KR20210119112A - 제품의 공통된 특징을 비교하여 비교 결과를 제공하는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

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Abstract

제품의 공통된 특징을 비교하여 비교 결과를 제공하는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 제품 비교 방법은, 적어도 하나의 이미지로부터 둘 이상의 비교 대상 제품을 인식하는 단계; 상기 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 적어도 하나의 속성을 UI(user interface)로 노출하는 단계; 및 상기 UI를 통해 선택된 속성의 데이터에 대한 비교 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

제품의 공통된 특징을 비교하여 비교 결과를 제공하는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING COMPARISON RESULTS BY COMPARING COMMON FEATURES OF PRODUCTS}
아래의 설명은 제품을 비교하는 기술에 관한 것이다.
상품을 검색할 때 사용하는 방법은 텍스트로 입력된 상품의 정보를 기반으로 속성 별 분류를 통해 사용자에게 보여주는 방식이 일반적이다. 이 방법은 키워드 기반의 이미지 검색 기술로써 상품에 대한 지식이 부족할 경우 모든 분류의 상품을 직접 확인해야 하고, 검색 시 키워드를 정확하게 입력하기가 어려워 상품 검색에 많은 어려움이 따른다.
이에 대한 새로운 방법으로 이미지의 특징 벡터를 기반으로 검색하는 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval) 기술을 사용할 수 있다.
이미지 기반 상품 검색 기술의 일례로, 한국등록특허 제10-2032038호(등록일 2019년 10월 07일)에는 이미지로 묘사된 아이템을 식별하여 아이템에 대한 데이터를 검색하는 기술이 개시되어 있다.
이미지에서 인식된 둘 이상의 제품 간에 동일 속성의 데이터를 비교하여 비교 결과를 해당 이미지 상에 레이블링(labeling)하여 보여줄 수 있다.
이미지에서 인식된 둘 이상의 제품을 비교할 수 있는 공통된 특징들을 UI로 제공하여 UI를 통해 선택된 특징의 비교 결과를 해당 이미지 상에 표기할 수 있다.
컴퓨터 장치에서 실행되는 제품 비교 방법에 있어서, 상기 컴퓨터 장치는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 제품 비교 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 적어도 하나의 이미지로부터 둘 이상의 비교 대상 제품을 인식하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 적어도 하나의 속성을 UI(user interface)로 노출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 UI를 통해 선택된 속성의 데이터에 대한 비교 결과를 제공하는 단계를 포함하는 제품 비교 방법을 제공한다.
일 측면에 따르면, 상기 노출하는 단계는, 상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 노출하는 단계는, 제품 별 메타 데이터가 포함된 제품 데이터베이스로부터 상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 조회하는 단계; 및 상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 노출하는 단계는, 상기 비교 대상 제품에 대한 실시간 검색으로 획득한 제품 상세로부터 메타 데이터를 조회하는 단계; 및 상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 노출하는 단계는, 상기 비교 대상 제품 간에 상기 공통 분류 가능한 속성 각각에 대해 필드 값을 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 이미지 상에 오버레이하여 상기 비교 결과에 따른 레이블을 표기하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 표기하는 단계는, 상기 레이블의 디스플레이 요소를 상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값에 따라 차등하여 표시할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값을 이용하여 상기 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 그래프 형식으로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 인식하는 단계는, 상기 이미지에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 제공하는 단계; 및 상기 제품 정보에 대한 사용자 컨펌이 입력되면 해당 제품을 상기 비교 대상 제품으로 특정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제품 비교 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 비교 대상 제품 간에 OCR(optical character reader)을 통해 상기 이미지에서 추출된 텍스트를 비교하여 비교 결과를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제품 비교 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
컴퓨터 장치에 있어서, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 적어도 하나의 이미지로부터 둘 이상의 비교 대상 제품을 인식하는 제품 인식부; 상기 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 적어도 하나의 속성을 UI로 제공하는 속성 제공부; 및 상기 UI를 통해 선택된 속성의 데이터에 대한 비교 결과에 따라 상기 이미지 상에 레이블을 표기하는 레이블 표기부를 포함하는 컴퓨터 장치를 제공한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 비교 대상 제품의 이미지를 입력하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 비교 대상 제품을 특정하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 필드 정보를 노출하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 제공하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예들은 이미지에 포함된 동일 속성의 제품을 비교하는 기술에 관한 것이다.
