KR102658279B1 - 실내 일조량 분석 결과 기반 가구 설계 방법 - Google Patents

실내 일조량 분석 결과 기반 가구 설계 방법 Download PDF

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Abstract

일실시예에 따른 장치는 실내 공간에 설치된 일조량 측정 센서로부터 실내 공간의 구역 별 일조량 정보를 획득하고, 실내 공간에 설치된 모션 센서로부터 실내 공간의 구역 별 활동 정보를 획득하고, 실내 공간의 평면도를 포함하는 실내 공간 정보를 사용자의 단말로부터 수신하고, 일조량 정보, 활동 정보 및 실내 공간 정보를 기반으로 가구 설계 정보를 생성하고, 평면도 및 가구 설계 정보를 이용하여 실내 공간의 가구 설계도를 생성할 수 있다.

Description

실내 일조량 분석 결과 기반 가구 설계 방법{FURNITURE DESIGN METHOD BASED ON INDOOR SUNLIGHT ANALYSIS RESULTS}
아래 실시예들은 실내 일조량 분석 결과를 기반으로 가구를 설계하는 기술에 관한 것이다.
최근 실내 공간에 가구의 종류, 개수 및 배치 등을 결정하여, 가구를 효율적으로 배치시키기 위해 실내 공간과 동일한 형상으로 제공되는 가상 공간에 가구를 배치하는 웹 페이지, 어플리케이션, 및 프로그램 등이 많이 활용되고 있다.
기존에는 일조권은 단순한 채광과 건강상의 측면에서 고려된 것이었으나, 특히 최근에는 생활수준의 향상으로 일조권에 대한 관심이 높아지면서, 일조 환경이 좋은 실내 공간이 선호되고 있다.
이에, 실내 공간에서의 일조량 분석을 기반으로 한 가구 배치를 통해 자연광을 최대한 활용하여 실내 환경을 개선하고 에너지 효율성을 높일 수 있는 기술의 개발이 요구되는 실정이다.
대한민국 등록특허 제 10-2351002 호(2022.01.14 공고) 대한민국 등록특허 제 10-1933876 호(2018.12.31 공고) 대한민국 등록특허 제 10-2434632호(2022.08.23 공고) 대한민국 등록특허 제 10-2428048 호(2022.08.02 공고)
실시예들은 실내 일조량 분석 결과를 기반으로 가구를 설계하는 방법을 제공하고자 한다.
실시예들은 실내 공간의 일조량 정보, 사용자의 활동 정보, 소리 정보를 기반으로 가구의 개수, 종류, 배열, 색상을 포함하는 가구 설계 정보를 생성하고자 한다.
실시예들은 가구 설계도를 기반으로 실내 공간의 3D 설계도를 생성하고, 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하고, 뷰 포인트를 적용하여 3D 설계도를 사용자에게 제공하고자 한다.
일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는 방법은, 실내 공간에 설치된 일조량 측정 센서로부터 상기 실내 공간의 구역 별 일조량 정보를 획득하는 단계; 상기 실내 공간에 설치된 모션 센서로부터 상기 실내 공간의 구역 별 활동 정보를 획득하는 단계; 상기 실내 공간의 평면도를 포함하는 실내 공간 정보를 사용자의 단말로부터 수신하는 단계; 상기 일조량 정보, 활동 정보 및 실내 공간 정보를 기반으로 가구 설계 정보를 생성하는 단계; 및 상기 평면도 및 상기 가구 설계 정보를 이용하여 실내 공간의 가구 설계도를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가구 설계 정보를 생성하는 단계는, 상기 실내 공간 정보로부터, 상기 구역의 사용 목적 및 크기를 확인하는 단계, 상기 사용 목적 및 크기에 따라 미리 설정된 기본 가구를 추출하는 단계, 상기 활동 정보로부터 사용자의 구역 별 활동 시간을 확인하는 단계, 상기 실내 공간에 설치된 센서로부터 실내 공간의 구역 별 소리 정보를 획득하는 단계, 상기 소리 정보로부터 구역 별 소리의 세기를 확인하는 단계, 상기 크기에 따라 미리 설정된 기본 개수에 상기 활동 시간에 비례하여 결정된 제1 가중치 및 상기 소리의 세기에 반비례하여 결정된 제2 가중치를 적용하여 구역 별 기본 가구의 개수를 결정하는 단계, 상기 실내 공간의 구역 중 상기 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하는 구역을 주요 구역으로 분류하고, 상기 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하지 않는 구역을 일반 구역으로 분류하는 단계, 상기 추출된 기본 가구의 높이를 확인하는 단계, 상기 주요 구역에서의 일조량이 미리 설정된 기준 이상에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 높은 순서대로 결정된 제1 배열을 이용하여 기본 가구를 배치하는 단계, 상기 주요 구역에서 일조량이 미리 설정된 기준 미만에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 낮은 순서대로 결정된 제2 배열을 이용하여 기본 가구를 배치하는 단계, 상기 활동 시간에 기반하여 여유 영역의 크기를 결정하는 단계, 상기 일반 구역에서 여유 영역을 제외한 영역에 기본 가구를 배치하는 단계, 상기 각 구역의 창문에 해당되는 위치에 설치된 카메라로부터 외부를 촬영한 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지의 평균 색상 정보를 생성하는 단계, 상기 평균 색상 정보를 기반으로 구역 별 가구의 주요 색상을 결정하는 단계, 상기 구역 별 일조량에 기반하여 가구의 밝기를 결정하는 단계, 상기 일조량 정보로부터 미리 설정된 기간 동안의 구역 별 일조량의 변화량을 확인하는 단계, 상기 일조량의 변화량에 기반하여 구역 별 가구의 채도를 결정하는 단계, 및 상기 주요 색상에 상기 밝기 및 상기 채도를 적용하여 상기 구역 별 가구의 색상을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가구 설계도를 생성하는 단계에서, 상기 가구 설계도를 기반으로 상기 실내 공간의 3D 설계도를 생성하는 단계; 상기 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하는 단계; 및 상기 뷰 포인트를 적용하여 상기 3D 설계도를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하는 단계는, 상기 일조량 정보로부터 현재 시점에 일조량이 가장 높은 것에 해당하는 구역을 뷰 포인트의 구역으로 결정하는 단계, 상기 사용자의 단말로부터 가구 콘텐츠의 시청 이력 정보를 획득하는 단계, 상기 가구 콘텐츠에서의 음성을 추출하는 단계, 상기 추출된 음성을 텍스트로 변환하는 단계, 상기 텍스트를 기반으로 가구 콘텐츠에서의 주요 키워드를 획득하는 단계, 상기 기본 가구와 관련된 키워드 중 상기 주요 키워드가 포함된 것에 해당하는 기본 가구를 상기 뷰 포인트의 구역에서의 위치로 결정하는 단계, 상기 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구의 평균 높이를 산출하는 단계, 상기 사용자의 단말로부터 사용자의 키를 확인하는 단계, 상기 기본 가구의 평균 높이 및 상기 사용자의 키의 비율에 기반하여 뷰 포인트의 높이를 결정하는 단계, 상기 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구 중 높이가 가장 높은 가구의 높이 또는 높이가 가장 낮은 가구의 높이와 평균 높이와의 차이를 산출하는 단계, 상기 차이에 기반하여 뷰 포인트의 각도를 결정하는 단계, 상기 사용자와 사용자의 단말의 화면의 거리를 확인하고, 상기 거리에 기반하여 뷰 포인트의 확대 비율을 결정하는 단계, 및 상기 구역, 구역에서의 위치, 높이, 각도 및 확대 비율을 기반으로 상기 뷰 포인트를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가구 설계 정보를 생성하는 단계에서, 상기 기본 가구를 배치하는 단계는, 상기 구역 별 추출된 기본 가구의 이미지를 포함하는 가구 정보를 획득하는 단계, 상기 주요 구역에 포함된 기본 가구의 이미지로부터 가구의 모서리의 라운딩 처리 정도를 확인하는 단계, 상기 모서리의 라운딩 처리 정도에 기반하여 상기 주요 구역에서 가구를 배치하는 단계, 상기 가구 정보로부터 상기 구역 별 추출된 기본 가구의 무게, 소재, 소음 감소 패드 부착 여부를 포함하는 소음 기능을 확인하는 단계, 상기 소음 기능을 기반으로 상기 기본 가구의 소음 방지 지수를 결정하는 단계, 및 상기 구역 별 소리의 세기가 큰 순서대로 상기 소음 방지 지수가 높은 기본 가구를 우선적으로 배치하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 장치에 의해 수행되는 방법은, 상기 사용자의 단말로부터 상기 가구 설계도에 포함된 가구 중 사용자로부터 선택된 가구의 이미지를 수신하는 단계; 상기 이미지가 제1 가구의 이미지로 분석되면, 상기 제1 가구를 판매한 이력이 있는 가구 업체를 후보 그룹으로 분류하는 단계; 상기 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 제1 가구 업체 하나 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 가구 업체를 상기 사용자의 매칭 업체로 결정하는 단계; 상기 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 둘 이상 있는 것으로 확인된 경우, 상기 제1 가구를 판매한 판매 횟수 및 상기 제1 가구를 보유하고 있는 재고량을 고려하여, 상기 후보 그룹으로 분류된 가구 업체 별로 매칭 점수를 산출하고, 상기 후보 그룹으로 분류된 가구 업체들 중 제1 가구 업체의 매칭 점수가 가장 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 가구 업체를 상기 사용자의 매칭 업체로 결정하는 단계; 및 상기 제1 가구 업체가 상기 사용자의 매칭 상대로 결정되면, 상기 제1 가구 업체에 대한 추천 정보와 상기 제1 가구를 포함하는 판매 페이지의 링크 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.
