KR20180051449A - Method, apparatus and computer program for providing shopping informations - Google Patents

Method, apparatus and computer program for providing shopping informations Download PDF

Info

Publication number
KR20180051449A
KR20180051449A KR1020180030851A KR20180030851A KR20180051449A KR 20180051449 A KR20180051449 A KR 20180051449A KR 1020180030851 A KR1020180030851 A KR 1020180030851A KR 20180030851 A KR20180030851 A KR 20180030851A KR 20180051449 A KR20180051449 A KR 20180051449A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
product
displaying
area
search
Prior art date
Application number
KR1020180030851A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102113318B1 (en
Inventor
김정태
Original Assignee
오드컨셉 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 오드컨셉 주식회사 filed Critical 오드컨셉 주식회사
Priority to KR1020180030851A priority Critical patent/KR102113318B1/en
Publication of KR20180051449A publication Critical patent/KR20180051449A/en
Priority to KR1020200057896A priority patent/KR102260683B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102113318B1 publication Critical patent/KR102113318B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0255Targeted advertisements based on user history
    • G06Q30/0256User search
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F17/30657
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0253During e-commerce, i.e. online transactions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0257User requested
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0277Online advertisement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

The present invention relates to a method for allowing a service server to provide product information to a user device. The present invention is to provide an advertisement platform providing shopping information matched with an image displayed on the user device. The method comprises: step A of collecting product information to be sold in an online market and constituting a database for a product image describing a product; and step B of extracting a label from a query, retrieving the database based on the label, and determining a recommendation product similar to a product included in a page when receiving the query for the page displayed on the user device.

Description

쇼핑 정보를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 {METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING SHOPPING INFORMATIONS}[0001] METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING SHOPPING INFORMATIONS [0002]

본 발명은 쇼핑 정보를 제공하는 방법 및 장치에 대한 것이다. 보다 구체적으로 본 발명은, 사용자 디바이스에 표시되어 있는 이미지에 매칭되는 쇼핑 정보를 제공하는 광고 플랫폼 시스템에 대한 것이다. The present invention is directed to a method and apparatus for providing shopping information. More specifically, the present invention is directed to an advertising platform system that provides shopping information that matches an image displayed on a user device.

컴퓨터 처리 기술의 급속한 발달로, 최근 인터넷 기반의 광고계는 광고에 사용자 속성을 반영하여 배포하도록 발전하고 있다. 광고 컨텐츠가 광고사에서 사용자로 일방향으로 전달되는 것이 아니라, 사용자의 관심 영역을 추측하여 관심 아이템에 대한 광고가 제공되도록 하는 것이다. Due to the rapid development of computer processing technology, the Internet-based advertising industry has been developing to distribute user attributes to advertisements. The advertisement contents are not transmitted from the advertiser to the user in one direction, but the advertisements for the items of interest are provided by guessing the area of interest of the user.

예를 들어 해당 사용자의 구매 이력, 검색 이력 등을 기반으로 사용자의 관심 아이템을 추측하고, 이를 바탕으로 광고가 제공될 수 있다. 사용자가 종래 온라인으로 옥수수와 우유를 구매했다면 해당 사용자에게 옥수수, 우유에 대한 광고를 제공하거나 또는 사용자가 종래 선글라스에 대해 검색했다면, 해당 사용자에게는 선글라스와 관련된 광고를 제공하는 것이다. For example, based on the purchasing history of the user, search history, etc., the user can guess the item of interest, and the advertisement can be provided based on the information. If the user has traditionally purchased corn and milk online, he or she may provide advertisements for corn, milk, or, if the user has searched for conventional sunglasses, provide the user with ads related to sunglasses.

그러나 이러한 광고는 노출 시점의 다른 컨텐츠를 고려하지 않는 문제가 있다. 옥수수와 우유를 기존에 구매한 사용자라고 하더라도 패션 잡지 컨텐츠를 열람하고 있는 상황에서 옥수수와 우유에 대한 광고가 표시되면, 해당 사용자에 대한 광고 효과는 미미할 것이다. 즉, 결과적으로 사용자의 해당 시점의 관심사와 무관한 광고가 제공될 수 있다. However, there is a problem that these advertisements do not consider other contents at the time of exposure. Even if the user has already purchased corn and milk, if advertisements for corn and milk are displayed while browsing the contents of fashion magazine, the advertising effect for the user will be insignificant. As a result, advertisements irrelevant to the user's interest at that point in time can be provided.

한편, 특정 업체의 웹사이트 열람 중 관련성이 전혀 없는 광고가 표시되는 것은 해당 업체의 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 웹사이트 운영자는 광고사와 계약을 맺고, 자신의 웹사이트에 광고 영역을 제공하면서 수익을 얻을 수 있는데, 해당 광고 영역에 자신의 컨텐츠와 전혀 무관한 아이템에 대한 광고가 탑재되는 것을 우려할 수 있다.On the other hand, displaying an advertisement having no relevance while browsing a specific company's web site may adversely affect the brand image of the corresponding company. A website operator can contract with an advertiser and earn profit by providing an advertisement area on his web site. In this case, there is concern that an advertisement for an item having no relation to his / her own content is loaded in the advertisement area.

예를 들어 패션 잡지 웹사이트에서 패션 관련 컨텐츠와 함께 옥수수와 우유에 대한 광고가 표시되면 해당 패션 잡지 브랜드 이미지에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 브랜드 이미지를 중요하게 생각하는 업체는 웹사이트의 광고 영역을 제공하지 않으며, 광고 시장이 축소되는 문제가 발생할 수 있다.For example, if a fashion magazine website displays ads about corn and milk along with fashion-related content, it can have a negative impact on the fashion magazine's brand image. Therefore, a company that considers the brand image as important does not provide the advertisement area of the website, and the advertisement market may be reduced.

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로, 사용자 디바이스에 표시된 이미지와 매칭되는 쇼핑 정보를 제공하는 광고 플랫폼을 제공하는 것을 목적으로 한다. It is an object of the present invention to provide an advertisement platform for providing shopping information matching with an image displayed on a user device.

나아가 본 발명은 이미지 기반으로 매칭 상품을 검색하며, 이미지 검색 결과 값의 정확도를 높이기 위한 필터링 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. It is another object of the present invention to provide a filtering method for searching matching products on an image basis and increasing the accuracy of image search result values.

본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버가, 사용자 디바이스에 상품 정보를 제공하는 방법은, 온라인 마켓에서 판매되는 상품 정보를 수집하고, 상기 상품을 설명하는 상품 이미지에 대한 데이터베이스를 구성하는 A 단계; 사용자 디바이스에 표시된 페이지에 대한 쿼리를 수신하면, 상기 쿼리로부터 레이블을 추출하고, 상기 레이블을 기준으로 상기 데이터베이스를 검색하여 상기 페이지에 포함된 상품과 유사한 추천 상품을 결정하는 B 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. A method for providing product information to a user device by a service server according to an embodiment of the present invention includes: an A step of collecting product information to be sold in an online market and constituting a database of a product image describing the product; And a step B, upon receiving a query for a page displayed on the user device, extracting a label from the query and searching the database based on the label to determine a recommended product similar to the product included in the page .

본 발명의 다른 실시예를 따르는 서비스 서버가, 사용자 디바이스에 상품 정보를 제공하는 방법은, 온라인 마켓에서 판매되는 상품 정보를 수집하고, 상기 상품을 설명하는 상품 이미지의 유사도를 기준으로 수집된 상품을 적어도 하나 이상의 그룹으로 분류하고, 상기 그룹 별로 상기 그룹의 특징을 설명하는 레이블을 추출하는 단계; 상기 레이블을 텍스트 형태로 변환하고, 변환된 텍스트 레이블을 해당 그룹에 포함되는 상품에 태깅하여 데이터베이스를 구성하는 단계; 및 사용자 디바이스에 표시된 페이지에 대한 쿼리를 텍스트 형태로 수신하면, 상기 데이터베이스의 상기 텍스트 레이블을 검색하여 추천 상품을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. A method of providing product information to a user device according to another embodiment of the present invention includes collecting product information to be sold on an online market and analyzing the collected goods based on the similarity of the product image describing the product Extracting a label for describing the characteristics of the group by at least one group; Converting the label into a text form, tagging the converted text label to a product included in the group, and configuring a database; And receiving a query for a page displayed on the user device in a text form, searching for the text label of the database and determining a recommended product.

