KR20200132681A - 상품 정보 등록 방법 및 서버 - Google Patents

Abstract

상품 정보 등록 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 방법은, 판매자로부터 상품 이미지를 획득하는, 상품 이미지 획득 단계; 상기 획득한 상품 이미지에서 상품의 속성 정보를 추출하는, 속성 정보 추출 단계; 상기 추출한 속성 정보와 상품 분류 표준 모델에 기반하여 상기 상품의 표준 분류 정보를 산출하는, 표준 분류 정보 산출 단계; 상기 판매자로부터 상기 속성 정보 및 상기 표준 분류 정보를 포함하는 상품 정보의 하나 이상의 쇼핑몰에 대한 등록 요청을 수신하는, 등록 요청 수신 단계; 상기 표준 분류 정보의 복수의 표준 계층 데이터와 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층 데이터를 비교하는, 제1 비교 단계; 상기 제1 비교 결과가 동일한 경우, 표준 계층수와 비교 계층수를 비교하는, 제2 비교 단계; 상기 제2 비교 결과가 동일한 경우, 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는, 상품 정보 등록 단계; 및 상기 제1 비교 결과 또는 상기 제2 비교 결과가 상이한 경우, 상기 속성 정보를 기반으로 상기 표준 분류 정보를 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계에 대응하도록 변경하는, 표준 분류 정보 변경 단계를 포함한다.

Description

상품 정보 등록 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR REGISTERING MERCHANDISE INFORMATION}

본 발명은 상품 정보 등록 방법 및 서버에 관한 것으로, 보다 자세하게는 판매자가 손쉽게 복수의 쇼핑몰에 상품 정보를 자동으로 등록할 수 있는 상품 정보 등록 방법 및 서버에 관한 것이다.

최근 전자상거래 시장 구조를 살펴보면, 쇼핑몰에 상품을 공급하는 각 판매자는 각 쇼핑몰이 요구하는 서로 다른 상품등록 형식(Format)에 맞춰 이미지, 가격, 분류, 속성(예: 색상, 형태, 패턴) 재고 등의 상품 정보를 해당 쇼핑몰을 방문하여 일일이 등록 및 수정해야 한다. 즉, 각 판매자는 상품 판매를 원하는 각 쇼핑몰의 상품등록 포맷을 다운로드 받아 그 상품 등록 포맷의 규정대로 상품 이미지, 상품 분류 정보 및 상품 속성 정보 등의 여러 가지 요소를 기재하여 해당 쇼핑몰(마켓)에 등록하여 사용해왔다.

따라서, 판매자들은 쇼핑몰에 입점하여 판매코자 하는 상품을 등록함에 있어서 성향을 달리하는 각각의 쇼핑몰들이 요구하는 상품 등록 형식(Format)에 일일이 수동으로 입력함에 따라 많은 시간과 비용이 드는 문제점이 있었다. 또한, 모바일은 상품 정보를 입력함에 있어서 일반 PC보다 기능이 제한적이므로 복수의 쇼핑몰에 모바일을 통해 상품 정보를 등록하기 어려운 문제점도 있었다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 상품 분류 정보를 학습함에 따라 생성 및 갱신되는 상품 분류 표준 모델에 기반하여 각각에 쇼핑몰에 적합하도록 상품을 자동으로 분류할 수 있는 상품 정보 등록 방법 및 서버를 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 상품 이미지에 기반하여 상품의 속성 정보를 추출하는 방법을 제공하고자 한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 방법은, 판매자로부터 상품 이미지를 획득하는, 상품 이미지 획득 단계; 상기 획득한 상품 이미지에서 상품의 속성 정보를 추출하는, 속성 정보 추출 단계; 상기 추출한 속성 정보와 상품 분류 표준 모델에 기반하여 상기 상품의 표준 분류 정보를 산출하는, 표준 분류 정보 산출 단계; 상기 판매자로부터 상기 속성 정보 및 상기 표준 분류 정보를 포함하는 상품 정보의 하나 이상의 쇼핑몰에 대한 등록 요청을 수신하는, 등록 요청 수신 단계; 상기 표준 분류 정보의 복수의 표준 계층 데이터와 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층 데이터를 비교하는, 제1 비교 단계; 상기 제1 비교 결과가 동일한 경우, 표준 계층수와 비교 계층수를 비교하는, 제2 비교 단계; 상기 제2 비교 결과가 동일한 경우, 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는, 상품 정보 등록 단계; 및 상기 제1 비교 결과 또는 상기 제2 비교 결과가 상이한 경우, 상기 속성 정보를 기반으로 상기 표준 분류 정보를 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계에 대응하도록 변경하는, 표준 분류 정보 변경 단계를 포함한다.

