KR20160122528A - 물품 감정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 물품 감정 방법에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 물품 감정 방법은 물품의 부분 이미지 및 전체 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 수신하는 단계; 촬영 이미지를 분석하는 단계; 촬영 이미지에 대한 분석 결과를 근거로, 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계; 특징점 정보와 물품에 대한 기준 정보를 비교함으로써, 물품의 진위 여부와 외관 등급을 결정하는 단계; 및 물품의 진위 여부 및 외관 등급을 근거로, 물품의 평가 금액을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

물품 감정 방법{METHOD FOR APPRAISING ITEM}
본 발명은 물품 감정 방법에 관한 것이다.
고가의 물품 예를 들어, 가방, 시계, 귀금속, 주얼리, 의류, 잡화, 그림, 예술품 등의 수요가 증가함에 따라, 유사제품 및 모조품이 대량으로 공급되고 있다. 뿐만 아니라, 이러한 유사제품 및 모조품에 대해 소비자가 알면서도 구매를 하는 경우도 있으나, 상기 물품의 진품 여부를 사용자가 쉽게 판별하지 못하는 점을 이용하여, 사기 거래의 빈도수도 점차 증가하고 있다. 이러한 상기 물품들의 유사제품 및 모조품의 거래의 증가에 따라, 불건전한 유통시장이 점차 확대되고 있다.
종래에는 제품의 정품 여부를 전문 감정사가 제품의 실물을 통해 감정(감별) 평가하는 방식과 카메라 및 카메라가 부착된 장치(예를 들어, 휴대용 단말기, 태블릿 pc, 랩탑, 스마트폰 등)를 이용하여 해당 제품의 전체사진, 부분사진 촬영이 이루어지면 제품 이미지를 전문 감정사에게 전송하고 이를 전송 받은 전문 감정사는 이미지를 분석하여 정품 유무를 감별(감정)하는 방식이 있다.
이에 관련하여, 발명의 명칭이 "중고물품 거래/결제 중개 시스템 및 그 중개방법"인 한국공개특허 제2014-0048813호가 존재한다. 상기 한국공개특허 제2014-0048813호에 언급된 방식은, 감정에 있어서 시간과 장소에 제약이 따를 수밖에 없으며 무엇보다도 전문 감정사가 항시 상존해야 된다는 가장 큰 문제가 있다.
본 발명은 카메라 및 카메라가 장착된 장치, 3D 스캐너 등과 같은 하드웨어와 주변기기를 이용하여 해당 사물의 이미지 및 영상을 촬영하면, 전문 감정사의 상존 여부에 관계 없이 물품의 진위 여부를 정확하게 파악할 수 있는 물품 감정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 물품의 진위 여부뿐만 아니라, 다양한 빅데이터를 통해 상기 물품의 평가 금액과 그에 따른 물품의 상세정보 및 유사 물품의 정보를 도출할 수 있는 물품 감정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 물품 감정 방법은 물품의 부분 이미지 및 전체 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 수신하는 단계; 촬영 이미지를 분석하는 단계; 촬영 이미지에 대한 분석 결과를 근거로, 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계; 특징점 정보와 물품에 대한 기준 정보를 비교함으로써, 물품의 진위 여부와 외관 등급을 결정하는 단계; 및 물품의 진위 여부 및 외관 등급을 근거로, 물품의 평가 금액을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 촬영 이미지를 분석하는 단계는 촬영 이미지를 근거로 물품에 대한 브랜드 및 종류를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 분석하는 단계는 판별된 물품의 브랜드 및 종류를 근거로, 복수의 이미지 분석 방법들 중 적어도 하나를 선택함으로써 이루어질 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 분석하는 단계는 물품의 색상 정보를 도출하는 단계; 및 색상 정보를 근거로 물품의 태닝 또는 변색 정도를 도출하는 단계를 포함할 수 있으며 물품의 원색상 정보를 근거로 선호하는 색상 정보를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는 태닝 또는 변색 정도를 고려하여 이루어질 수 있으며, 물품의 선호하는 색상 정보도 고려할 수 있다.
또한, 특징점 정보는 물품의 일련 번호에 대한 특징점 정보를 포함하고, 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계는, 일련 번호를 기초로 물품의 제조 년도를 도출하는 단계를 포함할 수 있다,
또한, 촬영 이미지를 분석하는 단계 이후, 물품에 대한 제품 모델명을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는 제품 모델명을 고려하여 이루어질 수 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 방법은 제품 모델명을 근거로, 외부 서버 또는 저장부에서 물품의 제품 정보를 검색하는 단계를 더 포함하고, 제품 정보는 물품의 출고가 및 중고가를 포함하는 물품 금액, 제조사, 판매자, 판매처, 출시년도, 제작년도, 색상, 상표, 모델, 등급, 중량, 재질, 형태, 제작자 및 상기 판매처 별 재고량 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는 상기 물품의 제품 정보를 더 고려함으로써 이루어질 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 고객의 위치 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 제품 정보에 포함된 판매처 및 판매처 별 재고량 정보를 근거로 고객의 위치에서 가장 가까운 판매처 정보를 고객의 단말기로 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 물품의 서지, 보증서, 감정서, 개런티 카드 및 워런티 카드 중 적어도 하나에 대한 촬영 이미지를 수신하는 단계를 더 포함하고, 특징점 정보를 추출하는 단계는 물품의 서지, 보증서, 감정서, 개런티 카드 및 워런티 카드 중 적어도 하나에 대한 촬영 이미지에 포함된 일련 번호, 레퍼런스 번호, 코드 번호, 바코드, 이미지, 모양 및 문자 중 적어도 하나에 대한 특징점 정보를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 고객으로부터 입력된 물품에 대한 종류 및 모델명 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 촬영 이미지를 분석하는 단계는 고객으로부터 입력된 물품에 대한 종류 및 모델명 정보를 근거로, 물품에 대한 브랜드 및 종류를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 상술한 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록될 수 있다.
