KR20210084880A - Method for recommending skin care products or cosmetics based on a machine learning model - Google Patents

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Abstract

Provided is a cosmetic recommendation method performed by a cosmetic recommendation server on a platform having a cosmetic recommendation server that communicates with a plurality of member terminals through a communication network. The cosmetic recommendation method of the present disclosure comprises: receiving personal information of a member on the member terminal from one or more member terminals, wherein the personal information includes at least the member's skin type, age, residential area information, and cosmetics used information; receiving and storing regional environment information for a plurality of regions, wherein among the plurality of regions, the residence region of the member is included; receiving ingredient and content information of one or more cosmetics, wherein among the ingredients and content information, information on ingredients and content of the cosmetics used by the member is included; generating one or more questions about the usage experience according to the use of the used cosmetics, and repeatedly providing the one or more questions to the member terminal according to a predetermined criterion; receiving and storing a series of answers to the provided questions from the member terminal; building or updating a cosmetic recommendation learning model through machine learning using a data set containing the member's personal information, the regional environmental information corresponding to the member's residential area information, ingredient and content information of the member's cosmetics used, and the series of answers to the questions received from the member terminal; and selecting suitable cosmetics for a predetermined member terminal on the basis of the cosmetic recommendation learning model.

Description

기계학습 모델에 기초한 화장품 추천 방법{METHOD FOR RECOMMENDING SKIN CARE PRODUCTS OR COSMETICS BASED ON A MACHINE LEARNING MODEL}Cosmetic recommendation method based on machine learning model {METHOD FOR RECOMMENDING SKIN CARE PRODUCTS OR COSMETICS BASED ON A MACHINE LEARNING MODEL}

통신망을 통해 복수의 회원 단말과 통신하는 화장품 추천 서버를 구비한 플랫폼 상에서, 화장품 추천 서버에 의해 수행되는 화장품 추천 방법으로서, 기계학습을 통하여 구축된 적합 화장품 추천 모델에 따른 화장품 추천 방법에 관한 것이다.A cosmetic recommendation method performed by a cosmetic recommendation server on a platform having a cosmetic recommendation server that communicates with a plurality of member terminals through a communication network, and relates to a cosmetic recommendation method according to a suitable cosmetic recommendation model built through machine learning.

피부 미용에 대한 관심이 높아지면서 자신에게 맞는 최적의 화장품을 찾으려는 사용자들의 노력이 증가하고 있다. 그러한 노력의 일환으로, 사용자들은, 새로운 화장품을 선택하기 전에, 인터넷 상에서 그 화장품에 관한 각종 정보들, 예컨대 화장품 전성분이나 다른 사람들의 리뷰를 종종 참고하고는 한다. 사용자들은, 특정 화장품의 성분(예컨대 유해 성분은 없는지)이나 그 화장품을 사용한 다른 사용자들의 반응은 어떠한지, 그리고/또는 자신과 유사한 피부 타입을 가진 다른 사용자들이 주로 선택하는 화장품은 무엇인지 등을 참고하여, 화장품을 선택하는 경우가 많다. 이러한 분위기 속에, 최근에는, 화장품에 관한 사용자들의 리뷰를 수집 및 제시하고, 더 나아가 사용자 피부타입에 맞는 화장품을 추천 및 판매하는 플랫폼들도 생겨나고 있다.As interest in skin beauty increases, users' efforts to find the best cosmetics for themselves are increasing. As part of such efforts, users often refer to various information about the cosmetics on the Internet, for example, reviews of all cosmetics ingredients and other people, before selecting new cosmetics. Users can refer to the ingredients of a specific cosmetic product (eg, whether there are any harmful ingredients) or the reactions of other users who have used the cosmetic product, and/or which cosmetic products are mainly selected by other users with similar skin types to themselves. , often choose cosmetics. In this atmosphere, recently, platforms for collecting and presenting user reviews on cosmetics and further recommending and selling cosmetics suitable for the user's skin type are emerging.

하지만, 이러한 기존의 화장품 리뷰 플랫폼들은, 단순히 사용자들의 리뷰를 제시하여 이를 참고하려는 사용자가 스스로 알아서 위 제시된 리뷰 정보들을 종합하고 평가하도록 하거나, 유형화된 특정 피부타입(예컨대, 건성, 지성, 민감성 피부 등)에 적합하다고 일반적으로 알려져 있는 화장품을 해당 피부타입의 사용자에게 추천하는 등 매우 단순한 정보에 기초한 간단한 형태의 추천을 제공하는 정도에 그치고 있다. 그러나, 사용자의 피부상태 및 그에 적합한 화장품은 단순히 몇개의 유형화된 피부타입 정보에만 기초하여 정해지기는 어렵다. 예를 들어, 사용자의 피부타입과 함께, 사용자를 둘러싼 환경 정보, 예를 들어 사용자의 생활 지역 사람들이 많이 먹는 음식, 섭취하는 물, 씻는 물, 온도, 습도 등 다양한 환경 정보에 따라 같은 성분의 화장품이 전혀 다른 사용 결과를 만들어 낼 수도 있다.However, these existing cosmetic review platforms simply present user reviews so that users who want to refer to them can synthesize and evaluate the review information presented above on their own, or type specific skin types (eg, dry, oily, sensitive skin, etc.) ) is limited to providing a simple recommendation based on very simple information, such as recommending cosmetics that are generally known to be suitable for skin type users. However, it is difficult to determine a user's skin condition and cosmetics suitable therefor based on only a few types of skin type information. For example, along with the user's skin type, cosmetics of the same ingredient according to environmental information surrounding the user, for example, various environmental information such as food eaten by people in the user's living area, water consumed, washing water, temperature, humidity, etc. This can lead to completely different results.

따라서, 사용자의 유형화된 피부타입 뿐만 아니라. 사용자를 둘러싼 각종 환경 정보들에 기초하고, 다른 사용자들의 사용 후기(리뷰)를 참고하여, 사용자에게 가장 적합한 화장품을 추천해줄 수 있는 자동화된 화장품 추천 시스템이 필요로 된다.Thus, as well as the typed skin type of the user. There is a need for an automated cosmetic recommendation system that can recommend cosmetics that are most suitable for a user based on various environmental information surrounding the user and referring to reviews (reviews) of other users.

본 개시는, 사용자에게 가장 적합한 화장품을 추천하는 화장품 추천 시스템을 제공하고자 한다. 본 개시는, 특히, 사용자의 유형화된 피부타입 뿐만 아니라. 사용자를 둘러싼 각종 환경 정보들에 기초하고, 다른 사용자들의 사용 후기(리뷰)를 참고하여, 사용자에게 가장 적합한 화장품을 추천해줄 수 있는 화장품 추천 시스템의 구축을 제공하고자 한다.An object of the present disclosure is to provide a cosmetic recommendation system that recommends cosmetics most suitable for a user. The present disclosure relates, inter alia, to the user's typed skintype as well. It is intended to provide a cosmetic recommendation system that can recommend the most suitable cosmetics to the user based on various environmental information surrounding the user and referring to the reviews (reviews) of other users.

