KR20210101165A - 맞춤형 디자인 제공 시스템 - Google Patents

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KR20210101165A
KR20210101165A KR1020210017363A KR20210017363A KR20210101165A KR 20210101165 A KR20210101165 A KR 20210101165A KR 1020210017363 A KR1020210017363 A KR 1020210017363A KR 20210017363 A KR20210017363 A KR 20210017363A KR 20210101165 A KR20210101165 A KR 20210101165A
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최복호
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(주)씨앤보코
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Abstract

디자인 제공 시스템이 개시된다. 상기 디자인 제공 시스템은 사용자 단말과 디자인 제공 장치를 포함하고, 상기 디자인 제공 장치는 상기 사용자 단말로부터 수신된 검색어에 대응하는 복수의 이미지들을 상기 사용자 단말로 송신하는 디자인 소스 획득부, 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 제1 선택 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 복수의 모티브 디자인들을 생성하는 디자인 모티브 생성부, 및 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 모티브 디자인들 중 어느 하나를 선택하는 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 수신된 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성부를 포함한다.

Description

맞춤형 디자인 제공 시스템{SYSTEM FOR SERVING CUSTOMIZED DISIGN}
본 발명은 사용자의 선택 정보를 반영한 맞춤형 디자인을 제공하는 시스템에 관한 것이다.
1980년대에 들어 '대량생산과 대량소비'의 영향으로 인해 기성복 중심으로 변화한 패션 산업은, 1970년대까지는 맞춤복의 형태로 고객이 자신이 원하는 스타일을 디자이너와 협의하여 제작 구매하는 형태를 유지하고 있었다.
명품 브랜드로 고착화된 소비 패턴은 4차 산업혁명 시대를 맞아, 브랜드의 가치로 귀결되던 것에서 큐레이션 서비스의 맞춤형(Custom-made) 제품으로 변화하고 있다.
위버럭셔리(Uber luxury, 명품 가운데 고급과 고가를 추구하는 명품)를 선호하는 VIP들의 성향은 결국 '자신만이 가질 수 있는 세상에 단 하나뿐인 제품'에 대한 욕구의 다른 표현이며, 이는 브랜드와 '나'와의 콜라보레이션이라는 형식으로 발현되고 있다.
주문자 생산방식(Custom-made)은 의복에서부터 모자, 구두, 장갑, 핸드백 등의 제품에 이어 가구나 조리기구 등에서 활용되고 있으며, 점차 그 범위가 확대되어 IT 장비에 이르기까지 그 적용 범위를 넓히고 있다. 기성품들이 규격적인데 반해 주문자 생상방식(Custom-made)은 치수, 디자인, 소재 등을 본인의 개성이나 적성에 맞게 결정할 수 있는 잇점을 가지고 있어 기성제품보다 소재나 디자인에 있어 차별성을 가지게 된다.
대한민국 등록특허 제2035262호에서는 페르소나 기반의 통합 소비자 유형 모델을 활용한 서비스 및 마케팅 장치를 개시하고 있는데, 특히 일반 소비자 페르소나와 개별 페르소나로 구분하고 성향 정보와 태도 정보 등을 구분 효소로 삼아 마케팅 등에 활용하는 것을 특징으로 하고 있다. 그러나, 단순히 소비자의 성향을 분류하는 것에 그치고 있으며, 패션 제품 등에 적용되는 디자인을 소비자가 선택할 수 있다는 측면에서는 여전히 그 해결책을 제시하지 못하고 있다.
대한민국 등록특허 제2035262호
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 사용자의 니즈를 반영한 맞춤형 디자인을 제공할 수 있는 시스템, 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디자인 제공 시스템은 사용자 단말과 디자인 제공 장치를 포함하고, 상기 디자인 제공 장치는 상기 사용자 단말로부터 수신된 검색어에 대응하는 복수의 이미지들을 상기 사용자 단말로 송신하는 디자인 소스 획득부, 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 제1 선택 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 복수의 모티브 디자인들을 생성하는 디자인 모티브 생성부, 및 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 모티브 디자인들 중 어느 하나를 선택하는 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 수신된 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성부를 포함한다.
상기 상기 디자인 제공 장치는 각각이 상기 복수의 모티브 디자인들 중 하나를 생성하는 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 학습부를 더 포함할 수 있다.
상기 디자인 제공 장치는 복수의 제1 이미지들과 각각이 상기 복수의 제1 이미지들 각각에 대응하는 복수의 모티브 디자인들이 저장되어 있는 저장부를 더 포함하고, 상기 학습부는 상기 복수의 모티브 디자인들을 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 그룹으로 그룹화하는 분류부, 및 분류된 이미지-모티브 디자인쌍들 그룹들 각각에 대하여, 이미지와 모티브 디자인을 각각 입력과 출력으로 하는 인공 지능 모델을 학습함으로써 상기 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다.
상기 디자인 생성부는 상기 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인에 확대, 축소, 변형, 복사, 및 분할 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행한 후 상기 적용 제품의 적어도 일부에 배치할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디자인 제공 장치는 사용자 단말로부터 수신된 검색어에 대응하는 복수의 이미지들을 상기 사용자 단말로 송신하는 디자인 소스 획득부, 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 제1 선택 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 복수의 모티브 디자인들을 생성하는 디자인 모티브 생성부, 및 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 모티브 디자인들 중 어느 하나를 선택하는 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 수신된 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성부를 포함한다.
상기 디자인 제공 장치는 각각이 상기 복수의 모티브 디자인들 중 하나를 생성하는 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 학습부, 및 복수의 제1 이미지들과 각각이 상기 복수의 제1 이미지들 각각에 대응하는 복수의 모티브 디자인들이 저장되어 있는 저장부를 더 포함하고, 상기 학습부는 상기 복수의 모티브 디자인들을 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 그룹으로 그룹화하는 분류부, 및 분류된 이미지-모티브 디자인쌍들 그룹들 각각에 대하여, 이미지와 모티브 디자인을 각각 입력과 출력으로 하는 인공 지능 모델을 학습함으로써 상기 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다.
상기 디자인 생성부는 상기 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인에 확대, 축소, 변형, 복사, 및 분할 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행한 후 상기 적용 제품의 적어도 일부에 배치할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 디자인 제공 시스템에 의할 경우, 사용자의 선택 정보에 기초하여 사용자의 취향에 맞는 맞춤형 디자인을 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디자인 제공 시스템을 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 디자인 제공 장치의 기능 블럭도이다.
도 3은 도 2에 도시된 디자인 소스 획득부에 의해 사용자 단말로 제공되는 이미지들의 예시를 도시한다.
도 4는 도 2에 도시된 디자인 모티브 생성부에 의해 생성된 디자인 모티브의 예들을 도시한다.
도 5는 도 2에 도시된 디자인 생성부에 의해 생성된 디자인의 실제 구현예들을 도시한다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디자인 제공 시스템을 도시한다.
도 1을 참조하면, 디자인 제공 시스템(1000)은 사용자 단말(100)과 디자인 제공 장치(300)를 포함한다.
디자인 제공 장치(300)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 검색어에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 선택 정보를 수신하여 디자인을 위한 소스, 즉 디자인 소스를 획득할 수 있다. 또한, 디자인 제공 장치(300)는 디자인 소스에 기초하여 생성된 적어도 하나의 디자인 모티브를 사용자 단말(100)로 제공함으로써, 구체적인 디자인을 수행하기에 앞서 디자인 모티브를 사용자가 직접 선택할 수 있도록 한다. 다음으로, 디자인 제공 장치(300)는 디자인 모티브에 대한 사용자의 선택 정보와 디자인을 구현할 구체적인 적용 제품에 대한 정보를 수신하고, 선택된 디자인 모티브를 이용하여 적용 제품에 디자인을 구현함으로써 사용자 맞춤형 디자인을 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 디자인 제공 장치의 기능 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 디자인 제공 장치(300)는 적어도 프로세서 및/또는 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로써, 디자인 소스 획득부(310), 디자인 모티브 생성부(320), 디자인 생성부(330), 및 저장부(340)를 포함한다. 실시예에 따라, 디자인 제공 장치(300)는 학습부(350)를 더 포함할 수도 있다.
