KR102667142B1 - 인공지능 기반 의류 판매 시스템 - Google Patents

인공지능 기반 의류 판매 시스템 Download PDF

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KR102667142B1 KR1020230193246A KR20230193246A KR102667142B1 KR 102667142 B1 KR102667142 B1 KR 102667142B1 KR 1020230193246 A KR1020230193246 A KR 1020230193246A KR 20230193246 A KR20230193246 A KR 20230193246A KR 102667142 B1 KR102667142 B1 KR 102667142B1
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Abstract

본 발명은, 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 나이, 의류 선호 브랜드, 상의/하의/악세서리/양말 등에 대한 데이터를 수집 및 인공지능 기반으로 분석하여 사용자 맞춤형 의류를 추천하며, 현재 유행하는 트렌드 의류를 크롤링으로 수집하여 제공하는 인공지능 기반 의류 판매 시스템에 관한 것이다.

Description

인공지능 기반 의류 판매 시스템{Artificial Intelligence-based System for Selling Clothing}
본 발명은 인공지능 기반 의류 판매 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 나이, 의류 선호 브랜드, 상의/하의/악세서리/양말 등에 대한 데이터를 수집 및 인공지능 기반으로 분석하여 사용자 맞춤형 의류를 추천하며, 현재 유행하는 트렌드 의류를 크롤링으로 수집하여 제공하는 인공지능 기반 의류 판매 시스템에 관한 것이다.
의류를 구입하기 위해서는, 고객이 직접 의류매장을 방문하여 자신의 사이즈에 맞고 개인적 취향에 적합한 의류를 선택하고, 해당 의류를 실제로 착용한 이후에 구매결정을 함으로써 해당 의류를 구매한다.
인터넷 쇼핑몰을 이용한 의류 구매방법으로는, 고객이 직접 의류매장을 방문하지 않고 인터넷 쇼핑몰에서 제공된 의류 정보를 검색하여 마음에 드는 옷을 살펴보고 사이즈를 선택함으로써 의류를 구매하는 방법이 있다.
이러한 경우에는, 온라인상에서 제공된 이미지나 동영상을 통해서만 고객이 의류를 선택하여 구매하므로, 실제로 배송된 의류상품에 대한 만족 비율이 낮아 반품비율이 상당히 높다는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 자신의 신체 사이즈를 입력하여 가상의 자신에게 옷을 입혀서 만족한 결과를 나타냈을 때 구입할 수 있도록 하는 입어보고 구입하는 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 방법이 제안된 바 있으며, 대한민국 특허출원 제10-2006-64149호에 개시된 바 있다.
하지만, 이러한 방법도 구매자 자신에 의해 의사결정이 이루어지므로, 만족 비율이 그다지 높지 않으며, 특히, 다른 의류와의 코딩되었을 때 주관적인 판단에 의해 구매결정이 이루어지므로, 객관적이지 못하는 문제점이 있다.
구매자의 만족도 향상을 위하여 인공지능 기반으로 분석하여 사용자 맞춤형 의류를 추천하는 방법이 제안된 바 있으며, 대한민국 공개특허 제10-2022-0050079호와, 대한민국 등록특허 제10-2575382호 등에 개시된 바 있다.
사용자로부터 추구하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 수집하고, 수집된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 자동 생성하도록 함으로써, 사용자는 쇼핑몰을 경제적 및 시간적인 자원을 많이 투입하지 않고서도 손쉽고 용이하게 이용할 수 있게 된다.
하지만, 유행하는 트렌드 의류에 대한 정보를 제공하고 있지 않아, 유행하는 트렌드 의류에 대한 만족도 개선이 요구되고 있다.
한국공개특허 제10-2008-0005321호(2008.01.11.) 한국공개특허 제10-2022-0050079호(2021.10.15.) 한국등록특허 제10-2575382호(2023.09.01.)
