KR20160076473A - 신체 데이터와 의류 데이터를 조합한 3d 합성 이미지 생성 방법 및 시스템 - Google Patents

신체 데이터와 의류 데이터를 조합한 3d 합성 이미지 생성 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 신체 정보와 의류 정보를 조합한 3D 합성 이미지 생성 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 신체 정보와 의류를 스캔한 데이터 및 의류를 제조한 원단의 고유정보를 조합한 3D 합성 이미지 생성 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명의 일 측면에 따른 사용자의 신체를 스캔한 데이터에 의류를 스캔한 데이터를 조합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 방법은, 사용자의 신체를 나타내는 신체 클라우드 데이터와 의류를 나타내는 의류 클라우드 데이터, 의류를 구성하는 원단의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계, 및 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 데이터를 생성하는 단계, 상기 3D 합성 데이터로부터 윤곽선을 생성하고 색상을 결합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

신체 데이터와 의류 데이터를 조합한 3D 합성 이미지 생성 방법 및 시스템{Method and System for 3D manipulated image combined physical data and clothing data}
본 발명은 신체 데이터와 의류 데이터를 조합한 3D 합성 이미지 생성 방법 및 시스템에 관한 것이다.
개성을 중시하는 현대인은 현재 유행하는 패션 및 자신에게 맞는 패션을 찾기 위한 정보 획득 수단으로 인터넷을 사용하는 것이 일반화 되었다. 이러한 흐름으로 인해 인터넷에서는 다양한 쇼핑몰들이 생겨났으며, 이 중에서 가장 각광받는 분야 중의 하나가 의류 및 이를 포함한 패션 상품몰이다. 인터넷을 이용하여 패션 상품을 구매하는 사용자들은 인터넷이 제공하는 시간적, 공간적 자유를 십분 활용하여 본인이 원하는 시간에 육체적인 노력을 들이지 않고 원하는 상품을 구매하여 이용한다.
사용자가 패션 상품몰의 웹페이지에서 제공되는 이미지를 확인하고 게시된 상품의 이미지에 관심이 있는 경우 이를 선택하여 상세한 정보를 확인하고 이를 통해 구매가 이루어지게 된다.
이러한 구매 방식은 패션 상품의 경우, 이미지에서 좋게 보이던 상품이 실제로 수령했을 때 이미지와 다른 느낌을 받게 되는 경우가 빈번하고 이로 인해 제품의 반송, 반품 등이 발생되어 몰 운영자, 제품 생산자 및 구매자에게 시간적, 금전적 손해를 가져오게 되는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 고안된 것이 인터넷을 통한 패션 정보 제공 방법이 있다. 인터넷을 통한 패션 정보 제공 방법은 사용자 정보를 데이터베이스화하고 상품과 체형을 합성하여 보여주는 코디 서비스를 제공하거나 사용자가 입력한 가상의 모델을 만들어 의류 상품 즉, 의상, 안경, 신발, 모자 등에 대한 이미지 데이터에서 자신이 선택한 상품을 미리 입혀봄으로써 코디 솔루션을 제공하는 방법이 있다.
그러나 인터넷 상의 코디 서비스 제공은 실물이 아닌 사이버 공간 상에서 가상의 모델을 이용하기 때문에 자신의 몸에 실제로 의류, 모자 등의 패션 제품을 걸쳤을 때 자신의 취향, 신체 특성, 피부, 헤어 색깔와의 전체적인 조화가 정확하게 맞는지 확인할 수 없으며 이에 따라 제품의 구입 후 제품에 만족하지 못하여 반품하는 사례가 빈번했다.
게다가 소비자는 오프라인의 백화점이나 쇼핑몰을 찾아가서 의류를 몸에 걸쳐본 후 현장에서 자신에게 어울리는지 판단하지 못하고 구입한 후 집에 와서 입어 보거나 다른 사람들의 의견을 들어 보면 자신에게 어울리지 않는다고 판단하는 경우도 많아서 의류를 반품 또는 교환하는 경우도 자주 발생한다.
소비자가 오프라인에서 입어보고 패션 제품을 사서도 반품하는 경우가 발생하는데 인터넷 상에서 구입한 패션 제품의 경우 소비자의 제품 만족도가 훨씬 떨어질 수밖에 없는 것이 당연한 결과이다.
이러한 문제점으로 인하여 아직까지 온라인 상에서의 쇼핑 제공 서비스가 소비자 입장에서 신뢰도와 만족도가 떨어질 수밖에 없다.
한국공개특허 제2010-0048733호 한국공개특허 제2012-019410호
본 발명이 해결하려는 과제는 의류를 스캔한 의류 스캔 정보 이외에 의류의 제조한 원단의 고유정보를 이용한 3D 합성 이미지를 생성하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는 의류를 스캔한 스캔 데이터보다 상대적으로 데이터 용량이 작은 의류 점군 데이터, 또는 메쉬 데이터를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성하고 이 합성이미지에 스캔데이터를 합성하여 색감(컬러)를 표현하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 사용자의 신체 점군 데이터에 따라 변환이 가능한 의류 점군 데이터를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 사용자의 신체에 착용되는 의류의 개수 또는 두께에 따라 가변되는 의류 점군 데이터를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성하는 방안을 제안함에 있다.
이를 위해 본 발명의 일 측면에 따른 사용자의 신체를 스캔한 데이터에 의류를 스캔한 데이터를 조합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 방법은, 사용자의 신체를 나타내는 신체 클라우드 데이터와 의류를 나타내는 의류 클라우드 데이터, 의류를 구성하는 원단의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계, 및 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 데이터를 생성하는 단계, 상기 3D 합성 데이터로부터 윤곽선을 생성하고 색상을 결합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 3D 합성 이미지 생성 방법은 상기 사용자의 신체의 외형을 나타내는 사용자 점군 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 의류의 외형을 나타내는 의류 점군 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 신체 클라우드 데이터와 상기 의류 클라우드 데이터는 점군 데이터로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 3D 합성 이미지 생성 방법은 상기 사용자의 신체의 외형을 나타내는 사용자 메쉬 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 의류의 외형을 나타내는 의류 메쉬 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 신체 클라우드 데이터와 상기 의류 클라우드 데이터는 메쉬 데이터로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 사용자 점군 데이터를 생성하는 단계는 사용자의 신체를 스캔하여 사용자 점군 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 의류 점군 데이터를 생성하는 단계는 의류를 스캔하여 의류 점군 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 의류 점군 데이터를 생성하는 단계는 입력된 의류의 3D 이미지 파일로부터 의류 점군 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는, 상기 의류 점군 데이터에 복수개의 기준점을 설정하는 단계와, 상기 기준점들 사이의 거리를 조절하는 단계, 및 상기 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절하는 세부 간격 조절 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 세부 간격 조절 단계는, 사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 단계, 상기 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산하는 단계, 및 직물의 특성에 따라 확장 가능한 거리를 연산 하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는, 상기 의류 점군 데이터의 이동 방향을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는, 상기 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 상기 변곡점에서 상기 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산할 수 있다.
