KR20220011036A

KR20220011036A - 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법

Info

Publication number: KR20220011036A
Application number: KR1020200089918A
Authority: KR
Inventors: 김석진
Original assignee: 김석진
Priority date: 2020-07-20
Filing date: 2020-07-20
Publication date: 2022-01-27
Also published as: KR102493818B1

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버에 의해 수행되는, 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는 방법에 있어서, 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득하는 단계; 상기 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 상기 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식하는 단계; 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인하는 단계; 미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과, 상기 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역이 확인되면, 상기 확인된 영역의 색상 및 재질을 상기 사용자 취향에 따라 변경하여, 상기 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제2 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법이 제공된다.

Description

사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법{METHOD FOR RECOMMENDING CUSTOMIZABLE INTERIOR}

본 발명은 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득하고, 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식하고, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인하고, 미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 판단 결과, 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역이 확인되면, 확인된 영역의 색상 및 재질을 사용자 취향에 따라 변경하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성하고, 제2 이미지 정보를 사용자 단말로 제공하면서, 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 가구를 구입할 때, 가구를 배치할 공간의 사이즈를 기억하고 그 사이즈를 기반으로 가구를 구입한 후 배치하며, 때때로 배치 위치가 변경되기도 하는데, 이때도 역시 가구를 재배치하려는 공간의 사이즈를 측정하고 이를 기억해야만 한다.

즉, 이사를 하거나 새로운 가구를 구입하는 경우, 기존에 배치되었던 가구의 위치를 변경하는 경우 등 인테리어를 새로 진행하는데 있어, 사용자가 일일이 확인해야 하는 불편함이 있다.

이에, 가상의 공간에 사용자가 선택한 가구를 배치해볼 수 있는 시뮬레이션 서비스가 제공되고 있지만, 사용자가 선택한 가구를 지정된 가상 공간에 배치해볼 수 있을 뿐, 사용자의 실제 주거 공간에 직접 배치해보는 기능을 제공하지 못하는 한계가 있다.

따라서, 사용자의 실제 주거 공간 내에서 인테리어를 변경시켜 이를 확인할 뿐만 아니라, 사용자 취향을 반영하여 인테리어를 추천하고자 하는 서비스의 요구가 증대되고 있다.

본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득하고, 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식하고, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인하고, 미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 판단 결과, 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역이 확인되면, 확인된 영역의 색상 및 재질을 사용자 취향에 따라 변경하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성하고, 제2 이미지 정보를 사용자 단말로 제공하면서, 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 방법을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버에 의해 수행되는, 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는 방법에 있어서, 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득하는 단계; 상기 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 상기 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식하는 단계; 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인하는 단계; 미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과, 상기 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역이 확인되면, 상기 확인된 영역의 색상 및 재질을 상기 사용자 취향에 따라 변경하여, 상기 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제2 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법이 제공된다.

상기 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법은, 상기 바닥 영역에 카펫이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 카펫의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 상기 벽 영역에 커튼이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 커튼의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 상기 천장 영역에 조명이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 조명의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과, 상기 사용자 취향과 매칭되지 않는 카펫, 커튼 및 조명 중 적어도 하나가 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 카펫, 커튼 및 조명의 모양을 상기 사용자 취향에 따라 변경하여, 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향에 따라 변경된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법은, 상기 바닥 영역에 카펫이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 그룹화된 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 카펫을 확인하고, 상기 확인된 카펫의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 상기 벽 영역에 커튼이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 커튼을 확인하고, 상기 확인된 커튼의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 상기 천장 영역에 조명이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 조명을 확인하고, 상기 확인된 조명의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 추가된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법은, 상기 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 상기 주거 공간 내에 배치되어 있는 가구를 인식하는 단계; 상기 가구의 색상 및 재질과 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 기초로, 상기 주거 공간에 배치되기 적합한 인테리어 소품을 선정하는 단계; 상기 주거 공간 내에 상기 인테리어 소품이 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 잔여 공간 상에 상기 인테리어 소품의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 인테리어 소품에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 취향을 반영하여 인테리어를 추천하고, 추천된 인테리어를 사용자의 실제 주거 공간의 이미지 상에서 변경시켜 이를 확인하도록 함으로써, 사용자 흥미를 증대시킬 수 있다.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인테리어 추천 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔여 공간에 배치가 가능한 가구를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구를 통해 추가될 가구를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구를 통해 추가될 가구를 추천하는데 있어, 가구의 배치 위치를 재설정하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구의 위치 변경을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구의 위치 변경을 추천하는데 있어, 가구의 교체에 대해 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 10은 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는데 있어, 사용자 취향에 따라 카펫, 커튼 및 조명을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 11은 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는데 있어, 주거 공간에 어울리는 인테리어 소품을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 기초로, 제2 이미지 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인테리어 추천 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 서버(100) 및 사용자 단말(200)을 포함하며, 서버(100)와 사용자 단말(200)을 상호 연결하는 통신망(300)을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)는 사용자 단말(200)에 탑재된 애플리케이션을 통해 인테리어 추천 서비스를 제공할 수 있다.

사용자 단말(200)은 서버(100)로부터 사용자 취향 정보, 라이프 스타일 정보 등 사용자와 관련된 다양한 정보를 등록할 수 있는 사용자 인터페이스를 수신할 수 있으며, 사용자 단말(200)에 포함된 카메라 모듈을 이용하여 사용자의 주거 공간을 촬영하고, 촬영을 통해 생성된 이미지 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다.

서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 주거 공간의 이미지 정보를 수신하여 획득하고, 획득된 이미지 정보를 분석하여, 주거 공간에 어울리는 인테리어를 추천할 수 있다.

