KR20190090133A - Method for Recommending Product by Using Image - Google Patents

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KR20190090133A
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Abstract

The purpose of the present invention is to provide a product recommendation method using images which, when a user registers an image to receive recommendation on necessary product or service, automatically determines the situation of the user by analyzing the registered image and recommends the user products, service or offline stores related to the situation of the user. More specifically, a product recommendation method using images performed in an operation server communicating with a user terminal comprises: a first step of analyzing images to be registered from a user to receive recommendation of products, linking algorithm identification information for identifying N (N >= 1) image analysis algorithms for determining a user situation with one or more sample images for each of the N image analysis algorithms for screening images to be analyzed through each image analysis algorithm, and storing the linked one in a storage medium; a second step of receiving the registration of at least one image to be analyzed for product recommendation from a user terminal; a third step of checking one or more sample images matched with the registered image by comparing and analyzing the registered image and the sample image of each of the N image analysis algorithms, and determining n (1 <= n <= N) image analysis algorithms linked with the checked sample images as image analysis algorithms to analyze the registered image; a fourth step of determining i pieces (i >= 1) of user situation information corresponding to a user situation to receive product recommendation by analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms; a fifth step of generating j pieces (j >= 1) of product recommendation information including one or more of information about at least one product or offline store necessary for the user within specific date and time based on the determined i pieces of the user situation information; and a sixth step of providing the generated j pieces of the product recommendation information for the user terminal.

Description

이미지를 이용한 상품 추천 방법{Method for Recommending Product by Using Image}Method for Recommending Product Using Image "

본 발명은 사용자가 필요한 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하면, 상기 등록하는 이미지를 분석하여 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 사용자에게 추천하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법에 관한 것이다.When the user registers an image to receive a recommendation for a desired product or service, the user analyzes the registered image to automatically determine the user's situation, finds a product or service corresponding to the user's situation, And a product recommendation method using an image.

최근 인터넷 정보 기술의 발달과 더불어 여러 형태의 쇼핑몰들이 등장하게 되었고 이들은 매우 다양한 상품을 온라인을 통해 판매하고 있다.With the recent development of Internet information technology, various types of shopping malls have appeared and they sell a wide variety of products online.

이렇게 온라인 상에서 고객에게 상품을 판매하고자 하는 쇼핑몰이나 기타 상품 판매자들은 조금 더 효과적으로 고객을 유도하기 위해 고객 맞춤형 상품을 추천하고 있다.In this way, shopping malls and other product sellers who want to sell their products to customers online are recommending customized products to attract customers more effectively.

대한민국공개특허공보 제10-2013-0092310호(2013년08월20일 공개)는 상품 추천 시스템에 관한 것으로, 실제 상품을 구매한 사용자들의 상품 소개 및 평가 정보와, 상품을 구매할 사용자의 선호도를 동시에 고려하여 상품을 추천하는 구성을 제시하고 있다.Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2013-0092310 (published on Aug. 20, 2013) relates to a product recommendation system, which is a system for recommending a product to be purchased, And suggests a product recommendation.

그러나, 대부분의 경우, 위 선행 특허와 같이 구매 내역이나 평가 정보 등의 상품 추천을 위한 기본적인 정보들이 존재해야 했으며, 이러한 정보들은 고객들의 단순한 취향을 의미할 뿐, 실제 고객이 필요로 하는 상품이나 서비스 그리고 필요한 시점 등에 대한 직접적인 정보로 활용하기는 어려웠다.In most cases, however, basic information for product recommendation, such as purchase history and evaluation information, has to exist as in the preceding patent, and this information is merely a taste of customers, And it is difficult to utilize it as direct information on the time required.

상기와 같은 문제점을 해소하기 위한 본 발명의 목적은, 사용자가 필요한 상품이나 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하면, 상기 등록하는 이미지를 분석하여 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 사용자에게 추천하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention to solve the above problem is to provide a method and apparatus for automatically registering an image to receive a recommendation of a necessary product or service, Service, and a product recommendation method using an image that is recommended to a user by searching for a relevant offline store.

본 발명에 따른 사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 이미지를 이용한 상품 추천 방법에 있어서, 상품을 추천받기 위해 사용자로부터 등록될 이미지를 분석하여 사용자 상황을 판별하기 위한 N(N≥1)개의 이미지 분석 알고리즘을 식별하는 알고리즘 식별정보와 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석할 이미지를 선별하기 위한 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지를 연계하여 저장매체에 저장하는 제1 단계와, 사용자 단말로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받는 제2 단계와, 상기 등록된 이미지와 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하여 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인하고, 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 제3 단계와, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 제4 단계와, 상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성하는 제5 단계와, 상기 사용자 단말로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공하는 제6 단계를 포함하여 구성될 수 있다.There is provided a product recommendation method using an image executed through an operation server communicating with a user terminal in accordance with the present invention, the method comprising the steps of: analyzing an image to be registered from a user to receive a recommendation of a product, A first step of associating algorithm identification information for identifying an image analysis algorithm with at least one sample image for each of N image analysis algorithms for selecting an image to be analyzed through each image analysis algorithm and storing the linked image in a storage medium; A second step of registering at least one image to be analyzed for recommendation; comparing one or more sample images matched with the registered image by comparing and analyzing the sample images of the registered image and N image analysis algorithms; N (1? N? N) number of Determining an image analysis algorithm by an image analysis algorithm to analyze the registered image; and analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms to determine i (i (J (j)) that includes one or more pieces of information on at least one product or an offline store necessary for the user within a designated time and date based on the determined i user situation information, ≥1) pieces of product recommendation information, and a sixth step of providing the generated j items of product recommendation information to the user terminal.

본 발명에 따르면, 상기 제1 단계는, 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석하는 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보와 각 이미지 분석 알고리즘의 알고리즘 식별정보를 연계하여 저장매체에 저장하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다. According to the present invention, the first step may further include storing, in a storage medium, one or more pieces of keyword information corresponding to a user situation analyzed through each image analysis algorithm and algorithm identification information of each image analysis algorithm Lt; / RTI &gt;

본 발명에 따르면, 상기 제2 단계는, 사용자 단말로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 등록받는 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the second step may further include registering the user setting information selected or selected by the user with respect to a user situation in which a product is recommended from the user terminal.

본 발명에 따르면, 상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, in the case where the user setting information is registered, the third step is a step of associating n (1 &lt; = n &lt; / = N) image analysis algorithms to an image analysis algorithm to analyze the registered image.