실시예들은 실내 일조량 분석 결과를 기반으로 가구를 설계하는 방법을 제공할 수 있다.
실시예들은 실내 공간의 일조량 정보, 사용자의 활동 정보, 소리 정보를 기반으로 가구의 개수, 종류, 배열, 색상을 포함하는 가구 설계 정보를 생성할 수 있다.
실시예들은 가구 설계도를 기반으로 실내 공간의 3D 설계도를 생성하고, 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하고, 뷰 포인트를 적용하여 3D 설계도를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 실내 일조량 분석 결과를 기반으로 가구를 설계하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 구역 별 기본 가구의 개수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 주요 구역 및 일반 구역에서 기본 가구를 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 구역 별 가구의 색상을 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 실내 공간의 3D 설계도를 사용자에게 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 뷰 포인트의 구역 및 구역에서의 위치를 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 뷰 포인트를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 활동 정보 및 소리 정보를 기반으로 가구를 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 일실시예에 따른 가구 업체를 매칭 상대로 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 사용자의 단말(10) 및 장치(30)를 포함할 수 있다.
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.
사용자의 단말(10)은 실내 공간의 가구 설계 서비스를 제공받고자 하는 사용자가 사용하는 단말일 수 있다. 사용자의 단말(10)은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자의 단말(10)은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다.
사용자의 단말(10)은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 사용자의 단말(10)은 장치(30)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.
사용자의 단말(10)은 장치(30)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(30)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자의 단말(10)은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(30)와 연동될 수 있다.
사용자의 단말(10)은 장치(30)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션을 등을 통해 장치(30)에 접속할 수 있다.
청구항에 기재된 단수의 표현은 복수를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 청구항의 가구는 하나의 가구 또는 둘 이상의 가구를 지칭할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간의 가구 설계 서비스를 제공할 수 있다. 구제척으로, 장치(40)는 실내 공간의 일조량을 분석하고, 일조량 분석 결과를 기반으로 가구 설계도를 생성하는 가구 설계 서비스를 제공할 수 있다.
장치(30)는 장치(30)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(30)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다.
장치(30)는 사용자의 단말(10) 과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있으며, 사용자의 단말(10)의 동작을 제어하고, 사용자의 단말(10)의 화면에 어느 정보를 표시할 것인지에 대해 제어할 수 있다.
한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 사용자의 단말(10)만을 도시하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(30)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수 및 프린터 장치들의 수는 특별한 제한이 없다.
일실시예에 따르면, 장치(30) 내에는 데이터베이스가 구비될 수 있으며, 이에 한정되지 않고, 장치(30)와 별도로 데이터베이스가 구성될 수 있다. 장치(30)는 기계 학습 알고리즘의 수행을 위한 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 실내 일조량 분석 결과를 기반으로 가구를 설계하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(30)는 실내 공간에 설치된 일조량 측정 센서로부터 실내 공간의 구역 별 일조량 정보를 획득할 수 있다.
실내 공간은 사용자가 가구를 설계하고자 하는 공간으로, 건물 내부의 구획 또는 영역을 의미할 수 있다. 실내 공간은 주로 건물의 벽, 천장, 바닥으로 둘러싸인 구획으로 주거, 상업, 교육, 업무, 문화 등의 다양한 용도로 사용될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 실내 공간은 건물 내부의 각 방이나 구역, 홀, 복도, 로비 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
실내 공간의 각각의 구역에는 일조량을 측정하기 위한 일조량 측정 센서가 미리 구비될 수 있다. 장치(30)는 일조량 측정 센서와 유무선으로 통신하며 신호를 송수신할 수 있다.
일조량 측정 센서는 실내 공간에서 자연광이나 태양광의 세기를 측정한 일조량 데이터를 생성할 수 있으며, 장치(30)는 일조량 측정 센서로부터 일조량 데이터를 수신하여 일조량, 실내 공간의 위치, 시간대, 및 날짜 등과 매칭하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
예를 들어, 일조량 측정 센서는 광도 센서(Photocell 또는 LDR - Light Dependent Resistor), 파이로 전압 측정 센서(Pyranometer), 태양 센서(Solar Sensor), 방사선 피라노미터(Radiation Pyranometer), 태양광 섀도우 센서(Sun Shade Sensor) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
장치(30)는 실내 공간에 설치된 일조량 측정 센서로부터 각 구역의 일조량을 측정한 일조량 데이터를 수집하고, 일조량 데이터를 기반으로 실내 공간의 구역 별 일조량 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 구역 별 일조량 정보는 각 구역의 평균 일조량, 최소 및 최대 일조량, 일조량의 변동 패턴 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
S202 단계에서, 장치(30)는 실내 공간에 설치된 모션 센서로부터 실내 공간의 구역 별 활동 정보를 획득할 수 있다.
실내 공간의 각각의 구역에는 사용자의 구역 별 활동 정보를 수집하기 위한 모션 센서(Motion sensor)가 설치될 수 있다. 장치(30)는 모션 센서와 유무선으로 통신하며 신호를 송수신할 수 있다.
모션 센서는 물체의 동작을 감지하기 위해 센서를 사용하는 전자장치를 의미할 수 있다. 모션 센서는 패시브 적외선 센서, 마이크로파 센서, 초음파 센서, 단층 모션 센서, 제스처 감지기 및 컴퓨터 비전 소프트웨어, 모션 센서 카메라 등이 포함될 수 있을 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
장치(30)는 모션 센서로부터 사용자의 활동 데이터를 수신하여 실내 공간의 구역 별 출입했는지 여부, 실내 공간에서의 활동 시간, 활동 횟수, 실내 공간의 위치, 시간대, 및 날짜 등과 매칭하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
장치(30)는 모션 센서로부터 사용자가 실내 공간에 출입했는지 여부, 실내 공간에서의 활동 시간, 활동 횟수 등을 포함하는 활동 정보를 획득할 수 있다.
S203 단계에서, 장치(30)는 실내 공간의 평면도를 포함하는 실내 공간 정보를 사용자의 단말(10)로부터 수신할 수 있다.
장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 실내 공간의 평면도를 수신하고, 평면도 및 평면도에 해당하는 실내 공간 정보를 매칭하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 평면도는 캐드 파일(예컨대, DWG 파일) 형식의 이미지일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
평면도는 건물의 가로 단면을 보여주는 이미지로서, 건물의 한 층 또는 층의 특정 부분을 시각적으로 나타내며, 주로 건물 내부의 레이아웃과 각 구획의 배치를 나타낸다. 평면도는 벽, 문, 창문, 계단, 문과 같은 세부 사항을 포함하여 건물의 실내 공간의 구조를 상세하게 보여주며, 인테리어 디자인과 실내 공간에 구비된 설비의 배치에 대한 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
실내 공간 정보는 실내 공간의 평면도를 포함할 수 있으며, 실내 공간 정보는 실내 공간에 해당하는 건물의 위치, 시공일, 층수, 실내 공간의 면적, 실내 공간에서 각 구역의 사용 목적 및 크기 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
S204 단계에서, 장치(30)는 일조량 정보, 활동 정보 및 실내 공간 정보를 기반으로 가구 설계 정보를 생성할 수 있다. 이때, 일조량 정보, 활동 정보 및 실내 공간 정보를 기반으로 가구 설계 정보를 생성하는 과정에 대한 자세한 설명은 도 3 내지 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.
