KR20210084102A - 전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법 Download PDF

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KR20210084102A KR1020190177071A KR20190177071A KR20210084102A KR 20210084102 A KR20210084102 A KR 20210084102A KR 1020190177071 A KR1020190177071 A KR 1020190177071A KR 20190177071 A KR20190177071 A KR 20190177071A KR 20210084102 A KR20210084102 A KR 20210084102A
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김경아
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오형주
홍새롬
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Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 전자 장치는 통신부, 디스플레이 및 외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 통신부를 통해 수신하고, 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 판단된 분석 대상 이미지 및 수신된 센싱 데이터를 통신부를 통해 서버로 전송하고, 서버로부터 통신부를 통해 수신된 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 디스플레이에 표시하는 프로세서를 포함한다.

Description

전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법 { ELECTRONIC APPARATUS, SCALP CARE SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING THE ELECTRONIC APPARATUS AND THE SERVER}
본 개시는 전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법에 대한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 두피 상태를 측정하고 그에 따라 두피를 케어하기 위한 전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법에 대한 것이다.
사람들은 두피와 관련하여 많은 트러블을 겪고 있다. 예를 들어, 사람들은 유전적인 요인 등으로 인해 탈모 증상을 겪기도 하고, 건조한 기온 등은 각질의 발생을 유발하기도 한다.
한편, 잘못된 샴푸, 린스 등의 사용 역시 두피 트러블을 발생시키기도 한다.
즉, 사람들이 통상적으로 샴푸, 린스 등을 선택할 때, 자신의 경험이나 타인의 경험 또는 광고의 의해 선택하는 경우가 대부분인데, 이때, 본인의 피부와 모발에 맞지 않는 샴푸, 린스 등을 선택하여 사용하는 경우, 두피와 모발에 대한 트러블을 유발시킬 수 있다.
이와 관련하여, 사용자는 병원 등을 방문하여 전문 검사자(가량, 의사, 전문 치료사)에게 진단을 받고 적절한 관리를 받을 수 있으나, 이는 사용자의 불편함을 초래한다.
또한, 병원 등을 방문한 경우, 전문 검사자로부터 자신의 두피 상태 등에 대한 진단을 받을 수 있으나, 이는 다소 주관적인 진단 결과에 해당하는 측면이 있고, 자신의 두피 상태를 정량적이고 객관적으로 나타낸 평가 결과까지 제공받지는 못하고 있다.
본 개시는 상술한 필요성에 따라 안출된 것으로, 사용자의 두피 상태를 보다 간편히 측정하면서도 두피 상태에 정량적인 측정 결과를 제공할 수 있으며, 측정된 두피 상태에 따라 사용자에 적절한 두피 관리 제품에 대한 정보를 제공할 수 있는 전자 장치, 두피 측정 시스템 및 그들의 제어 방법을 제공함에 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 통신부, 디스플레이 및 외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 상기 통신부를 통해 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 통신부를 통해 수신된 상기 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 프로세서를 포함한다.
여기에서, 상기 프로세서는 이미지의 선명도, 밝기, 상기 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈 및 상기 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 상기 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 수신된 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고, 상기 판단된 이미지들 각각의 선명도 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 판단된 이미지들 중에서 하나를 상기 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다.
여기에서, 상기 프로세서는 상기 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 상기 이미지의 선명도가 상기 기설정된 제1 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 판단하고, 상기 제1 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수에 기초하여 상기 이미지의 밝기가 상기 기설정된 제2 조건을 만족하는지를 판단하며, 상기 제1 밝기 구간은 모발에 대응되는 밝기 구간이고, 상기 제2 밝기 구간은 조명에 대응되는 밝기 구간일 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는 상기 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 상기 이진화 이미지의 사이즈에 대한 상기 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여, 상기 이미지에 포함된 모발 영역이 상기 기설정된 제3 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 각각에서 모발 영역이 차지하는 비율을 판단하고, 상기 판단된 비율 간의 차이에 기초하여 상기 모발 영역의 발란스가 상기 기설정된 제4 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 케어 시스템은 서버, 두피 측정 장치 및 상기 두피 측정 장치로부터, 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하고, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 상기 서버로 전송하는 전자 장치를 포함하며, 상기 서버는 상기 전자 장치로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 두피 상태를 판단하고, 상기 판단된 두피 상태 및 상기 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단하고, 상기 판단된 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송한다.
여기에서, 상기 서버는 상기 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 판단된 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 각각에 대응되는 스코어를 판단하고, 상기 판단된 스코어를 합산하여 상기 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 판단하고, 상기 판단된 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 포함하는 상기 두피 상태에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
그리고, 상기 서버는 상기 분석 대상 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 상기 이진화 이미지의 사이즈에 대한 상기 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여 상기 모발량을 판단할 수 있다.
또한, 상기 서버는 코너(corner) 검출 알고리즘을 이용하여 상기 분석 대상 이미지에서 복수의 코너를 검출하고, 기설정된 사이즈를 갖는 복수의 블록 각각의 중심이 상기 복수의 코너 각각에 위치하도록 상기 복수의 블록을 상기 분석 대상 이미지에 위치시키고, 상기 복수의 블록 각각에 포함된 이미지에 기초하여 모낭을 포함하는 적어도 하나의 블록을 판단하고, 상기 판단된 블록에 기초하여 상기 모낭 밀도 및 상기 모낭 당 모발의 개수를 판단할 수 있다.
그리고, 상기 서버는 상기 분석 대상 이미지에 대한 HSV 색공간을 이용하여, 상기 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단하고, 상기 판단된 복수의 픽셀 각각의 R 값과 다른 색상 값들 간의 차이에 기초하여 상기 복수의 픽셀 각각의 R 값을 증가시키고, 상기 R 값이 각각 증가된 상기 복수의 픽셀을 포함하는 상기 분석 대상 이미지에서, R 값이 다른 색상 값들보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀의 개수를 판단하고, 상기 판단된 픽셀의 개수 및 상기 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 상기 두피의 민감도를 판단할 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 기준 밝기를 판단하고, 상기 분석 대상 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 상기 두피의 민감도에 기초하여 상기 복수의 영역 각각의 밝기 평균 값에 가중치를 적용하여 각 영역에 대한 임계 값을 산출하고, 상기 각 영역에서, 상기 기준 밝기 및 상기 산출된 임계 값보다 큰 밝기를 가지며, G, B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고, 상기 판단된 픽셀의 개수 및 상기 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 상기 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
그리고, 상기 서버는 상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 복수의 성분에 대한 제1 스코어를 판단하고, 상기 제1 스코어에 기초하여 상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출하고, 상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 기반으로 한 적어도 하나의 두피 관리 제품에 대한 정보를 포함하는 상기 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하며, 상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량은, 상기 분석 대상 이미지에 기초하여 판단되며, 상기 두피의 온도, 수분량 및 냄새는, 상기 전자 장치로부터 수신된 센싱 데이터로부터 획득될 수 있다.
여기에서, 상기 서버는 상기 사용자의 얼굴을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 사용자의 탈모 상태를 판단하고, 상기 판단된 탈모 상태 및 상기 사용자의 문진 정보 중 적어도 하나와 상기 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 복수의 성분에 대한 제2 스코어를 판단하고, 상기 제1 및 제2 스코어에 기초하여 상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 상기 스코어를 산출할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은 외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하는 단계, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송하는 단계 및 상기 서버로부터 수신된 상기 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 표시하는 단계를 포함한다.
여기에서, 상기 판단하는 단계는 이미지의 선명도, 밝기, 상기 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈 및 상기 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 상기 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
또한, 상기 판단하는 단계는 상기 수신된 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고, 상기 판단된 이미지들 각각의 선명도 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 판단된 이미지들 중에서 하나를 상기 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 케어 시스템의 제어 방법은 전자 장치가, 두피 측정 장치로부터 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하는 단계, 상기 전자 장치가, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하는 단계, 상기 전자 장치가, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송하는 단계, 상기 서버가, 상기 전자 장치로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 두피 상태를 판단하는 단계, 상기 서버가, 상기 판단된 두피 상태 및 상기 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단하는 단계 및 상기 서버가, 상기 판단된 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 단계를 포함한다.
여기에서, 상기 서버가 상기 두피 상태를 판단하는 단계는, 상기 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 두피에 대한 이미지뿐만 아니라 온도 등의 센싱 데이터를 한번에 획득할 수 있으며, 이를 이용하여 판단된 사용자의 두피 상태 및 두피 상태에 따른 케어 솔루션을 정량적으로 평가하여 사용자에게 제공한다는 점에서, 사용자의 편의성이 향상될 수 있으며, 사용자는 자신의 두피 상태 및 그에 따른 케어 솔루션에 대해 보다 객관적인 정보를 제공받을 수 있게 된다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치를 나타내는 도면,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치에서 외부 전자 장치로 전송되는 데이터의 일 예를 나타내는 도면,
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 상태를 판단하고 그에 따른 케어 솔루션 정보를 제공할 수 있는 두피 케어 시스템을 나타내는 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 6a 내지 도 6h는 본 개시의 일 실시 예에 따라 전자 장치에 표시되는 유저 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면들,
도 7 내지 도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따라 분석 대상 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블록도,
도 12 내지 도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따라 사용자의 두피 상태를 판단하고 그에 따른 스코어를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 16a 내지 도 16c는 본 개시의 일 실시 예에 따라 사용자의 두피 상태에 대한 측정 결과를 제공하는 유저 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면들,
도 17a 내지 도 17c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 사용자의 탈모 상태를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 18a 및 도 18b는 본 개시의 일 실시 예에 따라 사용자의 탈모 상태에 대한 측정 결과를 제공하는 유저 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면들,
도 19a 내지 도 19d는 본 개시의 일 실시 예에 따른 케어 솔루션에 대한 정보를 제공하는 유저 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면들,
도 20은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 나타내는 블록도,
도 21은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 세부 구성을 나타내는 블록도,
도 22는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도, 그리고,
도 23은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 케어 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수도 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치를 나타낸다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치(100)는 사용자의 두피에 대한 다양한 데이터를 획득하기 위한 전자 장치일 수 있다.
구체적으로, 도 1(a)와 같이, 두피 측정 장치(100)는 라이트(10)를 이용하여 빛을 조사하고 빛이 조사된 촬영 대상을 카메라(110)를 통해 촬영하여, 복수의 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 두피 측정 장치(100)는 복수의 센서를 이용하여, 측정 대상과 관련된 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
여기에서, 복수의 센서는 온도 센서(미도시), 습도 센서(미도시) 및 가스 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
즉, 두피 측정 장치(100)는 온도 센서(미도시)를 통해 측정 대상에 대한 온도를 감지하여 측정 대상에 대한 온도 데이터를 획득하고, 습도 센서(미도시)를 통해 측정 대상에 대한 수분량을 감지하여 측정 대상에 대한 수분 데이터를 획득하고, 가스 센서(미도시)를 통해 측정 대상에 대한 가스(즉, 가스의 농도)를 감지하여 측정 대상에 대한 냄새 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 1(b)와 같이, 사용자(1)는 자신의 두피에 두피 측정 장치(100)를 근접시키거나, 접촉시킬 수 있다.
이 경우, 두피 측정 장치(100)는 카메라(110)를 통해 사용자(1)의 두피가 촬영된 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 두피 측정 장치(100)는 온도 센서(미도시), 습도 센서(미도시) 및 가스 센서(미도시) 각각을 이용하여, 사용자(1)의 두피에 대한 온도 데이터, 수분 데이터 및 냄새 데이터를 획득할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 하나의 장치에 마련된 카메라 및 복수의 센서를 이용하여, 한 번에 두피가 촬영된 이미지 및 두피에서 센싱된 다양한 센싱 데이터를 획득할 수 있게 되는 효과가 있다.
한편, 두피 측정 장치(100)에서 획득된 이미지 및 센싱 데이터는 사용자의 두피 상태를 판단하고, 두피 상태 및 두피 상태에 따른 케어 솔루션 정보를 제공하는데 이용될 수 있는데, 이에 대한 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 두피 측정 장치(100)는 카메라(110), 센서부(120), 통신부(130), 메모리(140) 및 프로세서(150)를 포함한다.
카메라(110)는 촬영 대상을 촬영하는 기능을 수행한다. 이를 위해, 카메라(110)는 이미지 센서(미도시) 및 렌즈(미도시)를 포함할 수 있다. 여기에서, 예를 들어, 이미지 센서(미도시)는 CMOS 이미지 센서일 수 있고, 렌즈(미도시)는 고배율(가령, ×50~100) 광학렌즈일 수 있다.
센서부(120)는 측정 대상과 관련된 센싱 데이터를 생성하는 기능을 수행한다.
여기에서, 센서부(120)는 온도 센서(121), 습도 센서(122) 및 가스 센서(123)를 포함할 수 있다.
온도 센서(121)는 측정 대상의 온도를 감지하고, 감지된 온도를 나타내는 온도 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 온도 센서(121)는 측정 대상과 접촉하여 온도를 측정하거나, 또는 측정 대상이 방출하는 에너지를 측정하는 방식 등을 이용하여 온도를 감지할 수 있다.
습도 센서(122)는 측정 대상의 수분량을 감지하고, 감지된 수분량을 나타내는 수분 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 습도 센서(122)는 습도 또는 수분에 따라 전기 저항이 변화하는 물질의 저항값을 측정하거나 커패시터의 전기 용량의 변화를 측정하여, 측정 대상의 수분량을 감지할 수 있다.
가스 센서(123)는 측정 대상의 가스(즉, 가스의 농도)를 감지하고, 감지된 가스를 나타내는 냄새 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 가스 센서(123)는 반도체 표면에 가스가 접촉하였을 때 발생하는 전기 전도도를 이용하여 가스를 측정하거나, 전극의 작용에 의해 측정 대상 가스가 산화 또는 환원 반응을 일으킬 때 발생하는 전류를 측정하는 방식 등을 이용하여 가스를 감지할 수 있다.
여기에서, 가스 센서(120)는 다양한 종류의 가스를 측정할 수 있는데, 일 예로, VOC(Volatile Organic Compounds) 또는 TVOC(Total VOC) 등을 감지하도록 구현될 수 있다.
통신부(130)는 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 여기에서, 외부 전자 장치(미도시)는 후술하는 바와 같이, 전자 장치(200)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 통신부(130)는 와이파이(Wi-Fi) 통신 방식을 이용하여 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct)를 이용하여 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다.
이를 위해, 통신부(130)는 와이파이 통신을 수행하기 위한 와이파이 통신 모듈을 포함할 수 있다.