또한, 상기 표준 분류 정보 변경 단계는, 상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 미만으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 적어도 어느 하나의 계층의 데이터에 기반하여 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 표준 분류 정보 변경 단계는, 상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계에 기반하여 새로운 분류 정보를 결정하는 단계; 및 상기 새로운 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 표준 분류 정보 변경 단계는, 상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 판매자에게 상기 상품의 분류를 요청하는 메시지를 제공하고 상기 판매자로부터 새로운 분류 정보를 획득하는 단계; 및 상기 새로운 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 표준 분류 정보 변경 단계는, 상기 제2 비교 결과, 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 큰 경우, 상기 복수의 표준 계층 중 상기 복수의 비교 계층에 매칭되는 계층들만 포함되도록 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 표준 분류 정보 변경 단계는, 상기 제2 비교 결과, 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 작은 경우, 상기 복수의 표준 계층 중 상기 복수의 비교 계층보다 더 낮은 하위 계층들을 확인하는 단계; 상기 속성 정보에 기반하여 상기 확인한 하위 계층들에 대응하도록 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제1 비교 결과 또는 상기 제2 비교 결과에 따라 획득한 데이터를 학습하여 상기 상품 분류 표준 모델을 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 상품 이미지 획득 단계 이후 및 상기 속성 정보 추출 단계 이전에, 색상 정보 또는 보정 정보를 기초로 상기 상품 이미지의 상품 색상을 실제 상품 색상과 유사하도록 보정하는 단계를 더 포함하고, 상기 색상 정보는, 상기 상품 이미지 전체 영역 정보, 상품 영역 정보 및 배경 영역 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 보정 정보는, 사용자 보정 패턴 및 보정 변수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 상품 이미지 획득 단계 이후 및 상기 속성 정보 추출 단계 이전에, 상기 상품 이미지에서 배경 이미지를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 정보 등록 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 언급된 상품 정보 등록 방법을 실행하며, 기록 매체에 저장된다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.

본 발명이 상품 분류 표준 모델에 기반하여 각각에 쇼핑몰에 적합하도록 판매자의 상품을 자동으로 분류함으로써 판매자는 손쉽게 상품의 분류 정보를 복수의 쇼핑몰에 등록할 수 있다.

또한, 본 발명이 상품 이미지에 기반하여 상품의 속성 정보를 추출함으로써 판매자는 손쉽게 상품의 속성 정보를 복수의 쇼핑몰에 등록할 수 있다.

도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 상품 정보 등록 서버를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 정보 등록 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 정보 등록 방법을 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 미리 설정한 기준에 따라 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 미리 설정한 기준에 따라 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 속성 정보를 등록하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 상품 정보 등록 서버를 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 정보 등록 서버(100)는 외부 장치들에 해당하는 판매자 장치(200) 및 쇼핑몰 서버(300)와 네트워크를 통해 통신 연결될 수 있다. 여기서 네트워크는 무선 네트워크 및 유선 네트워크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 네트워크는 근거리 통신 네트워크(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association)) 또는 원거리 통신 네트워크(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN))일 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버(100)는 판매자가 상품 정보 등록 서버(100)의 운영자에게 중개 수수료를 지급함으로써 판매자의 상품 정보를 손쉽게 쇼핑몰에 등록할 수 있는 중개 플랫폼을 제공할 수 있다. 즉, 상품 정보 등록 서버(100)는 쇼핑몰에 대한 상품 정보 등록 서비스를 제공할 수 있다. 여기서 상품 정보란 판매자가 판매하고자 하는 상품에 대한 다양한 정보를 말하며 기본 정보, 속성 정보, 분류 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 상품 정보 등록 서버(100)는 중개 플랫폼을 통해 판매자 및 쇼핑몰을 회원으로 등록시킬 수 있다. 한편, 여기서 중개 플랫폼은 판매자가 이용할 수 있는 웹 페이지 또는 전용 앱 어플리케이션 등을 포함할 수 있다. 여기서 판매자는 국내에 상주하는 것에 한정되지 아니하고 해외에 위치하는 판매자를를 포함하는 개념일 수 있다. 여기서 쇼핑몰은 온라인 상에서 상품 및 서비스를 판매하는 모든 종류의 전자 상거래 관련 온라인 채널을 모두 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버(100)는 제어부(110), 데이터베이스(120) 및 인공지능 에이전트(130)를 포함할 수 있다. 제어부(110)는 판매자의 회원 정보, 쇼핑몰 정보, 상품 정보와 관련된 데이터베이스를 관리할 수 있고, 상품 정보 등록과 관련된 각종 동작들을 전반적으로 제어할 수 있고, 중개 플랫폼을 전반적으로 제어할 수 있다. 데이터베이스(120)는 판매자의 회원 정보, 쇼핑몰 정보, 상품 정보과 관련된 각종 데이터, 상품 정보를 등록하기 위한 각 동작들과 관련된 데이터 등을 빅데이터화하여 저장할 수 있다. 또한 제어부(110)는 API를 통해 판매자 장치(200)와 쇼핑몰 서버(300)와 연동될 수 있다.

