KR102557428B1 - 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법 - Google Patents

인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 3D 인테리어 커스터마이징 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 원하는 가상공간 및 인테리어 제품을 선택하면 3D 기반으로 인테리어 시공을 커스터마이징해주고, 견적 정보까지 제공해주는 3D 인테리어 커스터마이징 방법에 관한 것이다.

Description

인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법{METHOD FOR CUSTOMINZING OF INTERIOR BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능 기반으로 커스터마이징된 가상공간 인테리어를 제공하는 방법에 관한 것이다.
인테리어 아이디어가 어떤 식으로 꾸며질지 인테리어 시공 전에 확인할 수 있는 방법이 있다면 사용자에게도 인테리어 시공 업체들에게도 이로울 것이다.
실제로 대부분은 사용자가 실내 인테리어를 수행하는 업체에 시공을 의뢰하게 된다.
이때, 사용자가 실내 인테리어를 수행하는 업체를 직접 선정해야 하므로, 업체 간의 시공 능력 및 비용에 대한 정확한 비교가 어려운 문제점이 있다.
또한, 인테리어 디자인 서비스를 제공하는 종래의 방식은 인테리어 업체에서 인테리어 포트폴리오 및 사진을 고객에게 보여주거나, 인테리어 공간에 고객을 직접 데려가서 보여줌으로써, 고객에게 인테리어 디자인 서비스를 제공한다.
이러한 종래의 방식은 2D 자원인 인테리어 포트폴리오 및 사진을 고객에게 보여주기 때문에, 인테리어 디자인의 정보를 제공하는데 한계가 있으며, 인테리어 공간에 고객을 직접 데려가서 보여주기 때문에, 시간 및 공간 상의 한계가 있는 문제점이 있다.
이에, 3D로 모델링된 인테리어 설계 화면을 PC를 통하여 고객인 사용자에게 제공하는 방식이 개발되었으나 사용자가 실제 느끼는 현실감이 떨어지는 단점이 있고, 또한 사용자가 직접 모두 발품을 팔아야 시공 견적을 비교할 수 있는 불폄함이 있다.
한국공개특허 제10-2011-0087028(2011.08.02)호는 사용자가 직접 인테리어 설계 공간을 선택 및 편집하고 소품을 배치하여 가상으로 최적의 3차원 설계 공간을 미리 연출 및 체험함과 동시에, 최적의 인테리어 설계에 따른 견적을 실시간으로 산출할 수 있는 최적의 가상 인테리어 설계 및 견적 서비스 제공방법으로서, 사용자 단말기가 인터넷망을 통해 서비스 제공서버로부터 제공되는 인테리어 설계 홈페이지에 접속을 하고, 가상 인테리어 설계 DB에 저장된 가상 인테리어 설계 프로그램을 실행하는 단계; 사용자 단말기가 아파트 DB 및 부동산 연계 DB에 저장된 정보를 이용하여 사용자가 설계하기를 원하는 인테리어 공간을 선택하는 단계; 사용자 단말기가 3D 도면 정보 파일 DB에 저장된 정보를 이용하여 가상의 3D 인테리어 공간을 설계하는 단계 및 사용자 단말기가 견적 산출 DB를 이용하여 설계된 인테리어 견적을 산출하는 단계를 포함한다.
한국공개특허 제10-2017-0027633(2017.03.10)호는 온라인 및 오프라인 인테리어 견적 플랫폼에 관한 것으로, 온라인 및 오프라인을 연결하는 시스템에 있어서, 소비자들의 모바일을 통한 접속과 인테리어 공급자들의 정보와 가격을 제공하는 정보를 바탕으로 인테리어의 견적에 대해 소비자와 공급자가 연결되는 플랫폼을 형성하고 이에 대한 결과로 효율적인 거래가격이 형성되고 업체들이 소비자들의 평가를 좋게 얻기 위해서 최선을 다하게 만드는 온라인 및 오프라인을 결합시키는 견적 플랫폼 시스템이다.