인테리어 추천 서비스를 제공하기 위해 사용되는 애플리케이션은 사용자 단말(200)에 내장된 애플리케이션이거나, 애플리케이션 배포 서버로부터 다운로드되어 사용자 단말(200)에 설치된 애플리케이션일 수 있다.

사용자 단말(200)은 유무선 통신 환경에서 애플리케이션을 이용할 수 있는 통신 단말기를 의미할 수 있으며, 예를 들면, 휴대용 단말기일 수 있다. 사용자 단말(200)은 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스(예를 들면, PDA, 이메일 클라이언트 등), 핸드폰의 임의의 형태, 또는 다른 종류의 컴퓨팅 또는 커뮤니케이션 플랫폼의 임의의 형태를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 바와 같이 애플리케이션을 탑재할 수 있는 단말에 대해서 제한 없이 차용될 수 있다.

한편, 통신망(300)은 서버(100)와 사용자 단말(200)을 연결하는 역할을 수행한다. 즉, 통신망(300)은 사용자 단말(200)이 서버(100)에 접속한 후 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 통신망을 의미한다. 통신망(300)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)의 구성을 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130) 및 데이터베이스(140)를 포함한다.

통신 모듈(110)은 통신망(300)과 연동하여 서버(100)와 사용자 단말(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 나아가, 통신 모듈(110)은 사용자 단말(200)로부터 데이터 요청을 수신하고, 이에 대한 응답으로서 데이터를 송신하는 역할을 수행할 수 있다.

통신 모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.

메모리(120)는 인테리어 추천 서비스를 제공하는 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(120)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(130)는 일종의 중앙처리장치로서 인테리어 추천 서비스를 제공하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 4 내지 도 11을 참조하여 후술하기로 한다.

여기서, 프로세서(130)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는 사용자 단말(200)로부터 수신된 사용자 취향 정보, 사용자 라이프 스타일 정보 등 사용자와 관련된 정보들이 저장될 수 있으며, 가구, 카펫, 커튼, 조명, 소품 등 인테리어와 관련된 정보들이 저장될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)의 구성을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)은 통신 모듈(210), 메모리(220), 프로세서(230), 디스플레이 모듈(240) 및 카메라 모듈(250)을 포함한다.

통신 모듈(210), 메모리(220) 및 프로세서(230)에 대한 설명에 있어, 도 2를 참조하여 상술한 통신 모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)에 대한 설명과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

상세히, 통신 모듈(210)은 통신망(300)과 연동하여 서버(100)와 사용자 단말(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 나아가, 통신 모듈(210)은 서버(100)로 데이터 요청을 송신하고, 이에 대한 응답으로 데이터를 수신하는 역할을 수행할 수 있다.

메모리(220)는 인테리어 추천 서비스를 제공하는 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(230)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 이 때, 메모리(120) 및 메모리(220)에 기록되는 인테리어 추천 서비스를 제공하는 방법을 수행하기 위한 프로그램은 단말용 및 서버용으로 상이한 것일 수 있다.

프로세서(230)는 일종의 중앙처리장치로서 인테리어 추천 서비스를 제공하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(230)는 자체적으로 인테리어 추천 서비스를 제공하는 과정을 수행할 수 있지만, 바람직하게는, 서버(100)를 통해 인테리어 추천 서비스를 제공하는 과정을 수행할 수 있다.

디스플레이 모듈(240)은 인테리어 추천 서비스를 제공하는 방법을 위한 애플리케이션 실행 화면을 표시하는 기능을 수행하며, 애플리케이션을 통해 가구, 카펫, 커튼, 조명, 소품 등 인테리어와 관련하여 사용자 취향과 맞는 제품들이 추천되면, 이를 표시하는 기능을 수행할 수 있다.

카메라 모듈(250)은 사용자의 주거 공간을 촬영하기 위한 장치로, 주거 공간 내의 영역에 대한 이미지 정보, 영상 정보 등을 생성하는 기능을 가진다.

일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(250)은 깊이 카메라로 구현되어, 주거 공간을 촬영한 이미지 정보가 3차원 모델로 생성될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔여 공간에 배치가 가능한 가구를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 집에 포함된 다양한 공간 중 방, 거실, 화장실 등 어느 하나의 공간이 사용자 단말(200)을 통해 촬영되면, 해당 공간을 촬영한 이미지 정보를 주거 공간의 제1 이미지 정보로 획득할 수 있다.

S402 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S403 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간의 크기를 산출할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 주거 공간의 바닥, 벽 및 천장 영역을 인식할 수 있으며, 인식된 바닥, 벽 및 천장 영역 각각에 대한 크기를 산출하여, 주거 공간의 크기를 산출할 수 있다.

또한, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 주거 공간의 크기 값을 수신하여, 수신된 값을 주거 공간의 크기로 설정할 수 있다.

또한, 서버(100)는 사용자 주소를 기초로, 사용자 주소에 대응하는 설계도를 획득할 수 있으며, 주거 공간의 종류로 방, 거실, 화장실 등 어느 하나의 공간이 선택되면, 선택된 공간의 크기를 설계도 상에서 확인하여, 주거 공간의 크기를 산출할 수 있다.

S404 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간 내에 어떠한 가구들이 배치되어 있는지 여부를 확인할 수 있으며, 주거 공간 내에 배치되어 있는 제1 가구를 인식할 수 있다.

S405 단계에서, 서버(100)는 주거 공간 내에 배치되어 있는 제1 가구의 크기를 산출할 수 있다.

