KR20160064259A - 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버 - Google Patents

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Abstract

유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버가 제공된다. 상기 유사 상품 검색 방법은 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계, 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버{METHOD AND SERVER FOR SEARCHING SIMILAR GOODS}
본 발명은 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 관한 것이다.
사용자는 개인용 컴퓨터와 같은 사용자 단말기를 통해 쇼핑 사이트에 접속하고, 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 옷, 신발, 가방 등의 다양한 상품을 검색할 수 있다.
종래의 쇼핑 사이트는 주로 텍스트(text)를 쿼리(query)로 하는 검색 인터페이스를 제공하여, 사용자가 입력한 검색 키워드와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 제공하였다. 또는, 종래의 쇼핑 사이트는 상품의 메타 정보를 활용하여 상품을 다양한 카테고리로 분류하고, 사용자가 선택한 검색 조건(또는, 항목)에 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 제공하였다.
그러나, 종래의 쇼핑 사이트에서는 사용자가 찾고자 하는 상품을 검색하기 어렵다. 예를 들어, 사용자가 특정 의류를 찾고자 하는 경우, 스타일, 총기장, 네크라인(neckline), 소매기장, 패턴 등 텍스트로 표현하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
공개특허공보 제10-2010-0044669호, 2010년 4월 30일
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자가 선택한 상품의 이미지를 쿼리로 수신하고 보유하고 있는 다른 상품의 이미지와 비교하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 제공하는 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 사용자가 연속적으로 선택한 복수의 상품의 이미지를 분석하여 사용자의 검색 의도에 적합한 상품의 정보를 빠르게 제공하는 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면(aspect)에 따른 유사 상품 검색 방법은 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계; 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 방법은 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계 전에, 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 방법은 상기 사용자가 상기 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계 전에, 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.
또한, 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계는, 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계일 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 유사 상품 검색 서버는 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하고, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 이미지 속성 획득부, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 사용자 의도 추정부, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 상품 검색부, 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 상품 정보 전송부를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 이미지 속성 획득부는 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 더 획득할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출될 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 서버는 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.
또한, 상기 데이터베이스 생성부는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기 본 발명의 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 따르면, 사용자가 선택한 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하므로, 텍스트뿐만 아니라 상품의 이미지를 쿼리로 수신하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 제공할 수 있다.
또한, 상기 본 발명의 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 따르면, 사용자가 선택한 제1 상품과 이에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정하고, 추정된 관심 속성을 이용하여 유사 상품을 검색하므로, 사용자의 검색 의도에 적합한 상품의 정보를 빠르게 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버가 제공되는 환경을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 상품 데이터베이스를 생성하기 위한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 실시예에서 사용자의 관심 속성을 추정하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
하나의 구성요소(elements)가 다른 구성요소와 "연결된(connected to)" 또는 "커플링된(coupled to)" 이라고 지칭되는 것은, 다른 구성요소와 직접 연결 또는 커플링된 경우 또는 중간에 다른 구성요소를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 하나의 구성요소가 다른 구성요소와 "직접 연결된(directly connected to)" 또는 "직접 커플링된(directly coupled to)"으로 지칭되는 것은 중간에 다른 구성요소를 개재하지 않은 것을 나타낸다.
본 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
본 명세서에서 "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소, 모듈 또는 섹션들을 다른 구성요소, 모듈 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소, 제1 모듈 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소, 제2 모듈 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 모듈 및/또는 섹션 외에 하나 이상의 다른 구성요소, 모듈 및/또는 섹션의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버가 제공되는 환경을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 사용자 단말기(100), 웹 서버(200), 유사 상품 검색 서버(300)가 네트워크를 통해 서로 연결된다. 사용자 단말기(100), 웹 서버(200), 유사 상품 검색 서버(300)는 서로 데이터 및/또는 정보를 송수신할 수 있다.
네트워크는 근거리 네트워크(Local Area Network; LAN), 도시권 네트워크(Metropolitan Area Network; MAN), 광대역 네트워크(Wide Area Network; WAN) 등과 같은 다양한 크기의 네트워크로 구성될 수 있다. 네트워크는 유선 또는 무선 네트워크로 구성될 수 있다.