본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 이미지에서 인식된 둘 이상의 제품 간에 동일 속성의 데이터를 비교하여 비교 결과를 해당 이미지 상에 레이블링할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 장치들 중 하나를 의미할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 제품 비교 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.
전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기(110)나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.
프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기(110)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.
이하에서는 제품의 공통된 특징을 비교하여 비교 결과를 제공하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
본 실시예에 따른 전자 기기(110)에는 컴퓨터로 구현된 제품 비교 시스템이 구성될 수 있다. 일례로, 제품 비교 시스템은 독립적으로 동작하는 프로그램 형태로 구현되거나, 혹은 특정 어플리케이션의 인-앱(in-app) 형태로 구성되어 상기 특정 어플리케이션 상에서 동작이 가능하도록 구현될 수 있고 경우에 따라 서버(150)와의 연동을 통해 제품 비교 서비스를 제공할 수 있다.
전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션이 제공하는 명령에 기반하여 전자 기기(110)에 구현된 제품 비교 시스템은 도 4에 도시한 제품 비교 방법을 수행할 수 있다.
전자 기기(110)는 도 4에 따른 제품 비교 방법을 수행할 수 있고, 이를 위해 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 구성요소로서 도 3에 도시된 바와 같이, 제품 인식부(310), 속성 제공부(320), 및 레이블 표기부(330)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(212)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(212)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(212)의 구성요소들은 프로세서(212)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.
이러한 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 도 4의 제품 비교 방법이 포함하는 단계들(S410 내지 S430)을 수행하도록 전자 기기(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 메모리(211)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.
여기서, 프로세서(212)의 구성요소들은 전자 기기(110)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령(일례로, 전자 기기(110)에서 구동된 어플리케이션이 제공하는 명령)에 따라 프로세서(212)에 의해 수행되는 프로세서(212)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(110)가 이미지로부터 제품을 인식하도록 상술한 명령에 따라 전자 기기(110)를 제어하는 프로세서(212)의 기능적 표현으로서 제품 인식부(310)가 이용될 수 있다.
프로세서(212)는 전자 기기(110)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(211)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(212)가 이후 설명될 단계들(S410 내지 S430)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계(S410)에서 제품 인식부(310)는 적어도 하나의 입력 이미지로부터 둘 이상의 제품을 인식할 수 있다. 제품 인식부(310)는 AI 기반 카메라 기능이 포함된 어플리케이션을 이용하여 비교 대상 제품이 포함된 이미지를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 제품 인식부(310)는 어플리케이션의 카메라 촬영 기능을 통해 이미지를 입력받거나 혹은 전자 기기(110)와 관련된 이미지 저장 공간(일례로, 메모리(211)와 같은 로컬 저장 공간, 전자 기기(110)와 연동 가능한 인터넷 상의 저장 공간 등)에서 이미지를 불러오기할 수 있다.
일례로, 제품 인식부(310)는 비교하고자 하는 둘 이상의 제품이 하나의 프레임 안에 담긴 이미지를 입력받을 수 있다. 다른 예로, 제품 인식부(310)는 단계를 나누어 각 제품 별로 해당 제품 이미지를 한 장씩 입력받을 수 있다. 예를 들어, 제품 인식부(310)는 '제품 비교 모드'로 진입하는 경우 비교 대상 제품을 하나씩 촬영하거나 저장 공간으로부터 불러오기할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 인식된 제품은 각 제품 별로 분리된 영역으로 표시될 수 있다. 입력되거나 저장 장치로부터 불러온 한 장의 이미지가 둘 이상의 제품을 포함하는 경우, 각 제품을 분리시켜 표시할 수 있다.