나아가 본 발명의 실시예를 따르는 사용자 디바이스가 상품 정보를 표시하는 방법은, 디스플레이된 페이지에 포함된 이미지에 대한 검색이 가능한 경우, 검색 아이콘을 표시하는 A 단계; 상기 검색 아이콘에 대해 사용자 선택 입력을 수신하면, 선택된 검색 아이콘에 해당하는 이미지 객체에 해당하는 영역을 다른 영역보다 하이라이팅하여 표시하는 B 단계; 및 상기 이미지 객체와 유사한 추천 상품 정보를 표시하기 위한 추천 상품 영역을 상기 디스플레이된 페이지 상위에 레이어드하여 표시하는 C단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, a method of displaying merchandise information by a user device according to an embodiment of the present invention includes the steps of: displaying a search icon when an image included in a displayed page is searchable; A step B, upon receipt of a user selection input for the search icon, highlighting an area corresponding to an image object corresponding to the selected search icon, from another area; And a step C of layering and displaying a recommended commodity area for displaying recommended commodity information similar to the image object on the upper page of the displayed page.

본 발명에 따르면, 사용자 디바이스에서 표시된 이미지를 기반으로, 표시된 이미지와 관련성이 높은 상품이 추천되어 광고의 타겟 노출율이 대폭 상승하는 효과가 있다. 나아가 본 발명에 따르면 이미지의 레이블을 추출하는 프로세싱 과정에서 상품 추천 대상이 아닌 객체들을 필터링할 수 있어 이미지 검색의 신뢰도를 높일 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, a product having a high relevance to a displayed image is recommended based on an image displayed on a user device, thereby significantly increasing the target exposure rate of the advertisement. In addition, according to the present invention, it is possible to filter objects that are not product recommendation targets in the process of extracting a label of an image, thereby enhancing the reliability of image search.

도 1는 본 발명의 실시예를 따라 광고를 제공하는 플랫폼 시스템을 설명하기 위한 순서도
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 상품 정보 및 상품 설명 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하는 과정을 설명하기 위한 순서도
도 3은 쿼리 이미지를 기준으로 추천 상품을 결정하는 과정을 설명하기 위한 순서도
도 4는 디스플레이된 이미지에 검색 아이콘을 표시하고, 추천 상품을 광고하는 사용자 인터페이스를 예시하기 위한 도면
Figure 1 is a flowchart illustrating a platform system for providing advertisements in accordance with an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart for explaining a process of building a database for product information and product description images according to an embodiment of the present invention
3 is a flowchart for explaining a process of determining a recommendation product based on a query image
4 is a view for showing a search icon on a displayed image and illustrating a user interface for advertising a recommended product

본 발명은 이하에 기재되는 실시예들의 설명 내용에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가해질 수 있음은 자명하다. 그리고 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 널리 알려져 있고 본 발명의 기술적 요지와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. It is to be understood that the present invention is not limited to the description of the embodiments described below, and that various modifications may be made without departing from the technical scope of the present invention. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.

이하에서는 상품 정보가 표시되는 사용자 장치가 모바일 디바이스인 것으로 전제하고 설명하지만 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 즉, 본 발명에서 전자 장치는 데스크탑, 스마트폰, 테블릿 PC 등 상품 검색을 요청하고 검색 정보를 표시할 수 있는 모든 형태의 전자 장치를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. Hereinafter, it is assumed that the user device displaying the product information is a mobile device, but the present invention is not limited thereto. That is, the electronic device in the present invention should be understood as a concept including all types of electronic devices capable of requesting a product search, such as a desktop, a smart phone, a tablet PC, and displaying search information.

또한 본 명세서에서 상품의 개념은 유형의 재화에 한정되지 않음을 주의해야 한다. 즉, 본 명세서에서 상품은 유형의 물건 뿐 아니라 판매 가능한 무형의 서비스를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. It should also be noted that the concept of goods in this specification is not limited to the type of goods. That is, in this specification, a product should be understood as a concept including not only a type of object but also an intangible service that can be sold.

나아가 본 명세서에서 전자 장치에 표시된 페이지 (displayed page in an electronic device)라는 용어는, 사용자의 스크롤에 따라 화면에 즉시 표시될 수 있도록 전자장치에 로딩된 화면 및/또는 상기 화면 내부의 컨텐츠 등을 포함하는 개념으로 이해될 수 있다. 예를 들어 모바일 디바이스의 디스플레이에서, 수평 또는 수직 방향으로 길게 연장되어 사용자의 스크롤에 따라 표시되는 어플리케이션의 실행 화면 전체가 상기 페이지의 개념에 포함될 수 있으며, 카메라 롤 중인 화면 역시 상기 페이지의 개념에 포함될 수 있다. Further, the term " displayed page in an electronic device " in this specification includes a screen loaded on an electronic device and / or contents inside the screen so that the page can be immediately displayed on the screen according to a scroll of a user As shown in Fig. For example, in the display of the mobile device, the entire execution screen of the application extended in the horizontal or vertical direction and displayed according to the scrolling of the user can be included in the concept of the page, and the screen during the camera roll is also included in the concept of the page .

한편, 첨부된 도면에서 동일한 구성요소는 동일한 부호로 표현된다. 그리고 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시될 수도 있다. 이는 본 발명의 요지와 관련이 없는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 명확히 설명하기 위함이다. In the drawings, the same components are denoted by the same reference numerals. And in the accompanying drawings, some of the elements may be exaggerated, omitted or schematically illustrated. It is intended to clearly illustrate the gist of the present invention by omitting unnecessary explanations not related to the gist of the present invention.

도 1는 본 발명의 실시예를 따라 광고를 제공하는 플랫폼 시스템을 설명하기 위한 순서도이다. 1 is a flow diagram illustrating a platform system for providing advertisements in accordance with an embodiment of the present invention.

단계 110에서 서비스 서버 (10)는 상품 정보를 수집하고, 특히 상품 이미지에 대한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 본 발명의 실시예를 따르면 이미지를 기반으로 광고 아이템이 결정되기 때문에, 서비스 서버(10)는 다른 상품 정보와 별도로 검색 대상인 상품 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하는 것이다. In step 110, the service server 10 collects product information, and in particular, builds a database of product images. According to the embodiment of the present invention, since an advertisement item is determined based on an image, the service server 10 constructs a database for a product image to be searched separately from other product information.

한편 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 상품 추천을 위한 이미지 검색에 노이즈로 작용할 수 있는 이미지는 제외하고 상품 이미지 데이터 베이스를 구성할 수 있다. Meanwhile, the service server according to the embodiment of the present invention can construct a product image database by excluding an image that can serve as noise in image search for product recommendation.

예를 들어 판매 상품이 모자인데, 상품 설명 이미지에 모자와 여성 상의가 포함되어 있는 경우, 여성 상의에 대한 이미지 쿼리에 모자 상품에 대한 응답이 제공될 수 있어, 이러한 노이즈는 제외하고 상품 이미지 데이터베이스를 작성할 수 있다. For example, if a product is a hat and a hat and a woman are included in the product description image, a response to the hat product may be provided to the image query for the woman image, Can be created.

본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버에서 상품 정보 및 상품 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하고, 상품 이미지를 필터링하는 보다 구체적인 설명은 첨부된 도 2에 대한 설명과 함께 후술된다. A more detailed description of a database for product information and product images in a service server according to an embodiment of the present invention and for filtering product images will be described later with reference to FIG. 2 attached hereto.

도 2의 단계 210에서 서비스 서버는 상품 정보를 수집할 수 있다. In step 210 of FIG. 2, the service server may collect product information.

예를 들어 서비스 서버는 크롤러, 파서, 인덱서를 구비하여, 온라인 상점의 웹 문서를 수집하고, 웹 문서에 포함된 상품 이미지 및 상품명, 가격 등 텍스트 정보에 접근할 수 있다. For example, the service server includes a crawler, a parser, and an indexer to collect Web documents of an online store, and access text information such as a product image, a product name, and a price contained in the web document.

예를 들어 크롤러는 온라인 상점의 웹 주소 목록을 수집하고, 웹사이트를 확인하여 링크를 추적하는 방식으로 상품 정보와 관련된 데이터를 서비스 서버로 전달할 수 있다. 이때 파서는 크롤링 과정 중에 수집된 웹 문서를 해석하여 페이지에 포함된 상품 이미지, 상품 가격, 상품명 등 상품 정보를 추출하며, 인덱서는 해당 위치와 의미를 색인할 수 있다. For example, a crawler may collect data from a Web site address in an online store, identify a Web site, and track links to deliver data related to product information to the service server. At this time, the parser analyzes the web document collected during the crawling process, extracts the product information such as the product image, commodity price, and product name included in the page, and the indexer can index the corresponding position and meaning.

한편 서비스 서버는 온라인 상점의 웹사이트로부터 상품 정보를 수집하고 색인할 수 있지만, 미리 등록된 온라인 상점의 서버로부터 상품 정보를 수신할 수도 있다. Meanwhile, the service server can collect and index the product information from the website of the online store, but may also receive the product information from the server of the online store that is registered in advance.

