KR102488953B1

KR102488953B1 - 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR102488953B1
Application number: KR1020220032992A
Authority: KR
Inventors: 남궁태양
Original assignee: 주식회사 보띠에
Priority date: 2022-03-16
Filing date: 2022-03-16
Publication date: 2023-01-17

Abstract

컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템이 제공되며, 중고명품의 기 설정된 영역에 적어도 하나의 색상카드로 이루어진 컬러북을 근접시킨 후 사진을 촬영하는 사용자 단말 및 사용자 단말에서 촬영된 사진을 수신하는 수신부, 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출하는 추출부, 추출된 색상카드의 고유식별코드를 리딩하여 태닝도(Tanning Rate)를 확인하는 확인부, 태닝도를 기 저장된 태닝차트에 저장된 태닝도를 추출한 후, 태닝도에 기 매핑되어 저장된 등급을 추출하는 등급산정부를 포함하는 확인 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING PRE-OWNED LUXURY CHECKING SERVICE USING COLORBOOK}

본 발명은 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 컬러북과 중고명품을 촬영한 사진을 이용하여 자동으로 등급을 결정한 후, 구매가 또는 판매가를 결정할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

중고명품은 명품시장의 확산으로 생긴 2차적인 시장으로, 명품에 대한 과시적인 소비행태가 발달하지만 가격적인 면에서 이를 충당 할 수 없는 소비자들이 생기면서 생겨난 시장이다. 최근에는 가격보다는 합리적인 소비 방식을 추구하는 소비자들이 증가하면서 백화점이나 면세점 보다는 중고 명품샵을 통해 명품을 구매 한다. 중고명품시장을 이끄는 온라인 플랫폼들은 C2C 거래를 위해 자유시장원리를 내세워 자체적으로 거래를 형성하도록 하거나, 자체적인 전문 감정나 전문가를 두고 상품상태등급을 부여하여 명품의 가격을 매기고 있다.

이때, 중고명품을 판매하는 플랫폼이 연구 및 개발되었는데 이와 관련하여 선행기술인 한국공개특허 제2021-0120248호(2021년10월07일 공개) 및 한국공개특허 제2019-0129366호(2019년11월20일 공개)에는, 중고명품의 소유자로부터 중고명품을 위탁받아 중고명품을 대여 및 판매할 때, 소유자에게 운용보증금을 지급하고, 등록된 중고명품을 대여자가 유상대여하거나 구매할 수 있는 구성과, 중고명품 정보 및 거래유형을 등록받아 저장하고, 중고명품의 촬영이미지를 VR로 편집하여 VR 콘텐츠를 생성하며, VR 콘텐츠로 중고명품을 감정하여 정보를 제공하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 전자의 구성은 사용대차 및 매매를 중개하는 구성에 불과하고, 후자의 경우에도 실물을 감정하는 것도 아닌 VR 콘텐츠를 감정한다는 것은 실물과 VR 콘텐츠 간의 갭(Gap) 만큼 감정된 등급에 갭이 생긴다는 의미이므로 정확한 감정결과를 기대하기 어렵다. 중고거래 플랫폼 자체에서 중고명품을 감정하는 경우 실물을 보고 감정을 하면 가장 좋겠지만 코로나(COVID19)로 인하여 대면접촉이 꺼려지고 있고, 온라인에서도 자신의 중고명품이 얼마를 받을 수 있을지를 간단히 알고 싶은 사람도 존재하지만 이를 충족시켜줄 플랫폼은 존재하지 않는다. 또, 사진을 촬영하여 감정을 원하는 소비자도 존재하지만, 촬영된 사진에 씌워진 필터나 각 제조사별 카메라 기종에 따라 적용하는 RGB 알고리즘 다양하므로 필터없이 찍었다고 할지라도 동일한 제품에 대한 색차가 존재한다. 이에, 촬영된 사진으로 중고명품을 등급을 자동으로 판정할 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 컬러북과 중고명품을 함께 촬영하여 중고명품의 사용감을 알아볼 수 있는 태닝도(Tanning Rate)를 파악하고, 컬러북의 컬러코드는 이미 저장된 값으로 절대색수치로 환산이 가능하며, 사용자 단말의 카메라 제조사나 필터의 장착유무 관계없이 중고명품의 태닝도를 파악할 수 있으므로 온라인 상에서도 감정사나 전문가의 감정없이도 손 쉽게 중고명품의 등급 및 시세를 파악할 수 있는, 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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, 중고명품의 기 설정된 영역에 적어도 하나의 색상카드로 이루어진 컬러북을 근접시킨 후 사진을 촬영하는 사용자 단말 및 사용자 단말에서 촬영된 사진을 수신하는 수신부, 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출하는 추출부, 추출된 색상카드의 고유식별코드를 리딩하여 태닝도(Tanning Rate)를 확인하는 확인부, 태닝도를 기 저장된 태닝차트에 저장된 태닝도를 추출한 후, 태닝도에 기 매핑되어 저장된 등급을 추출하는 등급산정부를 포함하는 확인 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 컬러북과 중고명품을 함께 촬영하여 중고명품의 사용감을 알아볼 수 있는 태닝도(Tanning Rate)를 파악하고, 컬러북의 컬러코드는 이미 저장된 값으로 절대색수치로 환산이 가능하며, 사용자 단말의 카메라 제조사나 필터의 장착유무 관계없이 중고명품의 태닝도를 파악할 수 있으므로 온라인 상에서도 감정사나 전문가의 감정없이도 손 쉽게 중고명품의 등급 및 시세를 파악할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 확인 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 확인 서비스 제공 서버(300)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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 확인 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 확인 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100)과 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, 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 컬러북과 중고명품을 함께 촬영하고, 이에 따라 중고명품의 등급을 자동으로 확인하는 판매자 또는 중고명품의 등급을 확인하고자 하는 자의 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.

