KR102512371B1 - 온라인 의류 판매 시스템 - Google Patents

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서유림
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Abstract

온라인 의류 판매 시스템은 구매자의 신체 사이즈에 맞는 의류 사이즈를 자동 계산하고, 많은 사람들이 선호하는 의류 리스트를 제공하여 구매자가 온라인 상에서의 의류 구매 시 발생할 수 있는 단점을 개선할 수 있다.
본 발명은 온라인 의류 구매 후, 구입한 의류의 자동 교환 프로세스를 제공하여 소비자에게 온라인 의류 구매 시 강력한 편리성을 제공하여 온라인 구매를 유도할 수 있는 효과가 있다.

Description

온라인 의류 판매 시스템{System for Selling Clothing Online}
본 발명은 온라인 의류 판매 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 구매자의 신체 사이즈에 맞는 의류 사이즈를 자동 계산하고, 많은 사람들이 선호하는 의류 리스트를 제공하여 구매자가 온라인 상에서의 의류 구매 시 발생할 수 있는 단점을 개선할 수 있는 온라인 의류 판매 시스템에 관한 것이다.
근래에 인터넷 등의 통신망의 보급과 접근성이 증가함에 따라 인터넷에 연계된 네트워크의 수와 인터넷 이용자의 수가 급증하면서 인터넷의 상업적 이용 즉, 전자 상거래(Electronic Commerce)가 빠르게 확산되어 오프라인 쇼핑몰에서 온라인 쇼핑몰로 판매 형태가 전환되고 있다.
최근 인터넷 환경의 변화로 인하여 사용자들은 많은 상품을 온라인을 통하여 구매하게 되었고, 특히, 젊은 층이 자주 구매하는 의류 등의 패션 아이템에 대한 온라인 쇼핑몰 쉐어의 비중이 급속히 커지고 있다. 이러한 의류와 같은 패션 아이템의 경우, 소비자가 직접 상품을 확인하지 않고 온라인을 통해서 구매하게 되면, 사이즈를 잘못 주문하게 되는 문제가 발생할 수 있다.
또한, 의류는 동일한 치수라도 브랜드마다 약간의 사이즈 차이가 발생하여 실제로 옷을 입어보는 경우, 착용감이나 사이즈가 다른 경우가 빈번하게 발생한다.
특히, 의류 중에서 속옷은 의류 원단의 소재 함량이나 착용감, 신축성 등이 민감할 수 밖에 없기 때문에 의류 착용 시 원하는 착용감을 느끼지 못하는 경우, 구입한 의류를 반품, 환불, 교환하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다.
한국 공개특허번호 제10-2022-0060618호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 구매자의 신체 사이즈에 맞는 의류 사이즈를 자동 계산하고, 많은 사람들이 선호하는 의류 리스트를 제공하여 구매자가 온라인 상에서의 의류 구매 시 발생할 수 있는 단점을 개선할 수 있는 온라인 의류 판매 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 온라인 의류 판매 시스템은,
기설치된 의류 판매 서비스 앱을 실행시켜 의류 판매 서비스를 제공받고, 구매자가 구매하고자 하는 의류의 신체 사이즈 정보를 텍스트 입력부를 통해 입력받고, 상기 의류 판매 서비스 앱에서 트렌드 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 수신한 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 생성하는 사용자 단말기;
복수의 구매자의 선호도가 소정의 기준치 이상인 영상 정보를 추출하는 SNS 서버;
상기 의류 판매 서비스 앱을 통해 상기 사용자 단말기에 접속하고, 상기 SNS 서버로부터 수신한 영상 정보의 의류 객체를 복수개 추출하는 객체 탐지부와, 상기 추출한 의류 객체와 동일한 의류 객체를 카운트하고, 상기 카운트된 의류 객체의 개수가 많은 순서대로 나열하여 기설정된 순번까지의 의류 객체를 선호 의류 정보로 선호 의류 저장부에 저장하는 제어 모듈을 구비한 선호 정보 제공 서버; 및
상기 사용자 단말기로부터 상기 의류 판매 서비스 앱의 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 수신한 리스트 요청 신호를 상기 선호 정보 제공 서버로 전송하고, 상기 선호 정보 제공 서버로부터 상기 선호 의류 저장부에 저장한 선호 의류 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하는 의류 판매 플랫폼 서버를 포함한다.
의류 판매 플랫폼 서버는 외부의 각종 의류 브랜드의 회사 서버와 연동하여 브랜드별 의류 정보를 수신하여 브랜드별로 분류하여 선호 브랜드 저장부에 저장하는 선호 브랜드 제공부를 더 포함한다.
사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱에서 선호 브랜드 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 수신한 선호 브랜드 모드의 브랜드 요청 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
의류 판매 플랫폼 서버는 상기 브랜드 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 선호 브랜드 저장부에서 수신한 브랜드 요청 신호에 응답하여 해당 브랜드의 의류 정보를 검색하여 상기 사용자 단말기로 전송한다.
사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱을 동작시켜 카메라 모듈에 의해 촬영된 의류 영상 데이터를 입력받고, 의류 구매 모드를 실행하면, 촬영 모드와 신체 사이즈 입력 모드를 디스플레이부에 표시하고, 상기 촬영 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 카메라 모듈이 활성화되어 자신이 구매하려고 하는 의류를 촬영하고, 상기 신체 사이즈 입력 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 구매자가 구매하고자 하는 의류의 신체 사이즈 정보를 입력받는다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 구매자의 신체 사이즈에 맞는 의류 사이즈를 자동 계산하고, 많은 사람들이 선호하는 의류 리스트를 제공하여 구매자가 온라인 상에서의 의류 구매 시 발생할 수 있는 단점을 개선할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 온라인 의류 구매 후, 구입한 의류의 자동 교환 프로세스를 제공하여 소비자에게 온라인 의류 구매 시 강력한 편리성을 제공하여 온라인 구매를 유도할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 의류 판매 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 속옷의 영상 촬영으로 사이즈를 측정하는 개념을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의류 판매 플랫폼 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 선호 정보 제공 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수거 대행 업체를 선택하는 방법을 설명하기 위한 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 설명하는 데 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, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 의류 판매 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 온라인 의류 판매 시스템(100)은 통신망(102), 사용자 단말기(110) 및 의류 판매 플랫폼 서버(120)를 포함한다.