메모리(140)는 두피 측정 장치(100)의 동작과 관련된 다양한 인스트럭션 및 소프트웨어 등을 저장할 수 있다.
프로세서(150)는 두피 측정 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(150)는 카메라(110), 센서부(120), 통신부(130) 및 메모리(140)와 전기적으로 연결되어, 이들 구성요소들을 제어할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(150)는 중앙처리장치(central processing unit, CPU) 또는 어플리케이션 프로세서(application processor, AP)를 포함할 수 있으며, 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션에 따라 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 소프트웨어를 실행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(150)는 두피 측정 장치(100)의 전원이 온되면, 메모리(140)에 저장된 OS(Operating System)을 구동할 수 있다. 여기에서, OS는 안드로이드(Android)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
그리고, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 소프트웨어를 실행하여, OS를 기반으로 두피 측정 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
먼저, 프로세서(150)는 외부 전자 장치(미도시)와 통신 연결을 수행하도록 통신부(130)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(150)는 두피 측정 장치(100) 주변의 기기를 탐색하고, 탐색된 외부 전자 장치(미도시)와 와이파이 다이렉트를 통해 통신 연결되도록 통신부(130)를 제어할 수 있다. 이에 따라, 두피 측정 장치(100)와 외부 전자 장치(미도시) 간의 세션이 유지되고, 이들 기기는 소켓으로 서로 통신을 수행할 수 있다.
또한, 프로세서(150)는 촬영 대상을 촬영하여 복수의 이미지를 생성하도록 카메라(110)를 제어하고, 측정 대상에 대한 센싱 데이터를 각각 생성하도록 온도 센서(121), 습도 센서(122) 및 가스 센서(123)를 제어할 수 있다.
여기에서, 프로세서(150)는 통신부(130)를 통해 외부 전자 장치(미도시)로부터 촬영 및 센싱을 위한 명령이 수신되면, 촬영을 수행하도록 카메라(110)를 제어하고, 센싱 데이터를 각각 획득하도록 온도 센서(121), 습도 센서(122) 및 가스 센서(123)를 제어할 수 있다.
그리고, 프로세서(150)는 카메라(110)릍 통해 촬영된 복수의 이미지 및 온도 센서(121), 습도 센서(122) 및 가스 센서(123) 각각을 통해 획득된 온도 데이터, 수분 데이터 및 냄새 데이터를 통신부(130)를 통해 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있다.
여기에서, 프로세서(150)는 온도 데이터, 수분 데이터 및 냄새 데이터를 패키지화할 수 있다.
그리고, 프로세서(150)는 복수의 이미지 및 패키지된 센싱 데이터를 통신부(130)를 통해 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있다. 여기에서, 프로세서(150)는 서로 다른 소켓을 통해 복수의 이미지 및 패키지된 센싱 데이터를 외부 전자 장치(미도시)로 전송하도록 통신부(130)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 두피 측정 장치(100)는 복수의 이미지 및 패키지된 센싱 데이터를 동시에 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있게 된다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 측정 장치에서 외부 전자 장치로 전송되는 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다.
예를 들어, 도 1(b)와 같이, 사용자가 자신의 두피에 두피 측정 장치(100)를 근접시키거나, 접촉시키는 경우를 가정한다.
이 경우, 도 3과 같이, 두피 측정 장치(100)는 시간에 따라 사용자의 두피가 촬영된 복수의 이미지(310)를 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있다. 여기에서, 예를 들어, 두피 측정 장치(100)는 30fps(frame per second)의 전송 속도로 복수의 이미지(310)를 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있다.
또한, 두피 측정 장치(100)는 시간에 따라 사용자의 두피에서 감지된 온도, 수분량, 가스를 각각 포함하는 온도 데이터(310), 수분 데이터(320) 및 냄새 데이터(330)를 외부 전자 장치(미도시)로 전송할 수 있다.
한편, 프로세서(150)는 통신부(130)를 통해 외부 전자 장치(미도시)로부터 촬영 및 센싱의 중단을 위한 명령이 수신되면, 촬영을 중단하도록 카메라(110)를 제어하고, 센싱 데이터의 획득을 중단하도록 온도 센서(121), 습도 센서(122) 및 가스 센서(123)를 제어할 수 있다.
한편, 도 2에 도시하지 않았지만, 두피 측정 장치(100)는 배터리(미도시), 인터페이스(미도시) 및 사용자 입력부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 배터리(미도시)는 두피 측정 장치(100)의 구성요소들에 전원을 공급하기 위한 구성으로, 두피 측정 장치(100)에 내장되어 있을 수 있다.
또한, 인터페이스(미도시)는 외부와 연결되기 위한 포트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(미도시)는 USB 포트(일 예로, USB C 타입 포트 등)를 포함할 수 있으며, 케이블을 통해 외부 기기 또는 콘센트 등에 연결되어, 외부로부터 공급되는 전원을 배터리(미도시)로 제공할 수 있다. 이에 따라, 배터리(미도시)는 충전될 수 있다.
또한, 사용자 입력부(미도시)는 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력부(미도시)는 전원 버튼을 포함할 수 있다.
여기에서, 전원 버튼은 두피 측정 장치(100)의 전원을 온 시키기 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 버튼으로, 전원 버튼이 선택되면(또는, 눌려지면), 두피 측정 장치(100)의 전원이 온되고, 두피 측정 장치(100)의 하나 이상의 구성요소에 전원이 인가될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 상태를 판단하고 그에 따른 케어 솔루션 정보를 제공할 수 있는 두피 케어 시스템을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 두피 케어 시스템(1000)은 두피 측정 장치(100), 전자 장치(200) 및 서버(300)를 포함할 수 있다.
두피 측정 장치(100)의 동작에 대해서는 도 1 내지 도 3에서 설명한 바 있다.
전자 장치(200)는 도 4에 도시된 바와 같이, 스마트폰으로 구현될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 전자 장치(200)는 태블릿 등과 같은 다양한 유형의 휴대용 기기로 구현될 수 있다.
전자 장치(200)는 두피 측정 장치(100)와 통신 연결되어, 두피 측정 장치(100)로부터 복수의 이미지 및 센싱 데이터를 수신할 수 있다.
그리고, 전자 장치(200)는 두피 측정 장치(100)로부터 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 분석 대상 이미지 및 센싱 데이터를 서버(300)로 전송할 수 있다.
서버(300)는 전자 장치(200)로부터 수신된 분석 대상 이미지를 이용하여 사용자의 두피 상태를 판단하고, 두피 상태 및 전자 장치(200)로부터 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션에 대한 정보를 판단하고, 사용자의 두피 상태에 대한 정보 및 케어 솔루션에 대한 정보를 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(200)는 서버(300)로부터 수신된 사용자의 두피 상태에 대한 정보 및 케어 솔루션에 대한 정보를 표시할 수 있다.
이를 위해, 전자 장치(200)는 도 5와 같이, 통신부(210), 디스플레이(220) 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 여기에서, 외부 전자 장치(미도시)는 두피 측정 장치(100) 및 서버(300)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 통신부(210)는 와이파이 통신 방식을 이용하여 두피 측정 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다. 여기에서, 통신부(210)는 와이파이 다이렉트를 이용하여 두피 측정 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다.
이를 위해, 통신부(210)는 와이파이 통신을 수행하기 위한 와이파이 통신 모듈을 포함할 수 있다.
다른 예로, 통신부(210)는 3G(Generation), LTE(Long Term Evolution), 5G 등과 같은 다양한 이동통신 방식을 이용하여 인터넷에 접속하여 서버(300)와 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(210)는 이동통신을 수행하기 위한 이동통신 모듈을 포함할 수 있다.
디스플레이(220)는 화면을 표시할 수 있다. 여기에서, 디스플레이(220)는 LED 또는 OLED 등과 같은 다양한 유형의 디스플레이로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(220)는 터치 패널(미도시)과 결합하여. 터치 등의 사용자 명령을 입력받기 위한 터치 스크린으로 구현될 수 있다
프로세서(230)는 전자 장치(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 통신부(210) 및 디스플레이(220)와 전기적으로 연결되어, 이들 구성요소들을 제어할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 중앙처리장치(central processing unit, CPU) 또는 어플리케이션 프로세서(application processor, AP)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 외부 전자 장치(즉, 두피 측정 장치(100))로부터 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 두피로부터 획득된 센싱 데이터를 통신부(210)를 통해 수신할 수 있다.
이후, 프로세서(230)는 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 분석 대상 이미지 및 센싱 데이터를 통신부(210)를 통해 서버(300)로 전송할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 서버(300)로부터 통신부(210)를 통해 수신된 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이러한 동작은 전자 장치(200)의 메모리(미도시)에 저장된 어플리케이션(이하, 두피 관리 어플리케이션)에 의해 제공될 수 있다.
여기에서, 두피 관리 어플리케이션은 사용자의 두피를 촬영한 이미지, 사용자의 두피에서 감지된 다양한 센싱 데이터, 사용자의 얼굴을 촬영한 이미지 및 사용자의 문진 정보 등을 이용하여, 사용자의 두피 상태를 판단하고, 두피 상태 및 그에 따른 케어 솔루션에 대한 정보를 제공하기 위한 어플리케이션일 수 있다.
이를 위해, 두피 관리 어플리케이션은 데이터를 서버(300)로 전송하고, 서버(300)로부터 수신되는 데이터를 기반으로 다양한 유저 인터페이스 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 6a와 같이, 프로세서(230)는 디스플레이(220)에 표시된 홈 화면(610)에 포함된 두피 관리 어플리케이션에 대응되는 아이콘(615)을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(200)의 메모리(미도시)에 저장된 두피 관리 어플리케이션을 실행할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 실행된 두피 관리 어플리케이션에서 제공하는 유저 인터페이스 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 도 6b와 같이, 프로세서(230)는 로그인 화면(620)을 디스플레이(220)에 표시하여, 화면(620)을 통해 사용자 계정 및 패스워드를 입력받을 수 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 로그인 화면(620)을 통해 사용자 계정 및 패스워드가 입력되면, 입력된 사용자 계정을 통해 서버(300)에 로그인할 수 있다. 여기에서, 프로세서(230)는 로그인된 사용자 계정을 기반으로 서버(300)와 통신을 수행할 수 있다.
이와 같이, 사용자 계정을 입력받는 것은, 서버(300)가 사용자 별로 두피에 대한 정보를 저장 및 관리하기 위함이다.
한편, 사용자 계정을 통한 로그인을 위해, 사용자는 사용자 계정 및 패스워드를 서버(300)에 등록시켜 놓을 수 있다.
이 경우, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 사용자 계정 및 패스워드 이외에도, 자신의 두피 및 모발에 대한 정보를 서버(300)에 등록시켜 놓을 수 있다.
여기에서, 두피 및 모발에 대한 정보는 모발의 색상, 두피 증상(가령, 두피가 지성 또는 건성인지에 대한 정보, 유분이 생성되는 정도에 대한 정보, 머리가 떡지는 경향인지에 대한 정보 등)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
한편, 이러한 정보는 문진 정보로서 이용되어, 사용자에게 케어 솔루션 정보를 제공하는데 이용될 수 있는데, 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
한편, 프로세서(230)는 로그인이 수행되면, 도 6c와 같이, 메인 화면(630)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 메인 화면(630)은 사용자의 두피 상태에 대한 정보를 표시하기 위한 화면으로, 일 예로, 도 6c와 같이, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어(631) 등을 포함할 수 있다. 이때, 사용자가 아직 두피에 대한 측정을 진행하지 않은 경우, 도 6c와 같이, 해당 항목에는 별도의 정보가 표시되지 않을 수 있다.
한편, 메인 화면(630)은 외부 전자 장치(미도시)와의 통신 연결을 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 GUI(633)를 포함할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 GUI(633)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 외부 전자 장치(미도시)와 통신 연결을 수행하도록 통신부(210)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 전자 장치(200) 주변의 기기를 탐색하고, 탐색된 외부 전자 장치(미도시)와 와이파이 다이렉트를 통해 통신 연결되도록 통신부(210)를 제어할 수 있다. 이에 따라, 두피 측정 장치(100)가 탐색되는 경우, 전자 장치(200)는 와이파이 다이렉트를 통해 두피 측정 장치(100)와 통신 연결될 수 있다.
또한, 메인 화면(630)은 메뉴 항목을 표시하기 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 GUI(632)를 포함할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 GUI(632)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 복수의 메뉴 항목에 대응되는 복수의 GUI를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이 경우, 복수의 GUI는 예를 들어, 도 6d와 같이, 탈모(구체적으로는, M자 탈모)를 측정하기 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 GUI(641) 및 두피를 측정하기 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 GUI(642)를 포함할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 GUI(641)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 촬영을 수행하도록 전자 장치(200)의 카메라(미도시)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 도 6e와 같이, 프로세서(230)는 카메라(미도시)를 통해 획득된 라이브 뷰 이미지(651)를 디스플레이(220)에 표시하고, 촬영 명령을 위한 GUI(652)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 라이브 뷰 이미지(651)를 획득하여 촬영을 수행하도록 카메라(미도시)를 제어할 수 있다.
여기에서, 도 6e와 같이, 프로세서(230)는 사용자에게 촬영과 관련된 가이드를 위한 메시지(653)를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다. 또한, 도 6e에 도시하지 않았지만, 프로세서(230)는 "이마가 노출된 상태에서 사진을 찍어주세요"와 같이, 사용자의 이마가 노출된 상태에서 촬영을 진행할 것을 가이드하기 위한 메시지를 디스플레이(220)에 더 표시할 수도 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 카메라(미도시)를 통해 사용자의 얼굴을 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 여기에서, 프로세서(230)는 획득된 이미지를 통신부(210)를 통해 서버(300)로 전송할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 도 6d의 GUI(642)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 두피 측정을 위한 유저 인터페이스 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
먼저, 일 예로, 도 6f와 같이, 프로세서(230)는 측정될 위치를 선택받기 위한 유저 인터페이스 화면(660)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 유저 인터페이스 화면(660)은 측정될 위치를 선택받기 위한 GUI(661, 662, 663)을 포함할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 자신이 측정하고자 하는 두피의 위치를 선택할 수 있으며, 사용자 명령에 따라 선택된 GUI는 체크된 형태로 표시될 수 있다.
한편, 유저 인터페이스 화면(660)은 두피 측정을 시작하기 위한 사용자 명령을 입력받기 위한 GUI(664)를 포함할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 GUI(664)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 사용자의 두피에 대한 측정을 시작하도록 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 촬영 및 센싱을 위한 명령을 통신부(210)를 통해 두피 측정 장치(100)로 전송하고, 명령의 전송에 따라, 두피 측정 장치(100)에서 촬영된 복수의 이미지 및 두피 측정 장치(100)에서 획득된 센싱 데이터를 두피 측정 장치(100)로부터 수신할 수 있다.
