KR102614621B1 - 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명은 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있다.

Description

가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법{E-COMMERCE SERVICE SYSTEM AND METHOD USING VIRTUAL FITTING FUNCTION}
본 발명은 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 상품 구매와 관련된 쇼핑 형태가 오프라인 매장에서 상품을 구매하는 형태에서 온라인 쇼핑몰을 통해 상품을 구매하는 형태로 비약적으로 확대되고 있고 이에 따라 관련 시장 또한 높은 성장세를 보이고 있다.
소비자가 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하기 위해서 단말기를 이용하여 인터넷을 통해 온라인 쇼핑몰에 접속한다.
이때, 소비자가 단말기를 통하여 온라인 쇼핑몰에 접속을 하면 오라인 쇼핑몰은 소비자의 단말기에 온라인 쇼핑몰이 구비하고 있는 상품들을 보여주게 되며, 소비자는 온라인 쇼핑몰에 구축되어 있는 데이터베이스로부터 상품의 설명, 기능, 가격, 판매 조건 등의 상세 내역을 확인해 가며 필요한 상품을 검색하게 된다.
또한, 여러 쇼핑몰에 대한 정보를 비교하여 제공하는 비교 온라인 쇼핑몰에 있어서는 소비자가 선택한 상품을 판매하는 판매처의 가격을 비교하여 가장 저렴한 판매점을 안내해 주기도 한다.
다만, 위와 같이 온라인 쇼핑몰을 통해 의류 상품을 구매하는 것은 소비자가 편안하게 쇼핑할 수 있는 장점이 있으나, 실제로 착용해서 입어 보기 어렵고, 제공되는 의류 등의 사이즈에 대한 정보가 단순히 그 치수 정보뿐 이어서 구매하려고 하는 구매 상품의 사이즈를 고르는 것이 어려울 수 있다.
또한, 온라인 구매는 오프라인 구매와 다르게 소비자가 의류 상품을 직접 착용하지 못하여 소비자가 상품의 재질이나 상품의 착용 상태에 대한 정보를 확인하는 것이 어려운 문제점이 있다.
또한, 온라인 구매 후, 소비자의 실제 착용에서 온라인 상의 모델 핏(fit)과 다름으로 인한 반품 발생률이 매우 높아서, 반품으로 인한 물류 및 유통 비용이 증가하는 문제점이 있다.
또한, 상품의 발송에 필요한 포장과 반품으로 발생되는 포장재의 발생으로 환경오염을 유발시키는 문제점이 있다.
한국 등록특허공보 등록번호 제10-2350182호(발명의 명칭: 가상 피팅 서비스를 위한 시스템 및 그 동작 방법)
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템으로서, 거래 서비스 서버와 접속하여 임의의 판매자 단말로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행하고, 사용자의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자 아바타를 생성하며, 상기 거래 서비스 서버로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 표시하는 사용자 단말; 임의의 상품을 판매하는 판매자 단말과 상기 사용자 단말 사이에 전자 상거래가 이루어지도록 관리하되, 상기 사용자 단말로부터 상품의 피팅(Fitting)이 요청되면, 상기 사용자 단말과 판매자 단말로부터 상품과 관련된 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타 정보를 수신하여 가상 피팅 이미지를 생성하고, 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타의 동작에 따른 상품의 변형을 상품 사양 정보에 따라 반영한 피팅을 수행하며, 피팅을 통한 물리적 착용 상태 - 여기서, 물리적 착용 상태는 사용자가 상품을 직접 착용하여 발생되는 상품의 늘어남, 구김이 발생한 상태 임 - 를 분석 및 예측하여 사용자 아바타에 반영한 가상 피팅 이미지를 생성하고, 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 거래 서비스 서버; 및 상기 거래 서비스 서버와 접속하여 하나 이상의 상품과 해당 상품의 상품 정보를 제공하고, 사용자 단말(100)과 상품의 전자 상거래를 수행하는 판매자 단말;을 포함한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 상품 사양 정보는 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 사용자 단말은 사용자로부터 사용자 정보, 전자 상거래 정보를 입력받는 입력부; 상기 사용자의 신체를 촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 3D 측정부; 상기 촬영된 3차원 이미지와, 사용자 아바타와, 거래 서비스 서버로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 출력하는 디스플레이부; 아바타 생성 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 상기 3D 측정부의 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하되, 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영하여 사용자 아바타를 생성하고, 전자 상거래를 위한 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 거래 서비스 서버로 상품의 피팅을 요청하며, 판매자 단말과 전자 상거래를 수행하도록 제어하는 제어부; 및 상기 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타 정보, 피팅 요청 정보, 가상 피팅 이미지를 송수신하는 데이터 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 3D 측정부(120)는 SL(Structured Light), ToF(Time of Flight) 중 어느 하나를 이용하여 객체와의 깊이 정보를 산출하고, 산출된 깊이 정보에 기초하여 사용자의 신체 크기 정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 제어부는 생성된 사용자 아바타를 보정하되, 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 보정하고, 보정 결과를 사용자 단말에 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 거래 서비스 서버는 사용자 단말, 판매자 단말, 제조사 단말, SNS 서버 중 하나 이상과 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타 정보, 피팅 요청 정보, 판매자 정보, 상품 사양 정보를 포함한 상품 정보와, 가상 피팅 이미지 정보를 송수신하는 데이터 통신부; 상기 사용자 정보와 판매자 정보를 기반으로 사용자 인증과 판매자 인증을 관리하는 회원 관리부; 상기 상품 정보와, 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 구비한 상품 사양 정보를 저장하는 상품 관리부; 상기 사용자 단말과 판매자 단말 사이에 임의의 상품에 대한 전자 상거래가 이루어지도록 관리하는 전자 상거래부; 및 상기 사용자 단말로부터 상품에 대한 피팅이 요청되면, 상기 사용자 단말과 판매자 단말로부터 수신한 사용자 아바타 정보, 상품 정보와, 상기 상품 관리부에 저장된 해당 상품의 상품 사양 정보와 임의의 배경 및 환경 정보를 기반으로 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 이용하여 사용자 아바타의 동작에 따른 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영한 보정된 사용자 아바타를 생성하고, 상기 보정된 사용자 아바타를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타를 가상 피팅 이미지로 생성하며, 상기 가상 피팅 이미지에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 