KR20220015177A - 코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법 - Google Patents

코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법 Download PDF

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Abstract

코디 조합 생성 시스템이 개시된다. 코디 조합 생성 시스템은 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버로 전송하는 사용자 단말 장치 및 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 서버를 포함한다. 이에 따라, 사용자가 보유한 패션 아이템과 잘 어울리는 코디 조합을 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.

Description

코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법{COORDINATION COMBINATION GENERATION SYSTEM AND COORDINATION COMBINATION GENERATION METHOD}
본 발명은 코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 입력된 이미지를 기반으로 머신러닝을 수행하여 코디 조합을 생성하는 코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법에 관한 것이다.
IT 기술이 발전함에 따라 온라인 패션 시장은 급속도로 성장하고 있고, 상품을 판매하는 형태도 매우 고도화되고 있다. 패션 상품은 다른 상품들과 달리, 단일 상품의 활용도와 품질도 중요하지만, 다른 상품들과 얼마나 잘 어울리는지도 매우 중요하다. 이 때문에 수많은 쇼핑몰들에서는 한 상품을 판매하기 위해 다양한 상품들과 코디 조합을 구성하여 착용한 이미지를 보여주고 있다. 이 외에도 수많은 형태로 판매 전략이 진화하고 있는데, 사용자에게 최적의 사이즈를 분석하여 추천해주기도 하고 최신 트렌드에 맞는 상품을 추천하여 제시하기도 한다.
하지만, 사용자들이 보유한 옷 아이템을 더욱 잘 활용할 수 있는지를 확인하면서 쇼핑할 수 있는 서비스를 제공하는 곳은 아직 전무한 상황이다. 예컨데, 사용자가 자신이 보유하고 있는 특정 옷과 함께 어울릴법한 옷들을 찾아주거나, 현재 판매하고 있는 신상품들과 함께 착용했을 때 어떤 느낌이 나타날지를 미리 보여주는 서비스는 전무하다. 이러한 서비스는 사용자들이 보유한 옷을 분석하고, 이와 어울리는 옷을 추천하는 복잡하고 어려운 과정을 필요로 하지만, 실제 사용자들이 보유하고 있는 옷들을 어떤 신상품과 매치업해야 더욱 잘 어울리는 지를 알려주는 훌륭한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 하나의 상품을 구매하는 경우, 자신이 보유하고 있는 수많은 옷들과 조합하여 코디할 수 있는 경우의 수를 미리 감상할 수 있다면, 어떤 상품을 구매할지 결정하는데 큰 도움이 된다. 영국의 한 패션 회사의 설문조사에 따르면, 성인 여성의 경우 자신이 보유한 옷들의 절반 정도를 거의 활용하지 못하고 있다고 한다. 이러한 점을 감안할 때, 사용자들이 보유한 옷을 어떤 옷과 활용하면 잘 활용할 수 있을지, 착용했을 때 어떤 느낌이 나타날지를 사용자에게 제공하는 서비스는 쇼핑몰의 매출을 극대화할 수 있는 훌륭한 판매전략이 될 것이다.
더 나아가, 사용자들이 보유한 상품에 기반한 추천은 사용자 개인에게 더욱 정확도 높은 패션 상품을 추천함으로써 더욱 훌륭한 개인화 추천 서비스가 될 수 있다. 현재 많은 추천 서비스는, 사용자의 나이, 성별, 검색 기록, 과거의 구매 내역 등을 활용하여 새로운 상품을 추천하고 있으나, 사용자들이 보유한 상품에 기반한 추천 서비스는 이루어지고 있지 않다. 이에 따라, 사용자들이 보유한 패션 아이템을 분석하고 이를 기반으로 패션 상품을 추천하는 서비스에 대한 요구가 증대되고 있다.
본 발명의 목적은 사용자가 보유한 패션 아이템을 고려하여 코디 조합을 생성하여 추천하기 위한 코디 조합 생성 시스템 및 코디 조합 생성 방법을 제공함에 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템은 코디 조합 생성 시스템은, 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버로 전송하는 사용자 단말 장치 및 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 상기 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 서버를 포함한다.
또한, 상기 서버는, 상기 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 상기 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공할 수 있다.
