KR102536395B1 - 뉴럴 네트워크를 이용한 화장품 추천 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

실시예들은 화장품을 추천하는 방법 및 장치를 제공한다. 일 실시예에 따른 화장품 추천 방법은, 데이터 수집부에 의해, 사용자의 피부 상태 원시 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득하는 동작; 얼굴 분석부에 의해, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석하는 동작; 상기 얼굴 분석부에 의해, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션하는 동작; 통신부에 의해, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신하는 동작; 상기 얼굴 분석부에 의해, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력하는 동작; 추천부에 의해, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하는 동작; 입력부에 의해, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받는 동작; 상기 추천부에 의해, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작; 및 디스플레이부에 의해, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

Description

뉴럴 네트워크를 이용한 화장품 추천 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOMMENDING COSMETICS USING NEURAL NETWORKS}

본 발명의 실시예들은 화장품을 추천하는 기술에 대한 것으로, 뉴럴 네트워크를 이용하여 사용자에게 적합한 화장품을 추천하는 기술에 관한 것이다.

오늘날 구매자들의 소비 성향은 과거와 확연히 뚜렷한 차이를 보이고 있다. 기존의 구매자들이 오프라인에서 직접 상품을 보고 구매하던 것과는 달리, 오늘 날의 구매자들은 컴퓨터 또는 스마트폰과 같은 기기를 이용하여 통신망을 통하여 다양한 상품을 구매하는 것을 선호하고 있다. 이 경우, 화장품의 구매자들은 화장품 쇼핑몰, 블로그 및 상품의 상품평을 참고하여 화장품 정보를 얻을 수 있다.

그러나, 구매자 자신의 나이와 피부 타입, 특성, 취향과 완전히 일치하는 다른 사람의 사용 후기를 찾는 것은 현실적으로 불가능한 실정이다. 따라서, 구매자는 구매자 자신의 특성을 가지는 소비자들에 의존하여 화장품을 구매할 가능성이 높다. 그리고 구매자는 지극히 주관적인 상품평들을 참고하여 화장품을 구매하게 될 수 있다. 따라서, 구매자는 자신이 원하는 화장품의 사용 후기를 검색하는데 오랜 시간을 소모할 수 있으며, 탐색한 후기의 대상 화장품이 정말 자신에게 적합한 화장품인지 여부를 판단하기 위해서, 추가적인 시간을 소요할 수 있다.

일 실시예에 따른 화장품 추천 방법은, 데이터 수집부에 의해, 사용자의 피부 상태 원시 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득하는 동작; 얼굴 분석부에 의해, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석하는 동작; 상기 얼굴 분석부에 의해, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션하는 동작; 통신부에 의해, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신하는 동작; 상기 얼굴 분석부에 의해, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력하는 동작; 추천부에 의해, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하는 동작; 입력부에 의해, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받는 동작; 상기 추천부에 의해, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작; 및 디스플레이부에 의해, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 제1 뉴럴 네트워크 모델은 제1 입력 레이어, 제1 히든(hidden) 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함하고, 상기 제1 히든 레이어는 제1 컨벌루션 레이어, 상기 제1 컨벌루션 레이어에 연결된 제1 풀링 레이어, 제2 컨벌루션 레이어 및 상기 제2 컨벌루션 레이어에 연결된 제2 풀링 레이어를 포함하고, 상기 제1 출력 레이어는 제1 완전 연결 레이어 및 제2 완전 연결 레이어로 구성되고, 상기 얼굴 정보를 분석하는 동작에서, 상기 제1 입력 레이어는 상기 얼굴 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환하고, 상기 제1 컨벌루션 레이어는 제1 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제1 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제1 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제1 비선형 정보를 출력하고, 상기 제1 풀링 레이어는 상기 제1 비선형 정보를 형상 특징이 강조된 제1 특징맵으로 변환하고, 상기 제2 컨벌루션 레이어는 제2 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제2 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제2 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제2 비선형 정보를 출력하고, 상기 제2 풀링 레이어는 상기 제2 비선형 정보를 색상 특징이 강조된 제2 특징맵으로 변환하고, 상기 제1 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 형상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제1 특징맵으로부터 얼굴 형상 정보를 추출하고, 상기 제2 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 색상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제2 특징맵으로부터 얼굴 색상 정보를 추출하고, 상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 포함하는 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 출력할 수 있다.

상기 시뮬레이션하는 동작은, 상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 기초로 데이터베이스에 저장된 복수의 3D 얼굴 모델 중에서 상기 사용자의 얼굴에 매칭되는 3D 얼굴 모델을 선택하는 동작; 상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 기초로 상기 선택된 3D 얼굴 모델을 개인화하는 동작; 상기 사용자에 의해 입력된 조명 정보 및 촬영 시점 정보를 포함하는 상기 예상 촬영 조건을 이용하여 상기 개인화된 3D 얼굴 모델의 가상 이미지를 생성하는 동작; 및 상기 가상 이미지를 포함하는 시뮬레이션 결과를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 제2 뉴럴 네트워크 모델은 제2 입력 레이어, 제2 히든(hidden) 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함하고, 상기 제2 히든 레이어는 제3 컨벌루션 레이어, 상기 제3 컨벌루션 레이어에 연결된 제3 풀링 레이어를 포함하고, 상기 제2 출력 레이어는 제3 완전 연결 레이어로 구성되고, 상기 얼굴 정보를 분석하는 동작에서, 상기 제2 입력 레이어는 사용자의 얼굴 형상 정보 및 상기 피부 상태 원시 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환하고, 상기 제3 컨벌루션 레이어는 제3 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제3 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제3 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제3 비선형 정보를 출력하고, 상기 제3 풀링 레이어는 상기 제3 비선형 정보를 얼굴 영역 별 피부 특징이 강조된 제3 특징맵으로 변환하고, 상기 제3 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 피부 상태 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제3 특징맵으로부터 피부 상태 정보를 추출하고, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과를 출력할 수 있다.

