KR102521020B1 - Method, device and system for matching galleries, artists and consumers and providing payment platform services based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 인공지능 모델을 이용하여 갤러리, 작가 및 소비자를 매칭하고, 소비자에게 작품을 제공 및 결제를 수행하기 위한 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to a technology for matching a gallery, an artist, and a consumer using an artificial intelligence model, providing a work to a consumer, and performing payment.
시민들의 문화생활 수준이 높아지면서, 향유하고자 하는 문화활동의 종류 또한 다각도로 변화하며 다양해지고 있다. 이에 따라 대규모 전시관에서 이루어지는 유명 작가 혹은 사거 작가의 유명 전시가 아니더라도 예술을 즐기고자 하는 대중의 니즈 또한 해마다 상승하고 있다.As the level of cultural life of citizens increases, the types of cultural activities that people want to enjoy are also changing and diversifying. As a result, the public's need to enjoy art even if it is not a famous exhibition by a famous artist or a saga artist in a large-scale exhibition hall is also rising every year.
한편, 작품활동을 하고 있으나 갤러리 혹은 화랑과의 연결점이 없거나, 자신의 작품을 선보일 기회를 얻기 힘든 신진 작가의 수가 적지 않으며, 이런 현상은 작품활동이 경제활동으로 이어지지 않아 본격적인 활동을 시작하지 못한 작가들 속에서 더욱 두드러진다. 최소한의 규모를 갖춘 전시를 하기 위해서는 다수의 작가가 모여 비용을 분담하여야 하고, 이런 경우 자신의 작품을 충분히 선보일 기회가 줄어들거나, 전체 전시의 성격을 고려하여 자신이 원하는 작품을 전시하지 못할 수 있으며, 테마와 예산 등의 조건에 부합하는 작가들과 의견을 모으는 것 조차도 쉽지 않은 경우가 비일비재하다.On the other hand, there are not a small number of new artists who are working on art but have no connections with galleries or art galleries, or who have difficulty getting opportunities to showcase their works. more prominent in the field. In order to hold an exhibition with a minimum scale, a number of artists must gather and share the cost, and in this case, the opportunity to fully showcase their work may be reduced, or the work they want may not be exhibited considering the nature of the entire exhibition. In many cases, it is not easy to even gather opinions with artists who meet conditions such as theme and budget.
또한, 소비자는 자신이 원하는 작품을 구매하기 위해 직접 여러 갤러리를 방문하여 자신이 원하는 작품이 있는지 여부를 확인해야 하며, 자신이 원하는 작품을 구매하기 위해 갤러리에 방문하여 작품을 구매하여야 한다는 단점이 있었다.In addition, consumers have the disadvantage of having to visit several galleries directly to check whether there is a work they want in order to purchase the work they want, and to visit the gallery to purchase the work they want. .
따라서, 작가 및 작가의 작품에 맞는 갤러리를 매칭하고, 소비자는 온라인 플랫폼을 통해 자신이 원하는 작품을 찾을 수 있고, 또한 온라인 플랫폼을 통해 소비자가 작품을 구매하는 기술에 대한 연구가 요구된다.Therefore, research on technology for matching artists and galleries suitable for their works, allowing consumers to find works they want through online platforms, and purchasing works through online platforms is required.
실시예들은 인공지능 기반으로 작가와 작가의 작품에 적합한 갤러리를 매칭하고, 온라인 플랫폼을 통해 소비자에게 작품의 정보를 제공하고, 소비자가 작품을 구매하고자 하는 경우 플랫폼을 통해 결제를 진행하고자 한다.The embodiments match an artist with a gallery suitable for the artist's work based on artificial intelligence, provide information on the work to consumers through an online platform, and proceed with payment through the platform when the consumer wants to purchase the work.
실시예들은 작가의 정보와 작품의 정보 및 갤러리 정보를 기초로, 작품을 전시할 갤러리를 선정하고자 한다.Embodiments attempt to select a gallery to exhibit a work based on artist information, work information, and gallery information.
실시예들은 작품의 가격을 산정하여 산정된 가격으로 작품을 판매하고자 한다.In embodiments, the price of a work is calculated and the work is sold at the calculated price.
실시예들은 소비자에게 적합한 갤러리를 선정하고 소비자에게 해당 갤러리를 추천하고자 한다.The embodiments attempt to select a gallery suitable for a consumer and recommend the gallery to the consumer.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.
일실시예에 따르면, 인공지능 모델을 이용한 갤러리, 작가 및 소비자 매칭 및 결제 플랫폼 서비스 제공 방법은 작가의 단말로부터 상기 작가의 나이, 상기 작가의 성별, 상기 작가의 포트폴리오를 포함하는 상기 작가의 정보를 획득하는 단계; 상기 작가의 단말로부터 상기 작가가 전시하고자 하는 작품의 작품명, 상기 작품의 크기, 상기 작품을 제작한 도구, 상기 작품을 제작한 방식 및 상기 작품의 이미지를 포함하는 작품의 정보를 획득하는 단계; 상기 작가의 단말로부터 상기 작품의 전시 일정 정보를 획득하는 단계; 상기 작품의 전시 일정 정보를 기초로, 갤러리 데이터베이스로부터 상기 작품의 전시가 가능한 갤러리인 후보 갤러리를 추출하고, 상기 추출된 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득하는 단계; 상기 후보 갤러리의 갤러리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계; 상기 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 상기 작품의 이미지를 기반으로 상기 작품의 정보 및 상기 작가의 정보를 제공하는 상기 작품의 콘텐츠를 생성하는 단계; 상기 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드하는 단계; 소비자의 단말로부터 상기 온라인 플랫폼에 업로드 된 상기 작품의 이미지가 선택되면, 상기 작품의 콘텐츠 및 상기 작품에 대응하는 갤러리의 갤러리 정보를 상기 소비자의 단말로 제공하는 단계; 및 상기 온라인 플랫폼을 통해 상기 소비자의 단말로부터 상기 작품의 구매 요청이 수신되면, 상기 작품에 매칭된 가격에 기초하여, 상기 작품의 결제를 수행하는 단계를 포함한다.According to an embodiment, a method for matching galleries, artists, and consumers and providing payment platform services using an artificial intelligence model includes information about the artist, including the artist's age, the artist's gender, and the artist's portfolio, from the artist's terminal. obtaining; Obtaining from the artist's terminal information about the work, including the name of the work the artist wants to exhibit, the size of the work, the tool for producing the work, the method of producing the work, and the image of the work; obtaining exhibition schedule information of the work from the artist's terminal; extracting a candidate gallery, which is a gallery capable of exhibiting the work, from a gallery database based on exhibition schedule information of the work, and obtaining gallery information of the extracted candidate gallery; selecting a gallery to exhibit the work based on the gallery information of the candidate gallery, the artist information, and the work information; generating contents of the work providing information of the work and information of the artist based on the image of the work when a gallery to display the work is selected; Uploading the content of the work to an online platform; providing contents of the work and gallery information of a gallery corresponding to the work to the consumer's terminal when the image of the work uploaded to the online platform is selected from the consumer's terminal; and when a purchase request for the work is received from the consumer's terminal through the online platform, paying for the work based on a price matched to the work.
상기 후보 갤러리의 갤러리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계는 상기 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 상기 후보 갤러리의 평수 정보, 상기 후보 갤러리의 위치 정보 및 상기 후보 갤러리의 인테리어 정보를 포함하는 상기 후보 갤러리의 공간 정보를 획득하는 단계, 상기 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 상기 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보, 상기 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보를 포함하는 상기 후보 갤러리의 히스토리 정보를 획득하는 단계, 상기 후보 갤러리의 공간 정보, 상기 후보 갤러리의 히스토리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 제1 입력 신호를 생성하는 단계, 상기 제1 입력 신호를 상기 제1 입력 신호에 기반하여 상기 후보 갤러리의 점수를 출력하는 제1 인공신경망에 적용하여, 상기 후보 갤러리의 점수를 출력하는 제1 출력 신호를 생성하는 단계, 및 상기 제1 출력 신호에 기초하여, 상기 후보 갤러리 중 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계를 포함한다.The step of selecting a gallery to exhibit the work based on the gallery information of the candidate gallery, the artist information, and the work information, based on the gallery information of the candidate gallery, the size information of the candidate gallery, the candidate gallery Obtaining spatial information of the candidate gallery including gallery location information and interior information of the candidate gallery, based on the gallery information of the candidate gallery, information on works exhibited in the candidate gallery and display in the candidate gallery Obtaining history information of the candidate gallery including information of an artist corresponding to one work, based on space information of the candidate gallery, history information of the candidate gallery, information of the artist, and information of the work, Generating 1 input signal, applying the first input signal to a first artificial neural network outputting a score of the candidate gallery based on the first input signal, and outputting a score of the candidate gallery; and selecting a gallery to exhibit the work from among the candidate galleries based on the first output signal.
