KR20190012365A - 사용자 맞춤형 상품 추천 장치 - Google Patents

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Abstract

사용자 단말에 다운로드 되어 실행 가능한 사용자 맞춤형 상품 추천 장치가 개시된다. 토탈 데이터베이스부는 사용자 단말의 위치 정보를 포함하는 사용자 정보, 상품 정보 및 사용자에게 추천할 수 있는 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장한다. 머신러닝부는 AWS(Amazon Web Service)의 머신러닝 방법을 이용하여 토탈 데이터베이스부에 저장된 사용자 정보를 토대로 유의미한 패턴이나 규칙을 발견하여 사용자 맞춤형 상품을 필터링한다. 추천서비스부는 머신러닝부에 의해서 필터링된 상품을 사용자에게 매일 추천한다. 멀티미디어 콘텐츠부는 사용자에게 제공되는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 MPEG 기법을 통해 압축 저장하여 전송한다. 본 발명에 따르면, 사용자의 위치, 감성, 날씨, 선호도 등을 고려하여 사용자별 맞춤형 상품을 추천하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 상품 추천 장치{User customized product recommendation device}
본 발명은 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 사용자에게 상품을 추천하고, 사용자가 어떤 상품을 구매할지 결정할 수 있도록 정보를 제공하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 관한 것이다.
일반적인 추천 시스템이란, 인터넷 상거래를 하는 사이트에서 사용자에게 상품을 추천하고, 사용자들이 어떤 상품을 구매할지를 결정할 수 있도록 돕기 위해 정보를 제공하는 시스템이다.
사용자의 과거 데이터를 기반으로 사용자에게 최적화된 맞춤형 정보를 제공함으로써 신속하고 편리한 구매를 도와주는 서포트 역할을 해주게 되어 충성도를 높일 수 있고, 구매의 만족도를 높일 수 있다.
나아가, 스마트폰을 활용한 디지털 라이프 시대 모바일 활용 비즈니스는 급성장하고 있으며, 특히, 인간 중심의 감성 문화를 자극하여 매일의 날씨 정보를 기반으로 날씨 상황에 따른 추천 코디 알람을 제공해 준다면, 편리한 의상 선택과 연출이 가능하고, 모바일 간편 결제를 통해 보다 쉽게 의류 및 악세사리 구입에 도움을 줄 수 있다.
따라서 사용자가 위치한 지역의 날씨에 따라, 또한 어떤 특별한 날에 따라 사용자 개개인의 취미와 특성을 고려하여 사용자에게 적합한 추천 코디를 제공해주고자 한다.
대한민국 공개특허공보 제10-2016-0064304호 : 기상 예보에 기반한 아이템 추천 시스템, 방법 및 기상예보에 기반한 아이템 추천 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체 대한민국 공개특허공보 제10-2002-0077623호 : 코디네이션 정보 제공 서비스 시스템 및 이 시스템의 운영방법
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 사용자의 위치, 감성, 날씨, 선호도 등을 고려하여 사용자별 맞춤형 상품을 추천하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있도록 한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치는, 사용자 단말에 다운로드 되어 실행 가능한 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 있어서, 상기 사용자 단말의 위치 정보를 포함하는 사용자 정보, 상품 정보 및 상기 사용자에게 추천할 수 있는 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장하는 토탈 데이터베이스부; AWS(Amazon Web Service)의 머신러닝 방법을 이용하여 상기 토탈 데이터베이스부에 저장된 사용자 정보를 토대로 유의미한 패턴이나 규칙을 발견하여 사용자 맞춤형 상품을 필터링하는 머신러닝부; 및 상기 머신러닝부에 의해서 필터링된 상품을 사용자에게 매일 추천하는 추천 서비스부; 및 상기 사용자에게 제공되는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 MPEG 기법을 통해 압축 저장하여 전송하는 멀티미디어 콘텐츠부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의하면, 사용자의 위치, 감성, 날씨, 선호도 등을 고려하여 사용자별 맞춤형 상품을 추천하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치의 구성도를 도시한 도면,
도 2는 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치를 이루는 토탈 데이터베이스부의 구성도를 도시한 도면,
도 3은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치를 이루는 멀티미디어 컨텐츠부의 구성도를 도시한 도면,
도 4 내지 도 10은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치의 토탈 데이터베이스부에 저장된 날씨 기반 상태어에 대한 예시를 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의해 추천되는 상품 및 구매 예측 서비스 화면을 도시한 도면,
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의해 제공되는 코디 상품 멀티 컨텐츠 제작 및 홍보 마케팅 채널 확보 전략을 도시한 도면,
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의해 제공되는 상품 코디 프로세스를 도시한 도면,
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의해 제공되는 컨텐츠 열람, 검색 및 실행 프로세스를 도시한 도면, 그리고,
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 의해 추천되는 상황별 상태어를 도시한 도면이다.