피팅 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 피팅 관리부는 상품에 대한 피팅이 요청되면, 사용자 단말로부터 사용자 아바타 정보를 수신하는 아바타 정보 입력부; 상기 상품 정보와 상품 사양 정보를 수신하는 상품 정보 입력부; 상기 상품 사양 정보로부터 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 분석하는 상품 정보 분석부; 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 이용하여 가상 피팅 이미지를 생성하되, 상품 사양 정보, 임의의 배경 및 환경 정보를 사용자 아바타의 동작에 따라 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영하여 상기 사용자 아바타를 보정하고, 상기 보정된 사용자 아바타를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타를 가상 피팅 이미지로 생성하는 인공지능 피팅부; 및 상기 가상 피팅 이미지에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 임의의 포맷으로 변환하여 출력하는 피팅 평가부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 인공지능 피팅부는 사용자 단말로부터 SNS 정보가 입력되는지 확인하고, 상기 SNS 정보의 입력이 확인됨에 따라 생성된 가상 피팅 이미지를 상기 SNS 정보에 대응하는 SNS 서버로 전송하고, 상기 SNS 서버로부터 수신되는 회신 정보를 피팅 평가부로 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 피팅 평가부는 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보를 추가 생성하여 사용자 단말로 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 피팅 평가부는 사용자 단말로부터 커스터마이징 정보에 대응한 구매 요청이 입력되면, 전자 상거래부를 통해 주문 제작을 위한 상기 커스터마이징 정보, 사용자 정보, 상품 사양 정보를 제조사 단말로 전송하여 전자상거래를 요청하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시 예는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법으로서, a) 사용자 단말이 사용자의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자 아바타를 생성하는 단계; b) 상기 사용자 단말이 거래 서비스 서버와 접속하여 임의의 판매자 단말로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행하는 단계; c) 상기 거래 서비스 서버가 사용자 단말과 판매자 단말 사이에 전자 상거래가 이루어지도록 관리하되, 상기 사용자 단말로부터 상품의 피팅(Fitting)이 요청되는지 판단하고, 상기 상품의 피팅이 요청됨에 따라, 상기 거래 서비스 서버가 사용자 단말과 판매자 단말로부터 상품과 관련된 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타 정보를 수신하는 단계; 및 d) 상기 거래 서비스 서버가 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타의 동작에 따른 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영한 보정된 사용자 아바타를 생성하고, 상기 보정된 사용자 아바타를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타를 가상 피팅 이미지로 생성하여 피팅을 수행하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 전자 상거래 서비스 방법은, e) 거래 서비스 서버가 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 a) 단계는 a-1) 사용자 단말이 사용자의 신체를촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 신체 스캔 단계; 및 a-2) 상기 사용자 단말이 촬영된 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하여 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영한 사용자 아바타를 생성하되, 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 상기 사용자 아바타를 보정하고, 보정 결과를 반영한 사용자 아바타를 사용자 단말에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 상품 사양 정보는 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 d) 단계는 거래 서비스 서버가 사용자 단말로부터 SNS 정보가 입력되는지 확인하고, 상기 SNS 정보의 입력이 확인됨에 따라 생성된 가상 피팅 이미지를 상기 SNS 정보에 대응하는 SNS 서버로 전송하며, 상기 SNS 서버로부터 수신되는 회신 정보를 상품의 피팅 평가 정보에 반영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 e) 단계는 거래 서비스 서버가 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보를 추가 생성하여 사용자 단말로 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실시 예에 따른 전자 상거래 서비스 방법은, f) 거래 서비스 서버가 상품 주문이 완료되었는지 판단하고, 사용자 단말로부터 상품의 기성 정보 또는 커스터마이징 정보 중 어느 하나가 입력됨에 따라 전자 상거래부를 위한 상품 사양 정보, 주문 제작을 위한 상기 커스터마이징 정보, 사용자 정보를 판매자 단말 또는 제조사 단말로 전송하여 전자 상거래를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 오프라인에서 착용한 상태와 유사한 정보를 제공함으로써, 사용자의 신체 측정 데이터를 기반으로 다양한 패션 아이템을 적용할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 피팅 정보 관리 플랫폼을 제공함으로써, 기성복을 판매하는 쇼핑몰과 사용자에게 커스터마이징된 정보를 이용한 맞춤복을 제조하는 제조사 사이의 협업 시스템을 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 개별 피팅 정보를 관리하고, 다양한 의류 상품의 착장을 통한 SNS 콘텐츠 정보를 생산 및 관리할 수 있는 장점이 있다.
도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 구성을 나타낸 블록도.
도2는 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 동작을 설명하기 위해 나타낸 예시도.
도3은 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 사용자 단말 구성을 나타낸 블록도.
도4는 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 거래 서비스 서버 구성을 나타낸 블록도.
도5는 도4의 실시 예에 따른 거래 서비스 서버의 피팅 관리부 구성을 나타낸 블록도.
도6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시 예 및 첨부하는 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하되, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭함을 전제하여 설명하기로 한다.
본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하기에 앞서, 본 발명의 기술적 요지와 직접적 관련이 없는 구성에 대해서는 본 발명의 기술적 요지를 흩뜨리지 않는 범위 내에서 생략하였음에 유의하여야 할 것이다.