본 발명의 목적은 인공지능 기반으로 분석하여 사용자 맞춤형 의류를 추천함과 아울러, 현재 유행하는 트렌드 의류를 크롤링으로 수집하여 제공하는 인공지능 기반 의류 판매 시스템을 제공하는 것이다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템은, 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 성별, 나이, 의류 선호 브랜드, 구매 의류 사이즈, 구매 의류 종류에 대한 정보를 입력하는 입력부가 구비된 데이터 수집부(100); 상기 데이터 수집부(100)에서 수집된 정보가 저장되는 데이터베이스(210)와, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류 정보를 추출하는 선호 구매 의류 정보 분석부(220)와, 의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)에 의해 분석된 선호 구매 의류 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 선호 구매 의류 매칭부(230)와, 상기 선호 구매 의류 매칭부(230)에 의해 매칭된 선호 구매 의류 제품을 추출하여 출력하는 선호 구매 의류 추천부(240)와, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보와 관련된 패션 속성 정보를 추출하고, 추출한 패션 속성 정보들 간의 유사도와 패션 트렌드의 상관관계가 학습된 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류에 대한 트렌드 정보를 추출하는 의류 트렌드 정보 분석부(250)와, 의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석된 의류 트렌드 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 의류 트렌드 매칭부(260) 및 상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 매칭된 의류 트렌드 제품을 추출하여 출력하는 의류 트렌드 추천부(270)로 이루어지는 서버(200);를 포함하며, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)는, 사용자에 의해 입력된 기간에 상응하는 트렌드 정보를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 추천된 선호 구매 의류 제품과 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 추천된 의류 트렌드 제품을 사용자 단말 장치(300)로 제공하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수는 하기 식에 의해 결정된다.
총 패션 트렌드 점수 S = A * a +
Figure 112023146400981-pat00001
(Bk * bk)
(게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수 A
온라인에 게시된 게시물의 수에 따른 가중치 a
분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 게시된 게시물의 빈도수에 따른 패션 트렌드 점수 Bk
분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 온라인에 게시된 게시물의 빈도수에 따른 가중치 bk)
또한, 상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 판매 의류를 매칭시키기 위한 매칭조건은 하기 식의 조건에 의해 결정될 수 있다.
매칭조건은 (Sn - Save)2 / N의 값이 설정치 이상인 경우이다.
(각각의 의류에 대한 패션 트렌드 점수 Sn
패션 트랜드 점수 평균 Save
각각의 의류 개수 N)
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석시 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류정보와 판매의류정보와의 유사도는 하기 식의 조건에 의해 결정되는 것이 바람직하다.
유사도는 의 값이 설정치 이상인 경우이다.
(Xi는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수,
Yi는 판매의류에 대한 트렌드 점수,
Xave 는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균,
Yave 는 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균)
또한, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수는 하기 식을 바탕으로 산출한 패션 트렌드 점수가 높은 순으로 정렬하는 것이 바람직하다.
총 패션 트렌드 점수 S=
Figure 112023146400981-pat00003
(Aattr 는 각각의 의류의 온라인에 게시된 게시물의 수의 평균,
N은 각각의 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수,
T는 모든 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수,
P는 각각의 의류에 대한 게시물의 유무(1 or 0))
또, 상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에서 추천된 선호 구매 의류 제품 및 상기 의류 트렌드 추천부(270)에서 추천된 의류 트렌드 제품을 가상 공간에서 피팅 체험할 수 있도록 가상 피팅 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템에 의하면, 인공지능에 의해 사용자의 선호 구매 의류를 추천함으로써 사용자에게 맞춤형 의류를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 유행하는 트렌드 의류를 크롤링으로 수집하여 제공하여 사용자에게 의류 트렌드를 제공할 수 있어, 사용자의 구매 만족도를 향상시킬 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템의 개략적인 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템의 서버를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템의 개략적인 구조를 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템의 서버를 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 시스템은, 데이터 수집부(100)와, 서버(200)를 포함한다.