단계 220에서 서비스 서버는 수집된 상품 이미지를 프로세싱할 수 있다. 이는 상품명이나 판매 카테고리 등 텍스트 정보에만 의존하지 않고, 상품 이미지를 기준으로 해당 상품을 레이블링하고 나아가 이미지의 유사도를 기준으로 상품을 분류하기 위한 것이다. In step 220, the service server may process the collected product images. This is for labeling the product based on the product image, and further classifying the product based on the similarity of the image, without relying on text information such as a product name or a sales category.

이를 위해 서비스 서버는 상품 이미지의 특징을 추출하고, 검색을 효율성을 위해 이미지들의 특징 정보를 구조화 (indexing)할 수 있다. To do this, the service server extracts features of the product image and indexes the feature information of the images for efficiency.

보다 구체적으로 서비스 서버는 상품 이미지들의 특징 영역을 탐지(Interest Point Detection)할 수 있다. 특징 영역이란, 이미지들 사이의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 이미지의 특징에 대한 기술자, 즉 특징 기술자(Feature Descriptor)를 추출하는 주요 영역을 말한다. More specifically, the service server can perform an Interest Point Detection of characteristic regions of product images. The feature region refers to a main region for extracting a descriptor, that is, a feature descriptor, of an image for judging whether or not there is a similarity among images.

본 발명의 실시예에 따르면 이러한 특징 영역은 이미지가 포함하고 있는 윤곽선, 윤곽선 중에서도 코너 등의 모퉁이, 주변 영역과 구분되는 블롭(blob), 이미지의 변형에 따라 불변하거나 공변하는 영역, 또는 주변 밝기보다 어둡거나 밝은 특징이 있는 극점일 수 있으며 이미지의 패치(조각) 또는 이미지 전체를 대상으로 할 수 있다. According to the embodiment of the present invention, such a feature region is a region including a corner, a corner or the like out of the contour including the image, a blob distinguished from the surrounding region, a region which is unchanged or crooked according to the deformation of the image, It can be a dark or bright polar point and can be a patch (piece) of an image or an entire image.

나아가 서비스 서버는 특징 영역에서 특징 기술자를 추출(Descriptor Extraction)할 수 있다. 특징 기술자는 이미지의 특징들을 벡터 값으로 표현한 것이다. Furthermore, the service server can extract the descriptor from the feature region (Descriptor Extraction). The feature descriptor is a vector value representing the characteristics of the image.

본 발명의 실시예에 따르면, 이러한 특징 기술자는 해당 이미지에 대한 특징 영역의 위치, 또는 특징 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일 또는 패턴 정보를 이용하여 계산할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 특징 영역의 밝기 값, 밝기의 변화 값 또는 분포 값 등을 벡터로 변환하여 계산할 수도 있다. According to an embodiment of the present invention, the feature descriptor may be calculated using the position of the feature region for the image, or the brightness, color, sharpness, gradient, scale, or pattern information of the feature region. For example, the feature descriptor may be calculated by converting the brightness value, the brightness value, or the distribution value of the feature region into a vector.

한편 본 발명의 실시예에 따르면 이미지에 대한 특징 기술자는 위와 같이 특징 영역에 기반한 지역 기술자(Local Descriptor) 뿐 아니라, 전역 기술자(Global descriptor), 빈도 기술자(Frequency Descriptor), 바이너리 기술자(Binary Descriptor) 또는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)로 표현될 수 있다. According to the embodiment of the present invention, the feature descriptor for the image may include not only a local descriptor based on the feature region, but also a global descriptor, a frequency descriptor, a binary descriptor, It can be expressed as a Neural Network descriptor.

보다 구체적으로, 특징 기술자는 이미지 전체 또는 이미지를 임의의 기준으로 분할한 구역 각각, 또는 특징 영역 각각의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴 정보 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 전역 기술자 (Global descriptor)를 포함할 수 있다. More specifically, the feature descriptor may include a global descriptor (e.g., a global descriptor) for converting the brightness, color, sharpness, gradient, scale, pattern information, etc. of each of the regions divided by the entire image or an arbitrary reference, Global descriptor).

예를 들어 특징 기술자는 미리 구분한 특정 기술자들이 이미지에 포함되는 횟수, 종래 정의된 색상표와 같은 전역적 특징의 포함 횟수 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 빈도 기술자 (Frequency Descriptor), 각 기술자들의 포함 여부 또는 기술자를 구성하는 각 요소 값들의 크기가 특정값 보다 크거나 작은지 여부를 비트 단위로 추출한 뒤 이를 정수형으로 변환하여 사용하는 바이너리 기술자 (Binary descriptor), 신경망(Neural Network)의 레이어에서 학습 또는 분류를 위해 사용되는 영상정보를 추출하는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)를 포함할 수 있다. For example, the feature descriptor may include a frequency descriptor for converting the number of times the specific descriptors classified into the image are included in the image, the number of inclusions of the global feature such as the previously defined color table, etc. into a vector value, A binary descriptor which extracts whether the size of each element value constituting the descriptor is larger or smaller than a specific value and then transforms it into an integer type and uses it in a layer of a neural network Or a neural network descriptor for extracting image information used for classification.

특히 본 발명의 실시예를 따르면, 상품 이미지로부터 추출한 특징 정보 벡터를 낮은 차원으로 변환할 수 있다. 예를 들어 인공신경망을 통해 추출된 특징 정보는 4만 차원 고차원 벡터 정보에 해당하며, 검색에 요구되는 리소스를 고려하여 적정한 범위의 낮은 차원 벡터로 변환하는 것이 적절하다. Particularly, according to the embodiment of the present invention, the feature information vector extracted from the product image can be converted into a lower dimension. For example, the feature information extracted through the artificial neural network corresponds to 4,000-dimensioned high-dimensional vector information, and it is appropriate to convert it into a low-dimensional vector in an appropriate range in consideration of resources required for search.

상기 특징 정보 벡터의 변환은 PCA 등의 알고리즘을 이용할 수 있으며, 낮은 차원 벡터로 변환된 특징 정보는 해당 상품 이미지에 인덱싱 될 수 있다. The feature information vector may be transformed using an algorithm such as PCA or the like, and the feature information converted into the low dimensional vector may be indexed into the corresponding product image.

나아가 서비스 서버는 프로세싱된 상품 설명 이미지를 기준으로 머신 러닝의 기법을 적용하여 상품들을 적어도 하나 이상의 그룹으로 분류하고, 상품 그룹마다 의미, 즉 레이블을 추출할 수 있다. (단계 230)Further, the service server can classify the products into at least one group by applying the machine learning technique based on the processed product description image, and extract meaning, i.e., label, for each product group. (Step 230)

본 발명의 제 1 실시예를 따르면, 서비스 서버는 레이블을 미리 정의하고, 상기 레이블에 해당하는 이미지의 특징을 학습한 신경망 모델을 생성하여, 상품 이미지 내의 객체를 분류하고, 해당 객체의 레이블을 추출할 수 있다. 이때 서비스 서버는 각 레이블에 해당하는 이미지의 패턴을 학습한 신경망 모델을 통해 특정 패턴과 임의의 확률로 일치하는 이미지에 해당 레이블을 부여할 수 있다. According to the first embodiment of the present invention, the service server generates a neural network model that defines labels in advance and learns characteristics of images corresponding to the labels, classifies objects in the product images, and extracts labels of the objects can do. At this time, the service server can assign the corresponding label to the image matching the specific pattern and the random probability through the neural network model that has learned the pattern of the image corresponding to each label.

본 발명의 제 2 실시예를 따르면, 서비스 서버는 각 레이블에 해당하는 이미지의 특성들을 학습하여 초기 신경망 모델을 형성하고, 여기에 대량의 상품 이미지 객체들을 적용하여 신경망 모델을 보다 정교하게 확장할 수도 있다. 나아가 서비스 서버는 해당 상품이 어느 그룹에도 포함 되지 않으면 해당 상품을 포함하는 새로운 그룹을 생성할 수도 있다. According to the second embodiment of the present invention, the service server learns the characteristics of the image corresponding to each label to form an initial neural network model, and applies a large number of product image objects thereto to further extend the neural network model have. Further, the service server may create a new group including the product if the product is not included in any group.

상기 제 1 실시예와 제 2 실시예에 따르면, 서비스 서버는 제 1 그룹은 여성 하의 제 2 그룹은 스커트, 제 3 그룹은 원피스 등으로 레이블링 할 수 있으며, 그 하위 그룹으로서 스타일(반팔, 긴팔 등), 무늬의 형태, 재질, 색상, 추상적 느낌(청순, 시크, 빈티지 등)을 추가로 레이블링 할 수 있고, 이미지 객체로부터 상품의 의미를 확률적으로 계산하고 이를 해당 그룹의 상품에 레이블링 할 수 있다. According to the first embodiment and the second embodiment, the service server can label the first group as a skirt, the third group as a dress, and the like as a second group under the feminine, and the style (short sleeves, long sleeves, ), The shape of the pattern, the material, the color, the abstract feeling (clean, chic, vintage, etc.), label the meaning of the item from the image object stochastically, .