본 개시의 일 특징에 의하면, 통신망을 통해 복수의 회원 단말과 통신하는 화장품 추천 서버를 구비한 플랫폼 상에서, 상기 화장품 추천 서버에 의해 수행되는 화장품 추천 방법이 제공된다. 본 개시의 화장품 추천 방법은, 하나 이상의 회원 단말로부터 상기 회원 단말 상의 회원의 인적정보- 상기 인적정보는, 적어도 상기 회원의 피부타입, 연령, 거주지역 정보, 및 사용 화장품 정보를 포함함 -를 수신하는 단계; 복수의 지역- 상기 복수의 지역 중에는, 상기 회원의 상기 거주지역이 포함됨 -에 관한 지역별 환경 정보를 수신 및 저장하는 단계; 하나 이상의 화장품의 성분 및 함량 정보- 상기 성분 및 함량 정보 중에는, 상기 회원의 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보가 포함됨 -를 수신하는 단계; 상기 사용 화장품의 사용 경과에 따른 사용 경험에 대한 하나 이상의 질문을 생성하고, 소정의 기준에 따라, 상기 회원 단말로, 상기 생성된 하나 이상의 질문을 반복하여 제공하는 단계; 상기 회원 단말로부터, 상기 제공된 질문들에 대한 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계; 상기 회원의 상기 인적정보, 상기 회원의 상기 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보, 및 상기 회원의 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보와, 상기 회원 단말로부터 수신된 상기 질문들에 대한 상기 일련의 답변들을 포함하는 데이터 세트를 이용한 기계학습을 통하여, 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계; 및 상기 화장품 추천 학습 모델에 기초하여, 소정 회원 단말을 위한 적합 화장품을 선정하는 단계를 포함한다.According to one feature of the present disclosure, there is provided a cosmetic recommendation method performed by the cosmetic recommendation server on a platform having a cosmetic recommendation server that communicates with a plurality of member terminals through a communication network. The cosmetic recommendation method of the present disclosure receives, from one or more member terminals, personal information of a member on the member terminal, wherein the personal information includes at least skin type, age, residence area information, and cosmetic use information of the member. to do; receiving and storing regional environment information on a plurality of regions - among the plurality of regions, the residence region of the member is included; Receiving ingredient and content information of one or more cosmetics, wherein the ingredient and content information includes ingredient and content information of the cosmetic used by the member; generating one or more questions about the use experience according to the use of the used cosmetics, and repeatedly providing the one or more questions to the member terminal according to a predetermined criterion; receiving and storing a series of answers to the provided questions from the member terminal; The personal information of the member, the regional environmental information corresponding to the residential area information of the member, the ingredient and content information of the member's cosmetics used, and the series of questions for the questions received from the member terminal building or updating a cosmetic recommendation learning model through machine learning using a data set including answers; and selecting suitable cosmetics for a predetermined member terminal based on the cosmetic recommendation learning model.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 소정 회원 단말을 위한 적합 화장품을 선정하는 단계는, 상기 소정 회원 단말 상의 소정 회원에 관한 상기 인적정보, 상기 소정 회원의 상기 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보에 기초하여, 상기 소정 회원을 위한 하나 이상의 화장품을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the selecting of suitable cosmetics for the predetermined member terminal includes the personal information on the predetermined member on the predetermined member terminal and the regional environment corresponding to the residence area information of the predetermined member It may include selecting one or more cosmetics for the predetermined member based on the information.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 선정된 적합 화장품에 관한 정보를 상기 소정 회원 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may further include providing information on the selected suitable cosmetics to the predetermined member terminal.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 지역별 환경 정보는, 상기 화장품 추천 서버 상의 관리자 또는 상기 통신망을 통한 외부 서버로부터 수신되고, 상기 지역별 환경 정보는, 해당 지역의 시기별 온도, 시기별 습도, 고도, 수원지, 및 상기 해당 지역의 거주민들의 주식 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the regional environmental information is received from a manager on the cosmetic recommendation server or an external server through the communication network, and the regional environmental information includes temperature, humidity, and altitude for each period of the region. , a water source, and may include at least one information of stocks of residents of the corresponding area.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 제공된 질문들에 대한 상기 일련의 답변들은 각각 소정의 수치값으로 표현되고, 상기 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계는, 상기 답변들을 대표하는 대표값을 산출하여 저장하는 단계를 포함하고, 상기 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계는, 상기 회원 인적정보, 상기 회원 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보, 및 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보와, 상기 회원 단말로부터 수신된 상기 일련의 답변들을 대표하는 상기 대표값을 포함하는 데이터 세트를 이용한 기계학습을 통하여, 상기 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the series of answers to the provided questions are each expressed as a predetermined numerical value, and the step of receiving and storing the series of answers includes calculating a representative value representing the answers. and storing, wherein the step of building or updating the cosmetic recommendation learning model comprises: the member personal information, the regional environmental information corresponding to the member's residential area information, and ingredient and content information of the cosmetics used; The method may include building or updating the cosmetic recommendation learning model through machine learning using a data set including the representative value representing the series of answers received from the member terminal.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 기계학습은, KNN 알고리즘에 기초할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the machine learning may be based on a KNN algorithm.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 회원 단말로부터, 상기 제공된 질문들에 대한 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계는, 상기 회원 단말로부터 상기 각각의 답변이 수신될 때, 상기 회원에 대하여 소정 기준에 따른 포인트를 할당하고 상기 할당된 포인트에 관한 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the step of receiving and storing a series of answers to the provided questions from the member terminal may include: when each answer is received from the member terminal, a predetermined criterion for the member The method may include allocating points according to , and storing information about the allocated points.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 방법은, 복수의 지역에 대하여, 각 지역별로, 상기 각 지역에 연관된 각 회원 단말을 위하여 선정된 적합 화장품 정보를 저장 및 관리하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation method may further include storing and managing suitable cosmetic information selected for each member terminal associated with each region in each region for a plurality of regions. have.

본 개시의 다른 특징에 의하면, 하나 이상의 명령어가 수록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 상기 하나 이상의 명령어는 컴퓨터에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨터로 하여금 전술한 방법들 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제공된다.According to another feature of the present disclosure, there is provided a computer-readable recording medium having one or more instructions recorded therein, wherein the one or more instructions, when executed by a computer, cause the computer to perform any one of the methods described above. A readable recording medium is provided.

본 개시의 실시예에 의하면, 사용자의 유형화된 피부타입 뿐만 아니라. 사용자를 둘러싼 각종 환경 정보들에 기초하고, 다른 사용자들의 사용 후기(리뷰)를 참고하여, 사용자에게 가장 적합한 화장품을 추천해줄 수 있는 화장품 추천 시스템이 제공될 수 있다. 따라서, 사용자로서는, 보다 더 적합한 화장품에 관한 추천을 획득할 수 있으며 화장품 선택의 고민을 줄일 수 있다. 아울러, 사용자는, 본 개시의 실시예에 따른 플랫폼 상에서 자신이 보유한 화장품 사용 정보를 적극적으로 제공함으로써 포인트를 축적하여 경제적 이익을 얻을 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, as well as the typed skin type of the user. A cosmetic recommendation system capable of recommending cosmetics most suitable for a user based on various environmental information surrounding the user and referring to reviews (reviews) of other users may be provided. Therefore, as a user, it is possible to obtain a recommendation regarding a more suitable cosmetic product, and to reduce worries about cosmetic selection. In addition, the user may accumulate points and obtain economic benefits by actively providing the cosmetic use information possessed by the user on the platform according to the embodiment of the present disclosure.

도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 화장품 추천 플랫폼(100)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는, 도 1의 화장품 추천 서버(130)의 개략적 기능 구성을 도시한 기능 블록도이다.
도 3은, 도 2의 적합 화장품 추천부(270)의 개략적 기능 구성을 도시한 기능 블록도이다.
1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a cosmetic recommendation platform 100 according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 2 is a functional block diagram showing a schematic functional configuration of the cosmetic recommendation server 130 of FIG. 1 .
FIG. 3 is a functional block diagram showing a schematic functional configuration of the suitable cosmetic recommendation unit 270 of FIG. 2 .