또한, 상기 원단의 고유정보는, 섬유의 종류, 탄성, 직물의 굵기, 직물의 단위면적당 무게, 직물의 통기성, 인장강도, 인열강도, 마모강도, 내열성, 수분이동성, 강연도, 드레이프성(drapability), 필링, 가방성, 실의 강도, 방적성, 실의 균제성, 굴곡 및 굽힙 특성, 및 충진성 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 3D 합성 이미지를 생성하는 단계는, 상기 사용자의 점군 데이터에 제1 의류의 외형을 나타내는 제1 의류 점군 데이터를 합성하는 단계, 상기 제1 의류 점군 데이터를 합성한 이후 제2 의류의 외형을 나타내는 제2 의류 점군 데이터를 합성하는 단계를 포함하며, 상기 제2 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈는 상기 제1 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈와 상기 제1 의류의 두께에 따라 연산될 수 있다.
또한, 3D 합성 이미지 생성 방법은 상기 3D 합성 이미지를 생성한 단계 이후에, 상기 3D 합성 이미지를 설정된 회전 속도로 회전시키는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 회전시키는 단계에서는 상기 사용자의 점군 데이터에 합성된 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 고유정보에 따라 상기 3D 합성 이미지를 구성하는 의류의 움직임이 표현될 수 있다.
또한, 3D 합성 이미지 생성 방법은 상기 사용자의 고유정보를 입력 받는 단계를 더 포함하며, 상기 사용자의 고유정보는 사용자의 나이, 성별, 모발색, 몸무게 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 3D 합성 이미지를 생성하는 단계에서, 상기 사용자 점군 데이터에 합성될 의류 점군 데이터에 대응되는 의류가 적어도 2개 선택되면, 상기 의류의 고유정보에 따라 선택된 상기 2개의 의류에 대응되는 의류 점군 데이터가 순차적으로 상기 사용자 점군 데이터에 합성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 3D 합성 이미지 생성 시스템은 사용자의 신체를 스캔한 데이터로부터 신체의 외형을 나타내는 사용자 점군 데이터를 생성하며, 생성한 상기 사용자 점군 데이터와 상기 사용자의 고유정보를 전송하는 사용자 스캐너, 상기 사용자 점군 데이터, 의류 점군 데이터, 입력 받은 상기 의류를 구성하는 직물의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 이미지를 생성하는 시스템 운영자 서버를 포함한다.
또한, 상기 시스템 운영자 서버는, 의류를 스캔한 데이터로부터 의류의 외형을 나타내는 의류 점군 데이터를 생성하는 의류 점군 데이터 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 시스템 운영자 서버는, 의류 점군 데이터에 복수개의 기준점을 설정하는 기준점 설정부와, 상기 기준점들 사이의 거리를 조절하는 기준점 조절부와, 상기 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절하는 점군 데이터 세부 조절부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 점군 데이터 세부 조절부는, 사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 신체 분석부, 상기 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산하는 스트레스 연산부, 및 의류의 확장 가능한 거리를 연산하는 탄성 연산부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 시스템 운영자 서버는 형상 제어부를 더 포함하고 상기 형상 제어부는 상기 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 상기 변곡점에서 상기 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산할 수 있다.
본 발명에 따른 신체 정보와 의류 정보를 조합한 3D 합성 이미지 생성 방법 및 시스템은 사용자의 신체를 스캔한 스캔 데이터, 의류를 스캔한 스캔 데이터 및 의류의 고유정보를 조합하여 3D 합성 이미지를 생성함으로써 의류의 고유특성을 반영한 3D 합성 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 신체를 스캔한 스캔 데이터(또는 사용자 점군 데이터)에 착용되는 의류의 개수 또는 두께를 반영하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 이와 같이 본 발명은 의류의 고유정보를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성함으로써 실제 사용자가 의류를 착용하였을 때와 동일한 효과를 갖는 이미지를 생성하는 것이 가능하다. 또한, 시스템 운영자 서버는 의류에 대한 정보를 의류 제작업체로 제공받는 경우 의류에 대한 고유정보를 편리하게 관리할 수 있다.
또한, 3D 합성 데이터를 고려하여 의류를 스캔한 스캔 데이터를 일부 변형한 데이터를 의류 제작업체로 제공하여 사용자의 맞춤 의류를 제작할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 합성 이미지를 생성하는 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 스캐너의 구성을 도시하고 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 운영자 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상이한 탄성을 갖는 직물로 제조한 의류를 신체에 합성한 예를 도시하고 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 점군 데이터를 반영하여 의류 점군 데이터를 변형하는 예를 도시하고 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 합성 이미지 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 과정을 도시한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 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.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명 및 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 합성 이미지를 생성하는 구성을 개략적으로 도시한 도면이다. 이하 도 1을 이용하여 3D 합성 이미지를 생성하는 구성에 대해 알아보기로 한다.
도 1에 의하면, 3D 합성 이미지를 생성하는 구성은 시스템 운영자 서버(100), 사용자 스캐너(200)를 포함하며, 시스템 운영자 서버(100)는 의류 데이터 생성부(110), 3D 합성 이미지 생성부(120), 제어부(30), 저장서버(150), 및 입력부(140)를 포함한다. 또한 사용자 스캐너(200)는 3D 스캐너(205), 통신부(220), 제어부(225), 입력부(210), 저장부(2015)를 포함한다. 물론 상술한 구성 이외에 다른 구성이 본 발명에서 제안하는 3D 합성 이미지를 생성하는 구성에 포함될 수 있다.
