KR20220126909A - 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 입출력장치를 이용하여 고객의 안면 이미지를 추출한 후 안면 이미지를 이용한 적합한 맞춤형 퍼스널 컬러 진단을 기초로 고객의 니즈와 부합하는 최적의 화장품을 추천할 수 있는 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템은, 고객의 안면의 톤 정보인 현재 피부 정보를 수집하기 위한 피부 정보 수집수단; 상기 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 환경 정보를 수집하기 위한 환경 정보 수집수단; 및 상기 수집된 피부 정보 및 환경 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러 진단에 따른 맞춤형 추천 화장품을 산출하기 위한 화장품 추천수단;을 포함하고, 상기 퍼스널 컬러는, 고객의 피부 톤에 대응되어 봄, 여름, 가을 및 겨울 중 적어도 하나 이상의 계절 조합에 따른 웜톤 및 쿨톤 중 적어도 어느 하나 이상의 톤으로 구성되는 컬러를 포함하는 것일 수 있다.

Description

인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템{COSMETIC RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED CUSTOMIZED PERSONAL COLOR CHECKUP}

본 발명은 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 입출력장치를 이용하여 고객의 안면 이미지를 추출한 후 안면 이미지를 이용한 적합한 맞춤형 퍼스널 컬러 진단을 기초로 고객의 니즈와 부합하는 최적의 화장품을 추천할 수 있는 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템에 관한 것이다.

근래에는 미에 대한 관심이 증가하면서, 화장품의 관심이 높아지고 있다. 특히, 화장품을 구매하는 사용자들은 자신이 원하는 화장품을 구매하기 위해서 일일이 쇼핑몰의 정보 및 관련 블로그나 해당 화장품의 리뷰를 이용하여 원하는 화장품에 관한 정보를 얻는다.

그러나, 화장품 검색 시 사용자의 상황과 다른 지극히 주관적인 리뷰들과 불편한 화장품 검색 구조를 이루고 있어서 자신이 원하는 화장품의 객관적인 리뷰를 판단하는데 오랜 시간이 소요되고 해당 검색을 통해 맞춤형 화장품 정보를 얻는데도 추가적인 시간이 필요하게 된다.

또한, 일반적으로, 화장품을 구매하는 경우, 매장에 방문하여 매장에 구비되는 샘플을 고객이 직접 사용할 수 있도록 한 뒤, 고객에게 적합한 화장품을 찾도록 한다.

이와 같은 방법으로 고객은 직접 사용해본 화장품을 믿고 구매할 수 있게 되고, 많은 제품 중에서 고객에게 어울리는 제품을 골라낼 수 있게 된다.

그러나, 이러한 방법은 수십에서 수백가지가 되는 화장품 샘플을 모두 사용해보아야 한다는 문제가 있다.

또한, 화장품을 직접 사용하는 과정에서 여러 화장품을 단시간에 사용하기 위해 화장을 지울 수 있는 제품, 화장솜 등을 이용하여 화장품을 닦아내는 반복 작업으로 인하여 피부에 자극이 생기게 되고 이로 인한 피부 트러블이 생길 수 있는 문제가 있다.

또한, 매장에 존재하는 많은 수의 샘플을 사용하는 것은 고객으로 하여금 불편함을 야기하고 이로 인해 사용하는 샘플의 수가 줄어들어 샘플을 충분히 사용하지 못하고 제품을 선택하는 문제가 발생할 수 있다.

대한민국 공개특허공보 제10-2021-0017287호 대한민국 공개특허공보 제10-2020-0117251호

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 입출력장치를 통해 고객의 안면을 인식하고, 인식된 안면의 곳곳의 RGB 컬러를 추출하고, 적합한 맞춤형 퍼스널 컬러 진단을 기초로 가장 어울리는 색, 텍스처 등을 가진 화장품을 추천하는 추천 시스템을 제공하고자 한다.

또한, 입출력장치를 통해 수집되는 고객의 취향정보를 이용하여 고객의 니즈와 부합하는 화장품을 추천할 수 있도록 하는 추천 시스템을 제공하고자 한다.

또한, 주변 환경 정보를 수집하여 해당 정보를 기초로 도출된 퍼스널 컬러 진단을 보정한 후 가장 어울리는 색, 텍스처 등을 가진 화장품을 추천하는 추천 시스템을 제공하고자 한다.

또한, 기상청에서 제공되는 환경 정보를 수집하여 계절, 날씨 등에 따른 고객 맞춤형 화장품을 추천하는 추천 시스템을 제공하고자 한다.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템은, 고객의 안면의 톤 정보인 현재 피부 정보를 수집하기 위한 피부 정보 수집수단; 상기 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 환경 정보를 수집하기 위한 환경 정보 수집수단; 및 상기 수집된 피부 정보 및 환경 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러 진단에 따른 맞춤형 추천 화장품을 산출하기 위한 화장품 추천수단;을 포함하고, 상기 퍼스널 컬러는, 고객의 피부 톤에 대응되어 봄, 여름, 가을 및 겨울 중 적어도 하나 이상의 계절 조합에 따른 웜톤 및 쿨톤 중 적어도 어느 하나 이상의 톤으로 구성되는 컬러를 포함하는 것일 수 있다.

상기 산출된 맞춤형 추천 화장품을 확인하기 위한 고객 단말기를 더 포함하고, 상기 피부 정보 수집수단은, 고객의 화장품 취향 정보의 수집이 가능하고, 고객 단말기에 의해 전송되는 해당 고객의 피부 상태, 성별, 나이, 직업, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품 기능성 여부 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수집하여 관리하기 위한 고객 정보 관리부를 포함하는 것일 수 있다.

상기 취향 정보는, 화장품의 컬러, 텍스처, 브랜드 및 가격 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 취향 정보 중 어느 하나에 대한 답이 입력되면 추가질문에 대한 선택지를 제공하는 것일 수 있다.

상기 화장품의 컬러는, 레드 컬러, 오렌지 컬러, 코랄 컬러, 버건디 컬러, 뉴트럴 컬러 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 화장품의 텍스처는, 매트, 새미매트, 벨벳, 글로시 및 워터 제품 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것일 수도 있다.