본 발명의 물품 감정 방법에 따르면 전문 감정사의 상존 여부에 관계 없이, 기설정된 감정 알고리즘에 따라 물품에 대한 감정이 수행되므로, 시간 및 공간의 제약 없이 감정을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 방법은 저장부 또는 외부 서버에 저장된 데이터와의 연계를 통해, 감정을 의뢰받은 물품에 대한 제품 정보 예를 들어, 시세, 출시년도, 제작년도, 색상, 상표, 모델, 등급, 중량, 재질, 형태 분석 등의 상세 정보를 고객에게 제공할 수 있으며, 더 나아가 상기 물품의 판매처 및 재고량 등 다양한 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 방법은 다양한 시스템으로 응용될 수 있으며, 예를 들어, 상기 제품 정보의 제공을 통해 판매자와 소비자를 연계 시켜주는 연계 시스템, 고객의 위치 정보를 기초로 고객의 현재 위치에서 가장 가까운 판매처 정보를 제공하는 시스템, 동산을 담보로 대출이 이루어지는 금융기관, 대출업체 등에서 현재의 동산담보 가치를 평가하여 감정가액을 설정하는데 필수적인 동산가치 평가 정보와 평가가액을 산정하여 제공하는 검색분석시스템, 그리고 가격비교서비스, 상업정보제공서비스, 상품견본서비스, 마케팅서비스, 시장조사, 광고, 온라인경매서비스 등으로 응용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 처리부에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)에 대하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)에 대한 개념도이다. 그리고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)에 대한 블록도이다.
본 발명은 고객이 휴대한 또는 보유한 단말기를 통해 물품에 대한 이미지를 촬영하면, 상기 이미지를 근거로 물품에 대한 진위 여부뿐만 아니라, 평가 금액을 산출할 수 있는 물품 감정 장치(100)에 대한 것이다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)는 고객(11 내지 14)으로부터 수신한 촬영 이미지를 근거로, 제품의 종류 및 브랜드를 판별할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)는 고객(11 내지 14)으로부터 송신된 단말기의 키패드, 터치패드 또는 음성으로 입력된 제품의 종류 및 브랜드 정보를 이용하는 방식도 가능하다. 그 후, 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 저장부(50) 또는 외부 서버(60)에 저장된 기준 정보를 근거로 상기 물품의 진위 여부를 판별하고 평가 금액을 산출하는 기능을 할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치는 도 2에 도시된 바와 같이, 통신부(110), 처리부(120) 및 단말 거치부(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 이하, 도 2를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.
명세서 전체에 걸쳐 언급되는 용어 단말기는, 예를 들어, 태블릿 PC(21), 스마트폰 또는 휴대폰(22), 랩탑 PC(23) 및 컴퓨터(24)와 같이, 카메라를 구비하거나 카메라와의 연결을 통해 촬영 이미지를 수집하고, 이를 다시 본 발명의 물품 감정 장치(100)로 송신할 수 있는 장치로 정의된다. 즉, 단말기는 특정 기기만으로 제한되지 않는다. 또한, 도 1에 도시된 것처럼, 물품에 있어서도 가방, 시계, 지갑, 잡화, 귀금속 등 다양한 물품이 해당될 수 있으며, 특정 품목만으로 제한되지 않는다. 또한, 촬영 이미지의 수집 장치에 있어서도, 3D 스캐너 등 다양한 장치가 이용될 수 있다.
도 2를 참조하자. 통신부(110)는 단말기(20)와의 통신을 위해 사용된다. 위에서 언급한 바와 같이, 본 발명은 단말기(20)로부터 송신된 촬영 이미지를 근거로, 물품의 진위 여부 및 평가 금액을 산정하는 기능을 한다. 또한, 산정된 진위 여부 및 평가 금액에 대한 정보를 다시 단말기(20)로 송신하는 기능을 한다. 또한, 통신부(110)는 단말기(20) 분만 아니라, 외부 서버(60)와의 통신도 수행할 수 있다.
위에서 언급된 촬영 이미지는, 물품의 감정을 위해 고객이 직접 촬영한 이미지를 나타낸다. 다만, 물품의 감정이 되는 중요 포인트는 제품의 종류, 브랜드의 종류, 및 제품 모델명에 따라 상이할 수 있으며, 예를 들어, 풀 HD 해상도의 이미지 또는 영상도 포함될 수 있다. 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 피사체 즉, 물품의 감정 포인트가 될 수 있는 특정 형상, 부위 또는 랜덤 부위를 지정하여, 고객이 해당 부분에 대한 촬영 이미지를 송신하도록 유도할 수 있다.
처리부(120)는 고객(11 내지 14)의 회원 인증을 수행하는 기능을 한다. 여기서, 회원 인증은 다양한 방식을 통해 이루어질 수 있으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.