본 실시예에서 비교 대상 제품은 이미지 비교 분석을 제공하는 속성의 사물로서 제품 간에 비교가 가능한 공통된 특징을 가지는 사물을 의미할 수 있다. 예를 들어, 비교 대상 제품은 화장품, 와인, 운동화, 휴대폰, 가전제품 등을 포함할 수 있으며, 이들은 예시적인 것일 뿐 상호 간에 비교가 가능한 공통 분류 대상을 모두 포괄할 수 있다. 비교 대상 제품의 세부 카테고리가 다르더라도 용도 등 다른 기준으로 레이블링 가능한 제품 또한 적용 가능하다.
제품 인식부(310)는 딥 러닝(deep learning) 기반의 객체 탐지(object detection) 기술을 바탕으로 입력 이미지를 분석한 후 분석 결과를 이용하여 비교 대상 제품을 특정할 수 있다. 일례로, 제품 인식부(310)는 서버(150)와의 연동을 통해 제품 비교 서비스를 제공하기 위해 사전에 구축된 제품 데이터베이스(일례로, 메모리(221))를 활용하여 입력 이미지에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 제공할 수 있다. 제품 인식부(310)는 입력 이미지를 포함한 제품 정보 요청을 서버(150)로 전달할 수 있고, 이에 서버(150)는 제품 정보 요청에 대한 응답으로 입력 이미지에서 인식된 사물과 매칭되는 제품 정보를 제공할 수 있다. 제품 인식부(310)는 입력 이미지에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 표시할 수 있고, 이때 제품 정보에 대한 사용자 입력을 바탕으로 비교 대상 제품을 특정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이미지를 입력하면 해당 이미지에서 인식된 사물과 매칭되는 제품 정보를 표시함과 아울러 비교하고자 하는 대상이 맞는지에 대한 사용자 컨펌을 요청할 수 있으며, 제품 정보에 대한 사용자 컨펌이 입력되면 해당 제품을 비교 대상 제품으로 특정할 수 있다.
단계(S420)에서 속성 제공부(320)는 단계(S410)에서 인식된 제품 간에 비교 가능한 동일 속성의 필드 정보를 UI(이하, '속성 선택 UI'라 칭함)로 제공할 수 있다. 속성 제공부(320)는 둘 이상의 비교 대상 제품이 특정되는 경우 비교 대상 제품을 공통으로 묶을 수 있는 적어도 하나의 속성을 확인한 후 확인된 속성에 대해 사용자 선택이 가능한 UI를 제공할 수 있다.
속성 제공부(320)는 비교 대상 제품 별로 각 제품의 메타 데이터를 조회할 수 있다. 메타 데이터는 제품의 여러 속성에 대해 설명하는 데이터를 의미하는 것으로, 카테고리나 제품 분류 품목, 용도, 용량, 성분, 제조국, 제조원, 판매원, 제조일, 유통기한 등의 제품 사양은 물론이고, 효능이나 성능과 같은 제품 특징, 제품에 대한 평가 데이터나 각종 태그 등을 포함할 수 있다. 비교 대상 제품 간의 공통 분류 가능한 속성은 메타 데이터를 바탕으로 비교 대상 제품을 공통된 속성으로 묶을 수 있는 기준을 의미할 수 있다. 속성 제공부(320)는 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 메타 데이터 필드가 존재하는지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 비교 대상 제품이 화장품일 때 각 제품의 메타 데이터를 비교하여 수분감을 나타내는 속성 필드와 미백 성능을 나타내는 속성 필드가 공통으로 존재하는 경우 수분감과 미백 성능을 공통 분류 가능한 속성으로 활용할 수 있다. 또한, 속성 제공부(320)는 메타 데이터 필드에 해당하는 필드 값이 있는지, 메타 데이터 필드가 비교 가능한 수치를 가지고 있는지 등을 확인할 수 있다. 일례로, 속성 제공부(320)는 정제된 메타 데이터를 포함한 데이터베이스가 사전에 구축된 경우 해당 데이터베이스를 이용하여 비교 대상 제품의 메타 데이터를 조회할 수 있다. 예를 들어, 제품 별 메타 데이터는 제품 DB에 포함할 수 있다. 다른 예로, 속성 제공부(320)는 비교 대상 제품으로 특정된 제품 정보를 이용한 실시간 검색을 통해 비교 대상 제품의 검색 결과에 포함된 적어도 하나의 제품에 대한 상세 정보로부터 메타 데이터를 조회할 수 있다. 예를 들어, 비교 대상 제품에 대한 검색 결과 중 최상위에 노출된 제품 상세를 추출하여 비교 대상 제품의 메타 데이터를 조회할 수 있다. 정제되어 있지 않은 여러 형태의 제품 상세에서 메타 데이터 필드를 확인할 수 있도록 다양한 상세 표현에 대한 매핑 테이블을 사전에 정의해 놓을 수 있으며, 속성 제공부(320)는 매핑 테이블을 이용하여 실시간 검색을 통해 획득한 제품 상세로부터 비교 대상 제품의 메타 데이터 값을 조회할 수 있다.