본 발명에 따르면, 상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 제4 단계는, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, in the case where the user setting information is registered, the third step may include: n (1? N? N) image analysis algorithms associated with a sample image matched with the registered image, Determining an image analysis algorithm to be analyzed, and the fourth step may include analyzing the analysis result obtained by analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms and the user setting information, And determining i (i? 1) pieces of user context information corresponding to the user conditions to be recommended.

본 발명에 따르면, 상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 제4 단계는, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, in the case where the user setting information is registered, the third step is a step of associating n (1 &lt; = n &lt; / = N) image analysis algorithms to an image analysis algorithm to analyze the registered image, and the fourth step may include analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms And analyzing a result of the analysis and the user setting information to identify i (i? 1) pieces of user situation information corresponding to a user situation in which a product is recommended.

본 발명에 따르면, 상기 i개의 사용자 상황 정보는, 사용자에게 발생할 이벤트 정보, 사용자에게 필요한 상품 분류 정보, 사용자에게 필요한 상품 수량 정보, 사용자에게 상품이 필요한 시기 정보, 사용자에게 상품이 필요한 위치 정보, 사용자가 접근 가능한 위치 정보, 사용자의 상품 구매 예산 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the i user situation information includes at least one of event information to be generated by a user, product classification information required for a user, quantity of goods quantity required for a user, information about when a product is needed for a user, And information on at least one of product purchase budget information of the user.

본 발명에 따르면, 상기 j개의 상품 추천 정보를 제공받은 사용자 단말로부터 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보를 추가 등록받는 제7 단계와, 상기 추가 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n'(1≤n'≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 제8 단계와, 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 제9 단계와, 상기 판별된 i'개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장을 추천하는 정보를 하나 이상 포함하는 j'(j'≥1)개의 상품 추천 정보를 생성하는 제10 단계와, 상기 사용자 단말로 상기 생성된 j'개의 상품 추천 정보를 제공하는 제11 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for providing information on a user, comprising the steps of: receiving additional user setting information for a user situation from a user terminal provided with the j recommendation information; n '(1? n? N) image analysis algorithms using an image analysis algorithm to analyze the registered image; and analyzing the registered image through the determined n' (I '&gt; = 1) user context information corresponding to a user situation in which a product is to be recommended; and a determination step of determining, based on the determined i' (J''1) pieces of product recommendation information including at least one piece of information recommending a product or an offline store, A first stage 11 to provide the generated j 'of product recommendations words may further include.

본 발명에 따르면, 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘은, 상기 n개의 이미지 분석 알고리즘과 다른 이미지 분석 알고리즘을 적어도 하나 이상 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the n 'number of image analysis algorithms may include at least one or more image analysis algorithms different from the n image analysis algorithms.

본 발명에 따르면, 상기 i'개의 사용자 상황 정보는, 상기 i개의 사용자 상황 정보와 다른 사용자 상황에 대한 정보를 적어도 하나 이상 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the i 'pieces of user context information may include at least one of the i pieces of user context information and information about other user contexts.

본 발명에 따르면, 상기 j'개의 상품 추천 정보는, 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 상품과 다른 상품을 추천하는 정보와 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 오프라인 매장과 다른 오프라인 매장을 추천하는 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the j 'pieces of commodity recommendation information may include information recommending a commodity different from the commodity included in the j commodity recommendation information, recommending a different in-store than the in-line commodity included in the j commodity recommendation information And at least one of the information.

본 발명에 따르면, 상기 제9 단계는, 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to the present invention, the ninth step may include analyzing the analysis result obtained by analyzing the registered image through the determined n 'image analysis algorithms and the user setting information, (i '&gt; = 1) pieces of user context information.

본 발명에 따르면, 사용자가 등록하는 이미지를 분석하여 사용자의 상황에 부합되는 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 사용자에게 필요한 상품이나 서비스를 추천해주는 이점이 있다.According to the present invention, there is an advantage that an image registered by a user is analyzed, information corresponding to a user's situation is extracted, and a necessary product or service is recommended to the user by using the extracted information.

도 1은 본 발명에 따른 이미지를 이용한 상품 추천 시스템의 기능 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 방법에 따른 추가 사용자 설정 정보를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.1 is a diagram showing a functional configuration of a product recommendation system using an image according to the present invention.
2 is a diagram illustrating a process of recommending a product using an image according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a process of recommending a product using an image according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of recommending a product using an image according to another embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a process of recommending a product using additional user setting information according to an embodiment of the present invention.

이하 첨부된 도면과 설명을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 다만, 하기에 도시되는 도면과 후술되는 설명은 본 발명의 특징을 효과적으로 설명하기 위한 여러 가지 방법 중에서 바람직한 실시 방법에 대한 것이며, 본 발명이 하기의 도면과 설명만으로 한정되는 것은 아니다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. It should be understood, however, that the drawings and the following detailed description are exemplary and explanatory and are intended to provide further explanation of the invention, and are not to be construed as limiting the present invention.

즉, 하기의 실시예는 본 발명의 수 많은 실시예 중에 바람직한 합집합 형태의 실시예 예에 해당하며, 하기의 실시예에서 특정 구성(또는 단계)를 생략하는 실시예, 또는 특정 구성(또는 단계)에 구현된 기능을 특정 구성(또는 단계)로 분할하는 실시예, 또는 둘 이상의 구성(또는 단계)에 구현된 기능을 어느 하나의 구성(또는 단계)에 통합하는 실시예, 특정 구성(또는 단계)의 동작 순서를 교체하는 실시예 등은, 하기의 실시예에서 별도로 언급하지 않더라도 모두 본 발명의 권리범위에 속함을 명백하게 밝혀두는 바이다. 따라서 하기의 실시예를 기준으로 부분집합 또는 여집합에 해당하는 다양한 실시예들이 본 발명의 출원일을 소급받아 분할될 수 있음을 분명하게 명기하는 바이다.In other words, the following embodiments correspond to the preferred embodiment of the preferred embodiment of the present invention. In the following embodiments, a specific configuration (or step) is omitted, or a specific configuration (or step) (Or steps), or an embodiment that incorporates functions implemented in more than one configuration (or step) into any one configuration (or step), a particular configuration (or step) It will be apparent that the present invention is not limited to the embodiments described below. Therefore, it should be clearly stated that various embodiments corresponding to subsets or combinations based on the following embodiments can be subdivided based on the filing date of the present invention.

또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 발명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The terms used below are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed according to the intention of the user, the intention or the custom of the operator. Therefore, the definition should be based on the contents throughout the present invention.

결과적으로, 본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 효율적으로 설명하기 위한 일 수단일 뿐이다.As a result, the technical idea of the present invention is determined by the claims, and the following embodiments are merely means for effectively explaining the technical idea of the present invention to a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs Only.