인공지능 모델을 이용한 갤러리, 작가 및 소비자 매칭 및 결제 플랫폼 서비스 제공 방법은 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계 후 수행되는 상기 갤러리에 상기 작품을 배치하는 단계;를 더 포함하고, 상기 갤러리에 상기 작품을 배치하는 단계는, 상기 작품의 작가의 데뷔 일자를 확인하는 단계, 및 데뷔 일자가 제1 일자인 작가의 작품을 데뷔 일자가 제2 일자인 작가의 작품보다 상기 갤러리의 출입구에서 먼 위치에 배치하는 단계,를 포함하고, 상기 제1 일자는, 상기 제2 일자보다 빠른 일자이고, 상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품을 상기 소비자에게 추천해주는 단계;를 더 포함하고, 상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품을 상기 소비자에게 추천해주는 단계는, 상기 소비자의 단말로부터 상기 소비자의 SNS 게시글을 수신하는 단계, 상기 SNS 게시글로부터 색상과 관련된 키워드를 추출하고, 그 비율인 제1 비율을 확인하는 단계, 상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품의 색상 비율인 제2 비율을 확인하는 단계, 및 상기 제1 비율과 상기 제2 비율에 유사도에 기반하여 작품을 추천해주는 단계,를 포함한다.The method of providing a gallery, artist, and consumer matching and payment platform service using an artificial intelligence model further includes the step of arranging the work in the gallery, which is performed after the step of selecting a gallery to exhibit the work; The step of arranging the works includes the steps of confirming the debut date of the artist of the work, and placing the work of the artist whose debut date is the first date from the entrance of the gallery than the work of the artist whose debut date is the second date. A step of arranging, wherein the first date is an earlier date than the second date, and recommending to the consumer works uploaded to the online platform; further comprising, the work uploaded to the online platform The step of recommending to the consumer includes receiving the consumer's SNS posts from the consumer's terminal, extracting keywords related to colors from the SNS posts, and checking a first ratio, which is the ratio, to the online platform. Checking the second ratio, which is the color ratio of the uploaded work, and recommending a work based on the similarity between the first ratio and the second ratio.
상기 작품에 매칭된 가격은 상기 작품을 제작한 도구, 상기 작품을 제작한 방식을 기초로, 상기 작품의 카테고리를 획득하고, 상기 작품 데이터베이스로부터 상기 작품의 카테고리와 동일한 작품을 추출하고, 상기 작품의 카테고리와 동일한 작품 중 상기 작품의 크기와 비교하여 미리 설정된 범위에 포함된 작품을 동일유형 작품으로 분류하고, 상기 동일유형 작품의 가격 추이를 확인하고, 상기 작가의 정보를 기초로, 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 획득하고, 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 기초로, 작가 작품의 가격 추이를 확인하고, 상기 동일유형 작품의 가격 추이 및 상기 작가 작품의 가격 추이를 기초로, 상기 작품의 기본 가격을 설정하고, 상기 온라인 플랫폼을 통해 상기 작품의 이미지가 선택된 횟수를 기초로, 제1 가중치를 설정하고, 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 기초로, 제2 가중치를 설정하고, 및 상기 작품의 기본 가격에 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치를 적용하여 설정된다.The price matched to the work is obtained by obtaining the category of the work based on the tool for producing the work and the method of producing the work, extracting a work identical to the category of the work from the work database, and Among the works of the same category, the works included in the preset range are classified as works of the same type by comparing the size of the work, the price trend of the works of the same type is checked, and based on the information of the artist, the artist has moved. Obtain the sales price of the work produced by the artist, check the price trend of the artist's work based on the sales price of the work previously produced by the artist, and determine the price trend of the same type of work and the price trend of the artist's work. As a basis, a basic price of the work is set, a first weight is set based on the number of times the image of the work is selected through the online platform, and a second weight is set based on the number of works previously produced by the artist. 2 Weights are set, and the first weights and the second weights are applied to the base price of the work.
인공지능 모델을 이용한 갤러리, 작가 및 소비자 매칭 및 결제 플랫폼 서비스 제공 방법은 소비자의 단말로부터 상기 온라인 플랫폼에 업로드 된 상기 작품의 이미지가 선택되기 전에 상기 소비자의 단말로 상기 소비자에 대응하는 갤러리를 추천하는 단계를 더 포함하고, 상기 소비자의 단말로 상기 소비자에 대응하는 갤러리를 추천하는 단계는, 상기 소비자의 단말로부터 상기 소비자가 방문한 갤러리 및 상기 갤러리에 대응하는 방문 횟수를 획득하여, 상기 소비자가 방문한 갤러리에 대응하는 방문 횟수가 미리 설정된 제1 기준보다 많은 갤러리에 제1 점수를 부여하는 단계, 상기 온라인 플랫폼을 통해 상기 소비자가 확인한 콘텐츠에 대응하는 갤러리를 확인하여, 상기 소비자가 확인한 콘텐츠가 미리 설정된 제2 기준보다 많이 포함된 갤러리에 제2 점수를 부여하는 단계, 상기 소비자의 단말로부터 상기 소비자의 위치를 확인하고, 상기 소비자의 위치 및 갤러리의 위치를 비교하여, 상기 소비자의 위치와 상기 갤러리의 위치가 미리 설정된 제3 기준보다 가까운 갤러리에 제3 점수를 부여하는 단계, 상기 제1 점수 내지 상기 제3 점수의 합이 미리 설정된 점수 이상인 갤러리를 상기 소비자에 대응하는 추천 갤러리로 선정하는 단계, 및 상기 추천 갤러리 중 상기 소비자가 상기 추천 갤러리에 전시된 작품을 구매한 구매 횟수를 확인하여 상기 구매 횟수가 가장 높은 추천 갤러리의 갤러리 정보를 상기 소비자의 단말로 제공하는 단계를 포함한다.A method of providing gallery, artist, and consumer matching and payment platform services using an artificial intelligence model recommends a gallery corresponding to the consumer to the consumer's terminal before the image of the work uploaded to the online platform is selected from the consumer's terminal The step of recommending a gallery corresponding to the consumer to the consumer's terminal comprises obtaining a gallery visited by the consumer and the number of visits corresponding to the gallery from the consumer's terminal, and obtaining a gallery visited by the consumer. assigning a first score to a gallery whose number of visits corresponding to is greater than a preset first criterion, checking a gallery corresponding to the content checked by the consumer through the online platform, and confirming that the content checked by the consumer is a preset number of points. Giving a second score to a gallery that includes more than 2 criteria, confirming the location of the consumer from the consumer's terminal, comparing the location of the consumer and the location of the gallery, and comparing the location of the consumer and the location of the gallery. assigning a third score to a gallery that is closer than a preset third criterion, selecting a gallery in which the sum of the first to third scores is equal to or greater than a preset score as a recommended gallery corresponding to the consumer; and and checking the number of purchases of works displayed in the recommended gallery by the consumer among the recommended galleries and providing gallery information of the recommended gallery with the highest number of purchases to the terminal of the consumer.
상기 작품의 콘텐츠를 생성하는 단계는 상기 작품의 콘텐츠에 포함되는 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보의 배열을 서로 다른 제1 배열 및 제2 배열로 결정하는 단계, 상기 작가의 정보를 기초로, 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 획득하는 단계, 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 미리 설정된 설정 값보다 많은 경우, 상기 제1 배열을 이용하여, 상기 작가의 정보, 상기 작품의 정보 순서로 상기 작품의 콘텐츠에 표시하는 단계, 및 상기 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 상기 설정 값보다 많지 않은 경우, 상기 제2 배열을 이용하여, 상기 작품의 정보, 상기 작가의 정보를 순서로 상기 작품의 콘텐츠에 표시하는 단계를 포함한다.The step of generating the content of the work may include determining the arrangement of the information of the author and the information of the work included in the content of the work as a first arrangement and a second arrangement that are different from each other, based on the author information, Obtaining the number of works previously produced by the artist, when the number of works previously produced by the artist is greater than a preset value, using the first array, the information of the artist, the number of works Displaying the contents of the works in information order, and when the number of works previously created by the artist is not greater than the set value, the information on the works and the information on the artist using the second arrangement. and displaying the content of the work in order.
실시예들은 인공지능 기반으로 작가와 작가의 작품에 적합한 갤러리를 매칭하고, 온라인 플랫폼을 통해 소비자에게 작품의 정보를 제공하고, 또한 작품이 전시된 갤러리의 갤러리 정보를 제공함으로써 갤러리 방문을 유도할 수 있다.The embodiments can induce gallery visits by matching artists and galleries suitable for their works based on artificial intelligence, providing information on works to consumers through an online platform, and providing gallery information of galleries where works are displayed. there is.
실시예들은 소비자가 작품을 구매하고자 하는 경우 플랫폼을 통해 결제를 진행할 수 있다.In embodiments, when a consumer wants to purchase a work, payment can be made through the platform.
실시예들은 작가의 정보와 작품의 정보 및 갤러리 정보를 기초로, 작품을 전시할 갤러리를 선정할 수 있다.In embodiments, a gallery to display a work may be selected based on artist information, work information, and gallery information.
실시예들은 작품의 가격을 정하기 어려운 작가를 위해 데이터를 기반으로 작품의 가격을 산정하여 산정된 가격으로 제품을 판매할 수 있다.In the embodiments, for an artist who has difficulty determining the price of a work, the price of the work may be calculated based on data and the product may be sold at the calculated price.
실시예들은 소비자에게 적합한 갤러리를 선정하고 소비자에게 해당 갤러리를 추천할 수 있다.Embodiments may select a gallery suitable for a consumer and recommend the gallery to the consumer.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 갤러리, 작가 및 소비자를 매칭하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 후보 갤러리 중 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 작가의 데뷔 일자를 통해 갤러리 내에 작품을 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 사용자가 선호하는 색상을 확인하여 사용자가 선호하는 색상의 작품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 작품의 가격을 선정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 소비자와 갤러리를 매칭하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 작품의 콘텐츠 내 작품의 정보 및 작가의 정보를 표시하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process of matching a gallery, an artist, and a consumer according to an embodiment.
3 is a flowchart illustrating a process of selecting a gallery to exhibit a work from among candidate galleries according to an embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of arranging works in a gallery through an artist's debut date according to an embodiment.
5 is a flowchart illustrating a process of confirming a user's preferred color and recommending a user's preferred color work according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating a process of selecting a price of a work according to an embodiment.
7 is a flowchart illustrating a process of matching a consumer and a gallery according to an exemplary embodiment.
8 is a flowchart illustrating a process of displaying information of a work and information of an author in content of a work according to an embodiment.