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, when it is determined that there is a risk of unnecessarily obscuring the subject matter of the present disclosure, detailed descriptions of already known functions and configurations will be omitted. In addition, it should be understood that the contents described below are only related to one embodiment of the present disclosure, and the present disclosure is not limited thereto.

본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 또한, 본 개시의 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.The terms used herein are used only to describe specific embodiments and are not intended to limit the present disclosure. For example, an element expressed in a singular should be understood as a concept including a plurality of elements unless the context clearly means only the singular. In addition, in the specification of the present disclosure, terms such as 'comprise' or 'have' are merely intended to designate that the features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification exist, and such The use of the term is not intended to exclude the possibility of the presence or addition of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 명세서에 기재된 실시예에 있어서 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다. 덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 명세서에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.In the embodiments described in the present specification, 'unit' means a functional part that performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. In addition, the plurality of 'units' may be integrated into at least one software module and implemented by at least one processor, except for 'units' that need to be implemented with specific hardware. In addition, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this disclosure belongs. It should be noted that commonly used terms defined in the dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be construed as unduly limited or expanded unless explicitly defined otherwise in the specification of the present disclosure. should know

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, an embodiment of the present disclosure will be described in detail.

도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 화장품 추천 플랫폼(100)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다. 도시된 바에 의하면, 화장품 추천 플랫폼(100)은, 복수의 회원 단말(110), 통신망(120), 및 화장품 추천 서버(130)를 포함한다.1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a cosmetic recommendation platform 100 according to an embodiment of the present disclosure. As shown, the cosmetic recommendation platform 100 includes a plurality of member terminals 110 , a communication network 120 , and a cosmetic recommendation server 130 .

본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 회원 단말(110) 각각은, 화장품 추천 플랫폼(100)에 가입한 각 사용자가 보유한 통신 가능 단말일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 회원 단말(110) 각각은, 예컨대 플랫폼 가입 사용자의 휴대 전화, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑, 음성인식 스피커 등 다양한 유형의 전자 단말일 수 있다. 플랫폼 가입 회원은, 자신의 회원 단말(110)을 이용해서 통신망(120)을 통해 화장품 추천 서버(130) 등과 통신하여, 각종 정보를 제공하거나 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 단말(110) 상의 각 회원은, 화장품 추천 플랫폼(100)에 자신의 화장품 사용 경험(리뷰) 정보를 제공하는 자일 수도 있고, 화장품 추천 서버(130)로부터 자신에게 적합한 화장품을 추천받고 구매하는 자일 수도 있으며, 화장품 추천 서버(130)를 통하여 화장품을 판매하는 판매자일 수도 있고, 이들 중 하나 이상을 겸하는 자일 수도 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님).According to an embodiment of the present disclosure, each of the plurality of member terminals 110 may be a communication capable terminal possessed by each user who has subscribed to the cosmetic recommendation platform 100 . According to an embodiment of the present disclosure, each of the plurality of member terminals 110 may be, for example, various types of electronic terminals such as a mobile phone, a smartphone, a tablet PC, a desktop, a laptop, and a voice recognition speaker of a platform subscription user. The platform subscription member may communicate with the cosmetic recommendation server 130 and the like through the communication network 120 using their member terminal 110 to provide or obtain various information. According to an embodiment of the present disclosure, each member on the member terminal 110 may be a person who provides his/her cosmetic use experience (review) information to the cosmetic recommendation platform 100 , and receives his/her own from the cosmetic recommendation server 130 . It may be a person who recommends and purchases cosmetics suitable for a person, a seller who sells cosmetics through the cosmetics recommendation server 130, or a person who serves as one or more of them (the present disclosure is not limited thereto).

본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(120)은, 임의의 유선 또는 무선 통신망, 예컨대 TCP/IP 통신망을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 Wi-Fi망, LAN망, WAN망, 인터넷망 등을 포함할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 이더넷, GSM, EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, 블루투스, VoIP, Wi-MAX, Wibro 기타 임의의 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 구현될 수 있다 According to an embodiment of the present disclosure, the communication network 120 may include any wired or wireless communication network, for example, a TCP/IP communication network. According to an embodiment of the present disclosure, the communication network 104 may include, for example, a Wi-Fi network, a LAN network, a WAN network, an Internet network, and the like, but the present disclosure is not limited thereto. According to an embodiment of the present disclosure, the communication network 104 is, for example, Ethernet, GSM, EDGE (Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, Bluetooth, VoIP, Wi-MAX, Wibro and any other various wired or wireless wired or wireless Can be implemented using a communication protocol

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 통신망(120)을 통하여, 복수의 회원 단말(110) 각각과의 사이에서 각종 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 통신망(120)을 통하여 각 회원 단말(110)로부터 소정의 정보를 수신하거나, 각 회원 단말(110)로 소정의 정보를 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 각 회원 단말(110)로부터 수신되는 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 화장품 추천 서버(130)는, 각 회원 단말(110)로부터, 해당 단말 상의 회원의 인적 정보(예컨대, ID, 비밀번호, 거주지역, 연령, 피부타입, 직업 등을 비롯한 각종 정보), 사용 화장품 정보 등을 수신 및 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 예컨대 화장품 추천 서버(130)는, 각 회원 단말(110)로부터, 소정 화장품의 사용 경과에 따른 경험(리뷰) 정보를 계속하여 수신 및 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 또한, 별도의 관리자 단말(도시되지 않음)을 통하여 관리자에 의해서 입력되는 정보 및/또는 통신망(120)을 통하여 별도의 외부 정보 제공 서버(도시되지 않음)로부터 수신되는 정보를 저장 및 관리할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may transmit/receive various types of information between each of the plurality of member terminals 110 through the communication network 120 . According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may receive predetermined information from each member terminal 110 through the communication network 120 or transmit predetermined information to each member terminal 110 . have. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may store and manage information received from each member terminal 110 . According to an embodiment of the present disclosure, for example, the cosmetic recommendation server 130, from each member terminal 110, the member's personal information on the terminal (eg, ID, password, residence area, age, skin type, occupation, etc.) and various information), used cosmetics information, etc. can be received and stored. According to an embodiment of the present disclosure, for example, the cosmetic recommendation server 130 may continuously receive and store experience (review) information according to the use of a predetermined cosmetic product from each member terminal 110 . According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 also provides information input by a manager through a separate manager terminal (not shown) and/or separate external information through the communication network 120 . Information received from a server (not shown) may be stored and managed.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 수집, 저장 및 관리되는 각종 정보들, 예컨대 회원 단말(110)로부터 수신된 각종 정보, 관리자 및/또는 외부 정보 제공 서버로부터 수신된 각종 정보 등에 기초하여, 기계학습을 통해서, 상황에 따라 사용자에게 가장 적합한 화장품을 추천하기 위한 학습 모델을 구축 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 전술한 각종 정보를 이용한 기계학습으로 구축된 화장품 추천 학습 모델을 이용하여, 어느 회원 단말(110)로부터 수신된 화장품 추천 요청에 응답하여, 해당 회원 단말(110)로 화장품 추천 학습 모델에 따른 가장 적합한 화장품 정보를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 회원 단말(110)로부터의 요청과는 무관하게, 각 회원에 관련하여 누적된 각종 정보에 기초하여, 전술한 추천 학습 모델에 따른 가장 적합한 화장품을 선정하고, 선정된 화장품에 관한 마케팅 정보를 해당 회원 단말(110)로 제공할 수도 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 collects, stores, and manages various types of information, for example, various information received from the member terminal 110, and received from an administrator and/or an external information providing server. Based on various information and the like, it is possible to build and manage a learning model for recommending the most suitable cosmetics for a user according to a situation through machine learning. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 responds to a cosmetic recommendation request received from a member terminal 110 by using a cosmetic recommendation learning model built by machine learning using the above-described various information. Accordingly, it is possible to provide the most suitable cosmetic information according to the cosmetic recommendation learning model to the member terminal 110 . According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130, irrespective of the request from the member terminal 110, based on various information accumulated in relation to each member, according to the above-mentioned recommendation learning model The most suitable cosmetics may be selected, and marketing information regarding the selected cosmetics may be provided to the member terminal 110 .

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 각 회원 단말(110) 상의 각 회원의 활동에 따라 포인트를 할당하고 이를 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는 각 회원 단말(110)과의 통신을 통해 화장품 판매 서비스를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 자체적으로 화장품 정보 데이터베이스 및 결재 처리 기능을 갖추어 화장품 판매 서비스를 제공할 수도 있고, 별도의 화장품 판매 서버(도시되지 않음)와의 연동을 통하여 화장품 판매 서비스를 제공할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 화장품 추천 서버(130)에 의해서 각 회원에게 할당된 포인트는, 화장품 추천 서버(130)를 통한 화장품 판매 서비스에 활용될 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may allocate points according to each member's activity on each member terminal 110 and manage them. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may provide a cosmetic sales service through communication with each member terminal 110 . According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 may provide a cosmetic sales service by having a cosmetic information database and a payment processing function by itself, and interworking with a separate cosmetic sales server (not shown). Cosmetics sales service may also be provided through the According to an embodiment of the present disclosure, the points allocated to each member by the aforementioned cosmetic recommendation server 130 may be utilized for a cosmetic sales service through the cosmetic recommendation server 130 .

도 2는, 도 1의 화장품 추천 서버(130)의 개략적 기능 구성을 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 정보 송수신부(210), 회원 정보 관리부(220), 지역 환경 정보 데이터 관리부(230), 화장품 성분 관리부(240), 리뷰 정보 관리부(250), 회원 포인트 관리부(260), 적합 화장품 추천부(270), 화장품 판매부(280), 및 마케팅 관리부(290)를 포함한다.FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a schematic functional configuration of the cosmetic recommendation server 130 of FIG. 1 . As shown, the cosmetic recommendation server 130 includes an information transmission/reception unit 210 , a member information management unit 220 , a local environment information data management unit 230 , a cosmetic ingredient management unit 240 , a review information management unit 250 , It includes a member point management unit 260 , a suitable cosmetic recommendation unit 270 , a cosmetics sales unit 280 , and a marketing management unit 290 .

본 개시의 일 실시예에 의하면, 정보 송수신부(210)는, 화장품 추천 서버(130)가, 도 1의 통신망(120)을 통하여, 외부와 통신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 정보 송수신부(210)는, 도 1의 통신망(120)의 프로토콜에 따라, 화장품 추천 서버(130)가 외부로 정보를 전송하거나 외부로부터 정보를 수신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 정보 송수신부(210)는, 외부와의 정보 송수신 시, 필요에 따라 정보의 암호화 및 복호화 기능을 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the information transceiver 210 enables the cosmetic recommendation server 130 to communicate with the outside through the communication network 120 of FIG. 1 . According to an embodiment of the present disclosure, the information transmitting/receiving unit 210 may allow the cosmetic recommendation server 130 to transmit information to the outside or to receive information from the outside according to the protocol of the communication network 120 of FIG. 1 . do. According to an embodiment of the present disclosure, the information transmitting/receiving unit 210 may perform information encryption and decryption functions as necessary when transmitting/receiving information with the outside.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 정보 관리부(220)는, 도 1의 통신망(120)과 전술한 정보 송수신부(210)를 통하여, 각 회원 단말(110)로부터 송신된 각종 회원 정보를 수신 및 저장할 수 있다. 예컨대, 각 회원 단말(110) 상의 사용자는, 화장품 추천 플랫폼(100)에 가입할 때, 각종 인적 정보, 예를 들어 ID, 비밀번호, 거주지역, 연령, 피부타입, 직업 등을 비롯한 각종 정보를 제공할 수 있고, 화장품 추천 서버(130)의 회원 정보 관리부(220)가 그러한 정보들을 각 회원 계정별로 저장 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 정보 관리부(220) 상의 각 회원의 거주지역 정보는, 후술하는 지역 환경 정보 데이터 관리부(230)에 저장 및 관리되는 각 지역 환경 정보와 연계되어, 그 각 지역 환경 정보가 각 회원을 위한 정보로서 활용되도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 정보 관리부(220)는 또한 회원 단말(110)로부터 수신된 정보 및/또는 화장품 추천 플랫폼(100) 상에서 이루어진 회원 단말(110)에 관한 화장품 판매 정보 등에 기초하여 각 회원 계정별로 화장품 사용 이력 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 정보 관리부(220)는, 회원 단말(110)로부터 수신된 정보 및/또는 화장품 추천 플랫폼(100) 상에서 이루어진 회원 단말(110)에 관한 화장품 판매 정보 등에 기초하여 각 회원 계정별로 현재 사용 중인 화장품 정보를 저장 및 관리할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the member information management unit 220 receives various member information transmitted from each member terminal 110 through the communication network 120 of FIG. 1 and the information transmitting and receiving unit 210 described above. and can be stored. For example, when a user on each member terminal 110 joins the cosmetic recommendation platform 100, various personal information, for example, ID, password, residence area, age, skin type, occupation, etc., including various information provided and the member information management unit 220 of the cosmetic recommendation server 130 may store and manage such information for each member account. According to an embodiment of the present disclosure, the residence area information of each member on the member information management unit 220 is linked with each area environment information stored and managed in the area environment information data management unit 230 to be described later, and the respective area Environmental information can be used as information for each member. According to an embodiment of the present disclosure, the member information management unit 220 is also based on information received from the member terminal 110 and/or cosmetic sales information regarding the member terminal 110 made on the cosmetic recommendation platform 100, etc. You can store and manage cosmetic usage history information for each member account. According to an embodiment of the present disclosure, the member information management unit 220, based on the information received from the member terminal 110 and/or cosmetics sales information regarding the member terminal 110 made on the cosmetic recommendation platform 100, etc. You can store and manage the cosmetic information currently in use for each member account.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 지역 환경 정보 데이터 관리부(230)는, 화장품 추천 플랫폼(100)이 이용되는 각 지역, 예컨대 각 국가/지역 및 지역별 환경정보 데이터를 수집 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 이러한 각 지역별 환경정보는, 예컨대 각 지역의 시기별 온도, 시기별 습도, 고도, 수원지, 거주민들의 주식(쌀, 밀, 옥수수 등) 등을 비롯한 각종 환경 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 이러한 각 지역별 환경 정보는, 별도의 관리자 단말(도시되지 않음)을 통하여 관리자에 의해서 입력 및 관리될 수도 있고, 통신망(120)을 통하여 별도의 외부 정보 제공 서버(도시되지 않음)로부터 수신될 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 지역별 환경 정보는, 소정 주기별로 및/또는 관리자의 판단에 따라 적절한 때마다 다시 수집 및 갱신될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 지역별 환경 정보 중 온도나 습도 정보는, 외부의 기상 정보 제공 서버와 연계하여 주기적으로 획득될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the local environmental information data management unit 230 may collect and manage environmental information data for each region where the cosmetic recommendation platform 100 is used, for example, each country/region and region. According to an embodiment of the present disclosure, the environmental information for each region includes, for example, various environmental information including temperature, humidity, altitude, water source, and stocks of residents (rice, wheat, corn, etc.) may include According to an embodiment of the present disclosure, the environment information for each region may be input and managed by a manager through a separate manager terminal (not shown), and a separate external information providing server ( not shown) may be received. According to an embodiment of the present disclosure, the environment information for each region may be re-collected and updated every predetermined period and/or whenever appropriate according to the judgment of an administrator. According to an embodiment of the present disclosure, temperature or humidity information among environment information for each region may be periodically obtained in connection with an external weather information providing server.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 성분 관리부(240)는, 각종 화장품의 성분 정보를 수집 및 보관할 수 있다. 예컨대, 국내의 각종 화장품들은, 법에 의거하여 모든 성분 및 함량을 고시하게 되어 있으며, 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 성분 관리부(240)는, 그러한 화장품 성분 및 함량을 제공하는 별도의 외부 서버(도시되지 않음)로부터 그러한 정보를 수집 및 저장할 수 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님). 본 개시의 일 실시예에 의하면, 관리자가 관리자 단말을 통해 각 화장품의 전성분 및 함량을 등록할 수도 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다.According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic ingredient management unit 240 may collect and store ingredient information of various cosmetics. For example, various domestic cosmetics are to announce all components and contents according to the law, and according to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic component management unit 240 is a separate external providing such cosmetic components and contents. It may collect and store such information from a server (not shown) (the present disclosure is not limited thereto). According to an embodiment of the present disclosure, an administrator may register all ingredients and contents of each cosmetic through the manager terminal, but the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 리뷰 정보 관리부(250)는, 회원 정보 관리부(210) 상의 각 회원 계정별로 저장 및 관리되는 현재 사용 중인 화장품 정보에 기초하여, 각 회원 단말(110)에 대해 화장품 사용 경험에 관한 질의를 생성하여 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 사용 경험에 관한 질의는, 각 회원이 소정의 화장품을 사용한 후 그 경험 정보(예를 들어, 소정 화장품을 사용한 후 피부에 일어나는 변화 등)를 쉽고 용이하게 제공할 수 있도록, 화장품 추천 서버(130)가 생성하여 제공하는 질문일 수 있다. 예컨대, 리뷰 정보 관리부(250)에 의해 생성되어 제공되는 질문과 답변 기준이 항목별(예컨대, 보습 항목, 미백항목 등)로 미리 정해져있을 수 있다. 예컨대, 리뷰 정보 관리부(250)에 의해 생성되어 제공되는 질문은, 소정 화장품을 사용한 이후 피부의 보습 상태는 어떠한가에 대한 수치적 답변(1: 매우건조 - 10: 매우촉촉), 소정 화장품을 사용한 이후 얼마나 피부가 밝아진 느낌이 드는지에 대한 수치적 답변(1: 변화없음 - 10: 매우 밝아짐) 등의 질문이 포함될 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 리뷰 정보 관리부(250)는, 동일한 회원 단말(110)에 대하여 동일한 화장품과 관련하여, 전술한 화장품의 사용 경험에 관한 질의를 시간 경과(예컨대, 사용 1주일 후, 사용 1달 후 등)에 따라 반복하여 제공하고, 그에 관한 답변을 누적 수집할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 리뷰 정보 관리부(250)는, 전술한 각 회원 단말(110)로 제공한 사용 경험에 관한 질의에 대한 각각의 답변을, 그 각 회원 단말(110)로부터 수신하고, 이를 저장 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 사용 경험 관련 질의에 대한 답변을 제공할 때마다 각 회원에 대해 소정의 포인트가 제공될 수 있다. 각 회원별로 제공된 포인트는, 후술하는 회원 포인트 관리부(260)에 의해 관리될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the review information management unit 250 provides cosmetics for each member terminal 110 based on currently used cosmetic information stored and managed for each member account on the member information management unit 210 . You can create and send queries about user experience. According to an embodiment of the present disclosure, the above-described inquiry about the use experience can easily and easily provide information on the experience after each member uses a predetermined cosmetic (eg, changes that occur in the skin after using the predetermined cosmetic). In order to provide it, it may be a question generated and provided by the cosmetic recommendation server 130 . For example, the question and answer criteria generated and provided by the review information management unit 250 may be predetermined for each item (eg, moisturizing item, whitening item, etc.). For example, the question generated and provided by the review information management unit 250 is a numerical answer (1: very dry - 10: very moist) about the moisturizing state of the skin after using the prescribed cosmetics, after using the prescribed cosmetics Numerical answers about how much the skin feels lightened (1: no change - 10: very bright) may be included, and the present disclosure is not limited thereto. According to one embodiment of the present disclosure, the review information management unit 250, in relation to the same cosmetic for the same member terminal 110, asks about the experience of using the above-described cosmetics over time (eg, after one week of use). , after 1 month of use, etc.), it is possible to repeatedly provide and collect answers about it. According to an embodiment of the present disclosure, the review information management unit 250 receives, from each member terminal 110 , each answer to a query related to the use experience provided to each member terminal 110 described above, and , it can be stored and managed. According to an embodiment of the present disclosure, a predetermined point may be provided to each member whenever an answer to the above-described user experience-related query is provided. The points provided for each member may be managed by the member point management unit 260, which will be described later.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 회원 포인트 관리부(260)는, 화장품 추천 서버(130)를 통한 화장품 추천 플랫폼(100) 상에서의 활동에 따라, 각 회원에 대해 부여된 각 포인트 정보를 수집 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 추천 서버(130)는, 각 회원 단말(110) 상의 각 회원에 의한 적극적 활동(예컨대, 전술한 사용 경험 관련 질의에 대한 성실한 답변 제공 등)에 대한 보상으로서, 소정의 기준에 따른 포인트를 부여할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 바와 같이, 각 회원 별로 누적 관리되는 포인트는, 화장품 추천 서버(130)를 통한 화장품 판매 서비스에 활용될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the member point management unit 260 collects and manages each point information given to each member according to an activity on the cosmetic recommendation platform 100 through the cosmetic recommendation server 130 . can do. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic recommendation server 130 is provided as a reward for active activities by each member on each member terminal 110 (eg, providing a sincere answer to the above-described usage experience related query, etc.) , points may be awarded according to a predetermined criterion. According to an embodiment of the present disclosure, as described above, the points accumulated and managed for each member may be utilized for a cosmetic sales service through the cosmetic recommendation server 130 .