이 경우, 프로세서(230)는 사용자에 의해 선택된 두피의 영역 별로, 각 영역에서 촬영된 복수의 이미지 및 센싱된 센싱 데이터를 두피 측정 장치(100)로부터 수신할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 측정 위치를 가이드하기 위한 GUI를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, GUI는 두피가 측정되는 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 유저 인터페이스 화면(660)을 통해 윗 머리, 정수리 및 옆 머리를 측정될 위치로 선택한 경우를 가정한다.
이 경우, 일 예로, 프로세서(230)는 도 6g와 같이, 윗 머리 측정과 관련된 오브젝트(672), 정수리 측정과 관련된 오브젝트(673) 및 옆 머리 측정과 관련된 오브젝트(674)를 포함하는 측정 위치를 가이드하기 위한 GUI(671)를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이어서, 프로세서(230)는 각 오브젝트를 순차적으로 하이라이트하여, 사용자가 두피 측정 장치(100)를 이용하여 자신이 선택한 두피 영역 별로 일정 시간 동안 측정을 진행하도록 유도할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 두피 측정 장치(100)로부터 수신된 복수의 이미지 및 센싱 데이터를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 6g와 같이, 프로세서(230)는 두피 측정 장치(100)에서 촬영된 복수의 이미지(675)를 순차적으로 디스플레이(220)에 표시하고, 두피 측정 장치(100)에서 감지된 온도(676) 및 수분(677) 등을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
결국, 이러한 과정을 통해, 프로세서(230)는 사용자에 의해 선택된 두피의 영역 별로, 각 영역에서 촬영된 복수의 이미지 및 센싱된 센싱 데이터를 두피 측정 장치(100)로부터 수신할 수 있으며, 모든 영역에 대한 측정이 완료된 경우, 측정 과정을 종료할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 측정이 완료되면, 프로세서(230)는 도 6h와 같이, 측정이 종료되었음을 나타내는 GUI(681)를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 촬영 및 센싱의 중단을 위한 명령을 통신부(210)를 통해 두피 측정 장치(100)로 전송할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 외부 전자 장치(즉, 두피 측정 장치(100))에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 통신부(210)를 통해 수신할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지의 선명도(sharpness), 밝기, 이미지에 포함된 모발 영역 및 모발 발란스(balance)에 기초하여 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
여기에서, 분석 대상 이미지는 사용자의 두피 상태를 분석하기 위해 이용되는 이미지를 의미할 수 있다.
즉, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이미지의 선명도, 밝기, 이미지에 포함된 모발 영역 및 모발 발란스 등에 기초하여 복수의 이미지 중에서 사용자의 두피 상태를 분석하기 적합한 최적의 이미지를 결정하게 되는데, 이하에서는 도 7 내지 도 10을 참조하여, 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 분석 대상 이미지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 프로세서(230)는 두피 측정 장치(100)에서 촬영된 복수의 이미지를 두피 측정 장치(100)로부터 통신부(210)를 통해 수신할 수 있다(S710).
여기에서, 두피 측정 장치(100)는 시간에 따라 촬영된 복수의 이미지를 순차적으로 전자 장치(200)로 전송할 수 있다. 이 경우, 프로세서(230)는 두피 측정 장치(100)로부터 수신되는 복수의 이미지를 분석하여, 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 먼저, 프로세서(230)는 수신되는 복수의 이미지 중 트리거 이미지를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 수신되는 복수의 이미지 중 트리거 이미지로 판단된 이미지 및 그 이후에 수신되는 이미지들을 이용하여 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 트리거 이미지로 판단된 이미지 이전에 수신된 이미지는 제외하고, 트리거 이미지로 판단된 이미지 및 그 이후에 수신되는 이미지들을 이용하여 이들 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지의 선명도(sharpness), 이미지의 검은 색상 비율, 이미지의 두피 색상 비율(또는, 스킨 색상 비율) 중 적어도 하나에 기초하여 트리거 이미지를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상이고, 이미지의 검은 색상 비율 또는 두피 색상 비율 중 하나가 기설정된 조건을 만족하는 경우, 해당 이미지를 트리거 이미지로 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 이미지의 선명도를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지에 라플라시안(Laplacian) 필터를 적용하고, 라플라시안 필터가 적용된 이미지의 표준 편차를 산출하고, 표준 편차를 제곱하여 이미지의 분산을 산출할 수 있다.
이때, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이미지의 분산을 이미지의 선명도로 정의할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인지를 판단할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 해당 이미지의 검은 색상 비율 또는 두피 색상 비율 중 하나가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 이미지의 검은 색상 비율을 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지를 이진화하여, 이진화 이미지를 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출하고, 산출된 비율이 기설정된 제1 임계 값보다 크고 기설정된 제2 임계값보다 작은 경우, 이미지의 검은 색상 비율이 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
여기에서, 제2 임계 값은 제1 임계 값보다 큰 값일 수 있으며, 이들 임계 값은 다양한 시뮬레이션 등에 의해 실험적으로 얻어진 값일 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 이미지의 두피 색상 비율을 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지의 RGB 색공간을 Y/Cb/Cr 색공간으로 변경하고, 이미지의 복수의 픽셀 각각의 Y/Cb/Cr 값에 기초하여 복수의 픽셀 중 두피 이미지를 포함하는 픽셀을 판단할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 Y 값이 80~255에 속하고, Cb 값이 133~173에 속하고, Cr 값이 77~127에 속하는 픽셀을 두피 이미지를 포함하는 픽셀인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 이미지의 픽셀의 개수에 대한 두피 이미지를 포함하는 픽셀의 개수의 비율을 산출하고, 산출된 비율이 기설정된 임계 값보다 큰 경우, 이미지의 두피 색상 비율이 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
여기에서, 임계 값은 다양한 시뮬레이션 등에 의해 실험적으로 얻어진 값일 수 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 이미지를 판단하고, 해당 이미지의 검은 색상 비율 또는 두피 색상 비율 중 하나가 기설정된 조건을 만족하는 경우, 해당 이미지를 트리거 이미지인 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 선명도를 기반으로 이미지가 블러(blur)하지 않는 이미지에 해당하는지를 먼저 판단하게 된다.
그리고, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역은 사용자의 모발에 해당할 수 있다는 점에서, 프로세서(230)는 검은 색상을 갖는 영역의 비율에 기초하여, 블러하지 않은 이미지 중에서 모발이 지나치게 적지 않거나 지나치게 많지 않은 이미지를 트리거 이미지로 판단하게 된다.
또는, 프로세서(230)는 블러하지 않은 이미지 중에서 두피 색상이 어느 정도 포함된 이미지를 트리거 이미지로 판단하게 된다.
그리고, 프로세서(230)는 수신되는 복수의 이미지 중 트리거 이미지로 판단된 이미지 및 그 이후에 수신되는 이미지들을 이용하여, 이들 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하게 된다.
즉, 사용자가 두피 측정 장치(100)를 자신의 두피에 제대로 근접 또는 접촉시키기 않은 경우, 두피 측정 장치(100)에서 촬영된 이미지는 선명도가 낮고, 사용자의 두피 또는 모발이 적절한 비율로 촬영되지 않은 이미지일 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 보다 신속하고 효율적으로 분석 대상 이미지를 결정하기 위해, 트리거 이미지를 판단하여, 두피 측정 장치(100)로부터 수신되는 모든 이미지들이 아닌, 트리거 이미지로 판단된 이미지 및 그 이후에 수신되는 이미지들을 이용하여 분석 대상 이미지를 판단하게된다.
한편, 일 실시 예에 따라, 프로세서(230)는 이미지를 크롭하고, 크롭된 이미지를 이용하여 트리거 이미지를 판단할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 이미지의 상단 및 하단의 일부 영역(가령, 이미지의 높이(heigh)의 10%만큼의 사이즈를 갖는 영역) 및 이미지의 좌측 및 우측의 일부 영역(가령, 이미지의 폭(width)의 10%만큼의 사이즈를 갖는 영역)을 제외한 나머지 영역을 크롭하고, 크롭된 이미지가 트리거 이미지에 해당하는지를 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 원래 이미지보다 작은 사이즈를 갖는 크롭된 이미지를 이용하여 트리거 이미지를 판단한다는 점에서, 트리거 이미지를 찾는데 걸리는 시간이 감소시킬 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 트리거 이미지가 판단되면(S720-Y), 복수의 이미지(즉, 트리거 이미지로 판단된 이미지 및 그 이후에 수신되는 이미지들) 각각의 특성에 기초하여 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지의 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 이미지의 모발 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 특정 이미지(즉, 트리거 이미지로 판단된 이미지)부터, 이미지의 선명도, 밝기, 모발 영역의 사이즈 및 모발 발란스가 각각 기설정된 조건을 만족하는지를 순차적으로 판단할 수 있다.
이때, 프로세서(230)는 이미지가 이러한 복수의 필터링 단계 중 어느 하나를 통과하지 못하는 것으로 판단되면, 다음으로 수신된 이미지에 대해, 이미지의 선명도, 밝기, 모발 영역의 사이즈 및 모발 발란스가 각각 기설정된 조건을 만족하는지를 순차적으로 판단할 수 있다.
이러한 과정을 통해, 프로세서(230)는 복수의 필터링 단계를 모두 통과한 이미지의 개수가 기설정된 개수가 되면, 기설정된 개수의 이미지들 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
한편, 복수의 필터링 단계는 도 7에 도시된 바와 같이, 1차 필터링 단계(S730), 2차 필터링 단계(S740) 및 3차 필터링 단계(S750)를 포함할 수 있다.
먼저, S730 단계와 같이, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단하여, 이미지에 대한 1차 필터링 과정을 수행할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인지를 판단하고, 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 이미지의 선명도가 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지에 대해 다음 필터링 과정(즉, 2차 필터링 과정)을 진행할 수 있다.
여기에서, 임계 값은 이미지가 트리거 이미지에 해당하는지를 판단할 때, 이미지의 선명도의 비교 대상이 되는 임계 값보다 큰 값으로 설정될 수 있다. 일 예로, 임계 값은 트리거 이미지 판단 시의 임계 값보다 20~30% 정도 큰 값으로 설정될 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 이미지의 선명도가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지를 삭제하고, 다음으로 수신된 이미지에 대해, 1차 필터링 과정부터 다시 수행할 수 있다.
이후, S740 단계와 같이, 프로세서(230)는 이미지의 밝기 및 모발 영역이 각각 기설정된 조건을 만족하는지를 판단하여, 이미지에 대한 2차 필터링 과정을 수행할 수 있다.
먼저, 이미지의 밝기와 관련하여, 프로세서(230)는 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 판단할 수 있다.
여기에서, 제1 밝기 구간은 모발에 대응되는 밝기 구간이고, 제2 밝기 구간은 조명에 대응되는 밝기 구간일 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수에 기초하여 이미지의 밝기가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230는 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각의 밝기를 판단하고, 픽셀의 밝기에 기초하여, 밝기 별 픽셀의 개수를 나타내는 히스토그램(histogram)(즉, 컬러 히스토그램)을 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 8과 같이, 프로세서(230)는 이미지(810)에 대한 히스토그램(820)을 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 히스토그램을 이용하여 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간에 각각 포함되어 있는 픽셀의 개수를 판단할 수 있다.
여기에서, 제1 밝기 구간은 두피에 대응되는 밝기를 갖는 구간으로, 일 예로, 제1 구간은 그레이스케일(gray scale) 값이 100~220인 구간일 수 있다.
또한, 제2 밝기 구간은 조명에 대응되는 밝기를 갖는 구간으로, 일 예로, 제2 구간은 그레이스케일 값이 220~255인 구간일 수 있다.
한편, 이러한 구간을 정의하는 그레이스케일 값은 기설정되어 있을 수 있으며, 이들 값들은 다양한 시뮬레이션 등에 의해 실험적으로 얻어진 값일 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 제1 구간에 포함된 픽셀의 개수 및 제2 구간에 포함된 픽셀의 개수에 기초하여, 이미지의 밝기가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 제2 구간에 포함된 픽셀의 개수가 제1 구간에 포함된 픽셀의 개수의 절반 이하일 경우, 이미지의 밝기가 기설정될 조건을 만족하는 것으로 판단하고, 제2 구간에 포함된 픽셀의 개수가 제1 구간에 포함된 픽셀의 개수의 절반보다 많을 경우, 이미지의 밝기가 기설정될 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 8과 같이, 제1 구간(821)에 포함된 픽셀의 개수가 a1이고, 제2 구간(822)에 포함된 픽셀의 개수가 a2인 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(230)는 a2 ≤ a1/2를 만족하는 경우, 이미지의 밝기가 기설정될 조건을 만족하는 것으로 판단하고, a2 ＞ a1/2를 만족하는 경우, 이미지의 밝기가 기설정될 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는 이미지의 밝기가 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단되면, 해당 이미지의 밝기가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
다만, 프로세서(230)는 이미지의 밝기가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단되면, 해당 이미지를 삭제하고, 다음으로 수신된 이미지에 대해, 1차 필터링 과정부터 다시 수행할 수 있다.
이와 같이, 복수의 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 비교하는 이유는 다음과 같다.
구체적으로, 조명량이 많은 이미지의 경우, 사용자의 두피가 효과적으로 분석되지 못할 가능성이 높다.
따라서, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 100~220의 그레이스케일 값을 갖는 밝기 구간을 두피에 대응되는 밝기 구간으로 설정하고, 220~255의 그레이스케일 값을 갖는 조명에 대응되는 밝기 구간으로 설정하고, 이들 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 비교하여, 조명량이 많은 영역이 이미지에 많이 존재하는 경우, 해당 이미지를 분석 대상 이미지에서 제외하게 되는 것이다.
한편, 이미지의 모발 영역과 관련하여, 프로세서(230)는 이미지를 이진화하여 이진화된 이미지를 생성하고, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 이진화 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이진화 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출하고, 산출된 비율이 기설정된 제1 임계 값보다 크고 기설정된 제2 임계 값보다 작은 경우, 이미지의 모발 영역의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지에 대해, 다음 필터링 과정(즉, 3차 필터링 과정)을 진행할 수 있다.
여기에서, 제2 임계 값은 제1 임계 값보다 큰 값일 수 있으며, 이들 임계 값은 다양한 시뮬레이션 등에 의해 실험적으로 얻어진 값일 수 있다.
다만, 프로세서(230)는 산출된 비율이 기설정된 제1 임계 값 이하이거나, 또는 기설정된 제2 임계 값 이상인 경우, 이미지의 모발 영역의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지를 삭제하고, 다음으로 수신된 이미지에 대해, 1차 필터링 과정부터 다시 수행할 수 있다.