9 is an exemplary diagram of a configuration of a device according to an embodiment.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes can be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents or substitutes to the embodiments are included within the scope of rights.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be modified and implemented in various forms. Therefore, the embodiments are not limited to the specific disclosed form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, such terms should only be construed for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.Terms used in the examples are used only for descriptive purposes and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 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.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present application, they should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same components regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description will be omitted.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent vehicles, kiosks, and wearable devices.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 작가의 단말(110), 소비자의 단말(120) 및 장치(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a system according to an embodiment may include an artist's terminal 110, a consumer's terminal 120, and a
먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, a communication network may be configured regardless of its communication mode, such as wired or wireless, and may be implemented in various forms so that communication between servers and communication between servers and terminals is performed.
작가의 단말(110)은 자신의 작품을 갤러리에 전시하고, 소비자에게 판매하고자 하는 작가가 사용하는 단말로, 휴대전화기, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며, 외부 서버와 연결될 수 있는 다양한 형태의 통신 장치로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 작가의 단말(110)은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다.The artist's terminal 110 is a terminal used by an artist who wants to display his/her works in a gallery and sell them to consumers, and may be implemented as a mobile phone, desktop PC, laptop PC, tablet PC, smart phone, etc. It is not limited and may be implemented in various types of communication devices that can be connected to external servers. For example, as shown in FIG. 1 , the writer's terminal 110 may be a smart phone, and may be employed differently depending on the embodiment.
소비자의 단말(120)은 작품을 구매하고자 하는 소비자가 사용하는 단말로, 휴대전화기, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며, 외부 서버와 연결될 수 있는 다양한 형태의 통신 장치로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 소비자의 단말(120)은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다.The consumer's terminal 120 is a terminal used by a consumer who wants to purchase a work, and may be implemented as a mobile phone, desktop PC, laptop PC, tablet PC, smart phone, etc., but is not limited thereto, and may be connected to an external server. It may be implemented in various types of communication devices that can be used. For example, as shown in FIG. 1 , the consumer's terminal 120 may be a smart phone, and may be employed differently depending on embodiments.
작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120) 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120) 각각은 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.Each of the artist's terminal 110 and the consumer's terminal 120 may be configured to perform all or part of the arithmetic function, storage/reference function, input/output function, and control function of a normal computer. Each of the writer's terminal 110 and the consumer's terminal 120 may be configured to communicate with the
작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120) 각각은 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 사이트에 접속되거나, 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120) 각각은 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 장치(200)와 연동될 수 있다.Each of the writer's terminal 110 and the consumer's terminal 120 is a person who uses the
도1 및 이하의 설명에서는, 설명의 편의상, 작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120) 각각 하나만을 도시하고 설명하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(200)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.In FIG. 1 and the following description, for convenience of explanation, only one artist's terminal 110 and consumer's terminal 120 are shown and described, but the number of terminals may vary according to embodiments. As long as the processing capacity of the
장치(200)는 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(200)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(200)는 작가의 단말(110) 및 소비자의 단말(120)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있으며, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가와 관련된 정보 및 작가가 제작한 작품과 관련된 정보를 획득할 수 있고, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자와 관련된 정보를 획득할 수 있다.The
장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가의 정보, 작품의 정보 및 작품의 전시 일정 정보를 획득하고, 작품의 전시 일정 정보를 기초로, 갤러리 데이터베이스로부터 작품의 전시가 가능한 갤러리인 후보 갤러리를 추출하고, 추출된 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득하고, 후보 갤러리의 갤러리 정보, 작가의 정보 및 작품의 정보를 기초로, 작품을 전시할 갤러리를 선정하고, 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 작품의 이미지를 기반으로 작품의 정보 및 작가의 정보를 제공하는 작품의 콘텐츠를 생성하고, 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드하고, 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택되면, 작품의 콘텐츠 및 작품에 대응하는 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공하고, 온라인 플랫폼을 통해 소비자의 단말(120)로부터 작품의 구매 요청이 수신되면, 작품에 매칭된 가격에 기초하여 작품의 결제를 수행한다.The
본 발명에서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직(Symbolic Logic) 등의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(Machine Learning, ML)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술이다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터를 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야가 포함될 수 있다.In the present invention, artificial intelligence (AI) means a technology that imitates human learning ability, reasoning ability, perception ability, etc., and implements it with a computer, and concepts such as machine learning and symbolic logic can include Machine learning (ML) is an algorithm technology that classifies or learns the characteristics of input data by itself. Artificial intelligence technology is a machine learning algorithm that analyzes input data, learns the result of the analysis, and can make judgments or predictions based on the result of the learning. In addition, technologies that mimic the functions of the human brain, such as recognition and judgment, using machine learning algorithms, can also be understood as artificial intelligence. For example, technical fields such as linguistic understanding, visual understanding, inference/prediction, knowledge expression, and motion control may be included.
기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화해 나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다. 또는, 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.Machine learning may refer to processing that trains a neural network model using experience of processing data. Through machine learning, computer software could mean improving its own data processing capabilities. A neural network model is constructed by modeling a correlation between data, and the correlation may be expressed by a plurality of parameters. The neural network model derives a correlation between data by extracting and analyzing features from given data, and optimizing the parameters of the neural network model by repeating this process can be referred to as machine learning. For example, a neural network model may learn a mapping (correlation) between an input and an output with respect to data given as an input/output pair. Alternatively, even when only input data is given, the neural network model may learn the relationship by deriving a regularity between given data.
인공지능 학습모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다. 인공지능 학습모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 인공지능 학습모델은, 예를 들어, 인공 신경망 모델(Artificial Neural Network), 컨볼루션 신경망 모델(Convolution Neural Network: CNN) 등일 수 있다. 일 실시예로서, 인공지능 학습모델은, 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 방식에 따라 기계 학습될 수 있다. 기계 학습을 수행하기 위한 기계 학습 알고리즘에는, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 에이다부스트(Ada-boost), 퍼셉트론(Perceptron), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), 군집화(Clustering) 등이 사용될 수 있다.An artificial intelligence learning model or a neural network model may be designed to implement a human brain structure on a computer, and may include a plurality of network nodes having weights while simulating neurons of a human neural network. A plurality of network nodes may have a connection relationship between them by simulating synaptic activities of neurons that transmit and receive signals through synapses. In the artificial intelligence learning model, a plurality of network nodes can send and receive data according to a convolutional connection relationship while being located in layers of different depths. The artificial intelligence learning model may be, for example, an artificial neural network model, a convolutional neural network model (CNN), and the like. As an embodiment, the artificial intelligence learning model may be machine-learned according to methods such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Machine learning algorithms for performing machine learning include Decision Tree, Bayesian Network, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, Ada-boost , Perceptron, Genetic Programming, Clustering, etc. may be used.
이중, CNN은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러 개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.Of these, CNNs are a type of multilayer perceptrons designed to use minimal preprocessing. A CNN consists of one or several convolution layers and general artificial neural network layers on top, and additionally utilizes weights and pooling layers. Thanks to this structure, CNN can fully utilize the input data with a two-dimensional structure. Compared to other deep learning structures, CNN shows good performance in both video and audio fields. CNNs can also be trained via standard back-propagation. CNNs are easier to train than other feedforward artificial neural network techniques and have the advantage of using fewer parameters.
컨볼루션 네트워크는 묶인 파라미터들을 가지는 노드들의 집합들을 포함하는 신경 네트워크들이다. 사용 가능한 트레이닝 데이터의 크기 증가와 연산 능력의 가용성이, 구분적 선형 단위 및 드롭아웃 트레이닝과 같은 알고리즘 발전과 결합되어, 많은 컴퓨터 비전 작업들이 크게 개선되었다. 오늘날 많은 작업에 사용할 수 있는 데이터 세트들과 같은 엄청난 양의 데이터 세트에서는 초과 맞춤(outfitting)이 중요하지 않으며, 네트워크의 크기를 늘리면 테스트 정확도가 향상된다. 컴퓨팅 리소스들의 최적 사용은 제한 요소가 된다. 이를 위해, 심층 신경 네트워크들의 분산된, 확장 가능한 구현예가 사용될 수 있다.Convolutional networks are neural networks that contain sets of nodes with bound parameters. The increasing size of available training data and the availability of computational power, combined with algorithmic advances such as piecewise linear unit and dropout training, have greatly improved many computer vision tasks. With huge data sets, such as those available for many tasks today, overfitting is not critical, and increasing the size of the network improves test accuracy. Optimal use of computing resources becomes a limiting factor. To this end, a distributed, scalable implementation of deep neural networks can be used.
도 2는 일실시예에 따른 갤러리, 작가 및 소비자를 매칭하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a process of matching a gallery, an artist, and a consumer according to an embodiment.