이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)는 사용자 단말(120)에 다운로드 되어 실행 가능한 상태(예를 들어, 어플리케이션)임을 전제로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)의 구성도를 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)는 토탈 데이터베이스부(200), 멀티미디어 컨텐츠부(300), 추천 서비스부(400) 및 머신러닝부(500)를 포함할 수 있다.
토탈 데이터베이스부(200)는 사용자 단말의 위치 정보를 포함하는 사용자 정보, 상품 정보 및 상기 사용자에게 추천할 수 있는 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장한다. 구체적으로 도 2를 참조하면, 토탈 데이터베이스부(200)는 상품 데이터베이스부(210), 사용자 데이터베이스부(220) 및 상태어 데이터베이스부(230)를 포함할 수 있다.
상품 데이터베이스부(210)는 사용자에게 추천해줄 복수의 상품 데이터 정보 및 패션 스타일에 대한 복수의 데이터 정보를 저장할 수 있다. 구체적으로 5만 건 이상의 상품 및 10만 건 이상의 패션 스타일 정보 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이때 저장되는 상품은 의류뿐만 아니라 신발, 악세사리(예를 들어, 모자, 양말, 머플러, 안경 및 시계 등) 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
사용자 데이터베이스부(220)는 사용자의 성별, 나이, 선호 패션 스타일 및 과거 구매 이력 정보를 저장할 수 있다. 구체적으로 80만 건이 넘는 사용자 정보 및 취향 정보 등을 포함한 사용자 데이터베이스를 구축할 수 있다.
상태어 데이터베이스부(230)는 날씨(계절도 포함할 수 있음)에 따라 또는 테마에 따라 추천할 수 있는 각 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장할 수 있다. 더 구체적으로, 시맨틱 웹 온톨로지 날씨별, 테마별, 특별 이벤트 날짜별 및 상황인식에 따른 상태어 데이터베이스를 구축할 수 있다. 테마별에 따른 상태어 구축은 정보 자원을 컴퓨터가 해석할 수 있는 시맨틱으로 표현한 특정 영역의 메타데이터 상황별 상태어 데이터베이스 구축을 말한다(도 15 참조).
상태어 데이터베이스부(230)에 저장되는 구체적인 상태어를 예를 들어 살펴보면, 도 4 내지 도 10에 도시된 바와 같이, '건조 경보'에 해당되어 사용자에게 제공되는 상태어는, '건조 경보', '가뭄같아요', '가뭄같이 건조해요', '무조건 보습', '최고로 건조해요', '건조지수최고', '가뭄같은 건조상태', '건조경보입니다', '외출시 보습필수', '외출시 꼭 보습하세요' 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상태어 데이터베이스부(230)에 저장되어 사용자에게 제공되는 '약간 습함'에 해당하는 상태어는, '습습해요', '습해요', '눅눅해요', '촉촉한 공기', '눅눅', '조금 습해요', '약간 습해요', '조금 눅눅해요', '습습한 날씨', '습한 날씨' 중 어느 하나 이상일 수 있다.
머신러닝부(500)는 AWS(Amazon Web Service)의 머신러닝 방법을 이용하여 토탈 데이터베이스부(200)에 저장된 사용자 정보를 토대로 유의미한 패턴이나 규칙을 발견하여 사용자 맞춤형 상품을 필터링한다. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습) 기술은 현재 매우 각광받는 기술로서, 방대한 데이터를 분석하여 유의미한 패턴을 읽어내어 이를 토대로 미래를 예측하는 기술이다. 즉, 이를 통해 방대한 데이터를 중심으로 사용자의 사소한 취향까지 데이터화하여 이를 분석하고, 사용자가 필요로 하는 시점을 미리 파악하여 상품을 바로 추천하고, 배송 준비까지 해둘 수 있게 된다. 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)에 사용되는 머신러닝 기술은 서버 및 운영관리의 효율성을 위해 AWS(Amazon Web Service)를 사용하여 사용자의 구매 예측을 분석하고, 사용자별 맞춤 정보를 제공함으로써 구매를 촉진하고자 한다.