도면1은 본 발명에 따른 이미지를 이용한 상품 추천 시스템의 기능 구성을 도시한 도면이다.1 is a functional block diagram of a product recommendation system using an image according to the present invention.

보다 상세하게 본 도면1은 사용자가 필요한 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하면, 상기 등록하는 이미지를 분석하여 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 사용자에게 추천하는 시스템의 간단한 기능 구성을 도시한 것으로서, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면1을 참조 및/또는 변형하여 상기 이미지를 이용한 상품 추천 시스템의 간단한 구성에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 포함하여 이루어지며, 본 도면1에 도시된 실시 방법만으로 그 기술적 특징이 한정되지 아니한다. 1, when a user registers an image to receive a recommended product or service, the user analyzes the registered image to automatically determine the user's situation, finds a product or service suitable for the user's situation, The present invention can be applied to a simple configuration of a product recommendation system using the image by referring to and / or modifying the figure 1 if the person skilled in the art is familiar with the simple functional configuration of the system recommended by the user However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications may be made without departing from the scope of the present invention.

도면1을 참조하면, 상기 이미지를 이용한 상품 추천 시스템은, 상품 또는 서비스를 추천받고자 하는 사용자가 운용하는 사용자 단말(145)과, 상기 사용자 단말(145)을 통해 상기 사용자가 등록하는 하나 이상의 이미지를 소정의 이미지 분석 알고리즘에 의해 분석하여 상기 사용자의 사용자 상황을 판별하고, 상기 판별된 사용자 상황에 대응하는 상품 또는 서비스를 추천하는 운영서버(100)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, the product recommendation system using the image includes a user terminal 145 operated by a user to receive a product or a service, and a user terminal 145 that receives one or more images registered by the user through the user terminal 145 And an operation server 100 for analyzing a user's situation by a predetermined image analysis algorithm and recommending a product or service corresponding to the determined user situation.

상기 사용자 단말(145)는 상기 사용자가 운용하는 유선 단말 또는 무선 단말을 포함하며, 상기 사용자는 상기 사용자 단말(145)을 통해 상기 운영서버(100)에 접속하여 상기 사용자가 추천받기 위한 소정의 이미지를 등록할 수 있다.The user terminal 145 includes a wired terminal or a wireless terminal operated by the user, and the user accesses the operation server 100 through the user terminal 145 to receive a predetermined image Can be registered.

도면1을 참조하면, 상기 운영서버(100)는 샘플이미지 저장부(105)와, 이미지 등록부(110)와, 설정정보 등록부(115)와, 이미지 분석부(120)와, 상황정보 판별부(125)와, 상품추천정보 생성부(130)와, 상품추천정보 제공부(135)를 구비하여 구성될 수 있다.1, the operation server 100 includes a sample image storage unit 105, an image registration unit 110, a setting information registration unit 115, an image analysis unit 120, a situation information determination unit 125, a product recommendation information generating unit 130, and a product recommendation information providing unit 135.

상기 샘플이미지 저장부(105)는 상품을 추천받기 위해 사용자로부터 등록될 이미지를 분석하여 상기 사용자의 사용자 상황을 판별하기 위한 N(N≥1)개의 이미지 분석 알고리즘을 식별하는 알고리즘 식별정보와 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석할 이미지를 선별하기 위한 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지를 연계하여 저장매체(140)에 저장할 수 있다.The sample image storage unit 105 analyzes the image to be registered from the user in order to receive the recommendation of the product, and stores algorithm identification information for identifying N (N? 1) image analysis algorithms for determining the user status of the user, One or more sample images for each of the N image analysis algorithms for sorting the image to be analyzed through the analysis algorithm may be stored in the storage medium 140 in association with each other.

또한, 상기 샘플이미지 저장부(105)는 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석하는 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보와 각 이미지 분석 알고리즘의 알고리즘 식별정보를 연계하여 저장매체(140)에 저장하는 것이 가능하다.In addition, the sample image storage unit 105 may store one or more keyword information corresponding to a user situation analyzed through each image analysis algorithm and algorithm identification information of each image analysis algorithm in the storage medium 140 Do.

상기 이미지 등록부(110)는 상기 샘플이미지 저장부(105)를 통해 상기 알고리즘 식별정보와 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지가 저장매체(140)에 저장된 이후, 상기 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받을 수 있다.The image registration unit 110 stores the algorithm identification information and one or more sample images for each image analysis algorithm in the storage medium 140 through the sample image storage unit 105, At least one image to be analyzed for risk can be registered.

상기 설정정보 등록부(115)는 상기 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받는 과정에서, 상기 사용자 단말(145)로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 등록받을 수 있다.The setting information registration unit 115 registers the at least one image to be analyzed in order to recommend a product from the user terminal 145. The setting information registration unit 115 registers the setting information of the user The selected user setting information can be registered.

여기서, 상기 사용자 설정 정보는, 상기 사용자가 원하는 상품 또는 서비스와 관련된 이벤트, 시기(날짜), 위치(장소), 예산(비용), 특정 상품 또는 서비스 분류 등을 하나 이상 포함할 수 있다.Here, the user setting information may include at least one of an event, a date, a location, a budget, a specific product, or a service classification related to the desired product or service.

상기 이미지 분석부(120)는 상기 이미지 등록부(110)를 통해 상기 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받은 이후, 상기 등록된 이미지와 상기 저장매체(140)에 저장된 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하여 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인할 수 있다.The image analysis unit 120 may register at least one image to be analyzed for recommendation of goods from the user terminal 145 through the image registration unit 110, And compare one or more sample images of the stored N image analysis algorithms to identify one or more sample images that match the registered image.

또한, 상기 이미지 분석부(120)는 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정할 수 있다.In addition, the image analyzer 120 may determine n (1? N? N) image analysis algorithms associated with the identified one or more sample images with an image analysis algorithm to analyze the registered images.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 이미지 분석부(120)는 상기 설정정보 등록부(115)를 통해 상기 사용자의 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, when the user setting information of the user is registered through the setting information registering unit 115, the image analyzing unit 120 registers the registered image in association with the sample image matched with the registered image, N (1? N? N) image analysis algorithms associated with the keyword information matched with the user setting information may be determined by an image analysis algorithm to analyze the registered image.