여기서, 상기 추출된 영역의 특성은, 상기 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 쇼핑 방식은, 상기 입력된 이미지를 기준으로 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 상기 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함할수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 상기 패션 정보를 수집하고, 상기 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하고, 상기 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 상기 코디 조합을 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 추천 코디 정보 중 상기 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치 및 서버를 포함하는 코디 조합 생성 시스템의 코디 조합 생성 방법은, 상기 사용자 단말 장치는 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 상기 서버로 전송하는 단계, 상기 서버는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계, 상기 서버는 상기 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계 및 상기 서버는 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치 및 서버를 포함하는 코디 조합 생성 시스템의 코디 조합 생성 방법은, 상기 서버는 상기 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 상기 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공하는 단계를 더 포함한다.
여기서, 상기 추출된 영역의 특성은, 상기 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 쇼핑 방식은, 상기 입력된 이미지를 기준으로 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 상기 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함한다.
또한, 상기 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계는, 상기 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 상기 패션 정보를 수집하고, 상기 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석한다.
한편, 상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계는, 상기 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하고, 상기 코디 조합을 생성하는 단계는, 상기 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 상기 코디 조합을 생성할 수 있다.
또한, 상기 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공하는 단계는, 상기 추천 코디 정보 중 상기 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 제공할 수 있다.
이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 보유한 패션 아이템과 잘 어울리는 코디 조합을 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템의 구체적인 데이터 처리를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패션 정보를 취득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 쇼핑 방식에 따른 코디 조합 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 쇼핑 방식에 따른 코디 조합 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 저장부에 저장된 소프트웨어 모듈에 관한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관계 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템(10)은 사용자 단말 장치(100) 및 서버(200)를 포함한다.
여기서, 코디 조합 생성 시스템(10)은 사용자에게 추천 가능한 코디들의 다양한 조합을 자동적으로 생성하여 제공하기 위한 시스템을 의미하며, 코디의 대상은 의류, 패션 잡화, 액세서리 뿐만 아니라, 몸에 패션 아이템으로서 착용 가능한 전자 장치 또는 웨어러블 장치 등도 포함할 수 있다.
또한, 사용자 단말 장치(100)는 스마트 폰, 모바일 이동 장치 등으로 구현될 수 있으며 이에 한정되지 않고, PDA, 패드형 PC, 타블렛 PC, 웨어러블 장치 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
여기서, 사용자 단말 장치(100)는 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버(200)로 전송할 수 있다.
여기서, 코디 조합을 위해 이미지가 입력되는 경로는 다양하다. 구체적으로, 사용자 단말 장치(100)의 렌즈를 통해 촬영하여 획득된 사진을 업로드하는 경로, SNS 상에서 사진을 업로드하는 경로 및 USB와 같은 저장 매체에 저장된 사진을 업로드하는 경로 등을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이 코디 조합을 위한 다양한 이미지가 입력되면, 사용자 단말 장치(100)는 이미지 내에 표시되는 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출할 수 있다.
예를 들어, 이미지 내에 바지가 표시되어 있는 경우 바지가 표시된 영역을 추출할 수 있다.
그리고, 사용자 단말 장치(100)는 추출된 영역의 특성을 추출할 수 있는데, 구체적으로 패션 아이템을 제외한 나머지 배경을 자동적으로 제거하여 패션 아이템에 관한 이미지만 획득하고, 획득된 패션 아이템의 이미지를 분석하여 추출된 영역의 특성을 추출한다.
구체적으로, 추출된 영역의 특성은, 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함한다.
예를 들어, 패션 아이템의 종류로는 상의 인지 하의 인지 여부를, 컬러는 색상을, 재질은 면 소재인지 스판인지 및 운동복인지 정장인지 등을 의미한다.
그리고, 사용자 단말 장치(100)는 추출된 영역의 특성, 사용자로부터 입력된 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버(200)로 전송한다.
여기서, 코디 조건은 사용자가 코디와 관련하여 미리 설정해놓은 가이드라인을 의미하며, 착용 목적, 착용 상황, 분위기, 날씨, 온도 등으로 설정할 수 있고, 예를 들어, 더운 여름, 운동으로 코디 조건을 설정할 경우 코디 조합은 더운 여름에 착용가능한 운동복을 기준으로 생성되게 된다.
한편, 사용자 단말 장치(100)는 사용자로부터 쇼핑 방식을 입력받을 수 있으며, 사용자 쇼핑 방식은 입력된 이미지를 기준으로 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함한다. 이에 대해서는 후술하기로 한다.
서버(200)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하고 속성을 분석한다.