사용자 단말기(100)는 데스크톱(desk top), 랩톱(lap top) 등과 같은 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC)일 수 있다. 또는, 사용자 단말기(100)는 스마트폰(smartphone), PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC(tablet PC) 등과 같은 휴대용 전자 장치일 수 있다. 사용자 단말기(100)는 프로세서, 입출력 수단, 통신 수단을 포함하는 예시되지 않은 다른 컴퓨팅 장치일 수도 있다.
웹 서버(200)는 쇼핑 사이트 서버일 수 있다. 사용자는 사용자 단말기(100)를 통해 웹 서버(200)가 제공하는 쇼핑 사이트에 접속하고, 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 옷, 신발, 가방 등의 다양한 상품을 검색하여 구매할 수 있다.
쇼핑 사이트 내에서 사용자는 찾고자 하는 상품을 다양한 방식으로 검색할 수 있다. 일 예로 사용자는 검색 키워드를 입력하고, 검색 키워드와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 수신할 수 있다. 다른 예로 사용자는 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 선택하고, 이와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 수신할 수 있다. 그리고, 사용자는 검색 결과 목록에 포함되는 복수의 상품들 중 검색 의도에 적합한 상품을 선별하여 선택할 것이다.
실시예에 따라, 웹 서버(200)는 쇼핑 외에 카페, 메일, 블로그, 지도, 사전, 뉴스, 증권, 부동산, 영화, 음악, 게시판 등의 다양한 컨텐츠 서비스를 제공하는 포털 사이트 서버일 수도 있다.
유사 상품 검색 서버는(300)는 사용자가 선택한 상품의 이미지를 쿼리로 수신하고 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 다른 상품의 이미지와 비교하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 제공한다.
유사 상품 검색 서버(300)는 유사 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 직접 제공하거나, 유사 상품의 정보를 웹 서버(200)에 제공하고, 사용자 단말기(100)가 웹 서버(200)로부터 유사 상품의 정보를 수신하도록 할 수 있다.
예를 들어, 웹 서버(200)가 유사 상품의 정보가 포함되도록 검색 결과 목록을 갱신함으로써, 유사 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자가 검색 결과 목록에 포함되는 상품을 선택할 때마다 검색 결과 목록이 갱신될 수 있다.
또는, 다른 예를 들어, 웹 서버(200)는 검색 결과 목록과 별개의 유사 상품 목록을 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자가 검색 결과 목록에 포함되는 상품을 선택할 때마다 유사 상품 목록이 갱신될 수 있다.
유사 상품의 정보는 유사 상품의 이미지, 이름, 설명, 가격, 브랜드명 등의 정보를 포함할 수 있다.
유사 상품 검색 서버(300)는 사용자가 선택한 상품과의 유사성이 높은 순위에 따라 유사 상품들의 정보를 정렬할 수 있다.
또는, 유사 상품 검색 서버(300)는 소정의 랭킹, 상품 가격, 등록 일시, 상품평 등의 순위에 따라 유사 상품들의 정보를 정렬할 수도 있다.
도 1에서는 하나의 웹 서버(200)만을 도시하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니고, 복수의 웹 서버(200)가 사용자 단말기(100), 유사 상품 검색 서버(300)와 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다.
도 1에서는 웹 서버(200)와 유사 상품 검색 서버(300)를 별개로 도시하였으나, 실시예에 따라, 웹 서버(200)와 유사 상품 검색 서버(300)가 하나의 서버로 결합되어 제공될 수 있음은 본 기술분야의 통상의 기술자에게 자명할 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버(300)는 유사 상품 검색 엔진(310), 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 포함한다.
유사 상품 검색 엔진(310)은 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 이용하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품을 검색할 수 있다.
유사 상품 검색 엔진(310)은 데이터베이스를 이용하여 정보를 검색할 수 있도록 설계된 소프트웨어일 수 있다. 실시예에 따라, 유사 상품 검색 엔진(310)은 소프트웨어와 하드웨어가 결합된 형태일 수도 있다.