대한민국 공개특허 제10-2011-0087028호
따라서, 본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 인공지능 기반으로 커스터마이징된 가상공간 인테리어를 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법은 서비스 장치가 가상공간 인테리어 생성을 위한 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터에 기초하여 가상공간 인테리어를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 가상공간 인테리어를 검증하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법에 의하면, 인공지능 기반으로 사용자 취향, 환경 및 개인 정보를 고려한 커스터마이징된 가상공간 인테리어를 제공해줄 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 기반 인테리어 커스터마이징 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 3D 기반 인테리어 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 의한 GAN을 이용한 인테리어 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 데이터를 수집하여 가상공간 인테리어를 생성하는 방법을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따라 가상공간 인테리어를 생성 및 검증하는 GAN의 일 예를 도시하는 도면이다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술될 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 뒤에 설명되는 용어들은 본 발명에서의 구조, 역할 및 기능 등을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 오로지 특허청구범위에 기재된 청구항의 범주에 의하여 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하며, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 있어서, 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 아래에서 설명할 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 장치에 이용 가능한 메모리 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조물을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되기 위한 프로세스를 생성하여 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하에서는 본 발명에 따른 소규모 태양광 전력 거래 지원 시스템, 서버 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참고하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 기반 인테리어 커스터마이징 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 기반 인테리어 커스터마이징 시스템(100)은 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110), 복수의 인테리어 업체 단말들(120) 및 사용자 단말(130)을 포함할 수 있고, 상호 네트워크를 통해 연결되게 된다. 여기에서, 인테리어 업체 단말들(120) 및 사용자 단말(130)은 스마트폰, 태블릿 PC나 웨어러블 디바이스 등의 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 3D VR 포트폴리오 기반으로 인테리어 업체와 사용자를 매칭시켜주는 서비스를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 복수의 인테리어 업체 단말들(120)로부터 인테리어 시공 사례를 포함하는 3D VR 영상으로 제작된 포트폴리오를 등록받고 사용자 단말(130)에 포트폴리오를 3D VR 영상으로 제공할 수 있다. 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치 (110)는 사용자 단말(130)로부터 인테리어 시공할 지역을 포함한 견적 요청을 입력받고 지역을 기반으로 견적 요청을 통해 선택된 3D VR 영상의 포트폴리오와 유사도가 높은 3D VR 포트폴리오를 제작하여 등록한 지역내 등록된 업체들을 사용자 단말(130)에 추천하여 제공할 수 있다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 추천한 복수의 업체들의 비교 견적을 사용자 단말(130)에 제공하고 사용자에 의해 최종 선택되는 인테리어 업체를 사용자의 인테리어 시공 업체로 매칭시켜줄 수 있다.
여기에서, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 사용자 단말(130)을 통해 시공할 지역을 입력받고 입력된 지역에 시공이 가능한 인테리어 업체들의 포트폴리오 등록된 3D VR 영상들만 사용자 단말(130)에 제공할 수 있다. 여기에서, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 시공할 지역을 기반으로 해당 지역의 등록된 인테리어 업체의 3D VR 영상을 사용자 단말(130)에 제공시 시공 사례 안에 들어간 관련 물품들에 대해 정보를 함께 제공할 수도 있다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 매칭된 인테리어 업체와 사용자 양자간에 상담 및 견적을 위한 메신저를 제공할 수 있다.
복수의 인테리어 업체 단말들(120)은 자신들의 인테리어 시공 사례들에 대해 3D VR 영상으로 제작하여 업로드할 수 있다. 여기서 인테리어 시공 사례는 사용자가 요청한 인테리어 리폼 제품에 대응하여, 인테리어 업체가 3D 기반으로 리폼한 결과를 생성한 정보도 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 인테리어 업체 단말(120)은 시공 구분, 주소, 면적, 금액 등의 시공 정보를 함께 등록할 수 있다. 여기에서, 인테리어 업체 단말(120)은 자신만의 인테리어 시공 사례에 대해 VR 영상으로 광고 홍보하여 사용자와의 매칭을 활성화할 수 있다.
사용자 단말(130)은 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)에서 제공하는 3D VR 포트폴리오를 검색하여 원하는 인테리어를 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 단말(130)은 원하는 견적 유형, 공사 지역, 면적 및 금액을 포함한 견적 내용을 입력하고 입력내용에 따른 3D VR 인테리어 영상들을 제공받아 시청한 후 맘에 드는 인테리어를 선택할 수 있다. 사용자 단말(130)은 또한, 메신저 기능을 통해 매칭된 인테리어 업체와 상담을 할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 사용자 단말(130)로부터 가상공간 및 상기 가상공간에 배치될 인테리어 제품 선택을 입력받을 수 있다. 여기서, 가상공간 및 가상공간에 배치될 인테리어 제품은 사용자가 촬영한 영상이나 사진일 수 있다.