그리고, 처리부(120)는 통신부(110)를 통해 수신한 물품의 부분 이미지 및 전체 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 근거로, 물품의 진위 여부를 판단하고, 평가 금액을 산정하는 기능을 한다. 처리부(120)를 통한 물품의 진위 여부 판단 및 평가 금액 산정 과정은 다음과 같다.
먼저, 처리부(120)에서, 물품에 대한 촬영 이미지에 대한 이미지 보정 과정이 수행된다. 위에서 언급한 것처럼, 본 발명은 시간 및 공간에 제약 없이, 고객이 촬영한 촬영 이미지를 근거로 감정을 수행하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 고객의 카메라들이 모두 동일한 모델이 아닌 점, 촬영자가 전문적인 사람이 아닌 점, 그리고 다양한 변수들의 존재에 기인하여, 물품에 대한 이미지의 품질이 모두 동일하지 않거나 좋지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 촬영 이미지에 대한 보정을 수행하여, 이러한 사항을 개선시킬 수 있다. 처리부(120)를 통해 이루어질 수 있는 이미지 보정은 영상 개선 및 변환 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, 처리부(120)를 통해 이루어질 수 있는 이미지 보정은 공간 교정 정보, 색상 교정 정보, 매질 및 광원 정보 및 시스템 잡음에 대한 교정 정보 등 다양한 교정 정보를 이용하여 이루어질 수 있다.
예를 들어, 공간 교정은 카메라와 대상체 간의 공간 기하 교정을 통해 영상 처리에 적합한 정보로 재가공작업을 수행할 수 있으며, 이는 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서, 좌변은 좌표값을 나타내고, 우변은 카메라의 내부 파라미터, 외부 파라미터 및 월드 좌표계의 행렬 곱을 나타낸다. 구체적으로, fx 및 fy는 카메라의 초점 거리(focal length)를 나타내고, cx 및 cy는 주점(principal point)을 나타낸다. 여기서, 주점은 렌즈를 지난 빛이 센서의 한점으로 모이는 위치를 나타내며, 보통 이미지의 정 중앙일 수 있다. 또한, 수학식 1에서, skew_c는 비대칭 계수를 나타낸다. 그리고, 수학식 1에서 R(r11 내지 r33)은 카메라의 회전각을 나타내고, t(t1 내지 t3)는 수평 이동값을 나타낸다.
또한, 물품의 색상이 유사한 분포를 갖는 특징을 이용하여, 처리부(120)는 베이지안, 가우스, 처리부(120)는 색상 교정 방법을 이용하여 이미지를 보정할 수 있다.
또한, 처리부(120)는 매질 및 광원 정보 및 시스템 잡음에 대한 교정 정보 를 근거로, CCD 및 CMOS 등과 같은 시스템에 따른 특성과, 렌즈, 광원, 광파장, 주변 환경에 따른 시스템 특성을 교정할 수 있다.
또한, 처리부(120)는 물품의 색상 정보를 추가적으로 도출할 수 있다. 즉, 처리부(120)는 베이지안, 가우스, 가우시안, GMM 등의 기법을 통해 물품의 태닝 또는 변색 정도를 도출할 수 있다. 여기서, 처리부(120)를 통한 물품의 색상 정보 도출을 수행하는 이유는, 물품들 예를 들어, 가방의 경우, 동일한 모델이더라도 태닝 등을 통해 고객이 선호하는 색으로 변색되었거나, 또는 오랜 기간 동안의 사용을 통해 고객이 선호하지 않는 색으로 변색된 경우가 존재할 수 있다. 본 발명은, 이하에서 언급되는 평가 금액 산출 시, 고객들의 선호 여부에 따라 평가 금액을 조정함으로써, 평가 금액에 대해 보다 정확한 산출을 수행할 수 있다.
그 후, 처리부(120)에서, 물품에 대한 촬영 이미지의 분석이 수행된다. 여기서, 촬영 이미지의 분석 방법은 예를 들어, 형태학적 분석 방법, 기하학적 분석 방법, 통계학적 분석 방법 및 확률적 분석 방법 등이 적용될 수 있다. 여기서, 형태학적 분석 방법은 형태의 구성 또는 형상의 분석 예를 들어, 특수 문자 또는 포인터 등에 대한 분석 기법을, 기하학적 분석 방법은 형상의 기하학적 구조 및 배치 등의 분석 방법을, 통계학적 분석 방법은 형상의 개수 및 수집 정보와, 피사체 분석에 따른 학습 정보의 통계적인 오차를 분석하는 방법을, 그리고 확률적 분석 방법은 원패턴의 정합, 다중 형상의 유사도 분석 및 학습 정보의 유사도 분석 기법을 나타낸다.
여기서, 촬영 이미지는 물품의 전체 이미지 및 부분 이미지를 포함할 수 있다. 이를 통해, 처리부(120)는 촬영 이미지에 포함된 촬영 이미지의 분석을 통해, 물품의 종류 및 제품 브랜드를 판별할 수 있다. 위에서 언급한 바와 같이, 본 발명은 특정 품목에 대한 감정을 수행하는 것이 아닌, 다양한 품목 예를 들어, 시계, 가방, 지갑, 잡화 및 귀금속 등 다양한 물품의 감정을 수행하는 것을 특징으로 한다. 다만, 물품의 종류에 따라 진위 여부를 판단하는 기준이 상이할 수 있으므로, 처리부(120)는 물품의 종류에 대한 판별을 수행할 수 있다. 또한, 처리부(120)는 위와 동일한 이유로 물품의 제품 브랜드도 판별을 수행한다.