사용자 단말기(110)는 의류를 구매하고자 하는 사람이 소지하는 단말이며, 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다.
예를 들면, 사용자 단말기(110)는 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 사용자 단말기(110)는 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 통신망(120)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)와 통신할 수 있다.
통신망(102)은 통신 방식은 제한되지 않으며, 일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 통신망(120)은 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 통신망(102)은 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)는 사용자 단말기(110)와 상호 무선 통신이 가능하고, 온라인 상에서 의류를 구매할 수 있는 서비스를 제공하는 의류 판매 서비스 앱을 사용자 단말기(110)로 제공하고, 앱을 통해 의류를 온라인 상에서 구매하는데 필요한 서비스의 사용자 인터페이스 화면을 사용자 단말기(110)로 제공한다.
온라인 의류 판매 시스템(100)은 의류 판매 프로그램을 이용하기 위해 의류 판매 서비스 앱을 실행시키는 사용자 단말기(110)와, 통신망(102)으로 사용자 단말기(110)와 연계하고, 의류 판매 서비스 앱을 통해 의류 판매 프로그램 기능에 대한 서비스를 제공하고, 의류 구매와 관련된 구매 이력에 대한 통계 자료를 관리하고, 구매자 취향이나 트렌드에 따라 판매할 의류 리스트를 표시하는 서비스를 제공하는 의류 판매 플랫폼 서버(120)를 포함한다.
이외에 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 제공하는 SNS 서버(130)와, SNS 서버(130)를 이용한 최신 트렌드의 의류 정보를 제공하는 선호 정보 제공 서버(140) 및 구매한 의류를 교환할 필요성에 따라 의류의 수거 및 교환 서비스를 제공하는 수거 대행 서버(150)를 더 포함한다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)는 사용자 단말기(110)와 통신망(102)을 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)는 통신망(102)을 통하여 접속한 사용자 단말기(110)로 의류 판매 서비스 앱의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 사용자 단말기(110)는 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 제공된 파일을 이용하여 의류 판매 서비스 앱을 설치할 수 있다.
또한, 사용자 단말기(110)가 포함하는 운영체제(Operating System, OS) 및 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 의류 판매 플랫폼 서버(120)에 접속하여 의류 판매 플랫폼 서버(120)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱의 제어에 따라 통신망(102)을 통해 서비스 요청 메시지를 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송하면, 의류 판매 플랫폼 서버(120)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 사용자 단말기(110)로 전송할 수 있다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다.
사용자 단말기(110)는 통신망(102)을 통하여 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 제공되는 의류 판매 서비스를 제공하는 전용 어플리케이션이 설치되고, 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 제공되는 각종 서비스를 전용 어플리케이션을 통해 실행한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 플랫폼 서버(120)에서 제공하는 전용 어플리케이션을 다운로드 받아 설치하고, 의류 판매 플랫폼 서버(120)가 제공하는 웹페이지에 접속하여 의류 구매와 판매에 필요한 다양한 정보를 확인할 수 있다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 프로그램을 이용하기 위해 의류 판매 서비스 앱을 실행시킨다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)는 통신망(102)으로 사용자 단말기(110)와 연계하고, 의류 판매 서비스 앱을 통해 온라인 의류 판매 서비스를 사용자 단말기(110)로 제공한다.
의류 판매 서비스 앱은 의류 판매 플랫폼 서버(120)에서 제공하는 의류 판매 프로그램을 제공받도록 사용자 단말기(110)에 설치되거나, 웹기반 서비스로 제공되는 관리 앱이다.
또한, 의류 판매 서비스 앱은 단말기 형태에 따라 다른 버전으로 제작되어 제공될 수 있으며, 예를 들어, 모바일 버전이나 PC 버전으로 구분하여 제공될 수 있다.
의류 판매 서비스 앱은 구매자가 의류를 구매하기 위해 의류(속옷) 사이즈를 결정하고, 판매할 의류(속옷) 리스트를 표시하는 서비스를 구현하는 의류 구매 모드와, 구매한 의류를 취소하는 구매 취소 모드와, 구매한 의류를 교환하는 교환 모드로 이루어진 의류 판매 프로그램을 제공한다.
의류 구매 모드는 속옷 사이즈를 구매자가 실제로 입고 있는 속옷을 촬영하여 최종 속옷 사이즈를 예측하는 촬영 모드와, 구매자가 알고 있거나 측정한 신체 사이즈를 입력받는 신체 사이즈 입력 모드를 통하여 최종 속옷 사이즈를 결정한다.
의류 구매 모드는 판매할 상품을 표시하기 위한 SNS를 통해 인플루언서 등이 입고 있는 최신 트렌드의 속옷 정보를 제공하는 트렌드 모드와, 브랜드별로 속옷 정보를 제공하는 선호 브랜드 모드를 포함한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말기(110)는 디스플레이부(111), 카메라 모듈(112), 영상 입력부(113), 단말 제어부(114), 무선 통신부(115) 및 텍스트 입력부(116)를 포함한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱을 동작시켜 의류 판매 플랫폼 서버(120)에 접속하고, 의류 구매 모드를 실행하면, 촬영 모드와 신체 사이즈 입력 모드를 디스플레이부(111)에 표시한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱을 동작시켜 의류 판매 플랫폼 서버(120)에 접속하고, 구매한 의류의 구매 취소를 수행하는 구매 취소 모드와, 구매한 의류의 교환을 요청하는 교환 모드를 디스플레이부(111)에 표시한다.
사용자 단말기(110)는 촬영 모드의 선택 신호를 텍스트 입력부(116)를 통해 수신하는 경우, 카메라 모듈(112)이 활성화되어 자신이 구매하려고 하는 의류를 촬영한다.
여기서, 본 발명의 의류는 속옷으로 예시하고 있지만, 이에 한정되지 않으며, 잠옷, 일상복 등이 될 수도 있고, 다른 종류의 의류도 가능하다.
카메라 모듈(112)은 의류 사이즈를 결정하기 위하여 의류를 펼쳐진 상태로 배치하고, 연직 상방에서 촬영한다.
