KR20210074154A - 취향중심 또는 상황중심으로 의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램 - Google Patents

취향중심 또는 상황중심으로 의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램{METHOD FOR PROVIDING CLOTHING RECOMMENDATION INFORMATION, AND SERVER AND PROGRAM USING THE SAME}
본 발명은 의류 추천 정보를 제공하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 프로그램에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 의류 추천 정보를 제공할 수 있는 방법, 및 이를 이용하는 서버 및 프로그램에 관한 것이다.
종래의 의류 추천 시스템에서는 사용자가 어떤 의류를 보유하고 있는지와 무관하게 다양한 의류 추천 정보들을 제공하였으나, 의류 추천 정보를 제공받은 사용자는 막상 추천된 의류를 참고하여, 보유하고 있는 의류로 코디하는 데에는 어려움이 있었다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 의류 추천 정보를 제공할 수 있는 방법, 및 이를 이용하는 서버 및 프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류추천요청은, 상기 사용자가 상기 사용자 단말을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는, 상기 의류추천요청에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 상기 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는, 상기 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드(keyword)를 추출하고 추출된 상기 키워드를 이용하여 상기 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자에 의해 촬영된 상기 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수집하는 단계 및 수집된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계는, 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 저장할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수는 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정될 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 의류 추천 정보에 포함시킬 상기 사용자의 보유 의류가 부족한 경우에 상기 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하는 단계, 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하는 단계 및 상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황중심추천 알고리즘에 따라 서로 다른 기준 유사도를 적용하여 상기 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 취향중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 서버는 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 요청 분석기 및 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하고, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 추천 의류 검색기를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 프로세서(processor)와 결합되어 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 프로그램은 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계 및 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 수행하는 프로그램 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법과 장치들은 사용자의 의류추천요청의 속성에 따라 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 사용자의 보유 의류에 기반한 취향과 상황에 맞는 최적의 의류 추천 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 의류 추천 정보 제공 서버의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법의 플로우차트이다.
도 4 내지 도 6은 도 3의 의류 추천 정보를 제공하는 방법에 따라 사용자 단말에서 제공되는 유저 인터페이스의 일 실시 예이다.
본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processer), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Drive Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있으며, 적어도 하나의 기능이나 동작의 처리에 필요한 데이터를 저장하는 메모리(memory)와 결합되는 형태로 구현될 수도 있다.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보 제공 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 의류 추천 정보 제공 시스템(10)은 사용자 단말(100)과 의류 추천 정보 제공 서버(200)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자가 보유하고 있는 의류(50)를 촬영하고, 촬영된 이미지를 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 보유하고 있는 의류(50)를 촬영하기 위한 이미지 캡쳐 유닛, 예컨대 카메라를 구비할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자로부터 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청을 입력받고, 입력된 의류추천요청을 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.
사용자 단말(100)은 의류 추천 정보 제공 서버(200)에 의해 제공되는 의류 추천 정보를 수신하여, 수신된 의류 추천 정보를 사용자에게 디스플레이할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 무선 통신이 가능한 다양한 형태(예컨대, 스마트폰, 태블릿 PC, 또는 경로정보 관리 서비스를 제공하기 위한 별도의 장치 등)의 무선 통신 기기로 구현될 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자로부터 전송된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수신, 수집하고, 수집된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 저장된 사용자의 보유 의류에 관한 정보를 기초로 하여, 사용자의 의류추천요청에 따라 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황이 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 선택된 알고리즘에 따라 사용자에게 의류 추천 정보를 생성하여 제공할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)의 세부적인 구조 및 동작은 도 2를 참조하여 후술하도록 한다.
도 2는 도 1에 도시된 의류 추천 정보 제공 서버의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 1과 도 2를 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 통신 인터페이스(210), 메모리(220), 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(210)는 의류 추천 정보 제공 서버(200)와 사용자 단말(100) 간의 통신을 인터페이싱할 수 있으며, 인터페이싱 과정에서 송수신 되는 데이터 또는 신호를 처리할 수 있다.
메모리는 의류 추천 정보 제공 서버(200)의 의류 추천 정보 제공에 필요한 데이터(예컨대, 사용자별 보유 의류에 관한 정보, 사용자별 취향 정보 등)와 프로세서(230)의 처리 과정에서 필요한 데이터, 프로세서(230)의 처리 과정 중 또는 처리 완료 후에 생성된 데이터를 저장할 수 있다.
실시 예에 따라, 메모리(220)에는 본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 프로그램을 저장할 수 있으며, 메모리(220)는 프로세서(230)와 결합되어 상기 프로그램을 실행시킬 수 있다.
프로세서(230)는 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238)를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(230)는 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238)는 프로그램 코드와 상기 프로그램 코드를 수행할 수 있는 하드웨어 리소스(resource)의 논리적 단위 또는 집합으로 구분될 수 있으며, 각각이 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다. 또한, 데이터 분류기(232), 요청 분석기(234), 추천 의류 검색기(236), 및 파라미터 설정기(238) 각각은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음 나타내기 위하여 구분된 것이며, 반드시 구성들 각각이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아니다.
데이터 분류기(232)는 사용자 단말(100)에 의해 촬영되어 전송된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 데이터 분류기(232)는 수신된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여, 분류된 이미지 데이터를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.
실시 예에 따라, 분류 기준은 해당 의류의 종류, 사이즈, 브랜드, 취향 요소), 계절 요소, 연령대 요소, 디자인 요소, 스타일 요소, 또는 상황 요소 등의 다양한 분류 기준에 따라 설정될 수 있다.
실시 예에 따라, 데이터 분류기(232)는 분류 기준에 따른 상기 이미지 데이터의 속성(예컨대, 상의/하의(종류), 44사이즈(사이즈), 파리지앵형(취향 요소), 여름(계절 요소), 20대(연령대 요소), 결혼식 복장(상황 요소) 등의 분류 기준에 따른 속성 정보)을 분류된 이미지 데이터와 함께 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.
실시 예에 따라, 데이터 분류기(232)는 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 분류된 이미지 데이터를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다. 이 경우, 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 분류하기 위한 분류 그룹들의 개수는 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 분류하기 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정될 수 있다.
데이터 분류기(232)는 사용자가 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여, 분류된 사용자의 취향 정보를 메모리(220)에 저장시킬 수 있다.
사용자가 사용자 단말을 통하여 취향 정보를 입력하는 과정은 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.
요청 분석기(234)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 의류추천요청을 입력할 수 있다. 사용자 단말(100)은 입력된 의류추천요청을 의류 추천 정보 제공 서버(200)로 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자가 사용자 단말(100)을 통하여 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘 중에서 사용할 알고리즘을 직접 선택한 경우에, 선택된 알고리즘에 대한 정보가 의류추천요청에 속성 정보로 포함되어 의류 추천 정보 제공 서버(220)로 전송될 수 있다. 이 경우, 요청 분석기(234)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 의류추천요청 자체에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자가 사용자 단말(100)을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지 등의 형태로 간접적으로 원하는 의류추천요청을 한 경우에, 요청 분석기(234)는 의류추천요청의 텍스트, 음성, 또는 이미지에 포함된 키워드(keyword)를 추출할 수 있다. 이 때 추출되는 키워드는 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드일 수 있다. 요청 분석기(234)는 추출된 키워드를 이용하여 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다. 예컨대, 의류추천요청의 텍스트 중에서 기 저장된 장소 또는 상황(예컨대, 결혼식, 면접 등)에 대한 키워드가 포함되어 있는 경우에, 요청 분석기(234)는 상기 기 저장된 상황에 대한 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 의류추천요청의 속성을 상황중심추천 속성인 것으로 분석할 수 있다.
추천 의류 검색기(236)는 요청 분석기(234)에 의해 분석된 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황이 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택할 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 선택된 알고리즘을 이용하여 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.
실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘이 선택된 경우, 메모리(220)에 저장된 사용자의 취향 정보(분류된 취향 타입)를 우선적으로 반영하여 취향 정보에 상응하는 전문가 추천 코디 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 전문가 추천 코디 정보는 사용자의 취향 정보와 사용자의 의류추천요청에 기초하여 기 저장된 추천 코디 후보들 중에서 선택된 적어도 어느 하나일 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 생성된 전문가 추천 코디 정보와 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 보유 의류를 기초로 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.
실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 상황중심추천 알고리즘이 선택된 경우, 의류추천요청에 포함된 상황을 우선적으로 반영하여 상황에 상응하는 전문가 추천 코디 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 전문가 추천 코디 정보는 사용자의 의류추천요청에 포함된 상황에 기초하여 기 저장된 추천 코디 후보들 중에서 선택된 적어도 어느 하나일 수 있다. 추천 의류 검색기(236)는 생성된 전문가 추천 코디 정보와 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하고, 선택된 보유 의류를 기초로 의류 추천 정보를 생성할 수 있다.
실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘에 따라 서로 다른 기준 유사도를 적용하여 의류 추천 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 추천 의류 검색기(236)는 취향중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도를 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높은 값으로 설정하여, 의류 추천 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 취향중심추천 알고리즘에 따라 의류 추천 정보를 생성할 때에는 상황중심추천 알고리즘에 따라 의류 추천 정보를 생성할 때보다 전문가 추천 코디 정보와 보유 의류가 더욱 유사해야 의류 추천 정보에 해당 보유 의류를 포함시킬 수 있다.
실시 예에 따라, 추천 의류 검색기(236)는 의류 추천 정보에 포함시킬 사용자 보유 의류가 부족한 경우에 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 생성하여, 통신 인터페이스(210)를 통하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 예컨대, 의류 구매 정보는 전문가 추천 코디 정보에서 대응되는 사용자 보유 의류가 없는 부분에 상응하는 의류와 유사도가 높은 판매 의류에 대한 구매처 또는 가격 등의 정보를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법의 플로우차트이다. 도 4 내지 도 6은 도 3의 의류 추천 정보를 제공하는 방법에 따라 사용자 단말에서 제공되는 유저 인터페이스의 일 실시 예이다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자에 의해 촬영된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수집할 수 있다(S310).
실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자의 보유 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 의류 추천 정보 제공 서버(200) 측으로 전송할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S310 단계에서 수집된 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다(S320).
실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 저장할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)을 통하여 입력된 사용자 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장할 수 있다(S330).
도 4를 함께 참조하면, 사용자 단말(100)에는 동일한 취향 섹터에서 서로 상반되는 취향 속성에 따른 비교 샘플 이미지들(PR-SEL1, PR-SEL2)은 한 화면에 표시될 수 있다. 사용자는 사용자 단말(100)에 표시되는 복수의 비교 샘플 이미지들(PR-SEL1, PR-SEL2) 중에서 어느 하나를 선택할 수 있다. 실시 예에 따라, 사용자는 사용자 단말(100)에 회별로 변경되어 표시되는 복수의 비교 샘플 이미지들을 적어도 2회 이상 비교하여 선택할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자가 선택한 비교 샘플 이미지에 따라 사용자가 선호하는 취향 속성을 복수 개 중에서 어느 하나로 분류하여 저장할 수 있다. 예컨대, 취향 속성은 제1취향 섹터의 A타입/B타입, 제2취향 섹터의 C타입/D타입, 제3취향 섹터의 E타입/F타입, 제4취향 섹터의 G타입/H타입의 조합에 의하여, 총 16개의 취향속성(예컨대, A&D&E&G 등)으로 분류될 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자의 의류추천요청을 수신하고, 수신된 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다(S340).
도 5를 함께 참조하면, 사용자는 의류추천요청을 사용자 단말기(100)에서 제공된 리스트(RC-SEL1) 중에서 선택(RC-SEL2)하는 형태로 입력할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자는 의류추천요청을 자유형태의 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력할 수도 있다.
실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자의 의류추천요청에 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘을 선택하기 위한 속성 정보가 직접 포함되어 있는 경우에는 해당 속성 정보를 추출하고, 추출된 속성 정보를 이용하여 의류추천요청의 속성을 분석할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 사용자가 의류추천요청을 자유형태의 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력한 경우에, 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태의 의류추천요청에서 특정 속성에 대응되는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 속성을 분석할 수 있다.
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S340 단계에서 분석된 속성에 따라, 취향중심추천 알고리즘 또는 상황중심추천 알고리즘 중에서 어느 하나를 선택할 수 있다(S350).