상기 제1 추천 화장품을 필터링하는 동작은, 데이터베이스에 저장된 복수의 화장품 중에서 상기 가상 이미지의 얼굴 영역 별로 상기 피부 특징 정보에 매칭되는 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작은, 상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받는 경우, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보, 상기 화장 시각 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산하는 동작; 및 상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받지 않는 경우, 상기 화장 시각을 상기 촬영 시각으로 설정하고, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산하는 동작; 상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작; 및 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품 각각에 대해 임계값 이상이 되는 화장 시각을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 화장품 추천 장치는, 데이터 수집부; 얼굴 분석부; 통신부; 추천부; 입력부; 및 디스플레이부를 포함하고, 상기 데이터 수집부는, 사용자의 피부 상태 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득하고, 상기 얼굴 분석부는, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석하고, 상기 얼굴 분석부는, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션하고, 상기 통신부는, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신하고, 상기 얼굴 분석부는, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 정보를 얼굴 영역 별로 분석하고, 상기 추천부는, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하고, 상기 입력부는, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받고, 상기 추천부는, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하고, 상기 디스플레이부는, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시할 수 있다.

일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 하드웨어와 결합되어 상기 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 하드웨어와 결합되어 상기 방법을 실행시키킬 수 있다.

실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 화장품 추천 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 화장품 추천 방법의 동작을 도시한 순서도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제1 뉴럴 네트워크 모델의 구조를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 제2 뉴럴 네트워크 모델의 구조를 도시한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 얼굴 영역에 따라 화장품을 추천하는 화면의 예시이다.
도 8은 일 실시예에 따른 화장품 추천 장치의 구성을 도시한 도면이다.

이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.

도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.

이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.

또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 왑 서버(WAP Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(DOS), 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트(Website), IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH등이 이용될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.

제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.

데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신 될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.

운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.

미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.

어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.

데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.

시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.

어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.

장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.

본 명세서에 걸쳐, 뉴럴 네트워크(neural network), 신경망 네트워크, 네트워크 함수는, 동일한 의미로 사용될 수 있다. 뉴럴 네트워크는, 일반적으로 "노드"라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 "노드"들은, "뉴런(neuron)"들로 지칭될 수도 있다. 뉴럴 네트워크는, 적어도 둘 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 뉴럴 네트워크들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 "링크"에 의해 상호 연결될 수 있다.

뉴럴 네트워크 내에서, 링크를 통해 연결된 둘 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.

하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서, 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 뉴럴 네트워크가 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.

전술한 바와 같이, 뉴럴 네트워크는, 둘 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 뉴럴 네트워크 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 뉴럴 네트워크 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망 네트워크의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망 네트워크가 존재하는 경우, 두 개의 신경망 네트워크들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 화장품 추천 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 시스템은 서버(100), 단말기(200), 외부의 서버(300), 데이터베이스(400) 및 네트워크(500)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 서버(100)를 포함할 수 있다. 이 경우에, 서버(100)는 이하에서 서술될 얼굴 정보의 분석, 시뮬레이션 및 화장품의 추천을 위한 판단 및 연산을 수행할 수 있다. 단말기(200)는 서버(100)에 의해 추천되는 화장품을 디스플레이로 표시할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 단말기(200)를 포함할 수 있다. 여기서, 단말기(200)는 얼굴 정보의 분석, 시뮬레이션 및 화장품의 추천을 위한 판단 및 연산을 수행하고, 추천되는 화장품을 디스플레이로 표시할 수 있다.

외부의 서버(300)는 예를 들어 기상 서버를 포함할 수 있다. 기상 서버는 네트워크(500)를 통하여 화장품 추천 장치로 기상 정보를 전송할 수 있다. 외부의 서버(300)는 화장품 회사의 서버를 포함할 수 있다. 화장품 회사의 서버는 네트워크(500)를 통하여 화장품 정보를 화장품 추천 장치로 전송할 수 있다. 화장품 정보는, 화장품의 분류에 따라 기초 화장품, 색조 화장품으로 구분될 수 있으며 기초 화장품에는 스킨, 로션, 자외선 차단제, 크림, 에센스 등의 분류로 구성될 수 있다. 색조 화장품에는 BB크림, 립, 아이섀도우, 아이브로우, 아이라이너, 마스카라, 블러셔 등의 분류로 구성될 수 있다.