상기 상황정보 판별부(125)는 상기 이미지 분석부(120)를 통해 상기 사용자 단말(145)로부터 등록된 이미지를 분석할 n개의 이미지 분석 알고리즘이 결정되면, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별할 수 있다.When the n image analysis algorithms for analyzing the image registered from the user terminal 145 are determined through the image analysis unit 120, the situation information determination unit 125 determines whether the n image analysis algorithms I (i? 1) pieces of user context information corresponding to the user situation in which the product is recommended by analyzing the registered image.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 상황정보 판별부(125)는 상기 설정정보 등록부(115)를 통해 상기 사용자의 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 이미지 분석부(120)를 통해 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘이 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정되면, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하도록 할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, when the user setting information of the user is registered through the setting information registering unit 115, the situation information determining unit 125 determines whether the registered image (1? N? N) image analysis algorithms associated with a matching sample image are determined by an image analysis algorithm to analyze the registered image, the registered image is analyzed through the determined n image analysis algorithms The analysis result and the user setting information may be combined and analyzed to identify i (i? 1) pieces of user situation information corresponding to a user situation in which a product is recommended.

본 발명의 다른 실시 방법에 따르면, 상기 상황정보 판별부(125)는 상기 설정정보 등록부(115)를 통해 상기 사용자의 사용자 설정 정보를 등록받은 경우, 상기 이미지 분석부(120)를 통해 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘이 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정되면, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하도록 할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, when the user setting information of the user is registered through the setting information registering unit 115, the context information determining unit 125 determines whether the registered user information is registered through the image analyzing unit 120 If n (1? N? N) image analysis algorithms associated with keyword information matched with the registered user setting information in association with a sample image matched with an image are determined by an image analysis algorithm to analyze the registered image, The analysis result analyzing the registered image through the n image analysis algorithms determined above and the user setting information are combined and analyzed to determine i (i? 1) pieces of user situation information corresponding to a user situation in which a product is recommended .

여기서, 상기 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보는 상기 사용자에게 발생할 이벤트 정보, 상기 사용자에게 필요한 상품 분류 정보, 상기 사용자에게 필요한 상품 수량 정보, 상기 사용자에게 상품이 필요한 시기 정보, 상기 사용자에게 상품이 필요한 위치 정보, 상기 사용자가 접근 가능한 위치 정보, 상기 사용자의 상품 구매 예산 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Herein, the i pieces of user situation information corresponding to the user situation in which the product is recommended may include event information to be generated by the user, product classification information necessary for the user, quantity of goods quantity required for the user, The location information of the user, the position information of the user, the information of the purchase budget of the user, and the like.

상기 상품추천정보 생성부(130)는 상기 상황정보 판별부(125)를 통해 상기 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성할 수 있다.If the i user context information corresponding to the user context is determined through the context information determination unit 125, the product recommendation information generation unit 130 generates a recommendation information item (J &gt; = 1) pieces of product recommendation information including at least one item of goods or information about the offline store necessary for the goods store.

상기 상품추천정보 제공부(135)는 상기 상품추천정보 생성부(130)를 통해 상기 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j개의 상품 추천 정보가 생성되면, 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공할 수 있다.When the product recommendation information providing unit 135 generates j items of product recommendation information including at least one item of goods or information about the offline store necessary for the user through the product recommendation information generating unit 130, The user terminal 145 may provide the generated j items of product recommendation information.

한편, 본 발명에 따르면, 상기 운영서버(100)는 설정정보 등록부(115)와, 이미지 분석부(120)와, 상황정보 판별부(125)와, 상품추천정보 생성부(130)와, 상품추천정보 제공부(135)를 더 구비하여 구성될 수 있다.According to the present invention, the operation server 100 includes a configuration information registration unit 115, an image analysis unit 120, a situation information determination unit 125, a product recommendation information generation unit 130, The recommendation information providing unit 135 may be further provided.

상기 설정정보 등록부(115)는 상기 j개의 상품 추천 정보를 제공받은 사용자 단말(145)로부터 사용자의 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보를 추가 등록받을 수 있다.The setting information registration unit 115 may additionally register additional user setting information for the user's status from the user terminal 145 provided with the j product recommendation information.

상기 이미지 분석부(120)는 상기 설정정보 등록부(115)를 통해 상기 사용자 단말(145)로부터 상기 사용자의 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보가 추가 등록되면, 상기 추가 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n'(1≤n'≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정할 수 있다.When additional user setting information for the user status of the user is additionally registered from the user terminal 145 through the setting information registering unit 115, the image analyzing unit 120 matches the additionally registered user setting information N '(1? N? N) image analysis algorithms associated with the keyword information may be determined by an image analysis algorithm to analyze the registered image.

여기서, 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘은 상기 n개의 이미지 분석 알고리즘과 다른 이미지 분석 알고리즘을 적어도 하나 이상 포함할 수 있다.Here, the n 'number of image analysis algorithms may include at least one or more image analysis algorithms different from the n image analysis algorithms.

상기 상황정보 판별부(125)는 상기 이미지 분석부(120)를 통해 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘이 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정되면, 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별할 수 있다.If the n 'number of image analysis algorithms are determined by the image analysis unit 120 to analyze the registered image through the image analysis unit 120, the context information determination unit 125 determines whether the n' (I '&gt; = 1) pieces of user context information corresponding to the user context in which the product is recommended by analyzing the registered image.

여기서, 상기 i'개의 사용자 상황 정보는 상기 i개의 사용자 상황 정보와 다른 사용자 상황에 대한 정보를 적어도 하나 이상 포함할 수 있다.Here, the i 'pieces of user context information may include at least one of the i pieces of user context information and information about different user contexts.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 상황정보 판별부(125)는 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the context information discrimination unit 125 combines the analysis result obtained by analyzing the registered image with the user setting information through the determined n 'image analysis algorithms, I '(i' &gt; = 1) pieces of user situation information corresponding to the situation can be discriminated.

상기 상품추천정보 생성부(130)는 상기 상황정보 판별부(125)를 통해 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i'개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장을 추천하는 정보를 하나 이상 포함하는 j'(j'≥1)개의 상품 추천 정보를 생성할 수 있다.If the i 'pieces of user context information corresponding to the user context in which the goods are to be recommended are determined through the context information determination unit 125, the product recommendation information generation unit 130 may generate the i' (J'1) pieces of product recommendation information that include at least one product or information recommending the offline store necessary for the user in the date and time specified by &quot; j &quot;

여기서, 상기 j'개의 상품 추천 정보는 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 상품과 다른 상품을 추천하는 정보와 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 오프라인 매장과 다른 오프라인 매장을 추천하는 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Here, the j 'pieces of commodity recommendation information may include at least one of information recommending a commodity different from a commodity included in the j commodity recommendation information, information recommending an in-line commodity included in the j commodity recommendation information, And the like.