바람직하게는, 촬영하는 의류는 구매자가 직접 착용하고 있는 의류를 이용한다. 영상 입력부(113)는 카메라 모듈(112)로부터 촬영된 의류 영상 데이터를 입력받는다.
단말 제어부(114)는 영상 입력부(113)에 입력된 의류 영상 데이터를 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
텍스트 입력부(116)는 신체 사이즈 입력 모드의 선택 신호를 수신하는 경우, 구매자가 구매하고자 하는 의류의 신체 사이즈 정보를 입력받는다.
단말 제어부(114)는 텍스트 입력부(116)로부터 입력받은 신체 사이즈 정보를 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다. 예를 들면, 신체 사이즈 정보는 브래지어의 경우, 75A, 80A, 85A 등, 팬티의 경우, 85, 90, 95의 치수나 엉덩이 둘레 이외에 키, 몸무게 등을 입력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 속옷의 영상 촬영으로 사이즈를 측정하는 개념을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의류 판매 플랫폼 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 의류 판매 플랫폼 서버(120)는 앱 제공부(121), 서버 제어부(122), 통신 모듈(123), 객체 형태 추출부(124), 기계 학습부(125), 의류 모델 저장부(126), 의류 사이즈 저장부(127), 취향 정보 데이터베이스부(128) 및 입점 상품 데이터베이스부(129)를 포함한다.
앱 제공부(121)는 사용자 단말기(110)에서 실행되는 의류 판매 서비스 앱을 통하여 의류 판매 서비스를 사용자 단말기(110)로 제공하고, 통계 자료 제공 등의 구체적인 세부 기능을 수행하기 위한 의류 판매, 구매, 수거 관련 서비스를 제공할 수 있다.
서버 제어부(122)는 의류 판매 서비스 앱을 이용하여 사용자 단말기(110)에 접속하고, 의류 판매 서비스 앱의 촬영 모드에서 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로부터 의류 영상 데이터를 수신한다.
객체 형태 추출부(124)는 의류 영상 데이터에서 영상에 포함된 의류 객체를 추출하고, 추출된 의류 객체에 대하여 이진화 처리를 수행하고, 1초당 n 프레임을 가지는 입력된 동영상 데이터로부터 이전 프레임의 데이터와 현재 프레임의 데이터를 이용하여 각 픽셀의 가우시안 분포로부터 전경 픽셀과 배경 픽셀을 분리한 후 물체의 형태를 추출하도록 구성된다.
이때, 객체 형태 추출부(124)는 객체 검출 알고리즘의 연산 처리를 수행하여 물체 형태를 추출한다
객체 형태 추출부(124)의 객체 검출 알고리즘은 입력된 영상을 기설정된 크기(예: 640×480)로 변환한 후, 이전 프레임 데이터의 픽셀과 현재 프레임 픽셀 데이터를 비교하여 전경 픽셀 또는 백경 픽셀을 판단하고, 전경 픽셀을 분리하여 물체의 형태를 추출하는 처리 과정을 수행한다. 즉, 객체 형태 추출부(124)는 입력된 영상을 기설정된 크기로 변환한 후, 각 픽셀의 색상 값(R, G, B)들의 공분산을 계산하여 K개의 가우시안 분포로 분리한 후, 전경 픽셀과 배경 픽셀을 결정한다. 그리고 객체 형태 추출부(124)는 전경 픽셀과 배경 픽셀로 분리된 이진화된 영상으로부터 윤곽선을 추출하여 물체 형태를 추출하도록 구성된다.
서버 제어부(122)는 객체 형태 추출부(124)에서 추출된 의류 객체의 윤곽선 형태에서 수평 방향의 가장 먼 거리의 지점을 X로 표시하고, X로 표시된 지점 사이에 픽셀을 추출하고, 추출한 픽셀의 개수를 계산한다.
서버 제어부(122)는 계산한 픽셀의 개수를 기설정한 픽셀당 거리값을 곱하여 X로 표시된 지점 간의 수평 거리 정보를 계산한다.
서버 제어부(122)는 추출된 의류 객체의 윤곽선 형태에서 수직 방향의 가장 먼 거리의 지점을 Y로 표시하고, Y로 표시된 지점 사이에 픽셀을 추출하고, 추출한 픽셀의 개수를 계산한다.
서버 제어부(122)는 계산한 픽셀의 개수를 기설정한 픽셀당 거리값을 곱하여 Y로 표시된 지점 간의 수직 거리 정보를 계산한다.
서버 제어부(122)는 수평 거리 정보와 수직 거리 정보의 특징 벡터를 기계 학습부(125)의 입력 데이터로 전송한다.
기계 학습부(125)는 입력층으로부터 입력 데이터를 입력받아 예측값을 출력층의 버퍼에 출력하는 예측 심층 신경망을 사용하며, 예측 심층 신경망의 구조나 형태는 제한되지 않고, 대표적인 방법으로 DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등이 있다.
기계 학습부(125)는 3개의 특징 벡터를 패턴 인식 기법을 이용하여 다양한 연관 관계를 찾아내는 기법으로 재발 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 모델의 LSTM(Long Short-Term Memory)로 구성된다.
패턴 인식 기법은 인공 신경망을 이용한 예측 방법으로 입력층으로부터 출력층의 결과값을 예측한 경우, 학습 과정에서 결과값들로부터 입력값을 예측할 수 있다. 인공 신경망은 입력값과 출력값이 일대일 대응 관계에 있지 아니하므로, 출력층으로서 입력층을 그대로 복구하는 것은 불가능하나, 예측 알고리즘을 고려하여 역전파(Backpropagation) 알고리즘에 의해 결과값으로부터 산출된 출력 데이터가 최초의 입력 데이터와 상이하다면, 인공 신경망의 예측이 부정확하다고 볼 수 있으므로, 제약 조건 하에서 산출된 출력 데이터가 최초의 입력 데이터와 유사해지도록 예측 계수를 변경하여 학습을 훈련하게 된다.