시스템 운영자 서버(100)는 의류를 3D 스캐너를 이용하여 스캔한다. 시스템 운영자 서버(100)는 스캔한 의류에 대한 스캐닝 데이터를 생성한다. 시스템 운영자 서버(100)는 생성한 스캐닝 데이터를 이용하여 의류 클라우드 데이터를 생성한다. 다만 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 시스템 운영자 서버(100)는 3D 스캐너 이외에 다른 장치를 이용하여 의류디자인에 대한 점군 데이터를 생성할 수 있다. 이에 시스템 운영자 서버(100)는 의류 제작자로부터 제공된 3D 이미지 파일에서 의류 점군 데이터를 생성할 수 있다.
이하에서는 의류의 형태를 생성할 수 있는 데이터를 의류 클라우드 데이터라 정의하며, 의류 클라우드 데이터는 상기한 점군 데이터로 이루어질 수 있을 뿐만 아니라 메쉬 데이터로 이루어질 수도 있다. 다만 클라우드 데이터가 점군 데이터로 이루어지는 경우 용량이 작아서 데이터 처리 속도가 메쉬 데이터 또는 형상 데이터에 비하여 현저히 증가할 수 있다.
시스템 운영자 서버(100)는 의류의 형태를 생성할 수 있는 의류 점군 데이터 또는 의류 메쉬 데이터를 생성한다. 이를 위해 의류에 일정 간격으로 센서를 부착하고, 부착한 센서는 센서 상호간의 통신을 통해 센서 사이의 상대적인 거리를 측정할 수 있다. 시스템 운영자 서버(100)는 센서로부터 전달받은 상대적인 거리 정보를 이용하여 의류 점군 데이터를 생성한다. 다만 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 시스템 운영자 서버(100)는 상술한 방식 이외에 다른 다양한 방식으로 의류 점군 데이터를 생성할 수 있다.
시스템 운영자 서버(100)는 입력부를 통해 의류와 원단에 대해 데이터를 입력 받는다. 즉, 입력부를 통해 의류와 원단에 대한 고유정보를 입력 받는다. 이에 대해서는 후술하기로 한다.
이와 같이 본 발명의 시스템 운영자 서버(100)는 단순히 의류의 형태나 색상에 대한 데이터뿐만 아니라 의류를 제조한 원단에 대한 고유정보를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
사용자 스캐너(200)는 사용자의 전신을 스캔한다. 사용자 스캐너(200)는 생성한 사용자의 전신에 대한 스캔 데이터를 이용하여 사용자의 전신 형태를 생성할 수 있는 사용자 점군 데이터 또는 사용자 메쉬 데이터를 생성한다. 사용자 스캐너(200)는 필요한 경우 사용자의 고유정보를 입력 받는다. 사용자의 고유정보는 사용자의 이름, 나이(연령대), 키, 몸무게, 성별, 모발의 색상, 모발의 형태 등이 포함된다. 사용자 스캐너(200)는 사용자 점군 데이터와 사용자 고유정보를 시스템 운영자 서버(100)로 제공한다.
시스템 운영자 서버(100)는 사용자 스캐너(200)로부터 제공받은 사용자 점군 데이터, 사용자 고유정보와 저장된 의류 점군 데이터를 합성하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 물론 시스템 운영자 서버(100)는 3D 합성 이미지를 생성함에 있어 원단에 대한 고유정보를 이용한다. 즉, 사용자 점군 데이터, 의류 점군 데이터가 동일하더라도 입력 받은 원단의 고유정보가 상이한 경우에는 생성되는 3D 합성 이미지 역시 다른 이미지가 생성된다. 이하에서 도 1에 도시되어 있는 각 구성에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 스캐너의 구성을 도시하고 있다. 이하 도 2를 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 스캐너의 구성에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
도 2에 의하면, 사용자 스캐너는 3D 스캐너, 입력부, 저장부, 통신부 및 제어부를 포함한다. 물론 상술한 구성 이외에 다른 구성이 본 발명에서 제안하는 사용자 스캐너에 포함될 수 있다.
3D 스캐너(205)는 사용자의 전신을 스캔한다. 3D 스캐너(205)는 스캔한 사용자의 전신에 대한 정보를 제어부(225)로 제공한다. 상술한 바와 같이 사용자 스캐너는 3D 스캐너 이외에 센서를 이용하여 사용자 클라우드 데이터를 생성할 수 있다. 여기서 클라우드 데이터는 점군 데이터 또는 메쉬 데이터로 이루어질 수 있다.
입력부(210)는 사용자 고유정보를 입력 받는다. 상술한 바와 같이 사용자 고유정보는 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 이름 등이 포함된다. 물론 상술한 정보 이외에 다른 정보가 사용자 고유정보에 포함될 수 있다.
제어부(225)는 3D 스캐너(205)로부터 제공받은 스캔 데이터를 이용하여 사용자 점군 데이터를 생성한다. 즉, 스캔 데이터에 비해 상대적으로 데이터 사이즈가 작은 사용자 점군 데이터를 생성한다. 사용자 점군 데이터는 사용자의 형태를 인지할 수 있는 데이터이므로 스캔 데이터에 비해 데이터 사이즈가 작다.
제어부(225)는 센서로부터 제공받은 각 센서 사이에 측정된 교차거리를 수직 및 수평성분으로 분할하고, 수직 및 수평성분 사이의 위치관계를 조합하여 사용자의 신체치수를 계산하며, 계산한 사용자의 신체치수를 이용하여 사용자 점군 데이터를 생성한다.
제어부(225)는 4개의 인접한 메쉬의 외곽에 위치하는 8개의 교차점인 외곽 교차점에 위치하는 센서로부터 4개의 메쉬의 중앙의 교차점인 중앙교차점까지의 측정거리인 대각거리에 기초하여 중앙교차점이 매쉬가 형성하는 평면으로부터 돌출된 거리인 돌출거리를 계산한다.
또한, 제어부(225)은 돌출거리가 미리 정해진 임계값 이상인 경우 측정된 신체치수를 미리 정해진 만큼 증가시켜 출력한다. 제어부(225)는 돌출거리가 가로 및 세로방향으로 진행할수록 미리 정해진 횟수만큼 연속해서 발생할 경우 측정된 신체치수를 미리 정해진 만큼 증가시켜 출력한다. 또한, 센서는 초음파 거리센서를 사용하는 것이 바람직하다.
저장부(215)는 입력 받은 사용자 고유정보, 스캔 데이터 및 사용자 점군 데이터를 저장한다. 또한 저장부(215)는 사용자 스캐너를 구동하는데 필요한 데이터를 저장한다.