본 발명의 제 3 실시예를 따르면, 서비스 서버는 별도의 학습 없이 상품 이미지 특징들의 동일 유사 여부를 기준으로 상품 그룹들을 복수의 레이어로 형성된 계층 구조로 형성할 수 있다. 나아가 상품 이미지의 특징 정보에 해당 레이어의 요청에 따라 가중치를 부여하고, 가공된 특징 정보들을 이용하여 해당 객체가 특정 상품 그룹에 포함될 확률을 계산할 수 있다. According to the third embodiment of the present invention, the service server can form product groups in a hierarchical structure formed by a plurality of layers on the basis of whether or not the similarity of the product image features is similar without learning. Furthermore, a weight is assigned to the feature information of the product image according to the request of the layer, and the probability that the object is included in the specific product group can be calculated using the processed feature information.

이 경우, 해당 그룹에서 추출할 수 있는 레이블을 실제 인간이 인식할 수 있는 개념과 연결하기 위해서는 추가 분석이 필요할 수 있다. 예를 들어 서비스 서버가 이미지 프로세싱을 통해 3개의 그룹으로 상품을 분류하고, 제 1 그룹의 특징에 대한 A, 제 2 그룹의 특징에 대한 B, 제 3 그룹의 특징에 대한 C 라는 레이블을 추출한 경우, A, B, C가 예를 들어 각각 여성 상의, 블라우스, 체크 무늬를 의미함을 해석할 필요가 있다. In this case, further analysis may be required to associate the label that can be extracted from the group with a concept that can be recognized by a human being. For example, if the service server classifies products into three groups through image processing, extracts A for the first group of features, B for the second group of features, and C for the third group of features , It is necessary to interpret that A, B, and C mean, for example, feminine tops, blouses, and plaid patterns, respectively.

이와 같은 머신 러닝을 기법을 사용하는 경우, 서비스 서버는 검색 결과에 대한 피드백을 수집하고, 피드백 정보를 이용하여 레이어들의 거리와 가중치 값을 업데이트 할 수 있다 즉, 상품 그룹들의 분류 및/또는 해당 상품 그룹에 포함되는 상품 구성의 적합성에 대한 피드백이 제공되면 이를 이용하여 상기 학습 모델의 파라미터 또는 가중치를 업데이트 할 수 있다. When using such a machine learning technique, the service server may collect feedback on the search results and update the distance and weight values of layers using feedback information. That is, the classification of product groups and / If feedback on the suitability of the product composition included in the group is provided, it can be used to update the parameters or the weights of the learning model.

단계 240은 상품 설명 이미지를 필터링하는 단계이다. 이는 이미지 검색에 노이즈로 작용할 수 있는 상품 이미지는 제외하고 상품 이미지 데이터베이스를 구성하기 위한 것이다. Step 240 is a step of filtering the product explanation image. This is to constitute a product image database except the product image which can act as noise in the image search.

보다 구체적으로 서비스 서버는 상품 이미지에서 추출된 레이블과 상품 정보에서 획득한 상품 카테고리 정보를 비교하여 상품 이미지의 필터링 여부를 결정할 수 있다. 특정 상품에 대해 다수의 이미지가 존재하고, 그중 하나의 이미지에서 추출한 레이블과 해당 상품의 판매 카테고리가 상이하면 해당 이미지 또는 해당 이미지 내의 특정 객체는 필터링할 수 있다. More specifically, the service server can determine whether to filter the product image by comparing the label extracted from the product image with the product category information obtained from the product information. When there are a plurality of images for a specific product, and the label extracted from one of the images is different from the sales category of the corresponding product, the corresponding image or a specific object in the image can be filtered.

예를 들어, A 상품에 대한 제 1 내지 제 3 상품 이미지가 존재하고, 제 1 상품 이미지에서는 (여성 상의, 재킷), 제 2 상품 이미지에서는 (여성 상의, 재킷) 및 (선글라스, 라운드), 제 3 상품 이미지에서는 (선글라스, 라운드) 라는 레이블이 추출된 경우를 고려할 수 있다. 이때 A 상품의 판매 카테고리가 “선글라스”이라면, 서비스 서버는 제 1 상품 이미지는 제외하고, 제 2, 제 3 상품 이미지 만으로 상품 이미지 데이터베이스를 구성할 수 있다. For example, there is a first to third product image for the A product, and in the first product image (jacket for women), for the second product image (jacket for women) and (sunglasses, round) 3 In the product image (sunglasses, round), the label may be extracted. At this time, if the sales category of the product A is " sunglasses ", the service server can configure the product image database only by the second and third product images, excluding the first product image.

이러한 필터링은 이미지 검색의 노이즈를 줄이기 위한 것이다. 위의 예에서 A 상품이 실제로 선글라스에 대한 것인데 제 1 내지 3 상품 설명 이미지를 모두 포함하여 데이터베이스를 구성하면, 쿼리 이미지가 재킷인 경우에도 제 1 상품 이미지와 유사하다고 판단하여 선글라스에 대한 A 상품이 추천되기 때문에 검색의 정확도가 떨어질 수 있기 때문에 제 1 상품 이미지를 필터링하는 것이다. This filtering is intended to reduce image search noise. In the above example, if the A product is actually about the sunglasses and the database includes all of the first to third product description images, even if the query image is a jacket, it is determined that the A product for the sunglasses is similar to the first product image It is preferable to filter the first product image because the accuracy of the search may deteriorate.

단계 250에서 서비스 서버는 추출된 레이블을 텍스트로 변환하여 해당 상품에 태깅할 수 있다. 이는 이미지 기반으로 추출한 레이블에 대한 텍스트 검색을 지원하기 위한 것이다. In step 250, the service server can convert the extracted label into text and tag the corresponding product. This is to support text search on labels extracted from images.

예를 들어 상품 설명 이미지에서 추출한 레이블이 파란색, 체크 무늬, 폴로티이면 서비스 서버는 해당 상품에 파란색, 체크 무늬, 폴로티라는 레이블을 태깅하고 사용자가 “체크무늬 폴로티”를 검색하면 태그 기반으로 먼저 검색하여 해당 상품을 추천할 수 있다. 이러한 기능을 이용하면 상품 판매자가 해당 상품에 체크 무늬 또는 폴로티에 대한 태그를 붙여 놓지 않은 경우에는 검색되지 않던 상품이 추천 상품으로 제공될 수 있는 효과가 있다. For example, if the label extracted from the product description image is blue, plaid, or polarity, the service server tags the product with a label of blue, plaid, and polarity, and if the user searches for "plaid polarity" The product can be recommended. If such a function is used, a product that has not been searched can be provided as a recommended product if the seller of the goods does not attach the tag of the checkered pattern or the pollity to the product.

다시 도 1에 대한 설명으로 복귀하면, 단계 120에서 서비스 서버 (10)는 광고 영역을 제공하는 웹사이트 서버 (20)로부터 광고 영역을 특정하기 위한 탬플릿을 수신할 수 있다. 상기 탬플릿을 통해 웹사이트 서버가 해당 웹사이트에서 광고가 표시되는 영역을 특정하면, 서비스 서버는 광고 영역에 대한 광고를 표시하기 위한 광고 SDK를 설계하여 웹사이트 서버에 전달할 수 있다. (단계 130) 이후 웹사이트 서버는 상기 광고 SDK를 자신의 웹사이트에 탑재할 것이다. Returning to the description of FIG. 1, in step 120, the service server 10 may receive a template for specifying the advertisement area from the website server 20 that provides the advertisement area. If the web site server specifies an area where an advertisement is displayed on the web site through the template, the service server can design an advertisement SDK for displaying an advertisement for the advertisement area and deliver the advertisement SDK to the web site server. (Step 130) and the website server will then place the ad SDK on its web site.

도 1에 도시된 예시는 상기 광고 플랫폼이 웹사이트에 SDK 형태로 동작하는 실시예에 대한 것이나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 즉, 본 발명의 실시예를 따르는 광고 플랫폼은 모바일 디바이스에 설치되는 어플리케이션 또는 플러그인, 엑티브엑스, 광고 모듈 등의 형식일 수 있고 데스크탑에 설치되는 소프트웨어 또는 웹 브라우징 툴에 설치되는 익스텐션 프로그램일 수 있다. The example shown in FIG. 1 is for an embodiment in which the advertising platform operates in the form of an SDK on a web site, but the present invention is not limited thereto. That is, the advertisement platform according to the embodiment of the present invention may be in the form of an application or plug-in installed in the mobile device, an ActiveX, an advertisement module, or the like, or may be software installed on the desktop or an extension program installed in the web browsing tool.