데이터베이스(400)는 화장품 추천을 위한 다양한 데이터를 수집하고 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(400)는 다양한 종류의 화장품 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(400)는 사용자의 로그인 정보, 개인 정보 및 생체 정보를 저장할 수 있다. 생체 정보는 사용자의 얼굴 형상 정보, 얼굴 색상 정보 및 피부 상태 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 시스템은 사용자의 개인 데이터를 활용하여 종합적인 뷰티 서비스를 제공할 수 있다. 화장품 추천 시스템은 종합적인 뷰티 서비스를 제공하는 온라인 플랫폼을 제공할 수 있다. 화장품 추천 시스템은 사용자의 개인 정보를 기초로 사용자에게 적합한 뷰티 서비스, 헤어 서비스, 메이크업 서비스, 네일 서비스, 뷰티 제품, 패션 제품 또는 케어 제품 등을 추천할 수 있다.

화장품 추천 시스템은 사용자의 개인 데이터를 활용하여 사용자에게 적합한 메이크업 서비스 및 메이크업 제품을 추천할 수 있다. 화장품 추천 시스템은 사용자의 생체 정보, 기상 정보, 촬영 조건을 고려하여 촬영에 적합한 화장품을 사용자에게 추천할 수 있다.

화장품 추천 시스템은 추천하는 화장품을 플랫폼 상에서 중개하거나 판매할 수도 있다. 화장품 추천 시스템은 추천하는 화장품의 결제 서비스를 직접 지원할 수도 있고, 화장품을 구매할 수 있는 온라인 사이트의 링크를 제공할 수도 있다.

이를 통하여, 화장품 추천 시스템은 인스타그램, 유튜브 및 틱톡과 같은 SNS에 업로드할 이미지 또는 동영상 촬영 시에 사용자에게 가장 적합한 상태로 촬영할 수 있는 화장품을 추천하고 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 화장품 추천 시스템은 사용자의 만족도를 높임으로써 제휴 화장품의 판매량을 증가시키고 중개 수수료 등으로 수익을 창출할 수 있다.

이하에서 용어의 정의는 다음과 같다.

예상 촬영 조건은 사용자의 개인화된 3D 얼굴 모델의 촬영하여 2D의 가상 이미지를 생성할 때 적용되는 촬영 조건을 의미한다. 예를 들어, 예상 촬영 조건은 3D 얼굴 모델에 적용될 조명 정보 및 촬영 시점(point of view)를 포함할 수 있다.

예상 촬영 결과는 예상 촬영 조건을 적용하여 촬영된 가상 이미지를 포함하는 정보를 의미한다.

기상 정보는 촬영 시각에 사용자의 화장품의 시각적 효과에 영향을 줄 수 있는 기상 정보를 의미한다. 예를 들어, 촬영 시각의 습도 및 미세먼지 농도는 피부의 반사율 또는 색상에 영향을 줄 수 있다.

화장품의 레이어드 수는 사용자의 얼굴에 겹쳐서 바르는 화장품의 층을 각각 레이어라고 할 때, 그 레이어의 수를 의미한다.

화장 시각은 사용자가 촬영 시각에 촬영하기 전에 화장을 마치는 시각을 의미한다.

촬영 시각은 사용자가 화장을 한 후에 얼굴을 촬영하는 예정 시각을 의미한다.

형상 특징은 사용자에게 적합한 화장품을 추천하기 위하여 사용자의 얼굴의 형상 중에서 화장품의 추천에 중요한 영향을 주는 형상의 특성을 의미한다. 어떠한 형상이 중요한 영향을 주는 형상인지는 다량의 학습 데이터를 통하여 뉴럴 네트워크에 의해 자동으로 학습될 수 있다.

색상 특징은 사용자에게 적합한 화장품을 추천하기 위하여 사용자의 얼굴의 각 영역의 색상 중에서 화장품의 추천에 중요한 영향을 주는 영역의 색상의 특성을 의미한다. 어떠한 얼굴 영역의 색상이 중요한 영향을 주는지는 다량의 학습 데이터를 통하여 뉴럴 네트워크에 의해 자동으로 학습될 수 있다.

얼굴 형상 정보는 형상 특징이 강조된 제1 특징맵으로부터 추출되는 최종 정보를 의미한다.

얼굴 색상 정보 색상 특징이 강조된 제2 특징맵으로부터 추출되는 최종 정보를 의미한다.

피부 상태 원시 정보는 피부 상태 감지 센서, 이미지 센서 또는 컬러 센서 등을 통해 획득되거나 사용자의 응답을 통해 획득되는 사용자의 피부에 관한 정보를 의미한다. 예를 들어, 피부 상태 원시 정보는 얼굴 영역 별로 피부 내 수분량, 피부 내 유분량, 탄력도, 주름, 색소 침착 여부, 모공량, 각질, 피부결, 민감도, 피부타입 및 트러블 등을 포함할 수 있다.

피부 특징은 사용자에게 적합한 화장품을 추천하기 위하여 사용자의 얼굴의 피부의 특성 중에서 화장품의 추천에 중요한 영향을 주는 피부의 특성을 의미한다. 어떠한 피부의 특성이 중요한 영향을 주는지는 다량의 학습 데이터를 통하여 뉴럴 네트워크에 의해 자동으로 학습될 수 있다.