구체적으로서, 서버(200)는 제휴된 쇼핑몰 서버로부터 쇼핑몰에 업로드된 상품 이미지 및 상품의 스펙과 같은 속성 정보를 수집할 수 있으며, 쇼핑몰에 업로드된 상품 이미지에 대해서도 배경을 제거하여 상품 자체에 대한 이미지를 수집할 수 있다.
또한, 서버(200)는 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 패션 정보를 수집할 수 있다.
그리고, 서버(200)는 수집된 상품 정보 및 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석한다. 예를 들어, 서버(200)는 수집된 상품 정보 즉, 쇼핑몰에 업로드된 상품의 스펙에 기초하여 상품의 속성을 분석하고, 소셜 네트워크 상에서 인플루언서나 유명인이 착용한 의류 또는 패션 잡화로부터 의류 또는 패션 잡화에 대응되는 이미지를 추출하여 그 속성을 분석한다.
그리고, 서버(200)는 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정할 수 있다. 그리고, 서버(200)는 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성할 수 있다.
구체적으로, 서버(200)는 추출된 이미지 및 분석된 속성과 관련하여, 이미지에 포함된 패션 아이템의 종류를 검출하고, 검출된 패션 아이템의 컬러, 재질, 스타일, 보온 정도 등과 같은 속성을 분석하여 이를 저장하고, 저장된 데이터들을 기반으로 가장 선호도가 높은 패션 아이템이 무엇인지, 소셜 네트워크 상에서 가장 많이 공유되고 있는 패션 아이템이 무엇인지, 가장 광고에 많이 노출되는 패션 아이템이 무엇인지 등의 기준에 따라 최신 트렌드가 어떠한지에 대한 정보를 획득할 수 있다.
그리고, 서버(200)는 획득된 최신 트렌드에 관한 정보에 따라 기설정된 기준 이상의 패션 조합 즉, 최신 트렌드에 부합하는 패션 조합을 결정할 수 있다. 이러한 패션 조합은 하나의 패션 아이템이 될 수도 있고 또는 복수의 패션 아이템의 조합을 포함할 수도 있다.
그리고, 서버(200)는 사용자 단말 장치(100)로부터 수신된 사용자 정보 및, 쇼핑몰 서버로부터 획득된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 획득된 패션 정보 중 적어도 하나를, 결정된 패션 조합에 매칭되도록 조합한 코디 조합을 생성할 수 있다.
상술한 방식에 따라, 서버(200)는 사용자가 업로드한 이미지 즉, 사용자가 보유한 패션 아이템에 관한 이미지와 SNS나 쇼핑몰 서버로부터 획득할 수 있는 패션 아이템에 관한 이미지를 적절히 조합하여 트렌디한 패션 스타일을 생성할 수 있다.
이때, 서버(200)는 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 기설정된 패션 조합을 결정하고, 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 코디 조합을 생성하여 나열하는 방식으로 디스플레이할 수 있다.
한편, 서버(200)는 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 사용자 단말 장치(100)로 제공할 수 있다.
즉, 서버(200)는 생성된 코디 조합을 착용한 화보를 검색하되, 유사도를 설정하여 유사도 범위 내에 포함되는 화보들을 검색하고 검색된 화보 중 생성된 코디 조합과 가장 매칭이 된다고 판단되는 화보를 생성된 코디 조합과 함께 배열하여 디스플레이함으로써, 추천 코디 정보를 사용자 단말 장치(100)로 제공할 수 있다.
여기서, 서버(200)는 추천 코디 정보 중 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보로부터 순차적으로 제공할 수 있다. 즉, 사용자가 입력한 코디 조건 예를 들어, 착용 목적, 착용 상황, 분위기, 날씨, 온도 등을 포함할 수 있으며, 사용자가 우선순위로 설정한 조건에 따라 추천 코디 정보를 나열하여 디스플레이할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 시스템의 구체적인 데이터 처리를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말 장치(100)는 상술한 바와 같이, 단말장치, SNS 계정, 기타 저장소로부터 패션 아이템, 도 2에서는 옷 사진을 입력받을 수 있고, 사용자가 자신의 옷을 기반으로 쇼핑 방식을 선택한 후 코디 조건을 입력하면, 입력된 이미지 별로 배경을 자동적으로 제거하고, 이미지 내의 패션 아이템의 속성을 추출하여 사용자 데이터 베이스에 저장함과 동시에 패션 아이템의 속성, 선택된 쇼핑 방식 및 입력된 코디 조건을 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버(200)로 전송한다.