상품 인덱스 데이터베이스(320)는 사용자에게 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 제공하고, 상품 검색 결과 목록 또는 유사 상품 목록 내에서 복수의 상품의 정보를 정렬하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 인덱스 데이터베이스(320)는 다음의 표 1에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시와 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
[표 1]
Figure pat00001
상품 속성 데이터베이스(330)는 상품의 이미지에 관한 속성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 속성 데이터베이스(330)는 다음의 표 2에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품의 이미지에 관한 속성과 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
[표 2]
Figure pat00002
본 발명의 실시예에서, 상품의 카테고리는 패션, 뷰티, 가전, 컴퓨터, 가구, 생활, 건강, 식품, 유아동, 여행, 레저, 자동차 등으로 구별될 수 있다.
또한, 하나의 상위 카테고리는 복수의 하위 카테고리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 패션의 카테고리는 여성의류, 남성의류, 유니섹스, 스포츠의류, 언더웨어, 신발, 가방, 쥬얼리 등의 하위 카테고리를 포함할 수 있다. 그리고, 여성의류의 카테고리는 자켓, 점퍼, 티셔츠, 조끼, 블라우스, 스커트, 가디건, 바지, 코트, 원피스, 니트 등의 하위 카테고리를 포함할 수 있다.
상품의 이미지에 관한 속성은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다. 일 예로 여성의류 카테고리에 속하는 상품은 그 이미지에 관하여 스타일, 총기장, 네크라인(neckline), 소매기장, 패턴, 색상 등의 속성을 포함할 수 있다. 다른 예로 가방 카테고리에 속하는 상품은 그 이미지에 관하여 스타일, 장식, 주요소재, 끈길이, 색상 등의 속성을 포함할 수 있다. 즉, 상품의 이미지에 관한 속성은 해당 상품의 이미지를 설명(또는, 묘사)할 수 있는 해당 상품의 특징들에 따라 정의될 수 있다.
상품의 이미지에 관한 각각의 속성은 상기 특징들의 모양이나 상태를 나타내는 속성 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 네크라인 속성은 라운드넥, U넥, V넥, 칼라넥, 차이나넥, 터틀넥, 후드넥 등의 속성 값을 가질 수 있고, 소매기장 속성은 민소매, 캡소매, 반팔, 7부, 긴팔 등의 속성 값을 가질 수 있고, 패턴 속성은 무지, 프린트, 꽃무늬, 스트라이프, 호피, 도트, 캐릭터, 체크 등의 속성 값을 가질 수 있다.
상품의 이미지 간의 유사성을 기초로 하여 유사 상품을 검색하는 경우, 일반적으로 이미지로부터 선, 모양, 텍스처 등의 기하학적 특징(feature)을 추출하는 방법을 이용할 수 있을 것이다. 그러나, 이미지로부터 이 같은 특징을 추출하여 유사 상품을 검색하는 것은 (이미지 자체의 유사성을 고려할 뿐) 상품이 갖는 고유한 속성의 유사성을 무시할 수 있다. 예를 들어, 스타일, 총기장, 네크라인 등의 속성이 서로 다름에도 불구하고, 기하학적 특징이 유사하다는 이유로 비유사한 상품이 유사 상품으로 검색될 수 있다.
반면, 본 발명은 상품의 카테고리에 따라 상품의 이미지에 관한 속성을 정의하고, 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 유사 상품을 검색하므로, 후술하는 바와 같이 사용자의 검색 의도에 적합한 다양한 상품의 정보를 제공할 수 있다.
한편, 유사한 속성을 갖는 상품들의 정보를 빠르게 검색하기 위하여, 상품 속성 데이터베이스(330)는 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.
유사 상품 검색 엔진(310)은 이미지 속성 획득부(311), 사용자 의도 추정부(312), 상품 검색부(313), 상품 정보 전송부(314)를 포함할 수 있다.