즉, 머신러닝부(500)는 토탈 데이터베이스부(200)에 저장된 상품 정보, 사용자 정보 및 상태어 정보 등을 총체적으로 고려하여 아마존 러닝머신을 통해 데이터를 검증하고 최적화된 분석 알고리즘을 개발하여 사용자 맞춤형 상품을 필터링 할 수 있다. 이를 통해 고객 패턴을 분석하고, 마케팅 전략을 수립하며, 나아가 매출의 극대화를 이끌어 낼 수 있게 된다.
추천 서비스부(400)는 머신러닝부(500)에 의해서 필터링된 상품을 사용자에게 추천할 수 있다. 추천 서비스부(400)는 사용자가 설정한 내용에 따라 사용자에게 매일 아침 추천 메시지를 보낼 수 있고, 또는, 정해진 기간마다 또는 특별한 날에만 추천 메시지를 보낼 수도 있다.
멀티미디어 컨텐츠부(300)는 사용자에게 제공되는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 MPEG 기법을 통해 압축 저장하여 전송한다. 구체적으로 도 3을 참조하면, 멀티미디어 컨텐츠부(300)는 사용자 업로드부(310) 및 피드백부(320)를 포함할 수 있다. 사용자 업로드부(310)는 추천받은 상품을 구매한 사용자가 실제 착의를 한 이미지를 업로드할 수 있다.
도 12에 도시된 바와 같이, 추천받은 상품을 구매한 사용자는 사용자 업로드부(310)를 통해 실제 해당 상품을 본인의 몸에 장착한 모습(예를 들어, 인증샷)을 찍어 이미지 파일 또는 동영상 파일의 형태로 업로드할 수 있다. 이를 통해, 사용자들이 구매한 다양한 상품들에 대한 이미지 또는 동영상 컨텐츠가 생성될 수 있다. 그리고 나서, 피드백부(320)를 통해 사용자 업로드부(310)에 의해 업로드된 이미지 또는 동영상 컨텐츠를 중심으로 사용자들의 다양한 피드백 이벤트를 진행할 수 있다. 예를 들어, 이달의 최고 패션 스타일 이벤트를 통해 상위 TOP 10위권을 선정하여 선정된 사용자들에게는 새로운 상품 또는 포인트의 형태의 선물(gift)를 제공할 수 있다.
이를 통해, 사용자가 착의한 패션 스타일 이미지 또는 동영상 컨텐츠를 다른 소비 사용자가 참고할 수 있고, 나아가 구매까지 유도하는 홍보 마케팅 채널로 활용될 수 있다.
나아가, 도 13에 도시된 바와 같이, 각 상품들에 대해 사용자가 업로드한 이미지 또는 동영상 컨텐츠에 링크를 연계하여, 실제 착의한 모습에 대한 이미지 또는 동영상을 열람할 수 있도록 할 수 있다. 이를 통해 상술한 바와 같이 다른 사용자들의 구매 의욕을 불러일으킬 수 있으며, 다양한 상품들이 사용자 각자 가지고 있는 의류 및 악세사리와 매칭될 수 있도록 이미지를 제공할 수 있다.
또한, 도 14에 도시된 바와 같이, '코디 콜라쥬 이미지'라 하여 복수개의 이미지 성분인 브랜드 상품들을 조합하여 토탈 패션 코디를 제작할 수 있고, 상품 이미지에 터치하게 되면 상품의 상세 정보 및 관련된 설명을 제공할 수 있는 텍스트 레이어가 생성될 수 있도록 설정할 수 있다. 구체적으로, 사용자가 열람할 수 있는 열람 대상이 되는 복수의 미디어 컨텐츠(예를 들어, 이미지 또는 동영상 컨텐츠) 각각에 대해 해당 미디어 컨텐츠에 대한 정보를 포함하는 텍스트 성분의 텍스트 파일이 생성될 수 있다. 또한, 코디 콜라쥬 이미지를 구성하는 각 이미지 성분 및 관련 텍스트 성분간의 링크 정보를 포함하는 메타 데이터 파일을 생성할 수 있다. 코디된 이미지 상에서 포인터(예를 들어, 터치하는 손)의 위치에 대응하는 이미지 성분 및 텍스트 성분을 메타 데이터 파일을 이용하여 파악하고, 파악된 이미지 성분 및 텍스트 성분을 이용하여 해당 미디어컨텐츠에 대한 텍스트에 대한 식별 정보를 제공하거나, 해당 미디어 컨텐츠와 관련된 간략 정보를 포함하는 프리뷰 정보를 제공할 수 있다. 따라서 복수의 컨텐츠에 대한 병행 비교가 가능할 수 있으며, 복수의 컨텐츠 열람이 하나의 화면에서 가능할 수 있다.