그리고, 서버(200)는 소셜 미디어/쇼핑몰/패션 채널 등과 같은 다양한 경로를 통해 트렌디한 패션 사진을 수집하고, 특히 제휴된 쇼핑몰의 서버와 같은 외부 서버(200')로부터 쇼핑몰에 업로드된 상품의 이미지와 속성을 포함하는 상품 정보를 수신한다.
그리고, 서버(200)는 사용자 단말 장치(100)로부터 수신된 사용자 정보, 수집된 패션 사진 및 상품 정보에 대해 데이터 정제 및 전처리를 수행하고, 이러한 데이터들에 대해 패션 이미지 분석 및 학습 즉, 머신 러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정한다.
그리고, 서버(200)는 사용자 정보, 수집된 패션 사진 및 상품 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디를 생성하고, 생성된 코디에 대응되는 화보 이미지를 탐색한다.
그리고, 서버(200)는 입력된 코디 조건에 따라 생성된 코디와 이에 대응되는 화보 이미지를 포함하는 결과물을 생성하여 사용자 단말 장치(100)로 제공한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말 장치(100)는 입력된 이미지(300)로부터 패션 아이템에 대응되는 영역(310, 320, 330)을 추출하고, 추출된 영역으로부터 패션 아이템을 제외한 나머지 배경을 자동적으로 제거하여 패션 아이템만 깔끔하게 추출한 이미지(311, 321, 331)를 추출할 수 있다.
그리고, 사용자 단말 장치(100)는 추출된 이미지(311, 321, 331) 각각에 대해 속성을 분석한다. 예를 들어, 사용자 단말 장치(100)는 추출된 이미지(311)에 대해 종류는 상의이고, 재질은 면이며, 스타일은 반팔티임을 분석하여 이렇게 분석된 속성을 추출된 이미지(311, 321, 331)와 함께 사용자 정보로 저장한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패션 정보를 취득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 서버(200)는 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 패션 정보를 수집하고, 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석한다.
예를 들어, 서버(200)는 패션 아이템 이미지(410)와 관련된 선호도를 "좋아요 횟수", "좋다고 평가하는 이모티콘의 횟수", "공유 횟수", "관련 기사" 등을 검색 및 판단하여, 패션 정보를 수집할 수 있고, 이렇게 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템 이미지(410)에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석할 수 있다.
이러한 과정에서 서버(200)는 머신 러닝을 수행하여 가장 최신의 트렌드에 부합하는 패션 아이템이 무엇인지에 관한 정보 즉, 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 사용자는 쇼핑 방식을 입력할 수 있으며, 쇼핑 방식은 사용자가 입력한 이미지를 기준으로 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식과, 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함한다. 이에 대해 도 5와 도 6을 통해 각 쇼핑 방식에 따른 코디 조합 생성 과정을 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 쇼핑 방식에 따른 코디 조합 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 사용자가 입력한 제1 쇼핑 방식에 따라 코디 조합을 생성하는 과정이 도시되어 있다.
구체적으로, 사용자가 바지 이미지(510)를 업로드하면, 서버(200)는 외부 서버(200')로부터 획득된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 획득된 패션 정보들로부터 획득된 패션 아이템 이미지를 업로드된 바지 이미지(510)와 조합하여 최신 트렌드에 부합하는 코디 조합(511)을 생성하고, 이렇게 생성된 코디 조합(511)에 대응되는 화보 이미지(511-1)를 검색하여 코디 조합(511)과 함께 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 쇼핑 방식에 따른 코디 조합 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 사용자가 입력한 제2 쇼핑 방식에 따라 코디 조합을 생성하는 과정이 도시되어 있다.
구체적으로, 사용자가 소셜 네트워크 또는 쇼핑몰 사이트에서 복수의 패션 아이템(620)을 선택하면, 선택된 복수의 패션 아이템(620)과 사용자가 업로드한 바지 이미지(510)를 조합하여 조합 가능한 모든 코디 조합(630)을 생성할 수 있으며, 생성된 코디 조합을 선호도 및 공유 횟수를 기반으로 결정된 기설정된 기준 이상의 패션 조합과의 매칭도가 높은 순으로 코디 조합들(631, 632, 633)을 나열하여 디스플레이할 수 있다.