S205 단계에서, 장치(30)는 평면도 및 가구 설계 정보를 이용하여 실내 공간의 가구 설계도를 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 장치(30)는 평면도에 가구 설계 정보를 결합하여 실내 공간의 가구 설계도를 생성할 수 있다. 이때, 실내 공간의 가구 설계도를 생성하는 과정에 대한 자세한 설명은 도 6을 참조하여 후술하기로 한다.
도 3은 일실시예에 따른 구역 별 기본 가구의 개수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(30)는 실내 공간 정보로부터, 구역의 사용 목적 및 크기를 확인할 수 있다.
실내 공간은 여러 구역으로 나누어져 있을 수 있으며, 실내 공간의 각각의 구역의 사용 목적 및 크기가 데이터베이스에 미리 저장되어 있을 수 있다.
예를 들어, 사용 목적은 작업 공간, 휴식 공간, 식사 공간 및 위생 공간 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
S302 단계에서, 장치(30)는 사용 목적 및 크기에 따라 미리 설정된 기본 가구를 추출할 수 있다.
장치(30)의 데이터베이스에는 실내 공간의 각 구역 별 사용 목적에 따라 기본 가구의 종류가 저장되어 있을 수 있으며, 각 구역 별 크기에 따라 기본 가구의 기본 개수가 저장되어 있을 수 있다.
장치(30)의 데이터베이스에는 각 기본 가구의 이름, 제조사명, 브랜드명, 제조일자, 판매하는 가구 업체, 가구의 높이, 가구의 무게, 가구의 이미지, 소재, 소음 감소 패드 부착 여부 등에 대한 가구 정보가 각 기본 가구와 매칭되어 저장되어 있다.
예를 들어, 사용 목적은 작업 공간, 휴식 공간, 식사 공간 및 위생 공간인 경우, 작업 공간의 기본 가구의 종류는 책상, 의자, 책장, 작업등 등을 포함하고, 휴식 공간의 기본 가구의 종류는 소파, 테이블, 선반, 침대, 스툴 등을 포함하고, 식사 공간에는 식탁, 식기장, 의자 등을 포함하고, 위생 공간에는 변기, 세면대, 샤워기, 욕조, 거울 등을 포함하여 각 구역의 사용 목적에 따른 기본 가구의 종류가 매칭되어 저장되어 있을 수 있으나, 이는 예시일 뿐이며 이에 한정되지는 않는다.
예를 들어, 구역의 크기가 0~15 m²인 경우 기본 가구의 개수가 3개, 구역의 크기가 16~25 m²인 경우 기본 가구의 개수가 4개, 구역의 크기가 26~35 m²인 경우 기본 가구의 개수가 5개, 구역의 크기가 36 m² 이상인 경우 기본 가구의 개수가 6개로 각 구역의 크기에 따른 기본 가구의 개수가 매칭되어 저장되어 있을 수 있으나, 이는 예시일 뿐이며 이에 한정되지는 않는다.
예를 들어, 실내 공간에서 제1 구역의 사용 목적이 작업 공간이고, 크기가 20 m²인 경우, 장치(30)는 제1 구역의 기본 가구를 책상 1개, 의자 1개, 책장 1개 및 작업등 1개로 기본 가구를 추출할 수 있다.
S303 단계에서, 장치(30)는 활동 정보로부터 사용자의 구역 별 활동 시간을 확인할 수 있다.
장치(30)는 모션 센서로부터 사용자가 실내 공간에 출입했는지 여부, 실내 공간에서의 활동 시간, 활동 횟수 등을 포함하는 활동 정보를 획득할 수 있다. 장치(30)는 활동 정보로부터 사용자가 실내 공간에서 각 구역 별 얼마나 활동했는지에 대한 구역 별 활동 시간을 확인할 수 있다.
S304 단계에서, 장치(30)는 실내 공간에 설치된 센서로부터 실내 공간의 구역 별 소리 정보를 획득할 수 있다.
실내 공간의 각각의 구역에는 구역 별 소리 정보를 수집하기 위한 소리 센서가 설치될 수 있다. 장치(30)는 소리 센서와 유무선으로 통신하며 신호를 송수신할 수 있다.
소리 센서는 구역에서 발생하는 소리의 세기, 주파수 특성, 소음 발생 패턴, 데시벨 등의 소리 데이터를 수집하는 전자장치를 의미할 수 있다.
장치(30)는 소리 센서로부터 각 구역의 소리 데이터를 수신하여 실내 공간의 구역 별 소리의 세기, 주파수 특성, 소음 발생 패턴, 데시벨, 실내 공간의 위치, 시간대, 및 날짜 등과 매칭하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
장치(30)는 모션 센서로부터 실내 공간의 각 구역 별 소리의 세기, 주파수 특성, 소음 발생 패턴, 데시벨 등을 포함하는 소리 정보를 획득할 수 있다.
S305 단계에서, 장치(30)는 소리 정보로부터 구역 별 소리의 세기를 확인할 수 있다.
S306 단계에서, 장치(30)는 구역 별 기본 가구의 개수를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 구역의 크기에 따라 미리 설정된 기본 개수에 활동 시간에 비례하여 결정된 제1 가중치 및 소리의 세기에 반비례하여 결정된 제2 가중치를 적용하여 구역 별 기본 가구의 개수를 결정할 수 있다.
장치(30)는 활동 시간이 길수록 제1 가중치를 높게 결정하고, 활동 시간이 짧을수록 제1 가중치를 낮게 결정할 수 있다.
장치(30)는 소리의 세기가 강할수록 제2 가중치를 낮게 결정하고, 소리의 세기가 약할수록 제2 가중치를 높게 결정할 수 있다.
장치(30)는 구역의 크기에 따라 미리 설정된 기본 개수에 활동 지수 및 소리의 세기에 기반하여 결정된 각각의 가중치를 적용하여 기본 개수를 수정할 수 있다.
즉, 장치(30)는 실내 공간에서의 각 구역의 특성에 따라 각 구역에 배치될 가구의 수를 조절하여 최적화된 환경을 조성하도록 할 수 있다. 예를 들어, 장치(30)는 활동이 상대적으로 많은 구역이나 소음이 적은 구역에는 더 많은 가구를 배치하고, 활동이 적은 구역이나 소음이 많은 구역에는 가구의 수를 줄임으로써 효율적인 공간 활용을 도모할 수 있다.
장치(30)는 사용자가 활동이 많은 구역에 더 많은 가구를 배치함으로써 해당 구역의 공간을 최대한 활용할 수 있도록 하며, 사용자의 활동에 따라 공간을 최적화하고 효율적으로 활용할 수 있도록 할 수 있다. 또한, 소음이 큰 구역에는 가구를 덜 배치하여 소음을 관리할 수 있으며, 예를 들어, 작업 영역이나 공부하는 곳과 같이 조용한 환경이 필요한 공간에서는 가구의 수를 줄여 안정된 환경을 조성할 수 있다.
장치(30)는 활동이 적은 구역이나 소음이 큰 구역에서는 가구의 수를 줄임으로써, 각 구역의 목적에 맞게 적절한 종류 및 적절한 수의 가구를 배치하여 자원을 효율적으로 활용하고, 불필요한 조명이나 전력 소비를 최소화하여 에너지 효율성을 높일 수 있다.
즉, 장치(30)는 각 구역의 특성에 맞게 가구를 조절함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다. 특정 활동에 필요한 가구를 적절히 배치함으로써 사용자의 경험을 향상시킬 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 주요 구역 및 일반 구역에서 기본 가구를 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(30)는 실내 공간의 구역 중 주요 구역 및 일반 구역으로 분류할 수 있다.
구체적으로, 장치(30)는 실내 공간의 구역 별 활동 시간을 확인하고, 실내 공간의 구역 중 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하는 구역을 주요 구역으로 분류하고, 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하지 않는 구역을 일반 구역으로 분류할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.
이때, 주요 구역은 사용자의 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하는 것에 해당되는 구역으로, 사용자가 오래 머물러 있으며 활동이 상대적으로 많은 구역이며, 일반 구역은 사용자의 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하지 않는 것에 해당되는 구역으로, 사용자가 상대적으로 활동이 적은 구역을 의미할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간의 구역을 주요 구역과 일반 구역으로 분류함으로써, 사용자의 실내 활동 패턴을 파악할 수 있다.