일 실시 예에서, 인공지능 에이전트(130)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상품 정보 등록에 관련된 각종 데이터를 학습하고 각종 동작들을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 인공 지능 알고리즘은 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 에이전트(130)는 상품 색상 자동 보정 데이터, 상품 배경 자동 제거 데이터, 상품 분류 데이터 및 상품 속성 추출 데이터를 획득할 때마다 해당 데이터들을 학습하여 상기 상품 색상 자동 보정, 상품 배경 자동 제거, 상품 분류 및 상품 속성 추출 동작들을 정교하게 수행할 수 있다.

발명의 한 실시 예에 따르면, 도면에는 도시되지 않았지만, 제어부(110)는 중개 플랫폼을 통해 판매자를 회원으로 가입시켜 정보를 관리할 수 있다. 판매자의 회원 정보는 이름, 주소, 연락처, 비용 결제 방식, 계좌 정보 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 판매자 장치(200)는 적어도 하나의 판매자가 각각 사용하는 장치일 수 있고, 중개 플랫폼을 이용할 수 있거나 설치된 장치일 수 있다.

일 실시 예에서, 판매자 장치(200)는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버(server), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 정보 등록 방법을 도시한 흐름도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 정보 등록 방법을 도시한 예시도이다. 도 2의 동작들은 도 1 에 개시된 상품 정보 등록 서버(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 2 및 3을 참조하면, 일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 21에서, 판매자로부터 상품 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 판매자는 팔고자 하는 상품과 관련된 각종 이미지를 촬영할 수 있고, 판매자 장치(200)에서 상품 정보 등록 서버(100)로 상품 이미지를 전송할 수 있다.

도면에는 도시되지 않았지만, 상품의 속성 정보를 추출하기 이전에, 상품 정보 등록 서버(100)는 상품 색상 데이터 학습을 통해 생성 및 갱신되는 상품 색상 자동 보정 모델을 이용하여 상품 이미지를 보정할 수 있다. 예컨대, 보정은 상품 이미지의 상품 색상과 실제 색상을 유사하게 맞추는 작업일 수 있다. 예컨대, 상품 색상 데이터는 색상 정보와 보정 정보를 포함할 수 있고, 색상 정보는 상품 이미지 전체 영역 정보, 상품 영역 정보 및 배경 영역 정보를 포함할 수 있고, 보정 정보는 사용자 보정 패턴과 보정 변수(예: 필터)를 포함할 수 있다. 상품 색상 데이터는 데이터베이스에 저장될 수 있고, 인공지능 에이전트(130)의 학습에 이용될 수 있고, 이를 통해 상품 색상 자동 보정 모델이 생성 및 갱신될 수 있다.

도면에는 도시되지 않았지만, 상품의 속성 정보를 추출하기 이전에, 상품 정보 등록 서버(100)는 배경 마스트 패턴 학습을 통해 생성 및 갱신되는 배경 이미지 자동 제거 모델을 이용하여 배경 이미지를 자동으로 제거할 수 있다. 예컨대, 배경 마스트 패턴은 이미지의 상품/배경 학습을 위한 흑백이미지일 수 있다. 인공지능 에이전트(130)는 상품 소분류별 배경 마스크 패턴 학습을 통해 상품 이미지와 배경 마스크 패턴의 쌍으로 구성된 학습 데이터 셋을 수집할 수 있고, 이를 통해 배경 이미지 자동 제거 모델이 생성 및 갱신될 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 22에서, 획득한 상품 이미지에서 상품의 속성 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 속성 정보는 상품의 색상, 형태, 패턴, 사이즈 또는 가격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상품 속성 정보 추출과 관련된 구체적인 설명은 도 10에서 후술한다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 23에서, 추출한 속성 정보와 상품 분류 표준 모델에 기반하여 상품의 표준 분류 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 상품 분류 표준 모델은 컨벌루션 신경망(convolutional neural network, CNN)에 기반한 학습을 이용하여 생성 및 갱신되며 복수의 계층을 갖고, 학습에 이용되는 데이터는 상품 정보가 누적되는 데이터베이스에서 획득될 수 있다. 예컨대, 표준 분류 정보는 쇼핑몰 운영자가 상품을 카테고리 별로 구분하고, 구매자가 해당 상품을 손쉽게 검색할 수 있도록 하는 카테고리를 포함한 정보일 수 있다. 즉, 여기서 표준 분류 정보란 상품의 카테고리를 의미할 수 있다. 예컨대, 상품의 속성 정보인 색상, 형태, 패턴을 통해 크로스 백이란 상품으로 확인한 경우, 상품 분류 표준 모델을 통해 크로스 백의 분류 정보를 패션-잡화-여성-가방으로 확정할 수 있다.

이와 같이 상품 분류 표준 모델을 도입한 이유는, 복수의 쇼핑몰은 각각 서로 다른 상품 분류 체계를 가지고 있으므로 누적된 상품 정보 등록 행위를 통해 최대한 범용적으로 사용할 수 있는 상품 분류 표준 모델을 지속적으로 갱신하며 사용하는 것이 상품 정보를 보다 효율적으로 진행할 수 있기 때문이다. 기존에는 판매자가 직접 모든 상품의 분류 코드를 수동으로 입력해야 하지만 본 발명은 우선 상품 분류 표준 모델에 따라 1차적으로 상품을 분류하여 표준 분류 정보를 산출하고, 이후 설명할 쇼핑몰의 상품 분루 체계와의 비교를 통해 최종적으로 상품의 분류 정보를 결정할 수 있다. 따라서, 본 발명은 사용자의 수동 입력없이 자동으로 상품을 분류할 수 있다.

한편, 도 3에서 상품 분류 표준 모델의 일 예를 도시하고 있다. 상품 분류 표준 모델은 4개의 계층을 가질 수 있고, 각 계층 별로 데이터를 포함할 수 있다. 여기서 각 계층 별 데이터는 카테고리의 이름에 대응하는 텍스트(예: 의류, 가방)일 수 있다. 물론 이외에도 상품 분류 표준 모델은 현재 존재하는 모든 쇼핑몰에 최대한 적용이 용이하도록 지속적으로 갱신될 수 있고, 도3 보다 복잡한 계층구조를 가질 수 있다. 단, 설명의 편의를 위해 도 3에 따라 설명한다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 24에서, 속성 정보와 표준 분류 정보를 판매자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 판매자는 판매자 장치(200)의 디스플레이를 통해 본인이 올린 상품 이미지의 속성 정보와 표준 분류 정보를 확인할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 25에서, 판매자로부터 속성 정보와 표준 분류 정보를 포함하는 상품 정보의 등록 요청을 수신할 경우, 상품 정보를 복수의 쇼핑몰에 등록하고 상품 정보에 기반하여 상품 분류 표준 모델을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 상품의 표준 분류 정보가 해당 쇼핑물의 상품 분류 체계와 동일할 경우에는 상기 상품 정보를 바로 쇼핑몰에 등록할 수 있고, 일부 차이가 있을 경우 표준 분류 정보가 변경되거나 새로 생성될 수 있다. 이와 관련된 동작들은 도 4 내지 도 9에서 구체적으로 후술한다. 한편, 상품 정보를 등록할 때마다 상품 분류 표준 모델은 획득한 데이터에 기반하여 학습을 수행할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4의 동작들은 도 1 에 개시된 상품 정보 등록 서버(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 4 내지 도 6을 참조하면, 일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 41에서, 상품 정보의 등록 요청에 기반하여 판매자가 상품 정보를 등록하기 원하는 복수의 쇼핑몰을 확인할 수 있다. 예를 들어, 판매자는 A 쇼핑몰, B 쇼핑몰, C 쇼핑몰, D 쇼핑몰에 상품을 등록하기 원할 수 있다. 여기서 설명의 편의를 위해 판매자가 등록하고자 하는 상품은 라운드 반팔 셔츠라고 가정한다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 42에서, 확인한 복수의 쇼핑몰에 각각 대응하는 상품 분류 체계를 확인할 수 있다. 예컨대, 여기서 확인하는 대응하는 상품 분류 체계란 쇼핑몰의 모든 상품에 대한 전체 분류 체계이거나 현재 판매자가 등록하고자 하는 상품과 관련된 분류 체계만을 의미할 수 있다. 설명의 편의를 위해 후자를 예로 들어 설명한다. 예를 들어, A 쇼핑몰의 라운드 반팔 셔츠와 관련된 상품 분류 체계는 의류-셔츠일 수 있고, B 쇼핑몰의 라운드 반팔 셔츠와 관련된 상품 분류 체계는 의류-셔츠-반팔-라운드-무지 or 프린트일 수 있고, C 쇼핑몰의 라운드 반팔 셔츠와 관련된 상품 분류 체계는 의류-셔츠-남성 or 여성일 수 있고, D 쇼핑몰의 라운드 반팔 셔츠와 관련된 상품 분류 체계는 의류-셔츠-남성 or 여성-정장 or 캐주얼일 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 43에서, 표준 분류 정보의 복수의 표준 계층들 및 표준 계층수를 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층들 및 비교 계층수와 비교할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 표준 분류 정보의 표준 계층들은 제1 내지 제4 계층일 수 있고, 표준 계층수는 4개일 수 있고, A쇼핑몰의 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층들은 제1 및 제2 계층일 수 있고, 비교 계층수는 2개일 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 44에서, 비교 결과 복수의 표준 계층들과 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일한지 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 경우, A 쇼핑몰의 제1 계층과 제2 계층은 표준 분류 정보의 제1 계층 및 제2 계층과 각각 의류 및 셔츠로 데이터가 동일할 수 있다. 도 6의 경우, A 쇼핑몰의 제1 계층 내지 제4 계층은 표준 분류 정보의 제1 계층 내지 제4 계층과 각각 의류-셔츠-반팔-라운드로 데이터가 동일할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 45에서, 비교 결과 복수의 표준 계층들과 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일할 경우, 상기 표준 계층수와 상기 비교 계층수가 동일한지 확인할 수 있다. 예를 들어, A 쇼핑몰의 비교 계층수는 2개이고 상품의 표준 분류 정보의 표준 계층수는 4개이므로 서로 다르고, B 쇼핑몰의 비교 계층수는 5개이고 상품의 표준 분류 정보의 표준 계층수는 4개이므로 서로 다르다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 46에서, 비교 결과 복수의 표준 계층들과 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 표준 계층수와 비교 계층수가 동일할 경우, 표준 분류 정보를 복수의 쇼핑몰 중에서 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 도면에는 따로 예시도를 도시하지는 않았지만, 상품의 표준 분류 정보와 동일한 계층수를 가지면서 계층별로 데이터가 동일하다는 것은 상품의 표준 분류 정보가 쇼핑몰의 상품 분류 체계와 일치한다는 의미이므로 별도의 분류 정보 변경 또는 갱신 없이 바로 표준 분류 정보를 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 47에서, 비교 결과에 따라 획득한 데이터를 학습하여 상품 분류 표준 모델을 갱신할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 48에서, 비교 결과 상기 복수의 표준 계층들과 상기 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 표준 계층수가 비교 계층수보다 클 경우, 복수의 표준 계층들에서 복수의 비교 계층들에 매칭되는 계층들만 포함되도록 분류 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 표준 분류 정보의 표준 계층수는 A 쇼핑몰의 비교 계층수보다 크므로 현재 표준 분류 정보인 의류-셔츠-반팔-라운드는 의류-셔츠로 변경될 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 49에서, 변경한 표준 분류 정보를 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 등록 서버(100)는 변경한 표준 분류 정보인 의류-셔츠를 A 쇼핑몰에 라운드 반팔 셔츠에 대응하는 분류 정보로서 등록할 수 있다. 그리고 동작 47을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 50에서, 비교 결과 복수의 표준 계층들과 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 표준 계층수가 비교 계층수보다 작을 경우, 복수의 비교 계층들에서 상기 복수의 표준 계층들보다 더 낮은 하위 계층들을 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 표준 분류 정보의 표준 계층수는 B 쇼핑몰의 비교 계층수보다 작으므로 B 쇼핑몰의 상품 분류 체계의 제5 계층을 확인할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 51에서, 속성 정보에 기반하여 확인한 하위 계층들에 대응하도록 표준 분류 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 현재 상품인 라운드 반팔 셔츠의 속성 정보는 남성, 라운드, 반팔, 흰색, 프린트, 캐주얼 등을 포함할 수 있고, B 쇼핑몰의 제5 계층 중에서 라운드 반팔 셔츠의 속성 중 하나인 프린트가 포함되도록 표준 분류 정보를 변경할 수 있다. 즉, 현재 분류 정보인 의류-셔츠-반팔-라운드는 의류-셔츠-반팔-라운드-프린트로 변경될 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 52에서, 변경한 표준 분류 정보를 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 등록 서버(100)는 변경한 표준 분류 정보에 해당하는 의류-셔츠-반팔-라운드-프린트를 B 쇼핑몰에 라운드 반팔 셔츠에 대응하는 분류 정보로서 등록할 수 있다. 그리고 동작 47을 수행할 수 있다.

한편, 동작 44에서 표준 계층들과 비교 계층들의 데이터가 동일한 지 판단하는 기준은 적어도 표준 계층과 비교 계층이 동일한 지 여부로 판단할 수 있고, 표준 계층 또는 비교 계층부터 데이터가 다를 경우 동작 71이 수행될 수 있다. 물론 동작 44에서 데이터가 동일한 지 판단하는 기준은 이외에도 다양하게 변형될 수 있다. 예컨대, 총 계층 수 대비 몇% 이상 동일한 가를 기준으로 동일성을 판단할 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 미리 설정한 기준에 따라 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 미리 설정한 기준에 따라 상품의 분류 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 7의 동작들은 도 1 에 개시된 상품 정보 등록 서버(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 7 내지 도 9를 참조하면, 일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 71에서, 비교 결과 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 복수의 표준 계층들에 포함되며 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 미만으로 다른지 확인할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정한 기준이란 표준 분류 정보와 쇼핑몰의 상품 분류 체계간 대응하는 계층 별 데이터가 3개 이상 다를 경우일 수 있다. 이러한 미리 설정한 기준은 학습 정도에 따라 다른 개수로 조정될 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 72에서, 비교 결과 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 복수의 표준 계층들에 포함되며 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 미만으로 다를 경우, 속성 정보와 적어도 어느 하나의 계층의 데이터에 기반하여 표준 분류 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 표준 분류 정보가 의류-셔츠-반팔일 경우, C 쇼핑몰의 상품 분류 체계에서 제2 계층과 제3 계층이 각각 상의와 남성 또는 여성으로 다를 수 있고, 이는 미리 설정한 기준인 3개 미만이므로 현재 상품인 라운드 반팔 셔츠의 속성 정보(남성, 라운드, 반팔, 흰색, 프린트, 캐주얼)와 제2 계층과 제3 계층의 데이터(상의, 남성 또는 여성)에 기반하여 현재 분류 정보인 의류-셔츠-반팔을 의류-상의-남성으로 변경할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 73에서, 변경한 표준 분류 정보를 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 등록 서버(100)는 변경한 표준 분류 정보에 해당하는 의류-상의-남성을 C 쇼핑몰에 라운드 반팔 셔츠에 대응하는 분류 정보로서 등록할 수 있다. 그리고 리턴하여 동작 47을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 74에서, 비교 결과 상기 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층들에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 상품 분류 체계에 기반하여 새로운 분류 정보를 결정하거나 판매자에게 상기 상품의 분류를 요청하는 메시지를 제공하고 상기 판매자로부터 새로운 분류 정보를 획득 수 있다. 예를 들어, 표준 분류 정보가 의류-셔츠-반팔-라운드일 경우, D 쇼핑몰의 상품 분류 체계에서 제2 계층 내지 제4 계층이 각각 상의, 남성 또는 여성, 정장 또는 캐주얼로 다를 수 있고, 이는 미리 설정한 기준인 3개 이상이므로 현재 상품인 라운드 반팔 셔츠의 속성 정보(남성, 라운드, 반팔, 흰색, 프린트, 캐주얼)와 제2 계층 내지 제4 계층의 데이터(상의, 남성 또는 여성, 정장 또는 캐주얼)에 기반하여 현재 분류 정보인 의류-셔츠-반팔-라운드를 의류-상의-남성-캐주얼로 변경할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버 (100)가, 동작 75에서, 새로운 분류 정보를 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 등록 서버(100)는 변경한 분류 정보에 해당하는 의류-상의-남성-캐주얼을 D 쇼핑몰에 라운드 반팔 셔츠에 대응하는 분류 정보로서 등록할 수 있다. 그리고 리턴하여 동작 47을 수행할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품의 속성 정보를 등록하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 10의 동작들은 도 1 에 개시된 상품 정보 등록 서버(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 10을 참조하면, 일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버(100)가, 동작 101에서, 상품 정보의 등록 요청에 기반하여 판매자가 상품 정보를 등록하기 원하는 복수의 쇼핑몰을 확인할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버(100)가, 동작 102에서, 확인한 복수의 쇼핑몰에서 각각 요구하는 속성 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 속성 정보는 상품의 색상, 형태, 패턴, 사이즈 또는 가격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상품 정보 등록 서버(100)가, 동작 103에서, 속성 정보 중에서 요구하는 속성 정보에 대응하는 속성 정보만 확인한 복수의 쇼핑몰에 