KR20190036094A - 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템 - Google Patents

사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20190036094A
KR20190036094A KR1020170124912A KR20170124912A KR20190036094A KR 20190036094 A KR20190036094 A KR 20190036094A KR 1020170124912 A KR1020170124912 A KR 1020170124912A KR 20170124912 A KR20170124912 A KR 20170124912A KR 20190036094 A KR20190036094 A KR 20190036094A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
apparel
design
information
user
unit
Prior art date
Application number
KR1020170124912A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101975750B1 (ko
Inventor
성종형
Original Assignee
주식회사 종달랩
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 주식회사 종달랩 filed Critical 주식회사 종달랩
Priority to KR1020170124912A priority Critical patent/KR101975750B1/ko
Publication of KR20190036094A publication Critical patent/KR20190036094A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101975750B1 publication Critical patent/KR101975750B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0621—Item configuration or customization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0623—Item investigation
    • G06Q30/0625—Directed, with specific intent or strategy
    • G06Q30/0629—Directed, with specific intent or strategy for generating comparisons
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces
    • G06Q30/0643—Graphical representation of items or shoppers

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 주문 제작하고자 하는 의류 부자재에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 입력하면, 사용자에 의해 입력된 정보에 해당하는 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양과 유사한 디자인 샘플을 서버의 DB에서 검색한 후 벡터 에디터를 이용하여 사용자에게 보여주고, 사용자에 의해 입력된 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론하며, 사용자에 의해 입력된 정보를 기초로 학습 데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천하면, 사용자는 입력된 정보에 기초하여 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태와 학습 데이터에서 검색하여 추천한 디자인 패턴 중에서 사용자가 선택한 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 주문서를 생성하고 공장에 전달할 수 있는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템에 관한 것이다.

Description

사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템{CUSTOMIZED APPAREL MATERIALS RECOMMENDATION AND ORDERING SYSTEM}
본 발명은 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인에서 사용자에게 맞춤형으로 의류 부자재를 추천하고, 사용자가 선택하면 해당 주문 내용을 공장에서 사용할 수 있는 주문서로 생성하여 원스톱으로 의류 부자재를 주문 제작할 수 있는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템에 관한 것이다.
종합원부자재는 의류, 신발, 이불, 가방 등 패션의상, 악세서리를 만들 때 들어가는 재료들로, 라벨, 택고리, 실, 버튼, 지퍼, 원단, 가죽, 옷핀등을 일괄 총칭해서 부르는 말로 정의한다.
이러한 종합원부자재는 대부분 오프라인에서 판매가 이뤄지고 있다. 하지만, 라벨, 지퍼, 단추 같은 부자재들은 제품과 상관없이 만들 수 있는 부분들도 있지만, 대부분은 제품 디자인과 목적에 따라 제품과 같이 디자인 설계가 진행된다.
일반적인 프로세스는 오프라인에서 거의 이루어진다. 사용자가 자신이 원하는 디자인을 일러스트(또는 기타 준하는 벡터, 비트맵 이미지)파일을 소매디자이너에게 의뢰하면 소매디자이너가 일부 원부자재의 특성에 맞게 수정을 해준 뒤 생산공장에 다시 의뢰한다. 생산공장은 이러한 요청사항에 맞게 생산을 해서 소매디자이너에게 전달하고 디자이너는 고객에게 전달하는 과정이다.
일부 온라인에서는 일러스트파일을 메신저나 게시판을 통해서 주고받는 것을 제외하고는 과정은 동일하다.
이러한 내용에 관련된 종래의 선행특허로는 공개특허 제10-2002-0005529호(통신 네트워크를 이용한 맞춤식 의류 주문 방법)가 있다.
공개특허 제10-2002-0005529호는 인터넷, 다이얼 업(Dial Up)/전용선과 같은 통신 네트워크를 이용한 맞춤식 의류 주문 방법에 있어서, 사업자는 사업자의 웹서버에 통신 네트워크를 이용하여 접속하는 개인 구매자, 기업체 구매자, 제조/납품업체 공급업자, 물류센터업자들에게 DB서버에 저장된 맞춤형 의류제작 서비스에 대한 각종 정보를 제공하는 단계와, 상기 개인 구매자 또는 기업체 구매자는 사업자의 웹서버에 접속하여 배경 및 확대 이미지의 선택 합성 포토줌 프로그램을 이용하여 상품을 조회하고 맞춤형 의류 제작을 주문하는 단계와, 상기 제조/납품업체 공급업자는 사업자의 웹서버에 접속하여 맞춤형 의류제작 서비스의 제조 및 납품에 필요한 정보를 제공하는 단계와, 상기 사업자는 개인 구매자, 기업체 구매자, 제조/납품업체 공급업자들에게 판매 및 배송 정보를 제공하는 단계와, 상기 사업자는 제조/납품업체 공급자로부터 납품을 지시 받은 물류센터업자에게 개인 구매자, 기업체 구매자로부터 주문된 상품들을 배송하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 의류 주문 방법이 제시된다.