또한, 물품의 종류 및 제품 브랜드의 판별을 수행하는 추가적인 이유는 위에서 언급한 촬영 이미지의 분석 과정을 물품의 종류 및 제품 브랜드를 근거로 선택적으로 수행하기 위함이다. 즉, 모든 물품에 대해 모든 이미지 분석 기법을 수행하는 것이 아닌, 물품의 종류 및 브랜드에 따라 기설정된 분석 기법만이 수행되는 방식이므로, 보다 효율적인 감정이 가능하다.
예를 들어, 물품이 시계인 경우, 시계를 검증하기 위해선 시계 바늘의 색상, 가공도, 문자와 마크의 형상, 깊이 패턴 등의 유사도 분석이 필요할 수 있다. 또한, 다른 물품인 경우에는 해당 물품을 검증하는데 이용되는 포인트가 다를 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 처리부(120)를 통해 해당 물품의 종류 및 모델을 분석한 후, 해당 종류 및 모델의 감정에 필요한 정보를 수신하여 감정을 수행할 수 있다.
또한, 물품의 서지, 보증서, 감정서, 개런티카드 또는 워런티 카드 등에 대한 촬영 이미지가 수신되면, 처리부(120)는 서지, 보증서, 감정서, 개런티카드 또는 워런티 카드에서 일련번호, 레퍼런스 번호, 코드번호, 바코드, 이미지, 문양, 문자 등의 정보를 판독할 수 있다.
그 후, 처리부(120)에서 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 과정이 수행된다. 이러한 특징점 정보는 물품의 로고, 일련 번호, 흠 또는 오염 정도 및 흠 또는 오염 위치 등에 대한 특징점 정보들이 포함될 수 있다. 또한, 상술한 특징점 정보들은 물품의 파손 또는 변경 정도 및 이의 위치도 포함할 수 있다. 여기서, 물품의 일련 번호를 추출하는 이유는, 저장부(50)에 저장된 기준 정보와의 비교를 통해 진위 여부 판단에 이용될 뿐만 아니라, 일련번호 그 자체로 해당 물품의 생산지 및 제조 년도 또는 생산 년도 등의 정보를 파악할 수 있기 때문이다. 이렇게 판단된 물품의 제조 년도는 이하에서 언급되는 물품의 평가 금액 산정에 반영된다.
그 후, 처리부(120)에서 물품의 진위 여부를 판단하고, 물품의 외관 등급을 결정하는 과정이 수행된다. 물품의 진위 여부 판단 방법은 도출된 로고, 일련 번호, 보증서에 대한 특징점 정보와 기준 정보의 비교를 통해 이루어질 수 있다. 또한 물품의 외관 등급 결정은 위에서 언급된 물품의 변색 정도, 흠 또는 오염 정도 및 오염 위치를 근거로 이루어질 수 있다. 또한, 물품의 외관 등급 결정은 물품의 파손 또는 변경 정도 및 이의 위치를 근거로 더 이루어질 수 있다. 즉, 미사용 제품인 경우, 미사용 상품 등급으로, 실제 사용한 흔적이 없을 정도로 매우 깨끗한 상태를 유지하고 있는 상품은 S 등급 상품으로, 사용한 상품이지만 별다른 흠이나 착색, 변색 등이 거의 없는 상품은 A+ 등급 상품으로, 약간의 흠, 착색, 변색 등이 있지만 전체적인 상태가 양호한 수준을 유지하고 있는 상품은 A 등급 상품으로, 부분적인 흠, 착색, 변색 등이 있으나 상품 자체에는 전혀 이상이 없는 상품은, A- 등급 상품으로, 겉 표면이나 내부에 흠, 착색, 변색, 오염 등이 발생한 상품이지만 실사용에는 지장이 없는 상품은 B 등급 상품으로, 그리고 여러 군데에서 흠, 착색, 변색, 오염 등의 흔적이 있거나 외형이 조금 손상된 상품은 C 등급 상품으로 설정할 수 있다. 여기서, 등급의 개수 및 명칭은 다양하게 변경될 수 있고, 등급에 대한 설정 퍼센트 또는 개수도 다양하게 설정될 수 있다.
그 후, 처리부(120)에서 물품의 평가 금액에 대한 산출 과정이 수행된다. 앞서 언급한 바와 같이, 물품의 평가 금액은 위에서 판단된 물품의 진위 여부와 외관 등급을 근거로 산출될 수 있다. 또한, 본 발명은 물품의 색상 정보를 근거로 상술한 평가 금액에 대한 조정을 수행할 수 있다. 위에서 가방의 예시로 언급한 바와 같이, 가방의 경우 고객들이 선호하는 색으로 태닝이 된 경우에는 비교적 가치가 더 높아지고, 고객들이 선호하지 않는 색으로 태닝 또는 변색이 된 경우에는, 제품 외관 상태가 좋더라도 가치가 떨어질 수 밖에 없다. 이에 따라, 본 발명은 물품의 색상 정보도 고려함으로써, 평가 금액에 대한 산출을 수행한다.