이와 같이, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈를 이진화 이미지의 사이즈와 비교하는 이유는 다음과 같다.
구체적으로, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역은 사용자의 모발에 해당할 수 있다는 점에서, 이진화 이미지의 사이즈에 대한 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율은 이미지에 포함된 모발 영역의 비율로 볼 수 있다.
따라서, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 분석 대상 이미지의 선별을 위해, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈를 이진화 이미지의 사이즈와 비교하여, 너무 적지 않고 너무 많지 않은, 적당량의 모발이 촬영된 이미지를 판단하게 되는 것이다.
한편, 전술한 예에서는 밝기 및 모발 영역 순으로 판단하여 이미지에 대한 필터링 과정을 진행하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 예에 불과하며, 실시 예에 따라, 모발 영역 및 밝기 순으로 필터링 과정을 진행할 수도 있다.
이후, S750 단계와 같이, 프로세서(230)는 이미지의 모발 발란스가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단하여, 이미지에 대한 3차 필터링 과정을 수행할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 복수의 영역 각각에서 모발 영역이 차지하는 비율을 판단하고, 판단된 비율에 기초하여 모발 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(230)는 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 이진화 이미지를 복수의 영역으로 구분할 수 있다.
예를 들어, 도 9와 같이, 프로세서(230)는 이미지(910)를 이진화하여 이진화 이미지(920)를 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 중심을 기준으로 이진화 이미지를 좌우로 구분할 수 있다. 이 경우, 이진화 이미지(920)는 좌측 영역(921)과 우측 영역(923)으로 구분될 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 중심을 기준으로 이진화 이미지를 상하로 구분할 수 있다. 이 경우, 이진화 이미지(920)는 상측 영역(925) 및 하측 영역(927)으로 구분될 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 각 영역에 대해, 영역의 사이즈에 대한 영역에 포함된 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 좌측 영역(921)의 사이즈에 대한 좌측 영역(921)에 포함된 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출하고, 우측 영역(923)의 사이즈에 대한 우측 영역(923)에 포함된 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 상측 영역(925)의 사이즈에 대한 상측 영역(925)에 포함된 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출하고, 하측 영역(927)의 사이즈에 대한 하측 영역(927)에 포함된 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 각 영역에 대해 산출된 비율 간의 차이에 기초하여 이미지의 모발 발란스가 기설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 각 영역에 대해 산출된 비율 간의 차이가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 이미지의 모발 발란스의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 임계 값은 다양한 시뮬레이션 등에 의해 실험적으로 얻어진 값일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 좌측 영역(921)에 대해 산출된 비율 b1과 우측 영역(923)에 대해 산출된 비율 b2 사이의 차이가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 이미지의 모발 발란스의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(230)는 상측 영역(925)에 대해 산출된 비율 b3과 하측 영역(927)에 대해 산출된 비율 b4 사이의 차이가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 이미지의 모발 발란스의 사이즈가 기설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지를 삭제하고, 다음으로 수신된 이미지에 대해, 1차 필터링 과정부터 다시 수행할 수 있다.
다만, 프로세서(230)는 각 영역에 대해 산출된 비율 간의 차이가 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 이미지의 모발 발란스가 기설정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
이 경우, 프로세서(230)는 해당 이미지가 복수의 필터링 단계를 모두 통과한 이미지인 것으로 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(230)는 해당 이미지의 다음으로 수신된 이미지에 대해, 1차 필터링 과정부터 다시 수행할 수 있다.
이와 같이, 검은 색상 영역의 좌측 및 상하 간의 비율을 비교하는 이유는 다음과 같이,
구체적으로, 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역은 사용자의 모발에 해당하는 것으로 볼 수 있다. 이에 따라, 좌측/우측 영역 간 및 상측/하측 영역 간에 검은 색상을 갖는 영역의 비율 차이가 크다는 것은, 이미지에서 모발이 좌우 및 상하로 고르게 분포되어 있지 않는 것으로 볼 수 있고, 따라서, 이러한 이미지는 분석 대상 이미지에서 제외시키게 되는 것이다.
한편, 프로세서(230)는 복수의 필터링 단계를 모두 통과한 이미지가 기설정된 개수가 될 때까지, 전술한 과정을 수신된 이미지에 대해 차례로 수행하여, 기설정된 개수의 이미지를 판단할 수 있다.
여기에서, 기설정된 개수는 미리 설정되어 있을 수 있다. 일 예에 따라, 기설정된 개수는 10일 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 복수의 필터링 단계를 모두 통과한 이미지의 개수가 기설정된 개수가 되면, 기설정된 개수의 이미지를 전자 장치(200)의 메모리(미도시)에 저장할 수 있다(S760).
그리고, 프로세서(230)는 기설정된 개수의 이미지 중에서 하나를 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다(S770).
여기에서, 프로세서(230)는 이미지들 각각의 선명도 및 모발 발란스에 기초하여, 기설정된 개수의 이미지들 중에서 하나를 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 기설정된 개수의 이미지들 중에서, 선명도가 다른 이미지보다 상대적으로 높으면서도, 모발 발란스가 다른 이미지보다 상대적으로 좋은 이미지를 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다.
여기에서, 모발 발란스가 좋다는 것은 좌우 영역 간의 검은 색상의 영역의 비율 차이가 적고 상하 영역 간의 검은 색상의 영역의 비율 차이가 적다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 기설정된 개수의 이미지들 중 선명도가 기설정된 임계 값보다 높은 이미지들을 판단하고, 판단된 이미지들 중 모발 발란스가 가장 좋은 이미지가 분석 대상 이미지인 것으로 판단할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(230)는 기설정된 개수의 이미지들 중 선명도가 기설정된 임계 값보다 높은 이미지들을 판단하고, 판단된 이미지들 중에서 모발 발란스가 상대적으로 좋은 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고, 판단된 이미지들 중에서 선명도가 가장 높은 이미지가 분석 대상 이미지인 것으로 판단할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(230)는 두피 측정 장치(100)로부터 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
결국, 프로세서(230)는 도 10과 같이, 두피 측정 장치(100)로부터 수신되는 복수의 이미지(1010) 중에서 n 개의 이미지(1020)를 선택하고(여기에서, n은 10일 수 있다), 선택된 이미지들(1020) 중에서 하나의 이미지를 분석 대상 이미지(1030)로 결정할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 사용자의 복수의 두피 영역 각각에서 이미지에 대한 촬영이 수행되는 경우, 프로세서(230)는 각 영역에서 촬영된 복수의 이미지 중에서 하나를 분석 대상 이미지로 판단할 수 있다.
이후, 프로세서(230)는 판단된 분석 대상 이미지 및 두피 측정 장치(100)로부터 수신된 센싱 데이터를 통신부(210)를 통해 서버(300)로 전송할 수 있다.
이 경우, 서버(300)는 전자 장치(200)로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 사용자의 두피 상태를 판단하고, 두피 상태 및 전자 장치(200)로부터 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단하고, 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
이를 위해, 서버(300)는 도 11과 같이, 통신부(310) 및 프로세서(320)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 여기에서, 외부 전자 장치(미도시)는 전자 장치(200)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 통신부(310)는 인터넷에 접속하여 외부 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(310)는 인터넷 망에 접속하기 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다.
프로세서(320)는 서버(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(320)는 통신부(310)와 전기적으로 연결되어, 이를 제어할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(320)는 중앙처리장치(central processing unit, CPU) 등을 포함할 수 있다.
먼저, 프로세서(320)는 전자 장치(200)로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 사용자의 두피 상태를 판단할 수 있다.
여기에서, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 기초하여 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 두피의 민감도 및 두피의 각질 각각에 대응되는 스코어를 판단하고, 판단된 스코어를 합산하여 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 판단할 수 있다.
즉, 프로세서(320)는 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량 등과 같은 항목 별로 스코어를 산출하고, 산출된 스코어를 합산하여 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
먼저, 사용자의 모발량의 판단하고 그에 따른 스코어를 산출하기 위해, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 12와 같이, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(1210)를 이진화하여, 이진화 이미지(1220)를 생성될 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 이진화 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여 사용자의 모발량을 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역을 판단하고, 이진화 이미지의 사이즈에 대한 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율을 산출하여 사용자의 모발량을 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 모발량 별로 그에 매칭된 스코어에 기초하여, 사용자의 모발량에 대한 스코어를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 12와 같이, 사용자의 모발량이 23%와 같이 산출된 경우, 프로세서(320)는 모발량 별로 그에 대한 스코어가 매칭된 룩업 테이블(1230)을 이용하여 사용자의 모발량에 대한 스코어가 3 점인 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 스코어 산출을 위한 룩업 테이블(1230)은 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
한편, 분석 대상 이미지를 이진화할 때, 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각을 기설정된 임계 값과 비교하여, 기설정된 임계 값보다 밝은 픽셀은 흰색으로 변환하고 기설정된 임계 값보다 어두운 픽셀은 검은색으로 변환하게 된다.
이때, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 사용자의 모발의 색상에 따라 임계 값을 다르게 설정하여, 분석 대상 이미지를 이진화할 수 있다. 여기에서, 사용자의 모발의 색상에 대한 정보는 사용자 계정을 등록할 때, 사용자로부터 입력받아 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 검은색의 모발을 갖는 사용자보다 금발인 사용자에 대해, 임계 값을 상대적으로 더 높게 설정할 수 있다.
이는, 금발 등과 같이 사용자의 모발이 밝은 색상인 경우, 이진화 과정에서 이미지에서 모발에 해당하는 모발 영역이 흰색으로 변환될 여지도 있고, 이에 따라, 사용자의 모발량을 부정확하게 측정될 수 있다. 따라서, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자의 모발의 색상에 따라 임계 값을 적응적으로 설정하여, 보다 정확한 사용자의 모발량을 측정할 수 있게 된다.
한편, 사용자의 모낭 밀도 및 모낭 당 모발의 개수를 판단하고 그에 따른 스코어를 산출하기 위해, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에서 모낭을 판단할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(320)는 코너(corner) 검출 알고리즘을 이용하여 분석 대상 이미지에서 복수의 코너를 검출할 수 있다.
여기에서, 코너 검출 알고리즘은 이미지에서 코너 등과 같은 특징점을 검출하기 위한 알고리즘으로, 일 예로, Fast Corner 알고리즘 등을 포함할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 기설정된 사이즈를 갖는 복수의 블록 각각의 중심이 복수의 코너 각각에 위치하도록 복수의 블록을 분석 대상 이미지에 위치시키고, 복수의 블록 각각에 포함된 이미지에 기초하여 모낭을 포함하는 적어도 하나의 블록을 판단할 수 있다.
여기에서, 블록의 사이즈는 분석 대상 이미지의 사이즈에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 블록의 폭은 분석 대상 이미지의 폭의 1/30이고, 블록의 높이는 분석 대상 이미지의 높이의 1/30일 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 블록은 다양한 사이즈를 가질 수 있다.
예를 들어, 도 13과 같이, 코너 검출 알고리즘을 이용하여 분석 대상 이미지(1310)에서 코너를 검출한 결과, 코너가 분석 대상 이미지(1320)와 같이 검출된 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(320)는 블록(1321)의 중심이 코너에 위치하도록, 블록(1321)을 분석 대상 이미지(1320)에 위치시킬 수 있다. 여기에서, 설명의 편의를 위해 하나의 코너를 기준으로 설명하였고, 프로세서(320)는 복수의 코너에 복수의 블록을 위치시킬 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 복수의 블록에 포함된 이미지를 분석하여, 모낭을 포함하는 적어도 하나의 블록을 판단할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 복수의 블록 각각에 포함된 이미지와 서버(300)의 메모리(미도시)에 기저장된 복수의 이미지를 비교하여, 기저장된 복수의 이미지 중 적어도 하나와 매칭되는 블록을 판단할 수 있다.
여기에서, 기저장된 복수의 이미지 각각은 템플릿 이미지로, 예를 들어, 가운데에 모낭이 위치한 이미지 또는 가운데에 모발이 자란 모낭이 위치한 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이에 따라, 도 13과 같이, 프로세서(320)는 복수의 블록(1330) 중에서 모낭(또는, 모낭의 시작점)을 포함하는 적어도 하나의 블록(1331)을 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 블록에 기초하여 모낭의 밀도 및 모낭 당 모발의 개수를 판단할 수 있다.
이때, 판단된 블록들 간의 거리가 가까운 경우, 판단된 블록들에 포함된 모낭은 동일한 모낭에 해당할 수 있다는 점에서, 프로세서(320)는 판단된 블록들 간의 거리에 기초하여, 판단된 블록들 중에서 일부 블록을 제거할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 판단된 블록들 중 특정 블록을 기준으로, x 축으로 분석 대상 이미지의 폭의 1/20 보다 가까운 위치에 블록이 존재하거나, 또는, y 축으로 분석 대상 이미지의 높이의 1/20 보다 가까운 위치에 블록이 존재하는 경우, 해당 블록은 제거될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 특정 블록을 기준으로 제거되는 블록의 위치는 다양하게 설정될 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 블록들 중에서 일부 블록을 제외하고 나머지 블록들에 기초하여 사용자의 모낭 밀도를 판단할 수 있다.
여기에서, 모낭 밀도는 1 ㎟ 당 모낭의 개수를 의미할 수 있다. 이를 위해, 두피 측정 장치(100)의 카메라(110)에 의해 일정한 사이즈의 두피가 촬영되는 것으로 가정할 수 있다.
이 경우, 프로세서(320)는 나머지 블록들의 개수를 카메라(110)에 의해 촬영되는 두피의 사이즈로 나눠, 사용자의 모낭 밀도를 판단할 수 있다.
예를 들어, 나머지 블록들의 개수가 10 개이고, 카메라(110)에 의해 촬영되는 두피의 사이즈가 24 ㎟ 인 경우, 프로세서(320)는 10/24 = 0.42 개/㎟로 사용자의 모낭 밀도를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(320)는 나머지 블록들의 개수에 기초하여 사용자의 모낭 당 모발의 개수를 판단할 수 있다.
즉, 나머지 블록들은 각각 모낭을 포함하고 있다는 점에서, 프로세서(320)는 나머지 블록들은 각각에 포함된 모낭에서 자란 모발의 개수를 판단하고, 판단된 모낭의 개수를 나머지 블록들의 개수로 나눠, 모낭 당 모발의 개수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 나머지 블록들의 개수가 10 개이고, 모발의 개수가 16 개인 경우, 프로세서(320)는 16/10 = 1.6 개로 사용자의 모낭 당 모발의 개수를 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 모낭 밀도 및 모낭 당 모발의 개수 별로 그에 매칭된 스코어에 기초하여, 사용자의 모낭 밀도 및 모낭 당 모발의 개수에 대한 스코어를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 13과 같이, 사용자의 모낭 밀도가 0.42 개/㎟인 것으로 판단된 경우, 프로세서(320)는 모낭 밀도 별로 그에 대한 스코어가 매칭된 룩업 테이블(1340)을 이용하여 사용자의 모낭 밀도에 대한 스코어가 4 점인 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 스코어 산출을 위한 룩업 테이블(1340)은 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
또한, 도 13와 같이, 사용자의 모낭 당 모발의 개수가 1.6 개인 것으로 판단된 경우, 프로세서(320)는 모낭 당 모발의 개수 별로 그에 대한 스코어가 매칭된 룩업 테이블(1350)을 이용하여 사용자의 모낭 당 모발의 개수에 대한 스코어가 6 점인 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 스코어 산출을 위한 룩업 테이블(1350)은 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
한편, 사용자의 두피의 민감도를 판단하고 그에 따른 스코어를 산출하기 위해, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 영역을 판단하고, 분석 대상 이미지의 사이즈에 대한 붉은 계열의 색상을 갖는 영역의 사이즈에 비율에 기초하여 사용자의 두피의 민감도를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 대한 HSV 색공간를 이용하여, 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단할 수 있다.
이 경우, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단하기 전에, 먼저, 분석 대상 이미지에 대한 전처리를 수행하고, 분석 대상 이미지를 이진화하여 생성된 이진화 이미지를 전처리된 분석 대상 이미지에 비트 마스킹(bit masking)을 통해 오버랩할 수 있다.
여기에서, 전처리(또는, 프리 필터링)는 Dilation 또는 Dilation + Erosion을 통한 이미지 형태 변환을 포함할 수 있다.
구체적으로, 두피가 촬영된 이미지에 포함된 각질 영역은 노이즈 특성과유사하다는 점에서, 분석 대상 이미지에 대해 Dilation를 수행하는 경우, 각질 영역이 더 도드라져 보이기 때문에, 보다 효과적으로 사용자의 두피를 분석할 수 있다. 하지만, 빛이 많이 조사된 이미지에 대해 Dilation를 수행하는 경우, 이미지가 전체적으로 하얗게 되는 문제가 발생될 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 일 실시 예에서는 이러한 점을 고려하여, Dilation 또는 Dilation + Erosion이 선택적으로 수행된 분석 대상 이미지를 사용하게 된다.
구체적으로, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 대해 Dilation을 수행하고, Dilation에 따라 변환된 분석 대상 이미지의 밝기에 기초하여 밝기 별 픽셀의 개수를 나타내는 히스토그램을 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 히스토그램을 이용하여 기설정된 밝기 구간에 포함된 픽셀의 개수를 판단하고, 판단된 개수가 기설정된 임계 값 이상인지를 판단할 수 있다.
여기에서, 기설정된 밝기 구간은 조명에 대응되는 밝기를 갖는 구간으로, 일 예로, 그레이스케일 값이 220~255인 구간일 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 기설정된 밝기 구간의 그레이스케일 범위는 다양하게 설정될 수 있음은 물론이다.
이 경우, 프로세서(320)는 판단된 개수가 기설정된 임계 값보다 작은 경우, Dilation에 따라 변환된 분석 대상 이미지를 전처리된 분석 대상 이미지로 사용할 수 있다. 하지만, 프로세서(320)는 판단된 개수가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 분석 대상 이미지에 대해 Dilation + Erosion을 수행하고, Dilation + Erosion에 따라 변환된 분석 대상 이미지를 전처리된 분석 대상 이미지로 사용할 수 있다.
결국, 이와 같은 방식에 따라, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 대한 전처리를 수행할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 전처리가 수행된 분석 대상 이미지를 재구성(reconstruction)할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 전처리가 수행된 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각의 RGB 값을 판단하고, 판단된 RGB 값에 기초하여 기설정된 조건을 만족하는 픽셀이 존재하는 것으로 판단된 경우, 해당 픽셀의 색상 값(또는, 색조 값)을 변경하여, 전처리가 수행된 분석 대상 이미지를 재구성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(320)는 기설정된 조건을 만족하는 픽셀이 존재하는 경우, 기설정된 조건을 만족하는 픽셀의 색상 값만을 변경하고, 기설정된 조건을 만족하지 않는 나머지 픽셀의 색상 값은 그대로 유지하게 된다.
예를 들어, 프로세서(320)는 R 값이 G,B 값보다 크고, R 값과 G 값 간의 차이 및 R 값과 B 값 간의 차이가 R 값의 기설정된 비율보다 작은 픽셀이 존재하는 경우, 해당 픽셀의 R 값을 기설정된 비율만큼 낮출 수 있다.
구체적인 예로, 전처리가 수행된 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 중 특정 픽셀의 R 값이 160, G 값이 150, B 값이 155인 경우를 가정한다.
이 경우, R 값(= 160) ＞ G 값(=150)이고, R 값(=160) ＞ B 값(=155)이고, 10(=R 값(=160) - G 값(=150)) ＜ 16(= R 값(=160)×0.1)이고, 5(=R 값(=160) - B 값(=155)) ＜ 16(= R 값(=160)×0.1)이라는 점에서, 프로세서(320)는 해당 픽셀의 R 값을 기설정된 비율만큼 낮출 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 해당 픽셀의 R 값을 160에서 140으로 변경할 수 있다.
결국, 이와 같은 방식에 따라, 프로세서(320)는 전처리가 수행된 분석 대상 이미지를 재구성할 수 있다.
이와 같이, 분석 대상 이미지를 재구성하는 것은 R 값이 다른 색상 값보다 크지만, R 값이 다른 색상 값과 차이가 많이 나지 않는 픽셀의 R 값을 낮춰, 민감도 판단 시, 붉은 계열의 색상을 갖는 영역이 보다 명확히 판단될 수 있게 하기 위함이다.
이후, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 이진화 이미지를 비트 마스킹(bit masking)을 통해 전처리된 분석 대상 이미지에 통해 오버랩할 수 있다.
이는, 두피 촬영 시, 모발에서 빛이 반사된 경우, 두피가 촬영된 이미지에서 모발 영역은 빛이 반사된 영역을 포함할 수 있다. 이 경우, 빛이 반사된 영역은 상대적으로 밝기가 밝다는 점에서, 각질 영역으로 오인될 여지가 있다. 이에 따라, 본 개시의 일 실시 예에서는, 빛이 반사된 영역을 제거하기 위해, 이진화 이미지를 비트 마스킹을 통해 분석 대상 이미지에 오버랩하게 된다.
이후, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(즉, 전처리된 분석 대상 이미지에 이진화 이미지가 오버랩된 이미지 또는, 재구성이 수행된 경우, 재구성된 분석 대상 이미지)의 HSV 색공간을 이용하여, 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단할 수 있다.
여기에서, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀에 대한 HSV 색공간의 H(Hue) 값을 이용하여 붉은 계열의 색상을 갖는 픽셀들을 판단할 수 있다. 여기에서, 붉은 계열에 대한 H 값의 범위는 기설정되어 있을 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 원래의 분석 대상 이미지(즉, 전처리 등의 과정을 수행하지 않은 원본 분석 대상 이미지)에서, 붉은 계열의 색상을 갖는 것으로 판단된 복수의 픽셀 각각의 R 값과 다른 색상 값들 간의 차이에 기초하여 복수의 픽셀 각각의 R 값을 증가시킬 수 있다.
여기에서, 프로세서(320)는 붉은 계열의 색상을 갖는 것으로 판단된 복수의 픽셀 각각의 R 값을 증가시키기 위한 필터를 분석 대상 이미지와 비트 마스킹하여, 분석 대상 이미지에 포함된 복수의 픽셀의 R 값을 증가시킬 수 있다.
여기에서, 필터에 의해 각 픽셀의 R 값이 증가되는 정도는 각 픽셀의 R 값과 다른 색상 값들 간의 차이에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 픽셀의 R 값과 G,B 값 간의 차이가 클수록, 해당 픽셀의 R 값을 증가시키기 위한 필터의 계수는 상대적으로 큰 값을 가질 수 있다. 이 경우, R 값과 G,B 값 간의 차이에 따라 R 값이 증가되는 정도는 기설정되어 있을 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 영역의 R 값을 증가시켜, 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 영역과 붉은 계열이 아닌 영역을 보다 명확히 구분되도록 한다. 이에 따라, 두피에서 외부 자극 등에 의해 붉은 색으로 변한 영역의 비율을 나타내는 사용자의 두피의 민감도를 보다 정확히 판단할 수 있게 된다.
이후, 프로세서(320)는 R 값이 각각 증가된 복수의 픽셀을 포함하는 분석 대상 이미지에서, R 값이 다른 색상 값들보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀의 개수를 판단하고, 판단된 픽셀의 개수 및 분석 대상 이미지의 픽셀의 개수에 기초하여 사용자의 두피의 민감도를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 14와 같이, 분석 대상 이미지(1410)에서 붉은 계열의 색상을 갖는 영역의 픽셀들 각각의 R 값이 조정되면, 분석 대상 이미지(1420)와 같이 나타내어질 수 있다. 이 경우, 분석 대상 이미지(1420)는 붉은 계열의 색상을 갖는 영역(1425)을 포함할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(1420)의 전체 픽셀 중에서 R 값이 G,B 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고, 판단된 픽셀의 개수를 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(1410)의 전체 픽셀의 개수에 대한 판단된 픽셀의 개수에 대한 비율을 산출하여 사용자의 두피의 민감도를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 민감도 별로 그에 매칭된 스코어에 기초하여, 판단된 민감도에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 14와 같이, 사용자의 두피의 민감도가 15.5%와 같은 경우, 프로세서(320)는 민감도 별로 그에 대한 스코어가 매칭된 룩업 테이블(1430)을 이용하여 사용자의 두피의 민감도에 대한 스코어가 9 점인 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 스코어 산출을 위한 룩업 테이블(1430)은 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
한편, 사용자의 두피의 각질량을 판단하고 그에 따른 스코어를 산출하기 위해, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 중에서 특정한 밝기를 갖는 픽셀을 판단하고, 판단된 픽셀의 개수에 기초하여 사용자의 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
이를 위해, 먼저, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 대한 전처리를 수행하고, 분석 대상 이미지를 이진화하여 생성된 이진화 이미지를 전처리된 분석 대상 이미지에 비트 마스킹을 통해 오버랩할 수 있다. 이에 대한 구체적은 방법은 전술한 바 있다.
그리고, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(즉, 이진화 이미지가 전처리된 분석 대상 이미지에 오버랩된 이미지)의 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 기준 밝기를 판단할 수 있다.
여기에서, 기준 밝기는 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각이 갖는 밝기 중에서 가장 많은 개수의 픽셀이 갖는 밝기일 수 있다. 이 경우, 두피가 촬영된 이미지의 경우, 두피 영역이 이미지에서 가장 많은 부분을 차지한다는 점에서, 기준 밝기를 갖는 픽셀들은 두피 영역을 구성하는 픽셀들일 수 있다.
이를 위해, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여, 밝기 별 픽셀의 개수를 나타내는 히스토그램을 생성하고, 생성된 히스토그램을 이용하여, 가장 많은 개수의 픽셀이 갖는 밝기를 판단할 수 있다.
이후, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지를 복수의 영역으로 구분할 수 있다. 그리고, 프로세서(320)는 두피의 민감도에 기초하여 복수의 영역 각각의 밝기 평균 값에 가중치를 적용하여 각 영역에 대한 임계 값을 산출할 수 있다.
여기에서, 두피의 민감도가 클수록 가중치는 작은 값을 가질 수 있고, 두피의 민감도가 작을수록 가중치는 큰 값을 가질 수 있으며, 이러한 가중치 값은 두피의 민감도에 따라 기설정되어 있을 수 있다.
예를 들어, 두피의 민감도가 기설정된 임계 값보다 클 경우, 가중치는 0.9이고, 두피의 민감도가 기설정된 임계 값 이하인 경우, 가중치는 1.1일 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 가중치는 다양한 값으로 설정될 수 있다.
구체적으로, 두피가 쵤영된 이미지에서 붉은 색상의 계열을 갖는 영역이 클수록, 두피의 민감도는 큰 값을 가진다. 따라서, 분석 대상 이미지에서 산출된 두피의 민감도가 크다는 것은 분석 대상 이미지가 전체적으로 붉은 계열의 색상을 갖는 것으로 볼 수 있다.
여기에서, 분석 대상 이미지가 전체적으로 붉은 계열의 색상을 갖는 경우에 있어, 그렇지 않은 경우와 동일한 임계 값을 이용하여 각질 영역을 검출하게 되면, 정확도가 다소 떨어질 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 분석 대상 이미지 별로 산출된 두피의 민감도에 따라 서로 다른 가중치를 적용하여 산출된 임계 값을 이용하여 분석 대상 이미지 별로 각질 영역을 판단하게 된다.
구체적으로, 프로세서(320)는 각 영역에서, 기준 밝기 및 산출된 임계 값보다 큰 밝기를 가지며, G,B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고, 판단된 픽셀의 개수 및 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 15와 같이, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지(1510)를 분석 대상 이미지(1520)와 같이 100 개의 영역으로 분할할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 각 영역에 포함된 복수의 픽셀들의 밝기의 평균 값을 산출하고, 각 영역의 밝기의 평균 값에 가중치를 곱하여 각 영역에 대한 임계 값을 산출할 수 있다.
여기에서, 분석 대상 이미지(1510)에서 산출된 두피의 민감도가 기설정된 임계 값보다 큰 경우를 가정한다.
이 경우, 도 15와 같이, 프로세서(320)는 100 개의 영역 중 영역(1521)의 복수의 픽셀의 밝기의 평균 값에 가중치 1.1을 곱하여, 임계 값을 산출할 수 있다.
이후, 프로세서(320)는 영역(1521)에서 산출된 임계 값을 이용하여, 영역(1521)에서 각질 영역을 판단할 수 있다.
여기에서, 분석 대상 이미지(1510)에 포함된 전체 픽셀 중 그레이스케일 값이 200인 밝기를 갖는 픽셀이 가장 많은 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(320)는 영역(1521)의 복수의 픽셀 중, 기준 밝기(= 200) 및 산출된 임계 값(= 영역(1521)의 복수의 픽셀의 밝기의 평균 값 × 가중치 1.1)보다 큰 밝기를 갖는 픽셀을 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 픽셀 중, G,B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고, G,B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 각질 영역에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
일 예로, 픽셀의 R 값에 1.1를 곱한 값보다 G,B 값이 큰 경우, 프로세서(320)는 해당 픽셀을 각질 영역에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 다만, 이러한 임계 값은 일 예을 뿐이고, 다양한 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 판단된 픽셀 중 픽셀의 R 값이 160, G 값이 190, B 값이 220인 경우를 가정한다.