피부 상태 정보는 얼굴 영역 별 피부 특징이 강조된 제3 특징맵으로부터 추출되는 최종 정보를 의미한다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 사용자의 피부 상태 원시 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득할 수 있다. 얼굴 정보는 얼굴의 형상에 대한 정보 및 피부에 대한 이미지 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 얼굴의 형상에 대한 정보는 이미지 센서 또는 라이다 센서에 의해 획득될 수 있다. 라이다 센서에 의해 획득된 얼굴의 형상에 대한 정보는 포인트 클라우드 형태로 표현될 수 있다. 피부에 대한 이미지 정보는 이미지 센서에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 피부 상태 원시 정보는 피부 상태 감지 센서, 이미지 센서 또는 컬러 센서 등을 통해 획득될 수 있다. 사용자의 피부 상태 원시 정보는 미리 설정된 설문지 세트에 대한 사용자의 답변을 기초로 획득될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 단말기(200)가 스마트폰인 경우, 사용자는 단말기(200)를 이용하여 다양한 각도에서 자신의 얼굴을 촬영하고 촬영된 이미지를 화장품 추천 장치로 전송할 수 있다.

화장품 추천 장치는 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 복수의 시점(point of view)에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석할 수 있다.

화장품 추천 장치는 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션할 수 있다. 화장품 추천 장치는 사용자의 얼굴 형상 정보 및 얼굴 색상 정보를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션할 수 있다.

화장품 추천 장치는 얼굴 형상 정보 및 얼굴 색상 정보를 기초로 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 3D 얼굴 모델 중에서 사용자의 얼굴에 매칭되는 3D 얼굴 모델을 선택할 수 있다. 데이터베이스(400)는 다양한 종류의 3D 얼굴 모델을 저장할 수 있다. 데이터베이스(400)에 저장된 3D 얼굴 모델은 다양한 인종, 연령, 성별, 나이의 복수의 사람의 얼굴형을 유형별로 분류한 얼굴 모델을 포함할 수 있다.

화장품 추천 장치는 얼굴 형상 정보 및 얼굴 색상 정보를 기초로 선택된 3D 얼굴 모델을 개인화할 수 있다. 화장품 추천 장치는 선택된 3D 얼굴 모델을 사용자의 얼굴 형상 정보 및 얼굴 색상 정보를 기초로 변형할 수 있다. 이와 같이, 화장품 추천 시스템은 기본 템플릿 모델을 선택하고 사용자의 특성을 반영함으로써 적은 리소스로 3D 얼굴 모델의 개인화를 효과적으로 수행할 수 있다.

화장품 추천 장치는 사용자에 의해 입력된 조명 정보 및 촬영 시점 정보를 포함하는 예상 촬영 조건을 이용하여 개인화된 3D 얼굴 모델의 가상 이미지를 생성할 수 있다. 화장품 추천 장치는 가상 이미지를 포함하는 시뮬레이션 결과를 출력할 수 있다.

사용자는 미래의 촬영 시각의 예상 촬영 조건을 미리 설정하여 촬영 결과를 미리 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션 결과인 가상 이미지는 화장을 적용하기 전의 이미지로서 사용자의 얼굴 형상, 피부 상태 및 주어진 촬영 조건에 대한 예상 결과물이다. 조명과 촬영 시점에 따라 사용자의 얼굴의 각 부분의 형상 및 피부 상태가 달리 보일 수 있다. 이를 통하여 화장품 추천 시스템은 미래의 촬영 시각에 사용자의 얼굴에 적용할 화장품의 추천을 보다 최적화할 수 있다.

화장품 추천 장치는 기상 서버로부터 기상 정보를 수신할 수 있다. 화장품 추천 장치는 촬영 시각에 사용자의 화장품의 시각적 효과에 영향을 줄 수 있는 기상 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 화장품 추천 장치는 피부의 반사율 또는 색상에 영향을 줄 수 있는 촬영 시각의 습도 및 미세먼지 농도에 대한 정보를 기상 서버로부터 수신할 수 있다.

이상에서 설명된 제1 뉴럴 네트워크 모델 및 제2 뉴럴 네트워크 모델은 다량의 학습 데이터를 통하여 미리 학습될 수 있다. 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보 또는 피부 상태 원시 정보로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제1 뉴럴 네트워크 모델 및 제2 뉴럴 네트워크 모델 각각의 입력 레이어에 입력되어 하나 이상의 히든 레이어 및 출력 레이어를 통과하여 출력 벡터를 출력하고, 출력 벡터는 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 손실함수 레이어는 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 제1 뉴럴 네트워크 모델 및 제2 뉴럴 네트워크 모델 각각의 파라미터는 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.

[수학식 1]

손실 함수는 상기 수학식 1를 따를 수 있다. 수학식 1에서, n은 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미할 수 있다.

수학식 1에는 클래스 별 학습 데이터의 수가 반영되기 때문에, 학습 데이터의 수가 작은 클래스는 학습에 작은 영향을 미치고 학습 데이터의 수가 큰 클래스는 학습에 큰 영향을 미칠 수 있다.

