 장치 사이에 연결되어 암을 이용하여 가열부를 특정 위치로 고정시킬 수 있는 연결 어셈블리 및 머리에 연결되어 머리에 열을 가하는 가열부를 포함할 수 있다. 가열 장치는 착탈 가능하게 연결된 단자에 의해 복수의 롯드 모듈(130)에 부착될 수 있다. 제어부의 제어 신호에 따라서 복수의 롯드 모듈(130) 각각은 연결된 가열부에 전력을 제공할 수 있고, 이에 따라서 가열 장치가 가열될 수 있고, 가열부에 의해 머리에 열이 가해지면서 머리에 대한 컬링이 세팅될 수 있다.

본 명세서에서 "컬링"은 머리가 가열부 등을 따라서 동그랗게 구부려진 모양을 나타낼 수 있고, "컬링이 세팅된다"는 용어는 머리가 컬링 되는 것을 의미할 수 있다.

도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 입력부(110), 제어부(120), 제1 롯드 모듈(131) 및 제2 롯드 모듈(132)을 포함할 수 있다. 도 2에서는 2개의 롯드 모듈이 모발 가열 장치(1)에 포함되는 실시예가 도시되어 있으나 이는 일 예시이고, 2개보다 많은 롯드 모듈이 모발 가열 장치(1)에 포함될 수 있다.

입력부(110)는 데이터를 입력받는 각종 수단을 지칭할 수 있다. 일 예시에서, 키보드, 마우스, 터치 패드, 터치 디스플레이 등과 같은 입력 장치를 의미할 수 있다. 이 경우, 입력부(110)는 각종 입력 장치를 통해서 모발 가열 장치(1)의 동작에 필요한 각종 정보를 입력 받을 수 있다.

또 다른 예시에서, 입력부(110)는 각종 통신망을 이용해 정보를 무선으로 수신하는 무선 통신 칩을 의미할 수 있다. 이 경우, 입력부(110)는 모발 가열 장치(1) 외부의 단말로부터 모발 가열 장치(1)의 동작에 필요한 각종 정보를 무선 통신망을 이용하여 입력받을 수 있다. 일 예시에서, 무선 통신망에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망, 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.

또한, 입력부(110)를 통해서 각종 정보를 수신할 수 있는 외부의 단말은 셀룰러 폰(Cellular Phone), 스마트 폰(Smart phone), 랩탑(Laptop), PC(Personal Computer), 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, 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등 통신 가능한 단말을 포함할 수 있다.

제어부(120)는 모발 가열 장치(1)를 제어하기 위한 각종 제어 신호를 생성할 수 있다. 본 명세서에서 제어부(120) 또는 이에 포함된 구성의 동작은 모발 가열 장치(1)에 포함된 저장 장치에 저장된 적어도 하나의 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 기초하여, 제어부(120)에 포함된 프로세서가 수행하는 동작을 의미할 수 있고, 상기 저장 장치는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit), 램(RAM), 롬(ROM), 시스템 버스 및 애플리케이션 프로세서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

입력부(110)는 상술한 방식으로 사용자로부터 입력 데이터(Dat_IN)를 수신할 수 있다. 일 예시에서, 입력부(110)는 모발 가열 장치(1)에 포함된 입력 장치(예를 들면, 터치 디스플레이)를 통해 입력 데이터(Dat_IN)를 입력받을 수 있고, 외부 단말(예를 들면, 타블렛 PC)을 통해 입력 데이터(Dat_IN)를 입력받을 수 있다. 입력부(110)는 수신한 입력 데이터(Dat_IN)를 제어부(120)에 출력할 수 있다.

입력 데이터(Dat_IN)는 특정 펌을 나타내는 데이터를 포함할 수 있고, 일 예시에서, 펌이 세팅된 사진, 펌을 지칭하는 이름, 근 시일에 펌을 세팅한 셀레브리티의 정보 등을 포함할 수 있다.