또한, 본 발명의 처리부(120)를 통해 이루어지는 물품의 평가 금액 산출 방법은 저장부(50)에 저장된 물품의 매장가, 도매시세 및 중고 시세를 포함하는 시세와, 위에서 언급된 물품의 일련번호를 근거로 도출한 해당 물품의 제작 년도를 근거로 평가 금액을 산출할 수 있다. 또한, 물품의 평가 금액은 물품에 대한 신제품 출시 여부, 제품의 종류, 출시 년도, 제작 년도, 상표, 모델, 사용 용도, 재질, 형태 등급 등 적어도 하나를 더 고려하여 산출될 수 있다. 여기서, 평가 금액 산출 방법은 특별한 방법으로 제한되지 않고, 다양하게 변경될 수 있으므로, 본 명세서에서는 평가 금액에 대한 산출식이나 구체적인 산출 방법에 대해서는 특별한 방식으로 한정하지 않는다.
이렇게 산출된 평가 금액에 대해서는 저장부(50)로 반영하여, 차후 해당 모델에 대한 참고 자료로 활용될 수 있게 한다.
위에서 언급한 방식으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 장치(100)는 고객으로부터 의뢰받은 물품에 대해 시간 및 공간에 대한 제약 없이 진위 여부를 판단할 뿐만 아니라, 객관적인 방식으로 평가 금액도 산출할 수 있다. 즉, 본 발명은 평가 금액의 산출에 있어서, 제품의 외관 상태를 고려할 뿐만 아니라, 물품 감정을 수행할 때의 시세를 반영하고, 고객들의 선호 색상도 고려하여 평가 금액을 산출할 수 있으므로, 보다 정확한 평가 금액의 산출이 가능하다. 뿐만 아니라, 상기 감정은 보다 정확한 시세 파악을 위해, 저장부(50)에 저장된 데이터뿐만 아니라, 외부 서버(60) 예를 들어, 중고 시세 서버, 도매 시세 서버, 매장가 서버 등, 다양한 서버들과의 연계를 통해 시세를 파악한 후, 이루어질 수 있다.
또한, 다른 실시예에서, 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 고객이 요청한 물품의 정보에 대한 검색 시스템의 기능을 더 수행할 수 있다. 즉, 고객이 물품의 촬영 이미지를 송신하면, 물품 감정 장치(100)는 위에서 언급된 방법을 통해 물품의 모델명을 파악하고, 저장부(50) 및 외부 서버(60)와의 연동을 통해 해당 물품의 상세한 정보를 고객에게 전달할 수 있다. 여기서, 고객에게 제공될 수 있는 정보는 예를 들어, 물품의 종류, 출시년도, 제작년도, 가격, 색상, 상표, 모델, 등급, 중량, 재질, 형태분석 등 다양한 상세 정보를 제공할 수 있다.
뿐만 아니라, 해당 물품의 촬영 이미지 및 영상 시야에 따라, 부속품의 결함 여부, 부속품 종류 및 AS가 필요한 부분 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 물품의 취급 주의 사항 및 사용 매뉴얼 등의 정보를 제공하는 방식도 생각해볼 수 있다. 이 경우, 이러한 검색 기능은 웹페이지, 모바일웹, SNS, 어플리케이선 등을 통해 온라인 상에서 구현되어 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 상술한 효과 및 검색 시스템으로의 적용뿐만 아니라, 다양한 분야로 적용될 수 있다. 예를 들어, 고객의 단말기(20)를 통해 GPS, WiFi 및 통신 장비 등을 통해 고객의 위치 정보가 물품과 함께 물품 감정 장치(100)로 송신되면, 물품 감정 장치(100)는 저장부(50) 및 외부 서버(60)와의 연계를 통해, 고객이 현재 위치한 장소에서 가장 가까운 판매처 정보와 판매자 정보에 대한 검색 결과를 제공하는 등, 다양한 방식으로 적용될 수 있다. 뿐만 아니라, 본 발명의 물품 감정 장치(100)의 검색 기능과, 저장부 및 외부 서버에 저장된 빅 데이터를 활용하여, 마케팅, 기업과 기업(B2B), 기업과 소비자(B2C), 개인과 개인 간의 전자상거래도 제공할 수 있다.
이에 따라 가방, 시계, 귀금속, 주얼리, 의류, 잡화, 예술품, 자동차, IT제품 등 다양한 제품군에 감정 평가와 정보검색 결과 서비스를 제공함으로써 건전한 상거래시장 및 유통시장의 활성화를 도모할 수 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 상거래 정보 및 제조사, 판매자, 판매처 등의 정보를 제공하는 동시에 해당 사물의 이미지 및 영상 처리 정보에 대한 이용자 빈도수를 분석하여 가장 선호하는 사물과 종류 및 각종 정보를 제공하고, 사물(제품)에 대한 가격(출고가, 중고가), 시세(최고가, 최저가, 평균가격), 재고물량, 물류정보, 제조사, 판매자, 판매처 등 다양한 마케팅 정보를 제공하고, 동산을 담보로 대출이 이루어지는 금융기관, 대출업체 등에서 현재의 동산담보 가치를 평가하여 감정가액을 설정하는 데 필수적인 동산가치 평가 정보와 평가가액을 산정하여 제공하는 검색 분석 시스템으로 응용되어 적용될 수 있다.