또한, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어 또는 단어는 발명자가 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 적절한 용어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다.
본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.
또한, "적어도 하나의" 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 구성을 나타낸 블록도이고, 도2는 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 동작을 설명하기 위해 나타낸 예시도이며, 도3은 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 사용자 단말 구성을 나타낸 블록도이고, 도4는 도1의 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템의 거래 서비스 서버 구성을 나타낸 블록도이며, 도5는 도4의 실시 예에 따른 거래 서비스 서버의 피팅 관리부 구성을 나타낸 블록도이다.
도1 내지 도5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템은 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있도록 사용자 단말(100)과, 거래 서비스 서버(200)와, 판매자 단말(300)과, 제조사 단말(400), SNS 서버(500)를 포함하여 구성될 수 있다.
사용자 단말(100)은 거래 서비스 서버(200)와 네트워크를 통해 접속하여 하나 이상의 판매자 단말(300)로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행할 수 있다.
여기서, 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300) 사이의 전자 상거래는 공지의 전자 상거래 과정과 동일할 수 있다.
또한, 사용자 단말(100)은 상품 중에서 온라인 상에서 사용자(600)가 실제로 착용할 수 없는 의류 등과 같은 상품에 대하여 가상 피팅을 수행할 수 있도록 사용자 아바타(610)를 생성하는 구성으로서, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC, 애플리케이션의 설치가 가능한 모바일 단말기 또는 3차원 이미지 촬영이 가능한 임베디드 단말로 구성될 수 있다.
또한, 사용자 단말(100)은 특별한 장소나 장치가 필요한 것이 아니라 보유중인 카메라를 사용하여 사용자가 직접 촬영할 수도 있다.
본 실시 예에서는 설명의 편의를 위해 라이다(Lidar) 센서, ToF(Time of Flight), 3D 카메라 SDK 등을 구비한 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰)을 실시 예로 설명하지만 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 사용자 단말(100)은 사용자(600)의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자 아바타(610)를 생성하고, 거래 서비스 서버(200)로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 수신하여 표시되도록 하며, 입력부(110)와, 3D 측정부(120)와, 디스플레이부(130)와, 제어부(140)와, 데이터 통신부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
입력부(110)는 사용자(600)로부터 사용자 정보와, 전자 상거래 정보와 사용자 아바타(600)의 생성 및 전송을 위한 설정 정보를 입력받을 수 있다.
3D 측정부(120)는 사용자(600)의 신체를 촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 구성으로서, SL(Structured Light) 또는 ToF(Time of Flight) 중 어느 하나를 이용하여 객체와의 깊이 정보를 산출할 수 있고, 3D 카메라, 라이다(Lidar) 센서를 구비한 2차원 카메라 등으로 구성될 수 있다.
또한, 3D 측정부(120)는 산출된 객체와의 깊이 정보에 기초하여 사용자의 신체 크기 정보를 출력할 수 있다.
여기서, 사용자의 신체 크기는 신장, 팔 길이, 다리 길이, 머리 크기, 허리둘레, 몸통 둘레, 머리 둘레, 목 둘레, 발 크기, 손 크기 등을 포함할 수 있다.
디스플레이부(130)는 깊이 정보를 포함하여 촬영된 3차원 이미지와, 사용자 아바타(610)와, 거래 서비스 서버(200)로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 출력할 수 있다.
제어부(140)는 전자 상거래를 위한 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 거래 서비스 서버(200)를 통해 판매자 단말(300)과의 전자 상거래를 수행할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 전자 상거래 대상 물품이 의류 상품인 경우, 거래 서비스 서버(200)로 해당 상품의 피팅을 요청할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 상품의 피팅이 요청되면, 3D 측정부(120)에서 측정된 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하고, 분석된 객체에 대응하는 깊이(Depth) 정보, 즉 사용자의 신체 정보를 기반으로 사용자 아바타(610)를 생성할 수 있다.
여기서, 피팅 요청은 사용자 단말(100)에서 생성된 사용자 아바타(610)에 구매 대상 의류 상품을 매칭 시켜, 오프라인 상에서 사용자가 직접 의류를 착용하여 물리적인 상태로서, 물리적 착용 상태는 사용자가 상품을 직접 착용하여 발생되는 상품의 늘어남, 구김이 발생한 상태로서, 가상의 물리적인 상태에서 예를 들어, 팔 길이, 다리 길이, 몸통 둘레, 허리 둘레 등의 착용 상태와 착용감, 의류의 신축성, 구김 등에 대한 평가 요청이다.
즉, 제어부(140)는 피팅 요청이 입력되면, 아바타 생성 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 3D 측정부(120)의 3차원 이미지 정보로부터 촬영된 3차원 이미지 객체를 분석하고, 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영하여 사용자 아바타(610)를 생성할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 생성된 사용자 아바타(610)를 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 보정하고, 보정된 사용자 아바타(610)는 사용자 단말(100)에 저장할 수 있다.
여기서, 디지털 트윈 프로그램은 물리적인 사물, 공간, 환경, 사람, 프로세스 등의 자산을 소프트웨어를 사용하여 가상의 모델로 만들어 실제 세계에서 하는 것과 같이 동작 시키거나 동일한 행위를 해볼 수 있게 하는 것으로서, 실제 제품을 만들기 전 시뮬레이션을 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있도록 한다.
또한, 디지털 트윈 프로그램은 사용자 단말(100)에 설치되어 동작할 수 있지만, 네트워크를 통해 접속한 거래 서비스 서버(200), 판매자 단말(300) 또는 제조사 단말(400)에 설치되어 동작할 수도 있다.
또하, 제어부(140)는 이미 저장된 사용자 아바타(610)가 있으면, 사용할 수 있고, 사용자로부터 추가 생성이 요청되면 새로 생성되는 사용자 아바타(610)로 업데이트할 수도 있다.