디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)의 응답에 기초하여 디자인 모티브를 생성하는 과정에서 이용되는 디자인 소스를 획득할 수 있다. 여기서, 디자인 소스라 함은 디자인 모티브를 생성하는 기초 자료로써, 사용자가 희망하는 디자인 방향이나 디자인의 의미 등을 포함하는 이미지를 의미할 수 있다.
구체적으로, 디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)로부터 이미지 검색을 위한 검색어를 수신할 수 있다. 이를 위해, 디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)로 검색어 요청 메시지를 송신할 수도 있다.
사용자 단말(100)로부터 검색어를 수신한 디자인 소스 획득부(310)는 저장부(340)에 저장되어 있는 복수의 이미지들 중에서 검색어에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 이미지를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 도 3에는 사용자 단말(100)로부터 수신한 검색어가 '벚꽃'일 때, 디자인 소스 획득부(310)가 사용자 단말(100)로 제공하는 이미지들의 예시가 도시되어 있다.
여기서, 디자인 소스 획득부(310)는 복수의 이미지들 중에서 검색어와 가장 유사도가 높은 주제어를 갖는 적어도 하나의 이미지를 검색어와 대응되는 이미지로 결정할 수 있다. 이때, 디자인 소스 획득부(310)는 유사도가 가장 높은 a(a는 임의의 자연수) 개의 이미지를 대응되는 이미지로 결정할 수도 있다.
유사도는 검색어와 이미지의 주제어 사이의 유사도 또는 검색어와 이미지 사이의 유사도를 의미할 수 있다. 유사도는 유클리디안 거리(Euclidean distance) 또는 피어슨 상관 계수(Pearson correlation coefficient)를 통해 구할 수 있다. 예컨대, 디자인 소스 획득부(310)는 검색어와 주제어들 각각에 대하여 Word2Vec 등을 통하여 단어 임베딩(word embedding)을 수행하여 대응하는 벡터를 생성하고, 벡터들 간의 거리(예컨대, 유클리디안 거리) 또는 피어슨 상관 계수를 계산함으로써 유사도를 측정할 수 있다.
실시예에 따라, 디자인 소스 획득부(310)는 수신된 검색어를 포함하는 색인어(저장부(340)에 저장된 이미지들 각각의 주제어를 의미할 수 있음)에 대응하는 이미지를 검색어와 대응되는 이미지로 결정할 수도 있다. 예컨대, 검색어가 '낙옆'이고, 색인어가 '낙옆', '낙옆이 쌓인 거리', '낙옆이 쌓인 산책로', '단풍나무 낙옆' 등인 이미지가 검색어와 대응되는 이미지로 결정될 수 있다.
사용자는 디자인 소스 획득부(310)로부터 수신한 적어도 하나의 이미지들 중 디자인 소스로 적합한 것으로 판단되는 적어도 하나의 이미지를 선택할 수 있다. 즉, 디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)로부터 송신된 적어도 하나의 이미지에 대한 선택 정보를 수신할 수 있다. 다시 말해, 디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)로 송신한 복수의 이미지들 중에서 적어도 하나에 대한 선택 정보를 사용자 단말(100)로부터 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(100)로부터 수신된 선택 정보에 대응하는 적어도 하나의 이미지가 디자인 소스가 될 수 있다.