상기 데이터 수집부(100)는, 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 성별, 나이, 의류 선호 브랜드, 구매 의류 종류에 대한 정보를 수집하며, 사용자에 의해 입력되는 입력부가 구비된다.
상기 데이터 수집부(100)에 의해 수집되는 정보로는, 고객의 이름, 주소, 연락처 정보를 포함하는 사용자의 기본적인 정보가 포함될 수 있다.
또한, 상기 데이터 수집부(100)에 의해 수집되는 정보로는, 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 성별, 나이, 의류 선호 브랜드, 구매 의류 종류를 포함하는 의류 매칭을 위한 정보가 포함될 수 있다.
이때, 의류 매칭을 위한 정보는 사용자에게 텍스트 형태로 입력되도록 할 수 있으며, 이미지 형태로 입력되도록 할 수 있다.
이미지 형태로 입력되는 경우에는, 이미지에 포함된 하나 이상의 의류 아이템을 인식하며, 인식된 의류 아이템의 종류 및 다양한 속성 정보를 획득할 수 있다.
이미지 형태로 입력되는 경우에는 이미지의 확대, 축소, 회전, 반전 등 이미지 유사도 비교를 위한 공지된 데이터 가공이 사용될 수 있다.
상기 서버(200)는, 데이터베이스(210)와, 선호 구매 의류 정보 분석부(220)와, 선호 구매 의류 매칭부(230)와, 선호 구매 의류 추천부(240)와, 의류 트렌드 정보 분석부(250)와, 의류 트렌드 매칭부(260) 및 의류 트렌드 추천부(270)로 이루어진다.
상기 데이터베이스(210)는, 상기 데이터 수집부(100)에서 수집된 정보가 저장된다.
상기 데이터베이스(210)는. 수집된 구매자의 정보를 사용자 ID 별로 저장할 수 있다
상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)는, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류 정보를 추출하는 역할을 한다.
상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)에서 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하는 정보의 비교대상으로 고객들이 구매한 의류제품 중 판매량이 높은 제품을 선호 구매 의류에 포함되도록 할 수 있으며, 의류 상품들에 대한 판매 변동 추세가 포함될 수 있다.
상기 선호 구매 의류 매칭부(230)는, 의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)에 의해 분석된 선호 구매 의류 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 역할을 한다.
상기 선호 구매 의류 추천부(240)는, 상기 선호 구매 의류 매칭부(230)에 의해 매칭된 선호 구매 의류 제품을 추출하여 출력하는 역할을 한다.
상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)는, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보와 관련된 패션 속성 정보를 추출하고, 추출한 패션 속성 정보들 간의 유사도와 패션 트렌드의 상관관계가 학습된 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류에 대한 트렌드 정보를 추출하는 역할을 한다.
이때, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)는, 패션 속성 정보들 간의 유사도 비교를 위해 유행하는 트렌드 의류를 크롤링으로 수집한 데이터를 이용할 수 있다.
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에서 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하는 정보의 비교대상으로 온라인 게시물에 부여된 가중치를 고려하여 패션 트렌드 정보로 획득할 수 있으며, 온라인 게시물의 조회수를 고려하여 패션 트렌드 정보로 획득할 수 있다.
상기 의류 트렌드 매칭부(260)는, 의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석된 의류 트렌드 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 역할을 한다.
상기 의류 트렌드 추천부(270)는, 상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 매칭된 의류 트렌드 제품을 추출하여 출력하는 역할을 한다.
이때, 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 출력된 의류 트렌드 제품은, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 출력된 선호 구매 의류 제품과는 구분이 가능하도록 출력되는 것이 바람직하다.
사용자는 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 출력된 의류 트렌드 제품 또는 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 출력된 선호 구매 의류 제품을 선택하여 구매할 수 있으며, 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 출력된 의류 트렌드 제품 또는 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 출력된 선호 구매 의류 제품을 조합하여 선택 구매할 수 있다.