제어부(120)는 인공지능 모듈(121) 및 온도 패턴 DB(122)를 포함할 수 있다. 인공지능 모듈(121)은 인공지능 알고리즘을 활용하여 펌에 관한 빅 데이터를 학습하고, 입력 데이터(Dat_IN)를 기초로 사용자가 어떤 펌을 원하는지 판단할 수 있다. 일 예시에서, 인공지능 모듈(121)은 머신 러닝 모델(Machine Learning Model), 컨벌루션 뉴럴 네트워크(Convolution Neural Network;CNN), 딥 러닝 모델(Deep feedforward artificial neural network) 등의 인공지능 알고리즘을 이용하여 빅 데이터를 학습할 수 있다.

일 예시에서, 인공지능 모듈(121)은 펌이 세팅된 인물 사진들과, 각 인물 사진들의 펌 정보를 함께 학습하고, 각 인물 사진들 별 특징을 추출함으로써 학습할 수 있다. 또한, 인공지능 모듈(121)은 입력 데이터(Dat_IN)로서 새로운 인물 사진이 입력되는 경우, 학습된 데이터를 이용하여 새로운 인물 사진로부터 인물에 세팅된 펌 정보를 추출할 수 있다. 본 명세서에서 펌 정보는 카테고리화 된 펌의 구분 정보를 나타낼 수 있다.

일 실시예에서, 인공지능 모듈(121)은 머리 상태 정보를 입력받고, 머리 상태 정보를 이용하여 롯드 별 설정 정보를 변경할 수 있다. 일 예시에서, 머리가 컬링이 잘 안되는 머리 상태로 판단되는 경우, 인공지능 모듈(121)은 롯드 별 설정 정보의 온도를 높이거나, 가열 시간을 더 길게 조절할 수 있다.

온도 패턴 DB(122)는 펌 정보 별 온도 패턴 정보를 포함할 수 있다. 일 예시에서, 온도 패턴 DB(122)는 모발 가열 장치(1)에 포함된 저장 장치에 저장될 수 있다. 본 명세서에서, 온도 패턴은 특정한 펌을 세팅하기 위해 모발에 가해야 하는 시계열적인 가열 온도에 대한 정보일 수 있고, 경험적으로 펌 정보 별 온도 패턴이 마련될 수 있다. 일 실시예에서, 온도 패턴은 복수의 롯드 모듈들(131, 132) 별로 서로 다르게 마련될 수 있다.

일 예시에서, 제어부(120)는 복수의 인물 사진들 및 특정 펌에 관한 정보를 이용하여 인공지능 모듈(121)을 학습시키고, 펌의 종류 별로 펌을 세팅할 수 있는 최적화된 롯드 별 설정 정보를 온도 패턴 DB(122)에 입력할 수 있다.

제어부(120)는 인공지능 모듈(121)에 의해 입력 데이터(Dat_IN)로부터 추출한 펌 정보를 이용하여 온도 패턴 DB(122)로부터 상기 펌 정보에 대응하는 온도 패턴을 독출할 수 있다. 제어부(120)는 독출한 온도 패턴을 기초로 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1) 및 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)를 생성할 수 있고, 생성된 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)를 제1 롯드 모듈(131)에 출력하고, 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)를 제2 롯드 모듈(132)에 출력할 수 있다.

제1 롯드 모듈(131)은 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)에 기초하여 제1 영역의 모발을 가열할 수 있고, 제2 롯드 모듈(132)은 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)에 기초하여 제2 영역의 모발을 가열할 수 있다.

본 개시의 기술적 사상에 따르면, 모발 가열 장치(1)는 인공지능을 이용하여 펌 정보를 학습하고, 입력 데이터(Dat_IN)로부터 특정한 펌 정보를 추출함으로써 사용자는 사진과 같은 간단한 입력 데이터(Dat_IN)를 이용하여 간편하게 원하는 펌을 구현하기 위한 온도 패턴을 획득할 수 있고, 원하는 펌 세팅이 가능할 수 있다.

도 3은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 순서도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 입력 데이터(Dat_IN)를 수신하고(S110), 미리 학습된 인공지능 모듈(121)을 이용하여 입력 데이터(Dat_IN)를 기초로 롯드 별 설정 정보를 생성할 수 있다(S120). 일 예시에서, 입력 데이터(Dat_IN)는 특정 펌을 나타내는 데이터를 포함할 수 있고, 펌이 세팅된 사진, 펌을 지칭하는 이름, 근 시일에 펌을 세팅한 셀레브리티의 정보 등을 포함할 수 있다. 인공지능 모듈(121)은 입력 데이터(Dat_IN)로부터 펌 정보를 추출하고, 펌 정보를 기초로 온도 패턴 DB(122)로부터 롯드 별 설정 정보를 획득할 수 있다. 롯드 별 설정 정보는 펌을 세팅하기 위한 온도 패턴, 펌을 세팅하기 위한 롯드의 위치 정보, 모발 가열 장치(1)가 세팅된 의자의 자세 정보를 포함할 수 있다.