또한, 제어부(140)는 거래 서비스 서버(200)로부터 가상 피팅 이미지가 수신되면, 사용자로부터 입력되는 임의의 SNS 정보를 기반으로 수신된 가상 피팅 이미지를 SNS 서버(500)로 전송하도록 요청할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 SNS 서버(500)로부터 수시되는 가상 피팅 이미지에 대한 회신 정보를 거래 서비스 서버(200)로 전송할 수 있다.
데이터 통신부(150)는 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타(610) 정보, 피팅 요청 정보, 가상 피팅 이미지 등을 거래 서비스 서버(200), 판매자 단말(300), 제조사 단말(400) 또는 SNS 서버(500) 등과 송수신할 수 있다.
거래 서비스 서버(200)는 네트워크를 통해 연결된 임의의 상품을 판매하는 판매자 단말(300)과 사용자 단말(100) 또는 제조사 단말(400)과 사용자 단말(100) 사이에 전자 상거래가 이루어지도록 관리할 수 있다.
또한, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 상품의 피팅(Fitting), 예를 들면 의류 상품에 대한 피팅이 요청되면, 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300)로부터 상품과 관련된 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타(610) 정보를 수신할 수 있다.
또한, 거래 서비스 서버(200)는 가상 피팅 이미지를 생성하되, 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 변형을 상품 사양 정보에 따라 반영한 피팅을 수행할 수 있다.
또한, 거래 서비스 서버(200)는 피팅을 통한 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 사용자 아바타(610)에 반영한 가상 피팅 이미지를 생성하고, 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력할 수 있다.
이를 위해, 거래 서비스 서버(200)는 데이터 통신부(210)와, 회원 관리부(220)와, 상품 관리부(230)와, 전자 상거래부(240)와, 피팅 관리부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 통신부(210)는 사용자 단말(100), 판매자 단말(300), 제조사 서버(400), SNS 서버(500) 등과 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타(610) 정보, 피팅 요청 정보, 판매자 정보, 상품 사양 정보, 가상 피팅 이미지 등을 포함한 상품 정보를 송수신할 수 있다.
회원 관리부(220)는 사용자 단말(100)로부터 입력되는 사용자 정보와, 판매자 단말(300)로부터 입력되는 판매자 정보를 기반으로 사용자 인증과 판매자 인증을 관리할 수 있다.
상품 관리부(230)는 판매자 단말(300)로부터 상품 정보와, 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 상품의 일부(예를 들면, 팔, 다리, 모자 등)를 탈부착하는 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보 등의 상품 사양 정보를 수신하여 저장 및 관리할 수 있다.
전자 상거래부(240)는 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300), 사용자 단말(100)과 제조사 단말(400) 사이에 상품에 대한 전자 상거래가 이루어지도록 관리하는 구성으로서, 공지의 전자 상거래 수단으로 구성될 수 있다.
피팅 관리부(250)는 사용자 단말(100)로부터 상품에 대한 피팅이 요청되면, 해당 사용자 단말(100)의 사용자 아바타(610) 정보를 수신하고, 판매자 단말(300)로부터 피팅 요청 대상 상품에 대한 정보를 수신할 수 있다.
또한, 피팅 관리부(250)는 수신한 사용자 아바타(610) 정보 및 상품 정보와, 상품 관리부(230)에 저장된 해당 상품의 상품 사양 정보를 기반으로 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있다.
즉, 피팅 관리부(250)는 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영하여 보정된 사용자 아바타(610)를 생성할 수 있다.
이를 위해, 피팅 관리부(250)는 사용자 아바타(610)의 동작에 상품 사양 정보를 반영하는 피팅을 통해 상품의 변형을 분석할 수 있다.
여기서, 인공지능 기반의 피팅 예측 모델은 기계 학습(Machine Learning) 중에서 딥러닝(Deep learning)이라는 방법을 통해 만들어진 분석 모델들의 종류라고 볼 수 있다.
따라서, 인공지능 기반의 피팅 예측 모델은 딥러닝 모델 또는 딥러닝 분석 모델의 표현으로 사용될 수도 있다.
또한, 기계 학습은 복잡한 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고서, 경험으로부터 자동으로 학습하고 개선할 수 있게 하는 인공 지능의 응용이다.
또한, 기계 학습 모델들의 정확도 및 유효성은 그들 모델들을 훈련시키는 데 사용되는 데이터에 부분적으로 의존할 수 있다.
또한, 피팅 관리부(250)는 피팅을 통한 상품의 변형 분석 결과를 사용자 아바타(610)에 반영한 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있다.
즉, 피팅 관리부(250)는 상품의 변형 분석 결과를 반영하여 보정된 사용자 아바타(610)에 실사화 모델을 이용한 실사화를 수행하고, 이를 통해 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하는 피팅을 수행할 수 있다.
여기서, 실사화 모델은 인공지능 기반의 프로그램으로서, 다양한 데이터를 비교하면서 실제와 유사한 모습으로 가상 피팅 이미지를 생성하는 생성적 적대 신경망(GAN)으로 구성될 수 있다.
또한, 피팅 관리부(250)는 가상 피팅 이미지에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력할 수 있다.
이를 위해, 피팅 관리부(250)는 아바타 정보 입력부(251)와, 상품 정보 입력부(252)와, 상품 정보 분석부(253)와, 인공지능 피팅부(254)와, 피팅 평가부(255)를 포함하여 구성될 수 있다.
아바타 정보 입력부(251)는 상품에 대한 피팅이 요청되면, 사용자 단말(100)로부터 사용자 아바타(610) 정보를 수신할 수 있다.
