KR20100074412A - 퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템(Persnol Color System) 및 그 방법에 관한 것으로, 4 계절로 정의된 색과 입력된 피부색·머리카락색·눈동자색과의 거리에 기반하여 계절유형을 표시하는 퍼스널 컬러 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 구성은 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색이 저장된 DB(30); 인체의 질의 색을 입력받는 색입력부(10); 상기 색입력부(10)에서 입력된 질의 색과 상기 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 연산 제어부(20); 상기 연산 제어부(20)의 제어신호에 의해 상기 선택된 계절유형을 디스플레이하는 표시부(50); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 객관적이고 일관성 있는 퍼스널 컬러 진단을 받을 수 있으며, 진단받은 색을 통해 건강하고 아름답고 더욱 돋보이게 보이는 효과를 얻을 수 있다. 또한, 컬러 분석자의 도움 없이 일반인 스스로 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있으며, 심리적인 상승효과를 통하여 자신감과 긍정적인 사고 및 색채 심리를 이용한 치료도 가능하다. 그리고 인테리어, 실내 디자인, 전자제품, 가구, 보석가공, 그래픽 광고, 의류 등 환경과 제품에 활용할 수 있는 효과가 있다.
퍼스널 컬러, 진단, 계절, 퍼지로직, 거리, 피부색, 머리카락색, 눈동자색

Description

퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템 및 그 방법{A FUZZY BASED PERSONAL COLOR DIAGNOSIS SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템(Persnol Color System) 및 그 방법에 관한 것으로, 4 계절로 정의된 모델 색과 퍼스널 컬러 진단을 받고자 하는 질의 색(피부색·머리카락색·눈동자색)과의 거리에 기반하여 계절유형을 디스플레이하는 퍼스널 컬러 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
퍼스널 컬러(Personal Color)는 인격적 색체와 신체적 특징으로 나타나는 피부, 머리카락 및 눈동자의 색채 등 각자 타고난 고유의 인체 색상을 의미한다.
퍼스널 컬러 진단이란 퍼스널 컬러 이론에 근거해서 컬러를 분석하고 자신에게 어울리는 색채를 진단해주는 것이다. 이것은 색채의 조화와 부조화의 원리에 기초를 두고 분석한 실용색채 조화 이론으로 색에 대한 기본 원리, 색채 분석, 색채 심리, 색채 응용 등 다양한 이론이 종합적으로 포함되어 있다. 퍼스널 컬러 진단은 4 계절 색(season color system)의 구조 안에서 개인적 신체 색상 특성과 유형에 따라 이미지를 연출하는 색채 분석 방법이다.
퍼스널 컬러의 개념은 1810년 괴테의 색채론에서 언급되는데, 그는 색채현상의 빛과 어둠의 배경이 황색과 청색의 기본색임을 발견하게 된다.
1928년 독일의 종합 조형 학교인 바우하우스의 색채학자 요하네스 이텐( Johannes Itten)은 제자들을 가르치면서, 그들이 선호하는 색상이 자신의 색상 즉 피부색, 머리카락색 및 눈동자색 등과 같은 자신이 가진 고유한 색채와 관련이 있다는 것을 발견하고 외견과 주관적인 색채 관의 관계에 주목한 것이 컬러 분석의 시초로 알려지고 있다.
이후, 세계적 권위의 색채 심리학자 파버 비렌(Faber Biren)은 색채이론에 입각한 색의 효용을 사회생활에 도입시킨 공적으로 높게 평가되고 있는데, 기존의 난색계통과 한색계통의 색 분류법이 아닌 다른 이론으로써 모든 색채는 각각의 색상에 난(따뜻한)색과 한(차가운)색이 있다고 정의했다.
미국의 색채학자 Robet Dorr(1905~1979)는 1928년 색채 조화의 원리 원칙을 발견한다. 사람의 피부색은 두 가지 색의 기조(Tone), 즉 따뜻한 색과 차가운 색을 지니고 있다고 하는 이론을 바탕으로 하는 "Color key system"을 발표한다. 이 이론에서 블루 언더 톤과 옐로 언더 톤으로 분류하여 같은 분류의 색 사이에서는 조화를 이룬다는 주장을 하였다. 이 이론은 1974년 아메리톤 페인트 코퍼레이션(Ameritone Paint Corporation)에서 사용된 "THE COLOR KEY PROGRAM"을 통해 일본으로 전해졌다.
또한, Bernice Kentner(1991)에 의하면, 2400년 전 히포크라테스(Hippocrates)는 사람들의 성격패턴(양식)을 우울한(겨울), 냉담한(여름), 쾌활한(봄), 그리고 성급한(가을) 것으로 분류했는데, 이것은 오늘날 성격과 심리 분석에 활용되고 있으며, 그는 히포크라테스의 "성격이론"과 인간관계의 색을 연결하여 "Color Me A Season“을 발간하였다. Bernice Kentner는 색을 시즌 컬러로부터 16타입으로 분류하였는데, 절대 봄, 절대 여름, 절대 가을, 절대 겨울, 여름·라이트 써머), 겨울·여름(스노 화이트 윈터), 여름·봄(썬싸인 써머), 봄·여름(파스텔 스프링), 여름·가을(인디언 써머), 가을·여름(젠트로 오톰), 겨울·여름(화이트야라이트 윈터), 봄·겨울(스트라이킹 스프링), 겨울·가을(쎈세트 윈터), 가을·겨울(브론스톤 오톰), 봄·가을(그로리아스 스프링), 가을·봄(골덴 오톰)의 16타입으로 분석한다.
이러한 이론을 바탕으로 가장 보편화된 퍼스널 컬러 진단 방법은 타고난 신체의 색(피부색, 머리카락색, 눈동자색)을 통해 봄, 여름, 가을, 겨울 유형의 4 계절로 분류하는 방법이다.
이 4 계절의 유형을 따뜻한 색, 차가운 색, 부드러운 색, 딱딱한 색으로 분류하여 대표적인 색을 나타내면 도 1과 같다.
도 1에 의하면, 따뜻하면서 부드러운 색은 봄, 차가우면서 부드러운 색은 여름, 따뜻하면서 딱딱한 색은 가을, 차가우면서 딱딱한 색은 겨울로 분류한다.
4 계절로 분류하여 퍼스널 컬러를 진단하는 보편화된 방법은 컬러 진단 천(섬유)을 이용한 진단 드레이핑(Draping)이다.
이 진단 드레이핑 방법은 컬러 진단 천을 인체에 가까이하여 컬러 분석자(또는 컬러리스트)가 피진단자와 어울리는 색들을 찾고, 이 어울리는 색들로써 계절유형을 진단하는 것이다. 계절유형이 결정되면 이 계절유형에 해당되는 컬러 코디네이션, 액세서리, 헤어스타일, 피해야 할 색 등을 컨설팅한다.
그런데 이 컬러 진단 천을 이용하는 방법은 컬러 분석자가 컬러 진단 천이 피진단자에게 어느 정도로 어울리는 지를 판단하여 진단하는 것으로, 컬러 분석자의 주관적인 판단에 의해 좌우되는 경향이 있다. 또한, 이러한 주관적인 판단에 의해 컬러 분석자마다 퍼스널 컬러 진단이 다르게 나타날 수 있는 문제점이 있다.
컬러 분석자가 컬러 진단 천을 이용한 퍼스널 컬러 진단 방법은 피진단자의 인체 고유 색을 바탕으로 퍼스널 컬러를 진단한다. 따라서 피진단자는 화장 및 기타 악세사리(Accessory)를 모두 제거한 상태로 진단받아야 하는 문제점이 있다.
그리고, 컬러 진단 천을 이용한 결과는 하나의 결과, 즉 선택된 하나의 계절만 진단되는 것으로 다른 계절과는 어느 정도 연관성이 있는지 알 수 없는 문제점이 있다.
또한, 퍼스널 컬러를 진단받기 위해서는 컬러 분석자의 도움이 요구되는 것으로 일반인 스스로가 자신의 인체 색을 통해 퍼스널 컬러를 진단받을 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 일관성있는 퍼스널 컬러 진단을 제공받을 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
또한, 진단되지 않은 다른 계절과의 연관성을 제공하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 간편하게 피진단자의 인체 색을 입력하여 진단받을 수 있는 퍼스널 컬러 진단 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
그리고 일반인도 자신의 컬러를 용이하게 진단할 수 있는 있도록 하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 일 양상에 따른 본 발명의 구성은, 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색이 저장된 DB(30); 인체의 질의 색을 입력받는 색입력부(10); 상기 색입력부(10)에서 입력된 질의 색과 상기 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 연산 제어부(20); 상기 연산 제어부(20)의 제어신호에 의해 상기 선택된 계절유형을 디스플레이하는 표시부(50); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 양상에 따른 퍼스널 컬러를 진단하는 방법은, 인체의 질의 색을 입력받는 단계; 상기 입력받은 질의 색과 상기 모 델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 단계; 상기 선택된 계절유형을 표시하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 객관적이고 일관성 있는 퍼스널 컬러 진단을 받을 수 있으며, 진단받은 색을 통해 건강하고 아름답게 보이는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 컬러 분석자의 도움 없이 일반인 스스로가 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있으며, 퍼스널 컬러 진단으로 심리적인 상승효과를 통하여 자신감과 긍정적인 사고 및 색채 심리를 이용한 치료도 가능하다.
그리고 인테리어, 실내 디자인, 전자제품, 가구, 보석가공, 그래픽 광고, 의류 등 환경과 제품에 활용할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따라 모델 색과 질의 색을 도시한 개념도이다.
도 2의 개념도는 색(모델 색, 질의 색)을 RGB로 표현하고, RGB로 표현된 각각의 색을 축으로 하는 3차원 공간에 계절로 정의된 모델 색(S, M, A, W)과 피진단자의 질의 색(I)을 표시한 가상의 공간이다.
여기서 모델 색은 계절유형이 미리 정의되어 있는 색을 의미하며, 질의 색은퍼스널 컬러를 진단받고자 하는 피진단자의 인체의 색을 의미한다.
도 2에서는 편의상 모델 색이 게절유형별로 한 개 있는 것으로 도시되었으나 실제로는 복수개가 있을 수 있다. 또한, 계절유형은 봄(Spring), 여름(suMmer), 가을(Autumn), 겨울(Winter) 중에서 선택된 하나이다.
입력된 인체의 질의 색이 모델 색과 비교하여 어느 계절에 속하는 것인지를 알 수 없기 때문에, 본 발명에서는 동일한 계절유형으로 미리 정의되어 있는 모델 색의 집합을 하나의 계절집합으로 하는 퍼지 기반의 퍼지함수로 정의하고, 이 퍼지함수로 정의된 계절집합과 질의 색과의 거리에 따라 계절유형을 선택하도록 하는 구성이다.
즉, 본 발명은 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색과 퍼스널 컬러 진단을 받고자 하는 질의 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하고 디스플레이하는 것으로, 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.
본 발명의 퍼지 기반의 퍼스널 컬러 진단 시스템은 색입력부(10), 연산 제어부(20), DB(30) 및 표시부(50)를 포함하여 구성된다.
색입력부(10)는 인체의 질의 색을 입력받는다. 여기서, 인체의 질의 색은 피부색, 머리카락색 및 눈동자색 중에서 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 인체의 질의 색과 계절유형으로 정의된 모델 색은 HSB, Lab, RGB 및 CMYK 중에서 선택되는 하나로 표현될 수 있으나, HSB, Lab, RGB 및 CMYK를 상호 변환하여 입력할 수 있도록 구성될 수 있다.
여기서, HSB는 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Brightness)를 나타내는 색 표현방법으로, 색상은 0도에 적색, 60도에 황색, 120도에 녹색, 180도에 시안(청록색), 240도에 청색, 300도에 마젠타(적보라색)가 있다. 채도는 특정 색상의 색의 양으로 보통 백분율(%)로 표시되며, 채도가 높을수록 색은 강렬해진다. 명도는 색 중에서 백색의 양을 나타내는 것으로 백분율(%)로 표시된다.
Lab는 CIE(Commission Internationale d' Eclairage)라는 국제조명위원회에서 발표한 것으로, L은 밝기인 명도(Luminosity)를 말하며 a와 b는 수학 그래프에서의 x, y축처럼 이름 지어진 것으로, a와 b는 각각 -128부터 127까지의 값을 가진다. Lab는 RGB와 CMYK간의 색상 차이로 인해 서로 겹쳐지지 않는 부분의 색을 한가지 색상 체계에서 표현하도록 하기 위해 것이며, 보통 RGB를 CMYK로 변환할 때 중간단계로도 이용된다.
RGB는 빨강색(Red), 녹색(Green) 및 파란색(Blue)의 약자로 표시되는 색 표현방법으로, 스크린 디스플레이에 주로 사용되며 각각 10진수의 숫자 0~256의 범위 내에서 선택될 수 있다. 이를 16진수로 나타내면 00~FF로 이루어진 숫자와 문자로 표현될 수 있다.
CMYK는 프린터를 비롯한 출판이나 출력물에서 주로 사용되는 색 표현방법으로 Cyan, Magenta, Yellow 및 blacK의 약자이다. CMYK는 백분율(%)로 표시된다.
이와 같이 색을 표현하는 방법은 여러 가지가 있으며, 색 표현방법을 상호 변환하는 방법 및 시스템은 공지된 기술에 속하고, 이 공지 기술을 이용하여 인체의 색을 입력받을 수 있도록 하는 기술은 본 발명에 속한 당업자가 용이하게 실시할 수 있는 것으로 상세한 설명은 생략하나, 색을 표현하는 방법에 의해 본 발명이 축소되거나 한정되지 아니한다.
인체의 질의 색을 입력받는 방법으로 표시부(50)에서 디스플레이되는 색 선택영역부(100, 도 6참조)에서 클릭 된 부분에 해당되는 색을 인체의 질의 색으로 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다. 또는 텍스트로 입력받을 수 있는 피부색 입력부(11, 도 7참조), 머리카락색 입력부(12, 도 7참조) 및 눈동자색 입력부(13, 도 7참조)를 구비하여 숫자코드로 입력받을 수 있다. 여기서 숫자코드는 숫자, 문자 또는 숫자와 문자의 조합으로 이루어질 수 있다.
도 6을 참조하면, 표시부(50)에서 디스플레이되는 색 선택부(100)에서 클릭 된 부분에 해당되는 색을 인체의 질의 색으로 입력받는다. 예를 들면 피수뱃 선택부(101)는 옐로 베이스와 블루 베이스를 가로축으로 하고 명도를 세로축으로 하여 표시되며 마우스로 클릭되는 부분의 색을 인체의 질의 색으로 입력받아 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있도록 한다.
숫자코드로 인체의 질의 색을 입력받는 구성은 인체의 색과 동일 내지 유사한 색을 색상대비표에서 찾고, 이 색상대비표에 표시된 색 값의 숫자코드를 입력하고, 이 입력된 값을 인체의 질의 색으로 입력받아 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있도록 이루어질 수 있다.
DB(30)는 봄, 여름, 가을 및 겨울의 계절유형으로 미리 정의된 모델 색이 저장되는 것으로, 이미 계절유형로 알려진 색들을 훈련집합의 형태로 저장된다. 예를 들어, RGB로 표현되는 피부색(255, 233, 204), 머리카락색(180, 154, 102), 눈동자색(126, 93, 50) 일 경우에 계절유형을 봄(Spring)으로 하여 저장된다.
모델 색을 구축하는 데 본 발명에서는 두 가지의 실시예로 나누어서 구축될 수 있다.
첫 번째는 설문조사를 통해 구축된 모델 색과 두 번째는 전문 컬러 분석자를 통해 구축된 모델 색이다.
첫 번째, 설문조사를 통해 구축되는 모델 색은 다수의 피설문자로부터 피설문자의 인체 색과 피설문자가 선호하는 계절별로 분류된 색을 선택하도록 하는 설문지를 통해 구축하는 것이다.
즉, 다수의 일반인을 모델로 하여 상기 모델이 선호하는 계절유형의 색을 설문조사하고, 상기 설문조사된 계절유형에 해당되는 모델의 인체 색으로 구축될 수 있다. 하나의 모델 색에는 그에 대응되는 계절유형이 미리 정의된다.
이 설문조사는 다양한 연령층을 바탕으로 하여 다수의 일반인을 대상으로 기본인적사항, 피부요소 체크 및 조화색상을 선택하도록 이루어질 수 있다.
기본인적사항에는 남여의 성별과 나이를 체크하도록 구성될 수 있으며, 피부요소 체크에는 피설문자의 피부색, 머리카락색 및 눈동자색을 입력하도록 구성될 수 있다.
조화색상에는 계절별로 분류된 색 중에서 선호하는 색들이 모여있는 계절을 1순위부터 4순위까지 선택하도록 구성될 수 있다.
이 설문조사를 통해 선호하는 색들이 모여있는 계절과 피설문자의 피부요소와의 관계에 따라 모델 색을 구축하는 것이다.
두 번째, 컬러 분석자를 통해 구축되는 모델 색은 다수의 컬러 분석자가 일반인의 인체 색을 통해 계절유형을 판단하여 분류한 자료를 바탕으로 구축될 수 있다. 즉, 다수의 컬러 분석자가 다수의 일반인을 모델로 하여 상기 모델의 인체 색을 기반으로 계절유형을 분류하고, 상기 분류된 계절유형으로 모델 색이 구축된다.
이 과정에서 다수의 컬러 분석자가 하나의 대상 즉, 한 명의 일반인을 상대로 동일한 결과로 진단된 자료만을 선별하여 구축될 수 있으며, 동일한 대상에 대하여 다른 결과로 진단된 자료는 배제될 수 있다.
따라서 다수의 컬러 분석자가 다수의 일반인을 상대로 동일하게 판단된 계절유형의 인체 색을 바탕으로 모델 색이 구축될 수 있다.
여기서 인체 색이란 인체의 고유색을 의미하는 것으로, 인체가 가지고 있는 피부색, 머리카락색 및 눈동자색을 의미한다.