심층 신경망이란 신경망 알고리즘 중에서 여러 개의 층으로 이루어진 신경망을 의미한다. 한 층은 여러 개의 노드로 이루어져 있고, 노드에서 실제 연산이 이루어지는데, 이러한 연산 과정은 인간의 신경망을 구성하는 뉴런에서 일어나는 과정을 모사하도록 설계되어 있다. 통상적인 인공 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 나뉘며, 입력 데이터는 입력층의 입력이 되며, 입력층의 출력은 은닉층의 입력이 되고, 은닉층의 출력은 출력층의 입력이 되고, 출력층의 출력이 최종 출력이 된다.
기계 학습부(125)는 입력층으로부터 입력 데이터를 입력받아 예측값을 출력층의 버퍼에 출력하는 예측 심층 신경망을 사용하며, 예측 심층 신경망의 구조나 형태는 제한되지 않고, 대표적인 방법으로 DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등이 있으며, 각각의 신경망의 조합으로 예측 심층 신경망을 구성하여 다양한 구조의 심층 신경망을 구성할 수 있다.
기계 학습부(125)는 수평 거리 정보와 수직 거리 정보를 독립 변수로 하고, 의류 객체의 사이즈 정보를 종속 변수로 하여 제1 의류 사이즈를 예측하는 제1 의류 사이즈 예측 모델을 생성할 수 있다.
기계 학습부(125)는 의류 영상의 객체 추출로부터 의류 사이즈를 예측하는 제1 의류 사이즈 예측 모델을 의류 모델 저장부(126)에 저장하여 기계 학습의 학습 데이터 셋으로 이용할 수 있다.
기계 학습 과정은 과거에 저장된 많은 데이터로부터 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터를 토대로 학습 데이터 셋을 만들고, 학습 데이터 셋은 기계 학습 알고리즘에 기반하여 예측 모델을 생성하게 된다. 학습 데이터는 기계 학습에서 원하는 정보를 추출하기 위해서 사용되는 데이터의 집합이다.
기계 학습부(125)는 의류 모델 저장부(126)에 저장된 의류 사이즈 예측 모델을 메모리부(미도시)로 불러와서 수평 거리 정보와 수직 거리 정보의 특징 벡터를 입력 데이터로 하여 의류 사이즈를 예측하는 기계 학습한다. 의류 사이즈 예측은 인공 신경망을 기반으로 하며, 훈련 목적으로 역전파 알고리즘을 사용한다.
기계 학습부(125)는 수평 거리 정보와 수직 거리 정보의 2개의 특징 벡터를 입력 데이터로 입력하고, 제1 의류 사이즈를 예측하여 출력 데이터로 출력한다.
서버 제어부(122)는 수평 거리 정보와 수직 거리 정보의 2개의 특징 벡터를 기계 학습부(125)의 입력 데이터로 전송하고, 기계 학습부(125)로부터 2개의 특징 벡터를 의류 사이즈 예측 모델에 의해서 제1 의류 사이즈를 출력하도록 제어한다.
서버 제어부(122)는 의류 판매 서비스 앱을 이용하여 사용자 단말기(110)에 접속하고, 의류 판매 서비스 앱의 신체 사이즈 입력 모드에서 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로부터 신체 사이즈 정보를 수신한다.
기계 학습부(125)는 신체 사이즈 정보를 독립 변수로 하고, 의류 사이즈 정보를종속 변수로 하여 제2 의류 사이즈를 예측하는 제2 의류 사이즈 예측 모델을 생성할 수 있다.
기계 학습부(125)는 입력된 신체 사이즈로부터 의류 사이즈를 예측하는 제2 의류 사이즈 예측 모델을 의류 모델 저장부(126)에 저장하여 기계 학습의 학습 데이터 셋으로 이용할 수 있다.
기계 학습부(125)는 신체 사이즈 정보의 특징 벡터를 입력 데이터로 입력하고, 제2 의류 사이즈를 예측하여 출력 데이터로 출력한다.
서버 제어부(122)는 신체 사이즈 정보의 특징 벡터를 기계 학습부(125)의 입력 데이터로 전송하고, 기계 학습부(125)로부터 특징 벡터를 의류 사이즈 예측 모델에 의해서 제2 의류 사이즈를 출력하도록 제어한다.
서버 제어부(122)는 제1 의류 사이즈와 제2 의류 사이즈와 비교하여 제1 의류 사이즈와 제2 의류 사이즈의 차이가 오차 범위 내에 속하는 경우, 제2 의류 사이즈를 최종 의류 사이즈로 결정한다.
서버 제어부(122)는 제1 의류 사이즈와 제2 의류 사이즈를 비교하여 제1 의류 사이즈와 제2 의류 사이즈의 차이가 오차 범위를 벗어난다고 판단하는 경우, 제1 의류 사이즈와 제2 의류 사이즈의 평균값을 계산하고, 계산한 평균값을 기초로 의류 사이즈 저장부(127)에 저장된 표준 의류 사이즈와 비교하여 검출된 표준 의류 사이즈를 최종 의류 사이즈로 결정한다.
의류 사이즈 저장부(127)는 의류 사이즈와 표준 의류 사이즈의 범위가 매칭되어 저장된다.
사용자 단말기(110)는 의류 구매 모드를 실행하여 촬영 모드를 선택하고, 신체 사이즈 입력 모드를 선택하지 않을 수 있다.
서버 제어부(122)는 기계 학습부(125)의 출력 데이터인 제1 의류 사이즈를 최종 의류 사이즈로 결정한다.
SNS 서버(130)는 페이스북(facebook), 인스타그램(instagram), 유튜브(youtube) 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 제공하는 사업자의 서버로서, 인플루언서들이 업로드한 영상을 검색하고, 선호 정보 제공 서버(140)와 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
SNS 서버(130)는 복수의 사용자의 SNS 계정 정보가 저장되어 있으며, 각 사용자는 자신의 SNS 계정을 통해 이미지, 동영상 및/또는 글을 업로드하는 등의 SNS 활동을 수행할 수 있다. 이러한 SNS 활동은 불특정 다수에게 노출될 수 있다.
예를 들어, SNS 서버(130)에는 복수의 구매자의 선호도(예: '좋아요', '공유', '구독', '팔로우' 등의 표기)가 소정의 기준치 이상이 반영된 특정 사용자의 SNS 활동 정보가 저장될 수 있다.