통신부(220)는 외부의 시스템 운영자 서버(100)와 통신을 수행한다. 통신부(220)는 3D 스캐너(205)가 스캔한 사용자 전신에 대한 데이터를 외부의 시스템 운영자 서버(100)로 전송한다. 물론 통신부(220)는 스캔 데이터 이외에 사용자 점군 데이터를 전송할 수 있다. 이외에도 통신부(220)는 사용자 고유정보를 외부의 시스템 운영자 서버(100)로 전송한다.
통신부(220)는 외부의 시스템 운영자 서버(100)로부터 3D 합성 이미지를 수신한다. 이외에도 통신부(220)는 다양한 정보를 시스템 운영자 서버(100)로 전송한다.
도 2는 입력부(210)가 사용자 스캐너(200)에 포함되어 있는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 입력부(210)는 사용자 스캐너 이외에 별도의 장치에 포함될 수 있다.
입력부(210)는 표시부(미도시)에 표시되어 있는 다수의 의류 중 선택할 수 있다. 즉, 표시부는 3D 스캐너로 스캔한 사용자의 신체와 합성할 의류를 표시한다. 이를 위해 표시부는 의류를 다수 개의 그룹으로 구분하여 표시할 수 있다. 즉, 의류를 상의, 하의로 구분하거나, 속옷, 외투 등 다양한 형태로 표시할 수 있다.
입력부(210)는 표시부에 표시되어 있는 다수의 의류 중 사용자의 신체와 합성할 의류를 선택한다. 물론 필요한 경우, 표시부는 사용자가 선택한 의류에 대한 상세 정보를 표시할 수 있다.
입력부(210)에 의해 선택된 의류(또는 의류 정보)는 통신부(220)를 통해 외부의 시스템 운영자 서버(100)로 전송한다. 부연하여 설명하면, 입력부(210)를 통해 선택된 의류가 적어도 2개 이상인 경우, 의류를 선택할 때마다 선택된 의류에 대한 정보를 시스템 운영자 서버(100)로 전송하거나, 모든 의류가 선택된 경우에 선택된 의류에 대한 정보를 시스템 운영자 서버(100)로 전송할 수 있다. 이와 같이 사용자는 필요에 따라 다양한 방식으로 선택된 의류에 대한 정보를 시스템 운영자 서버로 전송할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 운영자 서버의 구성을 도시한 블록도이다. 이하 도 3을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 운영자 서버의 구성에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
도 3에 의하면, 시스템 운영자 서버(100)는 의류 데이터 생성부(110), 3D 합성 이미지 생성부(120), 제어부(130), 입력부(140), 저장 서버(150)를 포함한다. 물론 상술한 구성 이외에 다른 구성이 본 발명에서 제안하는 시스템 운영자 서버에 포함될 수 있다.
의류 데이터 생성부(110)는 스캐너로 의류를 스캔하여 의류 클라우드 데이터를 생성할 수 있다. 의류 데이터 생성부(110)는 점군 데이터 또는 메쉬 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 의류 데이터 생성부(110)는 3D 이미지로부터 점군 데이터를 생성할 수도 있다.
저장서버(150)는 의류 데이터 생성부(110)가 스캔한 의류에 대한 정보를 저장한다. 저장서버(150)는 스캔한 의류에 대한 점군 데이터인 의류 점군 데이터를 저장한다. 이외에도 저장서버(150)는 다양한 정보를 저장한다. 즉, 저장서버(150)는 입력부(140)를 통해 입력된 의류를 제조한 원단에 고유정보를 저장한다. 원단에 대한 고유정보에 대해서는 후술하기로 한다.
입력부(140)는 의류를 구성하는 원단에 대한 고유정보와 의류의 고유정보를 입력 받는다. 여기서 원단에 대한 고유정보는, 섬유의 종류, 탄성, 직물의 굵기, 직물의 단위면적당 무게, 직물의 통기성, 인장강도, 인열강도, 마모강도, 내열성, 수분이동성, 강연도, 드레이프성, 필링, 가방성, 실의 강도, 방적성, 실의 균제성, 굴곡 및 굽힙 특성, 및 충진성을 포함할 수 있다. 또한, 의류의 고유정보라 함은 의류의 종류, 용도, 착용 부위, 등을 포함할 수 있다. 입력부(140)는 의류에 대한 다양한 정보를 입력 받는다. 또한, 입력부(140)는 의류에 대한 가격, 원산지, 제조일자 등 다양한 정보를 입력 받을 수 있다.
제어부(130)는 시스템 운영자 서버(100)의 동작을 제어한다. 또한, 제어부(130)는 기준점 설정부(131), 기준점 조절부(132), 점군 데이터 세부 조절부(133), 방향 연산부(134), 및 형상 제어부(135)를 포함할 수 있다.
기준점 설정부(131)는 의류 점군 데이터들 중에서 복수개의 기준점을 설정한다. 기준점은 기 설정된 간격으로 설정될 수 있으며, 의류의 형태에 따라 마디가 되는 부분에서 설정될 수도 있다.
기준점 조절부(132)는 기준점들 사이의 거리를 연산하고 기준점을 이동시킨다. 기준점 조절부(132)는 사용자 점군 데이터와 신체 점군 데이터의 조합에 의하여 기준점 사이의 거리를 연산하며 연산된 거리에 따라 기준점을 이동시킨다.
점군 데이터 세부 조절부(133)는 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절한다. 점군 데이터 세부 조절부(133)는 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절할 뿐만 아니라 점군 데이터 사이의 거리도 조절한다.
점군 데이터 세부 조절부(133)는 신체 분석부, 의류 분석부, 스트레스 연산부, 및 탄성 연산부를 포함한다. 신체 분석부는 사용자 신체의 부분들의 부피를 연산한다. 신체 분석부는 사용자의 신체를 각 부분으로 나누어 부피를 분석하는데, 예를 들어, 팔, 가슴, 어깨, 배 등으로 사용자의 신체를 나누어 부피를 분석할 수 있다.
스트레스 연산부는 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산한다. 스트레스 연산부는 의류에 수용 가능한 공간을 연산하고, 이에 의하여 신체가 의류에 삽입될 때 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 계산하고 저장한다. 스트레스 연산부는 각각의 점군 데이터에 가해지는 응력을 연산할 수 있다. 탄성 연산부는 원단의 고유정보와 의류의 형상을 고려하여 의류의 각 부분에 대한 확장 가능한 거리를 연산한다.