공개특허 제10-2002-0005529호는 통신 네트워크를 이용하여 주문자가 원하는 소재, 색상, 디자인 등을 웹(web) 상에서 직접 선택하고 일러스트가 제작된 스타일화가 아닌 실제의 이미지를 합성 구현하여 실물처럼 체험하고, 구매 상담을 진행할 수 있도록 하는 효과는 있으나, 사용자(주문자)가 입력하는 의류 부자재의 종류 및 구체적인 정보를 바탕으로 서버의 DB에서 유사한 디자인 샘플을 자동으로 제안하지 못하며, 남성 또는 여성 의류 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 학습된 디자인 패턴을 검색하여 사용자 맞춤형으로 추천하지 못하는 한계를 가지고 있다.
공개특허 제10-2002-0005529호 공개특허 제10-2001-0016378호 공개특허 제10-2003-0086023호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 발명된 것으로, 주문 제작하고자 하는 의류 부자재에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 입력하면, 사용자에 의해 입력된 정보에 해당하는 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양과 유사한 디자인 샘플을 서버의 DB에서 검색한 후 벡터 에디터를 이용하여 사용자에게 보여주고, 사용자에 의해 입력된 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론하며, 사용자에 의해 입력된 정보를 기초로 학습 데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천하면, 사용자는 입력된 정보에 기초하여 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태와 학습 데이터에서 검색하여 추천한 디자인 패턴 중에서 사용자가 선택한 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 주문서를 생성하고 공장에 전달할 수 있는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템을 제공하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 상기 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 입력하는 사용자 입력부; 상기 사용자 입력부에서 입력된 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 해당하는 의류 부자재를 DB에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시하는 벡터 에디터; 상기 벡터 에디터를 이용해 제작된 의류 부자재에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장하는 디자인 메타데이터 생성부; 상기 디자인 메타데이터 생성부에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론하는 디자인 학습부; 상기 디자인 학습부에서 학습된 디자인 패턴을 저장하는 학습데이터 저장부; 상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천하는 디자인 추천부; 및 상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태와 상기 디자인 추천부가 추천한 디자인 패턴 중에서 사용자로부터 선택된 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하는 주문서 생성부 - 사용자가 상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 상기 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태를 선택하면 주문서 생성부는 상기 디자인 메타데이터 생성부가 생성하여 저장한 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하고, 사용자가 상기 디자인 추천부가 추천한 디자인 패턴을 선택하면, 상기 디자인 메타데이터 생성부는 추천한 디자인 패턴에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 구성하고, 주문서 생성부는 이를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성함 - 를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템을 제공한다.
또한, 상기 사용자 입력부에서 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 색상 코드값, 크기, 재질, 모양 각각에 대한 정보를 가지고 유사도를 측정하는 유사도 측정부를 더 구비하고, 상기 벡터 에디터는 상기 유사도 측정부가 측정한 유사도가 일정 수준 이상인 하나 이상의 의류 부자재를 DB에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시하고, 상기 디자인 메타데이터 생성부는 상기 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 하나 이상의 의류 부자재 샘플 중 사용자에 의해 선택된 의류 부자재 샘플에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장한다.
또한, 상기 유사도 측정부는, 상기 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 사용자에 의해 입력된 색상과 동일 또는 인접한 색상에 해당하는 색상 코드값을 갖고, 가로 및 세로 크기를 비교하여 차이가 일정 수준 이하이며, 사용자에 의해 입력된 재질과 동일 또는 인접한 재질에 해당하고, 사용자에 의해 입력된 모양과 동일 또는 유사한 모양을 갖는 의류 부자재들로 1차 필터링을 하여 걸러내고, 필터링 된 의류 부자재들에 대해서 색상, 크기, 모양 순으로 우선순위를 부여하여 유사도를 측정한다.
그리고, 상기 사용자 입력부는 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 주문 수량정보를 입력하고, 상기 디자인 학습부는 상기 디자인 메타데이터 생성부에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보 외에 주문 수량정보를 상, 중, 하 가중치로 반영하여 기계학습하고, 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류와 주문 수량정보가 상, 중, 하에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론한다.