상기 환경 정보는, 주변의 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 환경 정보 수집수단은, 각 수집되는 정보를 상기 카테고리로 실시간 분류하여 관리하기 위한 환경 정보 관리부를 포함하는 것일 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은, 상기 수집된 환경 정보를 기초로 현재 고객 안면의 톤 정보를 보정하여 고객의 안면 윤곽을 도출하기 위한 안면 윤곽 도출부를 포함하는 것일 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은, 상기 보정된 고객 안면의 톤 정보 및 도출된 윤곽 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러를 선정하기 위한 퍼스널 컬러 선정부를 포함하는 것일 수도 있다.

상기 환경 정보 수집수단은, 실시간으로 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보, 대기정보, 보건기상지수 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수신하여 관리하기 위한 기상 정보 관리부를 포함하는 것일 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은, 기상 정보 관리부를 통해 관리되는 정보를 기초로 고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품을 산출하기 위한 성분별 화장품 추천부를 포함하는 것일 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은, 수집된 정보에 근거하여 통계 데이터를 획득하고, 통계 데이터에 근거하여 마이닝 분석을 수행하여 맞춤형 계절별 선호 추천 화장품을 산출하기 위한 계절별 화장품 추천부를 포함하는 것일 수도 있다.

본 발명에 따른 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템에 따르면, 맞춤형 퍼스널 컬러 진단을 이용하여 제품을 사용하지 않고 어울리는 제품을 추천 받을 수 있다.

또한, 고객이 매장에 전시된 많은 제품을 직접 사용하지 않아도 어울리는 제품을 추천 받을 수 있다.

또한, 고객이 매장의 제품을 사용하면서 발생할 수 있는 피부 자극이나 트러블 등을 방지할 수 있다.

또한, 수많은 제품 중에 어울리는 제품군을 쉽게 찾을 수 있다.

다만, 본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템을 개략적으로 도시한 도면

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 설정된 용어들로서 이는 생산자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이고, 본 명세서에서 본 발명에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.

이하, 도면을 참조로 하여 본 발명인 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템을 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명인 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명은 기본적으로 피부 정보 수집수단, 환경 정보 수집수단 및 화장품 추천수단을 포함하는 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템으로 구성될 수 있다.

또 다른 일례로, 상기 추천 시스템과 입출력장치를 포함하는 통합 시스템(인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 기능 기반 무인 키오스크 시스템)으로 구성될 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템은, 고객의 안면의 톤 정보인 현재 피부 정보를 수집하기 위한 피부 정보 수집수단, 상기 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 환경 정보를 수집하기 위한 환경 정보 수집수단 및 상기 수집된 피부 정보 및 환경 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러 진단에 따른 맞춤형 추천 화장품을 산출하기 위한 화장품 추천수단을 포함하는 것일 수 있다.

또한, 상기 퍼스널 컬러는, 고객의 피부 톤에 대응되어 봄, 여름, 가을 및 겨울 중 적어도 하나 이상의 계절 조합에 따른 웜톤 및 쿨톤 중 적어도 어느 하나 이상의 톤으로 구성되는 컬러를 포함할 수도 있다.

상기 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템은 일종의 웹서버, 데이터베이스 서버, 모바일 서버로서 역할을 하도록 구축될 수 있는데, 예를 들어 처리된 결과를 온라인 네트워크를 통해 웹페이지 상에서 보여주거나 필요한 입력 데이터를 웹페이지를 통해 전송 받을 수 있고, 여기서 웹페이지는 단순한 텍스트, 이미지, 사운드, 동영상 등 이외에도 웹 어플리케이션과 같은 특정 작업을 수행하기 위한 소프트웨어를 포함하는 것일 수 있다.

또한, 데스크탑, 노트북, 스마트폰, 태블리 PC 등에 설치되는 애플리케이션과 인터페이스를 제공하도록 구축될 수 있다.

또한, 본 발명에서 언급하는 온라인 네트워크라 함은 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어 망일 수도 있고, TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol Secure), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있으며, 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 데이터를 송수신할 수 있는 데이터 통신망을 포괄적으로 의미하는 것일 수 있다.

또한, 상술한 서버는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체를 통해 데이터 교환 및 관리가 이루어질 수도 있으며, 서버 내에서 이루어지는 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함하고, 상기 서버들의 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 입출력장치 및 하기 설명되는 고객 단말기라 함은, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet Personalcomputer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 데스크탑 PC(dasktoppersonal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia plater), 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등), 스마트미러(smart mirrors), 키오스크 장치(kiosk) 또는 스마트 와치(smart watch)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 전기적인 신호로 변화된 값을 송수신 할 수 있는 장치를 의미하는 것이다.

또한, 상기 입출력장치를 구성하는 일례로는 키오스크로 구비되는 것이 바람직할 수 있다. 상기 키오스크는 전면에 구비되는 거울에는 디스플레이가 포함되고 정부기관이나 지방자치단체, 은행, 백화점, 전시장 등의 공공장소에 설치되는 무인 정보단말기로 동적 교통정보 및 대중교통정보, 경로 안내, 요금 카드 배포, 예약 업무, 각종 전화번호 및 주소 안내 정보제공, 행정절차나 상품정보, 시설물의 이용방법, 기상청에서 제공되는 정보 등을 제공하며 동시에 터치스크린과 사운드, 그래픽, 통신카드 등 첨단 멀티미디어 기기를 활용하여 음성서비스, 동영상 구현 등 이용자에게 효율적인 정보를 제공하는 무인 종합정보안내 장치일 수 있다.

또한, 상기 입출력장치를 구성하는 또 다른 일례로는 스마트 미러로 구비되는 것이 바람직하다. 상기 스마트 미러는 거울(Mirror)과 디스플레이(Display)의 결합으로 탄생한 차세대 디스플레이일 수 있다. 평소에는 거울이지만, 사용자가 접근을 하면 근접센서가 반응을 하여 사용자가 원하는 정보를 디스플레이 해주는 차세대 디스플레이일 수 있다. 가정 내 사물인터넷과 연동하는 B2C용 스마트홈 스마트 미러와 의류매장의 가상 피팅 솔루션, 성형외과나 화장품 샵의 피부관리 솔루션, 미용실의 모발 관리 솔루션, 호텔 솔루션 등의 B2B용 등 광고효과를 극대화한 광고 플랫폼용으로 사용되는 것이 바람직할 수 있다.

