KR20210029990A - 온라인 의류 쇼핑 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 판매자가 판매하는 의류를 구매자에게 보여주는 온라인 의류쇼핑부; 판매 의류 정보, 구매자 정보, 피팅 모델 정보, 피팅 모델이 의류를 입고 있는 착용 이미지를 저장하는 데이터베이스; 구매자 또는 피팅 모델이 의류를 입고 촬영한 착용 이미지를 획득하여 상기 데이터베이스에 저장하는 이미지 촬영부; 상기 착용 이미지를 분석하여 상기 구매자 정보 또는 상기 피팅 모델 정보를 자동으로 획득하는 이미지 분석부; 및 상기 구매자 정보와 상기 피팅 모델 정보를 비교하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하고, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지를 선정하여 구매자에게 보여주는 이미지 매칭부를 포함하는 온라인 의류 쇼핑 시스템을 제공한다.

Description

온라인 의류 쇼핑 시스템{ONLINE CLOTHES SHOPPING SYSTEM}
본 발명은 온라인 의류 쇼핑 시스템에 관한 것이며, 구체적으로 의류 구매자가 온라인으로 쇼핑할 때 선택한 옷이 구매자에게 맞는 사이즈인지, 옷 맵시가 나는지에 대한 정보를 제공하는 온라인 의류 쇼핑 시스템에 관한 것이다.
온라인 쇼핑몰에서 옷을 구입하는 것이 일상화되고 있으나, 온라인 쇼핑몰에서 전시되고 있은 옷의 이미지만을 보고 구입하는 과정에서 구매자에게 사이즈가 맞는 것인지, 입었을 때의 옷 맵시에 대한 판단이 어렵다는 구매자의 불편이 발생되고, 또한 구매 후 반품 등에 대한 처리가 문제된다.
이러한 문제를 해결하기 위해서, 공개특허공보 제10-2012-0127221호에 의하면, 쇼핑몰에서 판매하는 아이템의 이미지를 카메라를 통해 촬영되는 사용자의 이미지에 오버레이하여 표시하여 주는 기술이 기재되어 있다. 상기 특허에 의하면, 카메라를 통해 촬영되는 이미지에 상품 이미지를 오버레이하여 실제 입어 본 것 같은 이미지를 볼 수 있는 장점이 있다.
하지만, 단순히 사용자의 이미지에 의류 아이템을 오버레이 하여 주는 보여주는 수준에 머물러서, 실제로 옷을 착용했을 때의 옷 맵시를 알 수 없는 문제가 있다.
공개특허공보 제10-2012-0127221호 (공개일자, 2012.11.21)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 의류 구매자가 온라인으로 쇼핑할 때 선택한 옷이 구매자에게 맞는 사이즈인지, 선택한 옷을 착용했을 때 옷 맵시가 나는지에 대한 정보를 제공할 수 있는 온라인 의류 쇼핑 시스템을 제공하고자 한다.
이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 온라인 의류 쇼핑시스템은 판매자가 판매하는 의류를 구매자에게 보여주는 온라인 의류쇼핑부; 판매 의류 정보, 구매자 정보, 피팅 모델 정보, 피팅 모델이 의류를 입고 있는 착용 이미지를 저장하는 데이터베이스; 구매자 또는 피팅 모델이 의류를 입고 촬영한 착용 이미지를 획득하여 상기 데이터베이스에 저장하는 이미지 촬영부; 상기 착용 이미지를 분석하여 상기 구매자 정보 또는 상기 피팅 모델 정보를 자동으로 획득하는 이미지 분석부; 및 상기 구매자 정보와 상기 피팅 모델 정보를 비교하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하고, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지를 선정하여 구매자에게 보여주는 이미지 매칭부를 포함한다.
상기 구매자 정보 또는 피팅 모델 정보는 신체 사이즈 정보, 성별 정보, 체형 정보, 헤어 정보를 포함하고, 상기 신체 사이즈 정보는 키, 어깨 길이, 팔 길이, 다리 길이, 등 길이, 가슴 둘레, 허리 둘레, 엉덩이 둘레, 허벅지 둘레, 팔 둘레 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 체형 정보는 배가 나온 체형, 허리가 굵은 체형, 보통 체형, 역삼각 체형, 엉덩이가 큰 체형, 엉덩이가 작은 체형 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 헤어 정보는 긴 머리, 짧은 머리, 생 머리, 곱슬 머리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 이미지 매칭부는, 구매자의 신체 사이즈 정보와 피팅 모델의 신체 사이즈 정보를 서로 비교하여, 상기 신체 사이즈 정보의 각 항목 별로 기 설정된 오차 범위 내에 있는 항목의 개수가 많은 피팅 모델을 제1 그룹으로 형성하고, 상기 제1 그룹 내에서 상기 성별 정보에 따른 상기 구매자의 착용 이미지와 상기 피팅 모델의 착용 이미지를 미리 학습된 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정할 수 있다.
상기 이미지 매칭부는 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지가 없으면, 상기 선정된 피팅 모델을 제외하고 다시 피팅 모델 선정을 수행할 수 있다.
상기 이미지 촬영부는, 사용자의 이미지를 촬영하는 카메라부와 사용자의 적정 촬영 위치와 방향을 안내하는 가이드부를 포함할 수 있다.
상기 가이드부는 사용자까지의 거리 대비 사용자의 키 방향 촬영 각도가 허용 범위를 벗어나는지를 판단하기 위한 지시선을 화면으로 보여주고, 정면방향, 측면방향, 후면방향으로 회전하라는 지시를 음성 또는 메시지로 안내할 수 있다.
상기 이미지 분석부는, 사용자의 신체 사이즈를 자동으로 획득하는 치수산출부와 사용자의 체형 정보와 헤어 정보를 자동으로 획득하는 체형분류부를 포함할 수 있다.
상기 치수산출부는 카메라부로부터 사용자까지의 거리와 촬영 각도를 기준으로 상기 신체 사이즈를 측정할 수 있다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이상과 같은 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
본 발명은 구매자의 신체 사이즈 정보, 체형 정보, 헤어 정보를 바탕으로 구매자와 가장 유사한 피팅 모델을 데이터베이스에서 선정한 후, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 착용한 이미지를 구매자에게 보여줌으로써, 선택한 의류가 구매자에게 맞는 사이즈인지, 선택한 옷을 착용했을 때 옷 맵시가 나는지에 대한 정보를 제공하여 구매 여부에 대한 정확한 판단을 도울 수 있으며, 구매 후 반품 등에 대한 처리를 개선할 수 있다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 의류 쇼핑 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 촬영부의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석부의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 촬영부를 통해 착용 이미지를 획득하는 모습을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드부를 통해 사용자의 적정 촬영 위치를 안내하는 모습을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
한편, 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 상기 문제점을 해결하기 위해 고안된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 의류 쇼핑 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 의류 쇼핑 시스템(1000)은 온라인 의류쇼핑부(100), 데이터베이스(200), 이미지 촬영부(300), 이미지 분석부(400), 및 이미지 매칭부(500)를 포함한다.
온라인 의류쇼핑부(100)는 의류 판매자가 판매하는 의류를 구매자에게 보여주고, 구매자는 구매하고자 하는 의류를 선택할 수 있다.
온라인 의류쇼핑부(100)는 거치형 기기 뿐만 아니라 휴대용 기기를 통해 구현될 수 있으며, 네트워크를 통해 온라인 의류 쇼핑 시스템(1000)에 접속할 수 있으며, 디스플레이 화면을 구비한 기기라면 어느 것이든 사용 가능하다.
예컨대, 온라인 의류쇼핑부(100)는 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 넷북 등의 컴퓨터는 물론이고, 휴대폰, PDA, 네비게이션, PMP 등을 비롯하여, IPTV 등 다양한 기기가 사용되어 구현될 수 있다.
데이터베이스(200)는 판매 의류 정보, 구매자 정보, 쿠폰 정보, 피팅 모델 정보, 피팅 모델이 의류를 입고 있는 착용 이미지 등을 저장할 수 있다.
판매 의류 정보는 의류 판매자가 온라인 의류쇼핑부(100)를 통해 판매하고자 하는 의류에 관한 정보이다. 예를 들어, 의류의 가격, 사이즈, 색상 등에 관한 정보일 수 있다.
또한, 각 의류마다 식별 번호가 부여됨으로써, 피팅 모델이 구매자가 선택한 의류를 입고 있는 이미지를 쉽고 빠르게 검색할 수 있다.
구매자 정보는 구매자의 성별, 신체 사이즈 정보, 성별 정보, 체형 정보, 헤어 정보, 주소, 구매 이력 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 피팅 모델 정보는 피팅 모델의 성별, 신체 사이즈 정보, 성별 정보, 체형 정보, 헤어 정보 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
이때, 피팅 모델 마다 별도의 식별 번호가 부여됨으로써, 구매자와 가장 유사도가 큰 피팅 모델이 선정된 후, 선정된 피팅 모델의 식별 번호와 구매자에 의한 선택된 의류의 식별 번호를 이용하여 쉽게 빠르게 검색하여 매칭할 수 있다.
여기서, 신체 사이즈 정보는 키, 어깨 길이, 팔 길이, 다리 길이, 등 길이, 가슴 둘레, 허리 둘레, 엉덩이 둘레, 허벅지 둘레, 팔 둘레 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
체형 정보는 배가 나온 체형, 허리가 굵은 체형, 보통 체형, 역삼각 체형, 엉덩이가 큰 체형, 엉덩이가 작은 체형 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
헤어 정보는 긴 머리, 짧은 머리, 생 머리, 곱슬 머리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
이미지 촬영부(300)는 구매자 또는 피팅 모델이 의류를 입고 촬영한 착용 이미지를 획득하고, 착용 이미지로부터 구매자 정도 또는 피팅 모델 정보를 자동으로 획득하여 데이터베이스(200)에 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 촬영부의 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석부의 구성도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 촬영부를 통해 착용 이미지를 획득하는 모습을 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드부를 통해 사용자의 적정 촬영 위치를 안내하는 모습을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2, 도 4, 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 촬영부(300)는 카메라부(310), 가이드부(330)를 포함한다.
카메라부(310)는 사용자(600)의 이미지를 촬영하는 카메라이고, 카메라부(310)는 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 넷북 등의 컴퓨터는 물론이고, 휴대폰, PDA, 네비게이션, PMP 등을 비롯하여, IPTV 등 다양한 기기에 장착되어 있을 수 있다.
여기서, 사용자(600)는 구매자 또는 피팅 모델일 수 있다.
가이드부(330)는 사용자의 적정 촬영 위치와 방향을 안내할 수 있다.
가이드부(330)는 카메라부(310)로부터 사용자(600)까지의 거리(355) 대비 사용자(600)의 키 방향 촬영 각도(353)가 허용 범위를 벗어나는지 판단하기 위한 지시선(331)을 화면에 보여줄 수 있다.
즉, 사용자(600)는 지시선(331) 안에 본인의 형체가 완벽히 들어가도록 위치함으로써 적정 촬영 위치를 쉽게 찾을 수 있다.
또한, 가이드부(330)는 사용자(600)가 적정 촬영 위치에서 위치하면 정면방향(a), 좌측방향(b), 후면방형(c), 우측방향(d)으로 회전하라는 지시를 음성 또는 메시지로 안내할 수 있다.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석부(400)는 치수산출부(410)와 체형분류부(430)를 포함한다.
치수산출부(410)는 사용자(600)의 신체 사이즈를 자동으로 획득할 수 있다.
치수산출부(410)는 카메라부(310)로부터 사용자(600)까지의 직선거리(353)와 촬영 각도(353)를 기준으로 사용자(600)의 신체 사이즈를 측정할 수 있다.
예를 들어, 카메라부(310)로부터 사용자(600)까지의 직선거리(353)와 촬영 각도(353)를 기준으로 사용자(600)의 키를 계산한 다음, 촬영한 이미지에서 사용자(600)의 키를 기준으로 다른 신체 사이즈 즉, 어깨 길이, 팔 길이, 다리 길이, 등 길이, 가슴 둘레, 허리 둘레, 엉덩이 둘레, 허벅지 둘레, 팔 둘레를 계산할 수 있다.
이때, 촬영 각도(353)는 직선거리(353)와 카메라부(310)에서 사용자(600)의 머리끝까지의 각도선(351)이 이루는 각일 수 있다.
체형분류부(430)는 사용자(600)의 체형 정보와 헤어 정보를 자동으로 획득할 수 있다.
예를 들어, 사용자(600)의 촬영 이미지를 분석하여 배가 나온 체형, 허리가 굵은 체형, 보통 체형, 역삼각 체형, 엉덩이가 큰 체형, 엉덩이가 작은 체형 중 적어도 어느 하나의 체형 정보를 획득하고, 긴 머리, 짧은 머리, 생 머리, 곱슬 머리 중 적어도 어느 하나의 헤어 정보를 획득할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭부(500)는 구매자 정보와 피팅 모델 정보를 비교하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하고, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지를 선정하여 구매자에게 보여줄 수 있다.
먼저, 이미지 매칭부(500)는 구매자의 신체 사이즈 정보와 피팅 모델의 신체 사이즈 정보를 서로 비교한다(S510).
이때 구매자의 신체 사이즈 정보는 신체 사이즈 각 항목에 대해서 구매자가 직접 수치를 입력하는 경우 뿐만 아니라, 본 발명의 실시예에 따른 이미지 촬영부를 통해 획득한 이미지를 통해 획득할 수 있다.
다음으로, 이미지 매칭부(500)는 데이터베이스에 저장되어 있는 피팅 모델 중에서, 신체 사이즈 정보의 각 항목 별로 기 설정된 오차 범위 내에 있는 항목의 개수가 많은 피팅 모델을 제1 그룹으로 형성한다(S520).
예를 들어, 신체 사이즈 항목 모두에 대한 오차 범위는 +1 내지 -1로 설정하고, 구매자의 신체 사이즈 항목마다 각각의 피팅 모델의 신체 사이즈 항목을 비교하여 기 설정 오차 범위 내에 있는 항목의 개수를 세고, 그 중 가장 개수가 많은 피팅 모델을 제1 그룹으로 설정한다.
이때, 오차 범위는 신체 사이즈 항목마다 다를 수 있다.
다음으로, 이미지 매칭부(500)는 제1 그룹 내에서 성별 정보에 따른 구매자의 착용 이미지와 피팅 모델의 착용 이미지를 미리 학습된 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정한다(S530).
여기서, 딥러닝 기반의 모델은 성별 정보에 따른 구매자와 피팅 모델의 체형 정보와 헤어 정보를 비교하여 유사도를 판단할 수 있다.
다음으로, 이미지 매칭부(500)는 제1 그룹 내에서 가장 유사도가 큰 피팅 모델이 구매자가 선택한 의류를 착용한 이미지를 데이터베이스에서 검색한다(S540).
데이터베이스에 가장 유사도가 큰 피팅 모델이 구매자가 선택한 의류를 착용한 이미지가 없으면 제1 그룹에서 선택된 피팅 모델을 배제하고, 다시 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하게 된다.
데이터베이스에 가장 유사도가 큰 피팅 모델이 구매자가 선택한 의류를 착용한 이미지가 있으면 이미지 매칭부(500)는 착용 이미지를 구매자에게 보여준다(S550).
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 의류 쇼핑 시스템(1000)은구매자의 신체 사이즈 정보, 체형 정보, 헤어 정보를 바탕으로 구매자와 가장 유사한 피팅 모델을 데이터베이스에서 선정한 후, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 착용한 이미지를 구매자에게 보여줌으로써, 선택한 의류가 구매자에게 맞는 사이즈인지, 선택한 옷을 착용했을 때 옷 맵시가 나는지에 대한 정보를 제공하여 구매 여부에 대한 정확한 판단을 도울 수 있으며, 구매 후 반품 등에 대한 처리를 개선할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명이 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
100: 온라인 의류 쇼핑부 200: 데이터베이스
300: 이미지 촬영부 310: 카메라부
330: 가이드부 331: 지시선
351: 각도선 353: 촬영 각도
355: 직선거리 400: 이미지 분석부
410: 치수산출부 430: 체형분류부
500: 이미지 매칭부 600: 사용자

Claims (8)

  1. 판매자가 판매하는 의류를 구매자에게 보여주는 온라인 의류쇼핑부;
    판매 의류 정보, 구매자 정보, 피팅 모델 정보, 피팅 모델이 의류를 입고 있는 착용 이미지를 저장하는 데이터베이스;
    구매자 또는 피팅 모델이 의류를 입고 촬영한 착용 이미지를 획득하여 상기 데이터베이스에 저장하는 이미지 촬영부;
    상기 착용 이미지를 분석하여 상기 구매자 정보 또는 상기 피팅 모델 정보를 자동으로 획득하는 이미지 분석부; 및
    상기 구매자 정보와 상기 피팅 모델 정보를 비교하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하고, 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지를 선정하여 구매자에게 보여주는 이미지 매칭부를 포함하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구매자 정보 또는 피팅 모델 정보는 신체 사이즈 정보, 성별 정보, 체형 정보, 헤어 정보를 포함하고,
    상기 신체 사이즈 정보는 키, 어깨 길이, 팔 길이, 다리 길이, 등 길이, 가슴 둘레, 허리 둘레, 엉덩이 둘레, 허벅지 둘레, 팔 둘레 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
    상기 체형 정보는 배가 나온 체형, 허리가 굵은 체형, 보통 체형, 역삼각 체형, 엉덩이가 큰 체형, 엉덩이가 작은 체형 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
    상기 헤어 정보는 긴 머리, 짧은 머리, 생 머리, 곱슬 머리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 이미지 매칭부는,
    구매자의 신체 사이즈 정보와 피팅 모델의 신체 사이즈 정보를 서로 비교하여, 상기 신체 사이즈 정보의 각 항목 별로 기 설정된 오차 범위 내에 있는 항목의 개수가 많은 피팅 모델을 제1 그룹으로 형성하고,
    상기 제1 그룹 내에서 상기 성별 정보에 따른 상기 구매자의 착용 이미지와 상기 피팅 모델의 착용 이미지를 미리 학습된 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 가장 유사도가 큰 피팅 모델을 선정하는 것을 특징으로 하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 이미지 매칭부는 선정된 피팅 모델이 구매자에 의해 선택된 의류를 입고 있는 이미지가 없으면, 상기 선정된 피팅 모델을 제외하고 다시 피팅 모델 선정을 수행하는 것을 특징으로 하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 촬영부는,
    사용자의 이미지를 촬영하는 카메라부와 사용자의 적정 촬영 위치와 방향을 안내하는 가이드부를 포함하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 가이드부는 사용자까지의 거리 대비 사용자의 키 방향 촬영 각도가 허용 범위를 벗어나는지를 판단하기 위한 지시선을 화면으로 보여주고, 정면방향, 측면방향, 후면방향으로 회전하라는 지시를 음성 또는 메시지로 안내하는 것을 특징으로 하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 이미지 분석부는,
    사용자의 신체 사이즈를 자동으로 획득하는 치수산출부와 사용자의 체형 정보와 헤어 정보를 자동으로 획득하는 체형분류부를 포함하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 치수산출부는 카메라부로부터 사용자까지의 거리와 촬영 각도를 기준으로 상기 신체 사이즈를 측정하는 것을 특징으로 하는 온라인 의류 쇼핑 시스템.
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