상품 정보 입력부(252)는 사용자 단말(100)로부터 임의의 상품에 대한 피팅이 요청되면, 판매자 단말(300) 및 상품 관리부(230)로부터 해당 상품에 대한 상품 정보와 상품 사양 정보를 수신할 수 있다.
상품 정보 분석부(253)는 상품 사양 정보로부터 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보 등을 수신하여 분석할 수 있다.
인공지능 피팅부(254)는 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따라 상품 정보, 상품 사양 정보를 반영한 피팅을 통해 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
또한, 인공지능 피팅부(254)는 시뮬레이션을 통해 예측되는 상품의 변형 예측정보를 사용자 아바타(610)에 반영하여 보정하고, 피팅을 통해 상품 사양 정보를 반영한 상품의 변형 결과를 분석할 수 있으며, 상품의 변형 예측 정보를 사용자 아바타(610)에 반영한 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 인공지능 피팅부(254)는 사용자 아바타(610)에 상품 사양 정보를 반영한 피팅 시뮬레이션 중에 다양한 배경 이미지와 환경 이미지 등을 반영하여 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 인공지능 피팅부(254)는 상품의 변형 분석 결과를 반영하여 보정된 사용자 아바타(610)에 다양한 데이터를 비교하면서 실제와 유사한 모습으로 가상 피팅 이미지를 생성하는 실사화 모델을 이용한 실사화를 수행하고, 이를 통해 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하는 피팅을 수행할 수 있다.
피팅 평가부(255)는 가상 피팅 이미지에 기반한 상품의 피팅 평가 정보, 예를 들어 사용자 아바타(610)에 대응한 상품의 크기, 사용자 아바타(610)의 동작에 대응하여 상품의 크기, 재질, 신축성, 구김 등에 기반한 상품의 변형 상태를 분석할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 분석된 상품의 변형 상태와, 이를 반영하여 생성된 가상 피팅 이미지를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 사용자 단말(100)로부터 SNS 서버(500)를 통해 가상 피팅 이미지의 전송을 위한 SNS 정보가 입력되는지 확인하고, 입력된 SNS 정보에 기반하여 생성된 가상 피팅 이미지를 SNS 서버(500)로 전송할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 가상 피팅 이미지에 대하여 SNS 서버(500)로부터 회신 정보를 수신하면, 해당 가상 피팅 이미지에 대응하는 상품의 피팅 평가 정보에 반영할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 상품의 변형 상태를 분석한 결과에 대해 가상 피팅 이미지와 텍스트 등의 시각적 포맷으로 변환하고, 변환된 정보는 사용자 단말(100)를 통해 출력할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보를 추가 생성할 수 있다.
즉, 피팅 평가부(255)는 상품의 일부 크기, 예를 들면, 팔 길이, 바지의 길이, 허리 둘레, 가슴 둘레와 같이 일부 크기가 크거나 또는 작은 경우, 사용자 아바타(610)의 정보에 기반하여 사용자의 신체 크기에 맞는 최적의 커스터마이징 정보를 생성할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 생성된 커스터마이징 정보를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있고, 사용자 단말(100)로부터 생성된 커스터마이징 정보에 대응하여 구매 요청이 입력되면, 주문 제작 요청을 위해 제작 가능한 제조사를 검색한 후, 검색된 하나 이상의 제조사 단말(400)를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
또한, 피팅 평가부(255)는 사용자 단말(100)로부터 선택된 제조사 단말(400)로 해당 커스터마이징 정보와, 사용자 정보와, 상품 사양 정보를 전송하고, 전자 상거래부(240)로 사용자 단말(100)과 제조사 단말(400) 사이에 맞춤복 제작을 위한 전자 상거래가 이루어지도록 요청할 수 있다.
판매자 단말(300)은 네트워크를 통해 거래 서비스 서버(200)와 접속하여 하나 이상의 상품과 해당 상품의 상품 정보를 제공하고, 사용자 단말(100)과 상품의 전자 상거래를 수행할 수 있다.
또한, 판매자 단말(300)은 거래 서비스 서버(200)로 상품 정보와 함께 해당 상품의 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보 등의 상품 사양 정보를 제공할 수 있다.
제조사 단말(400)은 네트워크를 통해 거래 서비스 서버(200)와 접속되고, 거래 서비스 서버(200)를 통해 사용자 단말(100)의 커스터마이징 정보에 기반한 주문 제작이 요청됨에 따라 해당 커스터마이징 정보와, 사용자 정보와, 상품 사양 정보를 사용자 단말(100) 또는 거래 서비스 서버(200)로부터 수신하여 의류 상품, 즉 맞춤복이 제조될 수 있도록 한다.
다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법을 설명한다.
도6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도이다.
도1 및 도6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법은 사용자 단말(100)이 사용자(600)의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 측정 및 분석(S100)한다.
즉, S100 단계는 사용자 단말(100)이 사용자(600)의 신체를 촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 신체 스캔을 수행(S110)하여 3차원 이미지로 출력한다.
또한, 사용자 단말(100)은 촬영된 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하여 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영한 사용자 아바타(610)를 생성하되, 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 상기 사용자 아바타(610)를 보정(S120)하고, 보정 결과를 반영한 사용자 아바타(610)를 사용자 단말(100)에 저장(S130)할 수 있다.
이때, 사용자 단말(100)은 분석된 깊이 정보에 기초하여 사용자의 신체 크기 정보를 계산하고, 계산된 사용자의 신체 크기 정보를 사용자 아바타(610)에 반영할 수 있다.
또한, 사용자 단말(100)은 거래 서비스 서버(200)와 접속하여 임의의 판매자 단말(300)로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행(S200)할 수 있다.
계속해서, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300) 사이에 S200 단계의 전자 상거래가 이루어지도록 관리하되, 사용자 단말(100)로부터 상품의 피팅(Fitting)이 요청되는지 판단(S300)한다.