속성 제공부(320)는 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 필드 정보를 추출할 수 있고, 필드 정보 각각에 대해 해당 필드 값을 나타내는 수치를 확인할 수 있다. 이때, 속성 제공부(320)는 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 개별 필드 정보를 공통 개념으로 묶어 각각 UI로 제공할 수 있다. 일례로, 속성 제공부(320)는 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 메타 데이터 필드 중 필드 깊이(depth)가 가장 큰 필드 정보 또는 깊이가 큰 순으로 일정 개수의 필드 정보를 추출할 수 있고, 추출된 필드 정보 각각에 대해 필드 값(예를 들어, 수치)을 확인할 수 있다. 다른 예로, 사용자의 요청에 따라 비교되는 필드 깊이가 조정될 수 있다. 이와 같이 비교의 수준을 조절함으로써 제품간 더 세부적이거나 추상적인 비교가 가능하도록 한다.
단계(S430)에서 레이블 표기부(330)는 속성 선택 UI를 통해 특정 필드가 선택되는 경우 선택한 필드 정보의 데이터를 비교하여 비교 결과에 따른 레이블을 입력 이미지 상에 표기할 수 있다. 레이블 표기부(330)는 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 데이터를 비교하여 비교 결과를 입력 이미지 상에 오버레이하되 비교 결과에 따라 입력 이미지 상의 제품에 레이블링하여 보여줄 수 있다. 이때, 비교 결과에 따른 레이블의 크기나 색상 등과 같은 디스플레이 요소를 필드 값을 나타내는 수치에 따라 차등 적용할 수 있다.
다른 예로, 레이블 표기부(330)는 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 그래프 형식으로 제공할 수 있으며, 비교 대상 제품 별 필드 값을 나타내는 수치를 그래프로 작성하여 비교 결과를 표기할 수 있다.
상기에서는 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 메타 데이터 필드를 비교하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제품 간에 비교 가능한 공통된 특징이라면 모두 활용 가능하다. 예를 들어, 프로세서(212)는 OCR(optical character reader)을 통한 문자 인식 결과를 활용할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(212)는 비교 대상 제품 각각에 대하여 입력 이미지에서 OCR을 통해 텍스트를 추출한 후 추출된 텍스트에 포함된 수치를 비교하여 비교 결과에 따른 레이블을 표기할 수 있다. 비교 대상 제품의 메타 데이터 이외에도 OCR을 통해 인식 가능한 제품 자체의 라벨 정보를 비교할 수 있으며, 더 나아가 비교 대상 제품의 메타 데이터와 OCR 인식 결과를 결합하는 것은 물론이고, 제품 상세에 포함된 모든 정보를 제품 비교 데이터로 활용할 수 있다.
또한, 프로세서(212)는 비교 대상 제품의 메타 데이터 필드 또는 OCR 문자 인식 결과에 사전에 정해진 특정 속성에 대해, 예를 들어 사용자가 미리 설정해 놓은 속성이 존재하는 경우 해당 속성이 포함된 제품을 강조하여 표기할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 식별하고자 하는 유해 성분이나 알러지 성분 내지 비선호 성분이 지정된 경우 비교 대상 제품 중 해당 성분이 존재하는 제품에 대해 별도 레이블나 마커를 표기할 수 있다. 또한, 제품에 대한 OCR 문자 인식을 통해 사용자가 식별하고자 하는 유해 성분이나 알러지 성분 내지 비선호 성분을 나타내는 텍스트가 추출된 경우 해당 텍스트를 다른 제품과의 비교 결과와 함께 노출하는 것 또한 가능하다.
