KR20100093232A - 개인의 신체적 특성과 트랜드를 고려한 패션 코디 추천 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지능형 패션 코디네이터 시스템 및 운영방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템은, 의상을 코디하는데 기준이 되는 의상들의 속성과 속성값을 포함하는 의상 데이터베이스와, 개인의 신체지수를 저장한 개인 회원 데이터베이스와, 시대적 트랜드를 전문가가 의상 속성들로 표현한 하나 이상의 시대별 트랜드매칭용 의상속성 테이블과, 신체의 특성을 고려한 코디를 의상 속성으로 나타낸 신체특성 매칭용 의상속성 테이블과, 의상 속성의 직접 입력을 지원하는 알고리즘을 사용하여 의상들을 추천하는 상기 검색 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

의류, 패션, 코디, 트랜드, 신체 특성, 사용자 지정

Description

개인의 신체적 특성과 트랜드를 고려한 패션 코디 추천 방법{A Method of Fashion Recommender System in coordination with Individual Physical Features and Trends}

본 발명은 지능형 패션 코디네이터 시스템과 운영방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 다양한 옷에 대하여 옷이 가지는 색상이나 디자인, 종류와 같은 속성별 값을 설정하고, 시대적 트랜드와 사용자의 신체 특성에 맞게 가장 잘 어울리는 옷을 속성 값을 근거로 계산하여 추천하는 지능형 패션 코디네이터 시스템 및 방법에 관한 것이다.

패션 코디네이터 시스템은 사용자가 착용하기 원하는 의복을 하나 선택하면 그에 적합한 다른 의복을 선택하도록 도와주는 시스템으로 결혼 상대자를 추천해주는 사이트, 인터넷 사이트에 판매되는 가전제품들의 가격을 비교하여 안내해주는 사이트와 같이 상품이나 서비스를 추천하기 위한 시스템의 일종이다.

상품이나 서비스를 추천하기 위한 시스템은 크게 사용자들 간의 유사도를 활 용한 협력적 필터링(Collaborative filtering) 방식과 상품 및 사용자의 특성 값을 활용하는 내용기반 필터링(Content-based filtering)방식으로 구분된다.

상기 협력적 필터링(Collaborative filtering) 방식은 사용자에게 입력받은 상품에 대한 평가를 비교하여 유사한 평가를 하는 사용자들을 유사하다고 판단하여 유사한 사용자가 호평한 물품을 추천하는 방식이나, 사용자들의 평가 정보를 상세히 얻기 어려운 경우가 많고, 평가 정보의 수가 적으면 추천 능력이 매우 감소한다는 문제점이 있었다.

상기 내용기반 필터링(Content-based filtering)방식은 사용자가 구매한 상품들의 종류와 특성을 바탕으로 사용자의 취향을 유추하여 물품을 추천하는 방식으로 대부분의 상품이나 서비스를 추천하기 위한 시스템은 내용기반 필터링 방식을 사용하고 있다. 그러나, 내용기반 필터링(Content-based filtering)방식에서 중요한 점은 사용자가 선택한 상품들에서 사용자의 취향에 적합한 특성을 잘 찾아내는 것인데 반하여 디자인에 대한 특성값은 판단이 어려우므로 현재 사용되고 있는 패션 코디네이터 관련 내용기반 필터링 방식에서 사용되는 특성은 색만을 위주로 하여 다양한 디자인의 코디네이터를 제공하지 못한다는 문제점이 있었다.

그러므로 종래 제공되는 패션 코디네이터 시스템은 3D 인체 모델을 제공하여 사용자가 선택한 의상에 맞는 다른 의상들을 색상을 기준으로 선택하여 표시하고 사용자가 표시된 의상들을 3D 인체 모델에 착용시켜 입은 모습을 보면서 원하는 디자인을 선택할 수 있도록 하였으나, 적합한 색상의 의상들이 많으면 그것을 사용자가 일일이 3D 인체 모델에 입혀 보아야 한다는 불편함이 있었다.

