KR20200121898A - 모발 및 두피 진단 및 치료 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 모발 및 두피의 진단 및 치료를 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 이 시스템은 전자 사용자 인터페이스, 복수의 IOT 장치로부터 모발 및 두피 관련 데이터를 수집하도록 구성된 복수의 데이터 블록, 문제를 식별하고 치료를 추천하기 위해 데이터를 처리하도록 구성된 AI 엔진에 결합된 프로세서, 및 복수의 데이터 모델을 처리하는 명령으로 인코딩 된 제어기를 포함하고, AI 엔진은 인터페이스 상에서 사용자에게 치료를 추천하기 위해 모발 및 두피의 상태를 분석하기 위한 복수의 데이터 모델 중 적어도 하나에 기초하여 데이터 내의 식별자를 결정한다.

Description

모발 및 두피 진단 및 치료
본 발명은 일반적으로 진단 시스템(diagnosis system) 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 환자의 모발 및 두피(scalp)의 진단(diagnosis) 및 치료(treatment)를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
두피 및 모발 치료는 연령대와 국가에 따라 크게 요구된다. 요즘은 직업의 특성의 변화, 업무 스트레스, 앉아있는 생활 방식, 환경 오염 증가, 극심한 기상 현상, 계절적 변화, 호르몬 변동 및 기타 변수가 두피 상태에 영향을 미치고 탈모와 같은 모발 문제를 유발한다.
기존의 모발 관리 방법에는 고객 정보 수집과 적절한 제품 및 서비스 제공이 포함된다. 그러나, 기존의 방법은 많은 어려움을 겪는다. 첫째, 경쟁 업체(예를 들어, 화장품 제조업체, 스파, 미용실, 백화점 등)에서 제공하는 여러 제품과 서비스가 있다. 따라서, 고객은 시장에서 사용할 수 있는 모든 서비스와 제품 사이에서 가능한 선택의 배열에 압도당한다. 더욱이, 기존 방법 중 일부는 환자의 피부 유형, 상태 및 필요에 대한 인식을 결정하기 위해 설문지에 의존한다. 이러한 방법은 고객에게 제공되는 서비스 및 헤어 케어 제품의 품질에 문제가 있다.
또한, 기존의 방법 중 일부는 고객의 모발과 두피를 스캔하여 제공하고 스캔 정보를 바탕으로 전문가가 모발 관리 제품을 제공한다. 그러나 기존 두피 스캐너가 뒤 따르는 프로세스로 인해 스캔 보고서가 효율적이지 않고 시간이 더 걸린다. 더욱이, 기존 시스템은 생성된 보고서를 이해하고, 두피 유형을 결정하고, 모발 상태에 기여하는 잠재적인 요인을 결정하고, 수행해야 하는 필요한 치료 및 사용할 제품을 이해하는 데 전문적인 도움이 필요하다. 결과 정보를 통해 고객은 모발 상태를 유지하거나 개선하기 위해 가장 적합한 모발 관리 제품을 선택할 수 있다.
이러한 모발 및 두피 진단을 위한 기존의 방법은 일부 문제를 해결하지만 위에서 언급한 다른 문제로 여전히 어려움을 겪고 있다. 예를 들어, 그들은 보고서를 이해하고 두피와 모발 유형에 적합한 제품의 종류를 이해하고 사용 가능한 선택 영역 중에서 올바른 제품을 선택하는 데 전문적인 지원에 의존한다. 앞선 논의를 고려하여, 모발 및 두피 상태를 진단하고 적절한 치료 및 제품을 추천하는 개선된 시스템 및 방법이 필요하다.
따라서, 본 발명은 인공 지능 기반(Artificial intelligence-based)의 모발 및 두피 진단 시스템을 제공한다. 시스템은 전자 사용자 인터페이스(electronic user interface), 복수의 IOT 장치로부터 모발 및 두피 관련 데이터를 수집하도록 구성된 복수의 데이터 블록(data block), 문제를 식별하고 치료를 추천하기 위해 데이터를 처리하도록 구성된 AI 엔진(AI engine)에 결합된 프로세서(processor), 및 복수의 데이터 모델을 처리하는 명령으로 인코딩 된 제어기(controller)를 포함하고, AI 엔진은 인터페이스 상에서 사용자에게 치료를 추천하기 위해 모발 및 두피의 상태를 분석하기 위한 복수의 데이터 모델 중 적어도 하나에 기초하여 데이터 내의 식별자(identifier)를 결정한다.