S402 단계에서, 장치(30)는 추출된 기본 가구의 높이를 확인할 수 있다.
장치(30)는 S302 단계에서 각 구역 별 추출된 기본 가구를 확인하고, 기본 가구의 높이를 확인할 수 있다.
S403 단계에서, 장치(30)는 주요 구역에서의 일조량이 미리 설정된 기준 이상에 해당되는 구역에서 제1 배열을 이용하여 기본 가구를 배치할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.
구체적으로, 장치(30)는 주요 구역에서의 일조량이 미리 설정된 기준 이상에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 높은 순서대로 결정된 제1 배열을 이용하여 기본 가구를 배치할 수 있다.
장치(30)는 자연광을 최대한 활용하고, 일조량이 상대적으로 높은 주요 구역에서는 창가에 높은 가구를 배치함으로써 실내 공간에 햇빛이 과도하게 들어오는 것을 방지할 수 있으며, 제1 배열을 통해 높은 가구를 창가에 우선적으로 배치함으로써 햇빛이 적절하게 산란되고 실내 공간에서 눈부심이나 불쾌함을 최소화하여, 실내 공간에서의 일조량을 최적화할 수 있다.
장치(30)는 일조량이 높은 주요 구역에서는 높은 가구를 중심으로 배치함으로써 사용자가 자연광을 최대한 활용하면서 공간을 활용할 수 있도록 한다.
장치(30)는 일조량이 높은 구역에서는 높은 가구가 창가부터 순서대로 배치함으로써, 시각적으로 조화로운 디자인이 형성할 수 있으며, 공간을 효율적으로 활용하고, 사용자의 시각적 편안함을 증진시킬 수 있다.
S404 단계에서, 장치(30)는 주요 구역에서 일조량이 미리 설정된 기준 미만에 해당되는 구역에서 제2 배열을 이용하여 기본 가구를 배치할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.
구체적으로, 장치(30)는 주요 구역에서 일조량이 미리 설정된 기준 미만에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 낮은 순서대로 결정된 제2 배열을 이용하여 기본 가구를 배치할 수 있다.
장치(30)는 일조량이 낮은 주요 구역에서는 창가에 더 낮은 가구를 먼저 배치하는 제2 배열을 이용하여 기본 가구를 배치함으로써, 자연채광을 최대한 활용하고 에너지 소비를 줄이고 에너지 효율성을 높일 수 있다. 또한, 시야를 개선하고 사용자가 활동하는 동안에도 충분한 채광을 제공할 수 있도록 한다.
S405 단계에서, 장치(30)는 활동 시간에 기반하여 여유 영역의 크기를 결정할 수 있다.
장치(30)는 일반 구역에서의 각 구역의 활동 시간을 확인하고, 활동 시간에 반비례하여 여유 영역의 크기를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 장치(30)는 활동 시간이 길수록 여유 영역의 크기를 작게 결정하고, 활동 시간이 짧을수록 여유 영역의 크기를 크게 결정할 수 있다.
S406 단계에서, 장치(30)는 일반 구역에서 여유 영역을 제외한 영역에 기본 가구를 배치할 수 있다.
장치(30)는 활동이 적은 구역에서 여유 영역의 크기를 적절히 결정함으로써, 해당 구역에 필요한 만큼의 가구만 배치할 수 있도록 하여, 공간을 효율적으로 활용하여 불필요한 비용을 절감하고, 미사용 공간을 최소화하도록 할 수 있다.
장치(30)는 활동이 적은 구역에는 필요한 만큼의 가구를 배치하고, 그 외의 영역은 여유롭게 남겨두어 사용자에게 편안하고 쾌적한 공간을 제공할 수 있다.
장치(30)는 여유 영역을 적절히 고려하여 여유 영역을 제외한 공간에 가구를 배치함으로써, 실내 공간에서의 구역 간의 조화로운 디자인을 유지할 수 있도록 한다. 사용자는 여유로운 공간에서 휴식을 취하거나 다양한 활동을 할 수 있으며, 이는 시각적으로도 조화를 이루어 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 구역 별 가구의 색상을 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(30)는 각 구역의 창문에 해당되는 위치에 설치된 카메라로부터 외부를 촬영한 이미지를 획득할 수 있다.
이때, 각 구역의 창문에 해당되는 위치에는 카메라가 미리 설치될 수 있으며, 장치(30)는 카메라와 유무선으로 통신할 수 있으며, 카메라로부터 각 구역의 외부가 촬영된 이미지를 수신하고, 수신한 이미지를 각 실내 공간의 구역과 매칭하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
S502 단계에서, 장치(30)는 이미지의 평균 색상 정보를 생성할 수 있다.
장치(30)는 각 구역의 창문에 설치된 카메라는 외부의 풍경이나 환경을 촬영한 이미지를 획득할 수 있다.
장치(30)는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 이미지의 전처리 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이미지의 크기를 조정하거나 노이즈를 제거하는 등의 전처리가 수행될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
장치(30)는 이미지의 픽셀들의 평균 색상을 추출할 수 있으며, 해당 구역의 외부 환경의 주요 색상을 대표하는 값으로 산출될 수 있다.
장치(30)는 각 구역의 창문에서 촬영한 이미지의 평균 색상 정보를 생성함으로써, 해당 구역의 외부 환경을 반영한 자연스럽고 조화로운 색상 정보를 얻을 수 있다.
S503 단계에서, 장치(30)는 평균 색상 정보를 기반으로 구역 별 가구의 주요 색상을 결정할 수 있다.
장치(30)는 평균 색상 정보를 기반으로 구역 별 가구의 주요 색상을 결정함으로써, 각 구역의 외부 환경과 가구가 조화롭게 어우러지도록 색상을 결정할 수 있다. 장치(30)는 색상 조합의 조화를 고려하여 각 가구 요소 간에 일관된 색상 테마를 형성하고, 전체적인 인테리어 디자인에 적합한 색감을 결정할 수 있다.
장치(30)는 각 구역에서 가구의 주요 색상을 결정함으로써 전체 실내 공간에 일관된 디자인을 부여할 수 있으며, 외부 환경의 평균 색상 정보를 활용하여 가구의 주요 색상을 결정하면, 자연스럽게 외부와 내부 사이의 일관성을 유지하고, 조화로운 색상 테마를 형성할 수 있다.
외부 환경을 반영한 가구의 주요 색상은 주변 환경과의 조화를 강화하며, 실내의 자연스러운 느낌을 제공할 수 있다.
또한, 외부에서 얻은 색상 정보는 계절이나 날씨 변화에 따라 변할 수 있으며, 이를 활용하여 실내 공간의 색감을 조정함으로써 계절과 날씨에 맞춘 인테리어를 구현할 수 있다.
S504 단계에서, 장치(30)는 구역 별 일조량에 기반하여 가구의 밝기를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 구역 별 일조량이 높을수록 가구의 밝기를 높게 결정하고, 구역 별 일조량이 낮을수록 가구의 밝기를 낮게 결정할 수 있다.
장치(30)는 구역 별로 가구의 밝기를 일조량에 맞게 조절함으로써, 시공간 일관성을 유지할 수 있으며, 공간 전체가 일관된 느낌을 주며, 사용자에게 안정감을 제공할 수 있다.
S505 단계에서, 장치(30)는 일조량 정보로부터 미리 설정된 기간 동안의 구역 별 일조량의 변화량을 확인할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.
S506 단계에서, 장치(30)는 일조량의 변화량에 기반하여 구역 별 가구의 채도를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 일조량의 변화량이 높을수록 구역 별 가구의 채도를 높게 결정하고, 일조량의 변화량이 낮을수록 구역 별 가구의 채도를 낮게 결정할 수 있다.
장치(30)는 일조량의 변화에 따라 가구의 채도를 조절함으로써, 실내 공간에서의 색감 표현을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 밝은 환경에서는 생생하고 선명한 색감이 돋보이며, 어두운 조명에서는 부드러운 색감이나 따뜻한 톤을 표현할 수 있다. 즉, 장치(30)는 일조량의 변화에 맞게 가구의 채도를 조절함으로써, 실내 공간에 감성적인 효과를 부여할 수 있다.