또한 사용자 개인을 대상으로 맞춤식 추천을 하기에는 사용자의 신체적 특성을 고려하여야 하지만, 이를 고려한 코디 추천시스템은 존재하지 않고, 자신의 신체적 특성을 Q&A용 게시판 등에 올려서 그기에 맞는 의상을 질의하고 기다려서 답변을 받아야 하는 불편함이 있었다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 불편함을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 의상에 대하여 색과 무늬, 형태를 포함하는 다양한 속성과 그 속성 값을 설정한 후, 사용자가 머리부터 발까지 각 신체 부위의 굵거나 가는 정도와 길거나 짧은 정도를 지정한 신체지수를 준비하고, 전문가가 신체 부위별로 특징에 따라 가장 어울리는 의상의 속성들을 지정해 두어, 사용자의 개별적 신체특성지수를 고려하고 시대적 트랜드를 고려한 의상들을 추천하기위한 지능형 알고리즘을 실행함으로써 보다 다양한 종류의 코디를 제공하는 지능형 패션 코디네이터 시스템과 운영방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 제1 양태의 지능형 패션 코디네이터 시스템은, 의상을 코디하는데 기준이 되는 의상들의 속성과 속성값을 포함하는 의상 데이터베이스와, 개인의 신체지수를 저장한 개인 회원 데이터베이스와, 시대적 트랜드를 전문가가 의상 속성들로 표현한 하나 이상의 시대별 트랜드매칭용 의상속성 테이블과, 신체의 특성을 고려한 코디를 의상 속성으로 나타낸 신체특성 매칭용 의상속성 테이블과, 의상 속성의 직접 입력을 지원하는 알고리즘을 사용하여 의상들을 추천하는 상기 검색 모듈을 포함한다.

또한, 제2 양태의 지능형 패션 코디 시스템은 의류의 속성을 등록하기 위한 의류 속성 등록 모듈; 사용자 개인의 신체 특성을 등록하기 위한 신체 특성 등록 모듈; 검색 조건을 입력하고 검색하기 위한 검색 조건 입력 및 검색 모듈; 사용자에게 착용가능한 실제 의상들의 속성과 속성값을 포함하는 정보가 저장되고, 갱신되는 의류 데이터베이스; 및 상기 검색 조건 입력 모듈로부터 입력된 검색 조건에 대응하여 상기 의류 데이터베이스로부터 검색된 의류를 출력하기 위한 추천 의류 출력 모듈을 포함하고, 상기 의류 속성 등록 모듈은, 연도별 및 계절별 트랜드와 의류 속성의 상관 관계를 등록하기 위한 연도별 및 계절별 트랜드 상관 관계 등록 모듈을 포함하고, 상기 신체 특성 등록 모듈은 신체 특성과 의류 속성의 상관 관계를 등록하기 위한 신체 특성 상관 관계 등록 모듈을 포함하며, 상기 검색 조건 입력 및 검색 모듈은, 상기 데이터 베이스 검색시 사용자로부터 입력 받은 신체 특성, 연도별 및 계절별 트랜드 및 사용자 지정 의류 속성 중 어느 하나 또는 이들의 조합에 기반하여 상기 의류 데이터베이스를 검색하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템은 의류의 속성을 나누는 1단계와, 1단계에서 분류된 속성을 이용하여 시대적(연도별 계절별) 패션 트랜드를 의류의 속성으로 표시하는 2단계와, 다양한 신체적 특성에 어울리도록 고려된 의류의 속성 테이블을 만드는 3단계와, 본 시스템 사용자가 자기의 신체 지수를 표현하는 4단계와, 상기 4단계에서 입력받은 신체 지수에 알맞은 의류의 속성을 3단계의 검색 테이블에서 찾아서 실제 의류 데이터베이스에서 검색하는 5단계와, 상기 5 단계에서 검색된 의상을 2단계의 시대적 패션 트랜드에 맞는지 검증하는 6단계를 포 함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템은 의상에 대하여 색과 무늬, 형태를 포함하는 다양한 속성과 그 속성 값을 설정하고, 사용자가 지정한 의상의 속성 중에서 사용자가 코디할 때 중요하게 생각하는 속성에 대하여 가중치를 부여하여 지능형 알고리즘을 실행함으로써 보다 다양한 종류의 코디를 제공하는 효과가 있다.

이하, 바람직한 실시예를 통하여 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템을 보다 구체적으로 살펴본다.

본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템에서는 하기된 표1에 도시된바와 같이 각 의상에 옷의 특성을 잘 나타낼 수 있는 속성을 설정하고 각 속성별로 도 1에 도시된바와 같이 나타나는 세부 속성을 설정하며 각 세부 설정마다 속성값(색깔명, 무늬, 형태, 소재 등)을 Ajax 기반의 속성 입력 인터페이스를 사용하여 입력한다.