이후 사용자 디바이스가 상기 웹사이트 서버에 접속하여 미리 특정된 또는 신규 컨텐츠를 접근하면 (단계 140), 쇼핑 SDK가 실행될 것이다. (단계 150)Then, when the user device accesses the website server and accesses predetermined or new content (step 140), the shopping SDK will be executed. (Step 150)

상기 쇼핑 SDK는 쇼핑 정보를 문의하기 위한 쿼리를 생성하여 서비스 서버에 전달할 수 있다. (단계 160)The shopping SDK can generate a query for inquiring shopping information and deliver it to the service server. (Step 160)

상기 쿼리는 쇼핑 정보를 서비스 서버에 문의하기 위한 것으로, URL, 이미지, 텍스트 등의 형태를 예시할 수 있다The query is for inquiring the service server about the shopping information, and may be a form of URL, image, text, etc.

예를 들어 사용자 디바이스의 쇼핑 SDK는 웹 브라우저의 기록 로그를 포함하는 쿼리를 서비스 서버에게 전송할 수 있다. 상기 기록 로그에는 웹 브라우저의 브라우징 실행 히스토리가 포함될 수 있으며, 특히 해당 시점에 실행한 웹 페이지의 URL 정보, 즉 웹사이트 서버 (20)가 제공하는 웹 페이지의 URL정보를 쿼리로 전송할 수도 있다. For example, the shopping SDK of the user device may transmit a query including the history log of the web browser to the service server. The history log may include a browsing execution history of the web browser. In particular, the history log may transmit URL information of a web page executed at that time, that is, URL information of a web page provided by the web site server 20.

나아가 사용자 디바이스는 웹페이지의 URL에 포함된 이미지, 동영상, 텍스트 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 쿼리로 전송할 수도 있다. 나아가 URL, 텍스트, 이미지 또는 동영상 데이터를 추출할 수 없는 경우 스크린샷을 추출하여 쿼리로 전송할 수 있다. Further, the user device may extract the image, moving image, and text data included in the URL of the web page, and may transmit the extracted data to the query. Furthermore, if the URL, text, image, or video data can not be extracted, the screen shot can be extracted and sent to the query.

본 발명의 선호되는 실시예를 따르면 사용자 디바이스는 사용자가 검색을 요청한 이미지 내의 객체를 추출하여 쿼리로 전송할 수 있으며, 나아가 사용자가 입력한 검색어를 쿼리로 전송할 수도 있다. According to the preferred embodiment of the present invention, the user device can extract an object in the image requested by the user and transmit it to the query, and further can transmit the query inputted by the user to the query.

이를 위해 사용자 디바이스는 디스플레이된 페이지에 대한 검색이 가능한지 여부를 먼저 판단하고, 검색 가능한 경우에만 검색 또는 결과 아이콘을 표시하도록 동작할 수 있다. 상기 실시예를 따르면 상품 검색이 가능한 경우 이 사실을 사용자에게 검색 아이콘 등을 이용해 알리고 사용자가 아이콘을 선택할 시에만 쿼리를 전송하기 때문에 쿼리를 전송하고 처리하는데 소요되는 리소스가 경감되는 효과가 있다. To this end, the user device may be operable to first determine whether a search for a displayed page is possible, and to display a search or result icon only when searchable. According to the above-described embodiment, when a product search is possible, the fact is informed to the user by using a search icon or the like, and the query is transmitted only when the user selects an icon, thereby reducing resources required for transmitting and processing a query.

보다 구체적으로 사용자 디바이스는 해당 시점에 표시된 페이지에 포함됨 이미지의 개수, 상기 이미지 각각의 크기, 상기 이미지 각각의 형태, 상기 페이지의 텍스트, 이미지 추출 가능 여부 및/또는 URL의 형태, 주소 등을 이용하여 상기 페이지에 포함된 컨텐츠에 대한 검색이 가능한지 여부를 판단하고 가능한 경우에만 검색 아이콘을 해당 페이지에 표시할 수 있다. More specifically, the user device uses the number of images included in the page displayed at the time point, the size of each of the images, the shape of each of the images, the text of the page, the possibility of image extraction and / It is possible to determine whether or not the contents included in the page can be searched and display the searched icon on the page only when it is possible.

검색 아이콘을 표시하는 구체적인 사용자 인터페이스는 첨부된 도 4에 대한 설명과 함께 후술된다. A specific user interface for displaying the search icon will be described later with reference to FIG. 4 attached hereto.

한편, 단계 170에서 서비스 서버는 수신한 쿼리를 기반으로 상품 정보를 검색할 수 있다. On the other hand, in step 170, the service server can retrieve the product information based on the received query.

예를 들어 서비스 서버는 쿼리로 텍스트를 수신한 경우, 해당 텍스트와 일치하는 태그 값을 가지는 상품을 검색할 수 있다. 본 발명의 실시예를 따르면 상기 태그는 상품 이미지로부터 추출한 레이블일 수 있다. 따라서 사용자가 검색어, 즉 텍스트 기반으로 검색을 요청한 경우에도, 판매자가 임의로 기재한 상품 설명이 아니라 상품 이미지를 기반으로 검색될 수 있다. 즉, 상품 설명 이미지에서 추출한 레이블과 검색어를 비교하기 때문에 검색의 정확도가 대폭 향상되는 효과가 있다. For example, when the service server receives text as a query, it can search for a product having a tag value that matches the text. According to an embodiment of the present invention, the tag may be a label extracted from a product image. Accordingly, even when a user requests a search based on a search word, i.e., a text, the search can be performed based on a product image rather than a description of a product arbitrarily described by the seller. That is, since the label extracted from the product description image is compared with the search word, the accuracy of the search is significantly improved.

본 발명의 선호되는 실시예를 따르면 서비스 서버는 쿼리로 이미지를 수신하고 쿼리 이미지와 데이터베이스의 상품 이미지를 비교하여, 영상의 특징 정보가 동일 또는 유사하거나 레이블의 구성이 상호 대응되는 상품을 추천 상품으로 결정할 수 있다. 이를 위해 서비스 서버는 쿼리 이미지를 프로세싱하는 보다 구체적인 설명은 첨부된 도 3에 대한 설명과 함께 후술된다. According to a preferred embodiment of the present invention, the service server receives an image by query and compares the query image and the product image of the database to obtain a product whose feature information of the image is the same or similar, You can decide. To this end, a more detailed description of processing the query image by the service server will be described below with reference to FIG. 3 attached hereto.

도 3은 쿼리 이미지를 기준으로 추천 상품을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a process of determining a recommendation product based on a query image.

단계 310에서 서비스 서버는 쿼리 이미지를 수신하고, 상기 쿼리 이미지에 다수의 객체가 포함된 경우 객체들 각각을 분할하여 인식할 수 있다. (단계 320) In step 310, the service server receives the query image, and if the query image includes a plurality of objects, each of the objects is divided and recognized. (Step 320)

단계 330 내지 단계 350은 해당 쿼리 이미지에 포함된 다수의 객체에서 추천 대상이 아닌 이미지를 필터링하기 위한 단계이다. Steps 330 to 350 are steps for filtering an image that is not a recommendation object from a plurality of objects included in the query image.

단계 330에서 서비스 서버는 쿼리 이미지에 포함된 이미지를 분류하는 과정에서 사전에 학습된 신경망 모델의 확률적 신뢰도를 기반으로 필터링할 수 있다. In step 330, the service server may filter based on the probabilistic reliability of the previously learned neural network model in the process of classifying the images included in the query image.

예를 들어 서비스 서버가 패션 아이템에 한정하여 상품을 추천하는 경우, 패션 아이템이 아닌 이미지 객체들은, 예를 들어 자동차, 잔디, 건물, 도로, 의자 등은 제외하고 쿼리 객체들을 프로세싱하는 것이 효율적일 것이다. 나아가 쿼리 이미지에 패션 아이템과 관련된 객체가 존재하지 않는다면 해당 쿼리 이미지는 상품 추천을 위한 검색 과정을 진행할 필요가 없을 것이다. For example, if a service server only recommends a product to a fashion item, it may be efficient to process the query objects, but not the fashion items, such as cars, grass, buildings, roads, chairs, Furthermore, if there is no object related to the fashion item in the query image, the query image will not need to go through a search process for product recommendation.

따라서 본 발명은 포함 조건 및/또는 불포함 조건을 기반으로 쿼리 이미지를 필터링하는 방법을 제안한다. Accordingly, the present invention proposes a method of filtering a query image based on inclusion and / or exclusion conditions.