상기 피부 정보 수집수단은 상기 입출력장치가 고객이 근접할 경우 고객의 안면의 톤 정보인 현재 피부 정보를 수집하여, 전송한 정보를 수집하는 것일 수 있다.

상기 피부 정보는 상기 고객의 안면 이미지에서 최소 32 곳 이상의 RGB 색상을 추출하여 분석한 정보일 수 있다.

상기 안면 이미지에서 색상을 추출하는 방법은 대한민국 등록특허공보 제10-0930594호를 참조할 수 있다. 각각의 특징점을 추출하고 해당 특징점의 RGB색상을 추출하여 안면에 특정 지점의 RGB값을 구할 수 있다.

상기 추출방법을 이용하여 상기 안면 이미지의 특정 부분의 RGB색상을 추출할 수 있는데, 상기 추출 값은 동일한 사람이 여러 번 측정할 경우 동일한 곳의 색상을 추출할 수 있게 된다.

상기 피부 정보를 통해 상기 고객의 현재 피부 상태를 파악할 수 있다.

또한, 상기 입출력장치를 구성하는 또 다른 일례로는 적외선 센서(Infrared Ray(IR) Sensor)로 구비되는 것이 바람직하다. 적외선을 이용해 온도, 압력, 방사선의 세기 등 물리량이나 화학량을 검지하여 신호처리가 가능한 전기량으로 변화시키는 장치로서, 양자형, 초전형, 서모파일과 같은 종류가 있다.

예시로서, 비접촉식 체온측정 모듈은 서모파일(Thermopile)을 이용할 수도 있고, 서모파일은 소형 열전쌍을 다수 직렬 연결하여 방사되는 적외선에 따라 열기전력을 발생시켜 온도차를 검출하는 원리를 이용하며, 미소 온도차의 검출에 유리한 특징을 갖는다. 비접촉식 체온측정 모듈은 검출된 적외선을 전압값으로 변환하고, 미약한 전압값을 증폭시키기 위한 증폭 회로를 더 포함할 수도 있다.

또한, 상기 적외선 센서은 측정 가능한 범위(예: 거리범위, 안면 인식범위 등)을 벗어난 경우 경고음이 울리거나 측정 불가 메시지가 공기질 정보 표시부에 표시되도록 구현될 수도 있다.

또한, 상기 입출력장치를 구성하는 또 다른 일례로는 광 센서(Optical Sensor)로 구비되는 것이 바람직하다. 광에 대한 조도, 광속, 광도, 휘도 등을 수집하기 위한 센서로써, 해당 센서는 자명하게 공지된 기술임으로 이하 설명을 생략한다.

또한, 상기 입출력장치를 구성하는 각종 센서를 통해, 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 환경 정보인 주변의 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 중 적어도 어느 하나 이상을 수집할 수 있다.

상기 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템은, 상기 산출된 맞춤형 추천 화장품을 확인하기 위한 고객 단말기를 더 포함할 수도 있다.

또한, 상기 고객 단말기의 일례로, 입력 모듈을 포함할 수도 있는데, 해당 모듈은 숫자 또는 문자 정보를 입력 받고 각종 기능들을 설정하기 위한 다수의 입력키 및 기능키들을 포함할 수 있는데, 기능키들은 특정 기능을 수행하도록 설정된 방향키, 사이드 키 및 단축키 등을 포함하고, 입력 모듈은 고객 단말기의 기능 제어와 관련한 키 신호를 생성하여 고객 단말기로 전달할 수도 있다.

또한, 고객 단말기가 풀 터치스크린을 지원하는 경우, 해당 단말기의 케이스 측면에 형성되는 볼륨 조절을 위한 볼륨 키, 화면 온/오프 및 휴대단말기 온/오프를 위한 전원 키 만을 포함할 수도 있고, 특히, 고객 정보 제어 및 추천된 화장품 정보 확인을 지시하는 입력 신호, 인증 정보입력에 해당하는 입력 신호, 특정 샌드 박스 선택을 지시하는 입력 신호, 콘텐츠의 색상, 투명도 변경을 지시하는 입력 신호 등과 같은 다양한 입력 신호 등을 생성하고, 이를 상기 시스템의 서버 등에 전달할 수도 있다.

또한, 상기 고객 단말기의 일례로, 단말기 제어모듈을 포함할 수도 있는데, 사용자 단말기의 전송받고자 하는 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템의 전반적인 동작 및 고객 단말기의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수도 있다.

또한, 예를 들어, 단말기 제어모듈은 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU), 애플리케이션 프로세서(Application Processor) 등 및 고객 단말기의 실시간 위치 정보를 생성하기 위한 GPS(Global Positioning System) 기반의 측정 센서를 구비할 수도 있다.

이하에서는 상기 피부 정보 수집수단, 환경 정보 수집수단 및 화장품 추천수단와 관련된 구체적인 사항에 대해 살펴보기로 한다.

상기 피부 정보 수집수단은 고객 정보 관리부를 포함하는데, 고객의 화장품 취향 정보의 수집이 가능하고, 고객 단말기에 의해 전송되는 해당 고객의 피부 상태, 성별, 나이, 직업, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품 기능성 여부 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수집하여 관리한다.

또한, 상기 고객은 고객 단말기를 통해 고객 본인의 피부 상태가 건성, 중성, 지성, 복합성(예: 양 볼은 지성 그 외 부분은 건성 등)인지 고객 정보를 고객 정보 관리부로 전송할 수도 있다.

또한, 상기 고객은 고객 단말기를 통해 고객 본인의 성별, 나이, 직업, 경제력 요소(예: 한 달에 소비되는 화장품 금액 등), 고객이 원하는 화장품 기능성(예: 미백, 주름개선, 자외선 보호, 체모 제거, 아토피 완화, 튼살 제거 등)를 설정하여 고객 정보 관리부로 전송할 수도 있다.