확인 서비스 제공 서버(300)는, 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 확인 서비스 제공 서버(300)는, 컬러북을 이루는 적어도 하나의 색상카드와 고유식별코드를 매핑하여 저장하는 서버일 수 있다. 또, 확인 서비스 제공 서버(300)는, 각 명품 브랜드별 및 제품별 태닝도(Tanning Rate)의 색상, 등급, 사용기간 및 가격을 매핑하여 저장하는 서버일 수 있다. 확인 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 컬러북과 함께 중고명품을 촬영한 경우, 중고명품의 색상과 가장 유사도가 높은 색상의 색상카드의 고유식별코드를 추출하고, 고유식별코드의 태닝도, 등급, 사용기간 및 가격을 추출하여 사용자 단말(100)로 전송하는 서버일 수 있다. 이를 위하여, 확인 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 딥러닝 알고리즘에 컬러북 및 중고명품의 사진을 질의로 입력하면, 등급, 사용기간 및 가격이 출력되도록 학습 및 검증한 후 모델링하는 서버일 수 있다.

여기서, 확인 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.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 확인 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 확인 서비스 제공 서버(300)는, 수신부(310), 추출부(320), 확인부(330), 등급산정부(340), 기종편차제거부(350), 영역추출부(360), 컬러레퍼런스저장부(370), 직관표시부(380) 및 컬러북표시부(390)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 확인 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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, 수신부(310)는, 사용자 단말(100)에서 촬영된 사진을 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 중고명품의 기 설정된 영역에 적어도 하나의 색상카드로 이루어진 컬러북을 근접시킨 후 사진을 촬영할 수 있다. 적어도 하나의 색상카드는 적어도 하나의 색상카드의 색상을 식별하도록 고유식별코드가 인쇄된 카드일 수 있다. 기 설정된 영역은 손잡이 부분일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니고 사용감이 발생하는 부위라면 그 어느 영역이든 가능하다 할 것이다.

추출부(320)는, 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출할 수 있다. 이때, 3차원 표면의 복잡한 형상을 2차원 사진으로 출력하는 경우 그림자가 발생하거나 왜곡된 색으로 출력 되는 경우가 많다. 이를 해결하기 위하여 시각과 조명의 방향, 광원의 종류, 주변 환경요소 등에 따른 왜곡된 색의 문제점을 파악하여 이를 보정하는 알고리즘 기법을 이용할 수 있고, 색 보정을 통해 검증하고 색감을 측정할 수 있다. 이하의 색모델은 RGB, HSV 이외에도 HSL(Hue, Saturation, Luminance), HSB, YCbCr 모델 등을 이용할 수 있다. 이때, YCbCr 모델은 RGB 색에서 밝기성분(Y)과 색차정보(Cb, Cr)를 분리하여 표현하는 색상모델이다.