나아가, 상기 디자인 추천부는, 상기 사용자 입력부에서 입력된 정보와 주문 수량정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천한다.
상기와 같은 구성의 본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과를 도모할 수 있다.
우선, 사용자는 온라인 주문 사이트에서 대분류, 소분류, 중분류로 카테고리를 직접 찾아 들어가며 원하는 디자인을 고를 필요 없이 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양을 선택 또는 입력하기만 하면 사용자가 입력한 의류 부자재와 유사도가 높은 의류 부자재 샘플을 검색하여 벡터 에디터를 이용하여 시각적으로 표시할 수가 있다. 이를 통해 사용자는 간편한 입력 만으로도 본인이 생각한 디자인과 동일 또는 유사한 디자인을 쉽게 확인할 수가 있다.
또한, 사용자들이 입력한 정보를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론함으로써, 사용자에 의해 입력된 정보를 기초로 디자인 패턴을 검색하여 맞춤형으로 추천할 수가 있다.
결국, 사용자에 의해 입력된 의류 부자재와 유사한 디자인 또는 학습을 통해 사용자 맞춤형으로 추천된 디자인 중 어느 하나를 선택하면 선택된 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하여 공장에 전달함으로써, 의류 부자재를 쉽고 빠르게 주문할 수가 있다.
나아가, 종래에는 소비자와 생산공장 사이에서 소매디자이너가 하던 일을 온라인에서 유사도 분석 및 학습을 통한 추천 메커니즘을 통해 자동 처리함으로써, 주문 단가를 획기적으로 낮출 수가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템의 블록도이다.
도 2는 의류 부자재의 종류와 라벨의 종류를 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템의 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
따라서, 몇몇 실시 예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.
도 1 내지 도 3을 참고하면, 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템(100)은 사용자 입력부(110), 벡터 에디터(130), 디자인 메타데이터 생성부(140), 디자인 학습부(150), 학습데이터 저장부(160), 디자인 추천부(170) 및 주문서 생성부(180)를 구비하며, 유사도 측정부(120)를 더 구비할 수 있다.
사용자 입력부(110)는 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 상기 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 입력한다(S310). 사용자 입력부(110)는 사용자가 온라인으로 접속하여 입력하는 정보를 처리한다.
도 2를 참고하면, 의류 부자재로는 의류치장 용품 외에 신체착용 용품, 코디 용품 등 여러 가지가 있으나, 본 발명에서는 의류치장 용품을 예로 설명한다.
의류치장 용품에는 단추, 넥타이핀, 지퍼, 라벨, 후크, 벨트, 품질표시표 등이 있다. 라벨은 직조라벨, 실크라벨(면), 실크라벨(주자), 고무라벨, 불박라벨, 택션지라벨, 행택라벨, 세탁라벨 등이 있다. 이러한 의류 부자재 정보는 서버의 DB(121)에 저장되어 있다.
예를 들어, 사용자 입력부(110)는 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 종류로 '직조라벨', 색상은 '연한 파란색', 크기는 '5*2', 재질은 '실크(면)', 모양은 '직사각형'을 입력 하고, 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류는 '티셔츠', '여성 의류'를 입력할 수 있다.
벡터 에디터(130)는 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 해당하는 의류 부자재를 DB(121)에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시한다. 벡터 에디터는 당업자라면 잘 알 수 있는 내용이므로 자세한 설명은 생략한다. 흔히 사용하는 일러스트레이터가 벡터 에디터인데, 웹브라우저에서 의류 부자재 디자인을 위해 별도로 만들어진 벡터 에디터를 이용한다.
유사도 측정부(120)는 서버의 DB(121)를 검색하여 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 색상 코드값, 크기, 재질, 모양 각각에 대한 정보를 가지고 유사도를 측정한다(S320).
예를 들어, '직조라벨' 카테고리 내에서 '연한 파란색'을 나타내는 코드값(코드값은 SB-0001 또는 SH-0001 이와 같은 형태일 수 있음), 크기는 '5*2', 재질은 '실크(면)', 모양은 '직사각형'에 해당하는 샘플 또는 이와 유사한 샘플들에 대해서 사용자 입력부(110)에서 입력된 정보와 비교하여 유사도를 측정하는 것이다.