SNS 서버(130)는 선호도가 소정의 기준치 이상인 영상 정보를 추출하여 선호 정보 제공 서버(140)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로부터 구매한 최종 의류 사이즈, 의류 종류, 사용자 단말기 정보, 위치 정보를 포함한 최종 완료 신호를 수신하는 경우, 수신한 최종 완료 신호를 분석하여 사용자 단말기 정보에 구매한 최종 의류 사이즈, 의류 종류를 매칭하여 취향 정보로 누적 데이터화 하여 취향 정보 데이터베이스부(128)에 저장한다.
입점 상품 데이터베이스부(129)는 하나 이상의 판매자 단말기로부터 입점 의류 상품들의 상품 정보를 획득하고, 판매자 단말기로부터 등록 요청 신호를 수신하면, 등록 요청 신호에 응답하여 판매자 단말기에서 판매하는 입점 상품들을 등록하여 저장한다.
서버 제어부(122)는 입점 상품 데이터베이스부(129)와 연동하여 등록된 판매하고자 하는 입점 상품들을 추출하여 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로 전송한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 선호 정보 제공 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수거 대행 업체를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 선호 정보 제공 서버(140)는 제어 모듈(141), 통신 처리부(142), 객체 탐지부(143), 선호 의류 저장부(144), 선호 브랜드 제공부(145) 및 선호 브랜드 저장부(146)를 포함한다.
제어 모듈(141)은 통신 처리부(142)를 통해 SNS 서버(130)에 접속한다.
제어 모듈(141)은 SNS 서버(130)로부터 선호도가 일정 기준 이상이 되는 영상 정보를 수신한다.
객체 탐지부(143)는 수신한 영상 정보에서 의류 객체를 추출할 수 있다.
객체 탐지부(143)는 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN), 컨볼루션 신경망 (Convolutional deep Neural Networks, CNN), 순환 신경망(Reccurent Neural Network, RNN) 및 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Networks, DBN) 중 어느 하나의 신경망을 이용하여 영상 정보로부터 특징맵을 추출한다.
객체 탐지부(143)는 딥러닝(Deep learning)을 기반으로 학습부에 의하여 이미 학습이 완료된 모델을 이용하여서 특징맵을 생성할 수 있다. 딥러닝은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(Abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습(Machine Learning) 알고리즘의 집합으로 정의된다.
객체 탐지부(143)는 영상 프레임에서 의류 객체가 존재할 것으로 추정되는 영역을 추출하고, 추출된 영역으로부터 특징을 나타내는 특징맵을 추출한다.
객체 탐지부(143)는 추출한 특징맵을 기초로 영상에서 의류 객체의 존재가 추정되는 적어도 하나의 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 예를 들어 faster RCNN, SSD(Single Shot MultiBox Detector), YOLO(You Only Look Once) 등이 있을 수 있으며, 본 발명의 객체 탐지부(143)는 YOLO 객체 인식모듈을 일례로 하고 있다.
객체 탐지부(143)는 특징맵 중에서 영상의 영역별 클래스의 좌표를 포함하는 특징맵을 선정하고, 선정된 특징맵으로부터 영역을 구별하는 좌표를 식별한 뒤, 식별된 좌표를 객체의 존재가 추정되는 영역으로 추출할 수 있다.
객체 탐지부(143)는 의류에서 속옷 등 다양한 객체를 하나 또는 2개 이상으로 설정할 수 있다.
본 발명의 객체 탐지부(143)는 속옷 의류를 탐지 객체로 환경 설정하여 영상 정보에서 속옷 의류를 추출한다. 이에 한정하지 않으며, 탐지 객체는 잠옷, 외투 등 다양한 의류를 설정할 수 있다.
객체 탐지부(143)는 추출된 적어도 하나의 영역 각각에 대해서, 해당 객체의 최외곽을 둘러싸는 바운딩 박스(Bounding Box)로서 표시할 수 있다.
각각의 바운딩 박스는 영상에서 해당 바운딩 박스의 위치에 의류 객체의 존재 가능성이 있음을 나타낸다. 영상 정보를 나타내는 프레임을 입력으로 받아 해당 프레임 내에서 객체의 위치 좌표((X1, Y1), (X2, Y2))를 바운딩 박스로 한 결과 정보를 출력한다.
객체 탐지부(143)는 복수의 영상 정보에서 의류 객체(속옷 객체)를 복수개 추출한다.
제어 모듈(141)은 객체 탐지부(143)에서 추출한 의류 객체를 선호 의류 저장부(144)에 저장하고, 저장한 의류 객체를 분석하여 동일한 의류 객체를 카운트하며, 카운트된 의류 객체의 개수가 많은 순서대로 나열하여 기설정된 순번(예를 들면, 5위까지 등)까지의 의류 객체를 선호 의류 정보로 선호 의류 저장부(144)에 등록한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱에서 트렌드 모드의 선택 신호를 텍스트 입력부(116)를 통해 수신하는 경우, 수신한 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 의류 판매 서비스 앱의 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 수신하는 경우, 수신한 리스트 요청 신호를 통신 모듈(123)을 통해 선호 정보 제공 서버(140)로 전송한다.
선호 정보 제공 서버(140)의 제어 모듈(141)은 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 수신하는 경우, 선호도가 일정 기준 이상이 되는 영상 정보를 추출하는 SNS 서버(130)와, SNS 서버(130)에서 추출한 영상 정보에서 속옷 객체와 같은 의류 영상 정보를 탐지하는 객체 탐지부(143)와, 탐지된 속옷 객체를 선호 의류 정보로 등록하는 선호 의류 저장부(144)를 제어한다.
제어 모듈(141)은 선호 의류 저장부(144)에 등록된 선호 의류 정보를 통신 처리부(142)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)의 서버 제어부(122)는 통신 모듈(123)을 통해 선호 정보 제공 서버(140)로부터 선호 의류 정보를 수신하며, 수신한 선호 의류 정보를 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로 전송한다.
선호 브랜드 제공부(145)는 외부의 각종 의류 브랜드의 회사 서버(미도시)와 연동하여 브랜드별 의류 정보(속옷 등)를 수신하여 브랜드별로 분류하여 선호 브랜드 저장부(146)에 저장한다.