일 실시예로, 사용자가 사용자 단말(130)을 통해 주거 중인 공간을 촬영하여 촬영된 영상이나 사진을 가상공간 정보로서 입력하고, 이용중인 인테리어 제품을 촬영하여 촬영된 영상이나 사진을 인테리어 제품을 인테리어 정보로서 입력하여 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공장치(110)로 전송할 수 있다.
여기서, 사용자가 사용자 단말(130)을 통해 리폼을 요청하기 위해 선택한 인테리어 제품을 촬영하여 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공장치(110)로 전송할 수 있다.
이를 위해, 사용자 단말(130)에는 인테리어 업체로부터 제공된 가상공간 및 인테리어 제품을 선택할 수 있는 제1 입력 버튼과, 사용자가 직접 촬영하거나 스크랩하거나 복사한 링크 정보를 입력할 수 있는 제2 입력 버튼이 제공될 수 있다.
아울러, 제2 입력 버튼과 함께 사용자가 리폼을 원하는 사이즈, 색상, 질감, 방법 등에 관한 정보를 함께 입력할 수 있는 제3 입력 버튼이 제공될 수 있다.
더불어, 제4 버튼과 함께 사용자가 원하는 리폼 결과를 나타내는 인테리어 제품의 사진이나 영상 또는 링크 정보를 입력할 수 있는 제4 입력 버튼이 제공될 수 있다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 제1 입력 버튼 내지 제4 입력 버튼 중 적어도 하나를 통해 입력된 정보를 기반으로 3D 기반 가상 공간에 인테리어 제품을 배치하여 커스터마이징된 인테리어 공간 정보를 사용자 단말(130)로 제공할 수 있다.
다수의 사용자 단말(130)은 사용자 입력을 통해 3D 기반 인테리어 커스터마이징 어플리케이션이 선택되면, 상기 선택된 어플리케이션의 실행과 동시에 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공을 위한 정보 제공 서비스 지원 모드를 실행하여 대응하는 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 페이지를 표시하고, 표시된 상기 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 페이지 내 기설정된 메뉴 인터페이스 활성화를 통해 네트워크를 통해 연동된 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)로부터 제공된 오브젝트 데이터를 이용하여 기설정된 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 정책을 기반으로 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110) 제어 하에 인터렉션 서비스가 동적으로 수행된다.
여기서, 기설정된 메뉴 인터페이스 활성화는 기설정된 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 정책을 기반으로 수행되는 모드별 해당 아이템 관련 인터페이스 툴이 표시되어 사용자 인터럽트에 따라 선택된 아이템에 대응하는 툴이 호출되어 기설정된 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 페이지를 적응적으로 표시한다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 다수의 인테리어 콘텐츠 제작 서버와 연동되어 각 인테리어 업체 서버에서 제공되는 오브젝트를 관리하고, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공을 위한 정보 제공 서비스를 통합적으로 가이드하며, 사용자 단말(130)로부터 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공을 위한 정보 제공 서비스 요청이 수신되면 상기 각 인테리어 제작 서버를 통해 획득된 오브젝트를 연계하여 제공한다.
이때, 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 네트워크를 통해 연동된 적어도 하나 이상의 인테리어 콘텐츠 제작 서버로부터 수집된 혹은 제공된 오브젝트를 DB화하고, 상기 기설정된 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 정책을 기반으로 요청된 테마별로 렌더링된 오브젝트를 인테리어 관련 콘텐츠에 정합하여 3D 모델링을 수행하여 정보 제공 서비스 지원 모드로 스위칭된 해당 단말을 지원한다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 페이지는 인테리어 서비스 서버를 통해 3차원 공간 혹은 소정 시나리오 기반 가상공간이 사용자 선택에 따라 해당 오브젝트와 함께 단말의 화면에 표시되고, 사용자 인터럽트를 통해 오브젝트가 활성화되어 활성화된 오브젝트별 발생된 제스처(gesture) 타입에 따라 상기 오브젝트가 가상공간에서 동적으로 재배치된다.
사용자 단말(130)은 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110) 기반 하에 3D 기반 인테리어 서비스 제공 페이지 내 오브젝트를 사용자 입력을 통해 제어하고, 제어된 오브젝트에 대응하는 가상공간 인테리어 서비스 제공 페이지를 시공 견적 서비스 지원 모드에 연계하여 3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 페이지의 인테리어 상태에 대응하는 견적을 서비스 제공 장치(110)로부터 제공받아 출력하여 인터렉션 서비스를 동적으로 수행한다.