보다 구체적으로, 서비스 서버는 쿼리 이미지에서 미리 특정된 이미지 패턴, 즉 포함 조건 패턴이 존재하는지 여부를 검색하고, 존재하지 않으면 해당 쿼리 이미지를 필터링할 수 있다. (단계 340)More specifically, the service server can search the query image for a predetermined image pattern, that is, whether or not the inclusion condition pattern exists, and if not, filter the query image. (Step 340)

예를 들어, 패션 아이템을 추천하는 앞의 예에서, 전신, 상반신, 하반신 등 사람 몸의 형태에 대한 패턴을 미리 특정하고, 쿼리 이미지에서 사람의 몸이 존재하지 않는 경우에는 해당 쿼리 이미지는 추천 대상이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 나아가 쿼리 이미지에 사람의 몸이 존재하는 경우라도, 전체 쿼리 이미지에서 사람 몸 객체의 위치, 형태 등을 고려하여 중요도가 떨어지는 경우에는 해당 쿼리 이미지는 추천 대상이 아닌 것으로 판단할 수 있다. For example, in the above example of recommending a fashion item, a pattern of a shape of a human body such as a whole body, an upper half body, and a lower half body is specified in advance, and when a human body does not exist in a query image, It can be judged that it is not. Further, even when a human body exists in the query image, if the importance of the whole body of the query object is low considering the position, shape, and the like of the human body object, the query image can be determined as not a target object.

나아가 서비스 서버는 쿼리 이미지에서 미리 특정된 이미지 패턴, 즉 불포함 조건 패턴이 존재하는지 여부를 검색하고, 존재하지 않는 경우에 해당 쿼리 이미지를 필터링할 수도 있다. (단계 350)Further, the service server may search the query image for a predetermined image pattern, that is, whether the non-existent condition pattern exists, and may filter the query image if it does not exist. (Step 350)

예를 들어 패션 아이템을 추천하는 앞의 예에서, 자동차, 잔디, 건물, 도로, 의자 등 추천 대상이 아닌 객체들의 형태에 대한 패턴을 미리 특정하고 쿼리 이미지에서 상기 패턴을 주요하게 포함하면 해당 쿼리 이미지를 필터링 할 수 있다. For example, in the above example of recommending a fashion item, if a pattern for a form of objects other than a recommendation object such as a car, a lawn, a building, a road, a chair, etc. is specified in advance and the pattern is mainly included in a query image, Can be filtered.

나아가 본 발명의 추가적인 실시예를 따르면, 쿼리 이미지에서 인식가능한 객체들이 해당 쿼리 이미지에서 차지하는 위치나 형태 등을 고려하여 해당 객체의 중요도를 계산하고, 특정 범위 이상의 중요도를 가지는 객체들만 대상으로 상기 포함 조건 패턴, 불포함 조건 패턴과 유사도를 계산하는 방식으로 필터링할 수도 있다. Further, according to a further embodiment of the present invention, the importance of a corresponding object is calculated in consideration of a position or a shape of objects recognizable in the query image in the query image, The pattern may be filtered by a method of calculating the degree of similarity with the pattern of the non-existent condition.

비록 도 3에서 단계 340 및 단계 350은 연속적인 과정으로 도시되어 있지만 이는 예시에 불과하다. 즉, 본 발명의 실시예를 따르면 단계 340, 350은 별개의 독립적인 과정으로 진행될 수 있으며, 생략할 수도 있다. Although steps 340 and 350 in FIG. 3 are shown as a continuous process, this is only an example. That is, according to the embodiment of the present invention, the steps 340 and 350 may be performed as separate independent processes and may be omitted.

단계 360에서 서비스 서버는 쿼리 이미지를 프로세싱할 수 있다. 이는 상품 이미지 데이터베이스와 비교하여 이미지의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 것으로, 서비스 서버는 쿼리 이미지 프로세싱을 전술한 도 2와 실질적으로 동일한 방식으로 진행할 수 있다. In step 360, the service server may process the query image. This is for judging whether or not the image is the same as the product image database, and the service server can process the query image processing in substantially the same manner as in Fig. 2 described above.

예를 들어 서비스 서버는 쿼리 이미지의 특징값을 추출하고 데이터베이스를 생성하기 위해 머신 러닝의 기법을 적용하여 생성한 인공 신경망 모델을 통해 해당 쿼리 이미지와 같은 그룹에 속하거나 대응되는 상품 이미지들을 추출할 수 있다. For example, the service server extracts characteristic values of a query image and extracts corresponding product images belonging to the same group as the corresponding query image through an artificial neural network model generated by applying a machine learning technique to create a database have.

이때 서비스 서버는 데이터베이스에서 복수의 레이어에 분포된 상품 그룹들이 요구하는 가중치를 반영하여 쿼리 이미지의 특징 값을 가공하고, 쿼리 이미지와 일정 범위 이내의 거리 값을 가지는 상품 그룹을 적어도 하나 이상 계산할 수 있다. At this time, the service server may process feature values of the query image reflecting the weights requested by the product groups distributed in the plurality of layers in the database, and calculate at least one product group having a distance value within a certain range with the query image .

또한 이때 서비스 서버는 쿼리 이미지의 의미와 데이터베이스 내의 상품이 직접적으로 연관되지 않더라도 사전에 상호 대응되는 그룹 또는 레이블을 설정할 수 있다. 예를 들어 쿼리 이미지로부터 추출된 객체의 그룹 또는 레이블이 남자, 칙칙한 얼굴, 수염일 경우 서비스 서버는 해당 객체에 대응하도록 사전에 설정된 수염 관리도구, 면도기 및 스킨케어 프로그램 등을 추천할 수 있다.Also, at this time, the service server can set groups or labels corresponding to each other in advance even if the meaning of the query image and the products in the database are not directly related. For example, when a group or label of an object extracted from a query image is a man, a dull face, or a beard, the service server may recommend a preset beard management tool, a razor, and a skin care program to correspond to the object.

다시 도 1에 대한 설명으로 복귀하면, 단계 170에서 추천 상품을 검색한 서비스 서버는 단계 180에서 상품 노출의 우선순위를 고려하여 추천 상품 중 노출 상품, 즉 광고 상품을 결정할 수 있다. 상기 우선 순위는 이미지 특징의 유사도, 그룹 및/또는 레이블의 유사도 또는 상기 서비스 서버와 제휴를 맺은 광고주의 상품인지 여부를 예시할 수 있다. Returning to the description of FIG. 1, the service server searching for the recommended product in step 170 can determine an exposure product, that is, an advertisement product, among the recommended products in consideration of the priority of the product exposure in step 180. The priority may illustrate the similarity of the image features, the similarity of the group and / or the label, or whether it is the product of an advertiser affiliated with the service server.

이후 서비스 서버는 광고 상품에 대한 정보를 사용자 디바이스에 제공할 수 있으며 (단계 190) 사용자 디바이스는 미리 특정된 광고 영역에 해당 상품을 표시할 수 있다. The service server may then provide information about the advertisement product to the user device (step 190) and the user device may display the product in a pre-specified advertisement area.

사용자 디바이스에 광고 상품을 표시하는 보다 구체적인 사용자 디바이스는 첨부된 도 4에 대한 설명과 함께 후술된다. A more specific user device for displaying an advertisement item on a user device is described below with reference to FIG. 4 attached hereto.

도 4는 디스플레이된 이미지에 검색 아이콘을 표시하고, 추천 상품을 광고하는 사용자 인터페이스를 예시하기 위한 도면이다. 4 is a diagram illustrating a user interface for displaying a search icon on a displayed image and advertising a recommended product.

도 4a 같은 이미지가 사용자 디바이스에 표시된 경우, 사용자 디바이스는 해당 이미지를 쿼리로 서비스 서버에 전송하고, 서비스 서버 검색 대상 객체로 401, 402, 403, 404를 결정하고, 해당 객체와 유사한 상품들을 추천 상품으로 결정할 수 있다. 4A is displayed on the user device, the user device transmits the image to the service server as a query, determines 401, 402, 403, and 404 as the service server search object, .

이 경우 사용자 디바이스는 410과 같은 검색 아이콘을 401, 402, 403, 404 인근에 오버레이하여 표시할 수 있다. 상기 검색 아이콘은 추천 상품에 대한 URL로 링크하거나 검색된 결과의 리스트를 표시하는 기능을 제공할 수 있다. In this case, the user device can display a search icon 410, such as 410, over the vicinity of 401, 402, 403 and 404. The search icon may provide a function of linking to a URL for a recommended product or displaying a list of search results.