<색채보정>

실제 물체를 디지털 콘텐츠로 변환하는 방법은 다음과 같다. 사진을 촬영할 때 위치정보를 저장한 후, 물체 실물 사진을 찍어 컬러 맵을 생성하고 텍스쳐 매핑을 수행한다. 다음으로 보정을 진행하기 위해 디지털 콘텐츠를 적합한 형태의 포맷으로 변환하여 3D 폴리곤에 정점별 RGB(Red, Green, Blue)를 취득 후, 각각의 RGB와 조명간의 관계를 알고리즘을 이용해 계산한다. 계산이 끝나면 그래픽 쉐이더 기술을 이용하지 않고 알고리즘 계산에 의해 각 정점에 보정된 색 즉, 절대색체로 변환시켜 왜곡된 RGB 값을 보정한다. 수학식 1과 같이 HSV(Hue, Saturation, Value)는 선형 변화가 이뤄지고, RGB 큐브는 주어진 색의 명암 축을 따라 수직으로 투영될 수 있다. 디지털 콘텐츠는 형상, 색상 및 재료 정보로 구성되며, 색상 정보는 다양한 방향(색상 맵)으로 찍은 실제사진의 조합을 편집하여 생성된다. 이때 사진의 색상은 조명의 방향, 광원의 종류 등에 영향을 받는다. 이하 수학식 1은 RGB 및 HSV 간의 변환식이다.

<색채보정 알고리즘>

① 임의의 폴리곤(Polygon, 삼각형) 요소에 대한 법선벡터 및 sRGB 값을 추출한다. ② 광원의 조사각인 θL 및 시각의 방향인 θV를 결정한다. ③ 절대색계의 표준 θLA, θVA를 지정한다. ④ 적색, 녹색 및 청색 기반의 θL과 θV에 대한 표준 색상의 보정 값을 환산한다. ⑤ 색채의 밝기 보정 값을 계산한다. ⑥ 절대 색채 색상으로의 채도 값을 보정한다. ⑦ 최종 계산하여 삼각형 요소의 색채 관계를 산출할 수 있다. 중고명품의 형상 정보의 컬러 맵을 생성한 후, 색상보정 알고리즘을 바탕으로 색상보정을 할 수 있고, 보정 전 광원이 포함되어 왜곡된 것으로 표현된 중고명품의 색감이 보정 후 데이터에서는 절대색체와 유사한 형태로 개선될 수 있고, 선명도 역시 증가할 수 있다.

<유사도>

상술한 바와 같이 색상을 보정했다면, 두 색이 얼마나 비슷한지를 파악해야 한다. 즉, 중고명품의 손잡이 색상과, 컬러북을 이루는 적어도 하나의 색상카드의 색상이 얼마나 비슷한지를 판단해야 한다. 이때, RGB 모델은 두 색 (r1,g1,b1), (r2,g2,b2) 사이의 차이를 유클리디언(유클리디언) 거리를 이용해서 d = sqrt{(r1-r2)^2 + (g1-g2)^2 + (b1-b2)^2}와 같이 계산할 수 있다. HSV 모델을 사용할 경우에는 여러 가지 방식으로 색상 차이를 계산할 수 있다. 예를 들어, 두 색을 (h1,s1,v1), (h2,s2,v2)라 가정하면, Hue 채널만을 사용할 경우에는 d = |h1 - h2|, 모든 채널을 사용하되 유클리디언 거리를 이용하면 d = sqrt{(h1-h2)^2 + (s1-s2)^2 + (v1-v2)^2}가 된다. 만약, HSV 코닉 모델을 사용한다면, (h, s, v)에 대응하는 공간좌표를 구한 후에 변환된 공간좌표들 사이의 유클리디언 거리를 이용할 수 있다. HSV 모델을 사용할 경우에도 마찬가지로 (h,s,v)에 대응되는 공간좌표를 다음과 같이 구한 후 유클리디언 거리를 이용한다. YCbCr 모델을 사용할 경우에는 (Y, Cb, Cr) 사이의 유클리디언 거리를 이용하거나, 혹은 Y 성분은 무시하고 (Cb, Cr) 사이의 유클리디언 거리만을 이용할 수도 있다.

추출부(320)는, 적어도 하나의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출할 수 있다.