도 2을 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가의 나이, 작가의 성별, 작가의 포트폴리오를 포함하는 작가의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 작가의 포트폴리오는 작가의 데뷔 일자, 작가의 이력, 작가의 경력 및 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, in step S201 , the
S202 단계에서, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가가 전시하고자 하는 작품의 작품명, 작품의 크기, 작품을 제작한 도구, 작품을 제작한 방식 및 작품의 이미지를 포함하는 작품의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 작품의 이미지는 이미지 파일 형식으로 획득할 수 있으며, PNG, JPEG, BMP, GIF, JPG 중 하나일 수 있으며, 그 외의 이미지 파일 형식으로 획득할 수 있다.In step S202, the
S203 단계에서, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작품의 전시 일정 정보를 획득할 수 있다.In step S203, the
구체적으로, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가가 희망하는 작품의 전시 일정 기간을 획득할 수 있다. Specifically, the
예를 들어, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작품의 전시 일정 정보로 2022년 12월 19일 - 2022년 12월 23일을 획득할 수 있다. For example, the
S204 단계에서, 장치(200)는 작품의 전시 일정 정보를 기초로, 갤러리 데이터베이스로부터 작품의 전시가 가능한 갤러리인 후보 갤러리를 추출하고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득할 수 있다.In step S204, the
구체적으로, 장치(200)는 갤러리 데이터베이스를 포함하거나, 갤러리 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있으며, 이때, 갤러리 데이터베이스는 갤러리의 갤러리 정보를 저장하고 있을 수 있으며, 이때, 갤러리는 복수 개일 수도 있다. 또한, 갤러리의 갤러리 정보는 갤러리의 명칭, 갤러리에 대응하는 관리자의 정보, 갤러리의 위치 정보, 갤러리의 평수 정보, 갤러리의 인테리어 정보, 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보, 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보, 갤러리의 운영 일정 및 갤러리의 운영 일정에 대응하는 예약 정보가 포함될 수 있다.Specifically, the
즉, 장치(200)는 갤러리 데이터베이스로부터 갤러리 데이터베이스에 포함된 갤러리의 갤러리 정보를 획득할 수 있고, 갤러리 정보를 기초로, 갤러리의 운영 일정, 갤러리의 운영 일정에 대응하는 예약 정보를 추출할 수 있고, 추출된 갤러리의 운영 일정, 갤러리의 운영 일정에 대응하는 예약 정보와 작가의 단말(110)로부터 획득한 작품의 전시 일정 기간 및 작품의 정보를 비교하여 작품의 전시가 가능한 갤러리인 후보 갤러리를 선정할 수 있고, 갤러리 데이터베이스로부터 선정된 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득할 수 있다.That is, the
S205 단계에서, 장치(200)는 후보 갤러리의 갤러리 정보, 작가의 정보 및 작품의 정보를 기초로, 작품을 전시할 갤러리를 선정할 수 있다.In step S205, the
구체적으로, 장치(200)는 후보 갤러리의 갤러리 정보, 작가의 정보 및 작품의 정보를 제1 인공신경망에 적용하여, 제1 인공신경망을 통해 작품을 전시할 갤러리를 선정할 수 있다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 도 3을 참조하여 하기로 한다.Specifically, the
S206 단계에서, 장치(200)는 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 작품의 이미지를 기반으로, 작품의 정보 및 작가의 정보를 제공하는 작품의 콘텐츠를 생성할 수 있다.In step S206, when a gallery to exhibit the work is selected, based on the image of the work, the
구체적으로, 장치(200)는 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 작가의 단말(110)로부터 획득한 작품의 이미지, 작가의 단말(110)로부터 획득한 작품의 정보, 작가의 단말(110)로부터 획득한 작가의 정보를 포함하는 작품의 콘텐츠를 생성할 수 있다. Specifically, when a gallery to display a work is selected, the
또한, 장치(200)는 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 선정된 갤러리에 대응하는 관리자에게 작품의 정보, 작가의 정보 및 작품의 전시 일정 정보를 알릴 수 있는데, 구체적으로 장치(200)는 갤러리 정보에 포함된 갤러리에 대응하는 관리자의 정보를 통해 선정된 갤러리에 대응하는 관리자에게 작품의 정보, 작가의 정보 및 작품의 전시 일정 정보를 알리는 메시지를 전송할 수 있다. In addition, when a gallery to exhibit a work is selected, the
또한, 장치(200)는 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 작품의 정보, 작품에 대응하는 작가의 정보 및 작품을 전시할 갤러리의 갤러리 정보를 매칭하여 장치(200)에 포함된 데이터베이스에 저장할 수 있다.In addition, when a gallery to display a work is selected, the
S207 단계에서, 장치(200)는 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드할 수 있다.In step S207, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 운영할 수 있으며, 여기서, 온라인 플랫폼은 갤러리의 갤러리 정보 및 갤러리에 전시된 작품의 정보를 제공하고, 갤러리에 전시된 작품을 결제할 수 있도록 하는 온라인 플랫폼으로, 장치(200)는 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 작품의 콘텐츠를 생성하여 생성된 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드할 수 있다. Specifically, the
또한, 장치(200)는 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드하는 과정에서 작품의 콘텐츠를 작품을 전시할 갤러리와 매칭하여 업로드할 수 있다.In addition, the
S208 단계에서, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택되면, 작품의 콘텐츠 및 작품에 대응하는 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다.In step S208, when the image of the work uploaded to the online platform is selected from the consumer's terminal 120, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 운영하여, 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택되는 것을 확인할 수 있으며, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택되면, 작품의 정보, 작가의 정보 및 작품의 이미지가 포함된 작품의 콘텐츠를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있고, 장치(200)는 작품에 매칭된 갤러리를 확인하여, 작품에 매칭된 갤러리의 명칭 및 위치 정보를 포함하는 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다. Specifically, the
S209 단계에서, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 소비자의 단말(120)로부터 작품의 구매 요청이 수신되면, 작품에 매칭된 가격에 기초하여 작품의 결제를 수행할 수 있다.In step S209, when a purchase request for a work is received from the consumer's terminal 120 through the online platform, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 운영하여, 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 구매 요청을 수신할 수 있으며, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 소비자의 단말(120)로부터 작품의 구매 요청이 수신되면, 작품에 매칭된 가격에 기초하여 작품의 결제를 수행할 수 있다. 여기서, 작품에 매칭된 가격은 작가의 단말(110)로부터 획득한 가격일 수도 있고, 장치(200)를 통해 선정된 가격일 수도 있다. 작품에 매칭된 가격을 선정하는 과정은 도 6을 통해 구체적으로 설명하기로 한다.Specifically, the
이로 인해, 장치(200)는 작가와 작가의 작품에 적합한 갤러리를 매칭하고, 온라인 플랫폼을 통해 소비자에게 작품의 정보를 제공하고, 또한 작품이 전시된 갤러리의 갤러리 정보를 제공함으로써 갤러리 방문을 유도할 수 있다.Due to this, the
도 3은 일실시예에 따른 후보 갤러리 중 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a process of selecting a gallery to exhibit a work from among candidate galleries according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(200)는 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리의 평수 정보, 후보 갤러리의 위치 정보 및 후보 갤러리의 인테리어 정보를 포함하는 후보 갤러리의 공간 정보를 획득할 수 있다Referring to FIG. 3 , first, in step S301, the
구체적으로, 장치(200)는 갤러리 데이터베이스로부터 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득하고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리의 평수가 몇 평인지에 대한 정보인 후보 갤러리의 평수 정보를 획득할 수 있고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리의 위치가 어디 위치하고 있는지에 대한 정보인 후보 갤러리의 위치 정보를 획득할 수 있고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리의 인테리어 스타일이 모던, 내츄럴, 북유럽, 클래식 앤 앤티크, 빈티지 중 어떤 것인지에 대한 정보인 후보 갤러리의 인테리어 정보를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 후보 갤러리의 평수 정보, 후보 갤러리의 위치 정보 및 후보 갤러리의 인테리어 정보를 포함하는 후보 갤러리의 공간 정보를 획득할 수 있다Specifically, the
S302 단계에서, 장치(200)는 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보, 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보를 포함하는 후보 갤러리의 히스토리 정보를 획득할 수 있다.In step S302, the
