KR20200066970A - 고객의 보유 패션 아이템 기반 맞춤형 자동 코디 제안과 상품 추천 시스템과 서비스 방법 및 정보 관리 시스템 - Google Patents

고객의 보유 패션 아이템 기반 맞춤형 자동 코디 제안과 상품 추천 시스템과 서비스 방법 및 정보 관리 시스템 Download PDF

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Abstract

실시예는 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보 기반 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법에 관한 것이다.
구체적으로는 이러한 서비스 방법은 다수의 상이한 패션 이미지의 코디 정보를 수집해서 축적한다. 그리고, 사용자의 모바일 단말에 설치된 모바일앱에 의해 사용자의 보유 패션 아이템을 입력받아 수집해서, 개인의 패션 아이템이 실시간으로 개인별로 취합되도록 한다.
그리고 나서, 그 모바일앱에서 또한 취향과 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등의 프로필 정보를 사용자별로 추출시 수집한다.
그래서, 이러한 패션 이미지의 코디 정보에 따라 보유 패선 아이템의 정보 및 취향과 퍼스널 컬러 등의 프로필 정보로 고객의 보유 패션 아이템을 매칭하는 미리 설정된 포맷으로 데일리 코디를 제안하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 이를 통해 고객의 보유 패션 아이템의 정보와 고객 취향과 퍼스널컬러 등의 프로필 정보에 맞는 개인화된 코디 제안 및 맞춤형 상품을 추천함으로써, 고객이 보유하고 있는 옷 등을 기반으로 스타일과 제품을 추천하는 맞춤형 패션 서비스를 제공한다.

Description

고객의 보유 패션 아이템 기반 맞춤형 자동 코디 제안과 상품 추천 시스템과 서비스 방법 및 정보 관리 시스템{Method and system for automatic, customized outfit coordination, product recommendation and information management based on user's fashion item possession and preference}
본 명세서에 개시된 내용은 고객의 취향 등의 정보를 분석하여 코디와 상품을 추천하는 기술에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
일반적으로, 옷을 입고 활용하는 사용자에게 집중하여 개인화된 코디 서비스 제공을 한다. 그런데, 이러한 경우 개인 코디 서비스에 대한 니즈와 관심도가 높은 반면 기존의 패션 관련 서비스는 제품 판매를 위한 가격 위주의 커머스 영역에만 집중하고 있다.
또한, 의류 쇼핑 시 29%는 온라인상의 유행, 가격에 이끌려 충동적으로 구매를 하고 있으며, 이는 반품률과 입지 않는 옷이 늘어나는 주된 이유이다. 그리고, 또한 온라인 의류 쇼핑을 하는 과정에서 수많은 제품 정보는 선택의 어려움과 피로감을 느끼게 하는 등의 불편함이 존재한다.
그래서, 개인에게 맞는 옷을 구매하는 과정뿐만 아니라, 옷을 입고 활용하는 과정에서 생기는 불편함이 있다.
예를 들어, 외출이 많은 대학생 및 매일 출근을 하는 직장인 대부분은 옷장 앞에서 옷을 고민하며, 개인 코디 서비스에 대한 관심과 니즈가 높다.
이와 같은 문제를 해결할 수 있는 맞춤형 코디 서비스에 대한 수요가 확대되고 있는 트렌드에 비해 기존 1:1 스타일링 서비스, 퍼스널 쇼퍼 서비스의 경우 개인에게 초점을 맞춰 제공되지만 오프라인 위주로 별도의 컨설팅 비용이 들며, 다양한 상품을 추천받는 데 한계가 있어 고객 입장에서는 지속적으로 서비스를 이용하는 것에 한계가 있다.
또한, 옷을 관리하는 목적으로 제공되는 옷장관련 서비스의 경우 앱을 통해 사진으로 찍어 이미지를 보관하는 수준이고, 단순 흥미, 재미 위주의 서비스가 대부분이며 개인화된 코디 서비스를 제공받기 어렵다.
그리고, 패션 블로그를 운영하면서 이루어진 현장 경험에 비추어 보면, 팔로워들이 본인이 보유하고 있는 옷에 관한 코디를 요청하거나, 체형에 따른 스타일 정보, 관심 있는 패션 아이템을 활용한 스타일 정보 요청이 많았었다.
그리고, 한 설문조사에 따르면, 성인 여성의 옷장에는 평균 152가지의 옷이 있는데도, 실제로 착용하는 옷은 44%에 불과한 것으로 나타났다. 또한, 많은 사람이 외출을 준비하는 과정에서 입을 옷에 대해 걱정하고 짜증을 경험하였고, 옷을 고르는 데에 시간을 지나치게 낭비한다고 하였다.