확인부(330)는, 추출된 색상카드의 고유식별코드를 리딩하여 태닝도(Tanning Rate)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 색상카드가 11부터 99까지 고유식별코드가 부여되어 있고, 사용자가 촬영한 중고명품의 손잡이 부분의 색상이 77 색상카드와 가장 유사도가 높다고 가정할 때, 77 색상카드가 추출되고 고유식별코드는 77이 추출된다. 이때, [고유식별코드-등급-사용기간-가격]이 매핑되어 저장될 수 있으므로, 고유식별코드를 추출하면 바로 해당 제품에 대한 등급이 매겨질 수 있다.

등급정산부(340)는, 태닝도를 기 저장된 태닝차트에 저장된 태닝도를 추출한 후, 태닝도에 기 매핑되어 저장된 등급을 추출할 수 있다. 기 저장된 태닝차트는, 사용기간에 따라 색깔이 어두워지는 정도인 태닝도와, 사용기간 및 등급이 매핑되어 저장된 차트일 수 있다.

기종편차제거부(350)는, 사용자 단말(100)에서 촬영을 할 때 필터를 적용한 경우, 필터를 제거한 후 촬영을 하도록 제어하고, 사용자 단말(100)에 장착된 카메라의 제조사 및 기종을 메타데이터로 사진과 함께 수신하도록 할 수 있다. 예를 들어 삼성의 갤럭시와 아이폰은 같은 카메라를 사용한다고 할지라도 두 개로 찍은 사진의 색감이 다른 것을 알 수 있다. 카메라가 동일한 기종이라고 하더라도 삼성과 애플에서 각각 탑재한 색보정 프로그램 때문에 필터를 씌우지 않은 사진이라도 색감이 서로 다른 것을 알 수 있다. 또 디지털 카메라 중 캐논, 니콘, 소니, 후지 등 서로 다른 RGB 처리를 시킴으로써 색감을 다르게 표현하고 있다.

이를 전문가 모드로 촬영을 하여 취향껏 변경할 수도 있겠지만, 전문가가 아닌 일반인은 중고명품의 등급을 파악하기 위하여 전문가 모드를 이용하여 색감을 조정하지 않는 것이 대부분이고 조정을 한다고 할지라도 오히려 더 이상하게 왜곡시키는 경우가 대부분이다. 이에 따라, 각 제조사별로 자체 알고리즘이 들어간 RGB 처리를 역공학을 통하여 RAW 상태의 사진 데이터를 얻고 RAW 데이터를 기반으로 컬러북과 중고명품의 색상을 비교할 수도 있다. 이때, 역공학(Reverse Engineering)이란, 장치 또는 시스템의 기술적인 원리를 그 구조분석을 통해 발견하는 과정이다. 예를 들어 갤럭시 S21에서, [로우 데이터->RGB 처리->사진]이 출력되었다면, [RGB 처리]에 대한 알고리즘을 역공학으로 파악한 후, 다시 로우 데이터를 얻는 방식일 수 있다. 또는, 로우 이미지 포맷을 제공하는 카메라인 경우에는 이를 그대로 가져와 이용할 수 있다. 다만, 이는 전혀 가공되지 않은 상태이며 화이트밸런스, 파라미터, 색공간 등이 정해져 있지 않고 촬상매체에 감지된 빛의 세기에 대한 정보만을 가지고 있으므로 이를 이용할 수 있는 프로그램을 별도로 구비해야 할 수 있다.

또는, 컬러체커의 White, Gray, Black, Custom Color의 표준색 정보를 이용하여 디지털이미지의 색채를 보정하는 표준화된 보정기술을 이용할 수 있다. 스포이드 방식으로 1 개의 픽셀의 색 값을 Picker가 추출하도록 하여 원본이미지의 색이 왜곡되지 않게 개선할 수 있고, 사진을 3, 6, 9 등분으로 균등하게 면적분할하고 다양한 분할방식을 통해 균형감 있는 색채이미지가 추출되도록 구성할 수 있다. 또, 균등하게 분할된 사진 영역에서 사용자가 선택한 색 수(단색, 3색, 6색, 9색) 만큼 Picker가 랜덤으로 움직여 객관적인 색채 추출이 되도록 할 수 있으며, 추출된 색채는 비트맵과 벡터 방식의 프로그램에서 사용이 가능한 형태인 SVG, BMP, JPG로 저장되고, CIE LAB, XYZ의 색채 데이터를 표기하여 색채 활용의 편리성을 높일 수 있다.