그리고, 사용자가 코디 조합(631)을 선택하면, 서버(200)는 선택된 코디 조합(631)에 대응되는 화보 이미지(631-1)를 검색하여 함께 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치 및 서버를 포함하는 코디 조합 생성 시스템의 코디 조합 생성 방법은, 사용자 단말 장치(100)는 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버(200)로 전송하는 단계(S710), 서버(200)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계(S720), 서버(200)는 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계(S730) 및 서버(200)는 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 단계(S740)를 포함한다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 코디 조합 생성 방법은, 서버(200)가 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 사용자 단말 장치(100)로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 추출된 영역의 특성은, 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함한다.
또한, 사용자 쇼핑 방식은, 입력된 이미지를 기준으로 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및, 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함한다.
여기서, 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계는, 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 패션 정보를 수집하고, 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석할 수 있다.
또한, 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계는, 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하고, 코디 조합을 생성하는 단계는, 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 코디 조합을 생성할 수 있다.
또한, 추천 코디 정보를 사용자 단말 장치(100)로 제공하는 단계는, 추천 코디 정보 중 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 제공할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.
여기서, 도 8은 서버(200)의 구체적인 구성을 도시한 것이기는 하나 사용자 단말 장치(100) 역시 유사한 구성으로 도시될 수 있으며, 도 8과 관련하여 기재되는 구성 및 기능은 사용자 단말 장치(100)에도 동일하게 적용될 수 있다.
서버(200)는 통신부(210), 프로세서(220) 및 저장부(230)를 포함한다.
프로세서(220)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하기 위한 서버(200)의 동작을 전반적으로 제어한다.
구체적으로, 프로세서(220)는 RAM(221), ROM(222), 메인 CPU(223), 그래픽 처리부(224), 제1 내지 n 인터페이스(225-1 ~ 225-n), 버스(226)를 포함한다.
RAM(221), ROM(222), 메인 CPU(223), 그래픽 처리부(224), 제1 내지 n 인터페이스(225-1 ~ 225-n) 등은 버스(226)를 통해 서로 연결될 수 있다.
제1 내지 n 인터페이스(225-1 내지 225-n)는 상술한 각종 구성요소들과 연결된다. 인터페이스들 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.
메인 CPU(223)는 저장부(230)에 액세스하여, 저장부(230)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 저장부(230)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.
특히, 메인 CPU(223)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성할 수 있다.
ROM(222)에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU(223)는 ROM(222)에 저장된 명령어에 따라 저장부(230)에 저장된 O/S를 RAM(221)에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU(223)는 저장부(230)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM(221)에 복사하고, RAM(221)에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.
그래픽 처리부(224)는 연산부(미도시) 및 렌더링부(미도시)를 이용하여 아이콘, 이미지, 텍스트 등과 같은 다양한 객체를 포함하는 화면을 생성한다. 연산부(미도시)는 수신된 제어 명령에 기초하여 화면의 레이아웃에 따라 각 객체들이 표시될 좌표값, 형태, 크기, 컬러 등과 같은 속성값을 연산한다. 렌더링부(미도시)는 연산부(미도시)에서 연산한 속성값에 기초하여 객체를 포함하는 다양한 레이아웃의 화면을 생성한다.
특히, 그래픽 처리부(224)는 메인 CPU(223)에 의해 생성된 오브젝트를 GUI(Graphic User Interface), 아이콘, 사용자 인터페이스 화면 등으로 구현할 수 있다.
한편, 상술한 프로세서(220)의 동작은 저장부(230)에 저장된 프로그램에 의해 이루어질 수 있다.
저장부(230)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하기 위한 O/S(Operating System) 소프트웨어 모듈, 각종 멀티미디어 컨텐츠와 같은 다양한 데이터를 저장한다.
특히, 저장부(230)는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하기 위한 소프트웨어 모듈을 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 저장부에 저장된 소프트웨어 모듈에 관한 도면이다.
도 9를 참조하면, 저장부(230)에는 이미지 추출 모듈(231), 속성 분석 모듈(232), 머신러닝 모듈(233), 패션 조합 결정 모듈(234), 코디 조합 생성 모듈(235) 및 추천 코디 생성 모듈(236) 등의 프로그램이 저장되어 있을 수 있다.
한편, 상술한 프로세서(220)의 동작은 저장부(230)에 저장된 프로그램에 의해 이루어질 수 있다. 이하에서는 저장부(230)에 저장된 프로그램을 이용한 프로세서(220)의 세부 동작에 대해 자세히 설명하도록 한다.
구체적으로, 이미지 추출 모듈(231)은 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 추출된 영역에 대해 자동적으로 배경을 제거할 수 있다.