S300 단계의 판단 결과, 사용자 단말(100)로부터 상품의 피팅이 요청됨에 따라, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300)로부터 상품과 관련된 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타(610) 정보를 수신(S400)하고, 수신된 정보들에 기반하여 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있다.
여기서, 상품 사양 정보는 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보 등을 포함할 수 있다.
계속해서, 거래 서비스 서버(200)는 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영한 보정된 사용자 아바타(610)를 생성하고, 보정된 사용자 아바타(610)를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하여 피팅을 수행(S500)할 수 있다.
이를 더욱 상세하게 설명하면, S500 단계는 거래 서비스 서버(200)가 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따라 상품 정보, 상품 사양 정보를 반영한 피팅을 통해 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션을 통해 예측되는 상품의 변형 예측정보를 사용자 아바타(610)에 반영하여 보정(S510)한다.
또한, 거래 서비스 서버(200)는 상품의 변형 분석 결과를 반영하여 보정된 사용자 아바타(610)에 다양한 데이터를 비교하면서 실제와 유사한 모습으로 가상 피팅 이미지를 생성하는 실사화 모델을 이용한 실사화를 수행(S520)하고, 이를 통해 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성(S530)한다.
또한, S510 단계에서, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 아바타(610)에 상품 사양 정보를 반영한 피팅 시뮬레이션 중에 다양한 배경 이미지와 환경 이미지 등을 반영하여 가상 피팅 이미지를 생성할 수도 있다.
계속해서, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 아바타(610)가 임의의 동작을 수행함에 따라 상품의 변형 결과에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하고, 생성된 상품의 피팅 평가 정보를 사용자 단말(100)을 통해 디스플레이되도록 출력(S600)한다.
또한, S600 단계에서, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 SNS 서버(500)를 통해 가상 피팅 이미지의 전송을 위한 SNS 정보가 입력되는지 확인하고, 입력된 SNS 정보에 기반하여 생성된 가상 피팅 이미지를 SNS 서버(500)로 전송할 수 있다.
또한, 거래 서비스 서버(200)는 SNS 서버(500)로부터 가상 피팅 이미지에 대한 회신 정보를 수신하면, 수신된 회신 정보를 해당 가상 피팅 이미지에 대응하는 상품의 피팅 평가 정보에 반영할 수 있다.
또한, S600 단계는 거래 서비스 서버(200)가 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보, 즉 최적화된 사이즈 정보를 추가 생성하고, 커스터마이징에 따른 제조사 정보를 검색하여 검색된 하나 이상의 제조사 정보를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
이때, 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)로 제조사 정보와 함께 기성 제품(기성복)과 다른 가격, 반품 조건 등의 별도 조건 정보를 포함하여 제공할 수 있다.
또한, S600 단계에서 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 커스터마이징 정보에 대응한 구매 요청이 입력되면, 주문 제작을 위한 상기 커스터마이징 정보, 사용자 정보, 상품 사양 정보를 추출하여 제조사 단말(400)로 전송할 수 있다.
S600 단계를 수행한 이후, 거래 서비스 서버(200)는 상품 주문이 완료되었는지 판단(S700)한다.
S700 단계의 판단 결과, 사용자 단말(100)로부터 상품 주문 완료 정보가 입력되면, 해당 상품의 상품 주문을 통해 전자 상거래가 수행(S800)되도록 한다.
즉, S800 단계에서, 상품의 기성 정보에 기반한 기성복 주문 정보 또는 커스터마이징 정보에 기반한 맞춤복 주문 정보 중 어느 하나가 입력되는지 판단(S810)한다.
S810 단계의 판단 결과, 기성복 주문 정보이면, 거래 서비스 서버(200)는 전자 상거래를 위한 상품 사양 정보, 사용자 정보를 판매자 단말(300)로 전송하여 판매자 단말(300)과 사용자 단말(100) 사이에 전자 상거래가 수행(S820)되도록 한다.
또한, S810 단계의 판단 결과, 맞춤복 주문 정보이면 거래 서비스 서버(200)는 전자 상거래를 위한 커스터마이징 정보, 상품 사양 정보, 사용자 정보를 제조사 단말(400)로 전송하여 제조사 단말(400)과 사용자 단말(100) 사이에 전자 상거래가 수행(S830)되도록 한다.
또한, S830 단계에서 거래 서비스 서버(200)는
따라서, 의류 상품의 온라인 구매시 해당 의류 상품의 관련 정보와 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 물리적 착용 상태를 분석 및 예측하여 제공함으로써 의류 상품의 반품율을 감소시킬 수 있다.
또한, 오프라인에서 착용한 상태와 유사한 정보를 제공함으로써, 사용자의 신체 측정 데이터를 기반으로 다양한 패션 아이템을 적용할 수 있다.
또한, 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 피팅 정보 관리 플랫폼을 제공함으로써, 기성복을 판매하는 쇼핑몰과 사용자에게 커스터마이징된 정보를 이용한 맞춤복을 제조하는 제조사 사이의 협업 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 사용자의 신체를 측정한 아바타 정보를 기반으로 개별 피팅 정보를 관리하고, 다양한 의류 상품의 착장을 통한 SNS 콘텐츠 정보를 생산 및 관리할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 명시적으로 도시되거나 설명되지 아니하였다 하여도 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기재사항으로부터 본 발명에 의한 기술적 사상을 포함하는 다양한 형태의 변형을 할 수 있음은 자명하며, 이는 여전히 본 발명의 권리범위에 속한다.
또한, 첨부하는 도면을 참조하여 설명된 상기의 실시예들은 본 발명을 설명하기 위한 목적으로 기술된 것이며 본 발명의 권리범위는 이러한 실시예에 국한되지 아니한다.