본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합 화장품 추천부(270)는, 전술한 회원 정보 관리부(220) 상의 각 회원별 인적 정보, 예컨대 거주지역, 연령, 피부타입, 직업, 사용 화장품 이력 정보 등과, 위 거주지역 정보에 대응하는 지역 환경 정보 데이터 관리부(230) 상의 지역 환경 정보, 화장품 성분 관리부(230) 상에 저장된 각 화장품 성분 및 함량 정보, 전술한 리뷰 정보 관리부(250)에 의해 수집 및 저장된 각각의 회원의 각각의 화장품 사용 경험 정보(전술한, 리뷰 정보 관리부(250)에 의해서 제공된 화장품 사용 경험에 관한 질의에 대한 각 회원 단말로부터 누적 수집된 답변 등) 등을 이용해서, 기계 학습을 통하여 화장품 추천 학습 모델을 구축 및 갱신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합 화장품 추천부(270)는, 예컨대 화장품 추천 학습 모델을 구축하기 위한 기계학습 알고리즘으로서 KNN 알고리즘 등을 활용할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합 화장품 추천부(270)는, 전술한 화장품 추천 학습 모델을 이용하여, 소정 회원의 인적 정보(예컨대, 거주지역, 연령, 피부타입, 직업, 사용 화장품 이력 정보 등), 그 인적정보에 대응하는 지역 환경 정보 등에 따라, 해당 회원에게 가장 적합한 화장품 성분 및 함량 그리고 그에 부합하는 최적 화장품 등을 선정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합 화장품 추천부(270)는, 전술한 바와 같이 회원 단말(110)로부터 수신된 화장품 추천 요청에 응답하여, 해당 회원 단말(110)로 화장품 추천 학습 모델에 따른 가장 적합한 화장품 정보를 제공할 수 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님). According to an embodiment of the present disclosure, the suitable cosmetic recommendation unit 270 may include personal information for each member on the aforementioned member information management unit 220, such as residence area, age, skin type, occupation, use cosmetic history information, etc.; Local environmental information on the local environmental information data management unit 230 corresponding to the above residential area information, each cosmetic ingredient and content information stored on the cosmetic ingredient management unit 230, each collected and stored by the aforementioned review information management unit 250 Cosmetics through machine learning using each member's cosmetic use experience information (the above-mentioned, accumulated answers collected from each member terminal to a query related to the cosmetic use experience provided by the review information management unit 250), etc. Build and update recommended learning models. According to an embodiment of the present disclosure, the suitable cosmetic recommendation unit 270 may utilize, for example, a KNN algorithm as a machine learning algorithm for building a cosmetic recommendation learning model, and the present disclosure is not limited thereto. According to an embodiment of the present disclosure, the suitable cosmetic recommendation unit 270 uses the above-described cosmetic recommendation learning model, and personal information (eg, residence area, age, skin type, occupation, use cosmetic history information) of a predetermined member etc.), according to the local environmental information corresponding to the personal information, etc., it is possible to select the cosmetic ingredients and contents most suitable for the member, and the optimal cosmetics to match them. According to an embodiment of the present disclosure, the suitable cosmetic recommendation unit 270 responds to the cosmetic recommendation request received from the member terminal 110 as described above, and uses the member terminal 110 according to the cosmetic recommendation learning model. The most suitable cosmetic information may be provided (the present disclosure is not limited thereto).

본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 판매부(280)는 통신망(120)을 통한 각 회원 단말(110)과의 통신을 통해 화장품 판매 서비스를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 화장품 판매부(280)는, 화장품 정보 데이터베이스 및 결재 처리 기능을 갖추고, 각 회원 단말(110)과의 정보 송수신을 통해 화장품 판매 서비스를 제공할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 화장품 판매부(280)는, 별도의 화장품 판매 서버와의 링크를 제공하여 그 화장품 판매 서버와 회원 단말(110) 간의 정보 송수신에 의한 화장품 판매 서비스가 이루어지도록 지원할 수도 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic sales unit 280 may provide a cosmetic sales service through communication with each member terminal 110 through the communication network 120 . According to an embodiment of the present disclosure, the cosmetic sales unit 280 may have a cosmetic information database and a payment processing function, and may provide a cosmetic sales service through information transmission/reception with each member terminal 110 . According to another embodiment of the present disclosure, the cosmetic sales unit 280 may provide a link with a separate cosmetic sales server to support cosmetic sales service by transmitting and receiving information between the cosmetic sales server and the member terminal 110 . have.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 마케팅 관리부(290)는, 각 회원별로 적합한 화장품을 선정하고, 그 선정된 화장품에 관한 마케팅 정보를 대응하는 회원 단말(110)로 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 마케팅 관리부(290)는, 전술한 적합 화장품 추천부(270) 상의 화장품 추천 학습 모델에 기초하여, 각 회원별로 적합한 화장품을 선정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 마케팅 관리부(290)는, 각 회원 단말(110)로, 위 선정된 화장품에 관한 마케팅 정보를 제공할 수 있으며, 이때 해당 화장품의 선정 이유(예컨대, 화장품 성분 소개 등)를 함께 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 마케팅 관리부(290)는, 국가/지역별로, 해당 국가/지역의 회원에게 적합한 것으로 주로 선정되는 화장품 성분/함량 및 각 화장품 정보를 추출 및 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 이러한 정보는, 예컨대 특정 국가/지역에 진입하려는 화장품 기업에 제공되어 비즈니스 방향 결정에 도움이 되도록 활용될 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the marketing management unit 290 may select suitable cosmetics for each member and provide marketing information on the selected cosmetics to the corresponding member terminal 110 . According to an embodiment of the present disclosure, the marketing management unit 290 may select suitable cosmetics for each member based on the cosmetic recommendation learning model on the above-described suitable cosmetic recommendation unit 270 . According to an embodiment of the present disclosure, the marketing management unit 290 may provide marketing information regarding the above-selected cosmetics to each member terminal 110 , and at this time, the reason for selecting the cosmetics (eg, introduction of cosmetic ingredients) etc.) can be provided. According to an embodiment of the present disclosure, the marketing management unit 290 may extract and manage cosmetic ingredients/content and information on each cosmetic that are mainly selected to be suitable for members of the country/region for each country/region. According to an embodiment of the present disclosure, such information may be provided to, for example, a cosmetic company that intends to enter a specific country/region and used to help determine a business direction.

도 3은, 도 2의 적합 화장품 추천부(270)의 개략적 기능 구성을 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 적합 화장품 추천부(270)는, 적합도 값 계산부(310), 적합도 학습 모델부(320), 및 상품 추천부(330)를 포함한다.FIG. 3 is a functional block diagram showing a schematic functional configuration of the suitable cosmetic recommendation unit 270 of FIG. 2 . As illustrated, the suitable cosmetic recommendation unit 270 includes a fitness value calculation unit 310 , a fitness learning model unit 320 , and a product recommendation unit 330 .

본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합도 값 계산부(310)는, 리뷰 정보 관리부(230)에 의해 각 항목별로 반복적으로 제공되는 질문에 대한 소정 회원으로부터의 일련의 답변들(예컨대, 수치적 답변들)에 관하여, 대표가 되는 적합도 값을 산출할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합도 값 계산부(310)는, 예컨대 소정 회원에게 소정 화장품에 관한 사용 경험에 관한 질문으로서 보습 항목에 대한 질문이 n번 주어지고 그로부터 n개의 답변(수치적 답변)을 획득했을 때, 다음과 같이 간단한 방식으로 보습 항목에 대한 적합도 값을 산출할 수 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님). 마찬가지로, 적합도 값 계산부(310)는, 예컨대 소정 회원에게 소정 화장품에 관한 사용 경험에 관한 질문으로서 미백 항목에 대한 질문이 n번 주어지고 그로부터 n개의 답변(수치적 답변)을 획득했을 때, 다음과 같이 간단한 방식으로 보습 항목에 대한 적합도 값을 산출할 수 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님). According to an embodiment of the present disclosure, the suitability value calculation unit 310 provides a series of answers (eg, numerical answers) from a predetermined member to a question repeatedly provided for each item by the review information management unit 230 . ), a representative fitness value can be calculated. According to an embodiment of the present disclosure, the fitness value calculation unit 310 is, for example, given to a certain member a question about the moisturizing item n times as a question about the experience of using a certain cosmetic, and n answers (numerical answers) therefrom. ), it is possible to calculate the fitness value for the moisturizing item in a simple manner as follows (the present disclosure is not limited thereto). Similarly, the fitness value calculation unit 310, for example, when a question about a whitening item is given to a certain member n times as a question about the experience of using a certain cosmetic to a certain member and n answers (numerical answers) are obtained therefrom, the following It is possible to calculate the fitness value for the moisturizing item in a simple manner as shown in (the present disclosure is not limited thereto).