일 실시예에서, 본 발명은 인공 지능 기반의 모발 및 두피 진단 방법을 제공한다. 방법은 복수의 IOT 장치를 이용하여 환자의 모발 및 두피 관련 데이터를 캡쳐 하고 데이터베이스에 캡쳐 된 데이터를 저장하는 단계, AI 엔진을 사용하여 캡쳐 된 데이터와 연관된 특성 정보(characteristic information)를 식별하고 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하는 단계, 및 환자의 모발 및 두피 상태를 식별하고 분석하여 사용자에게 치료를 추천하기 위해, 특성 정보, 식별자, 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직(AI based processing logic)을 처리하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 컴퓨터 판독 가능 명령이 실체적으로 구현된 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공한다. 구현될 때, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치가 본 발명의 방법의 단계를 수행하게 한다.
본 발명의 실시예들의 상기 및 또 다른 특성들 및 이점들은 특히 첨부 도면들과 함께 취해질 때, 그 실시예들에 대한 다음의 상세한 설명을 고려할 때 명백해질 것이며, 여기서:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모발 및 두피 진단 및 치료 시스템의 사시도를 보여준다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 스캐닝 장치를 갖는 모발 및 두피 진단 및 치료 시스템의 사시도를 보여준다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템의 스캐닝 장치의 사시도를 보여준다.
도 1c는 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 스캐닝 장치의 후면도를 보여준다.
도 1d는 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 스캐닝 장치의 분해 수평도를 보여준다.
도 1e는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템의 스캐닝 장치의 수직 분해도를 보여준다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모발 및 두피 진단 및 치료 방법을 나타내는 흐름도를 보여준다.
이해를 용이하게 하기 위해, 가능한 경우 동일한 참조 번호를 사용하여 도면에 공통된 동일한 요소를 지정하였다.
본 발명의 다양한 실시예는 모발 및 두피 진단 및 치료를 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 다음의 설명은 이러한 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 도면들에 예시된 본 발명의 특정 실시예들의 특정 세부 사항들을 제공한다. 그러나, 본 발명은 추가적인 실시예에 반영될 수 있고 본 발명은 이하의 설명에서 일부 세부 사항없이 실시될 수 있음을 인식해야 한다.
예시적인 실시예를 포함하는 다양한 실시예는 이제 본 발명의 다양한 실시예가 도시된 첨부 도면을 참조하여 보다 완전하게 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 이러한 실시예는 본 개시가 철저하고 완전하고 본 발명의 범위를 당업자에게 완전히 전달하도록 제공된다. 도면에서 구성 요소의 크기는 명확성을 위해 과장될 수있다.
요소 또는 계층이 다른 요소 또는 계층에 "위에", "연결됨" 또는 "결합됨"으로 언급될 때, 존재할 수 있는 다른 요소 또는 계층 또는 중간 요소 또는 층의 바로 위에, 연결되거나 결합될 수 있음이 이해될 것입니다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "및/또는"은 하나 이상의 연관된 열거된 항목의 임의의 및 모든 조합을 포함한다.
“이미지 처리", "데이터" 등과 같은 공간 관련 용어는 도면에 도시된 바와 같이 하나의 요소 또는 특성과 다른 요소 또는 특성의 관계를 설명하기 위해 설명의 편의를 위해 본원에서 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 묘사된 방향에 더하여 사용 또는 작동시 구조의 다른 방향을 포함하도록 의도된 것임을 이해할 것이다.
본 명세서에 설명된 실시예는 이상적인 개략도에 의한 평면도 및/또는 단면도를 참조할 것이다. 따라서, 단순한 조립 또는 제조 기술 및/또는 공차에 따라 보기가 수정될 수 있다. 따라서, 예시적인 실시예는 도면에 도시된 것에 한정되지 않고 조립 공정을 기반으로 형성된 구성의 변형을 포함한다. 따라서, 도면에 예시된 영역은 도면에 도시된 영역의 개략적인 특성 및 형태를 가지며, 특정 형태 또는 요소의 영역을 예시하며, 예시적인 실시예를 포함하는 다양한 실시예를 제한하지 않는다.