이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 획득할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 획득하고, 사용자가 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 획득할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 더 획득할 수도 있다.
이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 상품 검색 결과 목록에서 선택한 상품의 ID를 웹 서버(200)로부터 수신할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 해당 상품의 ID가 상품 속성 데이터베이스(330) 내에 존재하는지 검색할 수 있다. 해당 상품의 ID가 상품 속성 데이터베이스(330) 내에 존재하는 경우, 이미지 속성 획득부(3110)는 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 획득할 수 있다.
이미지 속성 획득부(311)는 획득한 속성 정보를 사용자 의도 추정부(312)에 제공할 수 있다.
사용자 의도 추정부(312)는 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정할 수 있다. 본 명세서에서 “관심 속성”이란 사용자가 검색하고자 하는 상품의 이미지에 관한 복수의 속성 중 다른 속성에 비하여 상대적으로 주의를 더 기울이는 속성을 의미한다.
예를 들어, 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 일정 비율 이상의 상품들의 소매기장 속성이 반팔이고, 패턴 속성이 무지 또는 줄무늬이고, 네크라인 속성이 라운드 형태일 수 있다. 또한, 색상 속성이 동일한 색상인 상품들의 비율은 상기 일정 비율보다 작을 수 있다. 이 경우 사용자 의도 추정부(312)는 일정 비율을 기초로 사용자의 관심 속성을 추정할 수 있다. 이에 따라, 사용자 의도 추정부(312)는 소매기장 속성, 패턴 속성, 네크라인 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 상기 일정 비율은 미리 설정될 수 있으며, 필요에 따라 변경될 수 있다. 실시예에 따라, 사용자의 관심 속성은 복수의 레벨을 가질 수도 있다.
또는, (관심 속성 및 비관심 속성으로 구분하지 않고) 상품의 이미지에 관한 복수의 속성들이 서로 다른 등급의 관심 레벨(예를 들어, 제1 내지 제n 관심 레벨, 단 n은 1보다 큰 자연수)을 가질 수도 있다. 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 제1 비율 이상의 상품들의 어느 속성이 동일한 값을 가지면, 상기 속성은 제1 관심 레벨의 속성으로 추정되고, 제1 비율보다 작고 제2 비율 이상의 상품들의 상기 속성이 동일한 값을 가지면, 상기 속성은 제2 관심 레벨의 속성으로 추정될 수 있다. 상술한 예시에서, 색상 속성이 검정으로 동일한 상품들의 비율이 제1 비율보다 작고 제2 비율 이상이면, 색상 속성은 제2 관심 레벨의 속성으로 추정될 수 있을 것이다. 또는, 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 복수의 상품의 색상 속성이 모두 다르다면, 색상 속성은 최하위 관심 레벨의 속성으로 추정될 수도 있다.
또한, 사용자 의도 추정부(312)는 소정의 기간 동안 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석할 수 있다. 소정의 기간은 시간 또는 날짜 단위로 구성될 수 있다.
사용자 의도 추정부(312)는 추정된 사용자의 관심 속성을 상품 검색부(313)에 제공할 수 있다. 그리고, 상품 검색부(313)는 사용자의 관심 속성 값(관심 속성의 속성 값)을 획득할 수 있다.
상품 검색부(313)는 사용자의 관심 속성과 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스(상품 인덱스 데이터베이스, 상품 속성 데이터베이스)로부터 유사 상품을 검색할 수 있다.
일부 실시예에서, 상품 검색부(313)는 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 유사 스코어(score)를 산출하고, 유사 스코어에 따라 유사 상품 여부를 판단할 수 있다. 유사 스코어를 산출하는 과정에서, 상품 검색부(313)는 속성 값이 동일한지에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 해당 상품의 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 서로 다른 경우에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다(또는, 가중치를 부여하지 않을 수 있다).