화장품 추천 장치는 피부 상태 정보의 분석 결과 및 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

화장품 추천 장치는 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 화장품 중에서 가상 이미지의 얼굴 영역 별로 피부 특징 정보에 매칭되는 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링할 수 있다. 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 화장품 중에서, 예를 들어, 화장품 G, H는 화장품의 사용감을 결정하는 재료를 포함하고, 화장품 G는 보습력이 높은 재료를 포함하고, 화장품 H는 매트한 재료를 포함할 수 있다. 화장품 M, N, O, P, Q는 화장품의 효능을 결정하는 재료를 포함하고, 화장품 M은 주름 개선용 재료를 포함하고, 화장품 N은 미백용 재료를 포함하고, 화장품 O는 모공 축소용 재료를 포함하고, 화장품 P는 피지 조절용 재료를 포함하고, 화장품 Q는 여드름 개선용 재료를 포함할 수 있다.

예를 들어, 가상 이미지의 제1 얼굴 영역의 피부는 건조한 특성을 가질 수 있다. 화장품 추천 장치는 이에 대응하여 보습력이 높은 화장품 G를 해당 영역의 추천 화장품으로 필터링할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 화장품의 레이어드 수와 시간에 따른 특성의 변화 및 기상 조건을 기초로 화장품을 추천할 수 있다. 화장품 추천 장치는 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받을 수 있다. 화장품 추천 장치는 레이어드 수, 촬영 시각, 기상 정보 및 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

사용자로부터 화장 시각을 입력받는 경우, 화장품 추천 장치는 레이어드 수, 촬영 시각, 기상 정보, 화장 시각 및 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산할 수 있다.

예를 들어, 화장품 추천 장치는 수학식 2를 이용하여 감쇠도를 계산할 수 있다.

[수학식 2]

상기 수학식 2에서, 상기 t는 상기 사전 설정된 목표 시각과 화장 시각 간의 차이이고, 상기 k는 레이어드 되는 화장품의 수이고, 상기 c₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 c는 현재 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 a₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기 a는 현재 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기

는 표준 습도이고 상기 b는 현재 습도이고, d는 미세먼지 농도에 따른 반사 효과의 조정 비율이다. fset은 사용자가 설정하는 최적화도의 하한값이다. 여기서, 표준 상태는 온도는 21

이고 기압은 760 mmHg이고 미세먼지 농도는 24㎍/㎥(24h)이고 일사량은 4 kWh/㎡·(일)인 조건을 의미한다.

화장품 추천 장치는 계산된 감쇠도를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 출력할 수 있다. 화장품 추천 장치는 하나 이상의 제1 추천 화장품에서 감쇠도가 fset 이상을 가지는 범위의 화장품을 제2 추천 화장품으로 필터링할 수 있다.

이처럼, 사용자의 피부 상태, 화장품의 특성 및 기상 정보를 고려하는 감쇠도를 이용하여 화장품을 필터링함으로써, 화장품 추천 장치는 사용자가 가장 최적의 상태로 촬영할 수 있는 화장품을 추천할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 화장품의 레이어드 수와 시간에 따른 특성의 변화 및 기상 조건을 기초로 화장품을 추천하고 화장 시각을 제안할 수 있다.

사용자로부터 화장 시각을 입력받지 않는 경우, 화장품 추천 장치는 화장 시각을 촬영 시각으로 설정하고, 레이어드 수, 촬영 시각, 기상 정보 및 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 화장품 추천 장치는 수학식 1을 이용하여 감쇠도를 계산할 수 있다.

화장품 추천 장치는 계산된 감쇠도를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링할 수 있다. 화장품 추천 장치는 하나 이상의 제2 추천 화장품 각각에 대해 임계값 이상이 되는 화장 시각을 출력할 수 있다. 화장품 추천 장치는 하나 이상의 제1 추천 화장품에서 감쇠도가 fset 이상을 가지는 t가 0보다 큰 범위의 화장품을 필터링하고, 필터링된 화장품 각각에 대하여 감쇠도가 fset 이상이 되는 t를 결정할 수 있다.

이처럼, 사용자의 피부 상태, 화장품의 특성 및 기상 정보를 고려하는 감쇠도를 이용하여 화장품을 필터링함으로써, 화장품 추천 장치는 사용자가 가장 최적의 상태로 촬영할 수 있는 화장품 및 그 화장품에 대한 화장 추천 시각을 제공할 수 있다.

화장품 추천 장치는 단말기(200)의 디스플레이를 통하여 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시할 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 화장품 추천 방법의 동작을 도시한 순서도이다.

일 실시예에 따르면, 동작(S401)에서, 데이터 수집부는 사용자의 피부 상태 원시 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득할 수 있다