속성 분석 모듈(232)은 추출된 영역의 특성 즉, 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 등을 분석할 수 있다.
머신러닝 모듈(233)은 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보 및 외부 서버로부터 수집된 상품 정보에 기초하여, 수집된 패션 정보 및 상품 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석할 수 있다.
패션 조합 결정 모듈(234)은 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정할 수 있다.
코디 조합 생성 모듈(235)은 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 코디 조합을 생성할 수 있다.
추천 코디 생성 모듈(236)은 추천 코디 정보 중 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 생성하여 제공할 수 있다.
상술한 바와 같이, 사용자 단말 장치(100)의 동작을 수행하기 위한 소프트웨어 역시 저장부에 모듈 형태로 저장될 수 있으며, 사용자 단말 장치(100)에 포함된 프로세서가 저장부로부터 프로그램 또는 소프트웨어를 읽어들여 사용자 단말 장치(100)가 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버로 전송하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 제어 방법을 순차적으로 수행하는 프로그램이 저장된 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)가 제공될 수 있다.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 사용자 정보에 기초하여 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하기 위한 서버에 대해 도시한 상술한 블록도에서는 버스(bus)를 미도시하였으나, 서버에서 각 구성요소 간의 통신은 버스를 통해 이루어질 수도 있다. 또한, 각 디바이스에는 상술한 다양한 단계를 수행하는 CPU, 마이크로 프로세서 등과 같은 프로세서가 더 포함될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
10: 코디 조합 생성 시스템 100: 사용자 단말 장치
200: 서버

Claims (14)

  1. 코디 조합 생성 시스템에 있어서,
    입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 서버로 전송하는 사용자 단말 장치; 및
    쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하고, 상기 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하며, 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 서버;를 포함하는 코디 조합 생성 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 상기 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 추출된 영역의 특성은,
    상기 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 사용자 쇼핑 방식은,
    상기 입력된 이미지를 기준으로 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및,
    상기 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 상기 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 상기 패션 정보를 수집하고, 상기 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하고, 상기 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 상기 코디 조합을 생성하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 추천 코디 정보 중 상기 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 제공하는 것인, 코디 조합 생성 시스템.
  8. 사용자 단말 장치 및 서버를 포함하는 코디 조합 생성 시스템의 코디 조합 생성 방법에 있어서,
    상기 사용자 단말 장치는 입력된 이미지로부터 패션 아이템에 대응되는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역의 특성, 사용자 쇼핑 방식 및 사용자 코디 조건 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 생성하여 상기 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버는 쇼핑몰 서버로부터 수집된 상품 정보 및 소셜 네트워크 상에서 수집된 패션 정보로부터 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계;
    상기 서버는 상기 추출된 이미지 및 분석된 속성에 대해 머신러닝을 수행하여 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계; 및
    상기 서버는 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 결정된 패션 조합에 매칭되는 코디 조합을 생성하는 단계;를 포함하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 서버는 상기 생성된 코디 조합에 대응되는 화보 이미지를 검색하고, 상기 검색된 화보 이미지 및 생성된 코디 조합을 포함하는 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추출된 영역의 특성은,
    상기 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사용자 쇼핑 방식은,
    상기 입력된 이미지를 기준으로 상기 상품 정보 및 패션 정보 중 적어도 하나와 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제1 쇼핑 방식 및,
    상기 상품 정보 및 패션 정보 중 사용자에 의해 선택된 정보를 기준으로 상기 입력된 이미지를 조합하여 생성된 코디 조합에 따른 제2 쇼핑 방식을 포함하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 패션 아이템에 대응되는 이미지를 추출하여 속성을 분석하는 단계는,
    상기 소셜 네트워크 상에서 선호도 및 공유 횟수를 기초로 상기 패션 정보를 수집하고, 상기 수집된 패션 정보에 포함된 패션 아이템의 종류, 컬러, 재질 및 스타일을 분석하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하는 단계는,
    상기 선호도 및 공유 횟수에 기초하여 상기 기설정된 기준 이상의 패션 조합을 결정하고,
    상기 코디 조합을 생성하는 단계는,
    상기 결정된 패션 조합과의 매칭도가 높은 순서로 상기 코디 조합을 생성하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 추천 코디 정보를 상기 사용자 단말 장치로 제공하는 단계는,
    상기 추천 코디 정보 중 상기 사용자 코디 조건을 만족하는 추천 코디 정보부터 순차적으로 제공하는 것인, 코디 조합 생성 방법.
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