이와 같이 구축된 모델 색은 계절별로 각각 봄의 색으로 저장되는 모델 색, 여름의 색으로 저장되는 모델 색, 가을의 색으로 저장되는 모델 색 및 겨울의 색으로 저장되는 모델 색으로 분류되어 DB(30)에 저장된다.
즉, 본 발명은 계절유형으로 저장되는 각각의 모델 색을 퍼지 집합으로 저장하고, 이 퍼지 집합과 질의 색과의 거리에 기반한 계절유형, 어울리는 색 및 소속도를 나타내는 것이다.
연산 제어부(20)는 색입력부(10)에서 입력된 인체의 질의 색과 상기 DB(30)에서의 계절유형으로 미리 정의되어 있는 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형, 추천색상 및 소속도를 산출한다.
계절유형은 봄, 여름, 가을 및 겨울 중에서 선택되는 하나이고, 추천색상은 인체의 질의 색과 어울리는 색들의 집합으로 구성될 수 있다.
여기서, 소속도는 인체의 질의 색이 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색의 계절집합에 어느 정도 소속(연관성)되어 있는지를 나타내는 것이다. 즉, 소속도는 봄, 여름, 가을 및 겨울 중에서 질의 색이 어느 계절에 어느 정도의 거리에 있는지를 나타내는 것으로, 계절과의 상대적인 거리가 짧을수록 소속도는 높게 나타나며, 백분율로 표시될 수 있다.
또한, 연산 제어부(20)는 선택된 계절유형 및 추천색상과 산출된 소속도를 표시부(50)에 표시되도록 제어한다.
표시부(50)는 연산 제어부(20)에서의 제어신호에 의해 계산된 진단계절 및 소속도를 표시한다.
상기 연산 제어부(20)에서 질의 색과 특정 계절과의 거리는 다음의 식-1로 계산될 수 있다.
Figure 112008088609205-PAT00001
식-1
여기서,
Dt(x) : 질의 색과 특정 계절과의 거리.
dist(x, ct i) : DB(30)에 저장된 모델 색(ct i)과 입력된 인체의 질의 색(x)과의 거리.
min : 최소값을 구하는 함수.
{ct i|t∈T} ⊂ C : 저장된 모델 색 중에서 선택된 하나의 계절(t)에 해당되는 부분 집합.
T : 계절(봄, 여름, 가을, 겨울).
t : 계절 중에서 선택된 하나의 계절.
C : DB(30)에 저장된 전체 모델 색의 집합.
식-1을 통해 봄의 계절유형으로 정의된 모델 색, 여름의 계절유형으로 정의된 모델 색, 가을의 계절유형으로 정의된 모델 색 및 겨울의 계절유형으로 정의된 모델 색과 입력된 인체의 질의 색(x)과의 거리에 기반하여 각 계절별로 최소값을 가지는 거리가 선택된다.
즉, 식-1 결과로
D봄(질의 색)={봄의 계절유형의 거리},
D어름(질의 색)={여름의 계절유형의 거리},
D가을(질의 색)={가을의 계절유형의 거리} 및
D겨울(질의 색)={겨울의 계절유형의 거리}가 선택된다.
질의 색과 모델 색과의 거리(dist(x, ct i))는 다차원 공간에서 두 점 사이의 거리를 계산하는 것으로, 다음의 식-2를 통하여 계산된다.
Figure 112008088609205-PAT00002
식-2
여기서,
m : 피부색(Skin), 머리카락색(Hair), 눈동자색(Eye)
n : R, G, B
am : 가중치를 의미한다.
가중치(am)는 인체 부위(피부색, 머리카락색, 눈동자색) 중에서 비중을 두고 싶은 질의 색을 조절할 수 있는 값이다. 즉, 질의 색 중에서 어느 색에 더 많은 비중을 둘 것인가에 대한 색 적용강도를 나타내는 것으로 본 발명에서는 피부색, 머리카락색 및 눈동자색 중에서 적용강도인 가중치를 달리하여 계산되도록 구성될 수 있다. 이 가중치를 조절함으로써 인체의 부위별로 각 인체의 색상을 차지하는 비중을 서로 다르게 조절할 수 있는 것이다.
퍼스널 컬러를 진단하는 과정에서 가장 많은 비중을 차지하는 것은 피부색이다. 이는 인체의 질의 색 중에서 가장 많은 면적을 나타내기 때문이며, 다음으로 머리카락색이다. 마지막으로 눈동자색 순서로 비중을 두어 진단하는 경향이 있다.
본 발명에서는 거리 계산에서 인체 부위별로 가중치(am)를 다르게 조절하여 계산되도록 하는데 그 특징이 있다.
즉, 거리 계산에 있어서, 인체 부위별로 가중치(am)가 곱해짐으로써 특정한 인체의 부위의 색에 높은 비중을 적용하여 계절유형, 추천색상, 소속도가 표시되도록 구성될 수 있다.
피부색, 머리카락색, 눈동자색으로 표현되는 3종류의 색을 3차원으로 하여 이를 각각 RGB로 표현되는 3차원으로 가정한다면 9차원이 된다. 따라서 식 2에서 모델 색과 질의 색과의 거리는 9차원에서 두 점 사이의 거리는 유클리디안 거리로 계산될 수 있다.
소속도는 입력된 색과 계절유형과의 거리 역수를 전체 역수의 합으로 나누어서 계산될 수 있다.
이 방법은 식-3을 통하여 계산된다.
Figure 112008088609205-PAT00003
식-3
여기서,
p(t*|C)는 선택된 하나의 계절유형(t*)에 대한 소속도.
소속도를 계산함에 있어서, 분자는 선택된 계절과의 거리의 역수이며, 분모는 모든 게절에 대하여 거리의 역수를 합한 것이다.
예를 들어, 봄에 대한 소속도를 산출하고자 한다면, 분자에는 1/D봄(x)가 되고, 분모는 1/D봄(x) + 1/D여름(x) + 1/D가을(x) + 1/D겨울(x)가 된다.
이 계산의 값, 즉 p(t*|C)는 소수점 이하의 값으로 계산되는데 이를 백분율(%)로 표시될 수 있다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 구성도를 나타낸 것으로, 카메라와 이미지 센서를 이용하여 질의 색을 입력받는 구성을 나타낸 것이다.