본 명세서에 개시된 예시적인 실시예의 주제는 법적 요건을 충족하기 위해 구체적으로 설명된다. 그러나 설명 자체가 이 특허의 범위를 제한하려는 것은 아니다. 오히려, 본 발명자들은 청구된 주제가 다른 기술과 함께 본 문서에서 설명된 것과 유사한 다른 특성 또는 특성의 조합을 포함하도록 다른 방식으로 구현될 수도 있다고 생각했다. 일반적으로, 예시적인 실시예를 포함하는 다양한 실시예는 모발 및 두피의 진단 및 치료를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능 기반(Artificial intelligence-based) 모발 및 두피 진단 시스템(100)이 보여진다. 시스템(100)은 전자 사용자 인터페이스(electronic user interface)(110), 복수의 IOT 장치로부터 모발 및 두피 관련 데이터를 수집하도록 구성된 데이터베이스(database)(120), 캡쳐 된 데이터와 연관된 특성 정보를 식별하고 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하도록 구성된 AI 엔진(150)에 결합된 프로세서(140) 및 복수의 데이터 모델을 처리하는 명령으로 인코딩 된 제어기(controller)(160)를 포함하고, AI 엔진(150)은 인터페이스(110) 상에서 사용자에게 치료를 추천하기 위해 모발 및 두피의 상태를 분석하기 위한 복수의 데이터 모델 중 적어도 하나에 기초하여 데이터 내의 식별자(identifier)를 결정한다.
[05]
일 실시예에서, 데이터는 이미지 데이터(image data) 또는 텍스트 데이터(text data) 또는 둘의 조합이다.
도 1a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 장치(mobile device)(130a) 및 복수의 스캐닝 장치(scanning device)(132)(132a, 132b, . . . 132n)를 포함하는 IOT 장치(IOT device)(130)를 갖는 진단 시스템(IOT device)이 도시된다. 장치(132)는 이미지 데이터를 스캔하도록 구성된다. 스캐닝 장치(132)는 다수의 단계에서 적어도 2 개의 확대 레벨(magnification level)을 사용하여 이미지 데이터를 스캔 하고 및 사용자의 모발 및 두피 문제를 결정하기 위해 이미지 데이터를 처리한다.
일 실시예에서, 식별자는 이미지 데이터상의 위치 좌표(location coordinate)이다.
일 실시예에서, 이미지의 픽셀, 식별자의 위치 좌표, 모델 데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직(AI based processing logic)은 치료 조건 및 추천 사항을 결정할 수 있게 한다.
AI 엔진(150)은 모발과 두피의 상태를 결정하기 위해 가장 근접한 일치를 식별하기 위해 기존의 진단 데이터베이스(120a)와 데이터를 비교할 수 있다(도 1). 또한, AI 엔진(150)은 치료의 진단 및 추천 사항을 위해 이미지 처리, 자연어 처리 및 동적으로 변화하는 데이터 모델을 활용한다. AI 엔진(150)은 데이터를 기능 데이터베이스(functional database)에 저장된 표준 라이브러리(standard library)와 비교하도록 구성된다. 또한, AI 엔진(150)은 사용자가 답변한 설문지를 활용하도록 구성된다.
일 실시예에서, 프로세서(140)는 데이터에 대한 점수 및 등급(rating)를 생성하도록 구성된다.
일 실시예에서, AI 엔진(150)은 이전의 결과, 점수 및 등급, 데이터 매트릭스 및 복수의 미리 정의된 문제 유형을 활용하도록 구성된다.
일 실시예에서, 특성 정보는 자연어 처리, 신경망 및 예측 알고리즘을 이용한 이미지 처리 장치에 의해 결정된 모발 또는 두피의 흰 반점, 두피의 돌출, 적은 수분 함량, 비듬 등을 포함한다.