상기 상품추천정보 제공부(135)는 상기 상품추천정보 생성부(130)를 통해 상기 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장을 추천하는 정보를 하나 이상 포함하는 j'개의 상품 추천 정보가 생성되면, 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j'개의 상품 추천 정보를 제공할 수 있다.When the commodity recommendation information providing unit 135 generates j 'pieces of commodity recommendation information including at least one piece of information recommending at least one commodity or in-store recommendation to the user through the commodity recommendation information generating unit 130 , And may provide j 'pieces of product recommendation information to the user terminal 145.

도면2는 본 발명의 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a process of recommending a product using an image according to an embodiment of the present invention.

보다 상세하게 도면2는 상기 도면1에 도시된 운영서버(100)를 통해 사용자가 필요한 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하면, 상기 등록하는 이미지를 분석하여 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 상기 사용자에게 추천하는 과정을 도시한 것으로서, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면2를 참조 및/또는 변형하여 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 포함하여 이루어지며, 본 도면2에 도시된 실시 방법만으로 그 기술적 특징이 한정되지 아니한다. In more detail, FIG. 2 illustrates an example of a method of automatically registering an image in order to receive a recommended product or service from a user through the operation server 100 shown in FIG. 1, And referring to the relevant offline shop and recommending the product to the user. It will be understood by those skilled in the art that the present invention can be implemented by referring to and / It is to be understood that the present invention may be embodied in all of the modes encompassed by the appended claims. The technical features of the present invention are limited only by the method shown in FIG. 2 No.

도면2를 참조하면, 도시된 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정은, 상기 운영서버(100)에서 소정의 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 사용자로부터 등록될 이미지를 분석하여 상기 사용자의 사용자 상황을 판별하기 위한 N(N≥1)개의 이미지 분석 알고리즘을 식별하는 알고리즘 식별정보와 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석할 이미지를 선별하기 위한 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지를 연계하여 저장매체(140)에 저장하는 과정으로부터 개시될 수 있다(200).Referring to FIG. 2, in the process of recommending a product using the image shown in FIG. 1, the operation server 100 analyzes an image to be registered by a user to receive a recommendation of a predetermined product or service, And one or more sample images for each of the N image analysis algorithms for sorting the image to be analyzed through each image analysis algorithm are stored in the storage medium 140 in association with the algorithm identification information for identifying N (N &gt; = 1) (200). &Lt; / RTI &gt;

상기 운영서버(100)는 상기 샘플 이미지를 저장하는 과정에서, 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석하는 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보를 경우에 따라 저장할 수 있다.In the process of storing the sample image, the operation server 100 may store one or more pieces of keyword information corresponding to a user situation analyzed through each image analysis algorithm.

만약, 상기 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보가 필요하거나 존재하는 경우, 상기 운영서버(100)는 상기 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석하는 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보와 각 이미지 분석 알고리즘의 알고리즘 식별정보를 연계하여 저장매체(140)에 저장한다(205).If one or more keyword information corresponding to the user status is required or exists, the operating server 100 may determine whether or not one or more pieces of keyword information corresponding to a user situation to be analyzed through the respective image analysis algorithms, The algorithm identification information is linked and stored in the storage medium 140 (205).

상기 운영서버(100)는 상기 알고리즘 식별정보와 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지가 저장매체(140)에 저장된 이후, 상기 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 수신하여 등록받는다(210).The operating server 100 receives at least one image to be analyzed for product recommendation from the user terminal 145 after one or more sample images for the algorithm identification information and the image analysis algorithm are stored in the storage medium 140 (210).

이 때, 상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 더 등록받을 수 있으며, 상기 사용자 설정 정보를 등록받는 경우에 대한 실시 과정은 하기의 도면3, 도면4를 통해 기술하기로 한다.At this time, the operation server 100 may further register the user setting information inputted or selected by the user with respect to the user condition to receive a product recommendation from the user terminal 145. When the user setting information is registered, The implementation process will be described with reference to FIG. 3 and FIG. 4 below.

본 발명에 따르면, 상기 사용자 설정 정보는, 상기 사용자가 원하는 상품 또는 서비스와 관련된 이벤트, 시기(날짜), 위치(장소), 예산(비용), 특정 상품 또는 서비스 분류 등을 하나 이상 포함할 수 있다.According to the present invention, the user setting information may include at least one of an event, a date (date), a location (location), a budget (cost), a specific commodity or a service classification related to a desired commodity or service .

상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받은 이후, 상기 등록된 이미지와 상기 저장매체(140)에 저장된 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하고(215), 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인한다(220).After the operation server 100 registers at least one image to be analyzed for product recommendation from the user terminal 145, the operation server 100 stores the registered image and a sample image by N image analysis algorithms stored in the storage medium 140 (215), and identifies (220) one or more sample images that match the registered image.

그리고, 상기 운영서버(100)는 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정한다(225).Then, the operation server 100 determines (225) image analysis algorithms of n (1? N? N) associated with the identified one or more sample images with an image analysis algorithm to analyze the registered images.

상기 사용자 단말(145)로부터 등록된 이미지를 분석할 n개의 이미지 분석 알고리즘이 결정되면, 상기 운영서버(100)는 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하고(230), 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별한다(235).Once n image analysis algorithms for analyzing the registered image from the user terminal 145 are determined, the operating server 100 analyzes 230 the registered image through the determined n image analysis algorithms, I (i? 1) pieces of user context information corresponding to the user context to be recommended (235).

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보는 상기 사용자에게 발생할 이벤트 정보, 상기 사용자에게 필요한 상품 분류 정보, 상기 사용자에게 필요한 상품 수량 정보, 상기 사용자에게 상품이 필요한 시기 정보, 상기 사용자에게 상품이 필요한 위치 정보, 상기 사용자가 접근 가능한 위치 정보, 상기 사용자의 상품 구매 예산 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, i user situation information corresponding to a user situation in which the product is recommended may include event information to be generated by the user, product classification information necessary for the user, Information on time required for the product, location information required for the user, location information accessible by the user, and information on purchase budget of the user.

상기 운영서버(100)는 상기 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성한다(240).If the i user state information corresponding to the user situation is determined, the operation server 100 stores information on at least one commodity or in-store information necessary for the user within a designated time based on the determined i user state information J (j? 1) pieces of product recommendation information including at least one item (240).

그리고, 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공한다(245).Then, the user terminal 145 provides the generated j product recommendation information (245).

도면3은 본 발명의 다른 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a process of recommending a product using an image according to another embodiment of the present invention.