S406 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 크기에서 제1 가구의 크기를 차감하여 제1 잔여 공간의 크기를 산출할 수 있다,

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간 내에서 제1 가구만 인식된 경우, 주거 공간의 크기에서 제1 가구의 크기를 차감하여, 제1 잔여 공간의 크기를 산출할 수 있으며, 주거 공간 내에서 제1 가구 및 제2 가구가 인식된 경우, 주거 공간의 크기에서 제1 가구의 크기 및 제2 가구의 크기를 합산한 값을 차감하여, 제1 잔여 공간의 크기를 산출할 수 있다.

즉, 서버(100)는 주거 공간 내에서 가구 이외의 영역을 남는 공간으로 인식하여, 제1 잔여 공간의 크기를 산출할 수 있다.

S407 단계에서, 서버(100)는 제1 잔여 공간의 크기를 기초로, 제1 잔여 공간에 배치가 가능한 제2 가구를 선정할 수 있다.

즉, 서버(100)는 제1 잔여 공간에 배치될 수 있도록. 제1 잔여 공간 보다 크기가 더 작은 가구를 제2 가구로 선정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 가구를 선정하는데 있어, 서버(100)는 주거 공간의 타입이 선택되면, 선택된 타입에 따라 주거 공간에 필요한 필수 가구 목록을 생성할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간의 타입이 거실로 선택되면, 거실 타입에 따라 거실 공간에 필요한 소파, 의자, 식탁 등을 포함하는 목록을 생성하여, 해당 목록을 거실 공간에 필요한 필수 가구 목록으로 설정할 수 있다.

서버(100)는 필수 가구 목록에 포함된 가구 별로 미리 등록된 사용자 취향 정보에 기초하여 사용자 선호도를 산출할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 필수 가구 목록에 포함된 소파, 의자, 식탁 등 각각의 가구 별로 사용자 선호도를 산출할 수 있으며, 사용자 취향 정보, 사용자 라이프 스타일 정보, 사용자 관심 정보, 사용자 생활습관 정보 등을 이용하여 사용자 선호도를 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 취향 정보는 사용자가 좋아하는 색상, 모양, 패턴, 재질 등과 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 사용자 라이프 스타일 정보는 사용자의 취미, 가족 수, 결혼 여부, 가족 중 애기가 있는지 여부 등과 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 사용자 관심 정보는 사용자가 관심있어서 등록한 다른 사용자의 계정, 인테리어 웹 사이트, 브랜드 등과 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 사용자 생활습관 정보는 자주 사용하는 제품, 출퇴근 시간, 집에 머무르는 시간, 수면 시간 등과 관련된 정보를 포함할 수 있다.

서버(100)는 필수 가구 목록에서 제1 가구와 중복되지 않으면서 사용자 선호도의 점수가 가장 높은 가구를 제2 가구로 선정할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 주거 공간 내에서 제1 가구로 소파가 인식되었는데, 주거 공간의 타입이 거실로 선택되고, 거실 공간에 필요한 소파, 의자, 식탁 각각에 대한 사용자 선호도의 점수가 산출되면, 소파를 제외한 나머지 가구 중 선호도의 점수가 가장 높은 가구인 의자를 제2 가구로 선정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 가구를 선정하는데 있어, 서버(100)는 최소 확보 공간의 크기를 미리 설정하여 등록한 상태에서, 제1 잔여 공간의 크기에서 최소 확보 공간의 크기를 차감하여 제2 잔여 공간의 크기를 산출할 수 있으며, 제2 잔여 공간의 크기를 기초로, 제2 잔여 공간에 배치가 가능한 제2 가구를 선정할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 설정에 따라 최소 확보 공간의 크기가 넓게 설정되면, 제2 잔여 공간의 크기가 줄어들어, 제2 잔여 공간에 배치가 가능한 제2 가구는 소형 가구만 선정될 수 있으며, 가구가 배치되지 않는 공백 영역은 넓게 설정될 수 있다.

S408 단계에서, 서버(100)는 제2 가구에 대한 추천 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

즉 서버(100)는 제1 잔여 공간에 배치가 가능한 가구로 제2 가구를 선정하여, 제2 가구에 대한 추천 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

S409 단계에서, 서버(100)는 제1 잔여 공간 내에서 제2 가구가 배치될 위치가 선택되면, 제2 가구의 배치 위치에 제2 가구의 가상 객체를 추가하여 합성한 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 제2 가구에 대한 추천을 통해 사용자의 주거 공간 내에서 제2 가구의 배치 위치가 선택되면, 제2 가구의 배치 위치에 제2 가구가 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S410 단계에서, 서버(100)는 주거 공간에 제2 가구가 배치된 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 제1 이미지 정보를 기초로, 잔여 공간에 배치가 가능한 제2 가구를 선정하여 추천하고, 제2 가구가 표시되도록 추가하여 제2 이미지 정보를 생성하고, 잔여 공간에 제2 가구가 배치된 것을 미리 확인할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해, 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구를 통해 추가될 가구를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 5를 설명하는데 있어, 도 4를 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S502 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하고, 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해 주거 공간 내에 배치되어 있는 제1 가구를 인식할 수 있으며, 인식된 제1 가구의 종류를 확인할 수 있다.

S503 단계에서, 서버(100)는 제1 가구의 종류를 통해 제1 가구와 연계하여 사용되는 관련 가구 목록을 생성할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구의 종류가 소파로 확인되면, 소파와 연계하여 사용되는 의자, 식탁 등의 가구를 포함하는 소파 관련 가구 목록을 생성할 수 있다.