따라서, 최근의 경향에 맞추어서 밀레니얼 세대를 위한 맞춤형 코디 서비스가 필요하며, 주 소비자층인 2030 밀레니얼 세대에게 편의성과 접근성이 높은 서비스를 제공할 필요가 있다.
이는 그 소비자층인 2030 밀레니얼 세대가 REV 소비행태(Reasonable-합리적, Effective-실질적, Valuable-가치지향적) 소비를 추구하고, 외모와 패션에 관심이 많으며, 온라인 쇼핑을 선호하고 맞춤화된 쇼핑을 경험하는 것을 선호해서이다. 이러한 점은 2030세대의 온라인(모바일) 쇼핑 품목이 의류 상품 구매가 활발하는 점을 통해 알 수 있다(여성 : 76% / 남성 : 54%)(출처 : 2017 Target Audience 2030세대의 온라인(모바일) 쇼핑 품목)
이러한 배경이 되는 직접적 등으로 관련된 선행기술은 아래의 특허문헌 등을 통해 알려진 정도이다.
(특허문헌 1) KR1020100041800 A
참고적으로, 이러한 특허문헌 1의 기술은 대화식으로 시스템의 설정을 변경하는 정도이며, 이를 통해 의류를 착용한 마네킹 등의 조명 시스템의 설정을 변경하는 것이다.
개시된 내용은, 고객이 보유하고 있는 옷 등을 기반으로 스타일과 제품을 추천할 수 있도록 고객의 보유 패션 아이템에 의한 챗봇 기반의 고객 취향과 퍼스널컬러에 맞는 개인 스타일리스트의 추천 서비스 방법을 제공하고자 한다.
실시예에 따른 고객의 보유 패션 아이템에 의한 챗봇 기반의 고객 취향과 퍼스널컬러에 맞는 개인 스타일리스트의 추천 서비스 방법은,
패션 코디 데이터베이스와 고객 보유 패션 아이템, 프로필의 사용자 데이터베이스의 생성, 유지 및 이용을 기반으로 한다.
먼저, 다수의 상이한 패션 이미지에서 코디 정보를 분석하여 코디 데이터베이스를 생성한다.
그리고, 고객의 모바일 단말에 설치된 모바일 앱을 통해 실시간으로 입력된 사용자의 보유 패션 아이템을 기반으로 고객의 취향을 분석하고, 고객이 모바일앱을 통해 입력한 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등 프로필 정보를 분석하여 사용자 데이터베이스를 생성한다.
그리고 나서, 패션 코디 데이터베이스의 정보와 사용자 데이터베이스의 보유 패션 아이템을 매칭한다.
또한, 수집된 코디 정보에서 데이터 마이닝을 통해 추출한 코디 패턴 및 알고리즘을 이용하여 사용자에게 데일리 코디제안 및 고객의 요청에 기반한 코디를 제안하는 것을 특징으로 한다.
실시예들에 의하면, 고객의 보유 패션 아이템과 프로필 정보를 분석함으로써 개인화된 코디제안과 상품을 추천하는 맞춤형 패션 서비스를 제공한다.
도 1a는 일실시예에 따른 고객이 보유하고 있는 패션 아이템과 프로필 정보 기반의 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법이 적용된 시스템을 개략적으로 도시한 도면
도 1b는 도 1a의 일실시예에 따른 시스템을 구체화하여 도시한 도면
도 2는 일실시예에 따른 도 1의 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법에 적용된 모바일 단말의 구성을 도시한 도면
도 3은 일실시예에 따른 고객의 보유 패션 아이템과 프로필 정보 기반 개인 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 4는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 사용자 데이터베이스를 설명하기 위한 도면
도 5는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 사용자 보유 패션아이템 정보 입력기준을 설명하기 위한 도면
도 6은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 코디 데이터베이스를 설명하기 위한 도면
도 7은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 패션 이미지의 코디 정보 입력기준을 설명하기 위한 도면
도 8은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 상품 데이터베이스를 설명하기 위한 도면
도 9는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 스타일 분석 및 진단을 설명하기 위한 도면
도 10은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 자동 코디 제안 방법을 설명하기 위한 도면
도 11은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면
도 1a는 일실시예에 따른 고객이 보유하고 있는 패션 아이템과 프로필 정보 기반의 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법이 적용된 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1a에 도시된 바와 같이, 일실시예의 시스템은 사용자의 모바일 단말(100) 및, 그 모바일 단말(100)과 연동해서 사용자의 보유 패션아이템과 프로필 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤화된 코디를 제안하고, 상품을 추천하는 관리 정보처리장치를 포함한다.