일 실시예에 따르면, 동작(S403)에서, 얼굴 분석부에 의해, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S405)에서, 상기 얼굴 분석부에 의해, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S407)에서, 통신부에 의해, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S409)에서, 상기 얼굴 분석부에 의해, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S411)에서, 추천부에 의해, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S413)에서, 입력부에 의해, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받을 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S415)에서, 상기 추천부에 의해, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작(S417)에서, 디스플레이부에 의해, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 제1 뉴럴 네트워크 모델의 구조를 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 제1 뉴럴 네트워크 모델은 제1 입력 레이어, 제1 히든(hidden) 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함할 수 있다. 제1 히든 레이어는 제1 컨벌루션 레이어, 제1 컨벌루션 레이어에 연결된 제1 풀링 레이어, 제2 컨벌루션 레이어 및 제2 컨벌루션 레이어에 연결된 제2 풀링 레이어를 포함할 수 있다. 여기서, 제1 컨벌루션 레이어, 제1 풀링 레이어, 제2 컨벌루션 레이어 및 제2 풀링 레이어는 각각 하나 이상일 수 있으며, 목표 성능 및 화장품 추천 장치의 리소스를 고려하여 그 수가 결정될 수 있다. 제1 출력 레이어는 제1 완전 연결 레이어 및 제2 완전 연결 레이어로 구성될 수 있다. 여기서, 제1 완전 연결 레이어와 제2 완전 연결 레이어는 하나 이상일 수 있으며, 목표 성능 및 화장품 추천 장치의 리소스를 고려하여 그 수가 결정될 수 있다.

화장품 추천 장치는 제1 입력 레이어를 이용하여 얼굴 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환할 수 있다. 여기서, 평탄화 정보 복수의 차원이 입력 정보를 낮은 차원의 정보로 변환한 결과를 의미한다. 예를 들어, 평탄화를 통하여 3차원의 이미지 정보를 1차원의 벡터 정보로 변환할 수 있다.

제1 컨벌루션 레이어는 제1 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제1 커널과 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제1 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제1 비선형 정보를 출력할 수 있다. 제1 풀링 레이어는 제1 비선형 정보를 색상 특징이 강조된 제1 특징맵으로 변환할 수 있다.

제2 컨벌루션 레이어는 제2 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제2 커널과 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제2 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제2 비선형 정보를 출력할 수 있다. 제2 풀링 레이어는 제2 비선형 정보를 형상 특징이 강조된 제2 특징맵으로 변환할 수 있다.

제1 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 형상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 제1 특징맵으로부터 얼굴 형상 정보를 추출할 수 있다. 제2 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 색상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 제2 특징맵으로부터 얼굴 색상 정보를 추출할 수 있다.

상기 과정을 통하여 화장품 추천 장치는 얼굴 형상 정보 및 얼굴 색상 정보를 포함하는 얼굴 정보의 분석 결과를 출력할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 제2 뉴럴 네트워크 모델의 구조를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 화장품 추천 장치는 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 얼굴 정보의 분석 결과 및 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력할 수 있다. 화장품 추천 장치는 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 얼굴 형상 정보 및 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력할 수 있다. 제2 뉴럴 네트워크 모델은 얼굴 영역 별로 피부 내 수분량, 피부 내 유분량, 탄력도, 주름, 색소 침착 여부, 모공량, 각질, 피부결, 민감도, 피부타입 및 트러블 등에 대한 정보를 포함하는 피부 상태 원시 정보를 입력 받을 수 있다.

제2 뉴럴 네트워크 모델은 제2 입력 레이어, 제2 히든(hidden) 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함할 수 있다. 제2 히든 레이어는 제3 컨벌루션 레이어, 제3 컨벌루션 레이어에 연결된 제3 풀링 레이어를 포함할 수 있다. 제2 출력 레이어는 제3 완전 연결 레이어로 구성될 수 있다.

화장품 추천 장치는 제2 입력 레이어는 사용자의 얼굴 형상 정보 및 상기 피부 상태 원시 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환할 수 있다. 제3 컨벌루션 레이어는 제3 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제3 커널과 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제3 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제3 비선형 정보를 출력할 수 있다. 제3 풀링 레이어는 제3 비선형 정보를 얼굴 영역 별 피부 특징이 강조된 제3 특징맵으로 변환할 수 있다. 제3 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 피부 상태 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 제3 특징맵으로부터 피부 상태 정보를 추출할 수 있다.

화장품 추천 장치는 상기 과정을 통하여 피부 상태 정보의 분석 결과를 출력할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 얼굴 영역에 따라 화장품을 추천하는 화면의 예시이다.

도 7을 참조하면, 사용자의 단말기(200)는 디스플레이를 통하여 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시할 수 있다.

단말기(200)의 상단에는 사용자의 얼굴을 피부 특성에 따라 영역별로 구분한 화면이 표시될 수 있다. 도 7의 화면에서 사용자의 얼굴은 피부의 특성과 얼굴의 형상 정보에 따라 20개의 영역으로 구분된다.

사용자의 피부 상태, 화장품의 특성 및 화장품의 레이어드 수에 따라 각 얼굴의 영역에 매칭되는 제2 추천 화장품이 표시될 수 있다. 도 7에서 사용자의 얼굴 중 좌측 이마 영역이 선택되는 경우가 표시된다. 화면의 하단에는 선택된 영역의 명칭이 표시되며, 그 하단에는 추천 제품의 제품명, 라인 및 판매 링크가 표시된다.

이러한 표시 형태는 예시적인 것에 불과하며 다른 형태의 인터페이스 또는 표시 정보가 디스플레이를 통해 표시될 수 있다.