예를 들어 블록 형상의 체크문양을 가진 의상이 있으면 도1의 속성트리에서 문양의 하위 트리인 체크의 하위 트리인 블록에 속성값이 입력되게 된다.

[표1]

도2는 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템의 구성도이다.

본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템은 도2에 도시된바와 같이 의류속성등록모듈(100)과, 개인의 신체특성지수 등록모듈(110)과, 시대적 트랜드와 의류속성 상관관계 등록모듈(200)과, 신체특성과 의류속성 상관관계 등록모듈(210)과, 매칭용 데이터베이스(300)와 상기 데이터베이스에 저장된 의상 정보에서 속성의 유사도가 가장 높은 의상을 선택하는 검색조건 입력모듈들(400,410,420) 및 상기 검색 조건 입력모듈들이 선택한 의상과 유사도를 계산하고 표시하는 출력 모듈(500)을 포함하여 구성된다.

상기 의류속성 등록모듈(100)은 의류데이터베이스(300)에 속성값을 포함하는 의류데이터를 등록하거나 수정, 삭제하는 기능을 가진다. 현재 의류의 속성은 12가지로 분류되어 있으며, 각 속성마다 수 개에서 수십 개의 속성값으로 분류된다.

상기 신체특성 등록모듈(110)은 사용자가 회원등록을 할 때, 자신의 신체특성 지수를 등록 및 수정, 삭제하는 기능을 가진다. 신체를 “키, 얼굴형, 목, 어깨, 팔, 가슴, 허리, 엉덩이, 다리, 피부색” 등 11가지 특성으로 나누고 각 부위별 신체 지수값을 등록한다. 예를 들면 키의 경우는 [크다/작다], 어깨의 경우는 [올라간 형/처진 형], 팔의 경우는 [굵은 형/가는 형], 목의 경우는 [굵고 짧은 형/가늘고 긴 형] 등으로 나누어, 코디에서 고려해야할 자기 신체의 특징을 표준이 아닌 경우만 등록하도록 한다.

트랜드와 의류속성 상관관계 등록모듈(200)은 코디 전문가들이 시대적인 유행을 의류 속성별 속성값으로 나타내며, 시대별 트랜드로 의류의 속성별 속성값을 포함하는 매칭 정보를 저장하는 저장용 테이블을 포함한다. 전문가별로 구별하여 데이터를 따로 저장될 수 있도록 한다.

신체특성과 의류속성 상관관계 등록모듈(210)은 일반적인 체형이 아닌 경우를 대상으로 신체적 특징에 맞는 의류를 속성별 속성값으로 표현하며, (200)과 마찬가지로 매칭 정보를 저장하는 저장용 테이블을 포함한다. 전문가별로 구별하여 데이터를 따로 저장될 수 있도록 한다.

상기 매칭용 의류데이터베이스(300)는 사용자가 사용가능한 매칭 의상들의 속성과 속성값을 포함하는 관련 정보를 저장하고 갱신하는 데이터베이스이다.

본 발명의 실시 예에서 상기 의상 데이터베이스(300)에 저장되는 의상들은 상의를 재킷, 블라우스, 셔츠의 3종류로 분류하고 하의를 바지와 치마로 분류하였으나, 상의나 하의의 세부 속성에 조끼나 가디건 같은 추가 속성이 입력될 수도 있다. 다만 상기 의상 데이터베이스(300)에 저장되는 속성별 의상의 수는 가능한 해당의상의 색상이나 디자인과 같은 세부 속성이 다양하게 입력되어 있는 충분한 숫자의 의상이 등록되는 것이 바람직하다.

상기 매칭용 데이터베이스(300)에 저장되는 매칭 의상은 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템를 제공하는 사업자나 사업자와 계약한 판매자가 판매 가능한 의상이나 회원으로부터 회원이 소유하고 있는 의상을 등록받아 저장함으로써 소유한 의상 중에서 어울리는 의상을 찾도록 할 수도 있다.