또한, 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템을 기초로 추천된 화장품 정보를 해당 고객의 SNS(Social Network Service) 서버에 업로드할 수 있도록 지원될 수도 있다.

또한, 고객 단말기와 연동된 고객 SNS 계정을 통하여, 해당 화장품 정보를 게시하여 해당 화장품을 홍보하도록 지원함으로써, 효율적인 마케팅 활동을 할 수도 있다.

또한, 일례로, 고객 SNS 계정을 통해 화장품 정보가 게시된 경우, 해당 고객 단말기에 해당 화장품 할인 쿠폰, 무료 쿠폰 등을 지급하도록 지원함으로써, 해당 고객이 화장품 홍보에 적극적으로 참여하도록 유도할 수도 있다.

또한, SNS 서버로부터 업로드된 화장품 정보에 대응하는 화장품 주문 요청을 화장품 추천을 받은 이력이 없는 고객 단말기로부터 수신 가능하게 할 수도 있다.

또한, 화장품 추천을 받은 이력이 없는 고객 단말기로부터 SNS 서버로부터 업로드된 화장품 주문부터 결제까지 완료된 횟수를 카운터 하여 고객 단말기 및 해당 시스템 간 수익 분배 시 주문 요청된 횟수를 반영하여 분배될 수도 있다.

일례로, 고객 단말기에 의해 주문된 화장품을 해당 고객 SNS에 업로드되고, 화장품 추천을 받은 이력이 없는 고객 단말기에 의해 해당 업로드된 화장품이 주문되고 결제까지 완료될 경우, 해당 주문 완료된 수익에 대해 고객 단말기 및 해당 시스템 간 수익분배 시 주문 횟수에 따른 분배가 이루어지도록 함으로써, 고객 단말기가 해당 화장품 홍보에 능동적으로 참여할 수 있도록 지원할 수도 있다.

상기 피부 정보 수집수단은 고객의 화장품 취향 정보의 수집이 가능할 수 있다. 상기 화장품 추천수단은 상기 취향 정보와 매칭되는 화장품을 추천하는 취향 화장품 추천부를 포함할 수도 있다.

상기 고객의 취향 정보는 상기 입출력장치를 통해 상기 고객이 직접 입력하는 것일 수도 있다.

상기 입출력장치는 스마트 미러를 적용한 키오스크의 형태로 구비되는 것이 바람직할 수 있다.

상기 입출력장치는 화장품 매장 내부에 구비될 수 있다. 또한 근처에 사람이 확인되지 않는 경우 거울 상태를 유지하여 매장의 심미감을 확보할 수 있다.

상기 입출력장치는 일례로 센서를 구비하여 근처(예로써, 장치로부터 반경 2m이내)에 사람이 접근할 경우 키오스크로써 작동하기 위하여 각종 정보를 상기 거울 전면으로 디스플레이할 수 있는 디스플레이부를 구비할 수 있다. 이와 함께, 상기 디스플레이부로부터 출력된 정보를 상기 고객이 인지하고 선택하여 원하는 정보 값을 입력하기 위한 터치부를 더 구비할 수 있다.

상기 디스플레이부와 터치부는 상기 고객이 입출력장치 근처로 접근할 경우 함께 작동하여 정보의 출력과 함께 입력이 동시에 이루어지는 것일 수 있다.

상기 입출력장치는 자체적으로 작동하는 것일 수 있으며, 상기 추천 시스템에서 특정 명령이 전송 받아 작동하는 것일 수 있다.

일례로, 상기 추천 시스템에 구비되는 상기 피부 정보 수집 수단은 정보를 수집하는 수집부와 명령을 전달하는 지시부를 포함하는 것일 수 있다.

상기 수집부 및 상기 지시부를 통해 상기 입출력장치의 작동을 제어할 수 있다.

상기 입출력장치는 상기 고객이 근처에 접근하게 되면, 고객의 이미지를 추출하는 촬영부를 더 포함하는 것일 수 있다.

상기 촬영부는 상기 고객이 접근할 경우 자동으로 상기 고객의 전체 이미지를 촬영하게 되고 촬영된 이미지는 실시간으로 상기 피부 정보 수집 수단으로 전송되는 것일 수 있다.

상기 피부 정보 수집 수단은 상기 촬영된 안면 이미지 중에 얼굴의 정면이 촬영된 이미지를 추출하고 상기 정면 이미지에서 피부 정보를 추출하는 것일 수 있다.

상기 피부 정보 수집 수단은 상기 입출력장치를 통해 상기 고객의 안면 이미지를 추출한 뒤에 상기 지시부를 통해 상기 입출력장치가 상기 고객에게 설문을 디스플레이 하도록 할 수 있다.

상기 설문은 고객의 취향 정보를 수집하기 위한 질문들을 포함할 수 있다.

일례로, 피부, 립스틱, 아이메이크업 등 여러 화장품에 대한 취향을 선택하도록 할 수 있다.

상기 취향 정보를 통해 고객이 원하는 취향을 수집하고, 상기 안면 이미지를 통해 수집된 피부 정보가 종합된 정보를 통해 상기 화장품 추천수단이 적합한 화장품을 선택하여 상기 입출력장치를 통해 고객에게 추천하는 것일 수 있다.

상기 취향 화장품 추천부는 상기 피부 정보 및 상기 취향 정보를 종합하여 화장품을 추천하는데, 일례로 웹, SNS 등에서 화장과 관련된 이미지를 수집하고 상기 피부 정보와 비슷한 피부 정보를 가진 이미지 중에 가장 많이 사용되는 제품을 몇 가지 추출하고 추출된 제품 중에 상기 취향 정보와 일치하는 제품을 추천하는 것일 수 있다.

상기 취향 정보는 화장품의 컬러, 텍스처, 브랜드 및 가격 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것일 수 있다. 상기 취향 정보 중 어느 하나에 대한 답이 입력되면 추가질문에 대한 선택지를 제공하는 것일 수 있다.