영역추출부(360)는, 사용자 단말(100)에서 중고명품을 촬영할 때 기 설정된 영역에 대응하는 형상을 적어도 하나의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 자동으로 인식하도록 할 수 있다. 예를 들어, 영역은 상술한 바와 같이 손잡이일 수 있다. 손잡이라는 객체를 실시간으로 추출할 수 있도록 딥러닝, 예를 들어 YOLO를 이용할 수 있다. 실시간 처리가 가능하며 정확도도 우수한 YOLOv3과 YOLOv4 알고리즘을 이용할 수 있다. YOLO(You Only Look Once)는 하나의 합성곱 신경망(Convolutional Network)이 이미지를 한번 보는 것으로 객체의 위치검출(Localization)과 분류(Classification)를 동시에 수행하여 실시간 처리에 최적화된 딥러닝 알고리즘이다. 이 알고리즘은 계속 수정되고 발전해오면서 여러 형태로 존재하며, YOLOv3와 YOLOv4는 가장 최근에 공개된 모델이다. 객체 검출 알고리즘의 구조는 Backbone, Neck, Head(Dense Prediction) 세 부분으로 구성된다. Backbone은 특징지도(Feature Map) 추출을 위해 활용되는 이미 학습된 네트워크이고, Neck은 Backbone의 다른 단계에서 다른 특징지도를 추출하기 위해 Backbone과 Head 사이에 존재하는 계층(Layer)이며, Head는 실제로 객체검출을 담당하는 부분이다.

YOLOv3는 darknet53을 Backbone으로 적용하고 FPN(Feature Pyramid Network)을 Neck으로 사용하며, Head는 경계상자에 객체가 있는지를 판단하기 위한 점수와 그 객체가 어떤 클래스(Class)인지 분류하기 위한 클래스별 확률을 동시에 예측하는 구조로 되어있다. YOLOv4는 최신 딥러닝 기술을 접목하여 YOLOv3를 개선한 모델이며, CSPdarknet53을 Backbone에 적용하고, SPP(Spatial Pyramid Pooling)과 PAN(Path Aggregation Network)을 Neck으로 사용하며, Head는 YOLOv3의 구조를 가진다.

여기서, 명품 브랜드에 따라, 제품의 종류나 라인에 따라 서로 사용감, 즉 태닝감을 측정하는 위치가 서로 다를 수도 있다. 루이비통의 스피디백과 같이 손으로 들고 다니는 가방의 경우 손잡이를 태닝감을 측정하는 위치로 선정할 수도 있지만, 알마(Alma) 라인의 경우 팔에 걸치거나 몸에 두르는 크로스백 형태로 착용될 수도 있으므로 어깨라인 부분을 태닝감을 측정하는 위치로 선정할 수도 있다. 또 노에(Noe)의 경우 지퍼로 닫는 형태가 아닌 끈으로 조이는 복조리 타입인데, 이 조이는 부분 또는 어깨 부분을 태닝감을 측정하는 위치로 선정할 수도 있다.

이때, 딥러닝 방법인 MLP(Multi-Layer Perceptron)과 대표적인 기계학습 분류기인 RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 이용할 수 있다. MLP 분류기는 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되는 딥러닝 알고리즘이다. MLP 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 은닉층의 수, 각 층의 노드(Node) 수, 활성화 함수(Activation), 최적화 알고리즘(Optimizer), L2 일반화 파라미터(Alpha), 학습속도(Learning Rate)가 있다. RF 분류기는 나무 형태로 데이터를 분류하는 의사결정 나무(Decision Tree) 분류기를 같은 형태로 여러 개 사용하고 투표를 통해 최종적으로 분류하는 알고리즘이다. RF 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 의사결정 나무의 수(Estimator), 최대깊이(Max Depth), 하위 노드 분리를 위한 최소 샘플 수(Min Samples Split), 노드가 되기 위한 최소 샘플 수(Min Samples Leaf) 등이 있다. SVM 분류기는 근접한 샘플들 사이의 거리를 최대화하는 결정경계(Decision Boundary)를 찾아 데이터를 분류하는 알고리즘이다. SVM 분류기 성능에 영향을 주는 요소에는 커널(Kernel), 일반화 파라미터(C), 감마(Gamma)가 있다. 이때, 성능에 영향을 많이 주는 변수를 선정하고, 가장 성능이 좋은 조합을 찾기 위해 Grid Search 알고리즘을 사용할 수 있으며, 성능 검증에는 최근 보편적으로 사용되는 K-겹 교차검증 방법을 사용할 수 있다.