이 경우, G 값(= 190) ＞ R 값(= 160)×1.1이고, B 값(= 220) ＞ R 값(= 160)×1.1이라는 점에서, 프로세서(320)는 해당 픽셀을 각질 영역을 포함하는 픽셀로 판단할 수 있다.
결국, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지가 분할된 복수의 영역 각각에 대해, 전술한 과정을 이용하여 각 영역에서 각질 영역을 포함하는 픽셀을 판단하고, 각질 영역을 포함하는 픽셀의 개수를 판단할 수 있다.
이후, 프로세서(320)는 각 영역에서 각질 영역을 포함하는 픽셀의 개수를 합산하여, 분석 대상 이미지 전체에서 각질 영역을 포함하는 픽셀의 개수를 산출하고, 산출된 픽셀의 개수와 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 사용자의 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 대한 산출된 픽셀의 개수의 비율을 산출하여 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 분석 대상 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 영역 별로 산출된 밝기 평균 값을 이용하여 각질 영역을 포함하는 픽셀을 판단한다는 점에서, 영역 별 밝기의 편차에 따른 영향을 최소화하면서 분석 대상 이미지에서의 각질 영역을 판단할 수 있게 된다.
그리고, 프로세서(320)는 각질량 별로 그에 매칭된 스코어에 기초하여, 판단된 각질량에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 15와 같이, 사용자의 두피의 각질량이 11.6%와 같은 경우, 프로세서(320)는 각질량 별로 그에 대한 스코어가 매칭된 룩업 테이블(1530)을 이용하여 사용자의 두피의 각질량에 대한 스코어가 9 점인 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 스코어 산출을 위한 룩업 테이블(1530)은 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 전자 장치(200)로부터 수신된 분석 대상 이미지를 이용하여, 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량 등과 같은 항목 별로 스코어를 산출할 수 있다.
한편, 도 12 내지 도 15에 도시된 룩업 테이블의 값들의 범위 및 각 범위에 매칭된 스코어는 설명의 편의를 위한 일 예일 뿐이며, 이들 값들은 다양하게 설정될 수 있음은 물론이다.
그리고, 프로세서(320)는 항목 별로 산출된 스코어를 합산하여, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자의 두피 상태를 분석하고, 분석 결과를 정량적인 수치를 통해 나타낸다는 점에서, 보다 객관성 있는 분석 결과를 사용자에게 제공하여 줄 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 사용자의 두피의 서로 다른 영역(가령, 윗 머리, 정수리 및 옆 머리 등)에서 촬영된 분석 대상 이미지를 이용하여 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출할 수도 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 사용자의 두피의 서로 다른 복수의 영역에서 각각 촬영된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 각 영역에 대한 분석 대상 이미지를 이용하여, 각 영역에 대한 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량을 판단하고, 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량 등과 같은 항목 별로 스코어를 산출할 수 있다.
여기에서, 프로세서(320)는 복수의 영역 각각에서 산출된 항목 별 스코어 중에서 가장 낮은 스코어를 이용하여, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 정수리에 대한 모발량의 스코어가 윗 머리에 대한 모발량 스코어보다 낮은 경우, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출하기 위해 모발량에 대한 스코어를 다른 항목의 스코어와 합산할 때, 정수리에 대한 모발량의 스코어를 이용할 수 있다.
결국, 이와 같은 방법을 통해, 프로세서(320)는 사용자가 두피의 서로 다른 영역에서 측정을 수행한 경우에도, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 두피의 여러 부분에서 산출된 스코어를 이용하여 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 산출한다는 점에서, 사용자의 전체적인 두피 상태에 대한 스코어를 제공하여 줄 수 있게 된다.
한편, 프로세서(320)는 사용자의 두피 상태에 대한 스코어를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
여기에서, 프로세서(320)는 복수의 사용자 계정에 대해 산출된 복수의 사용자의 두피 상태에 대한 스코어의 평균을 산출하고, 산출된 평균 스코어를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수도 있다.
또한, 프로세서(320)는 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량에 대한 정보를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(200)는 서버(300)로부터 수신된 데이터를 이용하여, 사용자의 두피와 관련된 다양한 정보를 어플리케이션을 통해 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 도 16a와 같이, 서버(300)로부터 수신된 스코어(1611) 및 평균 스코어(1612)를 포함하는 메인 화면(1610)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 분석 대상 이미지(1613)를 메인 화면(1610)에 표시할 수도 있다.
또한, 프로세서(230)는 서버(330)로부터 수신된 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량에 대한 정보를 이용하여, 이들 항목과 관련된 메시지를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 두피의 각질량이 기설정된 임계 값보다 높은 것으로 판단되면, 도 16a와 같이, "두피의 각질 수치가 상당히 높습니다"와 같은 메시지(1614)를 메인 화면(1610)에 표시할 수도 있다.
또한, 프로세서(230)는 서버(300)로부터 수신된 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량에 대한 정보 및 두피 측정 장치(100)로부터 수신된 사용자의 두피의 온도, 수분량 및 냄새에 대한 정보를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 메인 화면(1610)을 스크롤하는 사용자 명령이 입력되면, 도 16b와 같이, 사용자에 대해 측정된 각질량, 민감도, 모낭 밀도, 수분, 온도 및 냄새를 포함하는 메인 화면(1620)를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
한편, 도 16b에서는 각질량, 민감도, 모낭 밀도, 수분량, 온도 및 냄새만을 도시하였으나, 이는 일 예일 뿐이고, 이 외에도 다양한 항목의 값들이 화면에 표시될 수 있음은 물론이다.
한편, 프로세서(230)는 메인 화면(1620)에 포함된 트렌드 관련 GUI(1621)을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 사용자의 측정 히스토리에 대한 정보를 포함하는 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 GUI(1621)을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 도 16c와 같이, 사용자의 두피 상태에 대한 스코어, 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도, 두피의 각질량, 사용자의 두피의 온도, 수분량 및 냄새에 대한 정보가 측정 일자 별로 표시된 유저 인터페이스 화면(1630)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
한편, 서버(300)는 전자 장치(200)로부터 수신된 사용자의 얼굴을 포함하는 이미지를 이용하여, 사용자의 탈모 상태를 판단할 수 있다.
여기에서, 탈모 상태는 사용자의 헤어 라인의 각도 및 이마의 사이즈 비율을 포함할 수 있다.
먼저, 프로세서(320)는 사용자의 헤어 라인의 각도를 산출할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(320)는 사용자의 얼굴을 포함하는 이미지에 기초하여 사용자의 이마와 모발 간의 헤어 라인을 검출할 수 있다.
예를 들어, 도 17a와 같이, 프로세서(320)는 사용자의 얼굴을 포함하는 이미지(1710)에서 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴의 특징점, 색상 등을 이용하여 얼굴 영역을 분석하여, 얼굴 영역에서 이마와 모발 간의 경계에 해당하는 헤어 라인(1711)을 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 기설정된 라인과 헤어 라인 간의 각도를 판단할 수 있다.
여기에서, 기설정된 라인은 헤어 라인과 코의 중심을 지나는 수직 라인이 교차하는 지점(이하, 기준 지점)에서 수평하게 형성되는 라인을 의미할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 경계 라인에서 이마가 가장 많이 올라간 지점을 판단하고, 판단된 지점과 기준 지점을 지나는 라인과 기설정된 라인 간의 각도를 산출하여, 사용자의 헤어 라인의 각도를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 17b와 같이, 프로세서(320)는 기설정된 라인(1721)과 기준 지점과 경계 라인에서 이마가 가장 많이 올라간 지점을 지나는 라인(1722) 간의 각도를 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(320)는 사용자의 이마의 사이즈 비율을 산출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 얼굴 영역에서, 헤어 라인부터 얼굴 영역에 포함된 사용자의 눈썹까지의 길이, 눈썹부터 코의 하단까지의 길이 및 코의 하단부터 턱선 끝 지점까지의 길이를 산출하고, 산출된 3 개의 길이 간의 비율을 산출하여 이마의 사이즈 비율을 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 17c와 같이, 프로세서(320)는 사용자의 이마의 사이즈 비율을 c1:c2:c3로 산출할 수 있다.
한편, 프로세서(320)는 사용자의 탈모 상태에 대한 정보를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(200)는 서버(300)로부터 수신된 데이터를 이용하여, 사용자의 두피와 관련된 다양한 정보를 어플리케이션을 통해 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 도 18a와 같이, 서버(300)로부터 수신된 사용자의 이마의 사이즈 비율(1811) 및 헤어 라인의 각도(1812)을 포함하는 메인 화면(1810)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 서버(300)로부터 수신된 사용자의 탈모 상태에 대한 정보를 이용하여, 사용자의 탈모 상태와 관련된 메시지를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 이마의 사이즈 비율에 기초하여 얼굴 영역의 길이에 대한 헤어 라인부터 눈썹까지의 길이의 비율이 기설정된 값 이하인 것으로 판단되고, 헤어 라인의 각도가 기설정된 각도보다 작은 경우, 도 18a와 같이, "이마의 탈모 진행이 발견되지 않았습니다"와 같은 메시지(1813)을 메인 화면(1810)에 표시할 수도 있다.
한편, 이 경우, 메인 화면(1810)은 도 16a에서 설명한 바와 같은 사용자의 두피 상태에 대한 스코어(1814), 다른 사용자들의 평균 스코어(1815), 항목과 관련된 메시지(1816) 및 분석 대상 이미지(1817) 등을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 메인 화면(1810)을 스크롤하기 위한 사용자 명령이 입력된 것으로 판단되면, 도 18b에서 설명한 바와 같이, 사용자에 대해 측정된 각질량, 민감도, 모낭 밀도, 수분, 온도 및 냄새를 포함하는 메인 화면(미도시)를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 트렌드 관련 GUI를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(230)는 도 16c와 같이, 사용자의 측정 히스토리에 대한 정보를 포함하는 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이때, 도 16c와 같은 유저 인터페이스 화면(1630)에서, "M HISTORY"를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(230)는 도 18b와 같이, 사용자의 탈모 상태에 대한 정보가 측정 일자 별로 표시된 유저 인터페이스 화면(1820)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 서버(300)는 사용자의 두피 상태를 판단한 결과 및 사용자의 두피의 온도, 수분량 및 냄새 등을 이용하여, 사용자의 두피 상태에 적합한 케어 솔루션을 판단할 수 있다.
여기에서, 케어 솔루션은 사용자의 두피 상태, 온도, 수분량 및 냄새 등에 가장 적합한 샴푸 등의 두피 관리 제품을 포함할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 분석 대상 이미지에 기초하여 판단된 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 및 전자 장치(200)로부터 수신된 센싱 데이터로부터 획득한 사용자의 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 복수의 성분에 대한 스코어를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 스코어에 기초하여 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 각각을 기설정된 임계 값과 비교하고, 비교 결과에 따라 이들 항목 중에서 하나 이상의 항목을 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 모발량에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 모발량을 비교한 결과, 측정된 모발량이 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 모발량을 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 모낭 밀도에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 모낭 밀도를 비교한 결과, 측정된 모낭 밀도가 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 모낭 밀도를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 모낭 당 모발의 개수에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 모낭 당 모발의 개수를 비교한 결과, 측정된 모낭 당 모발의 개수가 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 모낭 당 모발의 개수를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 민감도에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 민감도를 비교한 결과, 측정된 두피의 민감도가 기설정된 임계 값보다 큰 경우, 민감도를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 각질량에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 각질량을 비교한 결과, 측정된 두피의 각질량이 기설정된 임계 값보다 큰 경우, 각질량을 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 온도에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 온도를 비교한 결과, 측정된 온도가 기설정된 임계 값보다 큰 경우, 온도를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 수분에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 수분을 비교한 결과, 측정된 수분이 기설정된 임계 값보다 작은 경우, 냄새를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(320)는 냄새에 대한 기설정된 임계 값과 사용자의 두피에서 측정된 냄새를 비교한 결과, 측정된 냄새가 기설정된 임계 값보다 큰 경우, 냄새를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
한편, 항목 별로 설정된 임계 값은 서로 다른 값일 수 있다.
이와 같이, 프로세서(320)는 항목 별로, 항목에 대해 기설정되어있는 임계 값과 항목에 대한 측정 값을 비교하여, 각 항목이 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목에 해당하는지를 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 항목 별로 측정된 값을 기설정된 임계 값과 비교하여, 개선이 필요한 항목을 판단하고, 이를 이용하여 두피 관리 제품에 대한 스코어를 산출하게 된다.
이하에서 두피 관리 제품에 대한 스코어를 산출하는 방법을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
구체적으로, 프로세서(320)는 사용자의 두피에서 측정된 값에 따라 항목들 중에서 선택된 항목과 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 상관 관계를 판단하고, 상관 관계에 대응되는 스코어를 판단할 수 있다.
이를 위해, 서버(300)의 메모리(미도시)에는 복수의 두피 관리 제품에 대한 정보, 각 두피 관리 제품을 구성하는 성분에 대한 정보, 각 성분 별로, 모발량, 모낭의 개수, 모낭당 모발의 개수, 두피의 각질량, 두피의 민감도, 두피의 온도, 수분 및 냄새와의 상관 관계 및 상관 관계에 따른 스코어에 대한 정보가 저장되어 있을 수 있다.
여기에서, 상관 관계는 두피 관리 제품을 구성하는 성분이 각 항목(즉, 모발량, 모낭의 개수, 모낭당 모발의 개수, 두피의 각질량, 두피의 민감도, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 등)에 미치는 영향을 나타내는 것으로, 일 예로, "매우 나쁨 - 나쁨 - 보통 - 좋음 - 매우 좋음"과 같이 5 단계로 구분될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 상관 관계는 다양한 단계로 구분될 수 있음은 물론이다.
그리고, 상관 관계에 따른 스코어는 상관 관계의 단계 별 스코어를 나타낼 수 있다. 일 예에 따라, "매우 나쁨"은 -1 점, "나쁨"은 -0.5 점, "보통"은 0 점, "좋음"은 0.5 점, "매우 좋음"은 1 점일 수 있다.