또한, 본 발명의 물품 감정 장치(100)는 해당 사물의 진위 여부와 감별(감정) 평가에 필요한 각각의 주요한 요소를 추출하여 실제 촬영이 이루어지는 순서대로 견본 이미지를 제공(표시)하는 기능과 상세한 이용안내 문구를 제공(표시)하는 추가 기능을 포함하는 시스템으로, 이러한 견본 이미지를 기초로 하여 해당 사물의 이미지 및 영상 촬영 시 필요한 상세한 견본 이미지 및 여러 문구로 구성된 촬영 매뉴얼을 고객 유무선 기기를 통해 증강현실(Augmented Reality/AR)로 구현할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 처리부(120)에 대한 블록도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 처리부(120)는 회원 인증 모듈(121), 분석 모듈(122), 판별 모듈(123), 특징점 정보 추출 모듈(124), 감정 모듈(125) 및 검색 모듈(126)을 포함하여 구성될 수 있다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 처리부(120)에 포함된 각 구성들에 대한 설명이 이루어진다. 또한, 위에서 설명한 사항과 중복되는 부분은 생략한다.
회원 인증 모듈(121)은 고객의 회원 인증을 수행하는 기능을 한다. 또한, 회원 인증 모듈(121)은 비회원인 고객에 대해, 고객의 고객 인적 정보를 이용하여 회원 가입을 수행하는 기능을 더 수행할 수 있다. 여기서, 회원 가입은 고객의 인적 정보를 근거로 실명 인증을 수행한 이후, 회원 가입을 수행할 수 있다.
분석 모듈(122)은 통신부(110)를 통해 수신한 물품의 촬영 이미지를 분석하는 기능을 한다. 위에서 도 2를 참조로 언급한 바와 같이, 촬영 이미지에 대한 분석 기법은 크게 형태학적 분석 방법, 기하학적 분석 방법, 통계학적 분석 방법 및 확률적 분석 방법 등이 적용될 수 있다. 이들 분석 방법에 대한 설명은 위에서 도 2를 참조로 상세히 설명되었으므로, 추가적인 설명은 생략한다. 또한, 분석 모듈(122)은 물품의 분석 이전, 촬영 이미지의 보정을 수행하고, 색상 정보를 추출하는 기능을 더 수행할 수 있다. 이에 대한 설명도, 위에서 상세히 언급하였으므로, 추가적인 설명은 생략한다.
판별 모듈(123)은 분석 모듈(122)을 통한 분석 결과를 근거로, 물품의 종류 및 제품 모델명을 판별하는 기능을 한다. 여기서, 물품의 종류 및 제품 모델명의 판별은 저장부(50)에 저장된 기준 정보와의 비교를 통해 이루어질 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 판별 모듈(123)은 고객이 직접 키패드, 터치 패드 또는 음성 등을 통해 직접적으로 입력한 물품의 종류 및 모델명 정보를 이용하여, 물품의 종류 및 제품 모델명을 판별하는 방식도 가능하다. 위에서 언급한 바와 같이, 물품의 종류 및 제품 모델명을 판별을 수행하는 이유는, 본 발명이 특정 하나의 품목에만 적용 가능한 것이 아닌, 다양한 종류의 품목에 적용될 수 있고, 물품 종류에 따라 그리고 제품 브랜드에 따라 상이한 감정 기준이 적용될 수 있기 때문이다. 이에 따라, 분석 모듈(122)을 통한 촬영 이미지의 분석 방법에 있어서도, 제품의 종류 및 모델명에 따라 감정 기준이 상이하게 적용될 수 있는 점에 기인하여, 상술한 분석 방법들 중 일부만이 수행되는 것도 가능하다. 또한, 이로 인해 분석 방법에 대한 다양한 알고리즘들 예를 들어, 분석 방법들의 선택, 분석 순서 등에 대한 최적의 알고리즘의 선택도 가능할 수 있다.
특징점 정보 추출 모듈(124)은 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 기능을 한다. 여기서, 특징점 정보는 물품의 로고, 일련번호, 흠 또는 오염 정도 및 흠 또는 오염 위치 등의 정보들이 포함될 수 있다.
감정 모듈(125)은 물품의 진위 여부 및 물품의 외관 등급을 결정하는 기능을 한다. 위에서 언급한 것처럼, 물품의 진위 여부는 로고, 일련 번호, 보증서에 대한 특징점 정보와, 저장부(50)에 저장된 기준 정보의 비교를 통해 판단될 수 있다. 그리고, 물품의 외관 등급에 대한 결정은 물품의 색상 정보와, 파손, 변경, 흠 또는 오염 정도 및 흠 또는 오염 위치 등을 근거로 이루어질 수 있다. 여기서, 물품의 외관 등급은 기설정된 개수로 기정의된 기준에 따라 분류될 수 있으며, 이에 대한 설명은 위에서 상세히 언급하였으므로 추가적인 설명은 생략한다.
또한, 감정 모듈(125)은 해당 물품의 평가 금액을 더 산출할 수 있다. 여기서, 평가 금액은 저장부(50)에 저장된 또는, 외부 서버(60) 와의 연동을 통해 수집된 제품 정보와, 위에서 도출된 물품의 외관 등급 및 진위 여부를 근거로 산출될 수 있다. 그리고, 평가 금액은 물품의 일련 번호를 근거로 도출된 제조 년도를 고려하여 산출될 수 있다. 또한, 평가 금액은 물품의 색상에 따라 가변적으로 더 조정될 수 있다. 이렇게 감정된 물품의 진위 여부에 대한 정보와 평가 금액에 대한 정보는 다시 고객에게 송신될 수 있으며, 이에 대한 정보는 저장부(50)로 저장되어, 차후의 해당 모델에 대한 참고 자료로 활용될 수 있다.