이하, 도 2를 참고하여 본 발명의 실시예에 의한 3D 기반 인테리어 커스터마이징 방법에 대해 설명하기로 한다.
S110 단계에서, 서비스 장치가 사용자 단말로부터 가상공간 및 상기 가상공간에 배치될 인테리어 제품 선택을 입력받는다. 구체적으로, 상기 사용자 단말의 소지자가 선택한 가상공간 기반으로 리폼하고자 하는 인테리어 제품을 촬영한 영상과 상기 리폼을 통해 최종 얻고자 하는 리폼 목표 대상 정보에 대한 선택을 입력받을 수 있다. 여기서, 상기 리폼 목표 대상 정보는 인테리어 업체 단말이 제공한 포트폴리오 또는 상기 사용자 단말이 촬영하거나 수집한 인테리어 제품 정보일 수 있다.
다음으로, S120 단계에서 상기 입력된 인테리어 제품을 상기 가상 공간에 배치하여 커스터마이징된 인테리어 공간을 생성한다.
다음으로, S130 단계에서 상기 커스터마이징된 인테리어 공간을 실제 공간에 구현하기 위한 비용 견적을 산출한다.
아울러, 상기 견적 산출 단계에서 상기 서비스 서버가 상기 선택된 인테리어 제품에 대응하여 견적 상 가격이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 견적을 산출하는 단계 이후, 복수의 인테리어 업체 단말들과 상기 사용자 단말 간에 메신저 기능을 제공하여 견적 및 상담을 수행하고, 상기 사용자 단말에 의해 최종 업체가 선정되면, 인테리어 업체와 사용자 양자간 매칭이 수행되는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인테리어 공간을 생성하는 단계(S120)는 인테리어 업체 단말로부터 상기 사용자 단말이 선택한 가상공간 및 인테리어 제품을 기반으로 예비로 시공한 예비 시공 영상과 함께 시공 가능 유형 정보를 포함한 시공 조건을 입력받고, 3D VR(Virtual Reality) 영상 포트폴리오로 등록할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서 GAN을 이용한 인테리어 커스터마이징 방법에 대해 설명하기로 한다. 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 의한 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S210에서 서비스 장치는 가상공간 인테리어 생성을 위한 데이터를 수집한다.
단계 S220에서 서비스 장치는 상기 수집된 데이터에 기초하여 가상공간 인테리어를 생성한다.
단계 S230에서 서비스 장치는 상기 생성된 가상공간 인테리어를 검증한다.
개시된 실시예에서, 상술한 가상공간 인테리어의 생성 및 검증은 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 수행된다.
GAN을 이용한 가상공간 인테리어의 생성 및 검증방법은 이하에서 도면을 참조하여 구체적으로 서술한다.
도 4는 일 실시예에 따라 데이터를 수집하여 가상공간 인테리어를 생성하는 방법을 도시한 도면이다.
개시된 실시 예에 다른 가상공간 인테리어 생성장치 또는 모듈은 도 3에 도시된 바와 같이 데이터 입력부(310) 및 가상공간 인테리어 생성부(320)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 입력부(310)는 사용자(클라이언트)로부터 가상공간 인테리어 생성을 위한 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 데이터 입력부(310)는 사용자로부터 가상공간 및 상기 가상공간에 배치될 인테리어 제품 선택을 입력받을 수 있다. 여기서, 가상공간 및 가상공간에 배치될 인테리어 제품은 사용자가 촬영한 영상이나 사진일 수 있다.
일 실시예로, 사용자가 사용자 단말(130)을 통해 주거 중인 공간을 촬영하여 촬영된 영상이나 사진을 가상공간 정보로서 입력하고, 이용중인 인테리어 제품을 촬영하여 촬영된 영상이나 사진을 인테리어 제품을 인테리어 정보로서 입력한 정보를 데이터 입력부(310)가 획득할 수 있다.
여기서, 사용자가 사용자 단말(130)을 통해 리폼을 요청하기 위해 선택한 인테리어 제품을 촬영하여 데이터 입력부(310)로 전송할 수 있다.