선호 브랜드 저장부(146)는 구매자가 선호하는 선호 브랜드의 의류 정보를 저장하고 있다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱에서 선호 브랜드 모드의 선택 신호를 텍스트 입력부(116)를 통해 수신하는 경우, 수신한 선호 브랜드 모드의 브랜드 요청 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 의류 판매 서비스 앱의 선호 브랜드 모드의 브랜드 요청 신호를 수신하는 경우, 수신한 브랜드 요청 신호를 통신 모듈(123)을 통해 선호 정보 제공 서버(140)로 전송한다.
선호 정보 제공 서버(140)의 제어 모듈(141)은 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 선호 브랜드 모드의 브랜드 요청 신호를 수신하는 경우, 선호 브랜드 저장부(146)에서 수신한 브랜드 요청 신호에 응답하여 해당 브랜드의 의류 정보를 검색하여 통신 처리부(142)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
의류 판매 플랫폼 서버(120)의 서버 제어부(122)는 통신 모듈(123)을 통해 선호 정보 제공 서버(140)로부터 사용자 단말기(110)에서 요청한 브랜드의 의류 정보를 수신하며, 수신한 브랜드의 의류 정보를 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로 전송한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱을 통해 선호 의류 정보, 브랜드의 의류 정보, 판매하고자 하는 입점 상품들을 디스플레이부(111)에 표시된다.
단말 제어부(114)는 의류 판매 서비스 앱에서 구매 모드의 선택 신호를 수신하고, 표시된 선호 의류 정보, 브랜드의 의류 정보, 입점 상품들 중 적어도 하나의 상품을 구매하는 사용자의 입력을 텍스트 입력부(116)를 통해 입력받아 상품 선택 신호를 수신한다.
단말 제어부(114)는 수신한 상품 선택 신호에 대응하는 의류 구매 요청 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 의류 구매 요청 신호를 수신하는 경우, 의류 결제 처리를 수행하여 구매 확정 응답 신호를 생성하여 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로 전송한다.
단말 제어부(114)는 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 구매 확정 응답 신호를 수신하면, 구매자에 의해 의류 판매 서비스 앱에서 최종 완료 모드의 선택 신호를 수신하고, 구매한 최종 의류 사이즈, 의류 종류, 사용자 단말기 정보, 위치 정보를 포함한 최종 완료 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
구매자는 사용자 단말기(110)에서 의류 구매를 확정한 후, 구매한 의류를 배달받는다. 그러나 구매자는 속옷의 특성상 재질이나 미세한 사이즈 등이 마음에 들지 않는 경우, 구매 취소 또는 사이즈 교체를 요청할 수 있다.
단말 제어부(114)는 의류 판매 플랫폼 서버(120)로부터 구매 확정 응답 신호를 수신한 후, 텍스트 입력부(116)를 통하여 의류 판매 서비스 앱에서 구매 취소 모드 또는 교환 모드의 선택 신호를 수신할 수 있다.
단말 제어부(114)는 의류 판매 서비스 앱에서 구매 취소 모드의 선택 신호를 수신하는 경우, 수신한 구매 취소 모드의 선택 신호에 대응하는 결제 취소 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 결제 취소 신호를 수신하는 경우, 구매한 의류의 결제를 취소 처리를 수행한다.
단말 제어부(114)는 의류 판매 서비스 앱에서 교환 모드의 선택 신호를 수신하는 경우, 텍스트 입력부(116)를 통하여 교환하고자 하는 의류 사이즈, 의류 종류를 입력받고, 수신한 교환 모드의 선택 신호에 대응하는 교환 요청 신호를 생성하여 무선 통신부(115)를 통해 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다.
교환 요청 신호는 사용자 단말기(110)에서 교환 의류 종류, 사이즈, 사용자 단말기 정보, 위치 정보를 포함한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 교환 요청 신호를 수신하는 경우, 수신한 교환 요청 신호를 분석하여 사용자 단말기(110)의 위치 정보를 추출하고, 수거 대행 서버(150)와 연동하여 추출한 위치 정보를 중심으로 기설정된 일정 반경 이내의 수거 대행 서버(150)와 연계된 수거 대행 업체(151)를 검색한다. 여기서, 수거 대행 업체(151)의 위치 좌표는 이미 알고 있다고 가정한다.
서버 제어부(122)는 추출한 위치 정보와 검색한 수거 대행 업체(151) 간의 거리 정보를 계산하고, 계산한 거리 정보 중 가장 짧아진 거리 정보를 가진 수거 대행 업체(151)를 선택하고, 교환하고자 하는 교환 의류, 사이즈, 의류 판매 업체 주소, 사용자 단말기 정보, 위치 정보를 포함한 교환 제어 신호를 생성하여 통신 모듈(123)을 통해 선택된 수거 대행 업체(151)로 전송한다.
서버 제어부(122)는 교환 제어 신호를 생성하여 통신 모듈(123)을 통해 선택된 수거 대행 업체(151)로 전송하는 경우, 선택된 수거 대행 업체(151)로부터 교환 제어 신호에 대응하는 응답 신호를 수신하지 못하면, 추출한 위치 정보와 수거 대행 업체(151) 간의 거리 정보를 다시 계산하고, 다시 계산한 거리 정보 중 가장 짧아진 거리 정보를 가진 수거 대행 업체(151)를 선택한다.
선택된 수거 대행 업체(151)는 사용자 단말기 정보와 위치 정보를 이용하여 구매자 정보를 알 수 있고, 의류 판매 업체를 이용하여 판매자 정보를 알 수 있다.
선택된 수거 대행 업체(151)는 위치 정보를 이용하여 교체할 의류를 수거하고, 수거 완료 신호를 생성하여 의류 판매 플랫폼 서버(120)로 전송한다. 서버 제어부(122)는 선택된 수거 대행 업체(151)로부터 수신한 수거 완료 신호를 의류 판매업체로 전송한다.