[06]
예시적인 실시예에서, 프로세서(140)는 수집된 이미지를 데이터베이스(120)에 의해 처리하도록 구성된다. 일 실시예에서, 프로세서는 수집된 이미지를 데이터베이스(120)에 저장된 표준 라이브러리와 비교하도록 구성된다. 또한, 일 실시예에서, 프로세서는 인공 지능 엔진(artificial intelligence engine)(150)을 사용하여 이미지를 처리하도록 구성된다. 이미지는 조합된 여러 파라미터에 따라 또는 자체적으로 처리된다. 일 실시예에서, 머리와 두피 이미지에서 결정될 수 있는 파라미터는 탈모 유형, 모발 밀도, 모발 두께, 두피 상태, 탈모 상태 및 모공 상태이다. 탈모 유형은 M 형, O 형 또는 기타 인기있는 모양으로 분류할 수 있다. 모발 밀도는 1cm2 면적의 모발 수로 정의할 수 있다. 이는 최소 60 X 카메라 렌즈로 머리와 두피 이미지를 캡쳐하여 얻을 수 있다. 모발 두께는 하나의 모공에서 모발의 폭으로 정의할 수있다. 예를 들어, 이것은 적어도 150 X 카메라 렌즈로 머리와 두피 이미지를 캡쳐하여 얻을 수 있다. 또한 두피 상태는 지성, 건조, 민감, 비듬 및 기타 범주로 분류될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(140)는 또한 사용자/고객/환자에 의해 답변된 설문지를 이용할 수있다. 예를 들어 인공 지능 시스템은 자연어 처리 및 추론 엔진을 사용하여 설문지에서 받은 정보를 분석하고 이해할 수 있다. 또한 인공 지능 시스템은 데이터 처리를 기반으로 치료를 위한 예측 및 추천 사항을 하기 위해 머신 러닝과 딥 러닝(예를 들어, 신경망)을 사용할 수 있다. 당업자는 더 많은 데이터에 의한 훈련 및 고객에 의해 수용된 추천 사항의 피드백에 기초하여 시간이 지남에 따라 기계 학습이 효율성을 향상시킬 것임을 인식할 것이다.
또한, 프로세서(140)는 머신 러닝을 이용하여 데이터를 표준 라이브러리와 비교하고, 탈모 유형, 두피 상태, 모공 상태, 모발 두께 및 모발 밀도와 같은 다양한 파라미터를 분석하고 수집된 이미지에 대한 점수 및 등급을 생성할 수 있다. 당업자는 점수 및 등급 검토가 훈련 모델로 피드백 될 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 프로세서는 환자/고객을 위한 솔루션 및 제품의 추천 사항에서 이전의 결과, 점수 및 등급, 설문지의 답변 매트릭스, 프로세서에 의해 결정된 파라미터 및 미리 정의된 복수의 문제 유형을 활용할 수 있다. 또한, 프로세서(140)는 인공 지능을 이용하여 환자의 모발 및 두피 치료를 추천하도록 구성된다. 또한, 프로세서(140)는 미리 결정된 일련의 솔루션 및 제품과 점수 및 등급을 매칭하도록 구성된다. 또한, 당업자는 인공 지능이 고객의 모발 및 두피 문제에 대해서도 새로운 추천 사항을 제공할 수 있음을 인식할 것이다.
[07]
일 실시예에서, 본 발명의 프로세서(140)는 하나 이상의 프로세서의 형태로 구현되고 하드웨어, 컴퓨터 실행 가능 명령어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 적절하게 구현될 수있다. 하나 이상의 프로세서는 모발 및 두피 진단 시스템 내에 상주할 수 있다. 처리 모듈의 컴퓨터 실행 가능 명령 또는 펌웨어 구현은 설명된 다양한 기능을 수행하기 위해 임의의 적절한 프로그래밍 언어로 작성된 컴퓨터 실행 가능 또는 기계 실행 가능 명령을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 본 발명의 시스템(100)은 하드 디스크 드라이브와 같은 영구 메모리를 포함할 수 있고, 데이터를 저장하도록 구성될 수 있는 메모리 장치 및 프로세서(140)에 의해 구현되는 실행 가능한 프로그램 명령을 포함한다. 메모리 장치는 1 차(primary) 및 2 차(secondary) 메모리의 형태로 구현될 수있다. 메모리 장치는 프로세서(140)에 로드 가능하고 실행 가능한 추가 데이터 및 프로그램 명령뿐만 아니라 이러한 프로그램의 실행 중에 생성된 데이터를 저장할 수있다. 또한, 메모리 장치는 랜덤 액세스 메모리 및/또는 디스크 드라이브와 같은 휘발성 메모리 또는 비 휘발성 메모리 일 수있다. 메모리 장치는 콤팩트 플래시 카드(Compact Flash card), 메모리 스틱, 스마트 미디어, 멀티미디어 카드, 보안 디지털 메모리 또는 현재 존재하거나 미래에 존재할 수 있는 기타 메모리 저장 장치와 같은 이동식 메모리로 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스(140)는 다양한 두피 및 모발 유형에 대응하는 정보를 포함할 수있다. 정보는 고유하게 식별되도록 적절하게 태깅 된 이미지의 형태 일 수있다. 데이터베이스(140)는 다른 유형의 정보 중에서 복수의 두피 유형, 모발 유형, 두피 상태, 모발 상태, 탈모 패턴 및 기타 모발 및 두피 질환에 대응하는 이미지를 포함할 수있다.