'실크(면)', '직사각형'에 해당하는 직조라벨은 있을 것이나, '연한 파란색'과 '5*2' 크기와 동일한 샘플은 없을 수도 있다. 이 경우 '연한 파란색'을 나타내는 코드값 SB-0025와 문자 코드값을 비교하여 유사한 코드값을 갖고, 크기는 가로, 세로 '5*2' 정도에 해당하는 샘플들을 하나 이상 검색하여 유사도를 계산한다. 즉, '실크(면)', '직사각형'에 해당하는 직조라벨 중에서 '연한 파란색'과 '5*2' 크기에 오차범위가 10~15% 정도에 해당하는 샘플들에 대해서 유사도를 측정한다.
유사도를 측정할 때 샘플들 중에서 '연한 파란색'이며, '5*3' 의 크기를 갖는 샘플은 유사도가 96% 정도로 계산하고, '연한 파란색'이며, '4*2.5' 의 크기를 갖는 샘플은 유사도가 92% 정도로 계산될 수 있다. 또한 '진한 파란색'이며, '5*3' 의 크기를 갖는 것은 색상과 크기가 모두 약간씩 다르기 때문에 87% 정도로 계산될 수 있다.
유사도 계산은 이와 같이 불일치하는 요소의 개수와 불일치 항목의 정도를 측정하되, 전체 색상 코드값의 개수 대비 사용자 입력부(110)에서 입력된 색상 코드값과의 인접성, 사용자 입력부(110)에서 입력된 가로, 세로 크기와의 오차 정도를 종합적으로 반영하여 계산한다.
예를 들어, 전체 색상 코드값이 100개 라고 가정하면, 사용자에 의해 입력된 '연한 파란색'에 해당하는 코드값 SB-0025과 인접한 색상들을 기준으로 유사도를 계산하는데, SB-0026은 SB-0025와 거리가 가까운, 즉 인접한 색상이며 수치상으로 1레벨 차이기 때문에 99%라고 계산하며, SB-0021은 수치상으로 4레벨 차이기 때문에 96%라고 계산할 수 있다.
크기의 경우도 사용자에 의해 입력된 크기와 인접한 크기들을 갖는 샘플들을 기준으로 하여 샘플의 크기/사용자에 의해 입력된 크기를 계산하여 유사도를 구할 수 있다.
상기에서는 '실크(면)'와 '직사각형'에 해당하는 직조라벨은 당연히 있을 것이라는 전제하에 설명하고 있으나, 이와 같은 재질과 모양 외에 특이한 재질, 특이한 모양이 입력되면, 색상 및 크기와 마찬가지로 유사도를 계산해야 하며, 각각에 대해 계산한 유사도를 더하여 평균을 내면 DB(121)에 있는 샘플들에 대해 유사도를 구할 수가 있다.
유사도 측정부(120)는 상기 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 사용자에 의해 입력된 색상과 동일 또는 인접한 색상에 해당하는 색상 코드값을 갖고, 가로 및 세로 크기를 비교하여 차이가 일정 수준 이하이며, 사용자에 의해 입력된 재질과 동일 또는 인접한 재질에 해당하고, 사용자에 의해 입력된 모양과 동일 또는 유사한 모양을 갖는 의류 부자재들로 1차 필터링을 하여 걸러내고, 필터링 된 의류 부자재들에 대해서 색상, 크기, 모양 순으로 우선순위를 부여하여 유사도를 측정할 수 있다.
색상, 크기에 대해서 유사도를 측정하는 방식은 이미 위에서 살펴봤으며, 재질도 코드값을 이용하여 색상과 같은 방식으로 유사도를 측정할 수 있다. 모양의 경우는 직사각형, 원형, 삼각형, 사각형, 오각형 등으로 분류되기 때문에 사용자에 의해 입력된 모양이 직사각형이라면, 샘플 중에는 이에 해당하는 모양이 항상 준비되어 있기 때문에 다른 항목들과 같이 유사도를 복잡하게 계산하지 않는다. 아주 특별한 모양이 입력될 경우에만 유사도 측정부(120)이 분석하여 그와 유사한 모양을 매칭해 주게 된다.
1차 필터링을 상기에서 설명한 유사도 측정 방식을 이용하여 수행할 수 있으며, 1차 필터링 후 필터링 된 의류 부자재들에 대해서 색상, 크기, 모양 순으로 우선순위를 부여하여 유사도를 계산할 수도 있다.
예를 들어, 색상의 유사도를 계산할 때 가중치를 1로 두고, 크기의 유사도를 계산할 때 가중치를 0.9로 하며, 모양의 유사도를 계산할 때 가중치를 0.8로 하여 각각의 유사도를 계산한 후 더하여 평균을 내는 방식으로 유사도를 구할 수도 있다. 색상 정보와 크기 정보가 그만큼 유사하기 때문에 우선순위를 두는 것이다.