선택된 수거 대행 업체(151)는 구매자에게 반납받은 의류를 의류 판매업체로 배달하고, 의류 판매업체에서 구매자가 요청한 교환 의류를 구매자로 배송한다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로부터 교환 요청 신호를 수신하면, 교환 횟수를 카운트하여 구매 의류, 의류 종류, 의류 사이즈, 사용자 단말기 정보, 위치 정보, 교환 횟수를 매칭하여 누적 데이터로 취향 정보 데이터베이스부(128)에 저장한다.
서버 제어부(122)는 의류 결제 프로세스를 진행 시 교환 횟수를 기준으로 기설정된 교환 횟수 이하인 경우, 가격 할인을 수행할 수 있다.
예를 들면, 교환 횟수가 0이면, 3만원 할인, 교환 횟수가 1이면, 1만원 할인 등으로 가격 할인을 책정할 수 있다.
서버 제어부(122)는 사용자 단말기(110)로 등록된 위치 정보를 기초로 지역별 선호 의류 정보, 선호 브랜드 정보, 나이, 성별을 데이터베이스화하고, 이를 통계화하여 취향 정보 데이터베이스부(128)에 저장한다.
취향 정보 데이터베이스부(128)는 A 지역, B 지역, C 지역 등 지역별 선호 의류, 선호 브랜드, 나이, 성별을 카테고리화하여 의류 정보가 취향 정보로 등록한다.
서버 제어부(122)는 취향 정보 데이터베이스부(128)에 저장된 취향 정보(A), 선호 의류 저장부(144)에 저장된 선호 의류 정보(B), 선호 브랜드 저장부(146)에 저장된 선호 브랜드의 의류 정보(C)를 기설정된 매칭 점수로 각각 점수화한다.
서버 제어부(122)는 추출한 위치 정보와 검색한 수거 대행 업체(151) 간의 거리 정보를 계산하고, 계산한 거리 정보 중 가장 짧아진 거리 정보를 가진 수거 대행 업체(151)를 선택하고, 계산한 거리 정보를 기설정된 매칭 점수로 점수화한다.
서버 제어부(122)는 하기의 수학식 1에 의해 최종 구매 의류 정보를 계산하고, 계산한 최종 구매 의류 정보가 기설정된 기준치 이상인 것으로 판단되는 의류 정보를 선택하고, 선택된 의류 정보를 통신 모듈(123)을 통해 사용자 단말기(110)로 전송한다.
사용자 단말기(110)는 의류 판매 서비스 앱을 통해 의류 정보의 리스트를 디스플레이부(111)로 출력한다.
Figure 112022059117483-pat00001
여기서, 취향 정보(A)의 제1 가중치(W1), 선호 의류 정보(B)의 제2 가중치(W2), 선호 브랜드의 의류 정보(C)의 제3 가중치(W3)는 임의로 설정된 값이고, 취향 정보(A), 선호 의류 정보(B), 선호 브랜드의 의류 정보(C)는 취향 정보 데이터베이스부(128), 선호 의류 저장부(144), 선호 브랜드 저장부(146)의 저장 여부에 따라 점수화되어 설정되어 있다.
거리 정보는 추출한 위치 정보와 검색한 수거 대행 업체(151) 간의 거리를 나타낸다. 거리 정보는 거리가 짧을수록 점수가 높게 되고, 거리가 길수록 점수가 낮게 되도록 거리에 따라 점수가 설정되어 있다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 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.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
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: 온라인 의류 판매 시스템 102: 통신망
110: 사용자 단말기 111: 디스플레이부
112: 카메라 모듈 113: 영상 입력부
114: 단말 제어부 115: 무선 통신부
116: 텍스트 입력부 120: 의류 판매 플랫폼 서버
121: 앱 제공부 122: 서버 제어부
123: 통신 모듈 124: 객체 형태 추출부
125: 기계 학습부 126: 예측 모델 저장부
127: 의류 사이즈 저장부 128: 취향 정보 데이터베이스부
129: 입점 상품 데이터베이스부 130: SNS 서버
140: 선호 정보 제공 서버 141: 제어 모듈
142: 통신 처리부 143: 객체 탐지부
144: 선호 의류 저장부 145: 선호 브랜드 제공부
146: 선호 브랜드 저장부 150: 수거 대행 서버
151: 수거 대행 업체

Claims (6)

  1. 기설치된 의류 판매 서비스 앱을 실행시켜 의류 판매 서비스를 제공받고, 구매자가 구매하고자 하는 의류의 신체 사이즈 정보를 텍스트 입력부를 통해 입력받고, 상기 의류 판매 서비스 앱에서 트렌드 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 수신한 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 생성하는 사용자 단말기;
    복수의 구매자의 선호도가 소정의 기준치 이상인 영상 정보를 추출하는 SNS 서버;
    상기 의류 판매 서비스 앱을 통해 상기 사용자 단말기에 접속하고, 상기 SNS 서버로부터 수신한 영상 정보의 의류 객체를 복수개 추출하는 객체 탐지부와, 상기 추출한 의류 객체와 동일한 의류 객체를 카운트하고, 상기 카운트된 의류 객체의 개수가 많은 순서대로 나열하여 기설정된 순번까지의 의류 객체를 선호 의류 정보로 선호 의류 저장부에 저장하는 제어 모듈을 구비한 선호 정보 제공 서버; 및
    상기 사용자 단말기로부터 상기 의류 판매 서비스 앱의 트렌드 모드의 리스트 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 수신한 리스트 요청 신호를 상기 선호 정보 제공 서버로 전송하고, 상기 선호 정보 제공 서버로부터 상기 선호 의류 저장부에 저장한 선호 의류 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하는 의류 판매 플랫폼 서버를 포함하고,