실시예에 따라, 디자인 소스 획득부(310)는 사용자 단말(100)로부터 디자인 소스 자체인 이미지(이하, 사용자 이미지라 함)를 수신할 수도 있다. 즉, 사용자는 디자인 소스 획득부(310)가 제공하는 복수의 이미지들 중에서 적어도 하나의 이미지를 선택할 수도 있고, 사용자 단말(100)로부터 직접 사용자 이미지를 수신할 수도 있다. 일 예로, 사용자는 자신이 직접 촬영한 불꽃놀이 사진, 사용자가 평소 좋아하던 회화 작품 이미지, 여행 중에 촬영한 인상깊은 풍경 사진, 캐릭터 이미지, 어린 자연의 캐리 컬쳐 이미지 등을 사용자 단말(100)을 통하여 디자인 제공 장치(300)로 송신할 수 있다.
디자인 모티브 생성부(320, 모티브 디자인 생성부라 명명될 수도 있음)는 디자인 소스 획득부(310)에 의해 획득된 디자인 소스를 이용하여 디자인 모티브(모티브 디자인이라 명명될 수도 있음)를 생성할 수 있다. 디자인 모티브는 디자인의 설명, 디자인을 하게 된 동기가 되는 초기 디자인, 디자인의 변형 등에 대한 여러가지 정보를 의미할 수 있으나, 본 명세서에서 디자인 모티브는 디자인의 설명 또는 동기가 표현된 초기 디자인으로 정의된다.
디자인 모티브 생성부(320)는 적어도 하나의 모티브 생성 모델(모티브 디자인 생성부라 명명될 수도 있음)을 이용하여 디자인 소스로부터 적어도 하나의 디자인 모티브를 생성할 수 있다. 예컨대, 디자인 모티브 생성부(320)는 디자인 소스를 복수의 모티브 생성 모델 각각에 입력함으로써 복수의 디자인 모티브들를 생성할 수 있다. 도 4에는 '벚꽃' 이미지에 기초하여 생성된 디자인 모티브들의 예시가 도시되어 있다.
디자인 모티브 생성부(320)는 생성된 복수의 디자인 모티브들(예컨대, k개의 디자인 모티브들)을 사용자 단말(100)로 송신하고, 복수의 디자인 모티브들 중 어느 하나를 선택하는 선택 정보를 사용자 단말(100)로부터 수신할 수 있다. 복수의 디자인 모티브들 중에서 사용자 단말(100)로부터 수신된 선택 정보에 대응하는 디자인 모티브가 최종 디자인 모티브로 선택될 수 있다. 이때, 디자인 모티브 생성부(320)는 사용자 단말로부터 디자인을 구현할 구체적인 적용 제품(예컨대, 신발, 손수건, 드레스, 모자, 가방, 지갑 등)에 대한 정보를 더 수신할 수도 있다.
디자인 생성부(330)는 디자인 생성 모델을 이용하여 사용자 단말(100)의 선택 정보에 대응하는 디자인 모티브로부터 적용 제품에 디자인을 구현하고, 구현된 디자인을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다.
디자인 생성 모델은 선택된 디자인 모티브를 확대, 축소, 변형, 복사, 분할 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행한 후 적용 제품의 적어도 일부에 배치함으로써, 사용자가 선택한 디자인 모티브가 반영된 적용 제품을 디자인할 수 있다.
이를 통해, 사용자는 자신이 선택한 이미지(또는 자신이 제공한 이미지)에 대응하는 k개의 디자인 모티브들 중 선택된 디자인 모티브에 대응하는 디자인 결과를 수신할 수 있다. 도 5에는 디자인 생성부(330)에 의해 생성된 디자인을 실제 적용 제품(의류, 가방, 모자, 쿠션)에 구현한 예들을 도시한다.
저장부(340)에는 복수의 이미지들이 저장되어 있을 수 있다. 복수의 이미지들 각각은 이미지를 설명하거나 대표할 수 있는 키워드(주제어 또는 색인어라 명명될 수도 있음)와 함께 저장되어 있을 수 있다. 저장부(340)에 저장된 복수의 이미지들 중에서 사용자 단말(100)로부터 수신된 검색어에 대응되는(또는 가장 유사도가 높은) 적어도 하나의 이미지는 사용자 단말로 제공될 수 있다.
또한, 저장부(340)에는 디자인 소스 획득부(310)에 의한 디자인 소스 획득 과정에서 일시적으로 또는 비일시적으로 생성되거나 이용되는 정보나 데이터, 디자인 모티브 생성부(320)에 의한 디자인 모티브 생성 과정에서 일시적으로 또는 비일시적으로 생성되거나 이용되는 정보나 데이터, 디자인 소스로부터 디자인 모티브를 생성하는 모티브 생성 모델들, 디자인 생성부(330)에 의한 디자인 생성 과정에서 일시적으로 또는 비일시적으로 생성되거나 이용되는 정보나 데이터, 디자인 모티브로부터 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성 모델, 구체적인 적용 제품에 대한 정보(예컨대, 적용 제품에 대한 3D 또는 2D 형체 정보로써 객체맵으로 명명될 수도 있음), 학습부(350)의 학습 과정에서 일시적으로 또는 비일시적으로 생성되거나 이용되는 정보나 데이터, 학습부(350)의 학습 결과로 생성되는 적어도 하나의 모티브 생성 모델, 모티브 생성 모델을 생성하는 과정에서 일시적으로 또는 비일시적으로 생성되거나 이용되는 정보나 데이터 등이 저장되어 있을 수 있다.
실시예에 따라, 디자인 제공 시스템(300)은 적어도 하나의 모티브 생성 모델을 생성하는 학습부(350)를 더 포함할 수 있다. 모티브 생성 모델은 주어진 이미지를 디자인 모티브로 변환하여 출력하는 모델을 의미할 수 있다.
구체적으로, 학습부(350)는 저장부(340)에 미리 저장되어 있는 복수의 디자인 모티브들을 복수의 그룹으로 분류하는 분류부와 분류된 이미지-디자인 모티브 쌍들을 이용하여 인공 지능을 학습시킴으로써 적어도 하나의 모티브 생성 모델을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다.
분류부는 복수의 디자인 모티브들을 k(k는 2이상의 자연수)개의 그룹으로 분류할 수 있다. 이를 통해, 디자인 모티브의 기초가 되는 이미지와 이에 대응하는 디자인 모티브 쌍들 각각은 복수의 그룹들 중 어느 하나의 그룹으로 분류될 수 있다. 복수의 디자인 모티브들을 복수의 그룹으로 분류함으로써, 각 그룹만의 차별화된 디자인 모티브 생성 이념을 모티브 생성 모델에 반영할 수 있다. 이때, 디자인 모티브의 기초가 되는 이미지는 복수의 디자인 모티브와 대응될 수 있다. 즉, 어느 하나의 이미지는 디자인 모티브를 생성하는 작성자(작가)의 성향에 따라 전혀 다른 디자인 모티브로 구현될 수 있기 때문이다. 결국, 하나의 이미지는 복수의 디자인 모티브들 각각과 쌍을 이룰 수도 있다.
복수의 디자인 모티브들은 적어도 하나의 분류 기법(또는 군집화 알고리즘)을 이용하여 복수(k)개의 그룹으로 분류될 수 있다. 일 예로, 분류부는 k-평균 클러스터링(k-means clustering) 알고리즘을 이용하여 복수의 디자인 모티브들을 k 개의 그룹으로 분류할 수 있다. 여기서, 분류의 기준(특징 또는 특질을 의미할 수 있음)은 색상, 채도, 명암, 선의 굵기 등일 수 있다.