상기 검색 모듈(400, 410, 420)은 사용자로부터 신체특성을 고려하여 검색할 지 여부를 입력받고(410) 트랜드를 고려하여 검색할 지 여부를 입력받을 수 있으며(420) 직접 12가지 의류 속성을 지정(400)하여 검색할 수도 있다. 3가지 검색 기능은 순서에 관계없이 사용할 수 있으나, 가장 나중에 선택된 속성 값들이 검색의 조건으로 가장 우선한다.

본 발명의 실시예에서 상기 검색 모듈(400, 410 ,420)이 사용하는 유사도 측정 알고리즘은 우선 모든 속성의 가중치를 1로 두고, 속성이 같으면 1, 아니면 0을 설정한다.이때, 의상의 속성 분류는 11개라고 하면, 해당 의상의 유사도 측정에서 최대 11, 최소 0의 값을 얻을 수 있으므로 만일 같은 속성이 10개라면 10/11*100=91%의 유사도를 가진다고 판단하게 된다. 또한 유사도 측정 알고리즘은 각 속성에 가중치를 주는 것이 가능하다.

예를 들어 색상에만 가중치 5로 둔다면 다른 속성이 9개가 같고 색상이 다른 의상과 색상을 포함한 속성이 5개가 같은 의상이 같은 유사도 값을 얻게 되므로 상대적으로 색상이 유사한 의상을 우선적으로 검색하게 된다.

상기 검색 모듈(400, 410, 420)은 의상 데이터베이스(300)에서 검색 조건과 유사도가 가장 높은 매칭 의상들을 검색하여 검색된 매칭 의상과 매칭 의상의 최종 유사도를 상기 출력 모듈(500)로 전송한다.

상기 출력 모듈(500)은 상기 검색 모듈(400, 410, 420)에서 전송된 매칭 의상들과 매칭 의상들의 유사도를 표시하는 구성이다.

도3은 본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템 운영 방법의 순서도이다.

본 발명에 따른 지능형 패션 코디네이터 시스템 운영 방법은 도3에 도시된바와 같이 검색 조건입력 초기단계(S100)와, 자신의 신체특성을 반영한 의류검색 선택단계(S200)와, 시대별 트랜드를 반영한 검색 선택 단계(S300)와, 직접 12가지 의류속성을 지정 검색하는 단계(S400) 및, 선택된 유사 의상 검색과 유사도 표시 단계(S500)를 포함한다.

상기 검색 조건입력 초기단계(S100)는 상기 검색 모듈(400)이 사용자로부터 사용자가 코디하기를 원하는 의상을 입력받는 단계이다.

상기 선택 의상 입력 단계(S100)에서 조건을 입력받는 의상은 상기 매칭용 데이터베이스(300)에 저장된 의상 중에서 가장 높은 유사도를 보이는 의상들이 매칭알고리즘에 의해서 검색되고 유사도 표시 단계(S500)에서 출력한다. 선택 입력 단계(S100)에서는 의류의 12가지 검색 속성값을 모두 초기화하여 모든 의류가 검색대상이 될 수 있게 한다. 만약, 상기 검색단계(400, 410, 420)에서 아무런 검색조건 지정 없이 검색을 실행하게 되면 검색 조건이 열려 있으므로, 유사도 계산은 의미가 없게 되고 모든 의류가 출력되게 된다.

신체특성을 반영한 의상 검색 단계(S200)는 미리 등록해 둔 개인의 신체 특성을 활용하여 의상을 검색하도록 선택하는 단계이다. 상기 검색 모듈(410)이 상기 의상 검색 단계(S200)에서 입력받은 경우에 따라, 개인의 신체특성을 반영한 검색 조건을 설정할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 개인의 신체특성이 고려될 경우에는 의류 검색을 위한 12가지 의류 속성값 중에서 상기 신체특성과 의류특성 상관관계 모듈(210)에서 등록한 값에 따라 개인에 맞는 속성값이 검색 조건으로 지정된다.

트랜드를 고려한 의상 검색 단계(S300)는 상기 검색 모듈(420)이 상기 의상 검색 단계(S300)에서 연도별/계절별 트랜드 정보를 입력받는 경우에 따라, 시대적 트랜드와 의류속성의 상관관계 등록모듈(200)에서 등록한 값을 이용하여 검색 조건을 지정한다. 역시 아무런 정보도 입력하지 않으면 시대적 트랜드 검색 조건이 지정되지 않은 것으로 한다.