일 실시예에서, 데이터베이스(140)는 환자 보고(patients report)에 기초하여 추천될 수 있는 복수의 치료를 포함할 수있다. 추가로, 데이터베이스(140)는 또한 상이한 치료에 사용될 수 있는 하나 이상의 제품 정보를 포함할 수있다.
일 실시예에서, 시스템(100)은 다른 입력-출력 장치들 중에서 터치 스크린 장치, 초음파 장치 및 스캐너와 같은 장치를 위한 전자 사용자 인터페이스(110)를 제공한다.
일 실시예에서, 시스템(100)은 콘텐츠를 표시하고 스캐닝 및 추천 사항 프로세스에 대한 지시를 표시하도록 구성된 디스플레이 장치를 포함한다. 디스플레이 장치는 또한 사용자/조작자로부터 입력을 수신하기 위해 사용될 수있다. 디스플레이 장치는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display)(LCD), 발광 다이오드(Light Emitting Diode)(LED) 디스플레이, 음그선관(Cathode Ray Tube)(CRT) 디스플레이, 직교 액정 디스플레이(Orthogonal Liquid Crystal Display)(OLCD) 또는 현재 존재하거나 미래에 존재할 수 있는 기타 유형의 디스플레이와 같이 당 업계에 알려진 임의의 디스플레이 유형일 수 있다. 디스플레이 장치는 스캐너 출력, 진단 프로세스의 각 단계에서 가장 근접한 결과, 추천 치료 정보, 제품 정보를 표시하는 데 사용될 수 있다.
[08]
일 실시예에서 본 발명의 시스템(100)은 모발 및 두피 진단 시스템과 다른 원격 네트워크(도면에 표시되지 않음) 사이의 인터페이스를 제공하도록 구성된 IOT 장치(130)로서 적어도 하나의 통신 장치(communication device)를 포함한다. 통신 장치는 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(이더넷 카드와 같은), 통신 포트 및 PCMCIA(Personal Computer Memory Card International Association) 슬롯 등을 포함할 수 있다. 통신 장치는 유선 및 무선 프로토콜을 모두 지원하는 장치를 포함할 수 있다. 다른 신호들 중에서 전자, 전자기, 광학 형태의 데이터는 통신 장치를 통해 원격 네트워크 또는 서버로 전송될 수 있다.
또한 네트워크 환경에는 네트워크를 통해 다양한 두피 스캐닝 장치와 연결된 모발 및 두피 진단 시스템이 포함된다. 네트워크에는 인터넷, PSTN, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), MAN(Metropolitan Area Network) 등과 같은 통신 네트워크가 포함될 수 있지만 이에 국한되지 않는다. 일 실시예에서, 네트워크(106)는 인터넷과 같은 데이터 네트워크 일 수있다. 더욱이, 모발 및 두피 진단 시스템과 두피 스캐닝 장치 간에 교환되는 메시지는 모발 및 두피 진단 시스템이 인공 지능을 활용하고 고객의 모발 및 두피 문제에 대해 치료를 위한 추천 사항을 활용하는 데 필요한 정보를 전달할 수 있는 적절한 메시지 형식과 프로토콜을 포함할 수 있다.
도 1b, 1c, 1d 및 1e를 참조하여 사시도(100b)를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스캐닝 장치의 후면도(100c), 수평 분해도(100d) 및 수직 분해도(100e)가 도시된다. 시스템의 스캐너 또는 스캐닝 장치에는 두피 및 모발 상태를 스캔하기 위한 확대 렌즈와 카메라 모듈이 포함되어 있다. 스캐너에는 스캐너에 제거 불가능하게 부착될 수 있는 교체 가능한 렌즈 모듈이 있을 수 있다. 스캔 프로세스의 단계에 따라 다양한 수준의 확대 렌즈가 필요할 수 있다. 바람직하게는, 스캐너 모듈은 60X, 150X 및 200X 렌즈를 사용할 수 있다. 스캐닝 장치는 또한 베이스 플레이트(base plate)(134), 스탠드(stand)(136), 홀더 어셈블리(holder assembly)(138), 베이스 플레이트 바닥 커버(base plate bottom cover)(134a), 스탠드 백 플레이트(stand back plate)(142) 및 안테나(144)를 포함한다.