상기 서버(200)는, 사용자의 체형 및 사용자의 취향에 따라 의류 사이즈를 결정하기 위한 의류 사이즈 결정부(280)가 더 구비되는 것이 바람직하다.
상기 의류 사이즈 결정부(280)는, 사용자의 신체 지수에 따라 의류 사이즈를 1차 결정하고, 사용자의 의류 선호 여유 크기에 따라 의류 사이즈를 2차 결정하여 의류 사이즈를 추천하며, 사용자에 의해 결정하도록 한다.
상기와 같이 본 발명은, 선호 구매 의류 추천에 의한 사용자 맞춤형 의류를 추천 뿐만 아니라, 의류 트렌드 추천에 의한 트렌드 의류를 크롤링으로 수집하여 제공함으로써 사용자의 구매 만족도를 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명에 의한 인공지능 기반 의류 판매 시스템은 공지된 유/무선 네트워크를 통해 이메일(e-mail), 웹 브라우징(web browsing), 애플리케이션(application) 등을 지원할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 추천된 선호 구매 의류 제품과 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 추천된 의류 트렌드 제품을 사용자 단말 장치(300)로 제공할 수 있다.
상기 서버(200)에서 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 추천된 선호 구매 의류 제품과 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 추천된 의류 트렌드 제품을 사용자 단말 장치(300)로 전송하기 위해, IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에서 제안한 무선 LAN 및 일부 적외선 통신 등을 포함하는 무선 LAN에 대한 무선 네트워크와, 블루투스, UWB, 지그비 등을 포함하는 무선 PAN(Personal Area Network)과, 도시 광대역 네트워크(Fixed Wireless Access: FWA) 등을 포함하는 무선 MAN(Metropolitan Area Network), 광대역 무선 접속(Broadband Wireless Access: BWA)과, 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), LTE 등을 포함하는 무선 MAN(Mobile Broadband Wireless Access: MBWA)에 대한 모바일 인터넷 등의 공지된 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)는, 사용자에 의해 입력된 기간에 상응하는 트렌드 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 최신 유행 트렌드를 분석하여 최신 트렌드 추천 정보를 사용자에게 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 과거의 유행 트렌드를 분석하여 과거의 트랜드 추천 정보를 사용자에게 제공할 수도 있다.
이와 같이 본 발명은, 사용자의 입력된 기간에 따라 이에 상응하는 기간에 맞는 유행 트렌드를 제공하여 과거에서부터 현재까지의 유행 트렌드 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수는 하기 식에 의해 결정된다.
총 패션 트렌드 점수 S = A * a +
Figure 112023146400981-pat00004
(Bk * bk)
(게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수 A
온라인에 게시된 게시물의 수에 따른 가중치 a
분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 게시된 게시물의 빈도수에 따른 패션 트렌드 점수 Bk
분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 온라인에 게시된 게시물의 빈도수에 따른 가중치 bk)
이와 같이, 본 발명은, 의류 트렌드 정보 분석시에 온라인에 게시된 게시물의 수에 따른 가중치와 설정기간 동안의 게시물의 빈도수에 따른 가중치를 적용하여 분석함으로써, 트렌드 정보의 분석을 정확하게 할 수 있게 된다.
또한, 상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 판매 의류를 매칭시키기 위한 매칭조건은 하기 식의 조건에 의해 결정될 수 있다.
매칭조건은 (Sn - Save)2 / N의 값이 설정치 이상인 경우이다.
(각각의 의류에 대한 패션 트렌드 점수 Sn
패션 트랜드 점수 평균 Save
각각의 의류 개수 N)
(Sn - Save)2 / N의 값이 설정치 이상인 경우는, 트렌드 점수가 높은 경우를 매칭시키도록 하는 것으로, 트렌드 정보의 분석을 더욱 정확하게 할 수 있게 된다.
아울러, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석시 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류정보와 판매의류정보와의 유사도는 하기 식의 조건에 의해 결정되는 것이 바람직하다.
유사도는 의 값이 설정치 이상인 경우이다.