방향 연산부(134)는 의류 점군 데이터의 이동 방향을 설정하는데 의류에 가해지는 응력과 의류의 형태 등을 고려하여 의류 점군 데이터의 이동 방향을 연산한다. 의류 점군 데이터의 이동 방향은 응력과 탄성에 의하여 결정될 수 있다.
형상 제어부(135)는 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 변곡점에서 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산한다. 예를 들어 어깨와 맞닿은 부분에서 신체에 의하여 의류에 응력이 작용하지는 않지만 중력에 의하여 의류가 아래로 쳐지므로 의류 형상에 변화가 발생하는데, 형상 제어부(135)는 의류의 길이와 신체의 길이를 비교하여 의류의 형상 변화를 연산한다.
상술한 바와 같이 의류 점군 데이터는 의류의 스캔 데이터보다 데이터 용량이 상대적으로 작으므로 스캔 데이터를 사용하는 것보다 훨씬 효율적으로 사용할 수 있다. 즉, 제어부(130)는 데이터 용량이 상대적으로 작은 의류 점군 데이터를 이용하여 형태가 상이한 의류에 대한 데이터를 생성할 수 있다.
3D 합성 이미지 생성부(120)는 제어부(130)의 제어 명령에 따라 사용자 점군 데이터, 의류 점군 데이터 및 의류에 대한 고유정보를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 3D 합성 이미지 생성부(120)는 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 데이터를 생성하고 3D 합성 데이터로부터 윤곽선을 생성하고 색상을 결합하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
상술한 바와 같이 스캔한 데이터를 변환한 의류 점군 데이터는 단순히 의류의 형상만을 나타내며, 의류의 색감이나 재질 등은 표현할 수 없다. 따라서 3D 합성 이미지 생성부(120)는 의류 점군 데이터에 의류의 색감이나 재질이 표현되는 스캔 데이터를 반영하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 이렇게 스캔 데이터를 분리하여 3D합성하는 이유는 스캔 데이터는 점군 데이터보다 용량이 크므로 용량이 작은 점군 데이터를 이용하여 피팅 과정을 수행하면 보다 빠른 속도로 의류를 신체에 맞게 피팅시킬 수 있다.
저장 서버(150)에는 원단 및 의류에 대한 고유정보를 수치화되어 저장된다. 본 발명의 저장서버(150)는 다양한 직물에 대한 고유정보를 저장하며, 저장된 고유정보를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
즉, 기존 3D 합성 이미지는 신체에 의류를 단순히 합성함으로써 의류와의 고유한 특성을 나타낼 수 없었지만, 본 발명은 3D 합성 이미지를 생성할 경우 의류와 원단의 고유한 특성을 반영하여 생성함으로써 동일한 형태나 색상을 갖는 의류라고 하더라도 의류의 고유한 특성에 따라 상이한 느낌을 갖는 3D 합성 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 상대적으로 원단의 굵기가 얇은 의류의 경우 상대적으로 원단의 굵기가 굵은 의류에 대해 의류의 무게가 가볍다.
사용자로 하여금 이와 같은 느낌을 알 수 있도록 생성한 3D 합성 이미지를 일정한 속도로 회전시킬 수 있다. 3D 합성 이미지를 일정한 속도로 회전시키는 경우, 상대적으로 무게가 가벼운 의류는 상대적으로 무게가 무거운 의류에 비해 바람에 의한 의류의 이동(흔들림)이 많게 된다. 이와 같이 3D 합성 이미지를 일정한 속도로 회전시킴으로써 실제 사용자가 의류를 착용할 경우와 상대적으로 가장 가까운 상태를 가질 수 있다.
또한, 3D 합성 이미지 생성부(120)는 원단의 탄성 정보를 이용하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 즉, 동일한 형상을 갖는 의류라고 하더라도 원단의 탄성에 따라 생성되는 3D 합성 이미지를 상이하게 된다. 즉, 원단의 탄성이 높은(즉, 신축성이 뛰어난) 의류의 경우, 신체의 모든 면에 의류가 밀착되는 반면, 원단의 탄성이 낮은(즉, 신축성이 약한) 의류의 경우, 신체의 일부에서만 의류가 신체가 밀착된다. 구체적으로 설명하면, 속옷의 경우 탄성이 좋은 원단으로 의류를 제조하므로, 3D 합성 이미지를 생성할 경우, 의류의 모든 면이 신체의 밀착된다. 반면, 외투의 경우 상대적으로 탄성이 낮은 원단으로 제조하므로, 3D 합성 이미지를 생성할 경우, 의류의 일부 면이 신체에 밀착된다. 이와 같이 본 발명은 의류를 제조하는 원단의 다양한 특성을 이용하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상이한 탄성을 갖는 원단으로 제조한 의류를 신체에 합성한 예를 도시하고 있다. 즉, 도 4를 살펴보면, 신체는 두 개의 의류를 입고 있으며, 특히 내측에 위치하고 있는 의류는 상대적으로 탄성이 높은 원단으로 제조한 의류를 신체에 합성한 예를 도시하고 있으며, 외측에 위치하고 있는 의류는 상대적으로 탄성이 낮은 원단으로 제조한 의류를 신체에 합성한 예를 도시하고 있다.
상술한 바와 같이 탄성이 높은 원단으로 제조한 의류는 신체에 모두 밀착되는 반면, 탄성이 낮은 원단으로 제조한 의류는 신체의 일부에 밀착됨을 알 수 있다.
또한, 도 5는 신체 점군 데이터를 반영한 의류 점군 데이터를 변형하는 예를 도시하고 있다. 도 5에 도시되어 있는 바와 신체 점군 데이터(BP)와 의류, 원단의 고유정보에 따라 의류 점군 데이터(CP)를 변형하여 3D 합성 이미지를 생성한다. 즉, 신체 점군 데이터(BP)와 의류, 원단의 고유정보를 반영하여 의류 점군 데이터(CP)를 구성하고 있는 좌표(점군) 사이의 거리가 늘어남을 알 수 있다. 이렇게 생성된 3D 합성 점군 데이터에 스캔 데이터를 합성하여 3D 합성 데이터를 생성한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 합성 이미지 생성 방법을 도시한 흐름도이다. 이하에서는 도 6을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 합성 이미지 생성 방법에 대해 상세하게 알아보기로 한다.