구체적으로, 장치(200)는 갤러리 데이터베이스로부터 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득하고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리에 현재 또는 이전에 전시된 작품에 대한 정보인 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보를 획득할 수 있고, 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 후보 갤러리에 현재 또는 이전에 전시된 작품에 대응하는 작가에 대한 정보인 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보, 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보를 포함하는 후보 갤러리의 히스토리 정보를 획득할 수 있다.Specifically, the
S303 단계에서, 장치(200)는 후보 갤러리의 공간 정보, 후보 갤러리의 히스토리 정보, 작가의 정보, 작품의 정보를 기초로, 제1 입력 신호를 생성할 수 있다.In step S303, the
구체적으로, 장치(200)는 후보 갤러리의 공간 정보, 후보 갤러리의 히스토리 정보, 작가의 정보 및 작품의 정보를 전처리하는 과정을 수행할 수 있다. 전처리가 수행된 후보 갤러리의 공간 정보, 후보 갤러리의 히스토리 정보, 작가의 정보 및 작품의 정보는 제1 인공신경망의 입력으로 그대로 사용하거나, 불필요한 정보를 제거하는 통상의 처리를 거쳐 입력을 생성할 수 있다.Specifically, the
S304 단계에서, 장치(200)는 제1 입력 신호를 제1 입력 신호에 기반하여 후보 갤러리의 점수를 출력하는 제1 인공신경망에 적용하여, 제1 출력 신호를 생성할 수 있다. 여기서, 후보 갤러리의 점수는 후보 갤러리 및 작품, 작가의 매칭 정도로서, 0과 1사이의 실수 값일 수 있다.In step S304, the
여기서, 장치(200)는 트레이닝 후보 갤러리의 공간 정보들, 트레이닝 후보 갤러리의 히스토리 정보들, 트레이닝 작가의 정보들, 트레이닝 작품의 정보들, 제1 출력 신호들 및 트레이닝 후보 갤러리의 점수들을 획득하고, 이에 기초하여 제1 인공신경망을 미리 학습시킬 수 있다. 장치(200)는 미리 학습된 제1 인공신경망에 제1 입력 신호를 적용하여 제1 출력 신호를 생성할 수 있다. 이때, 트레이닝 후보 갤러리의 점수들은 트레이닝 후보 갤러리의 공간 정보들, 트레이닝 후보 갤러리의 히스토리 정보들, 트레이닝 작가의 정보들, 및 트레이닝 작품의 정보들에 각각 대응하는 후보 갤러리의 점수들일 수 있다. 제1 출력 신호들은 트레이닝 후보 갤러리의 공간 정보들, 트레이닝 후보 갤러리의 히스토리 정보들, 트레이닝 작가의 정보들, 및 트레이닝 작품의 정보들에 기초하여 생성된 제1 트레이닝 입력 신호들이 제1 인공신경망에 적용되어 생성된 출력 신호들일 수 있다Here, the
일실시예에 따르면, 장치(200)는 트레이닝 후보 갤러리의 공간 정보들, 트레이닝 후보 갤러리의 히스토리 정보들, 트레이닝 작가의 정보들, 트레이닝 작품의 정보들을 제1 인공신경망에 적용하여 트레이닝 출력들을 획득할 수 있다. 장치(200)는 트레이닝 출력들과 제1 출력 신호들 및 트레이닝 후보 갤러리의 점수들에 기초하여 제1 인공신경망을 학습시킬 수 있다. 장치(200)는 미리 학습된 제1 인공신경망에 제1 입력 신호를 적용하여 제1 출력 신호를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the
장치(200)는 트레이닝 출력들과 제1 출력 신호들 및 트레이닝 후보 갤러리의 점수들에 기초하여 제1 인공신경망을 학습시킬 수 있다. 장치(200)는 트레이닝 출력들에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 제1 인공신경망 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 제1 인공신경망을 학습시킬 수 있다. 장치(200)는 학습이 완료된 제1 인공신경망을 이용하여 후보 갤러리의 공간 정보, 후보 갤러리의 히스토리 정보, 작가의 정보, 작품의 정보로부터 후보 갤러리의 점수를 추출할 수 있다. The
S305 단계에서, 장치(200)는 제1 출력 신호에 기초하여, 후보 갤러리 중 작품을 전시할 갤러리를 선정할 수 있다.In step S305, the
예를 들어, 장치(200)는 제1 인공신경망을 통해 'A' 갤러리의 점수로 0.8, 'B' 갤러리의 점수로 0.3, 'C' 갤러리의 점수로 0.5, 'D' 갤러리의 점수로 0.6을 추출한 경우, 장치(200)는 갤러리의 점수가 가장 높은 'A' 갤러리를 작품을 전시할 갤러리로 선정할 수 있다.For example, the
이로 인해, 장치(200)는 인공신경망을 통해 작품을 전시할 갤러리를 선정할 수 있다.Due to this, the
도 4는 일실시예에 따른 작가의 데뷔 일자를 통해 갤러리 내에 작품을 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a process of arranging works in a gallery through an artist's debut date according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(200)는 작품의 작가 데뷔 일자를 확인할 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, in step S401, the
구체적으로, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 획득한 작가의 정보를 통해 작가의 포트폴리오를 추출할 수 있고, 작가의 포트폴리오 내에 포함된 작가의 데뷔 일자를 통해 작품의 작가 데뷔 일자를 확인할 수 있다. Specifically, the
즉, 장치(200)는 장치(200)에 포함된 데이터베이스로부터 갤러리에 매칭된 작품을 확인할 수 있고, 각 작품에 대응하는 작가의 정보를 확인하여, 각 작품의 작가 데뷔 일자를 확인할 수 있다.That is, the
S402 단계에서, 장치(200)는 데뷔 일자가 제1 일자인 작가의 작품을 데뷔 일자가 제2 일자인 작가의 작품보다 갤러리의 출입구에서 먼 위치에 배치할 수 있다. 여기서, 제1 일자는 제2 일자보다 빠른 일자이다.In step S402 , the
구체적으로, 장치(200)는 동일한 갤러리에서 동일한 전시 일정 정보인 작품을 확인할 수 있고, 각 작품의 작가 데뷔 일자를 확인하여 데뷔 일자가 제1 일자인 작가의 작품을 데뷔 일자가 제2 일자인 작가의 작품보다 갤러리의 출입구에서 먼 위치에 배치할 수 있다.Specifically, the
예를 들어, 'A' 갤러리에서 2022년 12월 19일 - 2022년 12월 23일에 전시되는 작품으로 '가' 작품, '나' 작품이 있고, '가' 작품의 작가 데뷔 일자는 2019년 12월 1일이고, '나' 작품의 작가 데뷔 일자는 2022년 8월 1일인 경우, 장치(200)는 '가' 작품의 작가 데뷔 일자가 '나' 작품의 작가 데뷔 일자보다 빠른 것을 확인하여 '가' 작품을 '나' 작품보다 'A' 갤러리의 출입구에서 먼 위치에 배치할 수 있다.For example, the works exhibited at Gallery 'A' from December 19, 2022 to December 23, 2022 include 'A' and 'I', and the artist's debut date of 'A' is 2019. If it is December 1 and the artist debut date of 'I' work is August 1, 2022, the
또한, 장치(200)는 상기의 과정을 통해 설정된 작품의 배치를 작품의 정보, 작품에 대응하는 작가의 정보 및 작품을 전시할 갤러리의 갤러리 정보를 매칭하여 저장된 장치(200)에 포함된 데이터베이스에 추가로 저장할 수 있다.In addition, the
이로 인해, 장치(200)는 동일한 갤러리에 동일한 일정으로 전시되는 작품의 작가 데뷔 일자를 확인하고 데뷔 일자에 따라 데뷔 일자가 느린 작가의 작품을 출입문과 가까이 배치하여 전시를 관람하는 소비자들로부터 신진 작가의 작품도 골고루 볼 수 있도록 하는 효과가 있다.For this reason, the
도 5는 일실시예에 따른 사용자가 선호하는 색상을 확인하여 사용자가 선호하는 색상의 작품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a process of confirming a user's preferred color and recommending a user's preferred color work according to an embodiment.
도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 SNS 게시글을 수신할 수 있다. 여기서, SNS는 블로그, 인스타그램 등을 포함할 수 있으며, 소비자의 SNS 게시글은 소비자가 소유하고 있는 블로그 또는 인스타그램에 소비자가 작성 및 업로드한 게시글이 될 수 있다. 또한, 장치(200)는 소비자의 SNS를 통해 소비자가 작성한 게시글을 획득하기 위해 사용자의 SNS가 포함된 웹 사이트에 접속할 수 있다.Referring to FIG. 5 , first, in step S501 , the
예를 들어, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 SNS 게시글로 '푸른 빛이 너무 좋아 창가에서 올려다본 나의 하늘은 어제는 바다가 되고 오늘은 숲이 되고 내일은 또 무엇이 될까 몹시 갑갑하고 울고 싶을 때 문득 쳐다본 나의 하늘이 지금은 집이 되고 호수가 되고 들판이 된다.'를 수신할 수 있다.For example, the
S502 단계에서, 장치(200)는 SNS 게시글로부터 색상과 관련된 키워드를 추출하고, 색상에 대응하는 비율인 제1 비율을 확인할 수 있다.In step S502, the
구체적으로, 장치(200)는 키워드-색상 매칭 데이터베이스를 이용하여 소비자의 SNS 게시글에서 색상과 매칭되는 키워드를 추출할 수 있는데, 이때, 키워드-색상 데이터베이스는 키워드와 색상이 매칭되어 저장되어 있는 데이터베이스로, 장치(200)에 포함될 수 있으며, 장치(200)를 관리하는 관리자의 입력에 따라 키워드-색상 데이터베이스에 키워드와 색상이 매칭되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 키워드-색상 데이터베이스에 바다-파랑, 호수-파랑, 사과-빨강, 들판-초록, 개나리-노랑, 하늘-파랑, 모래-갈색, 레몬-노랑, 숲-초록, 감-주황, 눈-하양, 귤-주황, 불-빨강 등이 매칭되어 저장되어 있을 수 있으며, 키워드-색상 데이터베이스에 저장된 키워드-색상은 실시 예가 수행됨에 따라 점점 늘어날 수 있다.Specifically, the
또한, 장치(200)는 키워드-색상 매칭 데이터베이스를 이용하여 소비자의 단말(120)로부터 수신한 소비자의 SNS 게시글에 포함된 키워드들 중 색상과 매칭되는 키워드를 추출할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 SNS 게시글로 '푸른 빛이 너무 좋아 창가에서 올려다본 나의 하늘은 어제는 바다가 되고 오늘은 숲이 되고 내일은 또 무엇이 될까 몹시 갑갑하고 울고 싶을 때 문득 쳐다본 나의 하늘이 지금은 집이 되고 호수가 되고 들판이 된다.'를 수신하고, 키워드-색상 데이터베이스에 바다-파랑, 호수-파랑, 사과-빨강, 들판-초록, 개나리-노랑, 하늘-파랑, 모래-갈색, 레몬-노랑, 숲-초록, 감-주황, 눈-하양, 귤-주황, 불-빨강이 매칭되어 저장되어 있을 경우, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글 및 키워드-색상 데이터베이스로부터 소비자의 SNS 게시글에 포함된 키워드 중 색상과 매칭되는 키워드로 파랑과 매칭된 하늘, 파랑과 매칭된 바다, 초록과 매칭된 숲, 파랑과 매칭된 호수, 초록과 매칭된 들판을 추출할 수 있다.For example, the