카메라(110)를 이용하여 질의 색을 입력받는 구성은 인체를 카메라(110)로 촬영하고, 촬영된 이미지를 표시부(50)에 디스플레이하고, 이 디스플레이되는 이미지에서의 마우스로 클릭되는 부분을 인체의 질의 색으로 입력받기 위한 구성으로 이루어질 수 있다.
이때, 카메라(110)로 촬영되는 이미지는 조도 등에 의해서 인체의 색이 다르게 촬영될 수 있으므로, 촬영시 요구되는 조도 등을 미리 제공할 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 색입력부(10)는 색을 센싱하는 색상감지센서(120)로부터 질의 색을 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다.
색상감지센서(120)는 대상물에 빛을 조사하여 반사되는 빛을 수신부에서 감지하고 그 감지된 빛의 양을 전기적인 신호로 변환하여 출력하는 센서이다.
따라서 첨부된 도 3a는 이 색상감지센서(120)를 이용하여 인체의 색을 측정하고 상기 색상감지센서(120)로부터 출력되는 신호를 인체의 질의 색으로 입력받는 구성이다.
색상감지센서(120)로는 RGB센서 등이 있으며, 상기 색상감지센서(120)는 공지된 기술에 속하는 것으로 상세한 설명은 생략한다.
도 3a에 따른 인체의 색을 입력받는 구성은 인체의 색 중에서 일부분의 색을 입력받는 구성으로, 입력되는 색은 전체 인체의 색이 나타내는 색보다 밝거나 어두운 부분이 선택될 수 있다.
즉, 카메라(110)로 촬영된 이미지에서 마우스의 클릭으로 입력받는 색은 상기 마우스가 클릭된 부분으로 한정될 수 있다.
따라서 적어도 두 번 이상 마우스의 클릭으로 색을 입력받고 상기 입력된 색의 평균값이 질의 색으로 입력될 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 색상감지센서(120)로 질의 색을 입력받는 구성도 두 번 이상의 인체의 부위를 측정하여 평균값이 질의 색으로 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다.
카메라(110)을 이용하여 인체의 질의 색을 입력받도록 하는 구성은 인터넷을 통한 서비스도 가능하다. 피진단자의 인체를 촬영한 사진을 인터넷으로 전송받고 이 전송된 이미지를 표시부(50)에 디스플레이하여 퍼스널 컬러 진단하고 그 진단결과를 인터넷을 통하여 통지하는 구성으로 이루어질 수 있다.
그리고 색상감지센서(120)을 이용하여 인체의 질의 색을 입력받도록 하는 구성은 텍스트입력창을 구비하여 인체의 질의 색을 입력받도록 하는 구성과 병행하여 이루어 질 수 있다. 즉, 상기 색상감지센서(120)에서 출력되는 색을 상기 텍스트입력창에 입력하여 퍼스널 컬러를 진단하는 구성으로 이루어질 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 퍼지로직을 이용한 퍼스널 컬러 진단 방법의 흐름도 를 나타낸 것이다.
인체의 질의 색을 입력받는다(S1).
상기 단계 S1에서의 입력받은 질의 색과 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택한다(S2).
상기 단계 S2에서의 선택된 계절유형을 표시한다(S3).
단계 S1은 표시부(50)에서 디스플레이되는 색 선택부(100, 도 6참조)에서 클릭된 부분의 색으로 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다. 이 구성은 표시부(50)에 색 선택부(100)를 디스플레이하는 단계; 상기 색 선택부(100)에서 마우스로 클릭함으로써 인체의 질의 색을 입력받는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 표시부(50)에는 숫자코드를 입력받을 수 있는 피부색 입력부(11), 머리카락색 입력부(12) 및 눈동자색 입력부(13)를 구비하여 숫자코드로 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다. 이 구성은 표시부(50)에 색 선택부(100)를 디스플레이하는 단계; 상기 색 선택부(100)에 숫자코드를 입력하는 단계; 상기 입력된 숫자코드를 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서의 마우스 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 구성으로 이루어질 수 있다. 이 구성은 촬영된 이미지를 로딩하는 단계; 상기 로딩된 이미지를 표시부(50)에 디스플레이하는 단계; 상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서의 마우스 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
단계 S2는 질의 색과 모델 색과의 거리에 기반하여 추천색상을 선택하거나 소속도를 산출하는 단계로 이루어질 수 있으며, 단계 S2에 의해서 단계 S3는 선택된 추천색상이 표시되거나 산출된 소속도가 표시되도록 이루어질 수 있다.
즉, 단계 S2에서는 거리에 기반하여 계절유형, 추천색상 및 소속도를 선택하거나 산출하는 과정을 포함하고, 단계 S3는 상기 S2에서 선택된 계절유형과 추천색상 및 산출된 소속도가 표시되는 과정을 포함한다.
상기 단계 S2에서의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 단계는 질의 색과 모델 색과의 거리를 계산하는 단계와 계산된 거리에서 최소값에 해당되는 모델 색이 소속된 계절유형을 상기 질의 색의 계절유형으로 선택하는 단계를 포함한다.
거리를 계산하는 단계는 계절별로 분류된 모델 색과 질의 색과의 다차원 공간에서 거리를 계산하여 전체의 거리 중에서 최소값의 거리에 해당되는 모델 색이 소속된 계절유형을 계절유형으로 선택한다.
또한, 거리에 기반하여 추천색상을 선택하는 단계는 계절유형에 어울리는 색을 각각 DB(30)에 저장하고, 최소값의 거리로 선택된 모델 색이 소속된 계절유형을 계절유형으로 선택하고, 상기 선택된 계절유형에 해당되는 추천색상이 선택되도록 구성될 수 있다.
그리고 단계 S2에서의 소속도를 계산하는 단계는 질의 색과 모델 색과의 거 리를 계절별로 산출하는 단계; 계절별로 산출된 거리에서 계절별로 최소값의 거리를 선택하는 단계; 계절별로 선택된 최소값의 거리 역수를 전체 계절별 최소값의 거리 역수의 합으로 나누어서 소속도를 산출하는 단계; 로 이루어질 수 있다.