[09]
일 실시예에서, 두피 스캐닝 장치는 서로 다른 위치에 있는 서로 다른 살롱(saloon)에 위치한다. 두피 스캐닝 장치는 스크린, 스캐너, 초음파 발생기 및 제트를 포함한다. 스캐닝 장치는 제1 렌즈(60 배 줌 렌즈)를 사용하여 각 구역에서 샘플(예를 들어, 고객의 머리카락 및 두피)을 스캔하도록 구성된다. 스캐닝 장치는 또한 두피 유형, 상태, 모발 유형, 탈모, 탈모 패턴, 모발 밀도 및 두께의 스캐닝 보고서를 생성하도록 구성된다.
도 2 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능 기반 모발 및 두피 진단 방법을 나타내는 흐름도(200)가 보여진다. 방법은 단계 S210은 복수의 IOT 장치를 이용하여 환자의 모발 및 두피 관련 데이터를 캡쳐 하고 및 데이터베이스에 캡쳐 된 데이터를 저장하는 단계, 단계 S220은 AI 엔진을 이용하여 캡쳐 된 데이터와 연관 특성 정보를 식별하고 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하는 단계, 및 단계 S230은 환자의 모발 및 두피 상태를 식별하고 분석하여 사용자에게 치료를 추천하기 위해, 특성 정보, 식별자, 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직을 처리하는 단계를 포함한다.
예시적인 실시예에서, 본 발명의 시스템 및 방법은 클라우드 또는 클라우드 기반 컴퓨팅 환경에서 구현, 제공 및 수행된다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서, 시스템은 두피 스캐닝 장치에서 받은 고객 스캔 정보를 데이터베이스에 저장하도록 구성된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 두피 스캐닝 장치는 도시내 또는 도시 외부에 있는 서로 다른 살롱에 위치하며 사물 인터넷(IOT)을 통해 연결된다. 일 실시예에서, 모바일 장치를 가지고 있고 인증 수단(예를 들어, QR 코드, 모바일 앱 및 카드)을 가진 고객은 스캐닝 장치에 액세스 할 수 있다. 고객이 두피 스캐닝 장치에 등록되면, 두피 스캐닝 장치의 고객 스캐닝 정보는 데이터베이스에 자동으로 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 고객 스캔 정보는 고객 식별자(예를 들어, QR 코드)에 따라 다른 스캐닝 장치에 의해 액세스 될 수 있다. 당업자는 온라인 데이터베이스에 고객 스캐닝 정보를 저장하는 것이 고객이 다른 살롱을 방문하는 경우 다른 두피 스캐닝 장치에 의한 스캐닝 정보의 재사용을 용이하게 한다는 것을 이해할 것이다.
[10]
일 실시예에서, 진단 방법 또는 프로세스는 평면도에서 제1 단계로 확대없이 일반 렌즈를 사용하여 환자의 머리를 스캔하여 시작된다. 또한, 모발 및 두피 진단 시스템은 두부 이미지를 다수의 영역, 바람직하게는 5 개의 영역, 즉 앞쪽 영역, 오른쪽 영역, 왼쪽 영역, 뒤쪽 영역 및 중간 영역으로 분할할 수 있다. 더욱이, 스캐너 모듈(106)의 확대기(magnifier)는 머리카락과 두피에 관한 다른 정보 중에서 두피 유형, 두피 및 모발 상태, 모발 유형, 탈모, 탈모 패턴, 모발 밀도, 및/또는 모발 두께 및 두피 건조를 결정하기 위해 제1 줌 레벨, 바람직하게는 60X로 변경된다. 이러한 각 파라미터에 대해 모발 및 두피 진단 시스템은 데이터베이스에서 하나 이상의 가장 가까운 이미지를 표시하여 운영자가 환자의 상태에 가장 가까운 일치를 식별하는 데 도움을 준다. 더욱이, 각 영역에서 얻은 결과를 평균화하여 적절한 두피 및 모발 메트릭을 식별하기 위해 모든 영역에 대해 위의 과정을 반복한다.
스캐너 모듈의 확대 렌즈는 다른 파라미터들 중에서 뿌리 상태(root condition)를 결정하기 위해 제2 레벨, 바람직하게는 150X로 다시 변경될 수 있다. 데이터베이스로부터 클로스 이미지(closes image)는 운영자가 가장 근접한 일치를 식별하는 데 도움을 주기 위해 모발 및 두피 진단 장치에 의해 재시도 될 수 있다. 더욱이, 프로세스는 모든 영역에 대해 반복되며 결과는 뿌리 상태 및 기타 필수 파라미터를 정확하게 결정하기 위해 평균화 된다.