서버(150)는 정제된 메타 데이터를 기초로 메타 데이터 필드에 대한 데이터베이스를 사전에 구축할 수 있다. 서버(150)의 프로세서(222)는 입출력 인터페이스(224)를 통해 제품의 분류 및 필드 정보에 대한 입력을 수신하여 제품의 분류 및 필드 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 서버(150)의 프로세서(222)는 네트워크(170)를 통해 수집된 데이터를 분석하여 제품 분류 별 필드명 및 필드 깊이를 결정하고 표 1과 같이 데이터베이스에 저장할 수 있다.
제품 대분류 제품 세부분류 필드명 필드깊이
화장품 크림 보습 1
화장품 크림 수분감 2
화장품 크림 향 유무 1
화장품 향수 타겟 성별 1
화장품 향수 주요 향 1
화장품 향수 베이스노트 2
화장품 향수 탑노트 2
사전 구축된 메타 데이터 필드에 대한 데이터베이스는 메타 데이터 수집 및 정제에 다시 이용될 수 있다. 예를 들어, 제품 인식부(310)를 통해 향수 A와 향수 B가 인식되면, 속성 제공부(320)에서 표 1의 데이터베이스를 참조하여 필드깊이가 '1'인 '타겟 성별'과 '주요 향'을 필드 정보로서 추출할 수 있다. 이때, 두 향수의 '타겟 성별'과 '주요 향'이 동일하면 속성 제공부(320)에서 '필드깊이'가 '2'인 '베이스노트'와 '탑노트'를 '필드정보'로서 추출하고 향수 A와 향수 B의 메타데이터를 이용하여 향수 A와 향수 B에 해당하는 필드 값을 결정할 수 있다. 이때 결정된 필드 값과 연관하여 레이블이 결정될 수 있고 결정된 레이블이 레이블 표기부(330)에 의해 입력 이미지 상에 표기될 수 있다.
도 5 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 제품 비교 서비스를 제공하는 과정을 설명하기 위한 사용자 인터페이스 화면의 예시를 도시한 것이다.
도 5 내지 도 10은 제품 비교 서비스 화면(500)을 나타내고 있으며, 전자 기기(110)의 디스플레이에 표시되는 화면일 수 있다.
도 5를 참조하면, 프로세서(212)는 카메라 촬영 기능을 통해 이미지(501)를 입력받거나 혹은 전자 기기(110)와 관련된 이미지 저장 공간에서 이미지(501)를 불러와 제품 비교 서비스 화면(500)에 표시할 수 있다. 이때, 프로세서(212)는 이미지(501)를 둘 이상의 비교 대상 제품이 하나의 프레임 안에 포착된 이미지로 입력받거나 비교 대상 제품 각각의 개별 이미지로 입력 받을 수 있다.
예를 들어, 사용자는 두 개의 클렌저 제품을 비교하기 위해 두 클렌저 제품을 한 프레임 안에 담아 촬영할 수 있으며, 이때 프로세서(212)는 촬영 이미지를 제품 비교를 위한 이미지(501)로 입력받을 수 있다.
프로세서(212)는 이미지(501)에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 표시하고 제품 정보에 대한 사용자 입력을 바탕으로 비교 대상 제품을 특정할 수 있다.
도 6과 도 7에 도시한 바와 같이, 프로세서(212)는 이미지(501)에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 포함하는 사용자 컨펌 화면(610)(710)을 제공할 수 있다. 이미지(501)에서 제품 하나를 A 브랜드의 '가' 제품으로 인식하고 다른 하나를 B 브랜드의 '나' 제품으로 인식한 경우 인식된 제품이 맞는지 사용자에 의한 컨펌이 가능하도록 해당 제품 정보를 포함하는 사용자 컨펌 화면(610)(710)을 제공할 수 있다. 프로세서(212)는 사용자 컨펌 화면(610)(710)을 통해 인식된 제품에 대한 사용자 컨펌이 입력되면 해당 제품을 비교 대상 제품으로 특정할 수 있다.