상기 취향 정보는 여러 정보를 포함하는데, 그중에서 한 가지를 상기 입출력장치를 통해 디스플레이하여 상기 고객이 선택할 경우 다른 취향 정보를 더 입력할 것인지 추가 선택 없이 본인에게 적합한 화장품을 추천받을 것인지 선택하는 것일 수 있다.

일례로, 상기 취향 화장품 추천부는 상기 고객이 레드 컬러의 립스틱 중에서 본인의 피부 톤과 어울리는 립스틱을 추천받기 위해 레드 컬러의 립스틱만을 선택하고 제품 추천을 받고, 마음에 들 경우 추가 선택 없이 립스틱 추천 받기를 선택할 수 있다.

또 다른 일례로, 상기 고객이 레드 컬러를 선택한 뒤 맞춤 화장품을 추천 받았으나, 마음에 들지 않을 경우 추가 세부사항(텍스처) 선택으로 넘어가서 텍스처를 매트로 선택하고 현재 선택 사항에 한하여 제품을 추천받고, 마음에 들지 않을 경우 추가 세부사항(브랜드) 선택 후 다시 추천받고, 또 마음에 들지 않을 경우 추가 세부사항(가격대)까지 모두 선택한 후 제품을 추천받을 수 있다.

상기 화장품의 컬러는 레드컬러, 오렌지컬러, 코랄컬러, 버건디 컬러, 뉴트럴 컬러 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것일 수 있다. 상기 화장품의 텍스처는 매트, 새미매트, 벨벳, 글로시 및 워터 제품 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것일 수 있다.

상기 컬러는 이에 한정되는 것은 아니며, RGB값을 기준으로 정의된 컬러라면 모두 사용될 수 있다.

상기 텍스처는 일부만을 제시했을 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 러스터, 프로스트, 새틴, 크림쉰, 앰플리파이드크림, 글레이즈 등 다양한 종류를 모두 포함할 수 있다.

상기 입출력장치는 상기 고객이 상기 취향 정보 중 어느 하나에 대한 답을 입력하면, 추가질문을 위한 선택지를 제공하여, 추가질문을 선택할 것인지, 현재까지 선택된 취향 정보를 기반으로 제품을 추천받을 것인지 선택할 수 있도록 할 수 있다.

상기 환경 정보 수집수단은 환경 정보 관리부를 포함하는데, 환경 정보 관리부는 각 수집되는 정보를 상기 카테고리로 실시간 분류하여 관리한다.

상기 환경 정보 관리는 실시간으로 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 주변의 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 등을 수집하고, 각 수집된 정보를 시간에 따른 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 등의 카테고리로 분류하여 관리할 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은 안면 윤곽 도출부를 포함하는데, 안면 윤곽 도출부는 상기 수집된 환경 정보를 기초로 현재 고객 안면의 톤 정보를 보정하여 고객의 안면 윤곽을 도출한다.

상기 안면 이미지에서 색상 또는 톤을 추출하는 방법은 대한민국 등록특허공보 제10-0930594호를 참조할 수 있다. 각각의 특징점을 추출하고 해당 특징점의 RGB 색상을 추출하여 안면에 특정 지점의 RGB 값을 구할 수 있다.

상기 추출방법을 이용하여 상기 안면 이미지의 특정 부분의 RGB 색상을 추출할 수 있는데, 상기 추출 값은 동일한 사람이 여러 번 측정할 경우 동일한 곳의 색상 또는 톤을 추출할 수 있게 된다.

상기 색상 또는 톤은 고객의 안면 이미지를 통해 추출된 RGB값이 일반적인 RGB 색상표를 기준으로 하여 더 가까운 쪽의 색상인 것일 수 있다. 일례로, 상기 코랄의 색상은 RGB값((255, 127, 080))인 것일 수 있다.

또한, 더 나아가, 상기 수집된 환경 정보는 피부 정보 수집수단 주변의 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 등을 포함하고 있고, 일례로, 안면 이미지에서 색상 또는 톤을 추출할 경우, 주변 조도가 반영된 안면 특징점의 RGB 색상이 추출될 수도 있다.

이에 따라, 안면 윤곽 도출부는 사전에 저장된 RGB 색상에 대한 기준 정보(예: 코랄의 색상은 RGB값((255, 127, 080)))를 기초로 주변 조도가 반영된 RGB 색상(예: 조도가 반영된 코랄의 색상은 RGB값((278, 134, 082)))을 보정하여 조도가 반영이 되지 않은 정확한 RGB 색상을 통해 고객의 안면 윤곽을 도출할 수도 있다.

또한, 사전에 RGB 기준 정보가 저장되어 있지 않더라도, 입출력장치 주변에 기준 RGB 색상표와 함께 고객 안면 이미지가 같이 촬영될 수 있도록 하여, 조도가 반영이 되지 않은 정확한 RGB 색상을 통해 고객의 안면 윤곽을 도출할 수도 있다.

또한, 상기 보정 방법에 있어서는 하기 설명되는 머신러닝(Machine Learning) 또는 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 보정될 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은 퍼스널 컬러 선정부를 포함하는데, 퍼스널 컬러 선정부는 상기 보정된 고객 안면의 톤 정보 및 도출된 윤곽 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러를 선정한다.

상기 퍼스널 컬러는 고객의 피부 톤에 대응되어 봄, 여름, 가을 및 겨울 중 적어도 하나 이상의 계절 조합에 따른 웜톤 및 쿨톤 중 적어도 어느 하나 이상의 톤으로 구성되는 컬러를 포함하고, 상기 보정된 고객 안면의 톤 정보 및 도출된 윤곽 정보를 통해 이에 대응되는 해당 고객의 특정 퍼스널 컬러를 선정하여 이에 따른 화장품을 추천할 수도 있다.

또한, 상기 환경 정보 수집수단은 기상 정보 관리부를 포함하는데, 기상 정보 관리부는 실시간으로 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보, 대기정보, 보건기상지수 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수신하여 관리한다.

상기 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보란 자외선 지수, 불쾌 지수, 동파가능 지수, 날씨 및 체감온도, 식중독 지수 등이 포함될 수도 있다.

상기 기상청에서 제공되는 대기정보란 초미세먼지, 미세먼지, 오존, 이산화질소, 일산화탄소 등이 포함될 수도 있다.