이를 위해, 사용자 단말(130)에는 인테리어 업체로부터 제공된 가상공간 및 인테리어 제품을 선택할 수 있는 제1 입력 버튼과, 사용자가 직접 촬영하거나 스크랩하거나 복사한 링크 정보를 입력할 수 있는 제2 입력 버튼이 제공될 수 있다.
아울러, 제2 입력 버튼과 함께 사용자가 리폼을 원하는 사이즈, 색상, 질감, 방법 등에 관한 정보를 함께 입력할 수 있는 제3 입력 버튼이 제공될 수 있다.
더불어, 제4 버튼과 함께 사용자가 원하는 리폼 결과를 나타내는 인테리어 제품의 사진이나 영상 또는 링크 정보를 입력할 수 있는 제4 입력 버튼이 제공될 수 있다.
아울러, 데이터 입력부(310)는 사용자의 취향, 사용자의 환경 및 개인 정보를 포함하는 조건 정보를 더 획득할 수 있다. 여기서, 사용자의 환경에 관한 정보는 가족 정보, 주거지 정보, 활동 영역 정보 등을 포함할 수 있고, 개인 정보는 나이, 연령, 성격, 취미, 전공, 직업, 병력 정보 등을 포함할 수 있다.
데이터 입력부(310)는 사용자로부터 전술한 바와 같이 직접 데이터를 입력받을 수도 있고, 사용자로부터 제공된 레퍼런스로부터 데이터를 추출할 수도 있으며, 사용자가 제공한 정보에 기반한 검색을 수행하여 가상공간 및 인테리어에 대한 정보를 수집할 수도 있으며, 인테리어 업체가 제공한 정보를 수집할 수도 있고 그 방법은 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 가상공간 인테리어 생성부(320)는 데이터 입력부(210)를 통해 수집된 데이터를 활용하여 가상공간 인테리어를 커스터마이징하여 생성할 수 있다.
예를 들어, 가상공간 인테리어 생성부(320)는 사용자의 취향, 사용자의 환경 및 개인 정보에 따라 가상공간 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치 등을 결정할 수 있고, 이에 따라 가상공간 인테리어를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 가상공간 인테리어 생성부(320)는 가상공간 레이아웃을 생성하고, 생성된 레이아웃에 인테리어 제품을 배치하되, 인테리어 제품은 사용자로부터 제공되거나, 인테리어 업체로부터 제공된 제품을 3D 기반으로 가공하여 배치할 수도 있고, 기 저장된 데이터베이스로부터 검색 및 선택하여 배치할 수 있다.
개시된 실시 예에 따르면, GAN을 이용함으로써 사용자가 직접 입력한 정보, 인테리어 업체가 입력한 정보로부터 이들을 가공한 정보를 생성할 수 있을 뿐 아니라, 생성된 정보, 콘텐츠 및 커스터마이징 정보를 검증할 수 있다.
GAN은 생성적 적대 신경망이라는 이름과 같이, 두 신경망 모델의 상호 경쟁을 통해 학습하고 이에 따른 결과물을 만들어내는 것을 특징으로 한다. GAN에 포함된 두 신경망 모델은 생성자(Generator)와 감별자(Discriminator)로 불리며, 상반된 목적을 가진다.
생성자는 실제 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 거짓 데이터를 생성한다. 생성자는 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성하는 것을 목적으로 한다. 감별자는 생성자가 내놓은 데이터가 실제인지 거짓인지 판별하도록 학습된다. 즉, 감별자는 제공되는 데이터가 생성자에 의하여 생성된 것인지, 아니면 실제 데이터인지를 판별하도록 학습된다. 따라서, 감별자는 생성자의 거짓 데이터에 속지 않는 것을 목적으로 학습된다.
학습 과정에서, 생성자는 감별자를 속이지 못한 데이터를, 감별자는 생성자에게 속은 데이터를 입력받아 학습한다. 이 과정이 반복되면서 GAN은 점점 더 실제에 가까운 거짓 데이터를 만들 수 있게 된다.
GAN이 생성할 수 있는 데이터의 종류는 제한되지 않으며, 이미지, 텍스트, 및 기타 다양한 데이터 및 콘텐츠들이 학습 데이터에 기반하여 학습된 GAN으로부터 생성될 수 있다.
도 5를 참조하면, 가상공간 인테리어를 생성 및 검증하는 GAN의 일 예가 도시되어 있다. 도 5에 도시된 GAN의 구성은 예시로서 제공된 것이며, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 개시된 실시예에서 언급하는 GAN의 구체적인 구성 또한 이에 제한되지 않으며, 다양한 변형 및 개선이 적용될 수 있다.