(Xi는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수,
Yi는 판매의류에 대한 트렌드 점수,
Xave 는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균,
Yave 는 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균)
유사도는 1에 가까울수록 선형에 가깝다는 것을 의미한다. 설정치를 0.7로 설정하면, 유사도인 의 값이 0.7보다 크고 1에 가까운 유사도를 이용하여 분석한다는 것을 의미하며, 선형 상관성이 있는 유사도를 채택하여 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석하게 되므로, 트렌드 정보의 분석을 정확하게 할 수 있게 된다.
상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수는 하기 식을 바탕으로 산출한 패션 트렌드 점수가 높은 순으로 패션 트렌드 점수를 정렬하는 것이 바람직하다.
총 패션 트렌드 점수 S=
Figure 112023146400981-pat00007
(Aattr 는 각각의 의류의 온라인에 게시된 게시물의 수의 평균,
N은 각각의 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수,
T는 모든 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수,
P는 각각의 의류에 대한 게시물의 유무(1 or 0)이다.)
예를 들어, 각각의 의류의 온라인에 게시된 게시물의 수가 30이고, 모든 의류의 개수가 40이라면 각각의 의류의 온라인에 게시된 게시물의 수의 평균은 3/4일 수 있다.
또한, 각각의 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수(N)가 100이고, 모든 의류에 대한 게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수(T)가 10,000이며, 각각의 의류에 대한 게시물의 유무(P)가 1이면, 총 패션 트렌드 점수(S)는 47점일 수 있다. 이와 같이, 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수를 산출할 수 있게 된다.
또, 상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에서 추천된 선호 구매 의류 제품 및 상기 의류 트렌드 추천부(270)에서 추천된 의류 트렌드 제품을 가상 공간에서 피팅 체험할 수 있도록 가상 피팅 서비스를 제공할 수 있다.
상기 서버(200)는, 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 출력된 의류 트렌드 제품 또는 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 출력된 선호 구매 의류 제품을 고객이 구매한 경우, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 의류 매칭을 위한 정보를 추가시켜 업데이트되도록 할 수 있다.
아울러. 상기 서버(200)는. 구매한 사용자의 보유 의류에 대하여 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 일정 기간마다 최신 유행 트렌드를 분석하여 최신 트렌드 추천 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에서 추천된 선호 구매 의류 제품 및 상기 의류 트렌드 추천부(270)에서 추천된 의류 트렌드 제품에 대하여 쇼핑몰에서 제공하는 재고 정보를 사용자에게 제공하도록 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 의류 판매 방법을 나타낸 흐름도이다.
상기와 같은 구성으로 된 본 발명의 인공지능 기반 의류 판매 시스템을 이용하여 다음과 같은 방법으로 의류를 판매하게 된다.
먼저, 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 성별, 나이, 의류 선호 브랜드, 구매 의류 사이즈, 구매 의류 종류에 대한 정보를 입력받아 수집한다(S10).
수집된 정보를 데이터베이스(210)에 저장한다(S20).
이어서. 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진에 의해 분석되도록 하고 사용자의 선호 구매 의류 정보를 추출되도록 한다(S30).
의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)에 의해 분석된 선호 구매 의류 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시킨다(S40).
매칭된 선호 구매 의류 제품을 추출하여 출력한다(S50).
이어서, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보와 관련된 패션 속성 정보를 추출하고, 추출한 패션 속성 정보들 간의 유사도와 패션 트렌드의 상관관계가 학습된 딥러닝 기반의 분석엔진에 의해 분석되도록 하고 사용자의 선호 구매 의류에 대한 트렌드 정보를 추출되도록 한다(S60).
의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석된 의류 트렌드 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시킨다(S70).
상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 매칭된 의류 트렌드 제품을 추출하여 출력한다(S80).
이렇게 되면, 사용자는 출력된 선호 구매 의류 제품 또는 출력된 의류 트렌드 제품을 선택하여 구매할 수 있게 된다(S90).