상기 기상청에서 제공되는 보건기상지수 정보란 감기가능 지수, 천식폐질환 지수, 뇌졸중가능 지수, 꽃가루 농도 지수 등이 포함될 수도 있다.

이에 따라, 사계절 기후 환경특성 및 외부 환경특성 중 적어도 어느 하나 이상의 특성으로 분류하여 관리함으로써, 사계절 기후와 관련된 환경특성 및 그 외 환경특성 분류를 통해 체계적인 데이터 구축을 할 수도 있다.

또한, 상기 실시간으로 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보, 대기정보, 보건기상지수 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보 중 사계절 기후 환경특성 정보는 기상청에서 제공되는 한반도 계절별 생활기상지수 정보(예: 자외선 지수, 불쾌 지수, 동파가능 지수, 날씨 및 체감온도, 식중독 지수 등), 한반도 계절별 대기정보(예: 초미세먼지, 미세먼지, 오존, 이산화질소, 일산화탄소 등), 한반도 계절별 보건기상지수 정보(예: 감기가능 지수, 천식폐질환 지수, 뇌졸중가능 지수, 꽃가루 농도 지수 등)가 포함될 수도 있다.

상기 실시간으로 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보, 대기정보, 보건기상지수 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보 중 외부 환경특성 정보는 기상청에서 제공되는 한반도 지역별 생활기상지수 정보(예: 자외선 지수, 불쾌 지수, 동파가능 지수, 날씨 및 체감온도, 식중독 지수 등), 한반도 지역별 대기정보(예: 초미세먼지, 미세먼지, 오존, 이산화질소, 일산화탄소 등), 한반도 지역별 보건기상지수 정보(예: 감기가능 지수, 천식폐질환 지수, 뇌졸중가능 지수, 꽃가루 농도 지수 등)가 포함될 수도 있다.

보다 구체적으로, 화장품 추천수단을 살펴보면, 피부 정보 수집수단 및 환경 정보 수집수단에 의해 구축된 각종 데이터(예: 기상청에서 제공되는 한반도 계절별 생활기상지수 정보 데이터(예: 자외선 지수, 불쾌 지수, 동파가능 지수, 날씨 및 체감온도, 식중독 지수 등), 한반도 계절별 대기정보 데이터(예: 초미세먼지, 미세먼지, 오존, 이산화질소, 일산화탄소 등), 한반도 계절별 보건기상지수 정보 데이터(예: 감기가능 지수, 천식폐질환 지수, 뇌졸중가능 지수, 꽃가루 농도 지수 등), 기상청에서 제공되는 한반도 지역별 생활기상지수 정보 데이터(예: 자외선 지수, 불쾌 지수, 동파가능 지수, 날씨 및 체감온도, 식중독 지수 등), 한반도 지역별 대기정보 데이터(예: 초미세먼지, 미세먼지, 오존, 이산화질소, 일산화탄소 등), 한반도 지역별 보건기상지수 정보 데이터(예: 감기가능 지수, 천식폐질환 지수, 뇌졸중가능 지수, 꽃가루 농도 지수 등), 고객 정보 데이터(예: 고객의 피부 상태, 성별, 나이, 직업, 경제력 요소 및 고객이 원하는 화장품 기능성 여부, 취향 정보, 퍼스널 컬러 정보 등), 화장품 성분에 따른 효능 정보에 대해 업로드 된 학술정보 데이터(예: 화장품 성분에 따른 위해 평가 및 위해 분석 등), 환경 정보 등)를 전처리(데이터 전처리 모듈)하여, 상기 전처리된 데이터에 근거하여 통계 데이터를 획득하고, 전처리된 데이터 및 획득된 통계 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터에 근거하여 마이닝 분석을 수행하여 맞춤형 계절별 선호 추천 화장품을 산출하기 위한 계절별 화장품 추천부를 포함할 수도 있다.

추가적으로, 상기 화장품 추천수단 중 계절별 화장품 추천부가 수행하는 마이닝 분석은 시계열적으로 단기 관점의 분석, 즉 실시간성 데이터 분석 개념은 물론, 관리되는 각각의 데이터에 대한 미시적 관점의 데이터 분석을 포함할 수 있다.

여기서, 마이닝 분석의 사전단계로써 수행되는 데이터 전처리란, 피부 정보 수집수단 및 환경 정보 수집수단에 의해 구축된 각종 데이터를 가공하여, 분석에 더 도움이 되는 정보를 이끌어내고, 더욱 상세하게는 가공된 데이터를 기반으로 경향성 및 변화 추이 반영, 주기함수의 결합 변환을 통한 연속적 데이터의 패턴을 분석, 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석, 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석하는 과정 등이 포함될 수도 있다.

추가적으로, 데이터 전처리 모듈이 수행하는 데이터 전처리는 더욱 상세하게는 해당 데이터의 노이즈를 제거하는 평활화(Smoothing), 해당 데이터를 더 작은 범위에 들어가게 하기 위해 다듬는 정규화(Normalization), 해당 데이터 값을 다른 범위나 상위 레벨의 개념으로 대체하는 이산화(Discretization) 등을 포함할 수도 있다.

상기 계절별 화장품 추천부에서 행하여 지는 마이닝 분석을 구체적으로 살펴보면, 전처리된 데이터에 근거하여 고객의 거주 지역별, 나이별, 성별 등과 같은 고객의 객관적 요소로 분류된 고객 정보 통계 데이터를 획득할 수도 있다.

상기 전처리된 데이터 및 획득된 통계 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터를 통해 단일 분석 알고리즘인 의사 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 “맞춤형 계절별 선호 추천 화장품","고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품" 및 "환경 정보를 기초로 현재 고객 안면의 톤 정보"을 산출/보정하기 위한 모델을 구성하거나 데이터에서 평가나 감정 등의 요소를 분석하여 관련된 주제에 대한 의견 분포를 군집화 하거나 평가 등을 수치화 하여 통계적으로 제공하기 위한 모델을 구성한 다음, 상이한 단일 분석 알고리즘을 병렬로 배치하여, 복수의 단일 분석 알고리즘의 결합/조합 형태인 부스팅(Boosting) 기법을 활용하여, 부스티드 트리(Boosted Tree) 형태로 분석 모델을 업데이트할 수도 있다.