S507 단계에서, 장치(30)는 주요 색상에 밝기 및 채도를 적용하여 구역 별 가구의 색상을 결정할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서 각 구역의 외부 환경의 이미지와 일조량을 고려하여 가구의 색상을 결정함으로써, 실내외 환경 관의 시각적 일관성을 제공할 수 있으며, 자연광을 최대한 활용함으로써 실내 공간에서의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다.
장치(30)는 외부 환경과 일조량에 기반하여 실내 공간의 가구를 디자인함으로써 사용자에게 더 나은 실내 공간의 디자인의 품질을 제공하고, 실내 환경을 더욱 효과적으로 다양한 외부 조건에 반영하도록 할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 실내 공간의 3D 설계도를 사용자에게 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 장치(30)는 가구 설계도를 기반으로 실내 공간의 3D 설계도를 생성할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 평면도 및 가구 설계 정보를 기반으로 가구 설계도를 생성하고, 가구 설계도를 3D 모델링 소프트웨어를 사용하여 실내 공간의 3D 설계도를 생성할 수 있다. 이때, 3D 설계도를 생성하는 과정은 통상의 기술자에게 자명한 사항이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
S602 단계에서, 장치(30)는 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정할 수 있다. 이때, 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하는 과정에 대한 자세한 설명은 도 6 내지 도 8을 참조하여 후술하기로 한다.
S603 단계에서, 장치(30)는 뷰 포인트를 적용하여 3D 설계도를 사용자의 단말(10)로 제공할 수 있다.
장치(30)는 설계도의 뷰 포인트를 설정함으로써, 사용자가 실내 공간을 더 쉽게 이해하도록 할 수 있으며, 사용자 친화적인 뷰 포인트는 사용자가 특정 구역이나 가구를 직관적으로 파악할 수 있도록 도와줄 수 있다.
또한, 3D 설계도를 제공함으로써, 사용자는 가구 배치 및 디자인에 대한 직관적인 평가를 할 수 있으며, 필요에 따라 수정이 필요한 부분을 빠르게 식별하고, 디자인을 더욱 완성도 있게 조정할 수 있다.
장치(30)는 뷰 포인트를 설정하고 뷰 포인트를 적용하여 3D 설계도를 제공함으로써, 사용자가 3D 뷰를 통해 공간을 더 잘 이해하도록 하여 가구 배치나 디자인에 대한 의사 결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 사용자는 다양한 시각적인 각도에서 가구의 모습을 확인할 수 있다.
뷰 포인트를 적용하여 제공되는 3D 설계도는 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다. 사용자는 자신의 공간을 더 잘 이해하고, 디자인된 가구의 실제 모습을 확인함으로써 전반적으로 더 만족스러운 경험을 얻을 수 있다.
3D 가구 설계도를 사용자에게 제공할 때 뷰 포인트를 설정하는 과정은 사용자가 가구의 디자인 및 배치를 가장 명확하게 이해할 수 있도록 하고, 뷰 포인트는 사용자에게 가구 설계의 핵심을 효과적으로 전달할 수 있도록 할 수 있다.
도 7은 일실시예에 따른 뷰 포인트의 구역 및 구역에서의 위치를 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 장치(30)는 일조량 정보로부터 현재 시점에 일조량이 가장 높은 것에 해당하는 구역을 뷰 포인트의 구역으로 결정할 수 있다.
장치(30)는 높은 일조량을 가진 구역을 뷰 포인트로 설정함으로써, 사용자는 자연스러운 시각화를 경험할 수 있으며, 높은 가장 높은 일조량을 가진 구역의 가구 배치와 구조의 세부 사항을 강조하여 더욱 명확하게 전달할 수 있다.
즉, 장치(30)는 가구 설계도에서 구역의 일조량이 가장 높은 곳을 뷰 포인트의 구역으로 결정함으로써, 해당 구역의 일조량을 강조하여 사용자에게 전달할 수 있다.
장치(30)는 현재 시점에 일조량이 가장 높은 것에 해당하는 구역을 뷰 포인트의 구역으로 결정할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서의 뷰 포인트의 구역을 결정함으로써, 실내 공간에서 어떤 구역을 강조하여 사용자에게 보여줄 것인지를 결정할 수 있다.
S702 단계에서, 장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 가구 콘텐츠의 시청 이력 정보를 획득할 수 있다.
시청 이력 정보는 사용자가 시청한 가구 콘텐츠의 제목, 카테고리, 형태, 시청 시간, 시청 장소 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 가구 콘텐츠는 AVI, MGP, FLV, M4V, MP4, WMV, OGV, WEBM, MOV 확장자 형식이 될 수 있으며, 그 외의 동영상 확장자 형식이 될 수도 있다.
장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 사용자가 시청한 콘텐츠의 시청 이력 정보를 획득하고, 획득한 시청 이력 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
S703 단계에서, 장치(30)는 가구 콘텐츠에서의 음성을 추출할 수 있다.
S704 단계에서, 장치(30)는 추출된 음성을 텍스트로 변환할 수 있다.
구체적으로, 장치(30)는 STT 기술을 수행할 수 있는데, STT는 Speech-to-Text로, 음성 데이터로부터 음향모델, 어휘/발음사전, 언어모델을 포함한 인식 네트워크 모델을 생성하는 오프라인 학습단계와 사용자가 발성한 음성을 인식하는 온라인 탐색 단계를 통해 가구 콘텐츠를 통해 추출된 음성을 텍스트로 변환할 수 있다.
S705 단계에서, 장치(30)는 텍스트를 기반으로 가구 콘텐츠에서의 주요 키워드를 획득할 수 있다. 이때, 텍스트에서 주요 키워드를 선정하는 과정은 통상의 기술자에게 자명한 사항이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다. 예를 들어, 장치(30)는 자연어 처리 기술을 기반으로 가구 콘텐츠에서 주요 키워드를 추출할 수 있으나, 이는 예시일 뿐 이에 한정되지는 않는다.
장치(30)는 가구 콘텐츠로부터 음성을 추출하고, 음성을 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트를 분석하여 가구 콘텐츠의 주요 키워드를 선정할 수 있다.
S706 단계에서, 장치(30)는 기본 가구와 관련된 키워드 중 주요 키워드가 포함된 것에 해당하는 기본 가구를 뷰 포인트의 구역에서의 위치로 결정할 수 있다.
장치(30)의 데이터베이스에는 기본 가구와 기본 가구와 관련된 키워드가 미리 매칭되어 저장되어 있을 수 있다.
예를 들어, 책상은 공부, 학생, 회의 등으로 관련된 키워드가 저장되어 있을 수 있으며, 변기는 화장실, 배변, 배설 등으로 관련된 키워드가 저장되어 있을 수 있으며, 욕조는 목욕, 반신욕, 욕실 등으로 관련된 키워드가 저장되어 있을 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
예를 들어, 장치(30)는 뷰 포인트의 구역의 목적이 '위생 공간'이고, 가구 콘텐츠로부터 추출된 주요 키워드가 '목욕'인 경우, 기본 가구와 관련된 키워드 중 주요 키워드가 포함된 '욕조'를 뷰 포인트의 구역에서의 위치로 결정할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서의 뷰 포인트의 구역의 위치를 결정함으로써, 각 구역에서 어느 위치에서 시각화 할지를 결정할 수 있다.
장치(30)는 가구 콘텐츠의 음성을 텍스트로 변환하고 키워드를 추출하여 해당하는 가구를 자동으로 뷰 포인트에 배치함으로써 디자인 작업을 자동화하고 편의성을 높일 수 있다.
장치(30)는 사용자가 선호하는 내용과 관련된 키워드를 기반으로 뷰 포인트의 구역에서의 위치를 결정함으로써, 구역에서 사용자가 관심이 있는 가구의 위치를 우선적으로 노출시켜 사용자에게 제공할 수 있으므로, 관심사가 일치하는 가구를 빠르고 쉽게 파악할 수 있고, 가구 설계도에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 뷰 포인트를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 장치(30)는 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구의 평균 높이를 산출할 수 있다.
S802 단계에서, 장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 사용자의 키를 확인할 수 있다.
장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 사용자의 키에 대한 정보를 수신할 수 있다.
S803 단계에서, 장치(30)는 기본 가구의 평균 높이 및 사용자의 키의 비율에 기반하여 뷰 포인트의 높이를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 각 구역에서의 기본 가구의 평균 높이와 사용자의 키의 비율을 산출하고, 기본 가구의 평균 높이 및 사용자의 키의 비율에 비례하여 뷰 포인트의 높이를 결정할 수 있다.