또한, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글에 포함된 키워드 중 색상과 매칭된 키워드를 추출할 수 있고, 제1 키워드에 매칭된 제1 색상, 제2 키워드에 매칭된 제2 색상을 확인할 수 있다. 이때, 제1 키워드는 제1 색상과 매칭된 키워드로, 제1 키워드에 포함된 키워드는 하나일 수 있고, 복수 개일 수도 있다. 제2 키워드는 제2 색상과 매칭된 키워드로 제2 키워드에 포함된 키워드는 하나일 수 있고, 복수 개일 수도 있다. 또한, 설명의 편의상, 제1 키워드, 제2 키워드, 제1 색상, 제2 색상만 설명하였으나, 제3 키워드, 제4 키워드 등 더 많은 키워드가 포함될 수 있고, 제3 색상, 제4 색상 등 더 많은 색상이 포함될 수 있다.In addition, the
예를 들어, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 SNS 게시글로 ‘푸른 빛이 너무 좋아 창가에서 올려다본 나의 하늘은 어제는 바다가 되고 오늘은 숲이 되고 내일은 또 무엇이 될까 몹시 갑갑하고 울고 싶을 때 문득 쳐다본 나의 하늘이 지금은 집이 되고 호수가 되고 들판이 된다.’를 수신하고, 키워드-색상 데이터베이스에 바다-파랑, 호수-파랑, 사과-빨강, 들판-초록, 개나리-노랑, 하늘-파랑, 모래-갈색, 레몬-노랑, 숲-초록, 감-주황, 눈-하양, 귤-주황, 불-빨강이 매칭되어 저장되어 있을 경우, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글 및 키워드-색상 데이터베이스로부터 소비자의 SNS 게시글에 포함된 키워드 중 색상과 매칭되는 키워드로 파랑과 매칭된 하늘, 파랑과 매칭된 바다, 초록과 매칭된 숲, 파랑과 매칭된 호수, 초록과 매칭된 들판을 추출하고, 제1 키워드인 하늘, 바다, 호수와 매칭된 제1 색상인 파랑과 제2 키워드인 숲, 들판과 매칭된 제2 색상인 초록을 확인할 수 있다.For example, the
또한, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글에 포함된 제1 색상과 매칭된 제1 키워드와 제2 색상과 매칭된 제2 키워드의 비율인 제1 비율을 확인할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 SNS 게시글로 ‘푸른 빛이 너무 좋아 창가에서 올려다본 나의 하늘은 어제는 바다가 되고 오늘은 숲이 되고 내일은 또 무엇이 될까 몹시 갑갑하고 울고 싶을 때 문득 쳐다본 나의 하늘이 지금은 집이 되고 호수가 되고 들판이 된다.’를 수신하고, 키워드-색상 데이터베이스에 바다-파랑, 호수-파랑, 사과-빨강, 들판-초록, 개나리-노랑, 하늘-파랑, 모래-갈색, 레몬-노랑, 숲-초록, 감-주황, 눈-하양, 귤-주황, 불-빨강이 매칭되어 저장되어 있을 경우, 장치(200)는 제1 키워드인 하늘, 바다, 호수와 매칭된 제1 색상인 파랑과 제2 키워드인 숲, 들판과 매칭된 제2 색상인 초록을 확인할 수 있고, 사용자 선호 글귀 정보에 포함된 제1 키워드의 개수가 4개임을 확인하고, 제2 키워드의 개수가 2개임을 확인하여, 제1 키워드와 제2 키워드의 비율인 제1 비율을 4:2로 확인할 수 있다.For example, the
S503 단계에서, 장치(200)는 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 색상 비율인 제2 비율을 확인할 수 있다.In step S503, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 색상 비율인 제2 비율을 확인할 수 있는데, 이때, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작품의 정보를 획득할 때, 작품의 색상 비율인 제2 비율을 추가로 획득할 수도 있고, 장치(200)는 작품의 이미지를 기초로, 작품의 이미지를 통해 작품의 픽셀을 확인하고, 작품의 픽셀을 통해 색 정보를 확인하고, 색 정보를 통해 작품의 색상 비율인 제2 비율을 확인할 수도 있다. 이때, 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 또한, 작품의 이미지를 통해 작품의 픽셀을 확인하여 색 정보를 획득하는 방법은 통상적으로 수행되는 방법에 의해 수행될 수 있다.Specifically, the
S504 단계에서, 장치(200)는 제1 비율과 제2 비율의 유사도에 기반하여 작품을 추천할 수 있다.In step S504, the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글로부터 획득한 제1 비율과 작품의 색상 비율인 제2 비율을 비교하여 유사도를 생성할 수 있고, 유사도가 미리 설정된 비율보다 높을 경우, 해당 작품을 소비자의 단말(120)로 추천할 수 있고, 유사도가 미리 설정된 비율보다 높지 않을 경우, 해당 작품을 소비자에게 추천하지 않을 수 있다.Specifically, the
이로 인해, 장치(200)는 소비자의 SNS 게시글로부터 소비자가 선호하는 색상을 확인하고, 해당 색상을 기초로, 소비자가 관심이 있을 작품을 추천할 수 있다.Due to this, the
도 6은 일실시예에 따른 작품의 가격을 선정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a process of selecting a price of a work according to an embodiment.
도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 장치(200)는 작품을 제작한 도구, 작품을 제작한 방식을 기초로, 작품의 카테고리를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 6 , first, in step S601 , the
구체적으로, 장치(200)는 작품의 가격을 선정하고자 하는 작품이 제1 작품인 경우, 작가의 단말(110)로부터 제1 작품의 정보를 획득할 수 있고, 제1 작품의 정보를 통해 제1 작품을 제작한 도구, 제1 작품을 제작한 방식을 추출할 수 있다. 또한, 장치(200)는 제1 작품을 제작한 도구, 제1 작품을 제작한 방식을 기초로, 제1 작품의 카테고리를 획득할 수 있다. 여기서, 작품의 카테고리는 회화, 조각, 디지털, 소묘, 섬유 예술로 나뉠 수 있으며, 그 외의 카테고리가 포함될 수도 있다.Specifically, when the work for which the price of the work is to be selected is the first work, the
S602 단계에서, 장치(200)는 작품 데이터베이스로부터 작품의 카테고리와 동일한 작품을 추출하고, 작품의 카테고리와 동일한 작품 중 작품의 크기와 비교하여 미리 설정된 범위에 포함된 작품을 동일유형 작품으로 분류할 수 있다.In step S602, the
구체적으로, 장치(200)는 작품 데이터베이스를 포함하거나, 작품 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있으며, 여기서 작품 데이터베이스는 작품과 관련된 정보들이 저장되어 있으며, 작품과 관련된 정보는 작가의 단말로부터 획득한 작품의 정보, 작품의 정보를 통해 획득한 작품의 카테고리 및 작품이 판매된 가격이 포함될 수 있다. Specifically, the
즉, 장치(200)는 작품 데이터베이스로부터 제1 작품의 카테고리와 동일한 작품인 제2 작품을 추출할 수 있고, 제1 작품의 크기와 제2 작품의 크기를 비교하여, 제1 작품의 크기와 제2 작품의 크기의 차이가 미리 설정된 범위에 포함되는지 확인하고, 제1 작품의 크기와 제2 작품의 크기의 차이가 미리 설정된 범위에 포함되는 경우, 제2 작품을 동일유형 작품으로 분류할 수 있다. That is, the
S603 단계에서, 장치(200)는 동일유형 작품의 가격 추이를 확인할 수 있다.In step S603, the
구체적으로, 장치(200)는 동일유형 작품으로 선정된 작품들에 대응하는 작품이 판매된 가격을 확인하여 동일유형 작품의 가격 추이를 확인할 수 있다.Specifically, the
S604 단계에서, 장치(200)는 작가의 정보를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 획득하고, 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 기초로, 작가 작품의 가격 추이를 확인할 수 있다.In step S604, the
구체적으로, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 획득한 작가의 정보를 기초로, 작가의 포트폴리오를 추출할 수 있고, 작가의 포트폴리오를 통해 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 획득할 수 있고, 작가가 이전에 제작한 작품의 판매 가격을 확인하여 작가 작품의 가격 추이를 확인할 수 있다.Specifically, the
S605 단계에서, 장치(200)는 동일유형 작품의 가격 추이 및 작가 작품의 가격 추이를 기초로, 작품의 기본 가격을 설정할 수 있다.In step S605, the
구체적으로, 장치(200)는 동일유형 작품의 가격 추이를 통해 제1 예상 가격을 생성하고, 작가 작품의 가격 추이를 통해 제2 예상 가격을 생성할 수 있다. 또한, 장치(200)는 제1 예상 가격 및 제2 예상 가격을 기초로, 제1 예상 가격 및 제2 예상 가격의 평균 값으로 작품의 기본 가격을 설정할 수 있다.Specifically, the
S606 단계에서, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 작품의 이미지가 선택된 횟수를 기초로, 제1 가중치를 설정할 수 있다.In step S606, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 운영하여, 소비자의 단말(120)로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택되는 것을 확인할 수 있는데, 장치(200)는 복수의 소비자의 단말로부터 온라인 플랫폼에 업로드 된 작품의 이미지가 선택된 횟수를 기초로, 제1 가중치를 설정할 수 있다. 이때, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 작품의 이미지가 선택된 횟수가 많을수록 제1 가중치를 높게 설정할 수 있고, 온라인 플랫폼을 통해 작품의 이미지가 선택된 횟수가 적을수록 제1 가중치를 낮게 설정할 수 있다.Specifically, the
S607 단계에서, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 기초로, 제2 가중치를 설정할 수 있다.In step S607, the
구체적으로, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가의 정보를 획득하고, 작가의 정보를 기초로, 작가의 포트폴리오를 추출하고, 작가의 포트폴리오를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 확인할 수 있고, 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 기초로, 제2 가중치를 설정할 수 있다. 이때, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 많을수록 제2 가중치를 높게 설정할 수 있고, 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 적을수록 제2 가중치를 낮게 설정할 수 있다.Specifically, the
S608 단계에서, 장치(200)는 작품의 기본 가격에 제1 가중치 및 제2 가중치를 적용하여 작품에 매칭된 가격을 선정할 수 있다.In step S608, the
이로 인해, 장치(200)는 작품과 동일한 유형인 동일유형 작품의 가격 추이 및 작품을 제작한 작가가 이전에 제작한 작품인 작가 작품의 가격 추이를 확인하여, 작품에 적합한 가격을 선정할 수 있다.Due to this, the
도 7은 일실시예에 따른 소비자와 갤러리를 매칭하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a process of matching a consumer and a gallery according to an exemplary embodiment.