모델 생성부는 분류된 k개의 이미지-디자인 모티브 쌍 그룹들 각각에 대하여, 인공 지능을 학습함으로써, k개의 모티브 생성 모델을 생성할 수 있다. 이를 통해, 특징이 다른 디자인 모티브를 생성하는 k개의 모티브 생성 모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 모델 생성부는 k개의 이미지-디자인 모티브 쌍 그룹들 각각에 대하여, 이미지와 이에 대응하는 디자인 모티브를 인공 지능의 입력과 출력으로 하여 인공 지능을 학습함으로써 k 개의 모티브 생성 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 이용되는 인공 지능 또는 인공 신경망은 GAN(generative adversarial networks), 오토인코더(Autoencoder), VAE(Variational Autoencoder) + GAN, condidtional GAN 등일 수 있으나, 본 발명의 권리범위가 학습에 이용되는 인공 지능 모델 또는 인공 신경망 모델에 제한되는 것은 아니며, 개시되지 않은 다양한 모델들이 이용될 수 있음은 자명하다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 집합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPA(Field Programmable array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(Operation System, OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor)와 같은, 다른 처리 구성(Processing Configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(Code), 명령(Instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(Collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성 요소(Component), 물리적 장치, 가상 장치(Virtual Equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(Signal Wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(Embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-optical Media), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성 요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성 요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 사용자 단말
300 : 디자인 제공 장치
310 : 디자인 소스 획득부
320 : 디자인 모티브 생성부
330 : 디자인 생성부
340 : 저장부
350 : 학습부
1000 : 디자인 제공 시스템

Claims (7)

  1. 사용자 단말과 디자인 제공 장치를 포함하는 디자인 제공 시스템에 있어서,
    상기 디자인 제공 장치는,
    상기 사용자 단말로부터 수신된 검색어에 대응하는 복수의 이미지들을 상기 사용자 단말로 송신하는 디자인 소스 획득부;
    상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 제1 선택 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 복수의 모티브 디자인들을 생성하는 디자인 모티브 생성부; 및
    상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 모티브 디자인들 중 어느 하나를 선택하는 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 수신된 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성부를 포함하는,
    디자인 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디자인 제공 장치는 각각이 상기 복수의 모티브 디자인들 중 하나를 생성하는 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 학습부를 더 포함하는,
    디자인 제공 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 디자인 제공 장치는 복수의 제1 이미지들과 각각이 상기 복수의 제1 이미지들 각각에 대응하는 복수의 모티브 디자인들이 저장되어 있는 저장부를 더 포함하고,
    상기 학습부는,
    상기 복수의 모티브 디자인들을 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 그룹으로 그룹화하는 분류부; 및
    분류된 이미지-모티브 디자인쌍들 그룹들 각각에 대하여, 이미지와 모티브 디자인을 각각 입력과 출력으로 하는 인공 지능 모델을 학습함으로써 상기 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 모델 생성부를 포함하는,
    디자인 제공 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 디자인 생성부는 상기 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인에 확대, 축소, 변형, 복사, 및 분할 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행한 후 상기 적용 제품의 적어도 일부에 배치하는,
    디자인 제공 시스템.
  5. 사용자 단말로부터 수신된 검색어에 대응하는 복수의 이미지들을 상기 사용자 단말로 송신하는 디자인 소스 획득부;
    상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 제1 선택 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 복수의 모티브 디자인들을 생성하는 디자인 모티브 생성부; 및
    상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 복수의 모티브 디자인들 중 어느 하나를 선택하는 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 수신된 적용 제품에 디자인을 구현하는 디자인 생성부를 포함하는 디자인 제공 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 디자인 제공 장치는 각각이 상기 복수의 모티브 디자인들 중 하나를 생성하는 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 학습부; 및
    복수의 제1 이미지들과 각각이 상기 복수의 제1 이미지들 각각에 대응하는 복수의 모티브 디자인들이 저장되어 있는 저장부를 더 포함하고,
    상기 학습부는,
    상기 복수의 모티브 디자인들을 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 그룹으로 그룹화하는 분류부; 및
    분류된 이미지-모티브 디자인쌍들 그룹들 각각에 대하여, 이미지와 모티브 디자인을 각각 입력과 출력으로 하는 인공 지능 모델을 학습함으로써 상기 복수의 모티브 생성 모델들을 생성하는 모델 생성부를 포함하는,
    디자인 제공 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 디자인 생성부는 상기 제2 선택 정보에 대응하는 모티브 디자인에 확대, 축소, 변형, 복사, 및 분할 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행한 후 상기 적용 제품의 적어도 일부에 배치하는,
    디자인 제공 장치.
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