상기의 소속도는 식-3으로 계산될 수 있다.
또한, 첨부된 도면 3a에서와 같이 카메라(110)를 이용하여 인체의 질의 색을 입력받을 수 있다. 이때, 카메라(110)를 이용하여 입력받는 방법을 설명한다.
도 5는 단계 S1에서의 카메라를 이용하여 인체의 색을 입력받는 흐름도를 나타낸 것이다.
카메라로 촬영된 인체 이미지를 로딩한다(S21).
상기 단계 S21에서의 촬영된 인체 이미지를 상기 표시부(50)에 디스플레이한다(S22).
상기 단계 S22에서의 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서 마우스로 클릭된 부분의 색을 질의 색으로 입력받는다(S23).
단계 S21은 인체 중에서 피부, 머리카락, 눈동자를 개별적으로 촬영된 이미지가 로딩되거나 전체를 촬영한 이미지에서 피부, 머리카락 및 눈동자 부위가 확대 편집된 이미지가 로딩될 수 있다.
또한, 피부, 머리카락 및 눈동자를 모두 포함하는 하나의 이미지를 상기 표시부(50)에 디스플레이하고, 상기 디스플레이되는 이미지를 피부색, 머리카락색 및 눈동자색으로 분류하여 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다.
단계 S21은 컬러 값을 측정하는 색상감지센서(120)를 이용하여 인체의 질의 색을 입력받을 수 있다. 이 단계는 색상감지센서(120)로 측정된 색을 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함한다.
촬영된 인체 이미지를 표시부(50)에서 디스플레이하고, 상기 디스플레이되는 이미지에서 마우스의 클릭으로 인체의 질의 색을 입력받는 단계 또는 컬러 값을 측정하는 색상감지센서(120)로 인체의 질의 색을 입력받는 단계는 적어도 두 번 이상 색을 측정하여 평균값을 질의 색으로 입력받을 수 있도록 구성될 될 수 있다.
즉, 디스플레이되는 이미지에서 마우스의 클릭으로 인체의 질의 색을 입력받는 단계는 상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서 마우스 클릭을 적어도 두 번 이상 반복하는 단계; 상기 마우스로 클릭된 색들의 평균값을 산출하는 단계; 상기 산출된 평균값을 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 로 이루어질 수 있다.
그리고 컬러 값을 측정하는 색상감지센서(120)로 측정된 색을 상기 인체의 질의 색으로 입력받는 단계는 상기 색상감지센서(120)로 적어도 두 번 이상 인체의 색을 측정하는 단계; 상기 측정된 인체의 색에 대한 평균값을 산출하는 단계; 상기 산출된 평균값을 상기 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명에서 DB(30)에 저장되는 계절로 정의된 모델 색은 최근접 이웃 알고 리즘(nearest neighbor algorithm)을 이용한 비 파라메터적 예측(non parametric Estimation)방식을 이용한다. 이 비 파라메터적 예측 방식과 유사한 방법으로 결정 트리 모델링(Decission tree modeling) 방법이 있으나, 이 결정 트리 모델링 방법은 직관적이고 설명하기 편한 반면에, 비 파라메터적 예측(non parametric Estimation) 방법은 보다 범용성이 있다는 장점이 있다.
최근접 이웃 알고리즘(nearest neighbor algorithm: NN 알고리즘:)은 새로운 개체의 속성(attribute)값을 예측하기 위하여 이미 저장하고 있는 개체 중에서 유사한 것을 선택하여 그 값을 예측하는 것이다. 즉 이미 알려진 개체들을 훈련 집합(training set)의 형태로 메모리에 기억한 다음 그 중 유사한 개체를 선택하여 선택된 개체의 값에 따라 새로운 개체의 값을 예측하는 방식의 분류 알고리즘이다. 이 알고리즘은 이미 여러 분야에서 그 유용성을 검증받았으며 기계 학습 분야에서도 최근 널리 사용되고 있다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화면을 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예로 색 선택부에서 클릭된 부분을 인체의 질의 색으로 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 화면으로, 도 6에 도시된 바와 같이, 표시부(50)에서의 피부색, 머리카락색, 눈동자색을 마우스로 클릭하여 색을 선택하는 색 선택부(100)와, 입력된 질의 색에 대하여 퍼스널 컬러 진단을 실행하는 진단버튼(200)과, 퍼스널 컬러 진단의 결과 소속도를 표시하는 소속도 표시부(300)와, 진단된 계절에 대한 계절유형 표시부(310)와, 진단된 계절유형에 어울리는 색을 표시 하는 추천색상 표시부(320)와, 인체의 색에 대한 가중치를 결정할 수 있는 색 적용강도 선택부(330) 및 남녀의 성별과 나이를 선택하는 성별/나이 선택부(340)를 포함한다.
여기서, 추천색상 표시부(320)에 표시되는 추천색상은 남녀의 성별과 나이에 따라 분류하고 상기의 성별/나이 선택부(340)에 입력된 데이터에 근거하여 표시되도록 구성될 수 있다.
상기 색 선택부(100)는 옐로 베이스와 블루 베이스를 가로축으로 하고 명도를 세로축으로 하여 표시되는 피부색 선택부(101), 명도를 세로축으로 하여 표시되는 머리카락 표시부(102)와 눈동자색 표시부(103)를 포함한다.
가중치를 결정하는 색 적용강도 선택부(330)는 '약함', ' 중간', '강함' 등으로 표시될 수 있다. 따라서 가중치를 '강함', '중간', '약함'으로 조절하여 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있도록 구성될 수 있는 것으로, 인체의 부위 중에서 선택된 부위를 강조하여 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있도록 한 구성될 수 있다.
상기 DB(30)에는 계절로 정의된 모델 색을 성별과 나이를 구분하여 저장하고, 성별/나이 선택부(340)에서 선택된 성별 및 나이에 해당되는 계절로 정의된 색과 입력된 인체의 색과의 거리 계산을 통해 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있도록 구성될 수 있다. 이러한 나이의 범위는 5세 단위, 10세 단위 등으로 세분화하여 적용될 수 있다.