상술한 가상공간 인테리어를 생성하는 단계에서, 서비스 장치는 GAN의 생성자(410)를 이용하여 가상공간 인테리어를 생성할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이 생성된 가상공간 인테리어를 검증하는 단계에서, 서비스 장치는 GAN의 감별자(420)를 이용하여 생성된 가상공간 인테리어(10)를 검증할 수 있다.
일 실시예에서, GAN을 학습시키는 단계를 더 포함할 수 있다. GAN을 학습시키는 단계에서, 서비스 장치는 GAN의 학습을 위한 하나 이상의 가상공간 인테리어를 획득할 수 있다.
생성자(410)는 획득된 실제 공간 인테리어들(20)에 대한 정보에 기반하여 가상공간 인테리어를 생성하기 위한 학습을 수행하고, 감별자(420)는 생성자(410)가 생성한 가상공간 인테리어(10)와, 수집된 실제 인테리어(20)를 감별하기 위한 학습을 수행한다.
예를 들어, 감별자(420)의 감별확률이 50%가 되어 더 이상 진위판단이 불가능한 평형상태가 되면, GAN은 사람이 직접 시공한 것과 같은 가상공간 인테리어(10)를 생성할 수 있도록 학습된 것으로 이해될 수 있다.
일 실시예에서, 서비스 장치는 상기 하나 이상의 가상공간 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치의 특성을 추출할 수 있다. 이때, 사용자의 취향, 사용자의 환경 및 개인 정보의 특성도 함께 추출할 수 있다.
서비스 장치는 상기 추출된 정보를 포함하는 학습 데이터를 생성할 수 있고, 상기 생성된 학습 데이터를 이용하여 상기 GAN을 학습시킬 수 있다.
구체적으로, GAN의 생성자(410)는 사용자의 취향, 환경 및 개인 정보 특성을 고려하여 가상공간 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치를 결정할 수 있다.
이를 위하여, 서비스 장치는 하나 이상의 가상공간 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치, 사용자의 취향, 사용자의 환경 및 개인 정보의 특성을 추출하고, 이로부터 생성된 학습 데이터를 이용하여 GAN을 학습시킬 수 있다.
또한, 감별자(420)의 경우 완성된 가상공간 인테리어에 대한 감별뿐 아니라, 생성자(410)가 생성하는 각 단계(인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치)에 대하여 각각 감별을 수행할 수도 있다.
예를 들어, GAN의 생성자(410)를 학습시키는 단계는, 가상공간 인테리어의 구성을 설정하는 제1 생성자를 학습시키는 단계, 가상공간 인테리어의 분위기를 결정하는 제2 생성자를 학습시는 단계, 가상공간 인테리어의 제품을 결정하는 제3 생성자를 학습시키는 단계, 및 가상공간 인테리어의 제품 배치를 결정하는 제4 생성자를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
또한, GAN의 감별자(420)를 학습시키는 단계는, 제1 생성자의 구성 설정 결과를 검증하는 제1 감별자를 학습시키는 단계, 상기 제2 생성자의 분위기를 검증하는 제2 감별자를 학습시키는 단계, 상기 제3 생성자의 제품 결정을 검증하는 제3 감별자를 학습시키는 단계, 및 상기 제4 생성자의 제품 배치 결정을 검증하는 제4 감별자를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
이와 같이, GAN은 복수의 스텝을 통하여 가상공간 인테리어를 생성할 수 있으며, 각각의 스텝에 따른 가상공간 인테리어의 구성요소를 생성 및 감별하는 서브 GAN이 포함될 수 있다. 또한, 이를 통해 최종적으로 생성된 가상공간 인테리어를 감별하기 위한 감별자가 더 포함될 수 있다. 마찬가지로 제1 생성자 내지 제4 생성자를 이용하여 생성된 구성요소들을 통하여 최종 3D 기반 가상공간 인테리어를 생성하는 생성자 또한 포함될 수 있다.
3D 기반 인테리어 커스터마이징 서비스 제공 장치(110)는 제1 입력 버튼 내지 제4 입력 버튼 중 적어도 하나를 통해 입력된 정보를 기반으로 3D 기반 가상 공간에 인테리어 제품을 배치하여 커스터마이징된 인테리어 공간 정보를 사용자 단말(130)로 제공할 수 있다.