본 실시예에 따른 3D 합성 이미지 생성 방법은 사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100), 의류 클라우드 데이터를 생성하는 단계(S200), 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계(S300), 3D 합성 데이터를 생성하는 단계(S400), 및 3D 합성 이미지를 생성하는 단계(S500)를 포함한다.
사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 사용자의 신체의 외형을 나타내는 사용자 점군 데이터 또는 사용자 메쉬 데이터를 생성하는 바, 신체 클라우드 데이터는 점군 데이터 또는 메쉬 데이터로 이루어질 수 있다. 사용자 점군 데이터를 생성하는 단계는 사용자 스캐너(200)를 이용하여 사용자의 신체를 스캔하여 사용자 점군 데이터를 생성할 수 있다.
사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 사용자 스캐너(200)를 이용하여 생성한 사용자의 전신에 대한 스캔 데이터를 이용하여 사용자의 전신 형태를 생성할 수 있는 사용자 점군 데이터 또는 사용자 메쉬 데이터를 생성한다.
사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 4개의 인접한 메쉬의 외곽에 위치하는 8개의 교차점인 외곽 교차점에 위치하는 센서로부터 4개의 메쉬의 중앙의 교차점인 중앙교차점까지의 측정거리인 대각거리에 기초하여 중앙교차점이 매쉬가 형성하는 평면으로부터 돌출된 거리인 돌출거리를 계산한다.
또한, 사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 돌출거리가 미리 정해진 임계값 이상인 경우 측정된 신체치수를 미리 정해진 만큼 증가시켜 출력한다. 사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 돌출거리가 가로 및 세로방향으로 진행할수록 미리 정해진 횟수만큼 연속해서 발생할 경우 측정된 신체치수를 미리 정해진 만큼 증가시켜 출력한다.
사용자 클라우드 데이터 생성 단계(S100)는 입력 받은 사용자 고유정보, 스캔 데이터 및 사용자 점군 데이터를 저장하고, 3D 스캐너(205)가 스캔한 사용자 전신에 대한 데이터를 외부의 시스템 운영자 서버(100)로 전송한다.
3D 합성 이미지 생성 방법은 사용자의 고유정보를 입력 받는 단계를 더 포함할 수 있으며, 사용자의 고유정보는 사용자의 이름, 나이(연령대), 키, 몸무게, 성별, 모발의 색상, 모발의 형태 등을 포함할 수 있다.
의류 클라우드 데이터를 생성하는 단계(S200)는 의류의 신체의 외형을 나타내는 의류 클라우드 데이터를 생성하는 바, 의류 클라우드 데이터는 점군 데이터 또는 메쉬 데이터로 이루어질 수 있다.
의류 클라우드 데이터를 생성하는 단계(S200)에서는 스캐너로 의류를 스캔하여 의류에 대한 스캐닝 데이터를 생성할 수 있으며, 생성한 스캐닝 데이터를 이용하여 의류 클라우드 데이터를 생성한다. 다만 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 시스템 운영자 서버(100)는 3D 스캐너 이외에 다른 장치를 이용하여 의류디자인에 대한 점군 데이터를 생성할 수 있다. 이에 시스템 운영자 서버(100)는 의류 제작자로부터 제공된 3D 이미지 파일에서 의류 점군 데이터를 생성할 수 있다.
이하에서는 의류의 형태를 생성할 수 있는 데이터를 의류 클라우드 데이터라 정의하며, 의류 클라우드 데이터는 상기한 점군 데이터로 이루어질 수 있을 뿐만 아니라 메쉬 데이터로 이루어질 수도 있다. 다만 클라우드 데이터가 점군 데이터로 이루어지는 경우 용량이 작아서 데이터 처리 속도가 메쉬 데이터 또는 형상 데이터에 비하여 현저히 증가할 수 있다.
의류 클라우드 데이터를 생성하는 단계(S200)는 의류 데이터 생성부(110)가 스캔한 의류에 대한 정보를 저장하고, 스캔한 의류에 대한 점군 데이터인 의류 점군 데이터를 저장한다.
의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계(S300)는 사용자의 신체를 나타내는 신체 클라우드 데이터와 의류를 나타내는 의류 클라우드 데이터, 의류를 구성하는 원단의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절한다.
여기서 원단의 고유정보는 섬유의 종류, 탄성, 직물의 굵기, 직물의 단위면적당 무게, 직물의 통기성, 인장강도, 인열강도, 마모강도, 내열성, 수분이동성, 강연도, 드레이프성, 필링, 가방성, 실의 강도, 방적성, 실의 균제성, 굴곡 및 굽힙 특성, 및 충진성을 포함할 수 있다. 또한, 의류의 고유정보는 의류의 종류, 용도, 착용 부위, 등을 포함할 수 있다.
또한 도 7에 도시된 바와 같이 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계(S300)는 기준점을 설정하는 단계(S301)와, 기준점들 사이의 거리를 조절하는 단계(S302)와, 세부 간격 조절 단계(S303)와, 이동 방향을 설정하는 단계(S304)와, 형상 변화를 연산 단계(S305)를 포함한다.
기준점을 설정하는 단계(S301)는 의류 점군 데이터들 중에서 복수개의 기준점을 설정한다. 기준점은 기 설정된 간격으로 설정될 수 있으며, 의류의 형태에 따라 마디가 되는 부분에서 설정될 수도 있다.
기준점들 사이의 거리를 조절하는 단계(S302)는 기준점들 사이의 거리를 연산하고 기준점을 이동시킨다. 기준점들 사이의 거리를 조절하는 단계(S302)는 사용자 점군 데이터와 신체 점군 데이터의 조합에 의하여 기준점 사이의 거리를 연산하며 연산된 거리에 따라 기준점을 이동시킨다.
세부 간격 조절 단계(S303)는 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절한다. 세부 간격 조절 단계(S303)는 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절할 뿐만 아니라 점군 데이터 사이의 거리도 조절한다.
세부 간격 조절 단계(S303)는 사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 단계, 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산하는 단계, 직물의 특성에 따라 확장 가능한 거리를 연산 하는 단계를 포함할 수 있다.
사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 단계는 사용자의 신체를 각 부분으로 나누어 부피를 분석하는데, 예를 들어, 팔, 가슴, 어깨, 배 등으로 사용자의 신체를 나누어 부피를 분석할 수 있다.