보다 상세하게 도면3은 상기 도면1에 도시된 운영서버(100)를 통해 사용자가 필요한 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하는 과정에서, 상기 사용자의 사용자 상황에 대한 사용자 설정 정보를 더 등록받고, 상기 등록된 이미지와 매칭되는 샘플 이미지와 연계된 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 이미지를 분석하고, 상기 이미지를 분석한 결과와 상기 사용자 설정 정보를 이용하여 상기 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 상기 사용자에게 추천하는 과정을 도시한 것으로서, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면3을 참조 및/또는 변형하여 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 포함하여 이루어지며, 본 도면3에 도시된 실시 방법만으로 그 기술적 특징이 한정되지 아니한다. More specifically, in FIG. 3, in the process of registering an image for recommending goods or services required by the user through the operation server 100 shown in FIG. 1, the user setting information for the user status of the user is further registered , Analyzes the image through an image analysis algorithm associated with a sample image matched with the registered image, automatically determines the user's situation using the result of analyzing the image and the user setting information, And referring to the relevant offline shop and recommending the same to the user. It is to be understood that those skilled in the art can refer to and / or modify the FIG. 3 to use the image The present invention is not limited thereto, The present invention is not limited to the above-described embodiments.

도면3을 참조하면, 도시된 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정은, 상기 도면2의 과정 중, 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받는 과정에서, 상기 사용자 단말(145)로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 더 등록받는 과정으로부터 개시될 수 있다(300).Referring to FIG. 3, in the process of recommending a product using the image shown in FIG. 2, in the process of registering at least one image to be analyzed for recommending a product from the user terminal 145, (300) from the process of further registering the user-entered or selected user setting information with respect to the user situation in which the product is recommended from the user terminal 145. [

이후 상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로부터 등록된 이미지와 상기 저장매체(140)에 저장된 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하고(305), 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인한다(310).Then, the operation server 100 compares (305) the registered images from the user terminal 145 with the sample images of the N image analysis algorithms stored in the storage medium 140 (305) One or more sample images are identified (310).

그리고, 상기 운영서버(100)는 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정한다(315).Then, the operation server 100 determines n (1? N? N) image analysis algorithms associated with the identified one or more sample images with an image analysis algorithm to analyze the registered image (315).

상기 운영서버(100)는 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하고(320), 상기 이미지 분석에 따른 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별한다(325).The operation server 100 analyzes the registered image through the determined n image analysis algorithms (320), analyzes the result of analysis according to the image analysis and the user setting information, And identifies corresponding i (i? 1) pieces of user context information (325).

상기 운영서버(100)는 상기 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성한다(330).If the i user state information corresponding to the user situation is determined, the operation server 100 stores information on at least one commodity or in-store information necessary for the user within a designated time based on the determined i user state information (J? 1) pieces of product recommendation information including at least one item (330).

그리고, 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공한다(335).Then, the user terminal 145 provides the generated j product recommendation information (335).

도면4는 본 발명의 또 다른 실시 방법에 따른 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of recommending a product using an image according to another embodiment of the present invention.

보다 상세하게 도면4는 상기 도면1에 도시된 운영서버(100)를 통해 사용자가 필요한 상품 또는 서비스를 추천받기 위해 이미지를 등록하는 과정에서, 상기 사용자의 사용자 상황에 대한 사용자 설정 정보를 더 등록받고, 상기 등록된 이미지와 매칭되는 샘플 이미지와 연계되면서 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 이미지를 분석하고, 상기 이미지를 분석한 결과와 상기 사용자 설정 정보를 이용하여 상기 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 상기 사용자에게 추천하는 과정을 도시한 것으로서, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면4을 참조 및/또는 변형하여 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 포함하여 이루어지며, 본 도면4에 도시된 실시 방법만으로 그 기술적 특징이 한정되지 아니한다. More specifically, in FIG. 4, in the process of registering an image for recommending a necessary product or service through the operation server 100 shown in FIG. 1, the user setting information on the user status of the user is further registered Analyzing the image through an image analysis algorithm associated with keyword information matched with the user setting information in association with the sample image matched with the registered image, and analyzing the image using the result of analyzing the image and the user setting information And automatically recommending the user to the user by searching for a product, a service, and an associated offline store that is suitable for the user's situation. As a person skilled in the art, To refer to and / or modify a product and recommend the product using the image However, the present invention includes all of the above-described embodiments, and the technical features of the present invention are not limited to those shown in FIG.

도면4를 참조하면, 도시된 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정은, 상기 도면2의 과정 중, 사용자 단말(145)로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받는 과정에서, 상기 사용자 단말(145)로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 더 등록받는 과정으로부터 개시될 수 있다(400).Referring to FIG. 4, in the process of recommending a product using the image shown in FIG. 2, in the process of registering at least one image to be analyzed for product recommendation from the user terminal 145, (400) from the process of further registering the user-entered or selected user setting information with respect to the user situation in which the product is recommended from the user terminal (145).

이후 상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로부터 등록된 이미지와 상기 저장매체(140)에 저장된 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하고(405), 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인한다(410).The operation server 100 compares and analyzes the registered image from the user terminal 145 with the N image analysis algorithm sample images stored in the storage medium 140 in operation 405, One or more sample images are identified (410).

그리고, 상기 운영서버(100)는 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘이 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정한다(415).The operation server 100 associates n (1? N? N) image analysis algorithms associated with the keyword information matched with the registered user setting information in association with the identified one or more sample images, Is determined by the image analysis algorithm to be analyzed (415).

상기 운영서버(100)는 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하고(420), 상기 이미지 분석에 따른 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별한다(425).The operation server 100 analyzes the registered image through the determined n image analysis algorithms 420 and analyzes the result of analysis according to the image analysis and the user setting information to analyze the user And identifies corresponding i (i? 1) pieces of user context information (425).

상기 운영서버(100)는 상기 사용자 상황에 대응하는 i개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성한다(430).If the i user state information corresponding to the user situation is determined, the operation server 100 stores information on at least one commodity or in-store information necessary for the user within a designated time based on the determined i user state information J (j? 1) pieces of product recommendation information including at least one item (430).

그리고, 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공한다(435).Then, the user terminal 145 provides the generated j product recommendation information (435).

도면5는 본 발명의 실시 방법에 따른 추가 사용자 설정 정보를 이용하여 상품을 추천하는 과정을 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating a process of recommending a product using additional user setting information according to an embodiment of the present invention.