각 단계에서 운영자는 모발 및 두피 진단 시스템에 의해 자동으로 검색된 이미지에서 완벽한 일치를 선택해야 한다. 대안적으로, 모발 및 두피 진단 시스템은 하나 이상의 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 각 단계에서 완벽한 일치를 자동으로 결정하도록 구성될 수 있다. 또한, 각 단계의 선택과 모든 영역의 평균 결과를 기반으로 모발 및 두피 진단 시스템은 진단 보고서를 생성할 수 있다. 마지막으로 생성된 보고서를 기반으로 모발 및 두피 진단 시스템은 환자의 모발 및 두피 개선을 위해 환자가 사용할 적절한 제품과 함께 치료를 추천할 수 있다.
일 실시예에서, 이미지의 픽셀, 식별자의 위치 좌표, 모델 데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직은 치료의 조건 및 추천 사항의 결정을 가능하게 한다.
유리한 측면에서, 모발 및 두피 진단 시스템 및 모발 및 두피 진단 시스템이 수행하는 방법은 인공 지능을 유리하게 활용하고 환자/사용자/고객의 모발 및 두피 문제에 대한 다양한 새로운 치료/솔루션을 추천한다. 그리하여, 환자/고객의 모발 및 두피 진단에 전문적인 지원이 필요하지 않다. 더욱이, 모발 및 두피 진단 시스템은 고객의 모발 및 두피 스캔 정보를 클라우드에서 호스팅 되는 데이터베이스에 저장한다. 그 후, 고객이 나중에 다른 살롱을 방문하면 그 살롱에 위치한 두피 스캐닝 장치는 데이터베이스에 저장된 고객의 이전 스캐닝 정보에 액세스 할 수 있다. 더욱이, 모발 및 두피 진단 시스템은 전문가의 개입없이 고객의 모발 및 두피 문제에 대한 새로운 치료 및 제품에 대한 추천 사항을 유리하게 제공하여 의료 비용을 절감한다.
당업자에게 명백한 바와 같이, 전술한 방법 및 구성 요소는 기존의 방법 및 시스템에 대한 많은 변형, 수정 또는 대안으로 제공될 수 있다. 본 명세서에 개시된 원리 및 개념은 또한 본 명세서에서 구체적으로 설명되지 않았을 수 있지만 첨부된 청구항의 범위 내에 포함되는 것으로 이해되어야 하는 다양한 방식으로 구현될 수있다.

Claims (25)

  1. 다음을 포함하는 인공 지능 기반 모발 및 두피 진단 시스템(100)
    전자 사용자 인터페이스(110);
    복수의 IOT 장치(130)로부터 모발 및 두피 관련 데이터를 수집하도록 구성된 데이터베이스(120);
    캡쳐 된 데이터와 연관된 특성 정보를 식별하고 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하도록 구성된 AI 엔진(150)에 결합된 프로세서(140); 및
    복수의 데이터 모델을 처리하기 위한 명령어로 인코딩 된 제어기(160)
    를 포함하고,
    AI 엔진(150)은 상기 인터페이스 상에서 사용자에게 치료를 추천하기 위해 모발 및 두피의 상태를 분석하기 위한 상기 복수의 데이터 모델 중 적어도 하나에 기초하여 상기 데이터 내의 식별자를 결정하는
    장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터는 이미지 데이터 또는 텍스트 데이터 또는 둘의 조합인
    장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 IOT 장치(130)는 상기 이미지 데이터를 스캐닝 하도록 구성된 스캐닝 장치
    를 포함하는
    장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 스캐닝 장치는 다수의 단계에서 적어도 2 개의 확대 레벨을 사용하여 상기 이미지 데이터를 스캔 하고 및 상기 사용자의 모발 및 두피 문제를 결정하기 위해 상기 이미지 데이터를 처리하는
    장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 식별자는 상기 이미지 데이터 상의 위치 좌표인
    장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 이미지의 픽셀, 상기 식별자의 상기 위치 좌표, 모델 데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직은 상기 치료 조건 및 추천 사항을 결정할 수 있게 하는
    장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 AI 엔진(150)은 상기 모발 및 두피의 상태를 결정하기 위해 가장 근접한 일치를 식별하기 위해 기존 진단 데이터베이스와 상기 데이터를 비교할 수 있는
    장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 시스템은 클라우드 또는 클라우드 기반 컴퓨팅 환경에서 제공되는
    장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 AI 엔진(150)은 상기 치료의 진단 및 추천 사항을 위해 이미지 처리, 자연어 처리 및 동적으로 변화되는 참조 데이터 모델을 활용하는
    장치.