그리고, 이러한 경우 일실시예의 시스템은 모바일 단말(100)이 모바일앱을 통하여 옷장에 있는 의류, 신발 등 사용자가 보유한 여러 개의 패션 아이템을 관리 정보처리장치에 제공한다.
또한, 사용자가 모바일 단말에 저장한 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널컬러 등의 프로필 정보를 관리 정보처리장치에 제공한다.
그리고 나서, 모바일 단말(100)은 모바일앱에서 이러한 고객의 보유 패션 아이템의 정보와 프로필 정보를 추출해서 관리 정보처리장치에 제공한다.
그래서 관리 정보처리장치가 이에 따라 사용자에게 개인화된 코디를 제안하고, 맞춤화된 상품을 추천한다.
또한, 이에 더하여 일실시예에 따른 시스템은 코디 제안과 상품 추천시, 사용자의 보유 패션아이템을 기초로 매칭해서 그러한 서비스를 제공할 수 있도록 SNS, 쇼핑몰 등의 패션 이미지에서 추출한 코디 정보를 관리하는 정보처리장치를 포함한다. 이러한 경우, 그 서비스는 예를 들어, 아이템, 스타일, 착용모델 등의 패션 이미지의 코디 정보와 사용자가 보유한 패션 아이템을 매칭해서 이루어진다.
상기 관리 정보처리장치는 고객이 보유하고 있는 의류, 신발 등의 패션 아이템과 프로필 정보 기반으로 개인화된 코디를 제안하고, 맞춤화된 상품을 추천하는 것이다.
구체적으로는, 그 관리 정보처리장치는 먼저 개인화된 코디 서비스를 제공하도록 정한 주기에 미리 등록된 정보처리장치 등의 온라인상에 접속한다. 그 정보처리장치는 예를 들어, SNS 또는 쇼핑몰의 패션 이미지의 코디 정보를 관리하는 정보처리장치, 의류 상품정보를 관리하는 정보처리장치 또는 의류 전문 사이트의 정보처리장치 등이다. 그래서, 그 관리 정보처리장치는 이러한 온라인상의 다수의 상이한 패션 이미지의 코디 정보를 수집하고 등록해서, 다양한 개인별 데일리 코디의 기초 데이터가 축적되도록 한다. 그 후, 이에 따라 상기 관리 정보처리장치는 사용자의 키 조작에 따라 상기 모바일앱에서 패션 아이템 등록시, 예를 들어, 옷장에 있는 의류, 신발장의 신발 등 사용자가 보유한 여러 개의 패션 아이템을 입력받아 수집한다. 그래서 개인이 보유한 패션 아이템이 실시간으로 취합되도록 한다. 또한 관리 정보처리장치는 모바일앱에서 고객이 추가적으로 제공하는 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등의 정보를 수집해서, 개인 스타일 프로필 정보가 취합되도록 한다. 그래서, 관리 정보처리장치는 고객이 보유하고 있는 패션 아이템의 정보와 프로필 정보는,
패션 이미지의 코디 정보에 따라 고객의 보유 패션 아이템을 매칭하는 포맷으로 개인화된 코디 제안 및 맞춤화된 상품 추천 서비스가 되도록 한다. 따라서, 사용자의 보유 패션아이템과 프로필 정보 기반으로 사용자에게 개인화된 데일리 코디를 제안하고 맞춤화된 상품을 추천한다.
도 1b는 도 1a의 일실시예에 따른 시스템을 구체화하여 도시한 도면이다.
그래서, 도 1b의 일실시예에 따른 시스템은 그에 따라 아래의 구성을 구비한다.
(1) 코디 정보의 메타데이터화를 통한 데이터베이스 구축
- 온라인상의 다양한 패션 이미지를 수집하고 패션 이미지를 예를 들어, 종류, 색상, 패턴 등의 아이템별 / 예를 들어, 느낌, 분위기, 핏 등의 스타일 / 예를 들어, 체형 헤어스타일 등의 착용모델의 패션코디 정보를 태그 형식으로 추출한 메타데이터 생성 및 축적으로 된다.
(2) 사용자 옷장의 데이터화
- 사용자가 보유하고 있는 의류 신발 등 예를 들어, 종류, 색상, 패턴 등의 패션 아이템 정보가 시스템적으로 태그 형식으로 추출하여 데이터로 생성된다.
- 보유하고 있는 패션 아이템을 분석하여 예를 들어, 선호하는 색상, 성향, 구매패턴 등의 사용자의 스타일 취향을 파악한다.