Figure pat00001
Figure pat00001

본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합도 학습 모델부(320)는, 회원 정보 관리부(220) 상의 각 회원별 인적 정보, 예컨대 거주지역, 연령, 피부타입, 직업, 사용 화장품 이력 정보 중 적어도 하나 이상의 정보와, 위 거주지역 정보에 대응하는 지역 환경 정보 데이터 관리부(230) 상의 지역 환경 정보와, 화장품 성분 관리부(230) 상에 저장된 각 화장품 성분 및 함량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 입력값으로 하고, 그에 상응하여 전술한 리뷰 정보 관리부(250)에 의해 수집 및 저장된 각각의 회원의 각각의 화장품 사용 경험 정보(전술한, 리뷰 정보 관리부(250)에 의해서 제공된 화장품 사용 경험에 관한 질의에 대한 각 회원 단말로부터 누적 수집된 답변 등)에 기초하여 전술한 적합도 값 계산부(310)에 의해서 계산된 각 적합도 값을 출력값으로 하는 데이터들을 훈련 데이터로 활용하여 이들에 기초한 기계 학습을 통하여 화장품 추천 학습 모델을 구축 및 갱신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합도 학습 모델부(320)는, 소정 시간 주기로 누적된 데이터에 기초하여 반복하여 학습을 수행함으로써 화장품 추천 학습 모델을 관리할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 적합도 학습 모델부(320)는, 예컨대 화장품 추천 학습 모델을 구축하기 위한 기계학습 알고리즘으로서 KNN 알고리즘 등을 활용할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. According to an embodiment of the present disclosure, the fitness learning model unit 320 includes at least one or more of personal information for each member on the member information management unit 220 , for example, residence area, age, skin type, occupation, and cosmetic history information used. At least one of information, local environmental information on the local environmental information data management unit 230 corresponding to the above residential area information, and each cosmetic ingredient and content information stored on the cosmetic ingredient management unit 230 as input values, Correspondingly, each member's respective cosmetic use experience information collected and stored by the above-described review information management unit 250 (above, each member terminal for a query about the cosmetic use experience provided by the review information management unit 250) Based on the accumulated answers collected from the above), the data using each fitness value calculated by the fitness value calculation unit 310 as an output value is used as training data to build a cosmetic recommendation learning model through machine learning based on them. and update. According to an embodiment of the present disclosure, the fitness learning model unit 320 may manage the cosmetic recommendation learning model by repeatedly performing learning based on accumulated data at a predetermined time period. According to an embodiment of the present disclosure, the fitness learning model unit 320 may utilize, for example, the KNN algorithm as a machine learning algorithm for building a cosmetic recommendation learning model, and the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상품 추천부(330)는, 적합도 학습 모델부(320)에 구축 및 관리되는 화장품 추천 학습 모델을 이용하여, 소정 회원의 인적 정보(예컨대, 거주지역, 연령, 피부타입, 직업, 사용 화장품 이력 정보 중 적어도 하나의 정보), 그 인적정보에 대응하는 지역 환경 정보 등에 따라, 해당 회원에게 가장 적합한 화장품 성분 및 함량 그리고 그에 부합하는 최적 화장품 등을 선정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상품 추천부(330)는, 회원 단말(110)로부터 수신된 화장품 추천 요청에 응답하여, 해당 회원 단말(110)로 화장품 추천 학습 모델에 따른 가장 적합한 화장품 정보를 제공할 수 있다(본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님). According to an embodiment of the present disclosure, the product recommendation unit 330 uses the cosmetic recommendation learning model built and managed by the fitness learning model unit 320 to provide personal information (eg, residence area, age, Skin type, occupation, information on at least one of history of cosmetics used), local environmental information corresponding to the personal information, etc., the cosmetic ingredient and content most suitable for the member, and the optimal cosmetic product corresponding thereto, can be selected. According to an embodiment of the present disclosure, the product recommendation unit 330, in response to the cosmetic recommendation request received from the member terminal 110, provides the most suitable cosmetic information according to the cosmetic recommendation learning model to the member terminal 110. may be provided (but the present disclosure is not limited thereto).

당업자라면 알 수 있듯이, 본 개시는 본 명세서에서 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 개시의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 예를 들어, 본원에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다. As will be appreciated by those skilled in the art, the present disclosure is not limited to the examples described herein, and various modifications, reconstructions, and substitutions may be made without departing from the scope of the present disclosure. For example, the various techniques described herein may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.

본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있고, 전기 배선이나 케이블링, 광섬유, 또는 기타 임의의 다른 형태의 전송 매체를 통해 전송되는 형태로 구현될 수도 있다. 본 개시의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.A computer program according to an embodiment of the present disclosure includes a storage medium readable by a computer processor or the like, such as EPROM, EEPROM, non-volatile memory such as flash memory device, magnetic disk such as built-in hard disk and removable disk, magneto-optical disk, and It may be implemented in a form stored in various types of storage media including a CDROM disk. In addition, the program code(s) may be implemented in assembly language or machine language, and may be implemented in a form transmitted through electric wiring, cabling, optical fiber, or any other type of transmission medium. All modifications and variations falling within the true spirit and scope of the present disclosure are intended to be embraced by the following claims.

Claims (9)