장치(30)는 사용자의 키 및 구역에 배치된 가구의 높이에 따라 뷰 포인트의 높이를 조절함으로써, 사용자는 보다 편안한 시야를 얻을 수 있으며, 키에 맞춘 높이로 설정되면, 사용자는 화면을 더 잘 볼 수 있고, 설계도에 더 몰입할 수 있게 되는 효과가 있다.
장치(30)는 사용자의 키에 따라 뷰 포인트의 높이를 조정하하여 시각적 편의성이 향상되고, 높이에 맞게 조절된 뷰 포인트는 사용자가 콘텐츠를 더 잘 인지하고, 시야에 편안함을 제공할 수 있다.
장치(30)는 기본 가구의 평균 높이와 사용자의 키 비율에 기반하여 뷰 포인트를 조절함으로써, 화면 상의 가구 배치가 현실적인 환경을 반영할 수 있고, 사용자에게 가상 공간에서도 실제 환경과 유사한 경험을 제공할 수 있다.
사용자의 키에 따른 뷰 포인트의 높이 조절은 사용자의 편의성을 강화할 수 있다. 키에 맞게 조절된 뷰 포인트는 사용자가 스마트폰, 태블릿 등의 디바이스를 사용할 때 더 편리하게 콘텐츠에 접근하고 상호작용할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서의 뷰 포인트의 높이를 결정함으로써, 시각화하려는 구역에서의 뷰 포인트의 높낮이를 결정할 수 있다. 장치(30)는 다양한 높낮이에서의 시각화를 통해 다양한 시점에서의 뷰를 제공할 수 있다.
S804 단계에서, 장치(30)는 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구 중 높이가 가장 높은 가구의 높이 또는 높이가 가장 낮은 가구의 높이와 평균 높이와의 차이를 산출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구 중 높이가 가장 높은 가구의 높이와 평균 높이의 차이 또는 높이가 가장 낮은 가구의 높이와 평균 높이의 차이를 산출할 수 있다.
장치(30)는 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구 중 높이가 가장 높은 가구의 높이와 평균 높이의 차이 또는 높이가 가장 낮은 가구의 높이와 평균 높이의 차이를 산출하고, 차이에 비례하여 뷰 포인트의 각도를 결정할 수 있다.
S805 단계에서, 장치(30)는 차이에 기반하여 뷰 포인트의 각도를 결정할 수 있다.
장치(30)는 뷰 포인트의 각도가 가구의 높이와 관련하여 차이에 비례적으로 조절되므로, 가구 높이의 상대적인 비율을 유지할 수 있도록 하며, 사용자에게 현실적이고 일관된 공간 감각을 제공하여 더 자연스러운 환경을 조성할 수 있다.
예를 들어, 장치(30)는 높이의 차이가 큰 가구가 존재하는 경우, 각도를 높게 설정할 수 있으며, 구역 전체에서 해당 가구를 한눈에 볼 수 있도록 하여, 시각적인 효과를 강화할 뿐만 아니라 사용자에게 해당 가구의 높이를 뚜렷하게 보여줄 수 있다.
또한 사용자는 높은 각도에서 가구의 디자인이나 배치를 효과적으로 확인할 수 있으며, 가구의 상호작용, 조화, 또는 비효율적인 부분을 찾아내는 데 도움이 될 수 있다.
즉, 장치(30)는 뷰 포인트의 각도를 가구의 높이에 기반하여 설정함으로써 사용자는 다양한 높이의 가구를 효과적으로 비교할 수 있으며, 가구 간의 디자인 차이나 높이의 차이를 명확하게 인식할 수 있도록 도와줄 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서의 뷰 포인트의 각도를 결정함으로써, 어떤 각도에서 가구 설계도를 시각화할 것인지를 결정하여 사용자에게 최적의 시각을 제공할 수 있다.
S806 단계에서, 장치(30)는 사용자와 사용자의 단말(10)의 화면의 거리를 확인하고, 거리에 기반하여 뷰 포인트의 확대 비율을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 사용자와 사용자의 단말(10)의 화면의 거리가 멀수록 확대 비율을 높게 결정하고, 사용자와 사용자의 단말(10)의 화면의 거리가 가까울수록 확대 비율을 낮게 결정할 수 있다.
장치(30)는 실내 공간에서의 뷰 포인트의 확대 비율을 결정함으로써 각 구역에서의 뷰의 크기를 결정하여 사용자가 세부사항을 쉽게 확인할 수 있도록 할 수 있다.
장치(30)는 사용자와 단말 간의 거리에 따라 확대 비율을 조절함으로써, 사용자는 화면에서 보이는 가구를 더 효과적으로 조절하고 적절한 시각적 효과를 얻을 수 있다.
즉, 장치(30)는 사용자와 단말 사이의 거리에 따라 확대 비율을 동적으로 조절함으로써 사용자에게 다양한 환경에서 최적의 시각적 경험을 제공할 수 있다.
S807 단계에서, 장치(30)는 구역, 구역에서의 위치, 높이, 각도 및 확대 비율을 기반으로 뷰 포인트를 설정할 수 있다.
장치(30)는 다양한 요소들을 종합적으로 고려하여 뷰 포인트를 설정함으로써 사용자에게 최적화된 시점이 적용된 3D 가구 설계도를 제공할 수 있다. 장치(30)는 뷰 포인트를 구역의 특성과 활동 시간, 사용자의 선호도, 거리 등을 고려하여 동적으로 조절함으로써, 사용자는 실내 공간을 다양한 각도, 위치와 확대 비율로 살펴볼 수 있으며, 특정 구역이나 가구에 더 집중하여 탐색할 수 있다. 또한, 사용자의 선호하는 내용과 관련된 키워드, 사용자와 단말의 거리에 따른 확대 비율 등을 고려하여 더욱 맞춤형으로 사용자 경험을 형성할 수 있다. 이러한 종합적인 효과는 사용자에게 직관적이고 편리한 3D 가구 설계도를 제공하여 만족스러운 공간 디자인 결정을 도와줄 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 활동 정보 및 소리 정보를 기반으로 가구를 배치하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 먼저, S901 단계에서, 장치(30)는 구역 별 추출된 기본 가구의 이미지를 포함하는 가구 정보를 획득할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 구역 별 추출된 기본 가구의 이미지를 포함하는 가구 정보를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
S902 단계에서, 장치(30)는 주요 구역에 포함된 기본 가구의 이미지로부터 가구의 모서리의 라운딩 처리 정도를 확인할 수 있다.
장치(30)는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 가구의 각 모서리를 식별하고 라운딩 처리 정도를 분석할 수 있다. 이때, 라운딩 처리 정도는 가구 모서리가 얼마나 부드럽게 둥글게 처리되었는지를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 라운딩 정도는 일반적으로 0부터 1까지의 값으로 표현될 수 있으며, 0에 가까울수록 가구의 모서리가 날카로우며, 1에 가까울수록 부드러운 라운딩이 적용된 것을 나타낼 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
S903 단계에서, 장치(30)는 모서리의 라운딩 처리 정도에 기반하여 주요 구역에서 가구를 배치할 수 있다.
장치(30)는 모서리의 라운딩 처리 정도가 1에 가까울수록 우선적으로 주요 구역에서 가구를 배치할 수 있다. 이를 통해, 활동 시간이 높은 주요 구역에서 라운딩 처리 정도가 높은 가구를 우선적으로 배치함으로써, 실내 공간에서의 안전성을 높이고 사용자의 건강과 안전을 고려할 수 있다.
S904 단계에서, 장치(30)는 가구 정보로부터 구역 별 추출된 기본 가구의 무게, 소재, 소음 감소 패드 부착 여부를 포함하는 소음 기능을 확인할 수 있다.
S905 단계에서, 장치(30)는 소음 기능을 기반으로 기본 가구의 소음 방지 지수를 결정할 수 있다.
장치(30)의 데이터베이스에는 가구의 소재에 따른 소음 지수가 미리 매칭되어 저장되어 있을 수 있다. 소음 지수가 높을수록 소음 발생이 높은 소재의 가구를 의미할 수 있다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 기본 가구의 무게가 가벼울수록, 소재의 소음 지수가 낮을수록, 소음 감소 패드가 부착된 경우, 소음 방지 지수를 높게 결정하고, 기본 가구의 무게가 무거울수록, 소재의 소음 지수가 높을수록, 소음 감소 패드가 부착되지 않은 경우, 소음 방지 지수를 낮게 결정할 수 있다.