이 경우, 프로세서(320)는 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장된 정보를 이용하여, 항목 별로 항목과 두피 관리 제품을 구성하는 복수의 성분 각각 간의 상관 관계를 판단하고, 판단된 상관 관계에 따른 스코어를 합산하여 두피 관리 제품에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
예를 들어, 두피 관리 제품 A가 성분 X, Y로 구성되고, 또한, "민감도" 및 "각질량"이 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택된 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(320)는 민감도에 대한 성분 X, Y의 스코어를 각각 산출하고, 각질량에 대한 성분 X, Y의 스코어를 각각 산출하고, 산출된 스코어들을 합산하여 두피 관리 제품 A에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
구체적으로, 민감도와 성분 X의 상관 관계가 "좋음"이고, 각질량과 성분 X의 상관 관계가 "보통"인 경우, 프로세서(320)는 민감도에 대한 성분 X의 스코어는 0.5 점이고, 각질량에 대한 성분 X의 스코어는 0 점인 것으로 판단하고, 성분 X의 스코어는 0.5(=0.5+0) 점인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 민감도와 성분 Y의 상관 관계가 "매우 나쁨"이고, 각질량과 성분 Y의 상관 관계가 "나쁨"인 경우, 프로세서(320)는 민감도에 대한 성분 Y의 스코어는 -1 점이고, 각질량에 대한 성분 Y의 스코어는 -0.5 점인 것으로 판단하고, 성분 Y의 스코어는 -1.5(=-1-0.5) 점인 것으로 판단할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(320)는 성분 X 및 성분 Y에 대한 스코어를 합산하여, 두피 관리 제품 A에 대한 스코어를 -1 (=0.5-1.5) 점인 것으로 산출할 수 있다.
결국, 이러한 방식에 따라, 프로세서(320)는 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
한편, 프로세서(320)는 두피 관리 제품에 대한 스코어를 산출함에 있어, 두피 관리 제품에 기설정된 성분이 포함된 경우, 기설정된 성분에 대한 스코어를 두피 관리 제품의 전체 스코어에서 차감할 수 있다.
여기에서, 기설정된 성분은 독성물질, 발암물질을 포함하는 성분이거나, 또는, 피부자극, 알레르기 등을 유발할 수 있는 성분일 수 있으며, 이러한 성분에 대한 정보는 서버(300)의 메모리(300)에 기저장되어 있을 수 있다.
전술한 예에서, 두피 관리 제품 A의 성분 Y가 독성 물질인 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(320)는 두피 관리 제품 A에 대해 산출된 스코어인 -1 점에서 기설정된 점수 가령, -1 점을 차감하여, 두피 관리 제품 A의 스코어를 -2 점인 것으로 산출할 수 있다.
여기에서, 차감되는 점수는 해당 성분의 특성(가령, 어떠한 물질을 포함하고 있는지, 또는 어떠한 현상을 유발하는지 등)에 따라 기설정되어 있을 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 서버(300)는 케어 솔루션을 판단할 때, 사용자의 두피 상태를 판단한 결과 및 사용자의 두피의 온도, 수분량 및 냄새뿐만 아니라, 사용자의 탈모 상태 및 사용자의 문진 정보를 추가로 이용하여, 사용자의 두피 상태에 적합한 케어 솔루션을 판단할 수도 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 사용자의 얼굴을 촬영한 이미지에 기초하여 사용자의 탈모 상태를 판단할 수 있다. 여기에서, 탈모 상태는 전술한 바와 같이, 사용자의 헤어 라인의 각도 및 이마의 사이즈 비율을 포함할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 탈모 상태 및 사용자의 문진 정보 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 복수의 성분에 대한 스코어를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 스코어 및 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중에서 선택된 항목에 기초하여 판단된 복수의 성분에 대한 스코어에 기초하여 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
여기에서, 문진 정보는 모발의 색상, 두피 증상(가령, 두피가 지성 또는 건성인지에 대한 정보, 유분이 생성되는 정도에 대한 정보, 머리가 떡지는 경향인지에 대한 정보 등)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보는 사용자가 자신의 사용자 계정을 등록할 때, 사용자로부터 입력받아 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
한편, 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중에서 선택된 항목에 기초하여 복수의 성분에 대한 스코어를 산출하는 방법은 전술한 바 있다.
이하에서는, 탈모 상태 및 문진 정보를 이용하여 두피 관리 제품을 구성하는 성분에 대한 스코어를 산출하는 방법을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
먼저, 프로세서(320)는 사용자의 탈모 상태를 기설정된 임계 값과 비교하고, 비교 결과에 따라 탈모 상태를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 얼굴 영역의 길이에 대한 헤어 라인부터 눈썹까지의 길이의 비율이 기설정된 값보다 크거나, 헤어 라인의 각도가 기설정된 임계보다 큰 경우, 탈모를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
한편, 문진 정보와 관련하여, 프로세서(320)는 사용자로부터 입력된 문진 정보가 존재하는 경우, 문진 정보를 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택할 수 있다.
이러한 문진 정보는 사용자가 직접 입력한 정보라는 점에서, 사용자의 관심도가 높은 정보에 해당하는 것으로 볼 수 있기 때문이다.
그리고, 프로세서(320)는 선택된 항목과 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 상관 관계를 판단하고, 상관 관계에 대응되는 스코어를 판단할 수 있다.
이를 위해, 서버(300)의 메모리(미도시)에는 복수의 두피 관리 제품에 대한 정보, 각 두피 관리 제품을 구성하는 성분에 대한 정보, 각 성분 별로, 탈모 및 문진 정보와의 상관 관계 및 상관 관계에 따른 스코어에 대한 정보가 저장되어 있을 수 있다.
여기에서, 상관 관계는 두피 관리 제품을 구성하는 성분이 각 항목(즉, 탈모 및 문진 정보)에 미치는 영향을 나타내는 것으로, 일 예로, "매우 나쁨 - 나쁨 - 보통 - 좋음 - 매우 좋음"과 같이 5 단계로 구분될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 상관 관계는 다양한 단계로 구분될 수 있음은 물론이다.
그리고, 상관 관계에 따른 스코어는 상관 관계의 단계 별 스코어를 나타낼 수 있다. 일 예에 따라, "매우 나쁨"은 -1 점, "나쁨"은 -0.5 점, "보통"은 0 점, "좋음"은 0.5 점, "매우 좋음"은 1 점일 수 있다.
이 경우, 프로세서(320)는 서버(300)의 메모리(미도시)에 저장된 정보를 이용하여, 항목 별로 항목과 두피 관리 제품을 구성하는 복수의 성분 각각 간의 상관 관계 및 판단된 상관 관계에 따른 스코어를 판단할 수 있다.
예를 들어, 두피 관리 제품 A가 성분 X, Y로 구성되고, 또한, "탈모" 및 "지성(문진 정보에 포함되며, 사용자의 두피가 지성인 것을 나타낸다)"이 두피 관리 제품의 스코어 산출에 이용되는 항목으로 선택된 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(320)는 탈모에 대한 성분 X, Y의 스코어를 각각 산출하고, 지성에 대한 성분 X, Y의 스코어를 각각 산출할 수 있다.
구체적으로, 탈모와 성분 X의 상관 관계가 "매우 좋음"이고, 지성과 성분 X의 상관 관계가 "매우 좋음"인 경우, 프로세서(320)는 탈모에 대한 성분 X의 스코어는 1 점이고, 지성에 대한 성분 X의 스코어는 1 점인 것으로 판단하고, 성분 X의 스코어는 2(=1+1) 점인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 탈모와 성분 Y의 상관 관계가 "보통"이고, 지성과 성분 Y의 상관 관계가 "나쁨"인 경우, 프로세서(320)는 탈모에 대한 성분 Y의 스코어는 0 점이고, 지성에 대한 성분 Y의 스코어는 -0.5 점인 것으로 판단하고, 성분 Y의 스코어는 -0.5(=0-0.5) 점인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 성분 X 및 성분 Y에 대한 스코어를 합산하여, 탈모 및 지성에 대한 두피 관리 제품 A에 대한 스코어를 1.5 (=2-0.5) 점인 것으로 산출할 수 있다.
이어서, 프로세서(320)는 산출된 스코어를 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중에서 선택된 항목에 기초하여 판단된 두피 관리 제품에 대한 스코어와 합산하여, 두피 관리 제품에 대한 스코어를 최종적으로 산출할 수 있다.
전술한 예와 같이, 민감도 및 각질량에 기초하여 산출된 두피 관리 제품 A에 대한 스코어가 -1 점이라고 가정할 때, 프로세서(320)는 - 1 점을 탈모 및 지성에 기초하여 산출된 두피 관리 제품 A에 대한 스코어인 1.5 점와 합산하여, 두피 관리 제품 A에 대한 스코어를 0.5 (=-1+1.5) 점인 것으로 산출할 수 있다.
결국, 이러한 방식에 따라, 프로세서(320)는 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출할 수 있다.
한편, 프로세서(320)는 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 기반으로 한 적어도 하나의 두피 관리 제품에 대한 정보를 포함하는 케어 솔루션에 대한 정보를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(320)는 복수의 두피 관리 제품 각각의 스코어를 이용하여, 스코어가 높은 순으로 복수의 두피 관리 제품의 순위를 정하고, 높은 순위를 갖는 기설정된 개수의 두피 관리 제품을 판단할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(320)는 복수의 두피 관리 제품 중 스코어가 높은 10 개의 두피 관리 제품을 판단할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 순위에 따라 선택되는 두피 관리 제품의 개수는 다양할 수 있다.
그리고, 프로세서(320)는 판단된 복수의 두피 관리 제품에 대한 정보(가령, 명칭, 제품 이미지 등), 판단된 복수의 두피 관리 제품 각각의 스코어, 판단된 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분, 각 성분의 스코어 및 해당 스코어의 산출을 위해 이용된 항목에 대한 정보를 통신부(310)를 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(200)는 서버(300)로부터 수신된 데이터를 이용하여, 케어 솔루션에 대한 다양한 정보를 어플리케이션을 통해 표시할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(230)는 서버(300)로부터 수신된 두피 관리 제품에 대한 정보에 기초하여, 스코어가 높은 순으로 복수의 두피 관리 제품에 대한 정보가 배열된 유저 인터페이스 화면을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 도 16b와 같은 유저 인터페이스 화면(1620)에 포함된 케어 솔루션을 위한 GUI(1622)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 도 19a와 같이, 복수의 두피 관리 제품, 각 두피 관리 제품의 명칭, 제품 이미지 및 스코어를 포함하는 유저 인터페이스 화면(1910)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 유저 인터페이스 화면(1910)에는 복수의 두피 관리 제품이 스코어가 높은 순으로 위에서 아래 방향으로 배열될 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 유저 인터페이스 화면에 표시된 복수의 두피 관리 제품 중 하나를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 선택된 두피 관리 제품에 대한 상세 정보를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 상세 정보는 선택된 두피 관리 제품에 대한 스코어, 선택된 두피 관리 제품의 구성하는 복수의 성분 각각에 대한 스코어 및 해당 스코어의 산출을 위해 이용된 항목에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 유저 인터페이스 화면(1910)에 포함된 "aaa 샴푸"(1911)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 도 19b와 같이, "aaa 샴푸"의 스코어(1921) 및 스코어의 산출을 위해 이용된 항목에 대한 정보(1922, 1923)를 포함하는 유저 인터페이스 화면(1920)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 스코어의 산출을 위해 이용된 항목은 사용자의 두피에서 측정된 "온도 및 각질"(1922) 및 사용자가 자신의 두피 증상과 관련하여 입력한 "지성"(1923)을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는 선택된 두피 관리 제품의 구성하는 복수의 성분 각각에 대한 스코어를 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이 경우, 프로세서(230)는 성분 별 기능에 따라 복수의 성분을 카테고리화하여 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 유저 인터페이스 화면(1920)을 스크롤하는 사용자 명령이 입력되면, 도 19c와 같이, 복수의 성분이 기능에 따라 분류된 복수의 카테고리 각각의 명칭(가령, 세정제, PH/유수분 밸런스 등) 및 카테고리 별로 해당 카테고리에 속하는 복수의 성분의 스코어의 총합을 포함하는 유저 인터페이스 화면(1930)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
여기에서, 프로세서(230)는 복수의 카테고리 중 하나를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 선택된 카테고리에 속한 적어도 하나의 성분을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 유저 인터페이스 화면(1930)에 포함된 세정제(1931)를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 도 19d와 같이, aaa 샴푸를 구성하는 복수의 성분 중 세정제 기능을 수행하는 성분들(1931)을 디스플레이(220)에 표시할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자의 두피 상태, 탈모 상태 및 문진 정보 등을 이용하여 두피 관리 제품에 대한 스코어를 산출하고, 산출된 스코어를 이용하여 랭킹 별로 두피 관리 제품에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 자신에게 보다 적합한 두피 관리 제품에 대한 정보를 제공받을 수 있게 된다.
한편, 전술한 예에서는 서버(300)가 복수의 두피 관리 제품 각각의 스코어를 이용하여, 스코어가 높은 순으로 복수의 두피 관리 제품의 순위를 정하고, 높은 순위를 갖는 기설정된 개수의 두피 관리 제품을 판단하고, 판단된 두피 관리 제품에 대한 정보를 전자 장치(200)로 전송하는 것으로 설명하였다. 다만, 이는 일 예이고, 실시 예에 따라, 서버(300)가 복수의 두피 관리 제품 각각의 스코어를 전자 장치(200)로 전송하고, 전자 장치(200)가 이를 이용하여 스코어가 높은 순으로 복수의 두피 관리 제품의 순위를 정하고, 높은 순위를 갖는 기설정된 개수의 두피 관리 제품을 판단할 수도 있다.
도 20은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 20을 참조하면, 전자 장치(200)는 통신부(210), 디스플레이(220), 프로세서(230), 카메라(240), 사용자 입력부(250), 오디오 출력부(260) 및 메모리(270)를 포함할 수 있다.
한편, 도 20에 도시된 통신부(210), 디스플레이(220) 및 프로세서(230)은 도 5와 관련하여 설명한 바 있다.
또한, 도 20에 도시된 전자 장치(200)의 구성은 일 예에 불과하며, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(200)의 종류 또는 전자 장치(200)의 목적에 따라 도 20에 도시된 전자 장치(200)의 구성의 일부가 생략 또는 변형되거나, 추가될 수도 있음은 물론이다.
카메라(240)는 촬영 대상을 촬영하는 기능을 수행한다. 이를 위해, 카메라(240)는 이미지 센서(미도시), 렌즈(미도시) 및 라이트(미도시) 등을 포함할 수 있다.
한편, 전자 장치(200)는 복수의 카메라를 구비할 수 있다. 예를 들어, 하나의 카메라는 전자 장치(200)의 전면 방향을 촬영하고, 다른 하나의 카메라는 전자 장치(200)의 후면 방향을 촬영할 수 있다.