응력을 연산하는 단계는 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산한다. 응력을 연산하는 단계는 의류에 수용 가능한 공간을 연산하고, 이에 의하여 신체가 의류에 삽입될 때 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 계산하고 저장한다. 응력을 연산하는 단계는 각각의 점군 데이터에 가해지는 응력을 연산할 수 있다. 직물의 특성에 따라 확장 가능한 거리를 연산 하는 단계는 원단의 고유정보와 의류의 형상을 고려하여 의류의 각 부분에 대한 확장 가능한 거리를 연산한다.
이동 방향을 설정하는 단계(S304)는 의류 점군 데이터의 이동 방향을 설정하는데 의류에 가해지는 응력과 의류의 형태 등을 고려하여 의류 점군 데이터의 이동 방향을 연산한다. 의류 점군 데이터의 이동 방향은 응력과 탄성에 의하여 결정될 수 있다.
형상 변화를 연산 단계(S305)는 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 상기 변곡점에서 상기 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산한다. 예를 들어 어깨와 맞닿은 부분에서 신체에 의하여 의류에 응력이 작용하지는 않지만 중력에 의하여 의류가 아래로 쳐지므로 의류 형상에 변화가 발생하는데, 형상 변화를 연산 단계(S305)는 의류의 길이와 신체의 길이를 비교하여 의류의 형상 변화를 연산한다.
3D 합성 데이터를 생성하는 단계(S400)는 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 데이터를 생성한다. 3D 합성 이미지를 생성하는 단계(S500)는 3D 합성 데이터로부터 윤곽선을 생성하고 색상을 결합하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
3D 합성 이미지를 생성하는 단계는, 사용자의 점군 데이터에 제1 의류의 외형을 나타내는 제1 의류 점군 데이터를 합성하는 단계와 제1 의류 점군 데이터를 합성한 이후 제2 의류의 외형을 나타내는 제2 의류 점군 데이터를 합성하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 제2 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈는 제1 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈와 상기 제1 의류의 두께에 따라 연산될 수 있다.
또한, 3D 합성 이미지를 생성하는 단계는, 사용자 점군 데이터에 합성될 의류 점군 데이터에 대응되는 의류를 적어도 2개 선택하면, 의류의 고유정보에 따라 선택된 2개의 의류에 대응되는 의류 점군 데이터가 순차적으로 사용자 점군 데이터에 자동으로 합성될 수 있다.
3D 합성 이미지 생성 방법은 3D 합성 이미지 생성 방법은 3D 합성 이미지를 생성한 단계 이후에, 3D 합성 이미지를 설정된 회전 속도로 회전시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 사용자의 점군 데이터에 합성된 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 고유정보에 따라 3D 합성 이미지를 구성하는 의류의 움직임이 표현될 수 있다.
의류를 착용한 3D 합성 이미지는 마우스 또는 사용자 단말의 터치스크린을 드래그하여 이미지를 회전시킬 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 의류의 고유정보를 이용하여 선택된 의류는 자동으로 사용자 점군 데이터 중 해당 위치에 합성된다.
이외에도 3D 합성 이미지는 다양한 방식으로 제작될 수 있다. 일 예로 의류를 선택하여 사용자의 점군 데이터에 착용시켰을 경우 1차 선택된 의류가 자동으로 조합되어 합성된다. 이후 2차 선택 의류 착용 시 1차 선택한 의류를 사용자 점군 데이터에 착용하여 증가하는 두께를 감안하여 선택된 2차 의류를 사용자 점군 데이터에 합성한다. 이와 같은 방식으로 3D 합성 이미지는 이후에 선택한 의류를 이전에 선택한 의류에 외부에 착용하는 형태로 이미지를 구현할 수 있다. 이런 방식을 적용함으로써 실제 의류를 착용하였을 때와 동일한 효과를 구현할 수 있다. 또한, 이전에 선택된 의류의 외부에 착용되는 의류의 사이즈는 이전에 선택된 의류의 두께를 감안하는 착용되므로, 상술한 바와 같이 의류 점군 데이터는 다양한 형태로 변경이 가능한 것이 바람직하다.
부연하여 설명하면, 탄성이 우수한 원단으로 제조한 의류는 이전에 선택된 의류(내부에 작용되는 의류)의 두께가 얇은 경우 탄성으로 인해 의류가 일부 늘어나게 되므로, 굳이 한 단계 큰 사이즈의 의류를 합성할 필요가 없다. 하지만, 탄성이 낮은 원단으로 제조한 의류는 이전에 선택된 의류의 두께가 얇더라도 의류가 늘어나지 않으므로 한 단계(또는 두 단계 이상)의 큰 사이즈를 갖는 의류를 합성해야 한다. 이와 같이 본 발명은 의류와 원단의 고유특성을 이용하여 3D 이미지 생성한다.
드래그하여 의류가 사용자 점군 데이터에 착용될 수 있으며, 필요한 경우 의류가 마우스에 의하여 클릭되면, 의류의 고유 정보를 이용하여 의류가 자동으로 사용자 점군 데이터 중 해당 위치에 합성될 수 있다.
3D 합성 이미지 생성 방법은 생성한 3D 합성 이미지를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 저장하는 단계에서 3D 합성 이미지는 별도의 저장 공간에 저장될 수 있다. 즉, 다수의 3D 합성 이미지는 저장 공간에 저장된 후 필요한 경우 해당 3D 합성 이미지를 불러오거나 제3자에게 제공될 수 있다. 부가하여 본 발명은 선택된 3D 합성 이미지가 의류 제작업체로 전송되어 선택된 의류가 제작하도록 요청될 수 있다.
상술한 바와 같이 사용자는 합성한 3D 합성 이미지는 별도의 저장공간에 저장될 수 있으며, 필요한 경우 타인의 저장공간에 저장된 3D 합성 이미지가 타인의 허락 하에 불러올 수 있다. 부연하여 설명하면, 타인의 등록한 의류 이미지로부터 의류 점군 데이터를 추출하고, 추출한 의류 점군 데이터를 사용자 점군 데이터와 합성하여 합성 이미지를 생성한다. 물론 이 경우 의류 고유정보를 반영하여 합성 이미지를 생성한다.