벡터 에디터(130)는 상기 유사도 측정부(120)가 측정한 유사도가 일정 수준 이상인 하나 이상의 의류 부자재를 DB(121)에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시한다(S330). 즉, 벡터 에디터(130)는 위와 같이 계산한 유사도가 90% 이상에 해당하는 하나 이상의 '직조라벨'을 가져와서 시각적으로 표시한다. 유사도가 90% 이상에 해당하는 '직조라벨'이 5개인 경우, 팝업창을 나란히 디스플레이 할 수 있다.
디자인 메타데이터 생성부(140)는 상기 벡터 에디터(130)를 이용해 제작된 의류 부자재에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장한다(S340). 의류 부자재에 대한 디자인 정보는 위에서 본 바와 같으며, 사용자 정보는 의류 부자재를 주문 제작 의뢰하는 사용자의 정보로서, 하기에서 살펴볼 주문서를 생성하여 공장에 의뢰할 때 반드시 필요한 정보이다.
메타데이터는 벡터 에디터(130)를 이용해서 만들어진 디자인 정보와 사용자 정보를 나타내는 것으로서, 이를 이용하여 자동 주문서를 구성하게 된다.
디자인 메타데이터 생성부(140)는 상기 벡터 에디터(130)가 시각적으로 표시한 하나 이상의 의류 부자재 샘플 중 사용자에 의해 선택된 의류 부자재 샘플에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장한다.
벡터 에디터(130)가 시각적으로 표시한 의류 부자재 샘플의 개수가 5개 이고, 이 중에서 사용자가 선택한 의류 부자재 샘플에 대해서 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장하는 것이다.
디자인 학습부(150)는 상기 디자인 메타데이터 생성부(140)에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 기계학습(machine learning)하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터(130)로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론한다(S350).
디자인 학습부(150)는 분류 및 회귀 트리 분석(classification and regression tree analysis), 베이지안 네트워크 및 지원 벡터 머신(SVM) 등의 기계학습 방법을 이용하여 학습할 수 있다.
예를 들어, 학습을 통해 의류의 종류가 '티셔츠'이고, 여성의류이며, 여성의류에 해당하는 '직조라벨'인 경우, 해당 '직조라벨'의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해서 벡터 에디터(130)로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론한다. 디자인 패턴의 추론 결과 어느 하나만으로 정해지는 것은 아니며, 분포 밀도가 다양하게 도출될 수 있다.
디자인 패턴에 대해 추론 결과, 여성 티셔츠에 부착하는 직조라벨은 색상이 '연한 갈색', 크기는 대략 '6*4~7*5', 재질은 '실크', 모양은 '직사각형'이 주로 차지하고, 다른 색상, 크기, 재질, 모양으로 이루어진 것도 비율은 적지만 도출될 수 있다.
사용자 입력부(110)는 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 주문 수량정보를 입력하고, 상기 디자인 학습부(150)는 상기 디자인 메타데이터 생성부(140)에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보 외에 주문 수량정보를 상, 중, 하 가중치로 반영하여 기계학습하고, 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류와 주문 수량정보가 상, 중, 하에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론할 수 있다.
예를 들어, 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류가 같더라도, 학습 결과 해당 의류 부자재의 주문 수량이 많은 경우의 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양과 해당 의류 부자재의 주문 수량이 적은 경우의 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양은 다를 수가 있다.
이를 통해서 주문수량의 정도에 따른 디자인 패턴을 예측 및 제공할 수가 있는 것이다. 디자인 수량이 많을 때는 주문 제작 비용이 올라가기 때문에 주문 수량이 적을 때보다 재질이 저렴한 직조라벨을 주로 이용하고, 주문 수량이 적고 여성의류인 경우는 실크라벨을 주로 이용하는 것으로 패턴이 예측될 수가 있다.
학습데이터 저장부(160)는 상기 디자인 학습부(150)에서 학습된 디자인 패턴을 DB(161)에 저장한다(S360).
디자인 추천부(170)는 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부(160)에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천한다(S370).
디자인 추천부(170)는 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 정보와 주문 수량정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부(160)에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천할 수 있다.
주문서 생성부(180)는 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 정보를 기초로 벡터 에디터(130)가 시각적으로 표시한 샘플 형태와 상기 디자인 추천부(170)가 추천한 디자인 패턴 중에서 사용자로부터 선택된 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성한다(S380).