컬러레퍼런스저장부(370)는, 컬러북을 디지털 데이터로 저장하고, 적어도 하나의 명품의 브랜드 및 제품종류별로 컬러 레퍼런스를 서로 다르게 조합하여 컬러북을 생성하며, 사용자 단말(100)에서 촬영된 영상 내 명품의 브랜드 및 종류를 식별한 후 기 저장된 컬러북을 추출하여 비교하도록 할 수 있다. 각 명품의 브랜드나 라인별로 서로 사용하는 색상이 서로 다르기 때문에 동일한 컬러북을 이용하면 원하는 색상이나 유사한 색상을 찾지 못하는 경우 발생할 수 있다. 이에 따라, 빅데이터를 이용하여 각 명품 브랜드 및 제품별로 사용한 기간, 등급, 사진에 대한 정보를 수집하고, 컬러 레퍼런스를 추출한 후 이를 이용하여 컬러북을 제작할 수도 있다.

직관표시부(380)는, 적어도 하나의 인공지능 알고리즘을 이용하여 사용자 단말(100)에서 촬영된 화면 내 태닝도가 기 설정된 수준 이상으로 나타나는 영역에, 사용자 단말(100)의 화면 내에 표시자를 오버레이할 수 있다. 예를 들어, 태닝도가 높은 수준으로 나타나는 부분은 그렇지 않은 부분과 색차가 벌어지게 된다. 이때 상술한 RGB, HSV 등의 모델을 이용하여 유사도를 측정하고 유사도가 기 설정된 기준값 미만인 곳, 즉 색차가 많이 벌어지는 영역을 파악한 후, 그 영역에 아이콘이나 영역표시를 증강(AR) 콘텐츠로 제공하거나 사진 상에 자동으로 표시해줄 수 있도록 한다.

컬러북표시부(390)는, 컬러북이 위치한 지점을 지도 상에 표시하고, 대여 여부를 아이콘으로 오버레이할 수 있다. 컬러북은 절대색채를 제공하기 위한 기준이기 때문에 이를 가져와서 함께 찍어야 한다. 이때, 각 편의점에 컬러북을 비치해두고, 어디에 어떠한 브랜드 및 제품에 따른 컬러북이 있는지를 LBS(Location Based Service)로 지도상에 표시해주고, 이를 빌려와서 사진을 찍을 수 있도록 O2O(Online to Offline) 예약이 가능하도록 할 수도 있다.

이하, 상술한 도 2의 확인 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) 확인 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 컬러북과 중고명품을 함께 촬영한 사진을 업로드받고, (b) 기 설정된 영역, 예를 들어 손잡이 부분과 가장 유사도가 높은 컬러북의 색상 카드의 고유식별코드를 추출한다. 그리고, 확인 서비스 제공 서버(300)는 고유식별코드에 기 매핑되어 저장된 등급 또는 사용기간 등을 추출하여 사용자 단말(100)로 안내할 수 있다. (c)와 같은 형태로 각 명품 브랜드마다, 제품마다 또 라인마다 색상, 사용기간 및 등급을 매핑하여 저장하거나 빅데이터를 구축하여 컬러북이 없더라도 빅데이터의 색상과 사진의 색상을 비교하도록 할 수도 있다.