또한, 유사 스코어를 산출하는 과정에서, 상품 검색부(313)는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 (추가적으로) 부여할 수 있다. 예를 들어, 소매기장 속성은 사용자의 관심 속성이고, 색상 속성은 사용자의 관심 속성이 아니라고 하자. 이 경우, 해당 상품의 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 해당 상품의 색상 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 색상 속성 값과 동일한 경우에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 상품 검색부(313)는 관심 레벨에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수도 있다.
또는, 상품 검색부(313)는 음의 가중치를 부여할 수도 있다. 상품 검색부(313)는 해당 상품의 어느 속성의 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 상기 속성의 속성 값과 다른 경우에는 음의 가중치를 부여할 수 있다. 이외에도, 상품 검색부(313)는 관심 속성의 속성 값이 서로 다른 경우, 또는 일정한 관심 레벨 이상의 속성의 속성 값이 서로 다른 경우에 음의 가중치를 부여할 수 있을 것이다.
다른 실시예에서, 상품 검색부(31)는 유사 스코어를 산출하지 않고, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 값이 관심 속성 값과 동일한지만을 판단하여 유사 상품 여부를 판단할 수도 있다. 예를 들어, 상품 검색부(313)는 다른 속성 값에 대해서는 고려하지 않고, 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 상품을 유사 상품으로 검색할 수 있다.
상품 검색부(313)는 검색된 유사 상품의 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시 등의 인덱스 정보를 상품 정보 전송부(313)에 제공할 수 있다.
상품 정보 전송부(314)는 사용자의 단말기(100)에 검색된 유사 상품의 정보를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 상품 데이터베이스를 생성하기 위한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버(300)는 상품 데이터베이스를 생성하기 위하여 데이터베이스 생성부(340), 이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)를 더 포함한다.
데이터베이스 생성부(340)는 이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)를 이용하여 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성할 수 있다.
이미지 데이터베이스(350)는 상품의 이미지 정보(또는, 데이터)를 포함할 수 있다.
쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 상품의 쇼핑 메타 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 다음의 표 3에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시, 상품 정보 제공처, 상품 브랜드명과 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
[표 3]
Figure pat00003
이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 쇼핑 사이트에 해당 상품을 공급하는 업체 서버로부터 제공되거나, 웹 서버(200)에 의해 제공될 수도 있다.
데이터베이스 생성부(340)는 쇼핑 메타 데이터베이스(360) 내의 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 각각의 상품의 특징을 추출하고, 각각의 상품의 특징 정보를 상품 인덱스 데이터베이스(320)에 저장할 수 있다. 데이터베이스 생성부(340)는 쇼핑 메타 데이터베이스(360) 내의 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 사용자에게 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 제공하거나, 상품의 정보를 정렬하기 위한 정보들을 추출할 수 있다.
데이터베이스 생성부(340)는 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 속성을 상품 속성 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
이를 위해, 데이터베이스 생성부(340)는 상품의 이미지 중 주요 영역들의 특징으로부터 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 추출할 수 있다. 데이터베이스 생성부(340)는 본 기술분야에서 잘 알려진 Sobel, Gabor, LBP, HOG, SIFT, SURF 등의 이미지 디스크립터(descriptor)를 이용할 수 있다.
상품의 이미지 중 주요 영역들은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다. 일 예로, 여성의류의 카테고리는 상품의 이미지 중 네크라인 영역, 소매 영역, 밑단 영역 등이 주요 영역으로 정의될 수 있을 것이다. 다른 예로, 가방의 카테고리는 장식 영역, 끈 영역 등이 주요 영역으로 정의될 수 있을 것이다.
또한, 데이터베이스 생성부(340)는 상품의 메타 정보, 즉 상품 이름 또는 상품 설명으로부터 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 추출할 수 있다. 이 경우, 상품 이름 또는 상품 설명에 해당 상품의 이미지를 묘사하는 키워드들이 포함되어야 할 것이다.
데이터베이스 생성부(340)는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거한 상품 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다.
도 3에서는 하나의 데이터베이스 생성부(340)만을 도시하였으나, 실시예에 따라, 유사 상품 검색 서버(300)는 각각 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성하는 복수의 데이터베이스 생성부를 포함할 수도 있다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 실시예에서 사용자의 관심 속성을 추정하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a 내지 도 4b는 소정의 사용자가 쇼핑 사이트에서 선택한 상품을 시간의 흐름에 따라 정렬한 것이다.