도 7을 참조하면, 먼저 S701 단계에서, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 방문한 갤러리 및 갤러리에 대응하는 방문 횟수를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 7 , first, in step S701 , the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 방문한 경험이 있는 갤러리를 획득할 수 있고, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 방문한 경험이 있는 갤러리에 대응하는 방문 횟수를 획득할 수 있다.Specifically, the
S702 단계에서, 장치(200)는 소비자가 방문한 갤러리에 대응하는 방문 횟수가 제1 기준보다 많은 갤러리에 제1 점수를 부여할 수 있다. 여기서 제1 기준은 미리 설정된 기준으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S702, the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 방문한 갤러리에 대응하는 방문 횟수를 획득할 수 있고, 방문 횟수가 미리 설정된 제1 기준보다 많은 갤러리에 제1 점수를 부여할 수 있다. 또한, 장치(200)는 방문 횟수가 제1 기준보다 많은 갤러리가 여러 개일 경우, 방문 횟수에 비례하는 값으로 제1 점수를 부여할 수 있다. Specifically, the
S703 단계에서, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 소비자가 확인한 콘텐츠를 확인하고, 해당 콘텐츠에 매칭된 갤러리를 확인할 수 있다.In step S703, the
구체적으로, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 운영하고, 온라인 플랫폼을 통해 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 선택 및 확인한 작품의 콘텐츠를 확인하고, 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠에 매칭된 갤러리를 확인할 수 있다.Specifically, the
S704 단계에서, 장치(200)는 소비자가 확인한 콘텐츠가 제2 기준보다 많이 포함된 갤러리에 제2 점수를 부여할 수 있다. 여기서 제2 기준은 미리 설정된 기준으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S704 , the
구체적으로, 장치(200)는 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠를 획득할 수 있고, 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠에 매칭된 갤러리를 확인하여, 갤러리에 대응하는 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠가 제2 기준보다 많이 포함된 갤러리에 제2 점수를 부여할 수 있다. 또한, 장치(200)는 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠가 제2 기준보다 많이 포함된 갤러리가 여러 개일 경우, 갤러리에 대응하는 소비자가 확인한 작품의 콘텐츠에 비례하는 값으로 제2 점수를 부여할 수 있다. Specifically, the
S705 단계에서, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자의 위치를 확인하고, 갤러리의 위치 정보를 통해 갤러리의 위치를 확인하고, 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 비교할 수 있다.In step S705, the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 소비자가 현재 위치하고 있는 소비자의 위치를 획득할 수 있다. 장치(200)는 갤러리의 갤러리 정보에 포함된 갤러리의 위치 정보를 통해 갤러리의 위치를 확인할 수 있다. 또한, 장치(200)는 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 비교할 수 있고, 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 비교하여 거리를 생성할 수 있다.Specifically, the
S706 단계에서, 장치(200)는 소비자의 위치와 갤러리의 위치가 제3 기준보다 가까운 갤러리에 제3 점수를 부여할 수 있다. 여기서 제3 기준은 미리 설정된 기준으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S706, the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 획득하여 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 비교하여 거리를 생성할 수 있고, 거리가 제3 기준보다 가까운 갤러리에 제3 점수를 부여할 수 있다. 또한, 장치(200)는 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 비교한 결과, 제3 기준보다 가까운 갤러리가 여러 개일 경우, 소비자의 위치와 갤러리의 위치를 통해 생성된 거리에 반비례하는 값으로 제3 점수를 부여할 수 있다. Specifically, the
예를 들어, 사용자와 관련된 정보에 포함된 사용자의 연락처의 끝자리가 홀수인 경우, 장치(200)는 사용자의 이름, 사용자의 연락처, 사용자가 가방에 새기고자 하는 이미지 또는 텍스트 순인 제1 배열을 이용하여 사용자와 관련된 정보를 제2 부분에 표시할 수 있다.For example, if the user's contact information included in the user-related information ends with an odd number, the
S707 단계에서, 장치(200)는 제1 점수 내지 제3 점수의 합이 미리 설정된 점수 이상인 갤러리르 소비자에 대응하는 추천 갤러리로 선정할 수 있다. 여기서 미리 설정된 점수는 미리 설정된 값으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S707, the
일실시예에 따르면, 제1 점수, 제2 점수, 및 제3 점수 각각의 최고 점수는 모두 동일한 점수로 설정될 수도 있지만, 설정에 따라 최고 점수가 다르게 설정될 수도 있다. 예를 들어, 제1 점수, 제2 점수, 및 제3 점수의 최고 점수가 모두 10점으로 동일하게 설정될 수 있고, 제1 점수의 최고 점수는 15점, 제2 점수의 최고 점수는 10점, 제3 점수의 최고 점수는 5점으로 상이하게 설정될 수도 있다.According to an embodiment, the highest scores of each of the first score, the second score, and the third score may be set to the same score, but the highest score may be set differently according to settings. For example, the highest scores of the first score, the second score, and the third score may all be equally set to 10 points, the highest score of the first score is 15 points, and the highest score of the second score is 10 points. , the highest score of the third score may be set differently to 5 points.
S708 단계에서, 장치(200)는 추천 갤러리 중 소비자가 추천 갤러리에 매칭된 작품을 구매한 구매 횟수를 확인하여 구매 횟수가 가장 높은 추천 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다.In step S708, the
구체적으로, 추천 갤러리가 여러 개로 선정된 경우, 장치(200)는 추천 갤러리 중 하나만 선정하여 선정된 추천 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말로 제공할 수 있는데, 이때, 장치(200)는 여러 개의 추천 갤러리 중 하나를 선정하기 위해 소비자가 추천 갤러리에 매칭된 작품을 구매한 구매 횟수를 확인하여 구매 횟수가 가장 많은 추천 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다.Specifically, when several recommended galleries are selected, the
또한, 추천 갤러리가 하나만 선정된 경우, 장치(200)는 S708 단계를 수행하지 않고, S701 단계부터 S707 단계를 통해 선정된 추천 갤러리의 갤러리 정보를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다.In addition, when only one recommended gallery is selected, the
이로 인해, 장치(200)는 소비자가 과거에 방문한 갤러리, 소비자가 관심있는 작품이 전시된 갤러리 및 소비자의 위치와 가까운 갤러리를 확인하여 소비자에게 갤러리를 추천할 수 있다.Accordingly, the
도 8은 일실시예에 따른 작품의 콘텐츠 내 작품의 정보 및 작가의 정보를 표시하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process of displaying information of a work and information of an author in content of a work according to an embodiment.
도 8을 참조하면, 먼저 S801 단계에서, 장치(200)는 작품의 콘텐츠에 포함되는 작가의 정보 및 작품의 정보의 배열을 서로 다른 제1 배열 및 제2 배열로 결정할 수 있다. 여기서, 제1 배열은 작가의 정보를 앞에 배치하고, 작품의 정보를 뒤에 배치하는 배열일 수 있고, 제2 배열은 작품의 정보를 앞에 배치하고, 작가의 정보를 뒤에 배치하는 배열일 수 있다. Referring to FIG. 8 , first, in step S801 , the
S802 단계에서, 장치(200)는 작가의 정보를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 획득할 수 있다.In step S802, the
구체적으로, 장치(200)는 작가의 단말(110)로부터 작가의 정보를 획득하고, 작가의 정보를 기초로, 작가의 포트폴리오를 추출하고, 작가의 포트폴리오를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 확인할 수 있고, 작가가 이전에 제작한 작품의 정보를 기초로, 작가가 이전에 제작한 작품의 개수를 획득할 수 있다. Specifically, the
S803 단계에서, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 미리 설정한 설정 값보다 큰지 여부를 확인할 수 있다. 여기서 설정 값은 미리 설정한 값으로 실시 에에 따라 달라질 수 있다.In step S803, the
S803 단계에서 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 설정 값보다 큰 경우, S804 단계에서, 장치(200)는 제1 배열을 이용하여 작가의 정보, 작품의 정보 순서로 작품의 콘텐츠에 표시할 수 있다.In step S803, when the number of previously produced works by the artist is greater than the set value, in step S804, the
구체적으로, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 미리 설정된 설정 값보다 큰 것으로 확인되면, 해당 작품의 작가가 유명한 작가라고 판단하고, 작품의 콘텐츠 내에 작가의 정보 및 작품의 정보를 작가의 정보를 앞에 배치하고, 작품의 정보를 뒤에 배치하는 제1 배열을 이용하여 작품의 콘텐츠에 표시할 수 있다.Specifically, when it is confirmed that the number of previously produced works by the artist is greater than a preset value, the
S803 단계에서 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 설정 값보다 크지 않은 경우, S805 단계에서, 장치(200)는 제2 배열을 이용하여 작품의 정보, 작가의 정보 순서로 작품의 콘텐츠에 표시할 수 있다.In step S803, if the number of previously produced works by the artist is not greater than the set value, in step S805, the
구체적으로, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수가 미리 설정된 설정 값보다 크지 않은 것으로 확인되면, 해당 작품의 작가가 유명하지 않은 작가라고 판단하고, 작품의 콘텐츠 내에 작가의 정보 및 작품의 정보를 작품의 정보를 앞에 배치하고, 작가의 정보를 뒤에 배치하는 제2 배열을 이용하여 작품의 콘텐츠에 표시할 수 있다.Specifically, when it is confirmed that the number of previously produced works by the artist is not greater than a preset value, the
이에 따라, 장치(200)는 작가가 이전에 제작한 작품의 개수에 따라 작품의 콘텐츠에 포함된 작가의 정보 및 작품의 정보를 다르게 배열함으로써, 소비자가 원하는 정보를 먼저 제공할 수 있다.Accordingly, the
또한, 작품의 콘텐츠에 포함된 작가의 정보 및 작품의 정보를 순서 및 배치 방법 등에 따라 다양하게 배열함으로써 일률적인 콘텐츠가 아닌 감각적인 콘텐츠를 제작하도록 할 수 있다.In addition, by arranging the information of the artist and the information of the work included in the content of the work in various ways according to the order and arrangement method, it is possible to produce sensuous content rather than uniform content.