화장품 추천 장치는 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 화장품 중에서 가상 이미지의 얼굴 영역 별로 피부 특징 정보에 매칭되는 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링할 수 있다. 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 화장품 중에서, 예를 들어, 화장품 G, H는 화장품의 사용감을 결정하는 재료를 포함하고, 화장품 G는 보습력이 높은 재료를 포함하고, 화장품 H는 매트한 재료를 포함할 수 있다. 화장품 M, N, O, P, Q는 화장품의 효능을 결정하는 재료를 포함하고, 화장품 M은 주름 개선용 재료를 포함하고, 화장품 N은 미백용 재료를 포함하고, 화장품 O는 모공 축소용 재료를 포함하고, 화장품 P는 피지 조절용 재료를 포함하고, 화장품 Q는 여드름 개선용 재료를 포함할 수 있다.

예를 들어, 가상 이미지의 제1 얼굴 영역의 피부는 건조한 특성을 가질 수 있다. 화장품 추천 장치는 이에 대응하여 보습력이 높은 화장품 G를 해당 영역의 추천 화장품으로 필터링할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 화장품 추천 장치의 구성을 도시한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 화장품 추천 장치는 단말기(200)를 포함할 수 있다. 화장품 추천 장치는 데이터 수집부(801), 얼굴 분석부(803), 통신부(805), 추천부(807), 입력부(809) 및 디스플레이(811)를 포함할 수 있다.

데이터 수집부(801)는 사용자의 피부 상태 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득할 수 있다.

얼굴 분석부(803)는 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석할 수 있다.

얼굴 분석부(803)는 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션할 수 있다.

통신부(805)는, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신할 수 있다.

얼굴 분석부(803)는 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 피부 상태 정보를 얼굴 영역 별로 분석할 수 있다.

추천부(807)는 피부 상태 정보의 분석 결과 및 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

입력부(809)는 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받을 수 있다.

추천부(807)는 레이어드 수, 촬영 시각, 기상 정보 및 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링할 수 있다.

디스플레이부(811)는 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

1. 데이터 수집부에 의해, 사용자의 피부 상태 원시 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득하는 동작;
   얼굴 분석부에 의해, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석하는 동작;
   상기 얼굴 분석부에 의해, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션하는 동작;
   통신부에 의해, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신하는 동작;
   상기 얼굴 분석부에 의해, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 원시 정보를 얼굴 영역 별로 분석하여 피부 상태 정보를 출력하는 동작;
   추천부에 의해, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하는 동작;
   입력부에 의해, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받는 동작;
   상기 추천부에 의해, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작; 및
   디스플레이부에 의해, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시하는 동작
   을 포함하고,
   상기 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작은,
   상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받는 경우,
   상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보, 상기 화장 시각 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 수학식 2를 이용하여 감쇠도를 계산하는 동작; 및
   상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 출력하는 동작을 포함하고,
   [수학식 2]
   

   

   
   상기 수학식 2에서, 상기 t는 사전 설정된 목표 시각과 화장 시각 간의 차이이고, 상기 k는 레이어드 되는 화장품의 수이고, 상기 c₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 c는 현재 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 a₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기 a는 현재 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기

   

   는 표준 습도이고 상기 b는 현재 습도이고, d는 미세먼지 농도에 따른 반사 효과의 조정 비율이다. fset은 사용자가 설정하는 최적화도의 하한값이고, 표준 상태는 온도는 21

   