상술한 바와 같은 복수의 생성자 및 감별자는 하나의 GAN 구조 내에 계층적으로 포함될 수도 있으나, 서로 다른 서브 GAN으로서 구성되며, 각각의 생성자가 서로 연결되어 결과물을 공유할 수 있도록 구성될 수도 있다.
각각의 생성자는 대응하는 감별자와의 상호작용을 통해 학습 및 결과물을 생성하며, 각각의 생성자로부터 생성된 결과물이 다른 생성자의 생성을 위한 재료가 될 수도 있고, 서로 다른 생성자로부터 생성된 결과물들이 다른 생성자에 의하여 취합될 수도 있으며, 그 구체적인 구성은 제한되지 않는다.
상술한 GAN(300)의 구성은 예시로서 제시된 것이며, 개시된 실시 예에 따른 GAN(300)의 구성이 이에 제한되는 것은 아니다.
이상, 본 발명의 특정 실시예에 대하여 상술하였다. 그러나, 본 발명의 사상 및 범위는 이러한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 요지를 변경하지 않는 범위 내에서 다양하게 수정 및 변형이 가능하다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 것이다.
따라서, 이상에서 기술한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

Claims (5)

  1. 서비스 장치에서 수행되는 인공지능을 활용한 인테리어 커스터마이징 방법으로서,
    사용자 단말로부터 촬영된 가상공간 및 상기 가상공간에 배치될 인테리어 제품을 포함한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터와 수집된 실제 공간 인테리어에 대한 정보를 학습한 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성자를 이용하여 가상공간 인테리어를 생성하는 단계;
    상기 GAN의 감별자를 이용하여 상기 생성된 가상공간 인테리어를 검증하는 단계;
    상기 GAN의 학습을 위한 하나 이상의 실제 공간 인테리어 정보를 획득하는 단계;
    상기 실제 공간 인테리어 정보로부터 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품 및 제품의 배치의 특성을 추출하는 단계;
    상기 실제 공간 인테리어 정보에 관련된 사용자의 취향, 환경 및 개인 정보 특성을 추출하는 단계;
    상기 추출된 정보를 포함하는 학습 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 학습 데이터를 이용하여 상기 GAN을 학습시키는 단계;
    를 포함하되,
    상기 생성자를 이용하여 가상공간 인테리어를 생성하는 단계는,
    사용자의 취향, 환경 및 개인 정보 특성을 고려하여 가상공간 인테리어의 구성, 분위기, 톤, 색조, 제품을 결정하고, 상기 제품의 배치를 결정하고,
    상기 GAN을 학습시키는 단계는,
    상기 학습 데이터를 이용하여 상기 GAN의 생성자를 학습시키는 단계; 및
    상기 GAN의 생성자에 의하여 생성된 상기 가상공간 인테리어와, 상기 하나 이상의 실제 공간 인테리어 정보를 이용하여 상기 GAN의 감별자를 학습시키는 단계를 더 포함하며,
    상기 감별자는 상기 검증된 가상공간 인테리어와 상기 수집된 실제 공간 인테리어를 비교하여 진위 여부를 감별하기 위한 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 GAN의 생성자를 학습시키는 단계는,
    상기 가상공간 인테리어의 구성을 설정하는 제1 생성자를 학습시키는 단계;
    인테리어 분위기를 결정하는 제2 생성자를 학습시키는 단계;
    인테리어 제품을 결정하는 제3 생성자를 학습시키는 단계; 및
    인테리어 제품 배치를 결정하는 제4 생성자를 학습시키는 단계를 포함하고,
    상기 GAN의 감별자를 학습시키는 단계는,
    상기 제1 생성자의 상기 가상공간 인테리어 구성 결과를 검증하는 제1 감별자를 학습시키는 단계;
    상기 제2 생성자의 인테리어 분위기 결정을 검증하는 제2 감별자를 학습시키는 단계;
    상기 제3 생성자의 인테리어 제품 결정을 검증하는 제3 감별자를 학습시키는 단계;
    상기 제4 생성자의 인테리어 제품 배치 결정을 검증하는 제4 감별자를 학습시키는 단계; 및
    생성된 가상공간 인테리어 결과물을 검증하는 제5 감별자를 학습시키는 단계; 를 포함하는, 인공지능 기반 인테리어 커스터마이징 방법.
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