(3) 패션코디 정보의 축적된 메타데이터와 사용자가 보유하고 있는 패션 아이템과의 비교분석매칭을 통해 데일리 패션코디 제안 및 맞춤형 제품 추천이 된다.
이러한 바에 따른 일실시예에 따른 도 1의 시스템의 핵심기능은 아래와 같다.
(1) 사용자 옷장의 데이터화를 통한 스타일 분석
- 사용자가 보유하고 있는 의류 신발 등의 패션 아이템을 등록하면 시스템적으로 예를 들어, 종류, 색상, 패턴 등의 각각의 아이템에 대한 정보가 태그 형식으로 입력된 데이터로 생성된다.
- 데이터로 생성된 아이템의 보유현황에 따른 스타일 취향, 선호 색상, 구매패턴 파악이 된다.
- 사용자가 패션 아이템을 등록하는 과정의 불편함과 번거로움을 해소하기 위한 3단계의 프로세스 제공이 된다.
이러한 경우 그 3단계의 프로세서는 아래와 같다.
예를 들어, 그 3단계의 프로세서는 1단계(선택), 2단계(촬영), 3단계(쇼핑)으로 이루어진다.
- 1단계(선택) : 스타일 퀴즈를 통한 취향 파악 후 해당하는 아이템 큐레이션 및 선택과 종류별, 형태별, 색상별, 패턴별 다양한 패션 아이템을 데이터화하여 사용자는 검색을 통해 쉽게 등록
- 2단계(촬영) : 이미지 프로세싱(인공지능)을 활용하여 시스템으로 초점을 맞추고 불필요한 배경(여백)은 제거하고, 자동 화이트밸런스 기능으로 자동 보정(실제 아이템 컬러)
- 3단계(쇼핑) : 사용자가 앱을 통해 제품을 구매하면 구매한 제품에 대한 데이터가 시스템으로 옷장으로 등록
그래서, 이러한 3단계의 프로세스를 통해 사용자가 옷을 등록하는 과정에서 생기는 번거로움과 불편함을 해소한다.
(2) 인공지능을 활용한 맞춤형 코디 제안
- 축적된 패션코디 정보의 메타데이터와 사용자 데이터간의 태그의 일치도 및 유사성상관성 분석(매칭 알고리즘)을 통해 사용자가 보유하고 있는 옷으로 TPO(시간, 장소, 상황)에 최적화된 데일리 코디를 제안
(3) 인공지능을 활용한 맞춤형 제품 추천
- 자체적인 추천 알고리즘이 축적된 패션코디 정보의 메타데이터와 예를 들어, 보유 패션아이템 및 취향 신체사이즈 등의 사용자 데이터를 기반으로 사용자가 보유하고 있는 옷에 어울리거나, 적합한 제품을 추천
도 1b에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 시스템은 그에 따라서 아래의 구성으로 이루어진다.
구체적으로는, 상기 관리 정보처리장치가 사용자로부터 사용자의 패션아이템 및 프로필 정보를 저장하고 관리하는 사용자 데이터베이스와 코디 조합에 대한 정보를 저장하고 관리하는 코디 데이터베이스를 포함한다.
그리고, 일실시예에 따른 시스템은 이에 더하여 그 관리 정보처리장치가 상품 정보를 저장하고 관리하는 상품 데이터베이스를 포함한다.
또한, 이러한 경우, 그 관리 정보처리장치는 각각의 데이터베이스가 요청하는 작업에 의해 서로 통신하는 것을 허용하기 위해 이들을 상호 연결하는 서버와 네트워크를 포함하여 구성된다.
그리고, 이에 더하여 일실시예에 따른 시스템은 사용자가 촬영한 패션아이템의 이미지와 SNS 및 쇼핑몰에서 수집된 패션이미지를 관리자에게 전송하고, 전송받은 이미지의 정보를 입력하는 관리자 서버를 포함한다.
이러한 경우, 그 관리자 서버는 그러한 정보를 사용자 데이터베이스 및 코디 데이터베이스로 전송하며, 쇼핑몰의 상품이미지와 정보를 입력하고 상품 데이터베이스로 전송하는 것이다.
그래서, 이러한 일실시예에 따른 시스템은 아래의 동작을 수행한다.
첫 번째로, 아이템 정보, 스타일 정보, 모델 정보가 태그로 입력된 코디 데이터베이스를 구축한다.
그래서, 이에 따라 1단계로, 사용자가 보유한 패션아이템에 입력된 태그와 코디 조합에 입력된 태그를 비교, 매칭하기 위해 코디 데이터베이스에서 검색한다.