더욱이, 단일 분석 알고리즘 중 불량 단일 분석 알고리즘이 반복되어 발생되는 패턴을 분석하여, 복수의 단일 분석 알고리즘 형태로 분석 모델 업데이트 시 불량 단일 분석 알고리즘을 제외할 수도 있다.

또한, 계절별 화장품 추천부에서 행하여 지는 마이닝을 살펴보면, 빅데이터 서버에 의해 구축된 각종 데이터 등은 일반적으로 텍스트(text) 데이터의 형태로 저장되고, 단순한 텍스트 데이터는 구조화되지 않은 비정형 데이터(unstructured data)이기 때문에 그 자체로는 자동화된 분석이 어렵다. 따라서, 텍스트 데이터를 분석하기 위해서는 자동화된 분석이 가능하도록 정형화(전처리) 하는 과정을 거치게 된다.

또한, 텍스트 마이닝을 기반으로 텍스트에서 의미뿐만 아니라 기록화된 텍스트(text)에 대한 감정 정보를 알아내는 오피니언 마이닝(opinion mining) 과정이 있고, 오피니언 마이닝은 어떠한 대상에 대해 텍스트로 이루어진 데이터에서 평가나 감정 등의 요소를 분석하여 관련된 주제에 대한 의견 분포를 군집화 하거나 평가 등을 수치화 하여 통계적으로 제공할 수도 있다.

보다 구체적으로, 계절별 화장품 추천부에 오피니언 마이닝을 도입하면 고객의 거주 지역별, 나이별, 성별 등과 같은 고객의 객관적 요소로 분류된 데이터가 담고 있는 어떠한 평가나 감정(예: 각각의 데이터에 대응되는 화장품 선호도와의 연관성 등)을 가지고 있는지를 쉽게 확인할 수 있고, 상기 데이터에 대해 평균적으로 어떠한 평가(예: 모든 데이터에 대응되는 화장품 선호도와의 연관성 등)를 내리고 있는지 등을 확인할 수 있어서 관련된 알고리즘을 통한 의사 결정을 수행하는 데 도움을 받을 수도 있다.

또한, 전처리된 데이터에 근거하여 고객의 거주 지역별, 나이별, 성별, 등과 같은 고객의 객관적 요소로 분류된 데이터에 대해 어떠한 평가(예: 지역에 따른 고객의 화장품 선호도, 성별에 따른 고객의 화장품 선호도, 나이에 따른 고객의 화장품 선호도 등)를 가지고 있는지 쉽게 확인할 수 있고, 통계화 된 전체 데이터가 해당 분류별에 대해 어떠한 평가(예: 지역/나이에 따른 화장품 선호도, 지역/성별에 따른 화장품 선호도, 지역/나이/성별에 따른 화장품 선호도 등)를 내리고 있는지 등을 확인할 수 있어서 분류되어 통계화된 데이터를 분석하는데 도움을 받을 수도 있다.

상기 화장품 추천수단은 성분별 화장품 추천부를 포함하는데, 성분별 화장품 추천부는 기상 정보 관리부를 통해 관리되는 정보를 기초로 고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품을 산출한다.

보다 구체적으로, 상기 화장품 추천수단은 전처리된 데이터, 획득된 통계 데이터 및 마이닝 분석된 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터에 근거한 머신러닝(Machine Learning) 방식을 이용하여 고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품을 산출하기 위한 성분별 화장품 추천부를 포함한다.

또한, 상기 화장품 추천수단 중 안면 윤곽 도출부는 상기 수집된 환경 정보를 기초로 머신러닝(Machine Learning) 방식을 이용하여 현재 고객 안면의 톤 정보를 보정하여 고객의 안면 윤곽을 도출할 수도 있다.

더욱 구체적으로, 머신러닝(Machine Learning) 방식 중 하나인 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용하여 고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품을 산출하는데, 머신러닝은 기본적으로 에이전트가 어떤 행위를 선택하여 얻게 되는 시행착오를 통해 주어진 환경(state)을 학습하고, 정해진 정책에 따라 행동(action)을 결정하고 실행하여 행동에 따라 얻게 되는 보상(reward)을 기초로 행동정책을 수정해가면서 학습하는 기계학습의 일종이다.

구체적으로, 경사 하강법에 대해 살펴보면 경사 하강법은 우선적으로 머신러닝 회귀 분석은 주어진 데이터가 어떤 함수로부터 생성되었는가를 알아보는 '함수 관계'를 추측하는 것으로, 다시 말해서 데이터 세트(x, y)로부터 학습 알고리즘을 이용하여 가설을 생성하고 생성된 가설에 데이터를 입력하여 예측 값 데이터를 얻고, 이러한 가설에 해당하는 식이 어떤 방정식인지, 계수는 어떤 것을 의미하는지 알아가는 과정이라고 할 수 있다.

또한, 머신러닝 회귀 분석에서 방정식의 계수가 선형인 경우 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)이라 하고, 방정식의 계수가 여러 개이면 다중 선형 회귀 분석(Multiple Linear Regression Analysis)이라 하며, 테스트 데이터는 y=x 그래프에 약간의 오차를 섞어 만든 데이터로 학습을 통해 데이터에 맞는 가중치 값(w)과 편향 값(b)을 찾아 수행한 결과를 나타내어 y = wx + b 과 같은 정의에 따라 결과값과의 오차를 경사 하강법(Gradient Descent)을 통해 알맞은 함수를 찾을 수 있다.

또한, 데이터에 대한 가설을 학습할 때 그려진 선과 각 데이터의 분포의 차이를 계산하여 차이가 가장 적은 것이 이 모델에 적합한 선이라는 것을 알 수 있고, 이를 비용함수(Cost Function)라 하며, 비용함수를 이용하여 실제 세운 가설과 나타내는 값이 얼마나 다른 지를 유추해 볼 수 있다.