도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 상품 추천 장치(100)를 통해, 사용자들은 '오늘은 어떤 걸 입을까?', '오늘 날씨는 어떻지?' 하는 고민을 하지 않아도 된다. 사용자가 위치한 지역의 날씨에 따라, 어떤 특별한 날인지에 따라 사용자 개개인의 취향과 특성을 데이터마이닝화한 자동화된 프로세스를 통해 사용자 단말로 토탈 패션 코디를 추천받을 수 있게 된다. 매일 아침 또는 정기적으로 또는 매우 특별한 날에 본인이 사용하는 사용자 단말로 [나만의 날씨 + 오늘의 패션 제안 코디] 서비스가 배달되어, 편하게 토탈 스타일링 서비스를 받을 수 있게 된다.
이상의 설명에서 '제1', '제2' 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용되었지만, 각각의 구성요소들은 이러한 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 즉, '제1', '제2' 등의 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 목적으로 사용되었다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 '제1구성요소'는 '제2구성요소'로 명명될 수 있고, 유사하게 '제2구성요소'도 '제1구성요소'로 명명될 수 있다. 또한, '및/또는'이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함하는 의미로 사용되었다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
100 : 사용자 맞춤형 상품 추천 장치
200 : 토탈 데이터베이스부
210 : 상품 데이터베이스부
220 : 사용자 데이터베이스부
230 : 상태어 데이터베이스부
300 : 멀티미디어 컨텐츠부
310 : 사용자 업로드부
320 : 피드백부
400 : 추천 서비스부
500 : 머신러닝부

Claims (6)

  1. 사용자 단말에 다운로드 되어 실행 가능한 사용자 맞춤형 상품 추천 장치에 있어서,
    상기 사용자 단말의 위치 정보를 포함하는 사용자 정보, 상품 정보 및 상기 사용자에게 추천할 수 있는 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장하는 토탈 데이터베이스부;
    AWS(Amazon Web Service)의 머신러닝 방법을 이용하여 상기 토탈 데이터베이스부에 저장된 사용자 정보를 토대로 유의미한 패턴이나 규칙을 발견하여 사용자 맞춤형 상품을 필터링하는 머신러닝부; 및
    상기 머신러닝부에 의해서 필터링된 상품을 사용자에게 매일 추천하는 추천 서비스부; 및
    상기 사용자에게 제공되는 상품 이미지가 포함된 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 MPEG 기법을 통해 압축 저장하여 전송하는 멀티미디어 콘텐츠부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 토탈 데이터베이스부는,
    사용자에게 추천해줄 복수의 상품 데이터 정보 및 패션 스타일에 대한 복수의 데이터 정보를 저장하는 상품 데이터베이스부;
    사용자의 성별, 나이, 선호 패션 스타일 및 과거 구매 이력 정보를 저장하는 사용자 데이터베이스부; 및
    날씨 및 계절에 적합한 테마별 상황인지 상태어 정보를 저장하는 상태어 데이터베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 멀티미디어 컨텐츠부는,
    상기 추천받은 상품을 구매한 사용자가 실제 착의를 한 이미지를 업로드하는 사용자 업로드부; 및
    상기 사용자 업로드부를 통해 업로드된 이미지 또는 동영상 컨텐츠를 통해 다른 사용자로부터 피드백을 받는 이벤트를 진행하는 피드백부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 상태어 데이터베이스부에 저장된 날씨 상태어 중 사용자에게 제공되는 '건조 경보'에 해당하는 상태어는,
    '건조 경보', '가뭄같아요', '가뭄같이 건조해요', '무조건 보습', '최고로 건조해요', '건조지수최고', '가뭄같은 건조상태', '건조경보입니다', '외출시 보습필수', '외출시 꼭 보습하세요' 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 상태어 데이터베이스부에 저장된 날씨 상태어 중 사용자에게 제공되는 '약간 습함'에 해당하는 상태어는,
    '습습해요', '습해요', '눅눅해요', '촉촉한 공기', '눅눅', '조금 습해요', '약간 습해요', '조금 눅눅해요', '습습한 날씨', '습한 날씨' 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 멀티미디어 컨텐츠부는 각각의 멀티미디어 컨텐츠에 대응되는 정보를 포함하는 이미지 및 텍스트, 그리고 상기 이미지 및 텍스트 간 링크 정보를 포함하는 메타 데이터 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 상품 추천 장치.
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