도 4a를 참조하면, 중고명품의 특성상 사용감은 존재할 수 밖에 없는데, 중고거래 플랫폼 상에서 구매자들은 사진을 보고 구매를 진행하지만, 사진의 밝기, 각도, 환경에 따라 손잡이의 태닝감이 다르게 보일 수 있다. 이때, 태닝감이란, 손잡이의 검은 부분, 즉 사용감이 얼마나 진행되어 있는지 알 수 있는 흔적이다. 루이비통은 손잡이 부분의 태닝감이 판매가와 구매가를 결정하게 된다. 도 4b의 좌측은 실제로 판매자가 찍은 사진이고 우측은 받아본 후 촬영한 사진이다. 이와 같이 사진만으로는 태닝감을 파악하기가 힘들고, 이 경우에는 반품 및 환불사유가 되지 않는다. 이 경우 국내에서는 판매가 힘들어 피해가 심하기에, 본 출원인은 최대한 상태를 파악하기 위해 손잡이와 손바닥 색을 비교하여 왔지만, 손바닥 색도 서로 다르기 때문에, 손잡이의 태닝감을 루이비통의 가죽색과 더 쉽게 비교 할 수 있는 도 4c와 같은 컬러북을 이용하고자 한다. 도 4d와 같이 손잡이를 컬러북에 갖다 대고 맞는 손잡이 색에 따라 등급이 정해지는 형식으로 진행되는데, 판매자 및 구매자는 자신의 가방상태를 알게 되며 판매가와 구매가를 정하기 쉬워진다. 또, 상술한 바와 같이 컬러북을 딥러닝 기술을 이용하여 휴대폰 카메라가 가방의 손잡이를 자동으로 인식하여 등급을 산출하도록 할 수 있다. 즉, 카메라로 촬영하면 자동으로 손잡이를 인식하고 스캔하면 등급이 정해지는 방식일 수 있다. 이 경우 상술한 바와 같이 각 카메라, 환경 및 빛에 의한 왜곡을 보정하는 과정은 필수일 수 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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, 확인 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 촬영된 사진을 수신한다(S5100).

그리고, 확인 서비스 제공 서버는, 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출하고(S5200), 추출된 색상카드의 고유식별코드를 리딩하여 태닝도(Tanning Rate)를 확인한다(S5300).

또, 확인 서비스 제공 서버는, 태닝도를 기 저장된 태닝차트에 저장된 태닝도를 추출한 후, 태닝도에 기 매핑되어 저장된 등급을 추출한다(S5400).

상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 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

중고명품의 기 설정된 영역에 적어도 하나의 색상카드로 이루어진 컬러북을 근접시킨 후 사진을 촬영하는 사용자 단말; 및
상기 사용자 단말에서 촬영된 사진을 수신하는 수신부, 상기 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출하는 추출부, 추출된 색상카드의 고유식별코드를 리딩하여 태닝도(Tanning Rate)를 확인하는 확인부, 상기 태닝도를 기 저장된 태닝차트에 저장된 태닝도를 추출한 후, 상기 태닝도에 기 매핑되어 저장된 등급을 추출하는 등급산정부, 상기 사용자 단말에서 촬영을 할 때 필터를 적용한 경우, 상기 필터를 제거한 후 촬영을 하도록 제어하고, 상기 사용자 단말에 장착된 카메라의 제조사 및 기종을 메타데이터로 상기 사진과 함께 수신하도록 하는 기종편차제거부를 포함하는 확인 서비스 제공 서버;
를 포함하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 색상카드는 상기 적어도 하나의 색상카드의 색상을 식별하도록 고유식별코드가 인쇄된 카드인 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 기 저장된 태닝차트는,
사용기간에 따라 색깔이 어두워지는 정도인 태닝도와, 사용기간 및 등급이 매핑되어 저장된 차트인 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 추출부는,
적어도 하나의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 기 설정된 영역의 색상이 기 설정된 유사도를 가지는 색상카드를 추출하는 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 확인 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말에서 상기 중고명품을 촬영할 때 상기 기 설정된 영역에 대응하는 형상을 적어도 하나의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 자동으로 인식하도록 하는 영역추출부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 확인 서비스 제공 서버는,
상기 컬러북을 디지털 데이터로 저장하고, 적어도 하나의 명품의 브랜드 및 제품종류별로 컬러 레퍼런스를 서로 다르게 조합하여 상기 컬러북을 생성하며, 상기 사용자 단말에서 촬영된 영상 내 명품의 브랜드 및 종류를 식별한 후 기 저장된 컬러북을 추출하여 비교하도록 하는 컬러레퍼런스저장부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 확인 서비스 제공 서버는,
적어도 하나의 인공지능 알고리즘을 이용하여 상기 사용자 단말에서 촬영된 화면 내 태닝도가 기 설정된 수준 이상으로 나타나는 영역에, 상기 사용자 단말의 화면 내에 표시자를 오버레이하는 직관표시부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 기 설정된 영역은 손잡이 부분인 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 확인 서비스 제공 서버는,
상기 컬러북이 위치한 지점을 지도 상에 표시하고, 대여 여부를 아이콘으로 오버레이하는 컬러북표시부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러북을 이용한 중고명품 상태 확인 서비스 제공 시스템.