의류의 12가지 속성을 직접 입력하여 검색하는 단계(S400)는 원하는 의류의 속성값을 직접 입력하여 검색용 속성값을 지정하는 단계이다. 예를 들면 흰색이면서 동물 문양에 팔이 긴 T셔츠를 검색하고자 할 경우, T셔츠를 검색 대상으로 지정하여 색상-흰색, 문양-동물, 팔길이-긴팔과 같은 식으로 3가지 속성을 직접 선택한다.

상기 검색 조건 지정단계(S200, S300, S400)는 특별한 순서가 없으며, 가장 나중에 선택한 조건이 우선된다. 즉, 직접 의류의 검색 조건을 지정하는 S400단계 로 먼저 흰색 색상에 동물문양, 그리고 긴팔의 길이를 선택하더라도 다음에 S200단계에서 자신의 신체특성을 적용하도록 검색조건을 선택하면 S400단계로 지정된 값이라도 S200단계의 값으로 갱신된다.

상기 검색 조건 지정 모듈(400)은 상기 신체특성 적용여부 선택단계(S200)와 시대별 트랜드 반영여부 단계(S300), 직접 조건지정 단계(S400)에서 지정된 조건에 맞는 의상의 최종 유사도를 계산하고, 검색된 매칭의상과 최종 유사도를 상기 출력 모듈(500)로 전송하여 선택된 조건에 맞는 의류를 출력하는 단계(S500)로 연결된다.

상기 최종 유사도는 (12가지 각 속성값에 대하여 가중치 x 지정된 속성값과 데이터베이스 속의 의류들이 가진 속성값의 차이값의 곱의 합)의 공식에 따라 계산된다.

위의 식에서 유사도(S) 계산을 위하여 쓰여진 기호들은 속성의 개수(n)와 속성의 가중치(W), 상기 단계(S200, S300, S400)에서 선택된 조건값(C), 데이터베이스 속의 유사도 비교대상 의류의 속성값(D)을 나타낸다. 유사도(S)는 유사할수록 속성값 차이의 제곱값이 작아져서 전체 수치도 작아지는 최소자승법의 특징을 가진다.

상기 최종 유사도 값의 실제 계산 예를 살펴본다. 신체 특성(피부가 검으며 엉덩이가 크고 목이 짧은 사람)에 의해서 의류의 속성값이 정해지는데 먼저 색상은 노랑색이며 네크라인은 V-Line이고 라인(형태)은 Loose한 형태로 지정된다. 거기에 시대별 트랜드 의류 속성으로 2008년도 여름의 유행을 지정한다면(2008년도 여름은 소재는 면이면서 색상은 흰색이 유행했다고 하자) 소재 속성은 면이 지정되고 색상 속성은 흰색으로 바뀌게 된다. 마지막으로 직접 지정하는 단계(S400)에서 소매 길이를 3/4Length 로 결정했다면 최종 검색 조건은 [소재-면(10), 문양-없음(-), 색상-흰색(0), 라인(형태)-Loose(14), 네크라인-V-line(26), 소매길이-3/4length(20), 칼라(옷깃)-없음(-), 버튼수-없음(-), 기장-없음(-), 포켓-없음(-), 커프스-없음(-)] 와 같이 결정된다. 상기 속성값들은 특정한 수치(괄호속의 수치)를 가지며 유사한 속성간의 값들은 그 차이가 작도록 설계되어 있다.

상기 S500 단계에서 데이터베이스 속의 의류가 가지는 속성들의 값과 비교하여 유사도를 계산하게 된다. 실제로 데이터베이스 속의 5가지 의류(A~E)에 대한 속성값과의 차이를 계산하여 유사도를 구하면 다음의 표2와 같다.

[표2]

지정된 색상(흰색)과 데이터베이스 속의 D의류와 색상값(핑크)의 차이는 0-22이다. 음수값을 보정하기 위하여 제곱값으로 계산한 후에 가중치를 곱하면 484가 된다. 같은 방법으로 E의류와 색상값(오렌지)의 차이는 0-23이므로 529 값이 되고 가중치가 1이므로 결과값은 529가 된다. 네크라인의 값들이 크진 것은 두 속성의 차의 곱에다 가중치가 3으로 지정되어 있어서 3배로 계산되었기 때문이다. 가중치가 부여하여 유사도를 구하면 다음의 표3과 같다.