그리고, 2단계로 이렇게 검색된 코디 조합 중 매칭 알고리즘을 통해 태그의 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합을 검색한다.
또한, 3단계로 상기 2단계에서 검색된 코디 조합과 사용자가 보유한 패션아이템과의 최종 일치도 및 유사도를 계산하고, 검색된 코디 조합을 기반으로 사용자가 보유하고 있는 패션아이템에 적용하여 코디를 제안한다.
다음, 4단계로 그 2단계에서 코디 조합이 검색되지 않을 경우 코디 데이터베이스의 코디 조합정보를 머신러닝 기술을 활용하여 생성한 코디 알고리즘을 이용하여 유사도가 가장 높은 코디를 제안한다.
그리고 나서, 5단계로 사용자가 코디를 원하는 패션 아이템에 관해 1~4단계의 과정을 통해 코디를 제안하는 동작을 포함한다.
두 번째로, 상품을 추천할 때는 1단계로 상기 2단계의 코디 데이터베이스에서 검색된 태그의 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합 중 상의, 하의, 신발, 잡화 항목에서 하나 이상의 태그가 일치되지 않는 항목을 검색한다.
다음, 2단계로 일치되지 않는 항목에 해당하는 상품을 상품 데이터베이스에서 검색한다.
그리고 나서, 3단계로 그 2단계에서 검색된 상품을 사용자에게 추천해주는 출력을 한다.
그리고, 4단계로 또는 사용자가 보유하고 있지 않은 패션아이템과 프로필 정보에 해당하는 상품을 추천 알고리즘을 이용하여 상품 데이터베이스에서 검색하여 사용자에게 해당하는 상품을 추천해준다.
그 후, 5단계로 사용자가 선택한 패션아이템에 어울리는 상품 및 추천받기를 원하는 상품에 대한 정보를 입력하면 코디 데이터베이스와 상품 데이터베이스에서 아이템을 검색하여 추천해준다.
도 2는 일실시예에 따른 도 1의 고객이 보유하고 있는 패션 아이템과 프로필 정보 기반의 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법에 적용된 모바일 단말의 구성을 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 모바일 단말(100)은 모바일앱을 기반으로 사용자가 보유한 의류, 신발 등의 패션 아이템 정보와 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등의 프로필 정보를 관리 정보처리장치에 제공한다. 그리고, 그 모바일 단말(100)은 그 모바일 앱을 기반으로 해서, 이러한 고객의 보유 패션 아이템과 프로필 정보를 기반으로 사용자별로 정보를 추출해서 그 관리 정보처리장치에 제공한다.
이를 위해, 그 모바일 단말(100)은 모바일앱을 기반으로 사용자가 보유한 의류, 신발 등의 패션 아이템 정보 및 사용자의 프로필 정보를 입력받는 키신호 입력부(101)를 포함한다.
그리고, 그 모바일 단말(100)은 이러한 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보를 저장하는 저장부(102)를 포함한다.
그래서, 이에 따라 그 모바일 단말(100)은 제어부(103)가 그러한 모바일앱을 기반으로 사용자의 보유 패션 아이템 및 프로필 정보를 입력받아 관리 정보처리장치에 제공하도록 한다.
그리고, 이러한 경우 그 모바일 단말(100)은 이러한 제공시, 사용자와의 인터페이스를 위한 표시부(104)를 포함한다.
도 3은 일실시예에 따른 고객이 보유하고 있는 패션 아이템과 프로필 정보 기반의 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 방법은 미리 설정된 모바일앱에서 미리 등록된 온라인상의 다수의 상이한 패션 이미지의 코디 정보를 수집하고 등록한다. 그래서, 이에 따라 개인별 데일리 코디의 기초 데이터가 축적되도록 한다(S301).
그리고, 상기 모바일앱에서 사용자의 보유 패션 아이템을 입력받아 수집해서, 개인의 패션 아이템의 정보가 실시간으로 개인별로 취합되도록 한다(S302).
다음, 상기 모바일앱에서 프로필 정보를 기반으로 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러를 사용자별로 추출해서, 개인 프로필 정보가 취합되도록 한다(S303).
그래서, 이러한 아이템과 스타일, 프로필 정보 추출시, 상기 모바일앱에서 상기 패션 이미지의 코디 정보에 따라 고객의 보유 패션 아이템을 매칭하는 포맷으로 데일리 코디를 제안하고 맞춤화된 상품을 추천한다. 그래서, 이에 따라 개인 코디 제안과 상품 추천 서비스가 되도록 한다(S304).