한편, 장치(200)는 AR을 이용하여 소비자가 관심있는 작가의 제품 및 소비자가 관심있는 작품에 대한 최적 관람 경로를 소비자의 단말(120)을 통해 안내할 수 있다.Meanwhile, the
구체적으로, 장치(200)는 소비자의 단말(120)을 통해 소비자가 관심있는 작가를 획득할 수 있고, 장치(200)는 온라인 플랫폼을 통해 소비자의 단말로부터 선택된 작품을 소비자가 관심있는 작품으로 획득할 수 있다. Specifically, the
장치(200)는 소비자의 단말(120)이 갤러리 내에 위치한 것으로 확인되면, 데이터베이스로부터 해당 갤러리의 갤러리 정보를 추출할 수 있고, 해당 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 소비자가 관심있는 작가의 제품 및 소비자가 관심있는 작품 중 해당 갤러리에 전시된 작품을 필수 구경 작품으로 선정할 수 있고, 데이터베이스로부터 필수 구경 작품의 정보를 수신할 수 있다. 이때, 필수 구경 작품의 정보는 필수 구경 작품이 갤러리 내에 어디에 위치하고 있는지에 대한 정보인 필수 구경 작품의 위치 정보를 포함할 수 있다.When it is confirmed that the consumer's terminal 120 is located in the gallery, the
또한, 장치(200)는 소비자의 단말(120)로부터 갤러리 내에 소비자의 현재 위치를 획득할 수 있다. 장치(200)는 갤러리 내에 소비자의 현재 위치 및 필수 구경 작품의 위치 정보를 확인하고, 소비자의 현재 위치 및 필수 구경 작품의 위치 정보를 기초로, 최적 관람 경로를 안내하는 표시를 소비자의 단말(120)로 제공할 수 있다. Also, the
도 9는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.9 is an exemplary diagram of a configuration of a device according to an embodiment.
일실시예에 따른 장치(200)는 프로세서(210) 및 메모리(220)를 포함한다. 프로세서(210)는 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(200)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
메모리(220)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(220)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The
프로세서(210)는 프로그램을 실행하고, 장치(200)를 제어할 수 있다. 프로세서(210)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(220)에 저장될 수 있다. 장치(200)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.
Claims (3)
작가의 단말로부터 상기 작가의 나이, 상기 작가의 성별, 상기 작가의 포트폴리오를 포함하는 상기 작가의 정보를 획득하는 단계;
상기 작가의 단말로부터 상기 작가가 전시하고자 하는 작품의 작품명, 상기 작품의 크기, 상기 작품을 제작한 도구, 상기 작품을 제작한 방식 및 상기 작품의 이미지를 포함하는 작품의 정보를 획득하는 단계;
상기 작가의 단말로부터 상기 작품의 전시 일정 정보를 획득하는 단계;
상기 작품의 전시 일정 정보를 기초로, 갤러리 데이터베이스로부터 상기 작품의 전시가 가능한 갤러리인 후보 갤러리를 추출하고, 상기 추출된 후보 갤러리의 갤러리 정보를 획득하는 단계;
상기 후보 갤러리의 갤러리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계;
상기 작품을 전시할 갤러리가 선정되면, 상기 작품의 이미지를 기반으로 상기 작품의 정보 및 상기 작가의 정보를 제공하는 상기 작품의 콘텐츠를 생성하는 단계;
상기 작품의 콘텐츠를 온라인 플랫폼에 업로드하는 단계;
소비자의 단말로부터 상기 온라인 플랫폼에 업로드 된 상기 작품의 이미지가 선택되면, 상기 작품의 콘텐츠 및 상기 작품에 대응하는 갤러리의 갤러리 정보를 상기 소비자의 단말로 제공하는 단계; 및
상기 온라인 플랫폼을 통해 상기 소비자의 단말로부터 상기 작품의 구매 요청이 수신되면, 상기 작품에 매칭된 가격에 기초하여, 상기 작품의 결제를 수행하는 단계를 포함하고,
상기 후보 갤러리의 갤러리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계는
상기 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 상기 후보 갤러리의 평수 정보, 상기 후보 갤러리의 위치 정보 및 상기 후보 갤러리의 인테리어 정보를 포함하는 상기 후보 갤러리의 공간 정보를 획득하는 단계,
상기 후보 갤러리의 갤러리 정보를 기초로, 상기 후보 갤러리에 전시한 작품의 정보, 상기 후보 갤러리에 전시한 작품에 대응하는 작가의 정보를 포함하는 상기 후보 갤러리의 히스토리 정보를 획득하는 단계,
상기 후보 갤러리의 공간 정보, 상기 후보 갤러리의 히스토리 정보, 상기 작가의 정보 및 상기 작품의 정보를 기초로, 제1 입력 신호를 생성하는 단계,
상기 제1 입력 신호를 상기 제1 입력 신호에 기반하여 상기 후보 갤러리의 점수를 출력하는 제1 인공신경망에 적용하여, 상기 후보 갤러리의 점수를 출력하는 제1 출력 신호를 생성하는 단계, 및
상기 제1 출력 신호에 기초하여, 상기 후보 갤러리 중 상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계를 포함하고,
상기 작품을 전시할 갤러리를 선정하는 단계 후 수행되는 상기 갤러리에 상기 작품을 배치하는 단계;를 더 포함하고,
상기 갤러리에 상기 작품을 배치하는 단계는,
상기 작품의 작가의 데뷔 일자를 확인하는 단계, 및
데뷔 일자가 제1 일자인 작가의 작품을 데뷔 일자가 제2 일자인 작가의 작품보다 상기 갤러리의 출입구에서 먼 위치에 배치하는 단계,를 포함하고,
상기 제1 일자는, 상기 제2 일자보다 빠른 일자이고,
상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품을 상기 소비자에게 추천해주는 단계;를 더 포함하고,
상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품을 상기 소비자에게 추천해주는 단계는,
상기 소비자의 단말로부터 상기 소비자의 SNS 게시글을 수신하는 단계,
상기 SNS 게시글로부터 색상과 관련된 키워드를 추출하고, 그 비율인 제1 비율을 확인하는 단계,
상기 온라인 플랫폼에 업로드된 작품의 색상 비율인 제2 비율을 확인하는 단계, 및
상기 제1 비율과 상기 제2 비율에 유사도에 기반하여 작품을 추천해주는 단계,를 포함하는,
인공지능 모델을 이용한 갤러리, 작가 및 소비자 매칭 및 결제 플랫폼 서비스 제공 방법. In the method of providing gallery, artist and consumer matching and payment platform services using an artificial intelligence model, performed by a device,
acquiring information about the artist, including the artist's age, the artist's gender, and the artist's portfolio, from the artist's terminal;
Obtaining from the artist's terminal information about the work, including the name of the work the artist wants to exhibit, the size of the work, the tool for producing the work, the method of producing the work, and the image of the work;
obtaining exhibition schedule information of the work from the artist's terminal;
extracting a candidate gallery, which is a gallery capable of exhibiting the work, from a gallery database based on exhibition schedule information of the work, and obtaining gallery information of the extracted candidate gallery;
selecting a gallery to exhibit the work based on the gallery information of the candidate gallery, the artist information, and the work information;
generating contents of the work providing information of the work and information of the artist based on the image of the work when a gallery to display the work is selected;
Uploading the content of the work to an online platform;
providing contents of the work and gallery information of a gallery corresponding to the work to the consumer's terminal when the image of the work uploaded to the online platform is selected from the consumer's terminal; and
When a purchase request for the work is received from the consumer's terminal through the online platform, performing payment for the work based on a price matched to the work;
Selecting a gallery to exhibit the work based on the gallery information of the candidate gallery, the artist information, and the work information
Acquiring spatial information of the candidate gallery, including area information of the candidate gallery, location information of the candidate gallery, and interior information of the candidate gallery, based on the gallery information of the candidate gallery;
Obtaining history information of the candidate gallery, including information on works exhibited in the candidate gallery and information about an artist corresponding to the work exhibited in the candidate gallery, based on the gallery information of the candidate gallery;
generating a first input signal based on space information of the candidate gallery, history information of the candidate gallery, artist information, and work information;
Generating a first output signal outputting a score of the candidate gallery by applying the first input signal to a first artificial neural network outputting a score of the candidate gallery based on the first input signal; and
Selecting a gallery to exhibit the work from among the candidate galleries based on the first output signal;
A step of arranging the work in the gallery, which is performed after the step of selecting a gallery to exhibit the work; further comprising,
The step of arranging the work in the gallery,
Confirming the debut date of the artist of the work, and
Arranging works of artists whose debut date is the first date from the entrance of the gallery than works of artists whose debut date is the second date;
The first date is a date earlier than the second date,
Further comprising: recommending the work uploaded to the online platform to the consumer;
The step of recommending the work uploaded to the online platform to the consumer,
Receiving SNS posts of the consumer from the terminal of the consumer;
Extracting keywords related to colors from the SNS posts and checking a first ratio, which is the ratio;
Checking the second ratio, which is the color ratio of the work uploaded to the online platform, and
Including the step of recommending a work based on the degree of similarity between the first ratio and the second ratio,
A method for providing gallery, artist and consumer matching and payment platform services using an artificial intelligence model.
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