통신망을 통해 복수의 회원 단말과 통신하는 화장품 추천 서버를 구비한 플랫폼 상에서, 상기 화장품 추천 서버에 의해 수행되는 화장품 추천 방법으로서,
하나 이상의 회원 단말로부터 상기 회원 단말 상의 회원의 인적정보- 상기 인적정보는, 적어도 상기 회원의 피부타입, 연령, 거주지역 정보, 및 사용 화장품 정보를 포함함 -를 수신하는 단계;
복수의 지역- 상기 복수의 지역 중에는, 상기 회원의 상기 거주지역이 포함됨 -에 관한 지역별 환경 정보를 수신 및 저장하는 단계;
하나 이상의 화장품의 성분 및 함량 정보- 상기 성분 및 함량 정보 중에는, 상기 회원의 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보가 포함됨 -를 수신하는 단계;
상기 사용 화장품의 사용 경과에 따른 사용 경험에 대한 하나 이상의 질문을 생성하고, 소정의 기준에 따라, 상기 회원 단말로, 상기 생성된 하나 이상의 질문을 반복하여 제공하는 단계;
상기 회원 단말로부터, 상기 제공된 질문들에 대한 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계;
상기 회원의 상기 인적정보, 상기 회원의 상기 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보, 및 상기 회원의 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보와, 상기 회원 단말로부터 수신된 상기 질문들에 대한 상기 일련의 답변들을 포함하는 데이터 세트를 이용한 기계학습을 통하여, 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계; 및
상기 화장품 추천 학습 모델에 기초하여, 소정 회원 단말을 위한 적합 화장품을 선정하는 단계를 포함하는, 화장품 추천 방법.
A cosmetic recommendation method performed by the cosmetic recommendation server on a platform having a cosmetic recommendation server communicating with a plurality of member terminals through a communication network, the method comprising:
receiving personal information of a member on the member terminal from one or more member terminals, wherein the personal information includes at least skin type, age, residential area information, and cosmetic use information of the member;
receiving and storing regional environment information on a plurality of regions - among the plurality of regions, the residence region of the member is included;
Receiving ingredient and content information of one or more cosmetics, wherein the ingredient and content information includes ingredient and content information of the cosmetic used by the member;
generating one or more questions about the use experience according to the use of the used cosmetics, and repeatedly providing the one or more questions to the member terminal according to a predetermined criterion;
receiving and storing a series of answers to the provided questions from the member terminal;
The personal information of the member, the regional environmental information corresponding to the residential area information of the member, the ingredient and content information of the member's cosmetics used, and the series of questions for the questions received from the member terminal building or updating a cosmetic recommendation learning model through machine learning using a data set including answers; and
and selecting suitable cosmetics for a predetermined member terminal based on the cosmetic recommendation learning model.
제1항에 있어서,
상기 소정 회원 단말을 위한 적합 화장품을 선정하는 단계는, 상기 소정 회원 단말 상의 소정 회원에 관한 상기 인적정보, 상기 소정 회원의 상기 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보에 기초하여, 상기 소정 회원을 위한 하나 이상의 화장품을 선정하는 단계를 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The selecting of suitable cosmetics for the predetermined member terminal may include selecting the predetermined member based on the personal information on the predetermined member on the predetermined member terminal and the regional environment information corresponding to the residence area information of the predetermined member. A cosmetic recommendation method comprising the step of selecting one or more cosmetics for.
제1항에 있어서,
상기 선정된 적합 화장품에 관한 정보를 상기 소정 회원 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The method of recommending cosmetics further comprising the step of providing information on the selected suitable cosmetics to the predetermined member terminal.
제1항에 있어서,
상기 지역별 환경 정보는, 상기 화장품 추천 서버 상의 관리자 또는 상기 통신망을 통한 외부 서버로부터 수신되고,
상기 지역별 환경 정보는, 해당 지역의 시기별 온도, 시기별 습도, 고도, 수원지, 및 상기 해당 지역의 거주민들의 주식 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The regional environment information is received from a manager on the cosmetic recommendation server or an external server through the communication network,
The regional environmental information includes at least one information of temperature, humidity, altitude, water source, and stocks of residents of the region for each period of the region, cosmetic recommendation method.
제1항에 있어서,
상기 제공된 질문들에 대한 상기 일련의 답변들은 각각 소정의 수치값으로 표현되고, 상기 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계는, 상기 답변들을 대표하는 대표값을 산출하여 저장하는 단계를 포함하고,
상기 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계는, 상기 회원 인적정보, 상기 회원 거주지역 정보에 대응하는 상기 지역별 환경 정보, 및 상기 사용 화장품의 성분 및 함량 정보와, 상기 회원 단말로부터 수신된 상기 일련의 답변들을 대표하는 상기 대표값을 포함하는 데이터 세트를 이용한 기계학습을 통하여, 상기 화장품 추천 학습 모델을 구축 또는 갱신하는 단계를 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The series of answers to the provided questions are each expressed as a predetermined numerical value, and receiving and storing the series of answers includes calculating and storing representative values representing the answers,
In the step of building or updating the cosmetic recommendation learning model, the member personal information, the regional environmental information corresponding to the member residence information, and ingredient and content information of the cosmetic used, and the series received from the member terminal Through machine learning using a data set including the representative value representing the answers of , the cosmetic recommendation method comprising the step of building or updating the cosmetic recommendation learning model.
제1항에 있어서,
상기 기계학습은, KNN 알고리즘에 기초하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The machine learning, based on the KNN algorithm, cosmetic recommendation method.
제1항에 있어서,
상기 회원 단말로부터, 상기 제공된 질문들에 대한 일련의 답변들을 수신 및 저장하는 단계는, 상기 회원 단말로부터 상기 각각의 답변이 수신될 때, 상기 회원에 대하여 소정 기준에 따른 포인트를 할당하고 상기 할당된 포인트에 관한 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The step of receiving and storing, from the member terminal, a series of answers to the provided questions, when each of the answers is received from the member terminal, allocates points according to a predetermined criterion to the member and assigns the allocated points to the member. A cosmetic recommendation method comprising the step of storing information about the points.
제1항에 있어서,
복수의 지역에 대하여, 각 지역별로, 상기 각 지역에 연관된 각 회원 단말을 위하여 선정된 적합 화장품 정보를 저장 및 관리하는 단계를 더 포함하는, 화장품 추천 방법.
According to claim 1,
The method further comprising the step of storing and managing suitable cosmetic information selected for each member terminal associated with each region in each region for a plurality of regions.
하나 이상의 명령어가 수록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 상기 하나 이상의 명령어는 컴퓨터에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium embodied in one or more instructions, wherein the one or more instructions, when executed by a computer, cause the computer to perform the method of any one of claims 1 to 8.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102360993B1 (en) * 2021-08-23 2022-02-09 주식회사 브이 메이커스 Method and apparatus for providing a service for recommending cosmetics to user
KR102423750B1 (en) * 2022-02-03 2022-07-25 주식회사 라이크팜 Apparatus, system, method and program for providing personalized inner beauty service through artificial intelligence
KR102435287B1 (en) * 2022-02-04 2022-08-23 (주)최금실 Method, device and system for providing customized beauty service platform based on artificial intelligence

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110138601A (en) * 2010-06-21 2011-12-28 (주) 리딩엠 Method and system for diagnosis of the personal reading history
KR20140098551A (en) * 2013-01-31 2014-08-08 한양대학교 에리카산학협력단 Smart makeup table and method of smart makeup using smart makeup table
KR101533083B1 (en) * 2008-12-10 2015-07-02 삼성전자 주식회사 Method and apparatus for providing location based contents, and electronic device
KR20180123848A (en) * 2017-05-10 2018-11-20 사회복지법인 삼성생명공익재단 Method and devices for providing personalized skin care guide information
KR20190033257A (en) * 2017-09-21 2019-03-29 주식회사 엘지생활건강 Customized cosmetic recommendation apparatus and method thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101533083B1 (en) * 2008-12-10 2015-07-02 삼성전자 주식회사 Method and apparatus for providing location based contents, and electronic device
KR20110138601A (en) * 2010-06-21 2011-12-28 (주) 리딩엠 Method and system for diagnosis of the personal reading history
KR20140098551A (en) * 2013-01-31 2014-08-08 한양대학교 에리카산학협력단 Smart makeup table and method of smart makeup using smart makeup table
KR20180123848A (en) * 2017-05-10 2018-11-20 사회복지법인 삼성생명공익재단 Method and devices for providing personalized skin care guide information
KR20190033257A (en) * 2017-09-21 2019-03-29 주식회사 엘지생활건강 Customized cosmetic recommendation apparatus and method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102360993B1 (en) * 2021-08-23 2022-02-09 주식회사 브이 메이커스 Method and apparatus for providing a service for recommending cosmetics to user
KR102423750B1 (en) * 2022-02-03 2022-07-25 주식회사 라이크팜 Apparatus, system, method and program for providing personalized inner beauty service through artificial intelligence
KR102435287B1 (en) * 2022-02-04 2022-08-23 (주)최금실 Method, device and system for providing customized beauty service platform based on artificial intelligence

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