상술한 바와 같이 의류 점군 데이터와 사용자 점군 데이터가 동일한 경우에도 의류의 고유정보가 상이한 경우에는 상이한 3D 합성 이미지가 생성된다. 이외에도 필요한 경우, 사용자 점군 데이터를 기반으로 의류 점군 데이터를 변형할 수 있다. 즉, 사용자가 기성복을 일부 변형한 의류를 제조하기를 희망하는 경우, 사용자 점군 데이터를 기반으로 의류 점군 데이터를 변형한다. 상술한 바와 같이 의류 점군 데이터를 일부 변형하는 경우, 스캔 데이터를 이용하는 것보다 상대적으로 데이터 용량이 작은 의류 점군 데이터를 이용하는 것이 바람직하다. 부연하여 설명하면, 사용자 점군 데이터를 기반으로 의류 점군 데이터를 일부 변형하여 3D 합성 이미지를 생성한다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
100: 시스템 운영자 서버 110: 의류 데이터 생성부
140: 입력부 120: 3D 합성 이미지 생성부
130: 제어부 131: 기준점 설정부
132: 기준점 조절부 133: 데이터 세부 조절부
134: 방향 연산부 135: 형상 제어부
140: 입력부 150: 저장 서버
200: 사용자 스캐너 205: 3D 스캐너
210: 입력부 215: 저장부
220: 통신부 225: 제어부

Claims (20)

  1. 사용자의 신체 이미지 데이터에 의류 이미지 데이터를 조합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 방법에 있어서,
    사용자의 신체를 나타내는 신체 클라우드 데이터와 의류를 나타내는 의류 클라우드 데이터, 의류를 구성하는 원단의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계; 및
    사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 데이터를 생성하는 단계;
    상기 3D 합성 데이터로부터 윤곽선을 생성하고 색상을 결합하여 3D 합성 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 신체의 외형을 나타내는 사용자 점군 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 의류의 외형을 나타내는 의류 점군 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 신체 클라우드 데이터와 상기 의류 클라우드 데이터는 점군 데이터로 이루어진 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 신체의 외형을 나타내는 사용자 메쉬 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 의류의 외형을 나타내는 의류 메쉬 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 신체 클라우드 데이터와 상기 의류 클라우드 데이터는 메쉬 데이터로 이루어진 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 점군 데이터를 생성하는 단계는 사용자의 신체를 스캔하여 사용자 점군 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 의류 점군 데이터를 생성하는 단계는 의류를 스캔하여 의류 점군 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 의류 점군 데이터를 생성하는 단계는 입력된 의류의 3D 이미지 파일로부터 의류 점군 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는,
    상기 의류 점군 데이터에 복수개의 기준점을 설정하는 단계와,
    상기 기준점들 사이의 거리를 조절하는 단계, 및
    상기 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절하는 세부 간격 조절 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 세부 간격 조절 단계는,
    사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 단계,
    상기 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산하는 단계,
    직물의 특성에 따라 확장 가능한 거리를 연산 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는, 상기 의류 점군 데이터의 이동 방향을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 의류 클라우드 데이터 사이의 거리를 조절하는 단계는, 상기 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 상기 변곡점에서 상기 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 원단의 고유정보는, 섬유의 종류, 탄성, 직물의 굵기, 직물의 단위면적당 무게, 직물의 통기성, 인장강도, 인열강도, 마모강도, 내열성, 수분이동성, 강연도, 드레이프성, 필링, 가방성, 실의 강도, 방적성, 실의 균제성, 굴곡 및 굽힙 특성, 및 충진성 중 적어도 하나임을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 3D 합성 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 사용자의 점군 데이터에 제1 의류의 외형을 나타내는 제1 의류 점군 데이터를 합성하는 단계;
    상기 제1 의류 점군 데이터를 합성한 이후 제2 의류의 외형을 나타내는 제2 의류 점군 데이터를 합성하는 단계를 포함하며,
    상기 제2 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈는 상기 제1 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 사이즈와 상기 제1 의류의 두께에 따라 연산되는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 3D 합성 이미지를 생성한 단계 이후에,
    상기 3D 합성 이미지를 설정된 회전 속도로 회전시키는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 회전시키는 단계에서는 상기 사용자의 점군 데이터에 합성된 의류 점군 데이터에 대응되는 의류의 고유정보에 따라 상기 3D 합성 이미지를 구성하는 의류의 움직임이 표현되는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  14. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 고유정보를 입력 받는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자의 고유정보는 사용자의 나이, 성별, 모발색, 몸무게 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  15. 제2항에 있어서,
    상기 3D 합성 이미지를 생성하는 단계에서 상기 사용자 점군 데이터에 합성될 의류 점군 데이터에 대응되는 의류가 적어도 2개 선택되면, 상기 의류의 고유정보에 따라 선택된 상기 2개의 의류에 대응되는 의류 점군 데이터가 순차적으로 상기 사용자 점군 데이터에 합성되는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 방법.
  16. 사용자의 신체를 스캔한 데이터로부터 신체의 외형을 나타내는 사용자 점군 데이터를 생성하며, 생성한 상기 사용자 점군 데이터와 상기 사용자의 고유정보를 전송하는 사용자 스캐너;
    상기 사용자 점군 데이터, 의류 점군 데이터, 입력 받은 상기 의류를 구성하는 직물의 고유정보 및 상기 의류의 고유정보를 조합하여 사용자의 신체와 의류가 합성된 3D 합성 이미지를 생성하는 시스템 운영자 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 시스템 운영자 서버는,
    의류를 스캔한 데이터로부터 의류의 외형을 나타내는 의류 점군 데이터를 생성하는 의류 점군 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 시스템 운영자 서버는,
    의류 점군 데이터에 복수개의 기준점을 설정하는 기준점 설정부와,
    상기 기준점들 사이의 거리를 조절하는 기준점 조절부,
    상기 기준점으로부터 각 점군 데이터 사이의 거리를 조절하는 점군 데이터 세부 조절부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 점군 데이터 세부 조절부는, 사용자 신체의 부분들의 부피를 연산하는 신체 분석부, 상기 의류의 각 부분에 가해지는 응력을 연산하는 스트레스 연산부, 및 의류의 확장 가능한 거리를 연산하는 탄성 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 시스템.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 시스템 운영자 서버는 형상 제어부를 더 포함하고 상기 형상 제어부는 상기 의류 점군 데이터에서 신체와 맞닿는 복수개의 변곡점을 추출하고 상기 변곡점에서 상기 의류 점군 데이터의 형상 변화를 연산하는 것을 특징으로 하는 3D 합성 이미지 생성 시스템.
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