실시예에 따라서는 이미지(501)에서 인식된 제품 정보에 대한 사용자 컨펌 화면(610)(710)을 제공하는 과정을 생략할 수 있다. 예를 들어, 제품 인식 정확도가 일정 레벨 이상인 경우 사용자 컨펌 화면(610)(710)을 제공하는 과정을 생략할 수 있다.
프로세서(212)는 비교 대상 제품 별로 메타 데이터를 조회하여 비교 대상 제품 간에 동일 속성의 메타 데이터 필드가 존재하는지와 해당 필드가 비교 가능한 수치를 가지고 있는지를 확인할 수 있다. 이때, 프로세서(212)는 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 동일 속성의 필드 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, '가' 제품과 '나' 제품에 대해 메타 데이터로부터 수분감(또는 촉촉한 정보), 유해 성분 개수(또는 유해 지표), 전체 평점 등 공통된 특징을 가진 속성을 추출할 수 있다. 프로세서(212)는 비교 대상 제품 간에 동일 속성 별로 해당 속성의 필드 값 수치를 확인할 수 있다. 예를 들어, '가' 제품과 '나' 제품의 비교를 위해 수분감('가' 제품-5점, '나' 제품-3점), 유해 성분 개수('가' 제품-2개, '나' 제품-1개), 전체 평점('가' 제품-10점, '나' 제품-5점) 등과 같이 제품 간에 동일 속성의 필드 값 수치를 확인할 수 있다.
도 8을 참조하면, 프로세서(212)는 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 동일 속성의 필드 정보를 이용하여 속성 선택 UI(820)를 제공할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(212)는 공통된 특징을 나타내는 개별 필드 값을 공통 개념으로 묶어 속성 선택 UI(820)로 제공할 수 있다. '가' 제품과 '나' 제품이 메타 데이터 내에 공통적으로 수분감(또는 촉촉한 정보), 유해 성분 개수(또는 유해 지표), 전체 평점의 필드 정보를 가지는 경우 해당 필드 정보를 이용하여 속성 선택 UI(820)를 제공할 수 있다.
도 9를 참조하면, 프로세서(212)는 속성 선택 UI(820)를 통해 특정 속성의 필드가 선택되는 경우 선택된 필드 값 수치를 비교하여 비교 결과에 따른 레이블(930)을 이미지 상에 표기할 수 있다. 속성 선택 UI(820)에서 '유해성분이 적은' UI가 선택되는 경우 '가' 제품과 '나' 제품의 메타 데이터 속성 중 '유해성분'과 관련된 필드 값 수치를 비교하여 유해성분이 가장 적은 제품 상에 레이블(930)을 표기할 수 있다. 또는, 비교 결과에 따른 레이블(930)을 대신하여 비교 대상 제품 별 순위 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, '유해성분'과 관련된 필드 값 수치가 적은 순으로 제품 별 순위를 표시할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(212)는 비교 결과에 따른 레이블(930)을 대신하여 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 그래프 형식으로 제공할 수 있다. 도 10을 참조하면, 프로세서(212)는 속성 선택 UI(820)에서 '유해성분이 적은' UI가 선택되는 경우 '가' 제품과 '나' 제품의 메타 데이터 속성 중 '유해성분'과 관련된 필드 값 수치를 그래프(1040)로 나타낸 비교 결과를 제공할 수 있다.