첨부된 도 6에 따르면, 표시부(50)에는 인체의 질의 색을 입력받는 색 선택부(100)를 포함하는 색 입력부(10)가 디스플레이되도록 구성된다.
도 7은 숫자코드로 인체의 질의 색을 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 일 실시예의 화면을 나타낸 것이다.
색상대비표에는 색상과 그 색상의 숫자코드가 표시되어 있다. 이 색상대비표에서 인체의 색과 유사한 색을 선택하여 상기 색에 표시된 숫자코드를 인체의 질의 색으로 입력하는 방법이다.
첨부된 도 7에 따르면, 표시부(50)에는 색을 선택하여 입력받는 색 선택부(100)를 포함하는 색 입력부(10)가 디스플레이되도록 구성하고, 상기 색 선택부(100)에는 숫자코드를 입력받을 수 있는 텍스트입력창을 구비하여 이 텍스트입력창에 숫자코드를 입력하고, 입력된 숫자코드를 인체의 질의 색으로 입력받아 퍼스널 컬러를 진단받을 수 있는 화면이다.
숫자코드를 입력받는 텍스트입력창에는 피부색 입력부(11), 머리카락색 입력부(12) 및 눈동자색 입력부(13)가 구비될 수 있다.
여기서 숫자코드는 숫자 또는 숫자와 문자의 조합으로 이루어질 수 있으며, 색 표현방법에 따라 상호 변경할 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 숫자코드로 입력된 색이 화면상에 어떠한 색으로 표시되는지를 확인할 수 있는 색 표현부(111, 121, 131)가 표시될 수 있다.
일 실시예에 나타난 색은 RGB로 표현된 색으로 색의 표현 방법은 RGB, CMYK, Lab 및 HSB 등 다양하며, 도면에 나타낸 일 실시예에 의해서 본 발명의 권리범위가 축소되거나 한정되는 것은 아니다.
도 8은 카메라로 촬영된 이미지를 표시부(50)에 디스플레이하여 클릭된 부분을 인체의 질의 색으로 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 일 실시예의 화면이다.
첨부된 도 8에 따르면, 디스플레이되는 이미지에서 마우스의 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 색 선택부(100)가 상기 표시부(50)에 디스플레이되도록 구성된다.
표시부(50)에 디스플레이되는 색 선택부(100)에는 피부 이미지(14), 머리카락 이미지(15), 눈동자 이미지(16)가 표시되고, 이 이미지들에서 마우스의 클릭으로 인체의 색을 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다.
이 이미지 사진들은 피부, 머리카락 및 눈동자를 포함하는 하나의 사진 또는 피부, 머리카락 및 눈동자를 부분적으로 확대된 사진으로 이루어질 수 있으며, 이미지를 선택하기 위한 피부색 이미지 버튼(141), 머리카락색 이미지버튼(151) 및 눈동자색 이미지버튼(161)이 구비될 수 있다.
본 발명에서 인체의 질의 색을 입력받기 위한 방법으로, 색 선택부(100)를 포함하는 색입력부(10)를 표시부(50)에 디스플레이되도록 구성하여, 상기 색 선택부(100)에서의 마우스의 클릭, 숫자코드입력 등으로 인체의 질의 색을 입력받는 구성으로 설명하였으나, 상기의 색 입력부(10)는 본 발명이 속한 당업자라면 용이하 게 변경 및 별도의 장치를 구성하여 실시할 수 있는 것으로, 첨부된 도면에 의해 본 발명이 축소되거나 한정되지 않는다.
한편, 본 발명에 따른 퍼스널 컬러 진단 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 퍼스널 컬러 진단 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체, 플래시 메모리 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
본 발명은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 청구항 및 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용의 작성된 범위 내에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 4 계절의 유형으로 분리된 대표적인 색.
도 2는 본 발명의 따라 모델 색과 질의 색을 도시한 개념도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지로직을 이용한 퍼스널 컬러 진단 시스템의 개략적인 블록도.
도 3a는 카메라와 이미지 센서를 이용하여 질의 색을 입력받는 구성을 나타낸 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 퍼지로직을 이용한 퍼스널 컬러 진단 방법의 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용하여 인체의 색을 입력받는 흐름도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화면으로, 색 선택영역에서 클릭된 부분으로 인체의 색을 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 화면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화면으로, 숫자코드로 인체의 색을 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 화면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화면으로, 카메라로 촬영된 이미지에서 클릭된 부분으로 인체의 색을 입력받아 퍼스널 컬러를 진단하는 화면이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
10...색입력부 11...피부색 입력부
12...머리카락색 입력부 13...눈동자색 입력부
20...연산 제어부 30...DB
50...표시부 100...색 입력부
101...피부색 선택부 102...머리카락색 선택부
103...눈동자색 선택부 111, 121, 131...색 표현부
110...카메라 120...색상감지장치
200...진단버튼 300...소속도 표시부
310...계절유형 표시부 320...추천색상 표시부
330...색 적용강도 표시부

Claims (32)

  1. 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색이 저장된 DB(30);
    인체의 질의 색을 입력받는 색입력부(10);
    상기 색입력부(10)에서 입력된 질의 색과 상기 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 연산 제어부(20);
    상기 연산 제어부(20)의 제어신호에 의해 상기 선택된 계절유형을 디스플레이하는 표시부(50);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  2. 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색과 상기 계절유형에 해당되는 추천색상이 저장된 DB(30);
    인체의 질의 색을 입력받는 색입력부(10);
    상기 색입력부(10)에서 입력된 질의 색과 상기 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 추천색상을 선택하는 연산 제어부(20);
    상기 연산 제어부(20)의 제어신호에 의해 상기 추천색상을 디스플레이하는 표시부(50);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  3. 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색이 저장된 DB(30);
    인체의 질의 색을 입력받는 색입력부(10);
    상기 색입력부(10)에서 입력된 질의 색과 상기 DB(30)에 저장된 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형별로 소속도를 산출하는 연산 제어부(20);
    상기 연산 제어부(20)의 제어신호에 의해 상기 산출된 소속도를 디스플레이하는 표시부(50);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색입력부(10)는,
    마우스의 클릭으로써 상기 인체의 질의 색을 입력받는 색 선택부(100)를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 색 선택부(100)는,
    옐로 베이스와 블루 베이스를 가로축으로 하고 명도를 세로축으로 하여 표시되는 피부색 선택부(101), 명도를 세로축으로 하여 표시되는 머리카락색 표시 부(102)와 눈동자색 표시부(103)를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  6. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색입력부(10)는,
    숫자코드로 상기 인체의 질의 색을 입력받는 색 선택부(100)를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 색 선택부(100)에는 텍스트입력창이 구비되고, 상기 텍스트입력창에는 피부색입력부(11), 머리카락색입력부(12) 및 눈동자색입력부(13) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  8. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색입력부(10)는,