의류 추천 정보 제공 서버(200)는 S350 단계에서 선택된 알고리즘을 이용하여, 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성할 수 있다(S360).
도 6을 함께 참조하면, 의류 추천 정보 제공 서버(200)는 의류 추천 정보를 사용자 단말(100)로 전송하고, 사용자 단말(100)은 수신된 의류 추천 정보를 도 6의 예시적인 형태와 같이 디스플레이할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 의류 추천 정보의 전체 착용 형태를 나타내는 UI 영역(RC-TOT)과 의류 추천 정보에 포함된 개별 아이템에 관한 정보를 나타내는 UI 영역(RC-IND)으로 구분될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법은 프로그램 코드로 구현되어 메모리(예컨대, 도 2의 210)에 저장될 수 있으며, 메모리(예컨대, 도 2의 210)는 프로세서(예컨대, 도 2의 230)와 결합되어 본 발명의 실시 예에 따른 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행 시킬 수 있다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상 및 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러가지 변형 및 변경이 가능하다.
10 : 의류 추천 정보 제공 시스템
100 : 사용자 단말
200 : 의류 추천 정보 제공 서버

Claims (14)

  1. 의류 추천 정보 제공 서버가, 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계;
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계; 및
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 의류추천요청은,
    상기 사용자가 상기 사용자 단말을 통하여 텍스트, 음성, 또는 이미지의 형태로 입력하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는,
    상기 의류추천요청에 포함된 속성 정보를 추출하여 추출된 속성 정보에 따라 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계는,
    상기 의류추천요청에 포함된 속성에 대응되는 키워드(keyword)를 추출하고 추출된 상기 키워드를 이용하여 상기 의류추천요청의 속성을 분석하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은,
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자에 의해 촬영된 상기 사용자의 보유 의류의 이미지 데이터를 수집하는 단계; 및
    수집된 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 이미지 데이터를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계는,
    상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터와 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터를 별도로 분류하여 저장하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 취향중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수는 상기 상황중심추천 알고리즘에 이용될 이미지 데이터의 분류를 위한 분류 그룹들의 개수보다 많도록 설정되는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 의류 추천 정보를 제공하는 방법은,
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 사용자 단말을 통하여 표시된 복수의 비교 샘플 이미지들을 사용자가 적어도 2회 이상 비교하여 선택함으로써 입력된 상기 사용자의 취향 정보를 설정된 분류 기준에 따라 분류하여 저장하는 단계를 더 포함하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 상기 의류 추천 정보에 포함시킬 상기 사용자의 보유 의류가 부족한 경우에 상기 의류 추천 정보와 함께 의류 구매 정보를 함께 상기 사용자 단말로 전송하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 알고리즘을 이용하여 전문가 추천 코디 정보를 생성하는 단계;
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 생성된 전문가 추천 코디 정보와 상기 사용자의 보유 의류를 비교하여 기준 유사도 이상의 보유 의류를 선택하는 단계; 및
    상기 의류 추천 정보 제공 서버가, 선택된 상기 보유 의류를 기초로 상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 의류 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황중심추천 알고리즘에 따라 서로 다른 기준 유사도를 적용하여 상기 의류 추천 정보를 생성하는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 취향중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도는 상기 상황중심추천 알고리즘에서 사용되는 기준 유사도보다 높게 설정되는, 의류 추천 정보를 제공하는 방법.
  13. 사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 요청 분석기; 및
    분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하고, 선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 추천 의류 검색기를 포함하는, 의류 추천 정보 제공 서버.
  14. 프로세서(processor)와 결합되어 의류 추천 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 프로그램으로서,
    사용자 단말로부터 수신된 사용자의 보유 의류 기반의 의류추천요청의 속성을 분석하는 단계;
    분석된 상기 의류추천요청의 속성에 따라, 사용자의 취향이 상황에 우선하는 취향중심추천 알고리즘 또는 상기 상황이 상기 사용자의 취향에 우선하는 상황중심추천 알고리즘을 선택하는 단계; 및
    선택된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 보유 의류 중에서 적어도 어느 하나의 의류를 포함하는 의류 추천 정보를 생성하는 단계를 수행하는 프로그램 코드를 포함하는, 프로그램.
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