보다 상세하게 도면5는 상기 도면2, 도면3, 도면4의 과정에서 사용자 단말(145)로부터 추가로 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보가 등록되는 경우, 상기 추가 등록되는 사용자 설정 정보를 이용하여 상기 사용자의 상황을 자동 판별하고 사용자의 상황에 맞는 상품이나 서비스, 관련 오프라인 매장을 찾아 상기 사용자에게 추천하는 과정을 도시한 것으로서, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 도면5를 참조 및/또는 변형하여 상기 이미지를 이용하여 상품을 추천하는 과정에 대한 다양한 실시 방법을 유추할 수 있을 것이나, 본 발명은 상기 유추되는 모든 실시 방법을 포함하여 이루어지며, 본 도면5에 도시된 실시 방법만으로 그 기술적 특징이 한정되지 아니한다. 5, when additional user setting information for a user situation is additionally registered from the user terminal 145 in the process of FIG. 2, FIG. 3, and FIG. 4, And automatically recommending the status of the user and recommending the user to the user in search of a product, a service, or an associated offline store that is suitable for the user's situation. As a person skilled in the art, 5, the present invention can be applied to various methods for recommending a product using the image. However, the present invention includes all of the above-described embodiments, The technical features thereof are not limited only by the method of implementation.

도면5를 참조하면, 상기 도면2, 도면3, 도면4의 과정을 통해 상기 j개의 상품 추천 정보를 제공받은 사용자 단말(145)로부터 사용자의 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보를 추가 등록받는 과정으로부터 개시될 수 있다(500).Referring to FIG. 5, additional user setting information for a user's state of the user is additionally registered from the user terminal 145 provided with the j items recommendation information through the process of FIG. 2, FIG. 3, (500).

상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로부터 상기 사용자의 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보가 추가 등록되면, 상기 추가 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n'(1≤n'≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정한다(505).If additional user setting information for the user status of the user is additionally registered from the user terminal 145, the operation server 100 may add n '(1 N) &lt; / RTI &gt; N) image analysis algorithms are determined (505) with the image analysis algorithm to analyze the registered image.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘은 상기 n개의 이미지 분석 알고리즘과 다른 이미지 분석 알고리즘을 적어도 하나 이상 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the n 'number of image analysis algorithms may include at least one or more image analysis algorithms different from the n image analysis algorithms.

상기 운영서버(100)는 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘이 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정되면, 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하고(510), 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별한다(515).If the n 'number of image analysis algorithms are determined by the image analysis algorithm to analyze the registered image, the operation server 100 analyzes (510) the registered image through the determined n' number of image analysis algorithms, I '(i' &gt; = 1) pieces of user context information corresponding to the user context in which the product is to be recommended (515).

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 i'개의 사용자 상황 정보는 상기 i개의 사용자 상황 정보와 다른 사용자 상황에 대한 정보를 적어도 하나 이상 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the i 'pieces of user context information may include at least one of the i pieces of user context information and information on other user contexts.

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 운영서버(100)는 상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the operation server 100 analyzes the analysis result of analyzing the registered image through the n 'number of image analysis algorithms and the user setting information, It is possible to determine the corresponding i '(i' &gt; = 1) pieces of user context information.

그리고 상기 운영서버(100)는 상기 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'개의 사용자 상황 정보가 판별되면, 상기 판별된 i'개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장을 추천하는 정보를 하나 이상 포함하는 j'(j'≥1)개의 상품 추천 정보를 생성한다(520).If the i'th user situation information corresponding to the user situation in which the product is recommended is determined, the operation server 100 determines at least one item required for the user within the designated time and date based on the determined i ' (J'1) pieces of commodity recommendation information including at least one piece of information recommending an on-line store or an offline store is generated (520).

본 발명의 실시 방법에 따르면, 상기 j'개의 상품 추천 정보는 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 상품과 다른 상품을 추천하는 정보와 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 오프라인 매장과 다른 오프라인 매장을 추천하는 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the j 'pieces of product recommendation information may include information for recommending a product different from a product included in the j pieces of product recommendation information, information for recommending a product different from an in-line store included in the j product recommendation information And may include at least one of the recommended information.

이후 상기 운영서버(100)는 상기 사용자 단말(145)로 상기 생성된 j'개의 상품 추천 정보를 제공한다(525).Then, the operation server 100 provides the generated j 'pieces of product recommendation information to the user terminal 145 (525).

100 : 운영서버 105 : 샘플이미지 저장부
110 : 이미지 등록부 115 : 설정정보 등록부
120 : 이미지 분석부 125 : 상황정보 판별부
130 : 상품추천정보 생성부 135 : 상품추천정보 생성부
140 : 저장매체 145 : 사용자 단말100: Operation server 105: Sample image storage unit
110: image registration unit 115: setting information registration unit
120: Image analysis unit 125: Situation information determination unit
130: commodity recommendation information generation unit 135: commodity recommendation information generation unit
140: Storage medium 145: User terminal

Claims (12)