사용자 입력부(250)는 다양한 사용자 명령을 수신하여 프로세서(230)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력부(250)는 터치 패널(251) 또는 키(252)를 포함할 수 있다.
여기에서, 터치 패널(251)은 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(251)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 또한, 키(252)는 예를 들어, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드 등을 포함할 수 있다.
오디오 출력부(260)는 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력할 수 있다. 오디오 출력부(260)는 스피커로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 오디오 데이터를 출력할 수 있는 출력 단자로 구현될 수도 있다.
메모리(270)는 전자 장치(200)의 동작에 필요한 각종 소프트웨어 및 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 메모리(270)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(270)는 프로세서(230)에 의해 액세스되며, 프로세서(230)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(270), 프로세서(230) 내 롬(미도시), 램(미도시)을 포함할 수 있다.
도 21은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 21을 참조하면, 서버(300)는 통신부(310), 프로세서(320) 및 메모리(330)를 포함할 수 있다.
한편, 도 21에 도시된 통신부(310) 및 프로세서(320)는 도 11과 관련하여 설명한 바 있다.
또한, 도 21에 도시된 서버(300)의 구성은 일 예에 불과하며, 이에 한정되는 것은 아니며, 서버(300)의 종류 또는 서버(300)의 목적에 따라 도 21에 도시된 서버(300)의 구성의 일부가 생략 또는 변형되거나, 추가될 수도 있음은 물론이다.
메모리(330)는 서버(300)의 동작에 필요한 각종 소프트웨어 및 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 메모리(330)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(330)는 프로세서(320)에 의해 액세스되며, 프로세서(320)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(330), 프로세서(320) 내 롬(미도시), 램(미도시)를 포함할 수 있다.
도 22는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신한다(S2210).
이후, 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단한다(S2220).
그리고, 판단된 분석 대상 이미지 및 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송한다(S2230).
그리고, 서버로부터 수신된 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 표시한다(S2240).
여기에서, S2220 단계는 이미지의 선명도, 밝기, 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단할 수 있다.
구체적으로, S2220 단계는 수신된 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고, 기 판단된 이미지들 각각의 선명도 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 판단된 이미지들 중에서 하나를 분석 대상 이미지인 것으로 판단할 수 있다.
여기에서, S2220 단계는 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, S2220 단계는 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 판단하고, 제1 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수에 기초하여 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다. 여기에서, 제1 밝기 구간은 모발에 대응되는 밝기 구간이고, 제2 밝기 구간은 조명에 대응되는 밝기 구간일 수 있다.
또한, S2220 단계는 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 이진화 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여, 이미지에 포함된 모발 영역이 상기 기설정된 제3 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
또한, S2220 단계는 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 복수의 영역 각각에서 모발 영역이 차지하는 비율을 판단하고, 판단된 비율 간의 차이에 기초하여 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다.
한편, 이와 같이 전자 장치에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 또한, 서버로부터 수신된 데이터를 이용하여 사용자의 두피 상태 및 그에 따른 케어 솔루션에 대한 정보를 표시하는 내용에 대해서는 전술한 바 있다.
도 23은 본 개시의 일 실시 예에 따른 두피 케어 시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 전자 장치가, 두피 측정 장치로부터 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신한다(S2310).
이후, 전자 장치가, 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단한다(S2320).
그리고, 전자 장치가, 판단된 분석 대상 이미지 및 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송한다(S2330).
그리고, 서버가, 전자 장치로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 사용자의 두피 상태를 판단한다(S2340).
그리고, 서버가, 판단된 두피 상태 및 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단한다(S2350).
그리고, 서버가, 판단된 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 전자 장치로 전송한다(S2360).
여기에서, S2340 단계는 분석 대상 이미지에 기초하여 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.
여기에서, S2340 단계는 서버가, 판단된 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 각각에 대응되는 스코어를 판단하고, 판단된 스코어를 합산하여 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 판단할 수 있다. 이 경우, S2360 단계는 서버가, 판단된 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 포함하는 두피 상태에 대한 정보를 전자 장치로 전송할 수 있다.
또한, S2340 단계는 서버가, 분석 대상 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 이진화 이미지의 사이즈에 대한 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여 모발량을 판단할 수 있다.
또한, S2340 단계는 서버가, 코너 검출 알고리즘을 이용하여 상기 분석 대상 이미지에서 복수의 코너를 검출하고, 기설정된 사이즈를 갖는 복수의 블록 각각의 중심이 복수의 코너 각각에 위치하도록 복수의 블록을 분석 대상 이미지에 위치시키고, 복수의 블록 각각에 포함된 이미지에 기초하여 모낭을 포함하는 적어도 하나의 블록을 판단하고, 판단된 블록에 기초하여 모낭 밀도 및 모낭 당 모발의 개수를 판단할 수 있다.
또한, S2340 단계는 서버가,상기 분석 대상 이미지에 대한 HSV 색공간을 이용하여, 상기 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단하고, 판단된 복수의 픽셀 각각의 R 값과 다른 색상 값들 간의 차이에 기초하여 복수의 픽셀 각각의 R 값을 증가시키고, R 값이 각각 증가된 상기 복수의 픽셀을 포함하는 분석 대상 이미지에서, R 값이 다른 색상 값들보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀의 개수를 판단하고, 판단된 픽셀의 개수 및 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 두피의 민감도를 판단할 수 있다.
또한, S2340 단계는 서버가, 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 기준 밝기를 판단하고, 분석 대상 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 두피의 민감도에 기초하여 복수의 영역 각각의 밝기 평균 값에 가중치를 적용하여 각 영역에 대한 임계 값을 산출하고, 각 영역에서, 상기 기준 밝기 및 상기 산출된 임계 값보다 큰 밝기를 가지며, G, B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고, 판단된 픽셀의 개수 및 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 두피의 각질량을 판단할 수 있다.
또한, S2340 단계는 서버가, 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 복수의 성분에 대한 제1 스코어를 판단하고, 제1 스코어에 기초하여 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출할 수 있다. 여기에서, 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량은, 분석 대상 이미지에 기초하여 판단되며, 두피의 온도, 수분량 및 냄새는, 전자 장치로부터 수신된 센싱 데이터로부터 획득될 수 있다.
이 경우, S2360 단계는 서버가, 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 기반으로 한 적어도 하나의 두피 관리 제품에 대한 정보를 포함하는 케어 솔루션에 대한 정보를 전자 장치로 전송할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 서버가, 사용자의 얼굴을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 사용자의 탈모 상태를 판단하고, 판단된 탈모 상태 및 사용자의 문진 정보 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 복수의 성분에 대한 제2 스코어를 판단하고, 제1 및 제2 스코어에 기초하여 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 서버가 사용자의 두피 상태를 판단하고, 두피 상태 및 센싱 데이터를 이용하여 케어 솔루션을 판단하고, 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 전자 장치로 전송하는 구체적인 내용에 대해서는 전술한 바 있다.
한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 기기를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100 : 두피 측정 장치 200 : 전자 장치
300 : 서버

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신부;
    디스플레이; 및
    외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 상기 통신부를 통해 수신하고,
    상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고,
    상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 상기 통신부를 통해 서버로 전송하고,
    상기 서버로부터 상기 통신부를 통해 수신된 상기 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 프로세서;를 포함하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    이미지의 선명도, 밝기, 상기 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈 및 상기 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 상기 분석 대상 이미지를 판단하는 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 수신된 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고,
    상기 판단된 이미지들 각각의 선명도 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 판단된 이미지들 중에서 하나를 상기 분석 대상 이미지인 것으로 판단하는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지의 선명도가 기설정된 임계 값 이상인 경우, 상기 이미지의 선명도가 상기 기설정된 제1 조건을 만족하는 것으로 판단하는 전자 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 제1 밝기 구간 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수를 판단하고,
    상기 제1 및 제2 밝기 구간 각각에 포함된 픽셀의 개수에 기초하여 상기 이미지의 밝기가 상기 기설정된 제2 조건을 만족하는지를 판단하며,
    상기 제1 밝기 구간은, 모발에 대응되는 밝기 구간이고,
    상기 제2 밝기 구간은, 조명에 대응되는 밝기 구간인 전자 장치.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고, 상기 이진화 이미지의 사이즈에 대한 상기 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여, 상기 이미지에 포함된 모발 영역이 상기 기설정된 제3 조건을 만족하는지를 판단하는 전자 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 각각에서 모발 영역이 차지하는 비율을 판단하고, 상기 판단된 비율 간의 차이에 기초하여 상기 모발 영역의 발란스가 상기 기설정된 제4 조건을 만족하는지를 판단하는 전자 장치.
  8. 두피 케어 시스템에 있어서,
    서버;
    두피 측정 장치; 및
    상기 두피 측정 장치로부터, 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하고, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하고, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 상기 서버로 전송하는 전자 장치;를 포함하며,
    상기 서버는,
    상기 전자 장치로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 두피 상태를 판단하고, 상기 판단된 두피 상태 및 상기 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단하고, 상기 판단된 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 두피 케어 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 중 적어도 하나를 판단하는 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 판단된 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량 각각에 대응되는 스코어를 판단하고,
    상기 판단된 스코어를 합산하여 상기 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 판단하고,
    상기 판단된 사용자의 두피 상태에 대응되는 스코어를 포함하는 상기 두피 상태에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 두피 케어 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 분석 대상 이미지를 이진화하여 이진화 이미지를 생성하고,
    상기 이진화 이미지의 사이즈에 대한 상기 이진화 이미지에서 검은 색상을 갖는 영역의 사이즈의 비율에 기초하여 상기 모발량을 판단하는 두피 케어 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    코너(corner) 검출 알고리즘을 이용하여 상기 분석 대상 이미지에서 복수의 코너를 검출하고,
    기설정된 사이즈를 갖는 복수의 블록 각각의 중심이 상기 복수의 코너 각각에 위치하도록 상기 복수의 블록을 상기 분석 대상 이미지에 위치시키고,
    상기 복수의 블록 각각에 포함된 이미지에 기초하여 모낭을 포함하는 적어도 하나의 블록을 판단하고,
    상기 판단된 블록에 기초하여 상기 모낭 밀도 및 상기 모낭 당 모발의 개수를 판단하는 두피 케어 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 분석 대상 이미지에 대한 HSV 색공간을 이용하여, 상기 분석 대상 이미지에서 붉은 계열의 색상을 갖는 복수의 픽셀을 판단하고,
    상기 판단된 복수의 픽셀 각각의 R 값과 다른 색상 값들 간의 차이에 기초하여 상기 복수의 픽셀 각각의 R 값을 증가시키고,
    상기 R 값이 각각 증가된 상기 복수의 픽셀을 포함하는 상기 분석 대상 이미지에서, R 값이 다른 색상 값들보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀의 개수를 판단하고,
    상기 판단된 픽셀의 개수 및 상기 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 상기 두피의 민감도를 판단하는 두피 케어 시스템.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 분석 대상 이미지의 복수의 픽셀 각각의 밝기에 기초하여 기준 밝기를 판단하고,
    상기 분석 대상 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 상기 두피의 민감도에 기초하여 상기 복수의 영역 각각의 밝기 평균 값에 가중치를 적용하여 각 영역에 대한 임계 값을 산출하고,
    상기 각 영역에서, 상기 기준 밝기 및 상기 산출된 임계 값보다 큰 밝기를 가지며, G, B 값이 R 값보다 기설정된 임계 값 이상 큰 픽셀을 판단하고,
    상기 판단된 픽셀의 개수 및 상기 분석 대상 이미지의 전체 픽셀의 개수에 기초하여 상기 두피의 각질량을 판단하는 두피 케어 시스템.
  15. 제8항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량, 두피의 온도, 수분량 및 냄새 중 적어도 하나와 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 복수의 성분에 대한 제1 스코어를 판단하고,
    상기 제1 스코어에 기초하여 상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 산출하고,
    상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 스코어를 기반으로 한 적어도 하나의 두피 관리 제품에 대한 정보를 포함하는 상기 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하며,
    상기 사용자의 모발량, 모낭 밀도, 모낭 당 모발의 개수, 두피의 민감도 및 두피의 각질량은, 상기 분석 대상 이미지에 기초하여 판단되며,
    상기 두피의 온도, 수분량 및 냄새는, 상기 전자 장치로부터 수신된 센싱 데이터로부터 획득되는, 두피 케어 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 사용자의 얼굴을 촬영한 이미지에 기초하여 상기 사용자의 탈모 상태를 판단하고,
    상기 판단된 탈모 상태 및 상기 사용자의 문진 정보 중 적어도 하나와 상기 복수의 두피 관리 제품 각각을 구성하는 복수의 성분 간의 연관 관계에 기초하여, 상기 복수의 성분에 대한 제2 스코어를 판단하고,
    상기 제1 및 제2 스코어에 기초하여 상기 복수의 두피 관리 제품 각각에 대한 상기 스코어를 산출하는 두피 케어 시스템.
  17. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    외부 전자 장치에서 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하는 단계;
    상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 서버로부터 수신된 상기 사용자의 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 표시하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    이미지의 선명도, 밝기, 상기 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈 및 상기 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 상기 분석 대상 이미지를 판단하는 제어 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 수신된 복수의 이미지 중에서, 이미지의 선명도가 기설정된 제1 조건을 만족하고 이미지의 밝기가 기설정된 제2 조건을 만족하고 이미지에 포함된 모발 영역의 사이즈가 기설정된 제3 조건을 만족하고 모발 영역의 발란스가 기설정된 제4 조건을 만족하는 기설정된 개수의 이미지들을 판단하고,
    상기 판단된 이미지들 각각의 선명도 및 모발 영역의 발란스에 기초하여 상기 판단된 이미지들 중에서 하나를 상기 분석 대상 이미지인 것으로 판단하는 제어 방법.
  20. 두피 케어 시스템의 제어 방법에 있어서,
    전자 장치가, 두피 측정 장치로부터 사용자의 두피를 촬영한 복수의 이미지 및 상기 두피에서 센싱된 센싱 데이터를 수신하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 수신된 복수의 이미지 각각의 특성에 기초하여 상기 수신된 복수의 이미지 중에서 분석 대상 이미지를 판단하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 판단된 분석 대상 이미지 및 상기 수신된 센싱 데이터를 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버가, 상기 전자 장치로부터 수신된 분석 대상 이미지에 기초하여 상기 사용자의 두피 상태를 판단하는 단계;
    상기 서버가, 상기 판단된 두피 상태 및 상기 수신된 센싱 데이터에 기초하여 케어 솔루션을 판단하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 판단된 두피 상태 및 케어 솔루션에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
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