S504 단계에서, 서버(100)는 관련 가구 목록에 포함된 가구 별로 미리 등록된 사용자 취향 정보에 기초하여 사용자 선호도를 산출할 수 있다

서버(100)는 관련 가구 목록에 포함된 가구 별로 사용자 선호도를 산출하는데 있어, 사용자 취향 정보, 사용자 라이프 스타일 정보, 사용자 관심 정보, 사용자 생활습관 정보 등을 이용하여 사용자 선호도를 산출할 수 있다.

S505 단계에서, 서버(100)는 관련 가구 목록에서 제1 가구와 중복되지 않으면서 사용자 선호도의 점수가 가장 높은 제2 가구를 선정할 수 있다.

S506 단계에서, 서버(100)는 제2 가구에 대한 추천 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 가구에 대한 추천 정보를 제공하는데 있어, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 제1 가구의 주변에 비어있는 공백 공간을 확인할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간에 배치된 제1 가구의 좌측 영역 또는 우측 영역에 공백 공간이 있는지 여부를 확인하고, 공백 공간의 크기를 산출할 수 있다.

서버(100)는 공백 공간의 크기가 제2 가구의 크기 보다 큰 것으로 확인되면, 제1 가구의 주변에 제2 가구의 배치가 가능한 것으로 판단하여, 제2 가구에 대한 추천 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

예를 들어, 제1 가구가 식탁이고, 제2 가구가 의자인 경우, 서버(100)는 식탁 옆에 공백 공간의 크기가 의자 크기 보다 큰지 여부를 확인하여, 의자의 배치가 가능한 것으로 판단되면, 의자에 대한 추천 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

서버(100)는 공백 공간의 크기가 제2 가구의 크기 보다 작은 것으로 확인되면, 제2 가구의 배치가 공간 부족으로 인해 불가능하다는 것을 알려주는 경고 메시지를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

S507 단계에서, 서버(100)는 공백 공간 내에서 제2 가구가 배치될 위치가 선택되면, 선택된 제2 가구의 배치 위치에 제2 가구의 가상 객체를 추가하여 합성한 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 제2 가구에 대한 추천을 통해 제1 가구의 주변의 공백 공간 내에서 제2 가구의 배치 위치가 선택되면, 제2 가구의 배치 위치에 제2 가구가 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S508 단계에서, 서버(100)는 주거 공간에 제2 가구가 배치된 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 제1 이미지 정보를 기초로, 기존에 배치된 제1 가구를 통해 추가로 배치가 가능한 제2 가구를 선정하여 추천하고, 제2 가구가 표시되도록 추가하여 제2 이미지 정보를 생성하고, 주거 공간에 제1 가구와 함께 제2 가구가 배치된 것을 미리 확인할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해, 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구를 통해 추가될 가구를 추천하는데 있어, 가구의 배치 위치를 재설정하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 6을 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 5를 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 6을 참조하면, 주거 공간에 제2 가구가 배치된 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공한 후, S601 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제2 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S602 단계에서, 서버(100)는 제2 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간 내에 배치되어 있는 가구별 배치 위치를 확인할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간 내에서 제1 가구의 배치 위치, 제2 가구의 배치 위치 등을 확인할 수 있다.

S603 단계에서, 서버(100)는 주거 공간 내에서 확인된 가구별로 종류를 확인하고, 미리 등록된 사용자 생활습관 정보를 기초로, 제1 가구의 종류에 따라 제1 가구의 사용 빈도를 산출하고, 제2 가구의 종류에 따라 제2 가구의 사용 빈도를 산출할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구가 소파로 확인되면, 사용자 생활습관을 통해 소파의 사용 빈도를 산출하고, 제2 가구가 식탁으로 확인되면, 사용자 생활습관을 통해 식탁의 사용 빈도를 산출할 수 있다.

S604 단계에서, 서버(100)는 제1 가구의 배치 위치, 제2 가구의 배치 위치, 제1 가구의 사용 빈도 및 제2 가구의 사용 빈도를 기초로, 사용자 동선 패턴을 예측할 수 있다.

즉, 서버(100)는 주거 공간 내에서 특정 영역에 배치된 제1 가구를 얼마나 많이 사용하고, 제1 가구가 배치된 영역 이외의 영역에 배치된 제2 가구를 얼마나 많이 사용하는지를 예측하여, 이를 통해, 사용자 동선 패턴을 예측할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구의 사용 빈도가 높고, 제2 가구의 사용 빈도가 낮은 것으로 확인되면, 제1 가구만 사용하는 동선, 제1 가구 사용 이후 제2 가구를 사용하는 동선, 제1 가구 사용 이후 제2 가구를 사용하고 다시 제1 가구를 사용하는 동선 등을 이용하여, 사용자 동선 패턴을 예측할 수 있다.

S605 단계에서, 서버(100)는 사용자 동선 패턴을 분석하여, 주거 공간 내에 있는 가구에 대한 배치 위치의 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구가 방 안쪽에 배치되어 있는데, 제1 가구의 사용 빈도가 높아 제1 가구를 사용하기 위해 방 안쪽까지 이동하는 동선이 많은 것으로 확인되면, 제1 가구에 대한 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 서버(100)는 제2 가구가 출입문 쪽에 배치되어 있는데, 제2 가구의 사용 빈도가 낮아 제2 가구를 사용하지 않고 지나가는 이동 동선이 많은 것으로 확인되면, 제2 가구에 대한 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

S605 단계에서의 판단 결과, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나에 대한 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단되면, S606 단계에서, 서버(100)는 사용자 동선 패턴이 최적화되도록 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 재설정할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구가 방 안쪽에 배치되어 있는데, 제1 가구의 사용 빈도가 높아 제1 가구를 사용하기 위해 방 안쪽까지 이동하는 동선이 많은 것으로 확인되면, 제1 가구의 배치 위치를 출입문 쪽으로 변경하여 재설정할 수 있다.