    외부의 각종 의류 브랜드의 회사 서버와 연동하여 브랜드별 의류 정보를 수신하여 브랜드별로 분류하여 선호 브랜드 저장부에 저장하는 선호 브랜드 제공부를 더 포함하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱에서 선호 브랜드 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 수신한 선호 브랜드 모드의 브랜드 요청 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 브랜드 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 선호 브랜드 저장부에서 수신한 브랜드 요청 신호에 응답하여 해당 브랜드의 의류 정보를 검색하여 상기 사용자 단말기로 전송하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱에서 구매 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하고, 상기 선호 의류 정보 및 상기 브랜드의 의류 정보 중 적어도 하나의 상품을 구매하는 상품 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 상품 선택 신호에 대응하는 의류 구매 요청 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 의류 구매 요청 신호를 수신하는 경우, 의류 결제 처리를 수행하여 구매 확정 응답 신호를 생성하여 상기 사용자 단말기로 전송하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 플랫폼 서버로부터 상기 구매 확정 응답 신호를 수신하는 경우, 상기 의류 판매 서비스 앱에서 최종 완료 모드의 선택 신호를 수신하고, 상기 구매한 상품의 의류 사이즈, 의류 종류, 상기 사용자 단말기의 정보 및 위치 정보를 포함한 최종 완료 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 플랫폼 서버로부터 구매 확정 응답 신호를 수신한 후, 상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱에서 교환 모드의 선택 신호를 수신하는 경우, 상기 텍스트 입력부를 통해 교환하고자 하는 상품의 의류 사이즈, 의류 종류, 상기 사용자 단말기의 정보, 상기 위치 정보를 포함하는 교환 요청 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 교환 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 위치 정보를 기반으로 일정 반경 이내의 복수의 수거 대행 업체를 검색하고, 상기 위치 정보와 상기 복수의 수거 대행 업체 간의 거리 정보를 계산하고, 계산한 거리 정보 중 가장 짧은 거리 정보를 가지는 수거 대행 업체를 선택하고, 상기 교환하고자 하는 상품의 의류 사이즈, 판매 업체의 주소, 상기 사용자 단말기의 정보 및 상기 위치 정보를 포함하는 교환 제어 신호를 생성하여 상기 선택된 수거 대행 업체의 단말로 전송하고,
    상기 선택된 수거 대항 업체의 단말은 상기 위치 정보를 이용하여 교환할 의류를 수거하고, 수거 완료 신호를 생성하여 상기 의류 판매 플랫폼 서버로 전송하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 수거 완료 신호를 상기 판매 업체의 단말로 전송하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 의류 판매 서비스 앱을 동작시켜 카메라 모듈에 의해 촬영된 의류 영상 데이터를 입력받고, 의류 구매 모드를 실행하면, 촬영 모드와 신체 사이즈 입력 모드를 디스플레이부에 표시하고, 상기 촬영 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 상기 카메라 모듈이 활성화되어 자신이 구매하려고 하는 의류를 촬영하고, 상기 신체 사이즈 입력 모드의 선택 신호를 상기 텍스트 입력부를 통해 수신하는 경우, 구매자가 구매하고자 하는 의류의 신체 사이즈 정보를 입력받고,
    상기 카메라 모듈은 의류 사이즈를 결정하기 위하여 구매자가 착용하고 있는 의류를 펼쳐진 상태로 배치하고, 연직 상방에서 촬영하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는,
    상기 의류 영상 데이터에서 영상에 포함된 의류 객체를 추출하는 객체 형태 추출부;
    상기 객체 형태 추출부에서 추출된 의류 객체의 윤곽선 형태에서 수평 방향의 가장 먼 거리의 지점을 X로 표시하고, X로 표시된 지점 사이에 픽셀을 추출하고, 상기 추출한 픽셀의 개수를 계산하고, 상기 계산한 픽셀의 개수를 기설정한 픽셀당 거리값을 곱하여 X로 표시된 지점 간의 수평 거리 정보를 계산하고, 상기 추출된 의류 객체의 윤곽선 형태에서 수직 방향의 가장 먼 거리의 지점을 Y로 표시하고, Y로 표시된 지점 사이에 픽셀을 추출하고, 상기 추출한 픽셀의 개수를 계산하고, 상기 계산한 픽셀의 개수를 기설정한 픽셀당 거리값을 곱하여 Y로 표시된 지점 간의 수직 거리 정보를 계산하는 서버 제어부; 및
    상기 수평 거리 정보와 상기 수직 거리 정보의 2개의 특징 벡터를 입력 데이터로 입력하고, 제1 의류 사이즈를 예측하여 출력 데이터로 출력하는 기계 학습부를 포함하고,
    상기 기계 학습부는 상기 신체 사이즈 정보의 특징 벡터를 입력 데이터로 입력하고, 제2 의류 사이즈를 예측하여 출력 데이터로 출력하고,
    상기 서버 제어부는 상기 제1 의류 사이즈와 상기 제2 의류 사이즈와 비교하여 상기 제1 의류 사이즈와 상기 제2 의류 사이즈의 차이가 오차 범위 내에 속하는 경우, 상기 제2 의류 사이즈를 최종 의류 사이즈로 결정하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 위치 정보를 기반으로 지역 별 선호 의류 정보, 선호 브랜드 정보, 나이 정보 및 성별 정보를 취향 정보로 데이터베이스에 등록하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 상기 취향 정보, 상기 선호 의류 정보 및 상기 선호 브랜드의 의류 정보를 기설정된 매칭 점수로 각각 점수화하고, 상기 선택된 수거 대행 업체에 대응되는 상기 가장 짧은 거리 정보를 기설정된 매칭 점수로 점수화하고,
    상기 의류 판매 플랫폼 서버는 다음의 수학식을 기반으로 최종 구매 의류 정보를 계산하고, 계산한 상기 최종 구매 의류 정보가 기설정된 기준치 이상인 것으로 판단되는 의류 정보를 선택하고, 선택한 의류 정보를 상기 사용자 단말기에게 전송하고,
    Figure 112022079325565-pat00008
    ,
    상기 A는 상기 취향 정보의 상기 점수화를 통해 설정되고, 상기 B는 상기 선호 의류 정보의 상기 점수화를 통해 설정되고, 상기 C는 상기 선호 브랜드의 의류 정보의 상기 점수화를 통해 설정되고, 상기 W1, 상기 W2 및 상기 W3은 각각 상기 취향 정보, 상기 선호 의류 정보 및 상기 선호 브랜드의 의류 정보에 대한 가중치들을 나타내고, 상기 거리 정보는 상기 가장 짧은 거리 정보의 상기 점수화를 통해 설정되고, 상기 거리 정보는 상기 가장 짧은 거리 정보가 짧을수록 높은 점수로 설정되는, 온라인 의류 판매 시스템.
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