검색 모듈(126)은 고객으로부터의 요청 시, 저장부(50) 및 외부 서버(60)와의 연동을 통해 해당 물품의 상세한 제품 정보를 고객에게 전달할 수 있다. 여기서, 고객에게 제공될 수 있는 제품 정보는 예를 들어, 물품의 종류, 출시년도, 제작년도, 가격, 색상, 상표, 모델, 등급, 중량, 재질, 형태, 가공/연마 상태, 제작자 등 다양한 상세 정보를 제공할 수 있다. 또한, 제품 정보는 상술한 정보뿐만 아니라, 물품의 정품 유무, 상세 정보, 물품의 가치 산정 및 표시, 관련 사물의 정보 및 유사 물품의 정보등을 더 포함할 수 있다. 즉, 상술한 제품 정보는 위에서 언급된 사항들로 제한되는 것이 아닌, 다양한 정보가 포함될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 4를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 물품 감정 방법에 대해 더 설명한다. 아래에서의 설명은 위에서 설명된 부분과 중복되는 사항은 생략되어 이루어진다.
먼저, 단말기(20)에서, 물품에 대한 이미지를 촬영하고(S101), 촬영 이미지를 본 발명의 물품 감정 장치(100)로 송신하는 단계(S102)가 이루어진다. 위에서 언급한 바와 같이, S102 단계는 고객으로부터 입력된 물품의 종류 및 모델명 정보와, 고객의 현재 위치 정보를 더 포함할 수 있다.
그 후, 물품 감정 장치(100)에서 촬영 이미지를 분석하는 단계(S103)가 수행된다. S103 단계를 통해 이루어지는 촬영 이미지의 분석 방법은 예를 들어, 형태학적 분석 방법, 기하학적 분석 방법, 통계학적 분석 방법 및 확률적 분석 방법 등이 적용될 수 있다.
또한, S103 단계는 촬영 이미지를 통한 감정 정확도를 더 높이기 위해, 촬영 이미지를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, S103 단계는 물품의 색상 정보를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이미지 보정 및 색상 정보의 도출에 대한 설명은 위에서 상세히 언급하였으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.
또한, 물품 감정 장치(100)에서 상기 물품의 종류 및 제품 모델명을 판별하는 단계(S104)가 더 수행된다. 여기서, S103 단계 및 S104 단계는 순차적으로 수행되는 것이 아닌, 병렬적으로 수행될 수 있다. 즉, 위에서 설명한 것처럼, S103 단계에서 수행되는 촬영 이미지의 분석은 다양한 분석 방법을 통해 이루어질 수 있는데, 물품의 종류, 그리고 물품의 제품 모델명에 따라 최적의 분석 방법이 존재할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 물품의 종류 및 제품 모델명의 판별 결과에 따라, 상술한 분석 방법들 중 적어도 하나를 선택하여, 분석을 수행할 수 있다. 이에 따라, 다양한 분석 기법들 모두를 수행하는 것이 아닌 특정 몇 개의 분석 방법만 수행하면 되므로, 보다 효율적이고 정확한 분석이 수행될 수 있다.
그 후, 물품 감정 장치(100)에서 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계(S105)가 수행된다. 여기서, 특징점 정보는 물품의 로고, 일련 번호, 흠 또는 오염 정도 및 흠 또는 오염 위치 등에 대한 특징점 정보들이 포함될 수 있다.
그 후, 저장부(50)에서 기준 정보를 물품 감정 장치(100)로 송신하는 단계(S106)가 수행된다. 여기서, 기준 정보는 물품의 진위 여부 판단에 이용되는 기준 데이터로서, 정품 물품들에 대한 이미지 데이터 또는 특징점 데이터 등이 포함될 수 있다.
그 후, S105 단계에서 추출한 특징점 정보와, S106 단계를 통해 수신한 기준 정보를 근거로, 물품에 대한 진위 여부를 판단하는 단계(S107)가 이루어진다. 즉, S107 단계는 특징점 정보와 기준 정보를 비교하고, 이들 비교 대상간의 매칭율을 근거로 진위 여부의 판단이 이루어질 수 있다. 또한, 물품 감정 장치(100)에서는 흠 또는 오염 정도 및 흠 또는 오염 위치 등에 대한 특징점 정보와, 물품의 색상 정보를 근거로, 물품의 외관 등급을 결정하는 단계(S108)를 수행할 수 있다. 여기서, S107 단계 및 S108 단계가 순차적으로 수행되는 것으로 도시되었으나, 이는 예시일뿐이고 병렬적으로 또는 역순으로 수행되는 방식도 가능하다.
그 후, 저장부(50)로부터 송신한 제품 정보를 근거로(S109), 물품의 평가 금액을 산출하는 단계(S110)가 이루어진다. S110 단계는 S107 단계에서 도출된 물품의 진위 여부와, S108 단계를 통해 결정된 물품의 외관 등급을 근거로 물품의 평가 금액을 산출한다. 또한, S110 단계는 위에서 언급한 바와 같이, 제품의 색상 정보와, 물품의 일련 번호를 통해 도출한 물품의 제조 년도, 상세 정보 등을 고려하여 평가 금액을 산출할 수 있다.