    　
  10. 제1항에 있어서,
    상기 AI 엔진(150)은 상기 데이터를 기능 데이터베이스에 저장된 표준 라이브러리와 비교하도록 구성되는
    장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 AI 엔진(150)은 사용자가 답변한 설문지를 활용하도록 구성된
    장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서(140)는 상기 데이터에 대한 점수 및 등급을 생성하도록 구성되는
    장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 AI 엔진(150)은 이전의 결과, 점수 및 등급, 데이터 매트릭스 및 복수의 미리 정의된 문제 유형을 활용하도록 구성된
    장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 특성 정보는 자연어 처리, 신경망 및 예측 알고리즘을 이용한 이미지 처리 장치에 의해 결정된 모발 또는 두피의 흰 반점, 상기 두피의 돌출, 적은 수분 함량, 비듬 등을 포함하는
    장치.
  15. 인공 지능 기반의 모발 및 두피 진단 방법에 있어서,
    복수의 IOT 장치를 이용하여 환자의 모발 및 두피 관련 데이터를 캡쳐 하고 데이터베이스에 상기 캡쳐 된 데이터를 저장하는 단계;
    AI 엔진을 사용하여 상기 캡쳐 된 데이터와 연관된 특성 정보를 식별하고 상기 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하는 단계; 및
    상기 환자의 모발 및 두피 상태를 식별하고 분석하여 사상기 용자에게 치료를 추천하기 위해, 상기 특성 정보, 상기 식별자, 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직을 처리하는 단계
    를 포함하는
    방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 방법은 클라우드 또는 클라우드 기반 컴퓨팅 환경에서 수행되는
    방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 데이터는 이미지 데이터 또는 텍스트 데이터 또는 둘의 조합인
    방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 IOT 장치는 상기 이미지 데이터를 스캐닝 하도록 구성된 스캐닝 장치
    를 포함하는
    방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 스캐닝 장치는 다수의 단계에서 적어도 2 개의 확대 레벨을 사용하여 상기 이미지 데이터를 스캔 하고 및 상기 사용자의 모발 및 두피 문제를 결정하기 위해 상기 이미지 데이터를 처리하는
    방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 식별자는 상기 이미지 데이터 상의 위치 좌표인
    방법.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 이미지의 픽셀, 상기 식별자의 상기 위치 좌표, 모델 데이터베이스에 저장된 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직은 상기 치료 조건 및 추천 사항을 결정할 수 있게 하는
    방법.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 AI 엔진은 상기 모발 및 두피의 상태를 결정하기 위해 가장 근접한 일치를 식별하기 위해 기존 진단 데이터베이스와 상기 데이터를 비교할 수 있는
    방법.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 AI 엔진은 상기 치료의 진단 및 추천 사항을 위해 이미지 처리, 자연어 처리 및 동적으로 변화되는 적어도 하나의 데이터 모델을 활용하는
    방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 특성 정보는 자연어 처리, 신경망 및 예측 알고리즘을 이용한 이미지 처리 장치에 의해 결정된 흰 반점, 상기 두피의 돌출, 적은 수분 함량, 비듬 등을 포함하는
    방법.
  25. 구현될 때, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는
    복수의 IOT 장치를 이용하여 환자의 모발 및 두피 관련 데이터를 캡쳐 하고 데이터베이스에 상기 캡쳐 된 데이터를 저장하는 단계;
    AI 엔진을 사용하여 사익 캡쳐 된 데이터와 연관된 특성 정보를 식별하고 상기 캡쳐 된 데이터와 연관된 식별자를 결정하는 단계; 및
    상기 환자의 모발 및 두피 상태를 식별하고 분석하여 상기 사용자에게 치료를 추천하기 위해, 특성 정보, 식별자, 적어도 하나의 데이터 모델 및 AI 기반 처리 로직을 처리하는 단계
    를 포함하는 단계를 수행하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령어가 실체적으로 구현된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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