또한, 서버(100)는 제2 가구가 출입문 쪽에 배치되어 있는데, 제2 가구의 사용 빈도가 낮아 제2 가구를 사용하지 않고 지나가는 이동 동선이 많은 것으로 확인되면, 제2 가구의 배치 위치를 방 안쪽으로 변경하여 재설정할 수 있다.

S605 단계에서의 판단 결과, 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치의 변경이 필요하지 않은 것으로 판단되면, S601 단계로 되돌아가, 서버(100)는 주거 공간의 제2 이미지 정보를 다시 획득하여 분석할 수 있다.

S607 단계에서, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 재설정하여, 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자의 주거 공간 내에서 사용자의 동선 패턴이 최적화되도록 배치 위치가 재설정된 제1 가구 및 제2 가구가 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S608 단계에서, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치가 재설정된 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 제1 이미지 정보를 기초로, 기존에 배치된 제1 가구를 통해 추가로 배치가 가능한 제2 가구를 선정하여 추천하고, 제2 가구가 표시되도록 추가하여 제2 이미지 정보를 생성한 후, 제2 이미지 정보를 기초로, 제1 가구 및 제2 가구의 배치 위치가 최적의 위치인지 확인하여, 최적의 위치로 변경하여 추천하고, 배치 위치가 재설정된 가구들이 새로 표시되도록 추가하여 제3 이미지 정보를 생성하고, 주거 공간에서 제1 가구 및 제2 가구의 배치 위치가 변경된 것을 미리 확인할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해, 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구의 위치 변경을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 7을 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 6을 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S702 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S703 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간 내에 배치되어 있는 복수의 가구를 인식할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 주거 공간 내에 배치되어 있는 제1 가구 및 제2 가구를 인식할 수 있다.

S704 단계에서, 서버(100)는 주거 공간 내에서 제1 가구의 배치 위치 및 제2 가구의 배치 위치를 확인할 수 있다.

S705 단계에서, 서버(100)는 제1 가구의 배치 위치 및 제2 가구의 배치 위치를 기초로, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나에 대한 배치 위치의 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 배치 위치의 변경에 대한 필요 여부를 판단하는데 있어, 서버(100)는 미리 등록된 사용자 생활습관 정보를 기초로, 제1 가구의 종류에 따라 제1 가구의 사용 빈도를 산출하고, 제2 가구의 종류에 따라 제2 가구의 사용 빈도를 산출할 수 있다.

서버(100)는 제1 가구의 배치 위치, 제2 가구의 배치 위치, 제1 가구의 사용 빈도 및 제2 가구의 사용 빈도를 기초로, 사용자 동선 패턴을 예측할 수 있다.

서버(100)는 사용자 동선 패턴을 분석하여, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나에 대한 배치 위치의 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 배치 위치의 변경에 대한 필요 여부를 판단하는데 있어, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구를 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴을 분석할 수 있다.

예를 들어, 가구를 사용하는 사용자 별로 그룹화되어 있을 수 있으며, 특히, 복수의 가구를 함께 사용하는 사용자들이 그룹화되어 있을 수 있다. 이때, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구를 함께 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴을 분석할 수 있다.

서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구를 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴을 분석한 결과, 제1 가구의 사용 이후 제2 가구가 사용된 횟수가 기준 횟수 이상으로 확인되면, 제1 가구의 배치 위치와 제2 가구의 배치 위치 간의 이격 거리를 산출할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구의 사용 이후 제2 가구가 사용된 횟수가 20번이고, 기준 횟수가 10회로 설정되어 있으면, 제1 가구의 사용 이후 제2 가구가 사용된 횟수가 기준 횟수 이상이기 때문에, 제1 가구와 제2 가구를 이어서 사용할 가능성이 큰 것으로 판단하여, 제1 가구의 인접한 영역에 제2 가구를 배치시키기 위해, 제1 가구의 배치 위치와 제2 가구의 배치 위치 간의 이격 거리를 산출할 수 있다.

서버(100)는 제1 가구의 배치 위치와 제2 가구의 배치 위치 간의 이격 거리를 기준 거리와 비교하여, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나에 대한 배치 위치의 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구와 제2 가구를 이어서 사용할 가능성이 큰 것으로 판단되었는데, 제1 가구와 제2 가구가 기준 거리 보다 더 멀리 떨어져 배치되어 위치하고 있는 것으로 확인되면, 기준 거리 내에 제1 가구 및 제2 가구가 모두 배치되도록, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나의 배치 위치를 재설정할 수 있다.

S705 단계에서의 판단 결과, 제1 가구 및 제2 가구 중 적어도 하나에 대한 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단되면, S706 단계에서, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 주거 공간 내에서 최적화되도록 재설정할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 인테리어를 위한 레퍼런스 정보를 외부 장치로부터 획득할 수 있으며, 해당 정보를 통해, 소파가 벽에 맞닿아 배치되어 위치하고, 소파 앞에 탁자가 배치되어 위치하는 것이 주거 공간 내에서 사용자 편의를 위한 최적의 위치인 것을 파악할 수 있다. 이때, 서버(100)는 소파가 벽과 떨어져 배치되어 위치하고, 탁자가 소파 앞에 배치되어 위치하고 있는 경우, 소파를 벽에 맞닿아 배치되도록 위치를 재설성하고, 소파 앞에 탁자가 배치되도록 위치를 재설정할 수 있다.