이상과 같이, 일실시예는 다수의 상이한 패션 이미지의 코디 정보를 수집해서 축적한다. 그리고, 사용자의 모바일 단말에 설치된 모바일앱에 의해 사용자의 보유 패션 아이템을 입력받아 수집해서, 개인의 패션 아이템이 실시간으로 개인별로 취합되도록 한다. 그리고 나서, 그 모바일앱에서 고객의 프로필 정보를 사용자별로 추출시 수집한다. 그래서, 이러한 패션 이미지의 코디 정보에 따라 고객의 보유 패션 아이템을 매칭하는 미리 설정된 포맷으로 데일리 코디를 제안하고 맞춤화된 상품을 추천한다.
그래서, 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보에 맞는 개인화된 코디 제안과 맞춤화된 상품을 추천함으로써, 고객이 보유하고 있는 옷 등을 기반으로 코디와 제품을 추천하는 맞춤형 패션 서비스를 제공한다.
도 4는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 사용자 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 사용자 데이터베이스는 보유 패션아이템을 포함한다. 그 사용자 데이터베이스는 사용자가 스마트 디바이스에 설치된 어플리케이션을 이용하여 기본적인 정보를 입력하도록 하고, 입력된 정보에 해당하는 추천 기본 아이템 리스트를 사용자 데이터베이스에서 검색하여 사용자에게 제공한다. 그리고, 사용자는 자신에게 해당하는 아이템을 선택하면 사용자 데이터베이스로 전송 및 저장한다.
그리고, 그 사용자 데이터베이스는 프로필 정보를 포함한다. 이러한 경우, 그 사용자 데이터베이스는 사용자가 스마트 디바이스에 설치된 어플리케이션을 이용하여 계정을 등록하고 기본정보를 입력하는 과정에서 추가적으로 스타일 퀴즈 및 진단을 통해 신체 사이즈, 체형, 퍼스널 컬러, 스타일 취향을 입력한다. 그리고, 입력된 프로필 정보를 사용자 데이터베이스에 저장한다.
도 5는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 사용자 보유 패션아이템 정보 입력기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 사용자 보유 패션아이템 정보 입력기준은 먼저 도 4의 사용자 데이터베이스가 사용자가 보유한 패션아이템을 촬영 시 촬영된 이미지는 관리자 서버의 스타일리스트에게 전송된다. 그리고, 그 사용자 데이터베이스는 스타일리스트가 전송된 이미지의 종류, 색상, 패턴, 특징에 대한 정보를 입력하여 사용자 데이터베이스로 전송 및 저장한다.
여기에서, 그 사용자 보유 패션아이템 정보 입력기준은 종류, 색상, 패턴, 특징으로 이루어진다. 그리고, 그 종류는 셔츠 등이고, 색상은 네이비 등이며, 패턴은 체크, ... , 특징은 레터링 등이다.
도 6은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 코디 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 코디 데이터베이스는 SNS, 쇼핑몰 등 온라인상에서 수집한 패션 이미지를 등록하면 관리자 서버의 스타일리스트에게 전송된다. 그리고, 스타일리스트는 전송받은 패션 이미지의 코디 정보를 아이템 정보, 스타일 정보, 모델 정보의 분류기준으로 정보를 입력하여 관리 서버의 코디 데이터베이스로 전송 및 저장한다.
도 7은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 패션 이미지의 코디 정보 입력기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 패션 이미지의 코디 정보 입력기준은 도 6의 코디 데이터베이스에 의해 이루어진다.
구체적으로는, 예를 들어 코디정보 입력시 상의, 하의, 신발, 잡화 등 각 아이템의 종류, 색상, 패턴, 특징에 대한 정보, 느낌, 계절, 핏, 특징의 스타일 정보, 착용한 모델의 체형, 헤어 스타일, 신체조건, 특징의 정보를 입력한다.
이에 더하여, 스타일 정보 중 느낌 항목은 10가지로 분류되며, 각 항목에 대해 1~5점으로 수치화된 점수로 입력한다. 그리고, 계절은 8가지로 구분하여 해당하는 항목을 입력, 핏의 경우 핏한 정도를 1~5점으로 수치화된 점수로 입력한다.
그리고, 이러한 경우 그 특징의 경우 느낌, 계절, 핏 이외에 해당되는 정보를 입력한다.
또한, 모델 정보 중 체형은 사이즈 코리아의 한국인 체형분류 데이터(공공데이터)를 활용하여 표준체형, 전체체형(8가지), 비만체형으로 구분하여 입력한다. 그리고, 헤어의 경우 컬러, 길이의 정도를 입력, 신체조건은 신체 사이즈 정보가 있는 경우에는 사이즈를 입력하고, 없을 시 3가지 분류로 구분하여 입력, 특징은 체형, 헤어, 신체조건 이외에 해당되는 정보를 입력한다.