이때, 사용자가 상기 사용자 입력부(110)에서 입력된 정보를 기초로 상기 벡터 에디터(130)가 시각적으로 표시한 샘플 형태를 선택하면 주문서 생성부(180)는 상기 디자인 메타데이터 생성부(140)가 생성하여 저장한 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성한다.
그러나 사용자가 상기 디자인 추천부(170)가 추천한 디자인 패턴을 선택하면, 상기 디자인 메타데이터 생성부(140)는 추천한 디자인 패턴에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 구성하고, 주문서 생성부(180)는 이를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성한다.
이상과 같이 본 발명은 사용자는 온라인 주문 사이트에서 대분류, 소분류, 중분류로 카테고리를 직접 찾아 들어가며 원하는 디자인을 고를 필요 없이 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양을 선택 또는 입력하기만 하면 사용자가 입력한 의류 부자재와 유사도가 높은 의류 부자재 샘플을 검색하여 벡터 에디터를 이용하여 시각적으로 표시할 수가 있다. 이를 통해 사용자는 간편한 입력 만으로도 본인이 생각한 디자인과 동일 또는 유사한 디자인을 쉽게 확인할 수가 있다.
또한, 사용자들이 입력한 정보를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론함으로써, 사용자에 의해 입력된 정보를 기초로 디자인 패턴을 검색하여 맞춤형으로 추천할 수가 있다.
결국, 사용자에 의해 입력된 의류 부자재와 유사한 디자인 또는 학습을 통해 사용자 맞춤형으로 추천된 디자인 중 어느 하나를 선택하면 선택된 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하여 공장에 전달함으로써, 의류 부자재를 쉽고 빠르게 주문할 수가 있다.
그리고, 본 발명의 기본적인 기술적 사상의 범주 내에서 당해 업계 통상의 지식을 가진 자에게 있어서는 다른 많은 변형 및 응용 또한 가능함은 물론이다.
100...사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템
110...사용자 입력부
120...유사도 측정부
130...벡터 에디터
140...디자인 메타데이터 생성부
150...디자인 학습부
160...학습데이터 저장부
170...디자인 추천부
180...주문서 생성부
200...사용자 단말기

Claims (5)

  1. 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 상기 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 입력하는 사용자 입력부;
    상기 사용자 입력부에서 입력된 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 해당하는 의류 부자재를 DB에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시하는 벡터 에디터;
    상기 벡터 에디터를 이용해 제작된 의류 부자재에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장하는 디자인 메타데이터 생성부;
    상기 디자인 메타데이터 생성부에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보와 의류 부자재를 적용하려는 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부를 기계학습하여 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론하는 디자인 학습부;
    상기 디자인 학습부에서 학습된 디자인 패턴을 저장하는 학습데이터 저장부;
    상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천하는 디자인 추천부; 및
    상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태와 상기 디자인 추천부가 추천한 디자인 패턴 중에서 사용자로부터 선택된 디자인에 해당하는 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하는 주문서 생성부 - 사용자가 상기 사용자 입력부에서 입력된 정보를 기초로 상기 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 샘플 형태를 선택하면 주문서 생성부는 상기 디자인 메타데이터 생성부가 생성하여 저장한 메타데이터를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성하고, 사용자가 상기 디자인 추천부가 추천한 디자인 패턴을 선택하면, 상기 디자인 메타데이터 생성부는 추천한 디자인 패턴에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 구성하고, 주문서 생성부는 이를 이용하여 공장에서 사용할 수 있는 주문서 형태로 생성함 - 를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자 입력부에서 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 색상 코드값, 크기, 재질, 모양 각각에 대한 정보를 가지고 유사도를 측정하는 유사도 측정부를 더 구비하고,
    상기 벡터 에디터는 상기 유사도 측정부가 측정한 유사도가 일정 수준 이상인 하나 이상의 의류 부자재를 DB에서 가져와서 샘플 형태로 시각적으로 표시하고,
    상기 디자인 메타데이터 생성부는 상기 벡터 에디터가 시각적으로 표시한 하나 이상의 의류 부자재 샘플 중 사용자에 의해 선택된 의류 부자재 샘플에 대한 디자인 정보 및 사용자 정보를 메타데이터 형태로 생성하여 저장하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 유사도 측정부는,
    상기 입력된 의류 부자재의 종류에 해당하는 카테고리 내에서 사용자에 의해 입력된 색상과 동일 또는 인접한 색상에 해당하는 색상 코드값을 갖고, 가로 및 세로 크기를 비교하여 차이가 일정 수준 이하이며, 사용자에 의해 입력된 재질과 동일 또는 인접한 재질에 해당하고, 사용자에 의해 입력된 모양과 동일 또는 유사한 모양을 갖는 의류 부자재들로 1차 필터링을 하여 걸러내고, 필터링 된 의류 부자재들에 대해서 색상, 크기, 모양 순으로 우선순위를 부여하여 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자 입력부는 주문 제작하고자 하는 의류 부자재의 주문 수량정보를 입력하고,