등록할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 쇼핑몰은 색상, 형태 및 패턴을 가방의 속성 정보로서 요구할 수 있고, 상품 정보 등록 서버(100)는 색상 정보 추출 모듈(HSV Color Space Analsys, Color Quantization), 형태 정보 추출 모듈(Edge Detection, Hough Transform) 및 패턴 정보 추출 모듈(LBP(Local Binary Pattern, SIFT(Scale-invariant Feature Transform))을 통해 획득한 색상(예: 블랙, 화이트), 형태(예: 사각), 패턴(예: B2)을 해당 쇼핑몰에 등록할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 방법은, 판매자로부터 상품 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 상품 이미지에서 상품의 속성 정보를 추출하는 단계; 상기 추출한 속성 정보와 상품 분류 표준 모델에 기반하여 상기 상품의 표준 분류 정보를 산출하는 단계; 상기 속성 정보와 상기 분류 정보를 상기 판매자에게 제공하는 단계; 및 상기 판매자로부터 상기 속성 정보와 상기 표준 분류 정보를 포함하는 상품 정보의 등록 요청을 수신할 경우, 상기 상품 정보를 복수의 쇼핑몰에 등록하고 상기 상품 정보에 기반하여 상기 상품 분류 표준 모델을 갱신하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 상품 분류 표준 모델은 컨벌루션 신경망(convolutional neural network, CNN)에 기반한 학습을 이용하여 생성 및 갱신되며 복수의 계층을 갖고, 상기 학습에 이용되는 데이터는 상기 상품 정보가 누적되는 데이터베이스에서 획득될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 상품 정보의 상기 등록 요청에 기반하여 상기 판매자가 상기 상품 정보를 등록하기 원하는 복수의 쇼핑몰을 확인하는 단계; 상기 확인한 복수의 쇼핑몰에 각각 대응하는 상품 분류 체계를 확인하는 단계; 상기 표준 분류 정보의 복수의 표준 계층들 및 표준 계층수를 상기 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층들 및 비교 계층수와 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과에 따라 획득한 데이터를 학습하여 상기 상품 분류 표준 모델을 갱신하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 표준 계층들과 상기 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 상기 표준 계층수와 상기 비교 계층수가 동일할 경우, 상기 표준 분류 정보를 상기 복수의 쇼핑몰 중에서 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 표준 계층들과 상기 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 클 경우, 상기 복수의 표준 계층들에서 상기 복수의 비교 계층들에 매칭되는 계층들만 포함되도록 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경한 분류 정보를 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 표준 계층들과 상기 복수의 비교 계층들간 각각 대응하는 계층별로 데이터가 동일하고 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 작을 경우, 상기 복수의 비교 계층들에서 상기 복수의 표준 계층들보다 더 낮은 하위 계층들을 확인하는 단계; 상기 속성 정보에 기반하여 상기 확인한 하위 계층들에 대응하도록 상기 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경한 분류 정보를 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층들에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 미만으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 적어도 어느 하나의 계층의 데이터에 기반하여 상기 분류 정보를 변경하는 단계; 및 상기 변경한 분류 정보를 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층들에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 상품 분류 체계에 기반하여 새로운 분류 정보를 결정하는 단계; 및 상기 새로운 분류 정보를 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 비교 결과 상기 복수의 비교 계층들 중에서 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층들에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 판매자에게 상기 상품의 분류를 요청하는 메시지를 제공하고 상기 판매자로부터 새로운 분류 정보를 획득하는 단계; 및 상기 새로운 분류 정보를 상기 상품 분류 체계에 대응하는 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 속성 정보는 상기 상품의 색상, 형태, 패턴, 사이즈 또는 가격 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 상품 정보의 상기 등록 요청에 기반하여 상기 판매자가 상기 상품 정보를 등록하기 원하는 복수의 쇼핑몰을 확인하는 단계; 상기 확인한 복수의 쇼핑몰에서 각각 요구하는 속성 정보를 확인하는 단계; 및 상기 속성 정보 중에서 상기 요구하는 속성 정보에 대응하는 속성 정보만 상기 확인한 복수의 쇼핑몰에 등록하는 단계;를 포함할 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 상품 정보 등록 서버 200 : 판매자 장치
300 : 쇼핑몰 서버