S906 단계에서, 장치(30)는 구역 별 소리의 세기가 큰 순서대로 소음 방지 지수가 높은 기본 가구를 우선적으로 배치할 수 있다.
장치(30)는 특정 구역에서 소리가 더 많이 발생하는 경우 해당 구역에 소음 방지 기능이 강화된 가구를 배치함으로써 소음을 최소화할 수 있다.
장치(30)는 주요 소음이 발생하는 구역에 더 효과적인 소음 방지 가구를 배치하여 소음을 최소화하여 실내 공간에서 소음을 효과적으로 관리하도록 할 수 있다.
도 10은 일실시예에 따른 가구 업체를 매칭 상대로 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
일실시예에 따르면, 장치(30)는 이미지를 기초로 특정 가구가 사용자의 니즈로 파악되면, 해당 가구를 추천하는 판매 페이지를 제공하면서, 해당 가구를 판매한 가구 업체를 찾아 매칭한 후, 매칭된 가구 업체를 사용자에게 추천해줄 수 있다. 여기서, 가구 업체는 가구를 판매하는 가구 업체를 의미할 수 있다.
도 10을 참조하면, 먼저, S1001 단계에서, 장치(30)는 사용자의 단말(10)로부터 가구 설계도에 포함된 가구 중 사용자가 원하는 가구를 보여주기 위해 선택된 이미지를 수신할 수 있다. 여기서, 이미지는 사용자의 단말(10)을 통해 촬영되어 생성된 이미지일 수 있고, 외부에서 획득되어 사용자의 단말(10)의 메모리에 저장된 이미지일 수도 있다.
구체적으로, 사용자는 사용자의 단말(10)을 통해 자신이 원하는 가구를 보여주기 위해 이미지를 선택할 수 있으며, 사용자의 단말(10)은 이미지가 선택되면, 이미지를 장치(30)로 전송할 수 있다.
S1002 단계에서, 장치(30)는 이미지를 제1 가구를 포함하는 이미지로 분석할 수 있다.
즉, 장치(30)는 이미지가 수신되면, 이미지가 무엇을 포함하는 이미지인지 분석할 수 있다. 예를 들어, 장치(30)는 가구 별로 학습된 이미지와 이미지를 비교한 결과, 특정 가구의 이미지들과 이미지가 어느 정도 일치하는 것으로 확인되면, 이미지를 특정 가구를 촬영한 이미지로 분석할 수 있다.
또한, 장치(30)는 가구 별로 학습된 이미지와 이미지를 비교한 결과, 제1 가구 이미지들과 이미지가 어느 정도 일치하는 것으로 확인되면, 이미지를 제1 가구를 촬영한 이미지로 분석할 수 있다.
상술한 바와 같이, 장치(30)는 미리 학습된 이미지에 기초하여, 이미지가 특정 가구를 촬영한 이미지인지 분석하거나, 특정 가구를 촬영한 이미지인지 분석할 수 있다.
또한, 장치(30)는 이미지를 분석한 결과, 이미지 내에서 특정 가구가 인식되면, 이미지를 특정 가구를 포함하는 이미지로 분석할 수 있다.
S1003 단계에서, 장치(30)는 이미지가 특정 가구를 촬영한 이미지로 분석되면, 특정 가구를 판매한 이력이 있는 가구 업체를 후보 그룹으로 분류할 수 있다. 이를 위해, 가구 업체들은 가구 판매 시 판매한 가구를 판매 이력에 등록할 수 있으며, 장치(30)는 데이터베이스에 가구 업체 별로 구분된 판매 이력을 저장하여 관리할 수 있다. 판매 이력은 가구 업체가 수행하여 완료된 판매 업무 내역이 누적된 정보로, 판매한 가구, 가구 판매일, 판매 장소, 판매 사이트, 판매 결과물 등을 포함하는 정보가 리스트로 구성될 수 있다.
예를 들어, 제1 가구 업체가 특정 가구를 판매한 경우, 가구 업체는 단말을 통해 가구의 판매가 완료된 현장을 촬영하여 판매 결과물인 제1 결과물을 생성할 수 있고, 생성된 제1 결과물의 등록 요청을 장치(30)로 전송할 수 있으며, 장치(30)는 제1 결과물에서 특정 가구를 인식한 후, 특정 가구를 판매 시 판매한 가구로 판매 이력에 등록할 수 있다.
상술한 바와 같이, 가구 업체가 가구 판매를 완료하면, 가구 판매가 완료된 현장을 촬영하여 판매 결과물이 생성될 수 있고, 생성된 판매 결과물을 통해 판매 시 사용된 가구가 인식되어 인식된 가구가 판매 시 사용한 가구로 판매 이력에 등록될 수 있으며, 이와 같은 과정이 가구 업체 별로 수행되면, 가구 업체들의 판매 이력이 각각 갱신될 수 있다.
장치(30)는 가구 업체들의 판매 이력을 기반으로, 가구 업체의 판매 이력에 특정 가구가 판매 시 사용한 가구로 등록되어 있는지 여부를 확인하여, 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 이력이 있는지 여부를 확인할 수 있으며, 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 이력이 있는 가구 업체를 후보 그룹으로 분류할 수 있다.
S1004 단계에서, 장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 있는지 여부를 확인할 수 있다.
S1004 단계에서 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 없는 것으로 확인되면, 장치(30)는 이미지를 통해 사용자 및 가구 업체 매칭 서비스가 제공될 수 없으므로, 다른 이미지의 선택을 요청하는 알림 메시지를 사용자의 단말(10)로 전송할 수 있으며, 알림 메시지의 확인을 통해 이미지를 대체하는 다른 이미지가 선택되면, S1001 단계로 되돌아가, 장치(30)는 선택된 다른 이미지를 수신하는 과정부터 다시 수행할 수 있다.
S1004 단계에서 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 있는 것으로 확인되면, S1005 단계에서, 장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 하나만 있는지 여부를 확인할 수 있다.
S1005 단계에서 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 제1 가구 업체 하나만 있는 것으로 확인되면, S1007 단계에서, 장치(30)는 제1 가구 업체를 사용자의 매칭 상대로 결정할 수 있다.
즉, 장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 제1 가구 업체 하나 있는 것으로 확인된 경우, 제1 가구 업체를 사용자의 매칭 상대로 결정할 수 있다.
S1005 단계에서 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 하나가 아닌 둘 이상 있는 것으로 확인되면, S1006 단계에서, 장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체 별로 매칭 점수를 산출할 수 있다. 이때, 장치(30)는 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수 및 특정 가구를 보유하고 있는 재고량을 고려하여, 후보 그룹으로 분류된 가구 업체 별로 매칭 점수를 산출할 수 있다. 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수는 판매 이력을 통해 확인될 수 있고, 특정 가구를 보유하고 있는 재고량은 보유 내역을 통해 확인될 수 있다. 이를 위해, 장치(30)는 데이터베이스에 가구 업체 별로 구분된 보유 내역을 저장하여 보유할 수 있다. 보유 내역은 가구 업체의 창고에 보관되어 있는 가구들 각각의 보유 현황을 나타낼 수 있으며, 가구 업체 요청에 의해 갱신될 수 있다.
구체적으로, 장치(30)는 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수가 많을수록 제1 점수를 높은 점수로 결정하고, 특정 가구를 보유하고 있는 재고량이 많을수록 제2 점수를 높은 점수로 결정한 후, 제1 점수 및 제2 점수를 합산하여 매칭 점수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 제1 가구 업체 및 제2 가구 업체가 후보 그룹으로 분류되어 있고, 제1 가구 업체의 판매 이력에 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 횟수가 5회 등록되어 있고, 제1 가구 업체의 관리 내역에 특정 가구의 재고량이 10개로 등록되어 있고, 제2 가구 업체의 판매 이력에 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 횟수가 3회 등록되어 있고, 제2 가구 업체의 관리 내역에 특정 가구의 재고량이 8개로 등록되어 있는 경우, 장치(30)는 제1 가구 업체에 대해서 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수 5회를 통해 제1 점수를 50점으로 산출하고 특정 가구의 재고량 10개를 통해 제2 점수를 100점으로 산출한 후, 50점 및 100점을 합산하여 제2 가구 업체의 매칭 점수를 150점으로 산출할 수 있으며, 제2 가구 업체에 대해서 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수 3회를 통해 제1 점수를 30점으로 산출하고 특정 가구의 재고량 8개를 통해 제2 점수를 80점으로 산출한 후, 30점 및 80점을 합산하여 제2 가구 업체의 매칭 점수를 110점으로 산출할 수 있다.