서버(100)는 배치 위치가 최적화되도록 가구의 배치 위치를 재설정하는데 있어, 사용자 취향 정보, 사용자 라이프 스타일 정보, 사용자 관심 정보, 사용자 생활습관 정보 등을 이용하여 사용자 맞춤형으로 가구의 배치 위치를 재설정할 수 있다.

S705 단계에서의 판단 결과, 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치의 변경이 필요하지 않은 것으로 판단되면, S701 단계로 되돌아가, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 다기 획득하여 분석할 수 있다.

S707 단계에서, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 재설정하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 이미지 정보를 생성하는데 있어, 서버(100)는 가구 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 동선 패턴이 최적화되도록 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 재설정하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 이미지 정보를 생성하는데 있어, 서버(100)는 가구 배치 위치의 변경이 필요한 것으로 판단되면, 기준 거리 내에 제1 가구 및 제2 가구가 배치되도록, 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치를 재설정하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자의 주거 공간 내에서 가구의 배치가 최적화되도록 배치 위치가 재설정된 제1 가구 및 제2 가구가 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S708 단계에서, 서버(100)는 제1 가구 및 제2 가구에 대한 배치 위치가 재설정된 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

서버(100)는 제2 이미지 정보를 제공하면서, 주거 공간 내에 배치된 가구의 위치 변경에 대한 추천 메시지를 추가로 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 제1 이미지 정보를 기초로, 제1 가구 및 제2 가구의 배치 위치가 최적의 위치인지 확인하여, 최적의 위치로 변경하여 추천하고, 배치 위치가 재설정된 가구들이 새로 표시되도록 추가하여 제2 이미지 정보를 생성하고, 주거 공간에서 제1 가구 및 제2 가구의 배치 위치가 변경된 것을 미리 확인할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해, 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 가구의 위치 변경에 대한 추천 메시지도 추가로 제공할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기존에 배치된 가구의 위치 변경을 추천하는데 있어, 가구의 교체에 대해 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 8을 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 7을 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S802 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S803 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간 내에 배치되어 있는 제1 가구 및 제2 가구를 인식할 수 있다.

S804 단계에서, 서버(100)는 제1 가구의 종류를 통해 제1 가구와 연계하여 사용되는 제3 가구를 선정할 수 있다.

예를 들어, 제1 가구의 종류가 소파로 확인되면, 서버(100)는 소파와 연계하여 사용되는 탁자를 제3 가구로 선정할 수 있다.

S805 단계에서, 서버(100)는 제1 가구, 제2 가구 및 제3 가구를 함께 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴을 분석할 수 있다.

예를 들어, 가구를 사용하는 사용자 별로 그룹화되어 있을 수 있으며, 특히, 복수의 가구를 함께 사용하는 사용자들이 그룹화되어 있을 수 있다. 이때, 서버(100)는 제1 가구, 제2 가구 및 제3 가구를 함께 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴을 분석할 수 있다.

S806 단계에서, 서버(100)는 제1 가구, 제2 가구 및 제3 가구를 함께 사용하는 사용자 그룹의 사용 패턴의 분석 결과를 통해, 제3 가구의 배치가 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 제1 가구의 사용 이후 제3 가구가 사용된 횟수와 제1 가구의 사용 이후 제2 가구가 사용된 횟수를 비교하여, 제3 가구의 배치가 필요한지 여부를 판단할 수 있으며, 제1 가구의 사용 이후 제3 가구가 사용된 횟수가 제1 가구의 사용 이후 제2 가구가 사용된 횟수 보다 많은 것으로 확인되면, 주거 공간 내에 제3 가구의 배치가 필요한 것으로 판단할 수 있다.

즉, 서버(100)는 주거 공간 내에 이미 배치되어 있는 제2 가구 보다 배치되어 있지 않은 제3 가구가 더 많이 사용될 것으로 예측되면, 제3 가구의 배치가 필요한 것으로 판단할 수 있다.

S806 단계에서의 판단 결과, 제3 가구의 배치가 필요한 것으로 판단되면, S807 단계에서, 서버(100)는 주거 공간 내에 제3 가구가 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S806 단계에서의 판단 결과, 제3 가구의 배치가 필요하지 않은 것으로 판단되면, S801 단계로 되돌아가, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 다시 획득하여 분석할 수 있다.

S807 단계에서의 판단 결과, 주거 공간 내에 제3 가구가 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 있는 것으로 확인되면, S808 단계에서, 서버(100)는 잔여 공간 내에 제3 가구의 가상 객체를 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S807 단계에서의 판단 결과, 주거 공간 내에 제3 가구가 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 없는 것으로 확인되면, S809 단계에서, 서버(100)는 제2 가구의 배치 위치에 제3 가구의 가상 객체를 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자의 주거 공간 내에서 제3 가구를 잔여 공간 내에 새로 배치하거나, 제2 가구를 대신하여 제3 가구를 배치하여, 배치된 제3 가구가 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S810 단계에서, 서버(100)는 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 잔여 공간 내에 제3 가구가 새로 배치된 경우, 주거 공간 내에 배치된 제3 가구의 추가에 대한 추천 메시지를 사용자 단말(200)로 추가로 제공할 수 있으며, 제2 가구를 대신하여 제3 가구를 배치한 경우, 주거 공간 내에 배치된 가구의 교체에 대한 추천 메시지를 사용자 단말(200)로 추가로 제공할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 9를 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 8을 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 9를 참조하면, 먼저, S901 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S902 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S903 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식할 수 있다.