그 후, 평가 금액을 송신하는 단계(S111)가 이루어질 수 있다. 또한, S111 단계는 고객으로부터 고객이 송신한 촬영 이미지에 대한 정보를 요청한 경우, 해당 물품에 대한 제품 정보를 함께 송신할 수 있다.
또한, 본 발명은 고객이 검색한 물품을 판매하는 판매처 정보 및 판매자 정보를 제공할 수 있으며, 고객으로부터 요청 시, 고객의 위치 정보를 기반으로 고객의 현재 위치에서 가장 가까운 판매처들에 대한 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 물품 감정 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 모든 형태의 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명의 원리들의 교시들은 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다. 또한, 소프트웨어는 프로그램 저장부 상에서 실재로 구현되는 응용 프로그램으로서 구현될 수 있다. 응용 프로그램은 임의의 적절한 아키텍쳐를 포함하는 머신에 업로드되고 머신에 의해 실행될 수 있다. 바람직하게는, 머신은 하나 이상의 중앙 처리 장치들(CPU), 컴퓨터 프로세서, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 입/출력(I/O) 인터페이스들과 같은 하드웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼 상에 구현될 수 있다. 또한, 컴퓨터 플랫폼은 운영 체제 및 마이크로 명령 코드를 포함할 수 있다. 여기서 설명된 다양한 프로세스들 및 기능들은 마이크로 명령 코드의 일부 또는 응용 프로그램의 일부, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있고, 이들은 CPU를 포함하는 다양한 처리 장치에 의해 실행될 수 있다. 추가로, 추가 데이터 저장부 및 프린터와 같은 다양한 다른 주변 장치들이 컴퓨터 플랫폼에 접속될 수 있다.
첨부 도면들에서 도시된 구성 시스템 컴포넌트들 및 방법들의 일부가 바람직하게는 소프트웨어로 구현되므로, 시스템 컴포넌트들 또는 프로세스 기능 블록들 사이의 실제 접속들은 본 발명의 원리들이 프로그래밍되는 방식에 따라 달라질 수 있다는 점이 추가로 이해되어야 한다. 여기서의 교시들이 주어지면, 관련 기술분야의 당업자는 본 발명의 원리들의 이들 및 유사한 구현예들 또는 구성들을 참작할 수 있을 것이다.
100 : 물품 감정 장치 110 : 통신부
120 : 처리부 130 : 물품 거치부

Claims (15)

  1. 물품의 부분 이미지 및 전체 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 수신하는 단계;
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계;
    상기 촬영 이미지에 대한 분석 결과를 근거로, 상기 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계;
    상기 특징점 정보와 상기 물품에 대한 기준 정보를 비교함으로써, 상기 물품의 진위 여부와 외관 등급을 결정하는 단계; 및
    상기 물품의 진위 여부 및 외관 등급을 근거로, 상기 물품의 평가 금액을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계는,
    상기 촬영 이미지를 근거로, 상기 물품에 대한 브랜드 및 종류를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계는
    판별된 물품의 브랜드 및 종류를 근거로, 복수의 이미지 분석 방법들 중 적어도 하나를 선택함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계는,
    상기 물품의 색상 정보를 도출하는 단계; 및
    상기 색상 정보를 근거로 상기 물품의 태닝 또는 변색 정도를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는
    상기 태닝 또는 변색 정도를 고려하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 특징점 정보는 상기 물품의 일련 번호에 대한 특징점 정보를 포함하고,
    상기 촬영 이미지의 특징점 정보를 추출하는 단계는,
    상기 일련 번호를 기초로 상기 물품의 제조 년도를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계 이후,
    상기 물품에 대한 제품 모델명을 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는,
    상기 제품 모델명을 고려하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제품 모델명을 근거로, 외부 서버 또는 저장부에서 상기 물품의 제품 정보를 검색하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제품 정보는 상기 물품의 출고가 및 중고가를 포함하는 물품 금액, 제조사, 판매자, 판매처, 출시년도, 제작년도, 색상, 상표, 모델, 등급, 중량, 재질, 형태, 제작자 및 상기 판매처 별 재고량 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 물품의 평가 금액을 산출하는 단계는 상기 물품의 제품 정보를 더 고려함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 고객의 위치 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제품 정보에 포함된 판매처 및 판매처 별 재고량 정보를 근거로 상기 고객의 위치에서 가장 가까운 판매처 정보를 고객의 단말기로 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 물품의 서지, 보증서, 감정서, 개런티 카드 및 워런티 카드 중 적어도 하나에 대한 촬영 이미지를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 특징점 정보를 추출하는 단계는,
    상기 물품의 서지, 보증서, 감정서, 개런티 카드 및 워런티 카드 중 적어도 하나에 대한 촬영 이미지에 포함된 일련 번호, 레퍼런스 번호, 코드 번호, 바코드, 이미지, 모양 및 문자 중 적어도 하나에 대한 특징점 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 수신하는 단계는, 고객으로부터 입력된 상기 물품에 대한 종류 및 모델명 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 촬영 이미지를 분석하는 단계는,
    상기 고객으로부터 입력된 상기 물품에 대한 종류 및 모델명 정보를 근거로, 상기 물품에 대한 브랜드 및 종류를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물품 감정 방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체.
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