도 4a를 참조하면, 사용자가 소매기장 속성이 반팔이고, 패턴 속성이 무지 또는 줄무늬이고, 네크라인 속성이 라운드 형태인 상품을 찾고 있음을 알 수 있다. 반면, 사용자가 색상에 대해서는 무관하게 상품을 찾고 있음도 알 수 있다. 따라서, 소매기장, 패턴, 네크라인 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 또는, 소매기장, 패턴, 네크라인 속성을 제1 관심 레벨의 속성으로 추정하고, 색상 속성을 제2 관심 레벨의 속성으로 추정할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 사용자가 소매기장 속성이 민소매이고, 색상 속성이 무채색인 상품을 찾고 있음을 알 수 있다. 반면, 사용자가 패턴 속성에 대해서는 중요하지 않게 생각하고 상품을 찾고 있음도 알 수 있다. 따라서, 소매기장, 색상 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 또는, 소매기장, 색상 속성을 제1 관심 레벨의 속성으로 추정하고, 패턴 속성을 제2 관심 레벨의 속성으로 추정할 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 상세하게 설명하기로 한다. 설명의 편의를 위하여, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 유사 상품 검색 서버와 중복되는 내용에 대해서는 생략하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 단계 S410에서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득한다.
이어서, 단계 S420에서, 사용자가 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득한다.
상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 주요 영역은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.
또한, 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 이름 또는 상품의 설명을 포함하는 상품의 메타 정보로부터 추출될 수도 있다.
명확하게 도시하지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 사용자가 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 속성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 선택한 둘 이상의 상품의 이미지에 관한 속성들을 획득할 수 있다.
이어서, 단계 S430에서, 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정하고, 관심 속성의 값을 획득한다.
이어서, 단계 S440에서, 사용자의 관심 속성과 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색한다.
이 때, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값의 동일 여부, 관심 속성 여부, 관심 레벨 등에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.
또는, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수도 있다.
이어서, 단계 S450에서, 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공한다.
명확하게 도시하지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 사전에 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상품 속성 데이터베이스(330)는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.
본 발명의 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는, 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어 모듈, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 연결되며, 상기 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 독출할 수 있고 기록 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 기록 매체는 사용자 단말기 내에 개별 구성 요소로서 상주할 수도 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 사용자 단말기
200: 웹 서버
300: 유사 상품 검색 서버
310: 유사 상품 검색 엔진
311: 이미지 속성 획득부
312: 사용자 의도 추정부
313: 상품 검색부
314: 상품 정보 전송부
320: 상품 인덱스 데이터베이스
330: 상품 속성 데이터베이스
340: 데이터베이스 생성부
350: 이미지 데이터베이스
360: 쇼핑 메타 데이터베이스

Claims (22)

  1. 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서,
    사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
    상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
    상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계;
    상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계; 및
    상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 유사 상품 검색 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계 전에, 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계를 더 포함하는, 유사 상품 검색 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출되는, 유사 상품 검색 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출되는, 유사 상품 검색 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계 전에, 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하는, 유사 상품 검색 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)되는, 유사 상품 검색 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계는, 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계인, 유사 상품 검색 방법.
  12. 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하고, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 이미지 속성 획득부;
    상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 사용자 의도 추정부;
    상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 상품 검색부; 및
    상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 상품 정보 전송부를 포함하는, 유사 상품 검색 서버.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 서버.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 서버.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 이미지 속성 획득부는 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 더 획득하는, 유사 상품 검색 서버.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 서버.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출되는, 유사 상품 검색 서버.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 서버.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출되는, 유사 상품 검색 서버.
  20. 제12항에 있어서,
    각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부를 더 포함하는, 유사 상품 검색 서버.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)되는, 유사 상품 검색 서버.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 데이터베이스 생성부는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는, 유사 상품 검색 서버.
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