Claims (10)

1. 상품 정보 등록 서버의 상품 정보 등록 방법에 있어서,
   판매자로부터 상품 이미지를 획득하는, 상품 이미지 획득 단계;
   상기 획득한 상품 이미지에서 상품의 속성 정보를 추출하는, 속성 정보 추출 단계;
   상기 추출한 속성 정보와 상품 분류 표준 모델에 기반하여 상기 상품의 표준 분류 정보를 산출하는, 표준 분류 정보 산출 단계;
   상기 판매자로부터 상기 속성 정보 및 상기 표준 분류 정보를 포함하는 상품 정보의 하나 이상의 쇼핑몰에 대한 등록 요청을 수신하는, 등록 요청 수신 단계;
   상기 표준 분류 정보의 복수의 표준 계층 데이터와 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계의 복수의 비교 계층 데이터를 비교하는, 제1 비교 단계;
   상기 제1 비교 결과가 동일한 경우, 표준 계층수와 비교 계층수를 비교하는, 제2 비교 단계;
   상기 제2 비교 결과가 동일한 경우, 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는, 상품 정보 등록 단계; 및
   상기 제1 비교 결과 또는 상기 제2 비교 결과가 상이한 경우, 상기 속성 정보를 기반으로 상기 표준 분류 정보를 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계에 대응하도록 변경하는, 표준 분류 정보 변경 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 표준 분류 정보 변경 단계는,
   상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 미만으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 적어도 어느 하나의 계층의 데이터에 기반하여 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및
   상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 표준 분류 정보 변경 단계는,
   상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 속성 정보와 상기 쇼핑몰의 상품 분류 체계에 기반하여 새로운 분류 정보를 결정하는 단계; 및
   상기 새로운 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   상기 표준 분류 정보 변경 단계는,
   상기 제1 비교 결과, 상기 복수의 비교 계층 중 적어도 어느 하나의 계층의 데이터가 상기 복수의 표준 계층에 포함되며 상기 적어도 어느 하나의 계층에 대응하는 표준 계층의 데이터와 미리 설정한 기준 이상으로 다를 경우, 상기 판매자에게 상기 상품의 분류를 요청하는 메시지를 제공하고 상기 판매자로부터 새로운 분류 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 새로운 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 표준 분류 정보 변경 단계는,
   상기 제2 비교 결과, 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 큰 경우, 상기 복수의 표준 계층 중 상기 복수의 비교 계층에 매칭되는 계층들만 포함되도록 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및
   상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 표준 분류 정보 변경 단계는,
   상기 제2 비교 결과, 상기 표준 계층수가 상기 비교 계층수보다 작은 경우, 상기 복수의 표준 계층 중 상기 복수의 비교 계층보다 더 낮은 하위 계층들을 확인하는 단계;
   상기 속성 정보에 기반하여 상기 확인한 하위 계층들에 대응하도록 상기 표준 분류 정보를 변경하는 단계; 및
   상기 변경된 표준 분류 정보를 포함하는 상기 상품 정보를 상기 쇼핑몰에 등록하는 단계를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 비교 결과 또는 상기 제2 비교 결과에 따라 획득한 데이터를 학습하여 상기 상품 분류 표준 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
8. 제1 항에 있어서,
   상기 상품 이미지 획득 단계 이후 및 상기 속성 정보 추출 단계 이전에,
   색상 정보 또는 보정 정보를 기초로 상기 상품 이미지의 상품 색상을 실제 상품 색상과 유사하도록 보정하는 단계를 더 포함하고,
   상기 색상 정보는, 상기 상품 이미지 전체 영역 정보, 상품 영역 정보 및 배경 영역 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 보정 정보는, 사용자 보정 패턴 및 보정 변수 중 적어도 하나를 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
9. 제1 항에 있어서,
   상기 상품 이미지 획득 단계 이후 및 상기 속성 정보 추출 단계 이전에,
   상기 상품 이미지에서 배경 이미지를 제거하는 단계를 더 포함하는, 상품 정보 등록 방법.
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위해 기록 매체에 저장된, 상품 정보 등록 프로그램.

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