사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 방법에 있어서,
상품을 추천받기 위해 사용자로부터 등록될 이미지를 분석하여 사용자 상황을 판별하기 위한 N(N≥1)개의 이미지 분석 알고리즘을 식별하는 알고리즘 식별정보와 각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석할 이미지를 선별하기 위한 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 하나 이상의 샘플 이미지를 연계하여 저장매체에 저장하는 제1 단계;
사용자 단말로부터 상품 추천을 위해 분석될 적어도 하나의 이미지를 등록받는 제2 단계;
상기 등록된 이미지와 N개의 이미지 분석 알고리즘 별 샘플 이미지를 비교 분석하여 상기 등록된 이미지와 매칭되는 하나 이상의 샘플 이미지를 확인하고, 상기 확인된 하나 이상의 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 제3 단계;
상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 제4 단계;
상기 판별된 i개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장에 대한 정보를 하나 이상 포함하는 j(j≥1)개의 상품 추천 정보를 생성하는 제5 단계; 및
상기 사용자 단말로 상기 생성된 j개의 상품 추천 정보를 제공하는 제6 단계;를 포함하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
CLAIMS What is claimed is: 1. A method executed via an operating server in communication with a user terminal,
(N &gt; = 1) image analysis algorithms for analyzing the images to be registered from the user in order to recommend the products, and for identifying images to be analyzed through each image analysis algorithm, A first step of associating one or more sample images for each of the image analysis algorithms with each other and storing them in a storage medium;
A second step of registering at least one image to be analyzed for recommendation from a user terminal;
Comparing the registered image with a sample image for each of the N image analysis algorithms to identify one or more sample images to be matched with the registered image, comparing n (1? N? N) associated with the identified one or more sample images, A third step of determining image analysis algorithms by an image analysis algorithm to analyze the registered image;
A fourth step of analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms to discriminate i (i? 1) pieces of user situation information corresponding to a user situation in which a product is recommended;
A fifth step of generating j (j? 1) pieces of product recommendation information including at least one item or at least one offline store information necessary for the user within a designated time and date based on the determined i user situation information; And
And providing the generated j items of product recommendation information to the user terminal.
제 1항에 있어서, 상기 제1 단계는,
각 이미지 분석 알고리즘을 통해 분석하는 사용자 상황에 대응하는 하나 이상의 키워드 정보와 각 이미지 분석 알고리즘의 알고리즘 식별정보를 연계하여 저장매체에 저장하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
2. The method according to claim 1,
Further comprising the step of associating at least one keyword information corresponding to a user situation analyzed through each image analysis algorithm with algorithm identification information of each image analysis algorithm and storing the linked information in a storage medium .
제 2항에 있어서, 상기 제2 단계는,
사용자 단말로부터 상품을 추천받을 사용자 상황에 대해 사용자가 입력 또는 선택한 사용자 설정 정보를 등록받는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
3. The method according to claim 2,
Further comprising the step of registering the user setting information selected or input by the user with respect to a user situation in which the product is recommended from the user terminal.
제 3항에 있어서,
상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우,
상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method of claim 3,
If the user setting information is registered,
In the third step, n (1? N? N) image analysis algorithms associated with keyword information matched with the registered user setting information, in association with the sample image matched with the registered image, And determining an image analysis algorithm to be analyzed.
제 3항에 있어서,
상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우,
상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하고,
상기 제4 단계는, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method of claim 3,
If the user setting information is registered,
Wherein the third step includes determining n (1? N? N) image analysis algorithms associated with the sample image matched with the registered image as an image analysis algorithm to analyze the registered image,
The fourth step is a step of analyzing the analysis result obtained by analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms and the user setting information in order to analyze the combination of i (i &gt; 1) users And determining status information based on the image information.
제 3항에 있어서,
상기 사용자 설정 정보를 등록받은 경우,
상기 제3 단계는, 상기 등록된 이미지와 매칭된 샘플 이미지와 연계되면서 상기 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n(1≤n≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하고,
상기 제4 단계는, 상기 결정된 n개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i(i≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method of claim 3,
If the user setting information is registered,
In the third step, n (1? N? N) image analysis algorithms associated with keyword information matched with the registered user setting information, in association with the sample image matched with the registered image, Determining an image analysis algorithm to be analyzed,
The fourth step is a step of analyzing the analysis result obtained by analyzing the registered image through the determined n image analysis algorithms and the user setting information in order to analyze the combination of i (i &gt; 1) users And determining status information based on the image information.
제 1항에 있어서, 상기 i개의 사용자 상황 정보는,
사용자에게 발생할 이벤트 정보, 사용자에게 필요한 상품 분류 정보, 사용자에게 필요한 상품 수량 정보, 사용자에게 상품이 필요한 시기 정보, 사용자에게 상품이 필요한 위치 정보, 사용자가 접근 가능한 위치 정보, 사용자의 상품 구매 예산 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
2. The method according to claim 1,
Information on the amount of goods required for the user, information on the time required for the product to the user, location information required for the user, location information accessible by the user, information on the purchase budget of the user, Wherein the information includes at least one piece of information.
제 1항에 있어서,
상기 j개의 상품 추천 정보를 제공받은 사용자 단말로부터 사용자 상황에 대한 별도의 사용자 설정 정보를 추가 등록받는 제7 단계;
상기 추가 등록된 사용자 설정 정보와 매칭된 키워드 정보와 연계된 n'(1≤n'≤N)개의 이미지 분석 알고리즘을 상기 등록된 이미지를 분석할 이미지 분석 알고리즘으로 결정하는 제8 단계;
상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 제9 단계;
상기 판별된 i'개의 사용자 상황 정보를 근거로 지정된 일시 내에 사용자에게 필요한 적어도 하나의 상품이나 오프라인 매장을 추천하는 정보를 하나 이상 포함하는 j'(j'≥1)개의 상품 추천 정보를 생성하는 제10 단계; 및
상기 사용자 단말로 상기 생성된 j'개의 상품 추천 정보를 제공하는 제11 단계;를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method according to claim 1,
A seventh step of receiving additional user setting information for a user situation from the user terminal provided with the j product recommendation information;
An eighth step of determining n '(1? N? N) image analysis algorithms associated with the keyword information matched with the further registered user setting information as an image analysis algorithm to analyze the registered image;
A ninth step of analyzing the registered image through the n 'number of image analysis algorithms to discriminate i' (i '&gt; = 1) pieces of user context information corresponding to a user situation in which a product is recommended;
(J '? 1) pieces of product recommendation information including at least one piece of information recommending at least one product or an offline store necessary for the user in a designated date and time based on the determined i' pieces of user situation information Step 10; And
And providing the generated j 'items of product recommendation information to the user terminal.
제 8항에 있어서, 상기 n'개의 이미지 분석 알고리즘은,
상기 n개의 이미지 분석 알고리즘과 다른 이미지 분석 알고리즘을 적어도 하나 이상 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
9. The method of claim 8, wherein the n '
Wherein the image recommendation method comprises at least one of n image analysis algorithms and other image analysis algorithms.
제 8항에 있어서, 상기 i'개의 사용자 상황 정보는,
상기 i개의 사용자 상황 정보와 다른 사용자 상황에 대한 정보를 적어도 하나 이상 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
9. The method according to claim 8, wherein the i '
Wherein at least one of the i user status information and the user status information is different from the i user status information.
제 8항에 있어서, 상기 j'개의 상품 추천 정보는,
상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 상품과 다른 상품을 추천하는 정보와 상기 j개의 상품 추천 정보에 포함된 오프라인 매장과 다른 오프라인 매장을 추천하는 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method according to claim 8, wherein the j '
Information on recommendation of a product different from a product included in the j product recommendation information and information recommending an offline store and a different offline store included in the j product recommendation information, How to recommend products using images.
제 1항에 있어서, 상기 제9 단계는,
상기 결정된 n'개의 이미지 분석 알고리즘을 통해 상기 등록된 이미지를 분석한 분석 결과와 상기 사용자 설정 정보를 조합 분석하여 상품을 추천받을 사용자 상황에 대응하는 i'(i'≥1)개의 사용자 상황 정보를 판별하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 상품 추천 방법.
The method as claimed in claim 1,
(I '&gt; = 1) pieces of user context information corresponding to a user situation in which a product is recommended, by analyzing a combination of the analysis result obtained by analyzing the registered image and the user setting information through the determined n' And determining a product recommendation method using the image.
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