100 : 사용자 단말 110 : 입력부
120 : 3D 측정부 130 : 디스플레이부
140 : 제어부 150 : 데이터 통신부
200 : 거래 서비스 서버 210 : 데이터 통신부
220 : 회원 관리부 230 : 상품 관리부
240 : 전자 상거래부 250 : 피팅 관리부
251 : 아바타 정보 입력부 252 : 상품 정보 입력부
253 : 상품 정보 분석부 254 : 인공지능 피팅부
255 : 피팅 평가부 300 : 판매자 단말
400 : 제조사 단말 500 : SNS 서버
600 : 사용자 610 : 사용자 아바타

Claims (17)

  1. 거래 서비스 서버(200)와 접속하여 임의의 판매자 단말(300)로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행하고, 사용자(600)의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자 아바타(610)를 생성하며, 상기 거래 서비스 서버(200)로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 표시하는 사용자 단말(100);
    임의의 상품을 판매하는 판매자 단말(300)과 상기 사용자 단말(100) 사이에 전자 상거래가 이루어지도록 관리하되, 상기 사용자 단말(100)로부터 상품의 피팅(Fitting)이 요청되면,
    상기 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300)로부터 상품과 관련된 색상, 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 포함한 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타(610) 정보를 수신하여 가상 피팅 이미지를 생성하고, 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 변형을 상기 상품 사양 정보의 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 반영하여 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 통해 피팅을 수행하며, 피팅을 통한 물리적 착용 상태 - 여기서, 물리적 착용 상태는 사용자가 상품을 직접 착용하여 발생되는 상품의 늘어남, 구김이 발생한 상태 임 - 를 분석 및 예측하여 사용자 아바타(610)에 반영한 가상 피팅 이미지를 생성하되, 상품 사양 정보를 반영한 피팅 시뮬레이션 중에 상기 사용자 아바타(610)에 임의의 배경 이미지와 환경 이미지를 반영하여 가상 피팅 이미지를 생성하고, 상기 가상 피팅 이미지에 기반하여 상품의 변형 상태를 상품의 크기, 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 크기, 기능, 재질, 신축성, 구김에 따라 분석하며, 상기 상품의 변형 결과에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 거래 서비스 서버(200); 및
    상기 거래 서비스 서버(200)와 접속하여 하나 이상의 상품과 해당 상품의 상품 정보를 제공하고, 사용자 단말(100)과 상품의 전자 상거래를 수행하는 판매자 단말(300);을 포함하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 단말(100)은 사용자(600)로부터 사용자 정보, 전자 상거래 정보를 입력받는 입력부(110);
    상기 사용자(600)의 신체를 촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 3D 측정부(120);
    상기 촬영된 3차원 이미지와, 사용자 아바타(610)와, 거래 서비스 서버(200)로부터 제공되는 가상 피팅 이미지를 출력하는 디스플레이부(130);
    아바타 생성 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 상기 3D 측정부(120)의 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하되, 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영하여 사용자 아바타(610)를 생성하고, 전자 상거래를 위한 애플리케이션 프로그램을 실행시켜 거래 서비스 서버(200)로 상품의 피팅을 요청하며, 판매자 단말(300)과 전자 상거래를 수행하도록 제어하는 제어부(140); 및
    상기 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타(610) 정보, 피팅 요청 정보, 가상 피팅 이미지를 송수신하는 데이터 통신부(150);를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 3D 측정부(120)는 SL(Structured Light), ToF(Time of Flight) 중 어느 하나를 이용하여 객체와의 깊이 정보를 산출하고, 산출된 깊이 정보에 기초하여 사용자의 신체 크기 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부(140)는 생성된 사용자 아바타(610)를 보정하되, 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 보정하고, 보정 결과를 사용자 단말(100)에 저장하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 거래 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100), 판매자 단말(300), 제조사 단말(400), SNS 서버(500) 중 하나 이상과 사용자 정보, 전자 상거래 정보, 사용자 아바타(610) 정보, 피팅 요청 정보, 판매자 정보, 상품 사양 정보를 포함한 상품 정보와, 가상 피팅 이미지 정보를 송수신하는 데이터 통신부(210);
    상기 사용자 정보와 판매자 정보를 기반으로 사용자 인증과 판매자 인증을 관리하는 회원 관리부(220);
    상기 상품 정보와, 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 구비한 상품 사양 정보를 저장하는 상품 관리부(230);
    상기 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300) 사이에 임의의 상품에 대한 전자 상거래가 이루어지도록 관리하는 전자 상거래부(240); 및
    상기 사용자 단말(100)로부터 상품에 대한 피팅이 요청되면, 상기 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300)로부터 수신한 사용자 아바타(610) 정보, 상품 정보와, 상기 상품 관리부(230)에 저장된 해당 상품의 상품 사양 정보와, 상기 상품 사양 정보를 반영한 피팅 시뮬레이션 중에 임의의 배경 및 환경 정보를 기반으로 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 이용하여 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 변형을 상기 상품 사양 정보의 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 반영하여 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 통해 피팅을 수행하며, 피팅을 통한 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영한 보정된 사용자 아바타(610)를 생성하고, 상기 보정된 사용자 아바타(610)를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하며, 상기 가상 피팅 이미지에 기반하여 상품의 변형 상태를 상품의 크기, 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 크기, 기능, 재질, 신축성, 구김에 따라 분석하고, 상기 상품의 변형 결과에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 피팅 관리부(250);를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 피팅 관리부(250)는 상품에 대한 피팅이 요청되면, 사용자 단말(100)로부터 사용자 아바타(610) 정보를 수신하는 아바타 정보 입력부(251);