도 8은 일실시예에 따른 상품 추천 서비스 방법에 적용된 상품 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 상품 데이터베이스는 쇼핑몰 판매자 및 관리자는 쇼핑몰 서버에서 판매하고자 하는 상품의 종류, 색상, 패턴에 대한 아이템 정보를 입력한다. 그리고, 입력이 완료된 상품의 정보는 관리 서버의 상품 데이터베이스로 전송 및 저장한다.
도 9는 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 스타일 분석 및 진단을 설명하기 위한 도면이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 스타일 분석 및 진단은 사용자가 등록한 패션 아이템이 일정 개수 이상인 경우 사용자 데이터베이스에서 종류별, 색상별, 패턴별 보유현황에 대한 통계값을 낸다. 그리고, 코디 데이터베이스에서 각각의 패션아이템에 대한 정보와 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합을 검색하고, 검색된 코디 조합의 스타일 정보의 느낌 항목의 키워드만 추출한다. 그래서, 데이터 마이닝을 통해 일정한 패턴 및 규칙을 생성, 추출하여 사용자의 스타일 취향을 분석한다. 그리고, 그 결과를 사용자 데이터베이스에 저장 및 사용자 단말기에 출력한다.
이러한 경우, 그 프로필 정보의 경우 스타일 퀴즈 및 진단으로 선호도 체크, 취향 체크를 통해 태그로 입력된 데이터를 입력한다. 그리고, 그의 결과는 사용자 데이터베이스에 저장 및 사용자 단말기에 출력한다.
도 10은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 자동 코디 제안 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 일실시예 따른 자동 코디 제안은 사용자가 코디를 원하는 패션 아이템을 선택 및 코디 요청 시, 요청한 아이템의 정보가 관리 정보처리장치의 코디 데이터베이스로 전송되고, 요청한 아이템과 태그의 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합을 검색하고, 검색이 성공했을 경우, 검색된 코디 조합 정보 중 가장 높은 값이 나온 상위 3가지의 코디 조합을 출력하여 요청한 아이템에 대한 3가지의 코디를 생성 및 사용자 단말기에 출력한다.
그리고, 사용자의 코디 요청이 없을 시 관리 정보처리장치의 코디 데이터베이스에서 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합을 검색하고, 검색이 성공했을 경우 계절, 날씨, 일정, TPO정보와 일치되는 코디 조합을 검색하고, 매칭되는 코디 조합 정보 중 상위 3가지의 코디를 생성 및 사용자 단말기에 출력한다.
또한, 사용자가 요청한 아이템이 및 보유하고 있는 패션 아이템과 코디 데이터 베이스의 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합이 검색 되지 않을 경우 코디 데이터베이스의 코디 조합정보를 데이터마이닝을 통한 코디 조합 조합 패턴 및 규칙을 머신러닝 기술을 통해 학습시킨 코디 알고리즘을 이용하여 3가지의 코디를 생성하고, 사용자 단말기에 출력한다.
도 11은 도 3의 일실시예에 따른 방법에 적용된 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 일실시예 따른 상품 추천은 사용자가 원하는 상품을 요청 또는 검색 시, 관리 정보처리장치의 상품 데이터베이스에서 해당하는 상품을 검색하고, 검색된 상품 리스트 중 사용자 데이터베이스의 사용자의 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등 프로필 정보에 해당하는 상품을 선별하고, 선별된 상품 리스트를 생성하고, 사용자 단말기에 출력한다.
그리고, 사용자가 상품 요청 및 검색을 하지 않았을 경우에는 코디 데이터베이스에서 사용자가 보유하고 있는 패션 아이템과의 일치도 및 유사도가 높은 코디 조합 중 상의, 하의, 신발, 잡화 항목에서 하나 이상 해당하지 않은 코디 조합을 검색하고, 각각의 코디 조합에서 해당하지 않는 항목의 아이템을 상품 데이터베이스에서 검색한다.
그리고 나서, 검색된 상품 리스트를 추출하고, 사용자 프로필 정보에 해당하는 상품을 선별하고, 선별된 상품 리스트를 생성하고, 사용자 단말기에 출력한다.