S904 단계에서, 서버(100)는 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인할 수 있다.

S905 단계에서, 서버(100)는 미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단할 수 있다.

S905 단계에서의 판단 결과, 각각의 영역이 사용자 취향과 매칭된 것으로 판단되면, S901 단계로 되돌아가, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 다시 획득하여 분석할 수 있다.

S905 단계에서의 판단 결과, 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 중 일부 영역이 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되면, S906 단계에서, 서버(100)는 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역을 확인하여, 해당 영역의 색상 및 재질을 사용자 취향에 따라 변경할 수 있다.

예를 들어, 바닥 영역의 색상이 흰색으로 확인되고, 사용자 취향이 회색으로 확인되면, 서버(100)는 바닥 영역의 색상을 흰색에서 회색으로 변경할 수 있다.

S907 단계에서, 서버(100)는 사용자 취향에 따라 색상 및 재질이 변경된 것을 반영하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

즉, 서버(100)는 사용자 취향에 따라 색상 및 재질을 변경하여, 변경된 영역이 증강현실로 표시되도록 합성하여, 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S908 단계에서, 서버(100)는 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공할 수 있다.

예를 들어, 사용자 취향에 따라 바닥 영역이 변경된 경우, 서버(100)는 바닥 영역이 변경된 제2 이미지 정보를 제공하면서, 바닥 장판에 대한 추천 메시지를 추가로 제공할 수 있다.

도 10은 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는데 있어, 사용자 취향에 따라 카펫, 커튼 및 조명을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 10을 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 9를 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 10을 참조하면, 먼저, S1001 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S1002 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S1003 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간을 영역별로 인식할 수 있으며, 예를 들어, 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식할 수 있다.

S1004 단계에서, 서버(100)는 바닥 영역에 카펫이 있는지 여부를 확인하고, 벽 영역에 커튼이 있는지 여부를 확인하고, 천장 영역에 조명이 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S1004 단계의 판단 결과, 카펫, 커튼, 조명이 있는 것으로 확인되면, S1005 단계에서, 서버(100)는 카펫, 커튼, 조명이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 바닥 영역에 카펫이 있는 것으로 확인되면, 확인된 카펫의 색상 및 모양이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 벽 영역에 커튼이 있는 것으로 확인되면, 확인된 커튼의 색상 및 모양이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 천장 영역에 조명이 있는 것으로 확인되면, 확인된 조명의 색상 및 모양이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 확인할 수 있다.

S1005 단계의 판단 결과, 카펫, 커튼, 조명이 사용자 취향과 매칭된 것으로 판단되면, S1001 단계로 되돌아가, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 다시 획득하여 분석할 수 있다.

S1005 단계의 판단 결과, 사용자 취향과 매칭되지 않는 카펫, 커튼 및 조명 중 적어도 하나가 있는 것으로 확인되면, S1006 단계에서, 서버(100)는 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 확인된 카펫, 커튼 및 조명의 모양을 사용자 취향에 따라 변경하여, 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S1004 단계의 판단 결과, 카펫, 커튼, 조명이 있지 않은 것으로 확인되면, S1007 단계에서, 서버(100)는 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 그룹화된 사용자 그룹을 확인할 수 있다.

예를 들어, 사용자 취향 정보, 사용자 라이프 스타일 정보, 사용자 관심 정보, 사용자 생활습관 정보 등을 이용하여 다수의 사용자들이 그룹화될 수 있으며, 서버(100)는 사용자가 속해 있는 사용자 그룹을 확인할 수 있다.

S1008 단계에서, 서버(100)는 사용자가 속해 있는 사용자 그룹에서 다른 사용자들이 사용하는 카펫, 커튼 및 조명을 확인할 수 있다. 이때, 서버(100)는 사용자 그룹에서 많은 사용자들이 사용하는 카펫, 커튼 및 조명을 선별하여 확인할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 바닥 영역에 카펫이 있지 않은 것으로 확인되면, 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 그룹화된 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 카펫을 확인하고, 벽 영역에 커튼이 있지 않은 것으로 확인되면, 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 커튼을 확인하고, 천장 영역에 조명이 있지 않은 것으로 확인되면, 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 조명을 확인할 수 있다.

S1009 단계에서, 서버(100)는 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 카펫, 커튼 및 조명의 추가를 통해 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 카펫의 가상 객체를 바닥 영역에 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하고, 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 커튼의 가상 객체를 벽 영역에 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하고, 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 조명의 가상 객체를 천장 영역에 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S1010 단계에서, 서버(100)는 카펫, 커튼, 조명 변경을 통해 생성된 제3 이미지 정보 또는 카펫, 커튼, 조명 추가를 통해 생성된 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

서버(100)는 카펫, 커튼, 조명의 변경을 통해 생성된 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 사용자 취향에 따라 변경된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공할 수 있다.

서버(100)는 카펫, 커튼, 조명의 추가를 통해 생성된 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 추가된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공할 수 있다.

도 11은 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는데 있어, 주거 공간에 어울리는 인테리어 소품을 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 11을 설명하는데 있어, 도 4 내지 도 10을 참조하여 상술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 11을 참조하면, 먼저, S1101 단계에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득할 수 있다.

S1102 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석할 수 있다.

S1103 단계에서, 서버(100)는 제1 이미지 정보의 분석 결과를 통해, 주거 공간을 영역별로 인식할 수 있으며, 예를 들어, 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식할 수 있다.

S1104 단계에서, 서버(100)는 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인할 수 있다.

S1105 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 주거 공간 내에 배치되어 있는 가구를 인식할 수 있다.