    디스플레이되는 상기 인체의 이미지에서 마우스의 클릭으로써 상기 인체의 질의 색을 입력받는 색 선택부(100)를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 색 선택부(100)는 상기 인체의 이미지를 로딩하기 위한 피부색 이미지버튼(141), 머리카락색 이미지버튼(151) 및 눈동자색 이미지버튼(161) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 인체의 이미지는 피부 이미지(14), 머리카락 이미지(15) 및 눈동자 이미지(16) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 연산 제어부(20)는,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리를 계산하고,
    상기 계산된 거리에서 최소값의 거리에 해당되는 모델 색의 계절유형이 선택되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리 계산에서는,
    상기 인체의 부위별로 가중치가 곱해짐을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  13. 청구항 2에 있어서,
    상기 연산 제어부(20)는,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리를 계산하고,
    상기 계산된 거리에서 최소값의 거리에 해당되는 모델 색의 계절유형에 해당되는 추천색상이 선택되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리 계산은,
    상기 인체의 부위별로 가중치가 곱해짐을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  15. 청구항 3에 있어서,
    상기 연산 제어부(20)는,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리를 계산하고,
    상기 계산된 거리에서 계절별로 최소 거리의 역수를 계절별 최소값 거리의 역수의 전체 합으로 나누어서 소속도를 산출하고, 상기 산출된 소속도가 표시되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리 계산은,
    상기 인체의 부위별로 가중치가 곱해짐을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 시스템.
  17. 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색을 기반으로 퍼스널 컬러를 진단하는 방법에 있어서,
    인체의 질의 색을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 질의 색과 상기 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선 택하는 단계;
    상기 선택된 계절유형을 표시하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  18. 계절유형이 미리 정의되어 있는 모델 색을 기반으로 퍼스널 컬러를 진단하는 방법에 있어서,
    인체의 질의 색을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 질의 색과 상기 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형별로 소속도를 산출하는 단계;
    상기 산출된 소속도를 표시하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  19. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 모델 색은,
    피설문자로부터 상기 피설문자의 인체 색과 상기 피설문자가 선호하는 계절유형의 색을 설문조사하여 구축됨을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  20. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 모델 색은,
    다수의 컬러 분석자가 다수의 일반인을 모델로 하여 상기 모델의 인체 색을 기반으로 계절유형을 분류하여 구축됨을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  21. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 인체의 질의 색을 입력받는 단계는,
    표시부(50)에 색 선택부(100)를 디스플레이하는 단계;
    상기 색 선택부(100)에서의 마우스 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  22. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 인체의 질의 색을 입력받는 단계는,
    표시부(50)에 색 선택부(100)를 디스플레이하는 단계;
    상기 색 선택부(100)에 숫자코드를 입력하는 단계;
    상기 입력된 숫자코드를 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  23. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 인체의 질의 색을 입력받는 단계는,
    촬영된 이미지를 로딩하는 단계;
    상기 로딩된 이미지를 표시부(50)에 디스플레이하는 단계;
    상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서의 마우스 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  24. 청구항 23에 있어서,
    상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서의 마우스 클릭으로써 인체의 질의 색을 입력받는 단계는,
    상기 표시부(50)에 디스플레이되는 이미지에서의 마우스 클릭을 적어도 두 번 이상 반복하는 단계;
    상기 마우스로 클릭된 색들의 평균값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균값을 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  25. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 인체의 질의 색을 입력받는 단계는,
    컬러 값을 측정하는 색상감지센서(120)로 측정된 색을 상기 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  26. 청구항 25에 있어서,
    컬러 값을 측정하는 색상감지센서(120)로 측정된 색을 상기 인체의 질의 색으로 입력받는 단계는,
    컬러 값을 측정하는 상기 색상감지센서(120)로 적어도 두 번 이상 측정하는 단계;
    상기 측정된 인체의 색에 대한 평균값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균값을 상기 인체의 질의 색으로 입력받는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  27. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 질의 색은 피부색, 머리카락색 및 눈동자색을 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  28. 청구항 17에 있어서,
    상기 입력받은 질의 색과 상기 모델 색과의 거리에 기반하여 계절유형을 선택하는 단계는,
    상기 질의 색과 모델 색과의 거리를 계산하는 단계;
    상기 계산된 거리의 최소값에 해당되는 모델 색의 계절유형을 상기 질의 색의 계절유형으로 선택하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  29. 청구항 28에 있어서,
    상기 질의 색과 모델 색과의 거리를 계산하는 단계는,
    상기 인체의 부위별로 가중치를 곱해서 계산됨을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  30. 청구항 18에 있어서,
    상기 입력된 질의 색과 상기 모델 색과의 거리에 기반하여 소속도를 산출하는 단계는,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리를 계절별로 산출하는 단계;
    상기 계절별로 산출된 거리에서 계절별로 최소값의 거리를 선택하는 단계;
    상기 계절별로 선택된 최소값의 거리의 역수를 상기 전체 계절별 최소값의 거리의 역수의 합으로 나누어서 소속도를 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  31. 청구항 30에 있어서,
    상기 질의 색과 상기 모델 색과의 거리를 계절별로 산출하는 단계는,
    상기 인체의 부위별로 가중치를 곱해서 계산됨을 특징으로 하는 퍼스널 컬러 진단 방법.
  32. 청구항 17 내지 청구항 18 중 어느 한 항에 기재된 퍼스널 컬러 진단 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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