   이고 기압은 760 mmHg이고 미세먼지 농도는 24㎍/㎥(24h)이고 일사량은 4 kWh/㎡·(일)인 조건을 의미하고,
   상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받지 않는 경우,
   상기 화장 시각을 상기 촬영 시각으로 설정하고, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산하는 동작; 및
   상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하는 동작; 및
   상기 하나 이상의 제2 추천 화장품 각각에 대해 임계값 이상이 되는 화장 시각을 출력하는 동작을 포함하는,
   화장품 추천 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 뉴럴 네트워크 모델은 제1 입력 레이어, 제1 히든(hidden) 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함하고, 상기 제1 히든 레이어는 제1 컨벌루션 레이어, 상기 제1 컨벌루션 레이어에 연결된 제1 풀링 레이어, 제2 컨벌루션 레이어 및 상기 제2 컨벌루션 레이어에 연결된 제2 풀링 레이어를 포함하고, 상기 제1 출력 레이어는 제1 완전 연결 레이어 및 제2 완전 연결 레이어로 구성되고,
   상기 얼굴 정보를 분석하는 동작에서,
   상기 제1 입력 레이어는 상기 얼굴 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환하고, 상기 제1 컨벌루션 레이어는 제1 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제1 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제1 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제1 비선형 정보를 출력하고, 상기 제1 풀링 레이어는 상기 제1 비선형 정보를 형상 특징이 강조된 제1 특징맵으로 변환하고, 상기 제2 컨벌루션 레이어는 제2 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제2 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제2 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제2 비선형 정보를 출력하고, 상기 제2 풀링 레이어는 상기 제2 비선형 정보를 색상 특징이 강조된 제2 특징맵으로 변환하고, 상기 제1 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 형상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제1 특징맵으로부터 얼굴 형상 정보를 추출하고, 상기 제2 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 얼굴 색상 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제2 특징맵으로부터 얼굴 색상 정보를 추출하고, 상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 포함하는 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 출력하는,
   화장품 추천 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 시뮬레이션하는 동작은,
   상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 기초로 데이터베이스에 저장된 복수의 3D 얼굴 모델 중에서 상기 사용자의 얼굴에 매칭되는 3D 얼굴 모델을 선택하는 동작;
   상기 얼굴 형상 정보 및 상기 얼굴 색상 정보를 기초로 상기 선택된 3D 얼굴 모델을 개인화하는 동작;
   상기 사용자에 의해 입력된 조명 정보 및 촬영 시점 정보를 포함하는 상기 예상 촬영 조건을 이용하여 상기 개인화된 3D 얼굴 모델의 가상 이미지를 생성하는 동작; 및
   상기 가상 이미지를 포함하는 시뮬레이션 결과를 출력하는 동작
   을 포함하는, 화장품 추천 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제2 뉴럴 네트워크 모델은 제2 입력 레이어, 제2 히든(hidden) 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함하고, 상기 제2 히든 레이어는 제3 컨벌루션 레이어, 상기 제3 컨벌루션 레이어에 연결된 제3 풀링 레이어를 포함하고, 상기 제2 출력 레이어는 제3 완전 연결 레이어로 구성되고,
   상기 얼굴 정보를 분석하는 동작에서,
   상기 제2 입력 레이어는 사용자의 얼굴 형상 정보 및 상기 피부 상태 원시 정보를 미리 정해진 차원의 평탄화 정보로 변환하고, 상기 제3 컨벌루션 레이어는 제3 스트라이드를 이용하여 복수의 가중치로 구성된 제3 커널과 상기 평탄화 정보에 대하여 컨벌루션 연산을 수행하고 제3 바이어스를 적용하고 패딩을 수행하여 제3 비선형 정보를 출력하고, 상기 제3 풀링 레이어는 상기 제3 비선형 정보를 얼굴 영역 별 피부 특징이 강조된 제3 특징맵으로 변환하고, 상기 제3 완전 연결 레이어는 정해진 차원의 피부 상태 정보를 추출하기 위한 함수를 통해 상기 제3 특징맵으로부터 피부 상태 정보를 추출하고, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과를 출력하는,
   화장품 추천 방법.
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 데이터 수집부;
   얼굴 분석부;
   통신부;
   추천부;
   입력부; 및
   디스플레이부를 포함하고,
   상기 데이터 수집부는, 사용자의 피부 상태 정보 및 복수의 시점에서 촬영된 얼굴 정보를 획득하고,
   상기 얼굴 분석부는, 제1 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 복수의 시점에서 촬영된 각각의 얼굴 정보를 분석하고,
   상기 얼굴 분석부는, 상기 얼굴 정보의 분석 결과를 기초로 예상 촬영 조건으로 예상 촬영 결과를 시뮬레이션하고,
   상기 통신부는, 기상 서버로부터 기상 정보를 수신하고,
   상기 얼굴 분석부는, 제2 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 상기 얼굴 정보의 분석 결과 및 상기 피부 상태 정보를 얼굴 영역 별로 분석하고,
   상기 추천부는, 상기 피부 상태 정보의 분석 결과 및 상기 예상 촬영 결과의 시뮬레이션 결과를 기초로 상기 사용자의 얼굴 영역 별로 하나 이상의 제1 추천 화장품을 필터링하고,
   상기 입력부는, 상기 사용자로부터 화장품의 레이어드 수 및 촬영 시각을 입력받고,
   상기 추천부는, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하고,
   상기 디스플레이부는, 상기 필터링된 하나 이상의 제2 추천 화장품을 표시하고,
   상기 추천부는,
   상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받는 경우,
   상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보, 상기 화장 시각 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 감쇠도를 계산하고,
   상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 출력하고,
   상기 사용자로부터 화장 시각을 입력받지 않는 경우,
   상기 화장 시각을 상기 촬영 시각으로 설정하고, 상기 레이어드 수, 상기 촬영 시각, 상기 기상 정보 및 상기 하나 이상의 제1 추천 화장품의 화장품 정보를 기초로 수학식 2를 이용하여 감쇠도를 계산하고,
   [수학식 2]
   

   

   
   상기 수학식 2에서, 상기 t는 사전 설정된 목표 시각과 화장 시각 간의 차이이고, 상기 k는 레이어드 되는 화장품의 수이고, 상기 c₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 c는 현재 상태의 i번째 화장품의 흡수율이고, 상기 a₀는 표준 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기 a는 현재 상태의 i번째 화장품의 반사율이고, 상기

   

   는 표준 습도이고 상기 b는 현재 습도이고, d는 미세먼지 농도에 따른 반사 효과의 조정 비율이다. fset은 사용자가 설정하는 최적화도의 하한값이고, 표준 상태는 온도는 21

   

   이고 기압은 760 mmHg이고 미세먼지 농도는 24㎍/㎥(24h)이고 일사량은 4 kWh/㎡·(일)인 조건을 의미하고,
   상기 계산된 감쇠도를 기초로 상기 하나 이상의 제2 추천 화장품을 필터링하고,
   상기 하나 이상의 제2 추천 화장품 각각에 대해 임계값 이상이 되는 화장 시각을 출력하는,
   화장품 추천 장치.
9. 하드웨어와 결합되어 제1항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
10. 하드웨어와 결합되어 제1항의 방법을 실행시키기는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
    
    
    
    
    
    
    

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