    상기 디자인 학습부는 상기 디자인 메타데이터 생성부에서 생성한 의류 부자재의 종류, 색상, 크기, 재질, 모양에 대한 정보 외에 주문 수량정보를 상, 중, 하 가중치로 반영하여 기계학습하고, 의류의 종류, 남성 및 여성의류 여부 그리고 의류 부자재의 종류와 주문 수량정보가 상, 중, 하에 따라 의류 부자재의 색상, 크기, 재질 및 모양에 대해 상기 벡터 에디터로 표시 가능한 디자인 패턴을 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 디자인 추천부는,
    상기 사용자 입력부에서 입력된 정보와 주문 수량정보를 기초로 상기 학습데이터 저장부에 저장된 디자인 패턴을 검색하여 추천하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템.
KR1020170124912A 2017-09-27 2017-09-27 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템 KR101975750B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170124912A KR101975750B1 (ko) 2017-09-27 2017-09-27 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170124912A KR101975750B1 (ko) 2017-09-27 2017-09-27 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190036094A true KR20190036094A (ko) 2019-04-04
KR101975750B1 KR101975750B1 (ko) 2019-05-07

Family

ID=66105440

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170124912A KR101975750B1 (ko) 2017-09-27 2017-09-27 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101975750B1 (ko)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110659953A (zh) * 2019-08-16 2020-01-07 大连隆生服饰有限公司 一种皮衣定制的生产系统
KR102156899B1 (ko) * 2019-11-14 2020-09-16 한국광기술원 디자인 생성장치 및 방법
CN111815366A (zh) * 2020-07-22 2020-10-23 江阴逐日信息科技有限公司 一种基于要素匹配的服装成本快速核算方法
KR102251304B1 (ko) * 2020-08-31 2021-05-12 주식회사 아서앤그레이스 가죽 제품의 맞춤 제작 서비스를 위한 시스템 및 방법
CN113010928A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 柯镂虚拟时尚股份有限公司 设计信息提供方法
KR20220080765A (ko) * 2020-12-07 2022-06-15 국민대학교산학협력단 니팅머신을 활용한 커스터마이징 제품 제작 플랫폼을 운용하는 장치 및 그 방법
KR20220134389A (ko) * 2021-03-26 2022-10-05 텔스타홈멜 주식회사 Ai 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11783397B2 (en) 2021-08-13 2023-10-10 International Business Machines Corporation Obtaining insights into design of a product based on interaction of consumers with the product
KR102517327B1 (ko) * 2022-07-18 2023-04-03 (주)아미고디자인 디자인 포트폴리오를 기반으로 디자인 작업 프로세스의 자동화 방법, 장치 및 시스템
KR102626723B1 (ko) 2022-11-02 2024-01-18 박성진 인쇄용 라벨 디자인 파일 생성
KR102546871B1 (ko) 2023-04-17 2023-06-23 뉴통 주식회사 인공지능 모델 기반 b2b 식자재 및 부자재의 유통의 주문 히스토리의 패턴 분석을 통한 주문 정보 추천 방법, 장치 및 시스템
KR102621588B1 (ko) 2023-07-20 2024-01-04 김경태 사용자 취향 및 트랜드 분석을 통한 원단 선정 방법및 이를 활용한 의류 제조 시스템

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010016378A (ko) 2000-12-06 2001-03-05 홍두표 통신 네트워크를 이용한 맞춤 의류 서비스 사업 방법 및이를 구현할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수있는 기록매체
KR20020005529A (ko) 2001-10-29 2002-01-17 장지일 통신 네트워크를 이용한 맞춤식 의류 주문 방법
KR20030086023A (ko) 2002-05-03 2003-11-07 문효순 컴퓨터 네트워크를 통한 의류 맞춤 주문 판매 시스템 및그 방법
KR20100086676A (ko) * 2009-01-23 2010-08-02 삼성전자주식회사 컨텐츠에 대한 선호도 예측 방법 및 장치와, 샘플 컨텐츠 선정 방법 및 장치
KR20150129597A (ko) * 2015-01-06 2015-11-20 김경태 커스텀 디자인 의류를 주문하기 위한 방법 및 장치
KR20160133893A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 이민열 맞춤 의류 주문 방법 및 장치
US20170193390A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-06 Facebook, Inc. Identifying Entities Using a Deep-Learning Model

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010016378A (ko) 2000-12-06 2001-03-05 홍두표 통신 네트워크를 이용한 맞춤 의류 서비스 사업 방법 및이를 구현할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수있는 기록매체