[표3]

이상으로 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시 예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.

도1은 본 발명에 따른 신체특성을 고려한 패션 코디네이터 시스템에서 사용되는 의상 정보의 세부 설정용 데이터베이스 트리 구조도.

도2는 본 발명에 따른 패션 코디네이션 추천 시스템의 구성도.

도3은 본 발명에 따른 패션 코디네이션 시스템 운영 방법의 순서도.

도4는 트랜드, 신체특성, 직접입력 순으로 설정한 경우이다. 3가지 조건은 순서에 상관없이 입력이 가능하며, 가장 뒤에 설정한 내용을 최종 검색조건으로 인식하도록 구성한다.

Claims (3)

1. 지능형 패션 코디네이터 시스템에 있어서,

   의류의 속성을 등록하기 위한 의류 속성 등록 모듈;

   사용자 개인의 신체 특성을 등록하기 위한 신체 특성 등록 모듈;

   검색 조건을 입력하고 검색하기 위한 검색 조건 입력 및 검색 모듈;

   사용자에게 착용가능한 실제 의상들의 속성과 속성값을 포함하는 정보가 저장되고, 갱신되는 의류 데이터베이스; 및

   상기 검색 조건 입력 모듈로부터 입력된 검색 조건에 대응하여 상기 의류 데이터베이스로부터 검색된 의류를 출력하기 위한 추천 의류 출력 모듈을 포함하고,

   상기 의류 속성 등록 모듈은, 연도별 및 계절별 트랜드와 의류 속성의 상관 관계를 등록하기 위한 연도별 및 계절별 트랜드 상관 관계 등록 모듈을 포함하고,

   상기 신체 특성 등록 모듈은 신체 특성과 의류 속성의 상관 관계를 등록하기 위한 신체 특성 상관 관계 등록 모듈을 포함하며,

   상기 검색 조건 입력 및 검색 모듈은,

   상기 데이터 베이스 검색시 사용자로부터 입력 받은 신체 특성, 연도별 및 계절별 트랜드 및 사용자 지정 의류 속성 중 어느 하나 또는 이들의 조합에 기반하여 상기 의류 데이터베이스를 검색하는 것을 특징으로 하는 지능형 패션 코디네이터 시스템.
2. 지능형 패션 코디네이터 시스템의 운영 방법으로서,

   상기 제1 단계에서 등록된 속성과, 연도별 및 계절별 패션 트랜드를 상기 등록된 속성과 상관지어 연도별 및 계절별 패션 트랜드 테이블을 형성하는 제2 단계,

   상기 제1 단계에 등록된 속성과, 개인의 다양한 신체적 특성을 상관지어 신체적 특성 테이블을 형성하는 제3 단계,

   사용자의 신체적 특성을 입력하는 제 4단계와,

   상기 제4 단계에서 입력받은 신체 특성에 알맞은 의류의 속성을, 상기 제3 단계의 신체적 특성 테이블에 기반해서 실제 의류 속성이 저장된 데이터베이스에서 검색하는 제5 단계와,

   상기 제5 단계에서 검색된 의상을 상기 제2 단계의 연도별 및 계절별 패션 트랜드 테이블에 기반하여 상기 검색된 의상이 연도별 및 계절별 패션 트랜드에 적합하지 검증하는 제6 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 패션 코디네이터 시스템의 운영방법.
3. 지능형 패션 코디네이터의 제공 방법으로서,

   의류의 속성을 등록하고 데이터베이스에 저장해두는 제1 단계,

   상기 제1 단계에서 등록된 의류 속성과, 연도별 및 계절별 패션 트랜드를 상 관 짓는 제2 단계;

   상기 제1 단계에서 등록된 의류 속성과, 개인의 신체 특성을 상관 짓는 제 3 단계;

   사용자로 하여금 자신의 신체 특성, 희망하는 연도별 및 계절별 트랜드 및 사용자 지정 의류 속성 중 어느 하나 이상의 검색 조건을 입력하도록 검색 화면을 제공하는 제4 단계;

   상기 사용자로부터 입력된 검색 조건에 따라 의류 데이터베이스를 검색하는 제5 단계; 및

   상기 검색 조건에 따라 검색된 의류를 추천 의류로서 사용자에게 제공하는 제6 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 패션 코디네이터의 제공 방법.

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