한편 도 4a와 같은 예에서 415와 같은 세부 설명 아이콘을 사용자가 선택하면, 도 4b와 같이 검색 아이콘이 확장되면서 405, 406, 407, 408과 같은 추천 상품에 대한 정보 카드가 표시될 수 있다. 상기 추천 상품 정보 카드는 해당 객체로부터 서비스 서버가 추출한 레이블, 추천 상품의 상품명, 추천 상품의 가격 및 추천 상품의 대표 이미지 등을 포함할 수 있다. On the other hand, if the user selects a detailed description icon 415 in the example of FIG. 4A, the search icon may be expanded as shown in FIG. 4B, and information cards for recommended products such as 405, 406, 407, and 408 may be displayed. The recommended product information card may include a label extracted by the service server from the object, a product name of the recommended product, a price of the recommended product, and a representative image of the recommended product.

한편, 본 발명의 다른 실시예를 따르면 추천 상품 정보 카드는 도 4c에 도시된 421 내지 426과 같이 해당 객체에 대한 레이블만으로 제공될 수도 있다. According to another embodiment of the present invention, the recommended item information card may be provided only with a label for the corresponding object as shown in 421 to 426 shown in FIG. 4C.

도 4c에서 사용자가 426 검색 아이콘을 선택한 경우, 사용자 디바이스는 도 4d와 같은 화면으로 전환하여 해당 객체와 유사한 상품에 대한 정보를 표시할 수 있다. In FIG. 4C, if the user selects the 426 search icon, the user device can switch to the screen as shown in FIG. 4D and display information about a product similar to the object.

본 발명의 다른 실시예를 따르면 추천 상품 정보는 쿼리 이미지 위에 레이어드하여 표시될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, the recommended product information can be displayed by layering on the query image.

예를 들어 도 4e에서 420과 같은 컨텐츠가 사용자 디바이스에 표시된 경우, 사용자 디바이스는 430과 같은 검색 아이콘을 표시할 수 있다.For example, if content such as 420 in FIG. 4e is displayed on the user device, the user device may display a search icon, such as 430.

사용자가 430을 선택하면, 도 4f와 같이 420을 쿼리 이미지 영역 (432)과 다른 영역의 명암을 구분하여 처리하고 433과 같은 추천 상품을 표시하기 위한 상위 레이어를 420 위에 생성할 수 있다. If the user selects 430, as shown in FIG. 4F, the image processing unit 420 processes the brightness and darkness of the region different from the query image region 432 and processes it, and creates an upper layer 420 for displaying a recommended product such as 433.

보다 구체적으로, 검색 아이콘은 사용자 선택을 받기 전까지 깜박거리면서 적어도 하나 이상 표시될 수 있으며, 사용자가 다수의 검색 아이콘 중 어느 하나를 선택하면, 선택된 아이콘에 해당하는 이미지 객체 영역이 다른 영역보다 하이라이팅되어 표시될 수 있다. More specifically, at least one or more search icons may be displayed while blinking until a user selection is received. If the user selects one of the plurality of search icons, the image object area corresponding to the selected icon is highlighted Can be displayed.

이때 상기 하이라이팅은 검색 아이콘을 중심으로 해당 객체의 엣지 영역으로 확산하여 표시될 수 있으며, 해당 객체의 엣지를 포함하는 최소의 사각형 형태 또는 해당 객체를 크롭(crop)한 하나 이상의 레이어드된 아이콘 형태로 표시될 수도 있다. At this time, the highlighting may be diffused to the edge area of the object centered on the search icon, and may be displayed in the form of at least one rectangle including the edge of the object, or one or more layered icons obtained by cropping the object .

이때 사용자가 433 레이어를 선택하고 수직 방향의 드래그 제스처를 입력하면, 사용자 제스처의 방향과 속도에 따라 상기 433 레이어가 길게 연장되거나 짧게 단축될 수 있다. 도 4g는 433 레이어, 즉, 추천 상품 레이어가 420 레이어를 완전히 잠식하여 표시된 경우를 예시하고 있다. If the user selects the 433 layer and inputs the vertical drag gesture, the 433 layer may be extended or shortened according to the direction and speed of the user gesture. FIG. 4G illustrates a case where the 433 layers, that is, the recommended product layer, is completely encapsulated and displayed as 420 layers.

도 4g는 수직 방향으로 확장될 수 있는 레이어를 예시하고 있지만 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 즉, 추천 상품 표시 레이어는 가로 방향으로 확장될 수도 있다. 이경우 사용자가 433 레이어를 선택하고 수평 방향의 드래그 제스처를 입력하면, 사용자 제스처의 방향과 속도에 따라 상기 433 레이어는 고정된 형태로 433 레이어에 포함되는 컨텐츠가 수평 방향으로 이동하여 표시될 수 있다. FIG. 4G illustrates a layer that can extend in the vertical direction, but the present invention is not limited to this. That is, the recommended product display layer may extend in the horizontal direction. In this case, if the user selects the 433 layer and inputs a drag gesture in the horizontal direction, the content included in the 433 layer can be displayed in a fixed form by moving in the horizontal direction according to the direction and speed of the user gesture.

나아가 본 발명의 실시예를 따르는 추천 상품 영역은 도 4f와 같이 원본 컨텐츠 상위에 레이어드하여 표시될 수 있지만, 원본 컨텐츠와 일체로 표시될 수도 있다. 즉, 본 발명의 실시예에 따르는 광고 플랫폼은 해당 컨텐츠 탬플릿에서 임의의 영역을 미리 특정하여 추천 상품 영역으로 지정할 수 있기 때문에 지정된 영역에서 추천 상품 정보를 표시할 수도 있다. Further, the recommended product area according to the embodiment of the present invention may be displayed by being layered on the original content as shown in FIG. 4F, but may be displayed integrally with the original content. That is, since the advertisement platform according to the embodiment of the present invention can designate an arbitrary region in the content template in advance as a recommended product region, it can display the recommended product information in the designated region.

나아가 추천 상품 영역은 도 4h와 같이 선택된 이미지 객체에서 추출할 수 있는 레이블 (472, 473, 474) 을 적어도 하나 이상 표시하는 카테고리 영역 (470), 추천 상품들의 썸네일 이미지 (482, 485)를 표시하는 추천 상품 이미지 링크 영역 (480)을 포함하여 구성될 수 있다. Further, the recommended product area includes a category area 470 for displaying at least one label 472, 473, 474 that can be extracted from the selected image object as shown in FIG. 4H, and thumbnail images 482, 485 of the recommended products And a recommended goods image link area 480.

도 5는 본 발명의 다른 실시예를 따르는 상품 정보 표시 사용자 인터페이스의 예시이다.5 is an illustration of a product information display user interface according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예를 따르면 도 5a에 도시된 바와 같이 사용자 디바이스에 표시된 이미지가 검색 대상이 되며, 상기 이미지는 이를 실행한 어플리케이션의 종류를 불문한다. 즉, 상기 이미지는 갤러리, 웹브라우징 어플리케이션은 물론 기타 다른 어플리케이션을 통해 표시될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, an image displayed on the user device is a search target, as shown in FIG. 5A, and the image does not depend on the type of application that executed the image. That is, the image can be displayed through a gallery, a web browsing application as well as other applications.

도 5b는 본 발명의 실시예를 따르는 어플리케이션이 노티 패널에 호출하여 스크린샷 생성 및/또는 카메라 촬영 기능을 활성화하는 사용자 인터페이스의 예시이다. 사용자는 도 5b에 도시된 바와 같이 노티 패널에 생성된 스크린샷 생성 아이콘 및/또는 카메라 촬영 아이콘을 선택하여 검색 대상 이미지를 생성할 수 있다. FIG. 5B is an illustration of a user interface that an application according to an embodiment of the present invention invokes to the Notee panel to activate a screen shot creation and / or camera shooting function. The user can generate a search target image by selecting a screen shot generating icon and / or a camera shooting icon generated in the Notee panel as shown in FIG. 5B.

도 5c는 디스플레이된 이미지 중 검색 가능한 이미지 객체를 특정하여 표시하는 사용자 인터페이스의 예시이다. 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 사용자 디바이스로부터 수신한 쿼리에서 검색 가능한 이미지 객체를 특정하고, 관련 정보를 사용자 디바이스에 제공할 수 있으며, 사용자 디바이스는 표시된 이미지에 검색 가능한 이미지 객체들을 하이라이팅하여 표시할 수 있다. 사용자는 도 5c에 도시된 바와 같이 하이라이팅된 이미지 객체 중, 검색을 요청할 객체를 선택할 수 있다. 5C is an illustration of a user interface for specifying and displaying a searchable image object among displayed images. A service server according to an exemplary embodiment of the present invention can specify a searchable image object in a query received from a user device and provide related information to the user device. The user device highlights searchable image objects in the displayed image, can do. The user can select an object to be searched among the highlighted image objects as shown in FIG. 5C.