모발 가열 장치(1)는 롯드 별 설정 정보에 기초하여 적어도 하나의 롯드에 미리 결정된 온도 패턴을 인가할 수 있다(S130). 일 예시에서, 온도 패턴은 롯드 별로 시계열적으로 어떠한 온도가 모발에 인가되어야 하는지에 대한 정보를 포함할 수 있고, 모발 가열 장치(1)는 롯드에 연결된 가열부를 해당 온도 패턴에 따라 가열시킴으로써 펌을 세팅할 수 있다.

도 4는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 도면이다. 상세하게는, 도 4는 입력 데이터로부터 펌 정보를 추출하는 방법을 나타낸다.

도 2 및 도 4(a)를 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 제1 입력 데이터(Dat_IN1)를 수신할 수 있다. 제1 입력 데이터(Dat_IN1)는 제1 펌(PM1)으로 세팅한 인물의 사진일 수 있다. 모발 가열 장치(1)는 복수의 펌 사진들로 학습된 인공지능 모듈(121)을 이용하여 제1 입력 데이터(Dat_IN1)로부터 펌 정보를 추출할 수 있다. 도 4(a)의 예시에서 인공지능 모듈(121)은 제1 입력 데이터(Dat_IN1)가 제1 펌(PM1)에 대응될 확률로 95%를 계산하고, 제2 펌(PM2)에 대응될 확률로 3%를 계산하고, 제3 펌(PM3)에 대응될 확률로 2%를 계산할 수 있다. 모발 가열 장치(1)는 확률이 가장 높은 제1 펌(PM1)으로 펌 정보를 결정할 수 있다. 또한, 모발 가열 장치(1)는 제1 펌(PM1)에 대응하는 롯드 별 설정 정보를 온도 패턴 DB(122)로부터 획득하여 복수의 롯드들에 대응되는 신호를 출력할 수 있다.

도 2 및 도 4(b)를 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 제2 입력 데이터(Dat_IN2)를 수신할 수 있다. 제2 입력 데이터(Dat_IN2)는 제2 펌(PM2)으로 세팅한 인물의 사진일 수 있다. 모발 가열 장치(1)는 복수의 펌 사진들로 학습된 인공지능 모듈(121)을 이용하여 제2 입력 데이터(Dat_IN2)로부터 펌 정보를 추출할 수 있다. 도 4(b)의 예시에서 인공지능 모듈(121)은 제2 입력 데이터(Dat_IN2)가 제1 펌(PM1)에 대응될 확률로 3%를 계산하고, 제2 펌(PM2)에 대응될 확률로 95%를 계산하고, 제3 펌(PM3)에 대응될 확률로 2%를 계산할 수 있다. 모발 가열 장치(1)는 확률이 가장 높은 제2 펌(PM2)으로 펌 정보를 결정할 수 있다. 또한, 모발 가열 장치(1)는 제2 펌(PM2)에 대응하는 롯드 별 설정 정보를 온도 패턴 DB(122)로부터 획득하여 복수의 롯드들에 대응되는 신호를 출력할 수 있다.

도 5는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 온도 패턴 DB를 나타내는 표이다. 상세하게는, 도 5는 모발 가열 장치가 롯드 별 설정 정보로서 온도 시퀀스를 생성하는 실시예를 나타낸다.

도 2 및 도 5를 참조하면, 온도 패턴 DB(DB_TP)는 제1 펌(PM1), 제2 펌(PM2) 및 제3 펌(PM3)에 대한 롯드 별 설정 정보로서 온도 시퀀스를 저장할 수 있다. 온도 시퀀스는 온도 패턴 신호에 따라서 인가되는 시계열 별 가열 온도에 관한 정보를 포함할 수 있다.

일 예시에서, 제1 펌(PM1)을 세팅하기 위해서는 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)로서 제1 온도 시퀀스(Seq_TP11)가 제1 롯드 모듈(131)에 부착된 가열부에 대한 인가되어야 하고, 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)로서 제2 온도 시퀀스(Seq_TP12)가 제2 롯드 모듈(132)에 부착된 가열부에 인가되어야 할 수 있다. 또한, 제2 펌(PM2)을 세팅하기 위해서는 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)로서 제3 온도 시퀀스(Seq_TP21)가 제1 롯드 모듈(131)에 부착된 가열부에 대한 인가되어야 하고, 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)로서 제4 온도 시퀀스(Seq_TP22)가 제2 롯드 모듈(132)에 부착된 가열부에 인가되어야 할 수 있다. 유사하게, 제3 펌(PM3)을 세팅하기 위해서는 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)로서 제5 온도 시퀀스(Seq_TP31)가 제1 롯드 모듈(131)에 부착된 가열부에 대한 인가되어야 하고, 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)로서 제6 온도 시퀀스(Seq_TP32)가 제2 롯드 모듈(132)에 부착된 가열부에 인가되어야 할 수 있다.

도 4(a)의 예시에서, 제어부(120)는 제1 펌(PM1)으로 펌 정보를 결정하고, 온도 패턴 DB(DB_TP)로부터 제1 펌(PM1)에 대응되는 롯드 별 설정 정보로서 제1 온도 시퀀스(Seq_TP11) 및 제2 온도 시퀀스(Seq_TP12)를 획득할 수 있다. 제어부(120)는 제1 온도 시퀀스(Seq_TP11)를 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)로서 제1 롯드 모듈(131)에 출력할 수 있고, 제2 온도 시퀀스(Seq_TP12)를 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)로서 제2 롯드 모듈(132)에 출력할 수 있다.

도 4(b)의 예시에서, 제어부(120)는 제2 펌(PM2)으로 펌 정보를 결정하고, 온도 패턴 DB(DB_TP)로부터 제2 펌(PM2)에 대응되는 롯드 별 설정 정보로서 제3 온도 시퀀스(Seq_TP21) 및 제4 온도 시퀀스(Seq_TP22)를 획득할 수 있다. 제어부(120)는 제3 온도 시퀀스(Seq_TP21)를 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)로서 제1 롯드 모듈(131)에 출력할 수 있고, 제4 온도 시퀀스(Seq_TP22)를 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)로서 제2 롯드 모듈(132)에 출력할 수 있다.

도 6은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 온도 패턴 신호를 나타내는 타이밍 도이다.

도 2, 도 5 및 도 6을 참조하면, 제1 펌(PM1)으로 결정되면 제1 온도 패턴(Sig_TP1)으로서 제1 온도 시퀀스(Seq_TP11)가 제1 롯드 모듈(131)에 인가될 수 있고, 제2 온도 패턴(Sig_TP2)으로서 제2 온도 시퀀스(Seq_TP12)가 제2 롯드 모듈(132)에 인가될 수 있다.

도 6의 예시에서, 제1 온도 시퀀스(Seq_TP11)는 제1 온도(T0)를 인가하는 제1 시구간(t1), 제2 온도(T1)를 인가하는 제2 시구간(t2), 제3 온도(T2)를 인가하는 제3 시구간(t3) 및 제1 온도(T0)를 인가하는 제4 시구간(t4)을 포함할 수 있다. 또한, 제2 온도 시퀀스(Seq_TP12)는 제1 온도(T0)를 인가하는 제1 시구간(t1), 제4 온도(T3)를 인가하는 제2 시구간(t2), 제5 온도(T4)를 인가하는 제3 시구간(t3) 및 제1 온도(T0)를 인가하는 제4 시구간(t4)을 포함할 수 있다.

제1 롯드 모듈(131)은 제1 온도 패턴 신호(Sig_TP1)에 기초하여 제1 시구간(t1)에서 제1 온도(T0)를 제1 롯드 모듈(131)이 설치된 모발의 제1 영역에 인가할 수 있고, 제2 시구간(t2)에서 제2 온도(T1)를 상기 제1 영역에 인가할 수 있고, 제3 시구간(t3)에서 제3 온도(T2)를 상기 제1 영역에 인가할 수 있고, 제4 시구간(t4)에서 제1 온도(T0)를 상기 제1 영역에 인가할 수 있다.

제2 롯드 모듈(132)은 제2 온도 패턴 신호(Sig_TP2)에 기초하여 제1 시구간(t1)에서 제1 온도(T0)를 제2 롯드 모듈(132)이 설치된 모발의 제2 영역에 인가할 수 있고, 제2 시구간(t2)에서 제4 온도(T3)를 상기 제2 영역에 인가할 수 있고, 제3 시구간(t3)에서 제5 온도(T4)를 상기 제2 영역에 인가할 수 있고, 제4 시구간(t4)에서 제1 온도(T0)를 상기 제2 영역에 인가할 수 있다.

본 개시의 기술적 사상에 따르면, 모발 가열 장치(1)는 펌 정보에 기초하여 최적화된 온도 시퀀스를 복수의 롯드 모듈들을 이용하여 모발의 각 영역에 인가할 수 있고, 이에 따라서 원하는 펌 세팅이 이루어질 수 있다.

도 6에서는 롯드 모듈별로 서로 다른 온도가 같은 시구간에서 인가되는 예시가 도시되어 있으나, 롯드 모듈에 의해 모발의 각 영역에 인가되는 온도 또는 시간은 서로 다르거나 같도록 다양한 패턴으로 구성될 수 있음은 당연하다.

도 7은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치를 나타내는 도면이다. 상세하게는 도 7은 모발 가열 장치가 롯드 별 설정 정보로서 이동 정보를 포함하는 실시예를 나타낸다. 도 2와 중복되는 내용은 생략한다.

도 7을 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 입력부(110), 제어부(120), 제1 롯드 모듈(131) 및 제2 롯드 모듈(132)을 포함할 수 있고, 제어부(120)는 인공지능 모듈(121) 및 이동 정보 DB(123)를 포함할 수 있다. 이동 정보 DB(123)는 펌 별로 롯드의 가열부가 위치되어야 하는 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 예시에서, 제1 펌에 대해서는 제1 롯드 모듈(131)의 가열부는 제1 영역에 위치하여야 하고, 제2 롯드 모듈(132)의 가열부는 제2 영역에 위치하여야 한다는 정보가 포함될 수 있다.

일 실시예에서, 이동 정보 DB(123)는 롯드 모듈에 포함되는 연결 어셈블리의 조절 정보가 포함될 수 있고, 일 예시에서, 연결 어셈블리의 각도 정보 또는 가열부가 지표면과 이루는 각도 정보를 포함할 수 있다. 연결 어셈블리의 길이가 조절되는 실시예에서 이동 정보 DB(123)는 연결 어셈블리의 길이에 관한 정보가 더 포함될 수 있다.

제어부(120)는 인공지능 모듈(121)에 의해 펌 정보가 결정되면, 결정된 펌 정보를 기초로 이동 정보 DB(123)로부터 롯드 별 이동 정보를 획득할 수 있다. 제어부(120)는 획득된 롯드 별 이동 정보를 기초로 제1 롯드 제어 신호(Sig_ML1)를 제1 롯드 모듈(131)에 출력하고, 제2 롯드 제어 신호(Sig_ML2)를 제2 롯드 모듈(132)에 출력할 수 있다.

제1 롯드 모듈(131)은 제1 롯드 제어 신호(Sig_ML1)에 기초하여 연결 어셈블리의 동작을 제어할 수 있고, 제2 롯드 모듈(132)은 제2 롯드 제어 신호(Sig_ML2)에 기초하여 연결 어셈블리의 동작을 제어할 수 있다. 이에 따라서 제1 롯드 모듈(131) 및 제2 롯드 모듈(132)에 포함된 가열부가 최적의 위치로 이동할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 모발 가열 장치(1)는 인공지능 모듈(121)을 활용하여 획득한 펌 정보를 기초로 롯드 모듈에 포함된 가열부를 이동시킴으로써 최적의 모발 영역을 가열함으로써 원하는 펌을 효과적으로 세팅할 수 있다.

도 8은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 나타내는 순서도이다. 상세하게는, 도 8은 모발 가열 장치가 롯드 별 설정 정보로서 각도 정보를 포함하는 실시예를 나타낸다. 도 3과 중복되는 내용은 생략한다.

도 7 및 도 8을 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 입력 데이터(Dat_IN)를 수신하고(S210), 미리 학습된 인공지능 모듈(121)을 이용하여 입력 데이터(Dat_IN)를 기초로 롯드 별 이동 정보를 생성할 수 있다(S220). 롯드 별 이동 정보는 펌을 세팅하기 위해 가열부가 위치해야 하는 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다.

모발 가열 장치(1)는 롯드 별 이동 정보에 기초하여 적어도 하나의 롯드 모듈에 미리 결정된 제어 신호를 출력할 수 있다(S230). 이에 따라서, 롯드 모듈의 가열부는 최적의 위치로 이동할 수 있다.

도 9는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 롯드 모듈을 나타내는 도면이다.

도 9를 참조하면, 롯드 모듈(130)은 연결 어셈블리(As) 및 가열부(Ht)를 포함할 수 있다. 연결 어셈블리(As)는 제1 각도(Dg1) 및 제2 각도(Dg2)로 구부려져 가열부(Ht)를 이동시킬 수 있다.

일 실시예에서, 롯드 모듈(130)은 롯드 제어 신호를 기초로 연결 어셈블리가 특정 각도를 갖도록 구부릴 수 있고, 이에 따라서 가열부(Ht)는 펌을 세팅하기 위한 최적의 위치로 이동할 수 있다.

도 9에서는 연결 어셈블리(As)의 각도를 조절하는 예시만 도시되었으나, 이는 일 예시이고, 연결 어셈블리(As)의 회전 각도 또는 길이 등에 대한 제어를 통해 가열부(Ht)가 원하는 위치로 이동하는 예시에도 본 개시의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 당연하다.

도 10은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 펌 머신을 나타내는 도면이다.

도 10을 참조하면, 펌 머신(2)은 모발 가열 장치(11), 머리 지지부(12), 등 지지부(13) 및 다리 지지부(14)를 포함할 수 있다. 모발 가열 장치(11)는 도 1 내지 도 9에서 상술한 모발 가열 장치일 수 있다.

머리 지지부(12)는 사용자의 머리를 지지하도록 구성될 수 있고, 제어 신호에 기초하여 각도 또는 길이가 조절되도록 구성될 수 있다. 일 예시에서, 머리 지지부(12)는 모발 가열 장치(11)의 제어 신호에 기초하여 지지하는 각도 또는 길이 및 그 유지 시간이 조절될 수 있다.

등 지지부(13)는 사용자의 등을 지지하도록 구성될 수 있고, 제어 신호에 기초하여 각도 또는 길이가 조절되도록 구성될 수 있다. 또한, 등 지지부(13)는 제어 신호에 기초하여 회전 가능하도록 구성될 수 있다. 일 예시에서, 등 지지부(13)는 모발 가열 장치(11)의 제어 신호에 기초하여 지지하는 각도 또는 길이 및 그 유지 시간이나 모발 가열 장치(11)에 대한 회전 각도 및 그 유지 시간이 조절될 수 있다.

다리 지지부(14)는 사용자의 다리를 지지하도록 구성될 수 있고, 제어 신호에 기초하여 각도 또는 길이가 조절되도록 구성될 수 있다. 일 예시에서, 등 지지부(13)는 모발 가열 장치(11)의 제어 신호에 기초하여 지지하는 각도 또는 길이가 조절될 수 있다.

일 실시예에서, 모발 가열 장치(11)는 입력 데이터를 기초로 추출한 펌 정보에 따라서 머리 지지부(12), 등 지지부(13) 및 다리 지지부(14) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 일 예시에서, 제1 펌의 경우 누워서 세팅하는 것이 바람직한 경우, 모발 가열 장치(11)는 입력 데이터로부터 제1 펌에 관한 정보를 추출하고, 이에 따라서 머리 지지부(12)와 등 지지부(13)의 각도를 제어하여 사용자가 누울 수 있도록 할 수 있다. 또 다른 예시에서, 사용자의 키가 큰 경우, 모발 가열 장치(11)는 입력 데이터로부터 사용자의 키 정보를 더 추출하고, 이에 따라서 등 지지부(13)의 길이가 길어지도록 제어할 수 있다.

도 11은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 펌 머신의 동작 방법을 나타내는 순서도이다. 상세하게는, 도 11은 모발 가열 장치가 펌 정보에 기초하여 펌 머신의 자세를 조절하는 실시예를 나타낸다. 도 3과 중복되는 내용은 생략한다.

도 11을 참조하면, 모발 가열 장치(1)는 입력 데이터(Dat_IN)를 수신하고(S310), 미리 학습된 인공지능 모듈(121)을 이용하여 입력 데이터(Dat_IN)를 기초로 펌 머신 설정 정보를 생성할 수 있다(S320). 펌 머신 설정 정보는 펌 머신의 각 부위를 제어하기 위한 각종 정보를 포함할 수 있다.

모발 가열 장치(1)는 펌 머신 설정 정보에 기초하여 펌 머신의 각 부위에 미리 결정된 제어 신호를 출력할 수 있다(S330). 이에 따라서, 펌 머신의 각 부위는 사용자가 최적의 자세를 취할 수 있도록 각도 또는 길이가 조절될 수 있다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

삭제

Claims (7)

1. 입력 데이터를 입력 받는 단계;
   미리 학습된 인공지능 모듈을 활용하여 상기 입력 데이터를 기초로 롯드 별 설정 정보를 생성하는 단계;및
   상기 롯드 별 설정정보에 기초하여 적어도 하나의 롯드 모듈에 미리 결정된 온도 패턴을 인가하는 단계;를 포함하고,
   상기 롯드 모듈 각각은 연결 어셈블리 및 가열부로 구성되며,
   상기 롯드 별 설정 정보는 상기 연결 어셈블리 및 상기 가열부 각각이 구부려지는 각도들로 구성된 각도 정보 세트를 포함하고,
   상기 각도 정보 세트에 기초하여 상기 롯드 모듈 각각을 제어함으로써 상기 가열부를 이동시키는 단계
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 롯드 모듈은 제1 롯드 모듈 및 제2 롯드 모듈을 포함하고,
   상기 롯드 별 설정 정보는 상기 제1 롯드 모듈에 인가하는 제1 온도 패턴 및 상기 제2 롯드 모듈에 인가하는 제2 온도 패턴을 포함하고,
   상기 제1 온도 패턴은 제1 온도를 유지하는 제1 시구간 및 제2 온도를 유지하는 제2 시구간을 포함하고,
   상기 제2 온도 패턴은 제3 온도를 유지하는 제3 시구간 및 제4 온도를 유지하는 제4 시구간을 포함하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 롯드 별 설정 정보는 상기 제1 롯드 모듈에 포함된 제1 연결 어셈블리가 구부려지는 제1 각도 정보 및 상기 제2 롯드 모듈에 포함된 제2 연결 어셈블리가 구부려지는 제2 각도 정보를 더 포함하고,
   상기 제1 각도 정보에 기초하여 상기 제1 롯드 모듈을 제어하는 단계;
   상기 제2 각도 정보에 기초하여 상기 제2 롯드 모듈을 제어하는 단계;를 더 포함하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 입력 데이터는 특정 펌을 통해 머리카락이 세팅된 인물 사진을 포함하고,
   상기 롯드 별 설정 정보를 생성하는 단계는,
   상기 인공지능 모듈을 활용하여 상기 인물 사진으로부터 상기 특정 펌에 대한 펌 정보를 추출하는 단계;및
   상기 펌 정보를 이용하여 데이터 베이스로부터 상기 롯드 별 설정 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
5. 제1항에 있어서,
   복수의 인물 사진들 및 특정 펌에 관한 정보를 이용하여 상기 인공지능 모듈을 학습시키는 단계;및
   펌의 종류 별로 상기 펌을 세팅할 수 있는 상기 롯드 별 설정 정보를 데이터 베이스에 입력하는 단계;를 더 포함하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
6. 제1항에 있어서,
   머리 상태 정보를 입력 받는 단계;
   상기 인공지능 모듈을 활용하여 상기 머리 상태 정보를 기초로 상기 롯드 별 설정 정보를 변경하는 단계;를 더 포함하는 모발 가열 장치의 동작 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 모발 가열 장치의 동작 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

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