    상기 상품 정보와 상품 사양 정보를 수신하는 상품 정보 입력부(252);
    상기 상품 사양 정보로부터 색상을 포함한 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 분석하는 상품 정보 분석부(253);
    인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 이용하여 가상 피팅 이미지를 생성하되, 상품 사양 정보, 상기 상품 사양 정보를 반영한 피팅 시뮬레이션 중에 임의의 배경 및 환경 정보를 사용자 아바타(610)의 동작에 따라 상기 상품 사양 정보의 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 반영하여 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 통해 피팅을 수행하며, 피팅을 통한 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영하여 상기 사용자 아바타(610)를 보정하고, 상기 보정된 사용자 아바타(610)를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하는 인공지능 피팅부(254); 및
    상기 가상 피팅 이미지에 기반하여 상품의 변형 상태를 상품의 크기, 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 크기, 기능, 재질, 신축성, 구김에 따라 분석하며, 상기 상품의 변형 결과에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 임의의 포맷으로 변환하여 출력하는 피팅 평가부(255);를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 인공지능 피팅부(254)는 사용자 단말(100)로부터 SNS 정보가 입력되는지 확인하고, 상기 SNS 정보의 입력이 확인됨에 따라 생성된 가상 피팅 이미지를 상기 SNS 정보에 대응하는 SNS 서버(500)로 전송하고, 상기 SNS 서버(500)로부터 수신되는 회신 정보를 피팅 평가부(255)로 출력하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 피팅 평가부(255)는 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보를 추가 생성하여 사용자 단말(100)로 출력하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 피팅 평가부(255)는 사용자 단말(100)로부터 커스터마이징 정보에 대응한 구매 요청이 입력되면, 전자 상거래부(240)를 통해 주문 제작을 위한 상기 커스터마이징 정보, 사용자 정보, 상품 사양 정보를 제조사 단말(400)로 전송하여 전자상거래를 요청하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 시스템.
  11. a) 사용자 단말(100)이 사용자(600)의 신체를 촬영한 이미지로부터 사용자의 신체 정보를 분석하여 사용자 아바타(610)를 생성하는 단계;
    b) 상기 사용자 단말(100)이 거래 서비스 서버(200)와 접속하여 임의의 판매자 단말(300)로부터 제공되는 상품에 대한 전자 상거래를 수행하는 단계;
    c) 상기 거래 서비스 서버(200)가 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300) 사이에 전자 상거래가 이루어지도록 관리하되, 상기 사용자 단말(100)로부터 상품의 피팅(Fitting)이 요청되는지 판단하고, 상기 상품의 피팅이 요청됨에 따라, 상기 거래 서비스 서버(200)가 사용자 단말(100)과 판매자 단말(300)로부터 상품과 관련된 색상, 제품 디자인 정보, 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보를 포함한 상품 사양(product specification) 정보와 사용자 아바타(610) 정보를 수신하는 단계;
    d) 상기 거래 서비스 서버(200)가 인공지능 기반의 피팅 예측 모델을 통해 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 변형에 상기 상품 사양 정보의 크기 정보, 기능 정보, 재질 정보, 신축성 정보, 구김 정보를 반영하여 사용자가 물리적으로 착용한 상태에 대응하는 시뮬레이션을 통해 피팅을 수행하며, 피팅을 통한 물리적 착용 상태에 대응하는 상품의 변형 예측 정보를 반영한 보정된 사용자 아바타(610)를 생성하고, 상기 보정된 사용자 아바타(610)를 실사화 모델을 이용하여 실사화하며, 상기 실사화된 사용자 아바타(610)를 가상 피팅 이미지로 생성하는 단계; 및
    e) 상기 거래 서비스 서버(200)가 가상 피팅 이미지에 기반하여 상품의 변형 상태를 상품의 크기, 사용자 아바타(610)의 동작에 따른 상품의 크기, 기능, 재질, 신축성, 구김에 따라 분석하며, 상기 상품의 변형 결과에 기반한 상품의 피팅 평가 정보를 생성하여 출력하는 단계;를 포함하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 a) 단계는 a-1) 사용자 단말(100)이 사용자(600)의 신체를 촬영하여 3차원 이미지로 출력하는 신체 스캔 단계; 및
    a-2) 상기 사용자 단말(100)이 촬영된 3차원 이미지 정보로부터 객체를 분석하여 분석된 객체의 깊이(Depth) 정보를 사용자의 신체 정보로 반영한 사용자 아바타(610)를 생성하되, 디지털 트윈 프로그램을 이용하여 상기 사용자 아바타(610)를 보정하고, 보정 결과를 반영한 사용자 아바타(610)를 사용자 단말(100)에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법.
  14. 삭제
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 e) 단계는 거래 서비스 서버(200)가 사용자 단말(100)로부터 SNS 정보가 입력되는지 확인하고,
    상기 SNS 정보의 입력이 확인됨에 따라 생성된 가상 피팅 이미지를 상기 SNS 정보에 대응하는 SNS 서버(500)로 전송하며,
    상기 SNS 서버(500)로부터 수신되는 회신 정보를 상품의 피팅 평가 정보에 반영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 e) 단계는 거래 서비스 서버(200)가 생성된 피팅 평가 정보를 기반으로 상품의 커스터마이징(Customizing) 정보를 추가 생성하여 사용자 단말(100)로 출력하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 전자 상거래 서비스 방법은, f) 거래 서비스 서버(200)가 상품 주문이 완료되었는지 판단하고,
    사용자 단말(100)로부터 상품의 기성 정보 또는 커스터마이징 정보 중 어느 하나가 입력됨에 따라 전자 상거래부(240)를 위한 상품 사양 정보, 주문 제작을 위한 상기 커스터마이징 정보, 사용자 정보를 판매자 단말(300) 또는 제조사 단말(400)로 전송하여 전자 상거래를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅 기능을 이용한 전자 상거래 서비스 방법.
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