아울러 본 발명의 설명에서 의류에 한정하여 설명하였으나, 의류 이외에 악세서리, 신발, 모자 등 다양한 아이템이 될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
데이터 수집부(100)
서버(200)
데이터베이스(210)
선호 구매 의류 정보 분석부(220)
선호 구매 의류 매칭부(230)
선호 구매 의류 추천부(240)
의류 트렌드 정보 분석부(250)
의류 트렌드 매칭부(260)
의류 트렌드 추천부(270)
의류 사이즈 결정부(280)
사용자 단말 장치(300)

Claims (3)

  1. 사용자의 체형, 얼굴형, 키, 피부톤, 선호 컬러, 성별, 나이, 의류 선호 브랜드, 구매 의류 사이즈, 구매 의류 종류에 대한 정보를 입력하는 입력부가 구비된 데이터 수집부(100);
    상기 데이터 수집부(100)에서 수집된 정보가 저장되는 데이터베이스(210)와,
    상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류 정보를 추출하는 선호 구매 의류 정보 분석부(220)와,
    의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 선호 구매 의류 정보 분석부(220)에 의해 분석된 선호 구매 의류 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 선호 구매 의류 매칭부(230)와,
    상기 선호 구매 의류 매칭부(230)에 의해 매칭된 선호 구매 의류 제품을 추출하여 출력하는 선호 구매 의류 추천부(240)와,
    상기 데이터베이스(210)에 저장된 정보와 관련된 패션 속성 정보를 추출하고, 추출한 패션 속성 정보들 간의 유사도와 패션 트렌드의 상관관계가 학습된 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자의 선호 구매 의류에 대한 트렌드 정보를 추출하는 의류 트렌드 정보 분석부(250)와,
    의류 판매 웹페이지에서 판매되는 판매 의류들 중 상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석된 의류 트렌드 정보에 해당하는 특성을 갖는 판매 의류를 매칭시키는 의류 트렌드 매칭부(260) 및
    상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 매칭된 의류 트렌드 제품을 추출하여 출력하는 의류 트렌드 추천부(270)로 이루어지는 서버(200);를 포함하며,
    상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)는, 사용자에 의해 입력된 기간에 상응하는 트렌드 정보를 추출하고,
    상기 서버(200)는, 상기 선호 구매 의류 추천부(240)에 의해 추천된 선호 구매 의류 제품과 상기 의류 트렌드 추천부(270)에 의해 추천된 의류 트렌드 제품을 사용자 단말 장치(300)로 제공하며,
    상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석되는 패션 트렌드 점수는 하기 식에 의해 결정되고,
    총 패션 트렌드 점수 S = A * a + (Bk * bk)
    (게시물 수에 따른 패션 트렌드 점수 A
    온라인에 게시된 게시물의 수에 따른 가중치 a
    분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 게시된 게시물의 빈도수에 따른 패션 트렌드 점수 Bk
    분석될 총 기간을 설정된 기간으로 나누어 각각의 설정기간 동안 온라인에 게시된 게시물의 빈도수에 따른 가중치 bk)
    상기 의류 트렌드 매칭부(260)에 의해 판매 의류를 매칭시키기 위한 매칭조건은 매칭조건은
    (Sn - Save)2 / N(각각의 의류에 대한 패션 트렌드 점수 Sn, 패션 트랜드 점수 평균 Save , 각각의 의류 개수 N)의 값이 설정치 이상인 경우이며,
    상기 의류 트렌드 정보 분석부(250)에 의해 분석시 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류정보와 판매의류정보와의 유사도는 하기 식의 조건에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 의류 판매 시스템.
    유사도는 의 값이 설정치 이상인 경우
    (Xi는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수,
    Yi는 판매의류에 대한 트렌드 점수,
    Xave 는 상기 데이터베이스(210)에 저장된 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균,
    Yave 는 원본의류에 대한 트렌드 점수 평균)
  2. 삭제
  3. 삭제
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