S1106 단계에서, 서버(100)는 가구의 색상 및 재질을 확인할 수 있다.

S1107 단계에서, 서버(100)는 가구의 색상 및 재질과 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 기초로, 주거 공간에 배치되기 적합한 인테리어 소품을 선정할 수 있다.

즉, 서버(100)는 주거 공간의 각 영역에서 확인된 색상 및 재질과 주거 공간 내에 배치된 가구의 색상 및 재질을 비교하여, 주거 공간에 추가로 배치되는 것이 어울리다고 판단되는 인테리어 소품을 선정할 수 있다.

S1108 단계에서, 서버(100)는 주거 공간 내에 인테리어 소품이 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S1108 단계에서의 판단 결과, 잔여 공간 상에 인테리어 소품의 추가 배치가 가능한 것으로 확인되면, S1109 단계에서, 서버(100)는 잔여 공간 상에 인테리어 소품의 가상 객체를 추가하여 합성한 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성할 수 있다.

S1108 단계에서의 판단 결과, 잔여 공간 상에 인테리어 소품의 추가 배치가 불가능한 것으로 확인되면, S1107 단계로 되돌아가, 서버(100)는 인테리어 소품을 다시 선정할 수 있다.

S1110 단계에서, 서버(100)는 주거 공간의 제3 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하면서, 인테리어 소품에 대한 추천 메시지를 추가로 제공할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 기초로, 제2 이미지 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 12를 참조하면, 사용자 단말(200)은 제1 가구(1201)가 배치된 주거 공간을 촬영하여, 주거 공간의 제1 이미지 정보를 생성할 수 있다.

서버(100)는 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 제1 가구(1201)를 인식할 수 있으며, 제1 가구(1201)가 배치되지 않은 잔여 공간의 크기를 확인하여, 잔여 공간에 배치가 가능한 제2 가구(1202)를 선정할 수 있다.

서버(100)는 제1 가구(1201)와 이어서 많이 사용되는 가구를 제2 가구(1202)로 선정할 수 있으며, 제1 가구(1201)와 인접한 영역에 배치되도록 제2 가구(1202)의 배치 위치를 설정할 수 있다.

서버(100)는 잔여 공간에 제2 가구(1202)가 표시되도록 추가하여 제2 이미지 정보를 생성하고, 제2 가구(1202)가 배치된 것을 미리 확인할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해, 제2 이미지 정보를 사용자 단말(200)로 제공하여, 제2 가구(1202)가 증강현실로 표시될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 서버 110 : 통신 모듈
120 : 메모리 130 : 프로세서
140 : 데이터베이스 200 : 사용자 단말
210 : 통신 모듈 220 : 메모리
230 : 프로세서 240 : 디스플레이 모듈
250 : 카메라 모듈 300 : 통신망
1201 : 제1 가구 1202 : 제2 가구

Claims

서버에 의해 수행되는, 사용자 맞춤형 인테리어를 추천하는 방법에 있어서,
사용자 단말의 촬영을 통해 생성된 주거 공간의 제1 이미지 정보를 획득하는 단계;
상기 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 상기 주거 공간 내에서 바닥 영역, 벽 영역 및 천장 영역을 인식하는 단계;
상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 확인하는 단계;
미리 등록된 사용자 취향 정보를 기초로, 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질이 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계;
상기 판단 결과, 상기 사용자 취향과 매칭되지 않는 것으로 판단되는 영역이 확인되면, 상기 확인된 영역의 색상 및 재질을 상기 사용자 취향에 따라 변경하여, 상기 주거 공간의 제2 이미지 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제2 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향에 따라 변경된 영역의 바닥 장판, 벽지 및 천장 시트지에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 바닥 영역에 카펫이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 카펫의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 상기 벽 영역에 커튼이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 커튼의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하고, 상기 천장 영역에 조명이 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 조명의 색상 및 모양이 상기 사용자 취향과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계;
상기 판단 결과, 상기 사용자 취향과 매칭되지 않는 카펫, 커튼 및 조명 중 적어도 하나가 있는 것으로 확인되면, 상기 확인된 카펫, 커튼 및 조명의 모양을 상기 사용자 취향에 따라 변경하여, 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향에 따라 변경된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 바닥 영역에 카펫이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 그룹화된 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 카펫을 확인하고, 상기 확인된 카펫의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계;
상기 벽 영역에 커튼이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 커튼을 확인하고, 상기 확인된 커튼의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계;
상기 천장 영역에 조명이 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 사용자 그룹 내에서 다른 사용자의 주거 공간에 배치된 조명을 확인하고, 상기 확인된 조명의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 사용자 취향 및 라이프 스타일에 따라 추가된 카펫, 커튼 및 조명에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 주거 공간의 제1 이미지 정보를 분석하여, 상기 주거 공간 내에 배치되어 있는 가구를 인식하는 단계;
상기 가구의 색상 및 재질과 상기 바닥 영역, 상기 벽 영역 및 상기 천장 영역 각각의 색상 및 재질을 기초로, 상기 주거 공간에 배치되기 적합한 인테리어 소품을 선정하는 단계;
상기 주거 공간 내에 상기 인테리어 소품이 추가로 배치될 수 있는 잔여 공간이 있는지 여부를 확인하는 단계;
상기 잔여 공간 상에 상기 인테리어 소품의 가상 객체를 추가하여 합성한 상기 주거 공간의 제3 이미지 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제3 이미지 정보를 상기 사용자 단말로 제공하면서, 상기 인테리어 소품에 대한 추천 메시지를 추가로 제공하는 단계를 더 포함하는, 사용자 맞춤형 인테리어 추천 방법.