또한, 코디 데이터베이스에서 일치도 및 유사도가 높은 코디 조합이 검색 및 매칭이 되지 않을 경우, 사용자의 데이터베이스의 보유 패션 아이템과 프로필 정보를 기반으로 추천 알고리즘을 이용하여 사용자에게 적합한 상품 리스트를 생성하고, 사용자 단말기에 출력한다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 모바일 단말 101 : 키신호 입력부
102 : 저장부 103 : 제어부
104 : 표시부

Claims (4)

  1. 관리 정보처리장치에 의한 코디 제안 및 상품 추천 서비스 방법에 있어서,
    개인화된 코디 서비스를 제공하도록 정한 주기에 미리 등록된 정보처리장치에서 다수의 상이한 패션 이미지의 코디 정보를 수집하고 등록해서, 개인별 데일리 코디의 기초 데이터가 축적되도록 하는 제 1 단계;
    사용자의 키 조작에 따른 데일리 코디의 요청정보 입력시, 미리 설정된 모바일앱에서 사용자의 보유 패션 아이템을 입력받아 수집해서, 개인의 패션 아이템 정보가 실시간으로 개인별로 취합되도록 하는 제 2 단계;
    상기 보유 패션 아이템 수집시, 상기 모바일앱에서 고객의 프로필 정보를 사용자별로 추출시 수집해서, 개인 프로필 정보가 실시간으로 개인별로 취합되도록 하는 제 3 단계; 및
    상기 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보 추출시, 상기 패션 이미지의 코디 정보에 따라 고객의 보유 패션 아이템을 매칭하는 미리 설정된 포맷으로 데일리 코디를 제안해서, 개인 코디 서비스가 되도록 하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보 기반의 상품 추천 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 4 단계는
    사용자의 보유 패션 아이템에 대하여 다수의 상이한 종류, 색상, 패턴, 디자인의 유형을 포함한 정보를 각기 태그로 대응하여 값을 정해서 미리 등록하는 제 4-1 단계;
    사용자의 보유 패션 아이템의 종류별/색상별/패턴별 통계값을 산출하고, 상기 포맷으로 일치도와 유사도가 가장 높은 코디조합 정보를 항목별 키워드/수치화로 입력하여 코디조합 패턴과 규칙을 생성/학습하는 포맷을 등록하는 제 4-2 단계;
    사용자의 보유 패션 아이템의 선택과 코디 요청시, 상기 제 4 단계의 포맷으로 사용자의 보유 패션 아이템과 태그의 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합을 보유 패션 아이템별로 추출해서 데일리 코디제안을 하는 제 4-3 단계;
    사용자의 키 조작에 따른 코디의 요청이 없을시, 사용자의 보유 패션 아이템과 태그의 일치도와 유사도가 가장 높고, 계절/날씨/일정/TPO 정보와 일치되는 코디조합을 보유 패션 아이템별로 추출해서 데일리 코디제안을 하는 제 4-4 단계; 및
    상기 제 4-3 단계와 상기 제 4-4 단계에서 일치도 및 유사도가 가장 높은 코디 조합이 추출되지 않을 경우 상기 제 4-2 단계의 포맷에 의해 보유 패션 아이템별로 데일리 코디제안을 하는 제 4-5 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고객의 보유 패션 아이템 정보 기반 개인 자동 코디 제안 서비스 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 단계 후에,
    사용자의 키 조작에 따른 상품의 요청시, 상기 모바일앱에서 사용자의 보유 패션 아이템 정보를 입력받아 수집해서, 개인의 패션 아이템이 실시간으로 개인별로 취합되도록 하는 제 2' 단계;
    사용자의 보유 패션 아이템 정보 수집시, 상기 모바일앱에서 고객의 취향, 체형, 신체 사이즈, 퍼스널 컬러 등 프로필 정보를 사용자별 추출시 수집해서, 개인 프로필 정보가 취합되도록 하는 제 3' 단계; 및
    상기 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보 추출시, 고객의 보유 패션 아이템 정보와 사용자로부터 입력받은 프로필 정보를 매칭하는 미리 설정된 포맷으로 상품을 사용자별로 추천해서, 개인 코디 서비스가 되도록 하는 제 4' 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보에 맞는 개인 상품 추천 서비스 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 단계 후에,
    사용자의 보유 패션 아이템과 일치도 및 유사도가 미리 설정된 레벨 이상 높은 코디 조합 중 상의/하의/신발/잡화 항목에서 하나 이상 해당하지 않은 코디 조합의 항목의 아이템으로 상품 정보를 추출하는 포맷을 등록하는 제 4''-1 단계; 및
    사용자의 상품 요청이 없을시, 상기 제4''-1 단계에 의한 포맷에 의해 상품을 추출해서 사용자의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보를 기반으로 큐레이션이 되도록 하는 제 4''-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고객의 보유 패션 아이템 정보와 프로필 정보 기반 상품 추천 서비스 방법.
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