구체적으로, 비용함수(오차함수)는 두 개의 매개변수(w, b) 로 구성되어 있으므로 이를 2차원 공간에 표현할 수 있음에 따라, 각 점에서 오차함수의 높이는 직선에 대한 오차이고, 어떤 직선들은 다른 직선들보다 더 작은 오차를 가지게 되며, 가령 텐서 플로우에서 경사 하강법 알고리즘을 수행할 때 이 평면의 한 지점에서 시작하여 더 작은 오차를 갖는 직선을 찾아 이동해 나간다.

또한, 오차함수의 기울기를 계산하기 위하여 오차함수를 미분하는 과정을 거치게 되고, 직선을 찾아가는 과정의 반복이 있을 때마다 움직일 방향을 알아가기 위해 w와 b에 대한 편미분 방정식 계산이 필요하다.

다중 회귀 분석은 단일 회귀 분석에서 쓰였던 입력 데이터 x가 2개 이상이 되고, 일례로 두 개의 변수(x1, x2)를 갖는 다중 회귀 분석의 경우 y = w1*x1 + x2*x2 + b 와 같이 정의하고 학습을 통해 데이터에 맞는 평면을 찾을 수 있다.

위와 같은 단일, 다중 선형 회귀 분석을 통하여 어떠한 데이터가 존재하면 그 데이터를 표현하는 함수를 학습할 수 있다는 것을 알 수 있다.

또한, 경사 하강법은 cost 비용을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘으로, 최적화란 여러 가지 허용되는 값들 중에서 주어진 기준을 가장 잘 만족하는 것을 선택하는 것이고, 해당 함수의 최소값 위치를 찾기 위해 비용함수의 기울기 반대 방향으로 정의한 스텝 사이즈(Step Size)를 가지고 조금씩 움직이면서 최적의 파라미터를 찾는 과정이라고 할 수 있으며, 간략하게는 기울기로 함수의 최소값을 찾는 방법이다.

추가적으로, 화장품 추천수단은 머신러닝(Machine Learning) 방식 이외에도 딥 러닝(Deep Learning) 방식을 이용하여 “맞춤형 계절별 선호 추천 화장품","고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품"를 생성하거나, "환경 정보를 기초로 현재 고객 안면의 톤 정보"를 보정할 수도 있는데, 여기서 딥 러닝 방식의 알고리즘에 대해 살펴보면, 딥러닝 알고리즘 중 일부는 컨벌루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 알고리즘으로 구현될 수 있고, 컨벌루션 신경망 알고리즘은 하나 이상의 컨벌루션 레이어, 하나 이상의 활성 함수, 및 하나 이상의 풀링(pooling) 레이어를 포함할 수도 있고, 이때 각각의 컨벌루션 레이어는 하나 이상의 컨벌루션 필터로 구성될 수도 있다. 이러한 컨벌루션 신경망의 구조는 본 발명의 구체적 실시 형태에 따라 달라질 수도 있다.

이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명함에 있어 특정형상 및 방향을 위주로 설명하였으나, 본 발명은 그 발명에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (10)

1. 고객의 안면의 톤 정보인 현재 피부 정보를 수집하기 위한 피부 정보 수집수단;
   상기 피부 정보 수집수단이 위치한 주변의 환경 정보를 수집하기 위한 환경 정보 수집수단; 및
   상기 수집된 피부 정보 및 환경 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러 진단에 따른 맞춤형 추천 화장품을 산출하기 위한 화장품 추천수단;을 포함하고,
   상기 퍼스널 컬러는,
   고객의 피부 톤에 대응되어 봄, 여름, 가을 및 겨울 중 적어도 하나 이상의 계절 조합에 따른 웜톤 및 쿨톤 중 적어도 어느 하나 이상의 톤으로 구성되는 컬러를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 산출된 맞춤형 추천 화장품을 확인하기 위한 고객 단말기를 더 포함하고,
   상기 피부 정보 수집수단은,
   고객의 화장품 취향 정보의 수집이 가능하고,
   고객 단말기에 의해 전송되는 해당 고객의 피부 상태, 성별, 나이, 직업, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품 기능성 여부 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수집하여 관리하기 위한 고객 정보 관리부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 취향 정보는,
   화장품의 컬러, 텍스처, 브랜드 및 가격 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
   상기 취향 정보 중 어느 하나에 대한 답이 입력되면 추가질문에 대한 선택지를 제공하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 화장품의 컬러는,
   레드 컬러, 오렌지 컬러, 코랄 컬러, 버건디 컬러, 뉴트럴 컬러 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
   상기 화장품의 텍스처는,
   매트, 새미매트, 벨벳, 글로시 및 워터 제품 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 환경 정보는,
   주변의 조도, 광속, 광도, 휘도, 습도 및 온도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
   상기 환경 정보 수집수단은,
   각 수집되는 정보를 상기 카테고리로 실시간 분류하여 관리하기 위한 환경 정보 관리부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 화장품 추천수단은,
   상기 수집된 환경 정보를 기초로 현재 고객 안면의 톤 정보를 보정하여 고객의 안면 윤곽을 도출하기 위한 안면 윤곽 도출부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 화장품 추천수단은,
   상기 보정된 고객 안면의 톤 정보 및 도출된 윤곽 정보를 기초로 고객의 퍼스널 컬러를 선정하기 위한 퍼스널 컬러 선정부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
8. 청구항 1에 있어서,
   상기 환경 정보 수집수단은,
   실시간으로 기상청에서 제공되는 생활기상지수 정보, 대기정보, 보건기상지수 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 수신하여 관리하기 위한 기상 정보 관리부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 화장품 추천수단은,
   기상 정보 관리부를 통해 관리되는 정보를 기초로 고객 맞춤형 성분을 포함한 추천 화장품을 산출하기 위한 성분별 화장품 추천부를 포함하는,
   인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
   
10. 청구항 1에 있어서,
    상기 화장품 추천수단은,
    수집된 정보에 근거하여 통계 데이터를 획득하고,
    통계 데이터에 근거하여 마이닝 분석을 수행하여 맞춤형 계절별 선호 추천 화장품을 산출하기 위한 계절별 화장품 추천부를 포함하는,
    인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템.
    

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