즉, 장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체가 둘 이상 있는 것으로 확인된 경우, 특정 가구를 이용하여 판매를 수행한 판매 횟수 및 특정 가구를 보유하고 있는 재고량을 고려하여, 후보 그룹으로 분류된 가구 업체 별로 매칭 점수를 산출할 수 있다.
장치(30)는 후보 그룹으로 분류된 가구 업체 별로 매칭 점수가 산출되면, 산출된 매칭 점수를 비교하여 어느 가구 업체의 매칭 점수가 가장 높은지 확인할 수 있다.
후보 그룹으로 분류된 가구 업체들 중 제1 가구 업체의 매칭 점수가 가장 높은 것으로 확인되면, S1007 단계에서, 장치(30)는 제1 가구 업체를 사용자의 매칭 상대로 결정할 수 있다.
S1008 단계에서, 장치(30)는 제1 가구 업체가 사용자의 매칭 상대로 결정되면, 제1 가구 업체에 대한 추천 정보와 제1 가구를 추천하는 판매 페이지의 링크 정보를 사용자의 단말(10)로 제공할 수 있다.
제1 가구 업체가 사용자의 매칭 상대로 결정되면, 제1 가구 업체에 대한 추천 정보와 해당 가구를 추천하는 판매 페이지의 링크 정보를 사용자의 단말(10)로 제공하는 과정은 사용자의 편의성과 개인화된 경험을 개선하여 가구 선택 및 구매 과정을 원활하게 수행되도록 할 수 있다.
장치(30)의 가구 업체에 대한 추천 정보와 특정 가구의 판매 페이지의 링크 정보를 제공하는 과정은 사용자에게 편의성과 접근성을 개선해줄 수 있으며, 사용자는 제1 가구 업체와 관련된 추천 정보와 가구를 쉽게 얻을 수 있으며, 이를 통해 더욱 신속하고 효율적으로 원하는 가구를 구매할 수 있다.
또한, 장치(30)는 추천 정보를 제공함으로써 사용자에게 맞는 제1 가구 업체와 관련된 가구를 발견하고 선택할 수 있는 기회를 제공할 수 있으며, 사용자는 자신의 선호도를 더욱 정확하게 반영한 가구를 선택할 수 있다.
또한, 장치(30)는 판매 페이지의 링크 정보를 제공함으로써 사용자는 제1 가구 업체의 가구 판매 페이지로 바로 이동하여 가구의 정보를 확인할 수 있다. 더불어, 가구의 판매가 활발하도록 유도하는 효과가 있다.
도 11은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
일실시예에 따른 장치(30)는 프로세서(31) 및 메모리(32)를 포함한다. 일실시예에 따른 장치(30)는 상술한 서버 또는 단말일 수 있다. 프로세서(31)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(32)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(32)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(31)는 프로그램을 실행하고, 장치(30)를 제어할 수 있다. 프로세서(31)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(32)에 저장될 수 있다. 장치(30)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 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.
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.
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.
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 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (3)

  1. 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    실내 공간에 설치된 일조량 측정 센서로부터 상기 실내 공간의 구역 별 일조량 정보를 획득하는 단계;
    상기 실내 공간에 설치된 모션 센서로부터 상기 실내 공간의 구역 별 활동 정보를 획득하는 단계;
    상기 실내 공간의 평면도를 포함하는 실내 공간 정보를 사용자의 단말로부터 수신하는 단계;
    상기 일조량 정보, 활동 정보 및 실내 공간 정보를 기반으로 가구 설계 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 평면도 및 상기 가구 설계 정보를 이용하여 실내 공간의 가구 설계도를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 가구 설계 정보를 생성하는 단계는,
    상기 실내 공간 정보로부터, 상기 구역의 사용 목적 및 크기를 확인하는 단계,
    상기 사용 목적 및 크기에 따라 미리 설정된 기본 가구를 추출하는 단계,
    상기 활동 정보로부터 사용자의 구역 별 활동 시간을 확인하는 단계,
    상기 실내 공간에 설치된 센서로부터 실내 공간의 구역 별 소리 정보를 획득하는 단계,
    상기 소리 정보로부터 구역 별 소리의 세기를 확인하는 단계,
    상기 크기에 따라 미리 설정된 기본 개수에 상기 활동 시간에 비례하여 결정된 제1 가중치 및 상기 소리의 세기에 반비례하여 결정된 제2 가중치를 적용하여 구역 별 기본 가구의 개수를 결정하는 단계,
    상기 실내 공간의 구역 중 상기 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하는 구역을 주요 구역으로 분류하고, 상기 활동 시간이 미리 설정된 기준을 만족하지 않는 구역을 일반 구역으로 분류하는 단계,
    상기 추출된 기본 가구의 높이를 확인하는 단계,
    상기 주요 구역에서의 일조량이 미리 설정된 기준 이상에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 높은 순서대로 결정된 제1 배열을 이용하여 기본 가구를 배치하는 단계,
    상기 주요 구역에서 일조량이 미리 설정된 기준 미만에 해당되는 구역에서 창가 구역부터 기본 가구의 높이가 낮은 순서대로 결정된 제2 배열을 이용하여 기본 가구를 배치하는 단계,
    상기 활동 시간에 기반하여 여유 영역의 크기를 결정하는 단계,
    상기 일반 구역에서 여유 영역을 제외한 영역에 기본 가구를 배치하는 단계,
    상기 각 구역의 창문에 해당되는 위치에 설치된 카메라로부터 외부를 촬영한 이미지를 획득하는 단계,
    상기 이미지의 평균 색상 정보를 생성하는 단계,
    상기 평균 색상 정보를 기반으로 구역 별 가구의 주요 색상을 결정하는 단계,
    상기 구역 별 일조량에 기반하여 가구의 밝기를 결정하는 단계,
    상기 일조량 정보로부터 미리 설정된 기간 동안의 구역 별 일조량의 변화량을 확인하는 단계,
    상기 일조량의 변화량에 기반하여 구역 별 가구의 채도를 결정하는 단계, 및
    상기 주요 색상에 상기 밝기 및 상기 채도를 적용하여 상기 구역 별 가구의 색상을 결정하는 단계를 포함하는,
    실내 일조량 분석 결과 기반 가구 설계 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가구 설계도를 생성하는 단계에서, 상기 가구 설계도를 기반으로 상기 실내 공간의 3D 설계도를 생성하는 단계;
    상기 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하는 단계; 및
    상기 뷰 포인트를 적용하여 상기 3D 설계도를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 3D 설계도의 뷰 포인트를 설정하는 단계는,
    상기 일조량 정보로부터 현재 시점에 일조량이 가장 높은 것에 해당하는 구역을 뷰 포인트의 구역으로 결정하는 단계,
    상기 사용자의 단말로부터 가구 콘텐츠의 시청 이력 정보를 획득하는 단계,
    상기 가구 콘텐츠에서의 음성을 추출하는 단계,
    상기 추출된 음성을 텍스트로 변환하는 단계,
    상기 텍스트를 기반으로 가구 콘텐츠에서의 주요 키워드를 획득하는 단계,
    상기 기본 가구와 관련된 키워드 중 상기 주요 키워드가 포함된 것에 해당하는 기본 가구를 상기 뷰 포인트의 구역에서의 위치로 결정하는 단계,
    상기 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구의 평균 높이를 산출하는 단계,
    상기 사용자의 단말로부터 사용자의 키를 확인하는 단계,
    상기 기본 가구의 평균 높이 및 상기 사용자의 키의 비율에 기반하여 뷰 포인트의 높이를 결정하는 단계,
    상기 뷰 포인트의 구역에 포함된 기본 가구 중 높이가 가장 높은 가구의 높이 또는 높이가 가장 낮은 가구의 높이와 평균 높이와의 차이를 산출하는 단계,
    상기 차이에 기반하여 뷰 포인트의 각도를 결정하는 단계,
    상기 사용자와 사용자의 단말의 화면의 거리를 확인하고, 상기 거리에 기반하여 뷰 포인트의 확대 비율을 결정하는 단계, 및
    상기 구역, 구역에서의 위치, 높이, 각도 및 확대 비율을 기반으로 상기 뷰 포인트를 설정하는 단계를 포함하는,
    실내 일조량 분석 결과 기반 가구 설계 방법.
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