KR20020005529A (ko) 2001-10-29 2002-01-17 장지일 통신 네트워크를 이용한 맞춤식 의류 주문 방법
KR20030086023A (ko) 2002-05-03 2003-11-07 문효순 컴퓨터 네트워크를 통한 의류 맞춤 주문 판매 시스템 및그 방법
KR20100086676A (ko) * 2009-01-23 2010-08-02 삼성전자주식회사 컨텐츠에 대한 선호도 예측 방법 및 장치와, 샘플 컨텐츠 선정 방법 및 장치
KR20150129597A (ko) * 2015-01-06 2015-11-20 김경태 커스텀 디자인 의류를 주문하기 위한 방법 및 장치
KR20160133893A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 이민열 맞춤 의류 주문 방법 및 장치
US20170193390A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-06 Facebook, Inc. Identifying Entities Using a Deep-Learning Model

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110659953A (zh) * 2019-08-16 2020-01-07 大连隆生服饰有限公司 一种皮衣定制的生产系统
KR102156899B1 (ko) * 2019-11-14 2020-09-16 한국광기술원 디자인 생성장치 및 방법
CN113010928A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 柯镂虚拟时尚股份有限公司 设计信息提供方法
CN111815366A (zh) * 2020-07-22 2020-10-23 江阴逐日信息科技有限公司 一种基于要素匹配的服装成本快速核算方法
KR102251304B1 (ko) * 2020-08-31 2021-05-12 주식회사 아서앤그레이스 가죽 제품의 맞춤 제작 서비스를 위한 시스템 및 방법
KR20220080765A (ko) * 2020-12-07 2022-06-15 국민대학교산학협력단 니팅머신을 활용한 커스터마이징 제품 제작 플랫폼을 운용하는 장치 및 그 방법
KR20220134389A (ko) * 2021-03-26 2022-10-05 텔스타홈멜 주식회사 Ai 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR101975750B1 (ko) 2019-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101975750B1 (ko) 사용자 맞춤형 의류 부자재 추천 및 주문 시스템
Thomassey et al. Introduction: artificial intelligence for fashion industry in the big data era
US11687876B2 (en) System and method for retail planning with smart product attributes
US8762292B2 (en) System and method for providing customers with personalized information about products
US20230281692A1 (en) Systems and/or methods for presenting dynamic content for articles of clothing
Nayak et al. Artificial intelligence and its application in the apparel industry
US20090210320A1 (en) System and method for comparative sizing between a well-fitting source item and a target item
US20100076819A1 (en) System and Method for Distilling Data and Feedback From Customers to Identify Fashion Market Information
US20070198120A1 (en) Computer system for rule-based clothing matching and filtering considering fit rules and fashion rules
US20100049633A1 (en) System and method to identify and visually distinguish personally relevant items
Noor et al. A review of artificial intelligence applications in apparel industry
HU222195B1 (hu) Próbaruhadarab
US20190228449A1 (en) Garment production management apparatus, garment production management method, and garment made-to-order system
GB2567061A (en) System integration for design and production of clothing
CN115735219A (zh) 用于提供个性化用户界面的方法和系统
CN110766490A (zh) 基于c2m模式的服装定制运营平台系统
Bellemare Fashion apparel industry 4.0 and smart mass customization approach for clothing product design
EP3591602A1 (en) Clothes order reception management device, information processing method, program, and recording medium
CN113077207A (zh) 一种基于云平台的全成型横机远程生产管理系统
Crawford The smart supply chain: A digital revolution
US20160019624A1 (en) Computer program for guiding the purchase of clothing articles
CN106537435A (zh) 统计数据生成服务器装置、统计数据生成系统及统计数据生成方法
Kakde et al. Role of merchandiser in garment industry.
JP2008176366A (ja) コーディネートマネージメント装置
NL2022937B1 (en) Method and Apparatus for Accessing Clothing

Legal Events

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