따라서, 본 실시예들은 둘 이상의 비교 대상 제품에 대하여 제품 간에 비교 가능한 공통된 속성들을 노출하고 사용자가 선택한 속성의 필드 값을 비교한 결과를 레이블링하여 표기할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 이미지에서 인식된 둘 이상의 제품 간에 동일 속성의 데이터를 비교하여 비교 결과를 해당 이미지 상에 레이블링하여 보여줄 수 있다. 그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 이미지에서 인식된 둘 이상의 제품을 비교할 수 있는 공통된 특징들을 UI로 제공하여 UI를 통해 선택된 특징의 비교 결과를 제공할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 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 기술분야에서 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, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 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. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터 장치에서 실행되는 제품 비교 방법에 있어서,
    상기 컴퓨터 장치는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 제품 비교 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 적어도 하나의 이미지로부터 둘 이상의 비교 대상 제품을 인식하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 적어도 하나의 속성을 UI(user interface)로 노출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 UI를 통해 선택된 속성의 데이터에 대한 비교 결과를 제공하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 노출하는 단계는,
    상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 노출하는 단계는,
    제품 별 메타 데이터가 포함된 제품 데이터베이스로부터 상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 조회하는 단계; 및
    상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 노출하는 단계는,
    상기 비교 대상 제품에 대한 실시간 검색으로 획득한 제품 상세로부터 메타 데이터를 조회하는 단계; 및
    상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 노출하는 단계는,
    상기 비교 대상 제품 간에 상기 공통 분류 가능한 속성 각각에 대해 필드 값을 확인하는 단계
    를 더 포함하는 제품 비교 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 이미지 상에 오버레이하여 상기 비교 결과에 따른 레이블을 표기하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 표기하는 단계는,
    상기 레이블의 디스플레이 요소를 상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값에 따라 차등하여 표시하는 것
    을 특징으로 하는 제품 비교 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값을 이용하여 상기 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 그래프 형식으로 제공하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 인식하는 단계는,
    상기 이미지에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 제공하는 단계; 및
    상기 제품 정보에 대한 사용자 컨펌이 입력되면 해당 제품을 상기 비교 대상 제품으로 특정하는 단계
    를 포함하는 제품 비교 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제품 비교 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 비교 대상 제품 간에 OCR(optical character reader)을 통해 상기 이미지에서 추출된 텍스트를 비교하여 비교 결과를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 제품 비교 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 제품 비교 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
  12. 컴퓨터 장치에 있어서,
    메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    적어도 하나의 이미지로부터 둘 이상의 비교 대상 제품을 인식하는 제품 인식부;
    상기 비교 대상 제품 간에 비교 가능한 적어도 하나의 속성을 UI로 제공하는 속성 제공부; 및
    상기 UI를 통해 선택된 속성의 데이터에 대한 비교 결과에 따라 상기 이미지 상에 레이블을 표기하는 레이블 표기부
    를 포함하는 컴퓨터 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 속성 제공부는,
    상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 속성 제공부는,
    제품 별 메타 데이터가 포함된 제품 데이터베이스로부터 상기 비교 대상 제품의 메타 데이터를 조회하고,
    상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 속성 제공부는,
    상기 비교 대상 제품에 대한 실시간 검색으로 획득한 제품 상세로부터 메타 데이터를 조회하고,
    상기 조회된 메타 데이터를 이용하여 상기 비교 대상 제품 간에 공통 분류 가능한 속성을 확인하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  16. 제13항 있어서,
    상기 속성 제공부는,
    상기 비교 대상 제품 간에 상기 공통 분류 가능한 속성 각각에 대해 필드 값을 확인하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 레이블 표기부는,
    상기 레이블의 디스플레이 요소를 상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값에 따라 차등하여 표시하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 선택된 속성에 대한 상기 비교 대상 제품 중 적어도 하나의 필드 값을 이용하여 상기 비교 대상 제품 간의 비교 결과를 그래프 형식으로 제공하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 제품 인식부는,
    상기 이미지에서 인식된 사물 각각에 대하여 해당 사물과 매칭되는 제품 정보를 제공하고,
    상기 제품 정보에 대한 사용자 컨펌이 입력되면 해당 제품을 상기 비교 대상 제품으로 특정하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 비교 대상 제품 간에 OCR을 통해 상기 이미지에서 추출된 텍스트를 비교하여 비교 결과를 제공하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US10776849B2 (en) * 2014-12-04 2020-09-15 Lenovo (Singapore) Pte Ltd Visually identifying products
US20160217157A1 (en) 2015-01-23 2016-07-28 Ebay Inc. Recognition of items depicted in images
US10204136B2 (en) * 2015-10-19 2019-02-12 Ebay Inc. Comparison and visualization system
KR20190005082A (ko) * 2017-07-05 2019-01-15 십일번가 주식회사 증강 현실을 통한 오프라인 상품의 온라인 판매 정보 제공 방법 및 이를 위한 장치
US11270367B2 (en) * 2019-04-19 2022-03-08 Apple Inc. Product comparison techniques using augmented reality

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