도 5d는 추천 상품 정보를 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다. 추천 상품은 대표 상품 이미지에 대한 썸네일 형태로 제공될 수 있다. 특정 썸네일을 사용자가 선택하면, 세부 상품 설명 페이지가 생성될 수 있다. 5D is an example of a user interface for providing recommended product information. The recommended product may be provided in the form of a thumbnail for the representative product image. When a user selects a specific thumbnail, a detailed product description page can be created.

본 명세서와 도면에 게시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 게시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. The embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are intended to be illustrative only and not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.

Claims (4)

사용자 디바이스가 상품 정보를 표시하는 방법에 있어서,
디스플레이된 페이지에 포함된 이미지에 대한 검색을 요청하는 사용자 입력을 수신하면, 상기 이미지 중 검색 대상에 해당하는 이미지 객체에 해당하는 영역을 다른 영역보다 하이라이팅하여 표시하는 단계; 및
상기 이미지 객체와 유사한 추천 상품 정보를 표시하기 위한 추천 상품 영역을 상기 디스플레이된 페이지와 함께 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 정보 표시 방법.
A method for a user device to display product information,
Displaying an area corresponding to an image object corresponding to a search target among the images by highlighting the image from another area when receiving a user input requesting a search for an image included in the displayed page; And
And displaying a recommended product area for displaying recommended product information similar to the image object together with the displayed page.
제 1항에 있어서,
상기 추천 상품 영역은, 상기 이미지 객체에서 추출할 수 있는 레이블을 적어도 하나 이상 표시하는 카테고리 영역 및 상기 추천 상품들의 썸네일 이미지를 표시하는 추천 상품 이미지 링크 영역 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 정보 표시 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the recommended product area includes at least one of a category area for displaying at least one label that can be extracted from the image object and a recommended product image link area for displaying a thumbnail image of the recommended products Information display method.
제 2항에 있어서, 상기 추천 상품 영역을 표시하는 단계는,
상기 추천 상품 영역에 대한 사용자 제스처의 방향과 속도에 따라 상기 추천 상품 영역을 표시하는 레이어를 수직 또는 수평 방향으로 연장 또는 축소하여 표시하는 것을 특징으로 상품 정보 표시 방법.
3. The method as claimed in claim 2,
Wherein the layer displaying the recommended goods area is extended or reduced in the vertical or horizontal direction according to the direction and speed of the user gesture with respect to the recommended product area.
사용자 디바이스가 상품 정보를 표시하는 방법에 있어서,
상기 사용자 디바이스의 화면에 고정 표시되는 제 1 레이어에 포함된 이미지에 대한 검색을 요청하는 사용자 입력을 수신하면, 상기 이미지 중 검색 대상에 해당하는 이미지 객체에 해당하는 영역을 다른 영역보다 하이라이팅하여 표시하는 단계;
상기 제 1 레이어에 오버레이되는 제 2 레이어에 상기 이미지 객체와 유사한 추천 상품 정보를 표시하기 위한 추천 상품 영역을 표시하는 단계; 및
상기 제 2 레이어 상에 좌우 방향의 제스처가 수신되면, 상기 제스처의 방향에 대응하여 추천 상품 리스트를 표시하는 단계를 포함하며,
상기 추천 상품 영역은 사용자가 선택 가능한 하나 이상의 썸네일 이미지를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 정보 표시 방법.
A method for a user device to display product information,
When receiving a user input requesting a search for an image included in a first layer fixedly displayed on a screen of the user device, highlighting an area corresponding to an image object corresponding to a search object among the images, step;
Displaying a recommendation article area for displaying recommendation article information similar to the image object to a second layer overlaid on the first layer; And
And displaying a recommended goods list corresponding to the direction of the gesture when a gesture in the left and right direction is received on the second layer,
Wherein the recommended product area includes one or more thumbnail images that the user can select.
KR1020180030851A 2018-03-16 2018-03-16 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations KR102113318B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180030851A KR102113318B1 (en) 2018-03-16 2018-03-16 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations
KR1020200057896A KR102260683B1 (en) 2018-03-16 2020-05-14 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180030851A KR102113318B1 (en) 2018-03-16 2018-03-16 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160147261A Division KR101841522B1 (en) 2016-11-07 2016-11-07 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200057896A Division KR102260683B1 (en) 2018-03-16 2020-05-14 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180051449A true KR20180051449A (en) 2018-05-16
KR102113318B1 KR102113318B1 (en) 2020-05-20

Family

ID=62451964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180030851A KR102113318B1 (en) 2018-03-16 2018-03-16 Method, apparatus and computer program for providing shopping informations

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102113318B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200091614A (en) * 2019-01-23 2020-07-31 주식회사 마이셀럽스 Terminal and apparatus for providing search information based on color information
US20210248755A1 (en) * 2020-02-10 2021-08-12 Alibaba Group Holding Limited Product release method and image processing method, apparatus, device, and storage medium

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100043823A (en) * 2008-10-21 2010-04-29 에스케이 텔레콤주식회사 Method and server for providing online shopping using image of commodity
KR20130086471A (en) * 2012-01-25 2013-08-02 정동명 Method and apparatus for creating and reconstructing a content including a hiding layer
KR101511050B1 (en) * 2014-07-25 2015-04-13 오드컨셉 주식회사 Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information
KR20150108565A (en) * 2014-03-18 2015-09-30 에스케이플래닛 주식회사 Apparatus for searching image based on template, method thereof and computer readable medium having computer program recorded therefor
KR20160120674A (en) * 2015-04-08 2016-10-18 주식회사 컴퍼니원헌드레드 Clothes recommendation system using gpu

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100043823A (en) * 2008-10-21 2010-04-29 에스케이 텔레콤주식회사 Method and server for providing online shopping using image of commodity
KR20130086471A (en) * 2012-01-25 2013-08-02 정동명 Method and apparatus for creating and reconstructing a content including a hiding layer
KR20150108565A (en) * 2014-03-18 2015-09-30 에스케이플래닛 주식회사 Apparatus for searching image based on template, method thereof and computer readable medium having computer program recorded therefor
KR101511050B1 (en) * 2014-07-25 2015-04-13 오드컨셉 주식회사 Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information
KR20160120674A (en) * 2015-04-08 2016-10-18 주식회사 컴퍼니원헌드레드 Clothes recommendation system using gpu

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200091614A (en) * 2019-01-23 2020-07-31 주식회사 마이셀럽스 Terminal and apparatus for providing search information based on color information
US11361022B2 (en) 2019-01-23 2022-06-14 Mycelebs Co., Ltd. Terminal and apparatus for providing search information based on color information
US20210248755A1 (en) * 2020-02-10 2021-08-12 Alibaba Group Holding Limited Product release method and image processing method, apparatus, device, and storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
KR102113318B1 (en) 2020-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102127191B1 (en) Method, apparatus and computer program for providing shopping informations
KR101841522B1 (en) Method, apparatus and computer program for providing shopping informations
US11195342B2 (en) Customized augmented reality item filtering system
KR102037489B1 (en) Method, apparatus and computer program for providing advertising informations based on images
US20220138831A1 (en) Method of Providing Fashion Item Recommendation Service Using User's Body Type and Purchase History
KR101806169B1 (en) Method, apparatus, system and computer program for offering a shopping information
KR101511050B1 (en) Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information
US20210390607A1 (en) Method, apparatus and computer program for style recommendation
US10769524B1 (en) Non-binary gender filter
US20220043877A1 (en) Methods and systems for providing an augmented reality interface for saving information for recognized objects
KR102295459B1 (en) A method of providing a fashion item recommendation service to a user using a date
KR102260683B1 (en) Method, apparatus and computer program for providing shopping informations
CN114329069A (en) Intelligent system and method for visual search query
KR20200141251A (en) Method of advertising personalized fashion item and server performing the same
KR20210131198A (en) Method, apparatus and computer program for advertising recommended product
KR20220039697A (en) Method, apparatus and computer program for style recommendation
KR20220019737A (en) Method, apparatus and computer program for fashion item recommendation
KR102113318B1 (en) Method, apparatus and computer program for providing shopping informations
KR20180065501A (en) Method, apparatus, system and computer program for image retrieval
KR102378072B1 (en) Method, apparatus and computer program for style recommendation
KR101952622B1 (en) Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference
KR20200084642A (en) A method of providing a fashion item recommendation service to a user using calendar data
KR20200084647A (en) A method of providing a fashion item recommendation service to a user using a date
EP3905180A2 (en) Method for providing fashion item recommendation service to user by using swipe gesture
KR20210063665A (en) Recommendation item based on user event information and apparatus performing the same

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E90F Notification of reason for final refusal
AMND Amendment
E90F Notification of reason for final refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant