KR20220132749A - A system for searching fabric data using artificial intelligence - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a system for searching fabric data using an artificial intelligence that secures and database a plurality of fabric data and is provided to a buyer terminal, enables ordering and payment of the corresponding fabric data to proceed when receiving a purchase request of the specific fabric data, and enables the fabric data having a similarity greater than a certain value to be automatically identified and recommended by using an artificial intelligence model that has learned the plurality of fabric data. The system for searching the fabric data using the artificial intelligence comprises: a database; a connection part; and a payment proceeding part.

Description

인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템{A SYSTEM FOR SEARCHING FABRIC DATA USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}Fabric data search system using artificial intelligence {A SYSTEM FOR SEARCHING FABRIC DATA USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 다수의 원단 데이터를 확보 및 데이터베이스하여 구매자 단말에 제공하고, 특정 원단 데이터의 구매 요청 수신 시 해당 원단 데이터의 주문 및 결제가 진행되도록 함은 물론, 다수의 원단 데이터를 학습한 인공 지능 모델을 이용하여 유사도가 일정값 이상을 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별 및 추천해줄 수 있는 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a far-end data retrieval system using artificial intelligence, and more specifically, secures and database a plurality of far-end data, provides it to a purchaser terminal, and orders and pays for the corresponding far-end data when a purchase request for specific far-end data is received It relates to a far-end data retrieval system using artificial intelligence that can automatically identify and recommend far-end data having a similarity greater than or equal to a certain value using an artificial intelligence model that has learned a lot of far-end data.

일반적으로, 디자이너들이 의류 원단을 구매하기 위해서는 오프라인 시장을 돌아다니면서 직접 발품을 팔아야 하는 번거로움이 있다. 특히, 원하는 원단이 해외 시장에서 판매되고 있는 경우, 직접 해외를 방문하여 원단을 구매하여야 한다는 문제점도 발생하게 된다.In general, in order to purchase clothing fabrics, designers have to go around the offline market and sell their products directly. In particular, when a desired fabric is sold in an overseas market, there is also a problem in that it is necessary to directly visit overseas to purchase the fabric.

또한, 일반적으로 디자이너들이 원단 탐색을 시작할 경우 본인이 찾는 원단에 대한 정보가 구체적이지 않기 때문에, 수많은 종류의 원단 가운데서 본인이 찾는 원단과 유사하거나 일치하는 원단을 찾기란 쉽지 않은 실정이다.Also, in general, when designers start searching for fabrics, it is not easy to find a fabric similar to or identical to the fabric they are looking for from among many types of fabrics, since information on the fabric they are looking for is not specific.

한국등록특허 제10-1832946호Korean Patent Registration No. 10-1832946

본 발명은 다수의 원단 데이터를 확보 및 데이터베이스하여 구매자 단말에 제공하고, 특정 원단 데이터의 구매 요청 수신 시 해당 원단 데이터의 주문 및 결제가 진행되도록 함은 물론, 다수의 원단 데이터를 학습한 인공 지능 모델을 이용하여 유사도가 일정값 이상을 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별 및 추천해줄 수 있는 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템에 관한 것이다.According to the present invention, a plurality of fabric data is secured and database is provided to the purchaser terminal, and when a purchase request for specific fabric data is received, the order and payment of the fabric data are processed, as well as an artificial intelligence model that learns a plurality of fabric data It relates to a far-end data retrieval system using artificial intelligence that can automatically identify and recommend far-end data having a similarity greater than or equal to a certain value using

본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)은 하나 이상의 원단 데이터가 저장된 데이터베이스(110), 하나 이상의 구매자 단말과 연결되며, 상기 하나 이상의 구매자 단말을 통해 상기 데이터베이스(110) 내에 저장된 하나 이상의 원단 데이터가 열람 및 조회되도록 하는 연결부(120) 및 구매자 단말로부터 특정 원단 데이터에 대한 구매 요청이 수신되는 경우, 해당 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 발주 양식 데이터를 해당 구매자 단말에 전송하고, 해당 구매자 단말로부터 발주 양식 데이터에 대한 피드백을 획득한 후 상기 구매 요청에 대한 결제가 진행되도록 하는 결제 진행부(130)를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The far-end data search system 100 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention is connected to a database 110 storing one or more far-end data and one or more purchaser terminals, and the database 110 through the one or more purchaser terminals. ), when a purchase request for specific far-end data is received from the connection unit 120 that allows one or more far-end data to be viewed and inquired within and from the purchaser terminal, the order form data of the far-end data corresponding to the purchase request is transmitted to the purchaser terminal It may be characterized in that it includes a payment processing unit 130 that transmits, obtains feedback on the order form data from the corresponding purchaser terminal, and then proceeds with the payment for the purchase request.

일 실시예에서, 본 발명은 관리자 단말을 통해 입력되는 다수의 원단 데이터를 학습하는 원단 식별 모델을 통해, 관리자 단말을 통해 촬영된 원단 데이터가 입력되는 경우 상기 데이터베이스(110) 내에서 해당 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별하는 원단 식별부(140)를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.In one embodiment, in the present invention, when far-end data captured through the manager terminal is input through a far-end identification model that learns a plurality of far-end data input through the manager terminal, the corresponding far-end data and the far-end data in the database 110 are It may further include a far-end identification unit 140 for automatically identifying far-end data having a degree of similarity greater than or equal to a predetermined value.

일 실시예에서, 상기 원단 식별부(140)는 구매자 단말로부터 수신되는 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 재고 상태를 확인한 결과, 재고가 없는 것으로 판단되는 경우 상기 구매 요청에 상응하는 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 추출 후 해당 구매자 단말에 추천하는 것을 특징으로 할 수 있다.In one embodiment, the far-end identification unit 140 checks the stock status of the far-end data corresponding to the purchase request received from the purchaser terminal, and when it is determined that there is no stock, the far-end data corresponding to the purchase request and a predetermined value It may be characterized in that the far-end data having the above similarity is extracted and recommended to the corresponding purchaser terminal.

본 발명에 따르면, 다수의 원단 데이터를 확보 및 데이터베이스하여 구매자 단말에 제공하고, 특정 원단 데이터의 구매 요청 수신 시 해당 원단 데이터의 주문 및 결제가 진행되도록 함은 물론, 다수의 원단 데이터를 학습한 인공 지능 모델을 이용하여 유사도가 일정값 이상을 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별 및 추천해줄 수 있는 이점을 가진다.According to the present invention, a plurality of fabric data is secured and a database is provided to the purchaser terminal, and when a purchase request for specific fabric data is received, the order and payment of the fabric data are processed, as well as an artificial fabric that has learned a plurality of fabric data. It has the advantage of automatically identifying and recommending far-end data having a similarity greater than or equal to a certain value by using an intelligent model.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)을 이용하여 유사 원단 데이터를 추출 및 추천하는 과정을 순서대로 도시한 순서도이다.1 is a diagram showing the configuration of a far-end data search system 100 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart sequentially illustrating a process of extracting and recommending similar far-end data using the far-end data search system 100 using artificial intelligence shown in FIG. 1 .

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. The present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.In order to clearly describe the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar elements throughout the specification.

또한, 여러 실시예들에 있어서, 동일한 구성을 가지는 구성요소에 대해서는 동일한 부호를 사용하여 대표적인 실시예에서만 설명하고, 그 외의 다른 실시예에서는 대표적인 실시예와 다른 구성에 대해서만 설명하기로 한다.In addition, in various embodiments, components having the same configuration will be described using the same reference numerals only in the representative embodiment, and only configurations different from the representative embodiment will be described in other embodiments.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"된 것도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하는 것을 의미할 수 있다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, it includes not only the case where it is "directly connected" but also the case where it is "indirectly connected" with another member interposed therebetween. In addition, when a part "includes" a certain component, this may mean further including other components, not excluding other components, unless otherwise stated.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of a far-end data search system 100 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

도 1을 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)은 크게 데이터베이스(110), 연결부(120) 및 결제 진행부(130)를 포함하여 구성될 수 있고, 일 실시예에서는 원단 식별부(140)를 더 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1 , the far-end data search system 100 using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention may be largely configured to include a database 110 , a connection unit 120 , and a payment processing unit 130 , In one embodiment, the far-end identification unit 140 may be further included.

데이터베이스(1100는 하나 이상의 원단 데이터를 저장하는 역할을 한다. 여기에서 원단 데이터는 그 종류가 제한되지 않으며, 저장되는 정보로는 원단의 질감, 색상 등이 포함될 수 있다.The database 1100 serves to store one or more fabric data. Here, the kind of fabric data is not limited, and the stored information may include a texture, color, etc. of a fabric.

연결부(120)는 다수의 구매자 단말과 연결되며, 다수의 구매자 단말 각각을 통해 데이터베이스(110) 내 저장된 원단 데이터가 열람 및 조회 가능하도록 제공하게 된다. 이러한 연결부(120)는 일종의 접속 서버를 의미할 수 있으며, 연결부(120)에서는 데이터베이스(110) 내 저장된 원단 데이터들을 웹사이트 형식으로 구현하여 각각의 구매자 단말의 화면 상에 출력 되도록 한다.The connection unit 120 is connected to a plurality of purchaser terminals, and provides far-end data stored in the database 110 through each of the plurality of purchaser terminals to be viewed and inquired. The connection unit 120 may mean a kind of connection server, and the connection unit 120 implements the far-end data stored in the database 110 in the form of a website and outputs it on the screen of each purchaser terminal.

결제 진행부(130)는 구매자 단말로부터 특정 원단 데이터에 대한 구매 요청이 수신되는 경우 해당 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 발주 양식 데이터를 구매자 단말에 전송하게 되고, 구매자 단말로부터 발주 양식 데이터에 대한 피드백을 획득한 후, 구매 요청에 대한 결제 및 그에 따른 원단 발송이 진행되도록 한다.When a purchase request for specific far-end data is received from the purchaser terminal, the payment processing unit 130 transmits the order form data of the far-end data corresponding to the purchase request to the purchaser terminal, and feedback on the order form data from the purchaser terminal After obtaining the , payment for the purchase request and the sending of the fabric according to it are carried out.

원단 식별부(140)는 관리자 단말을 통해 미리 입력된 다수의 원단 데이터를 학습하는 원단 식별 모델을 포함하며, 원단 식별 모델은 관리자 단말을 통해 촬영된 원단 데이터가 입력되는 경우, 데이터베이스(110) 내에서 해당 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별하게 된다. 여기에서, 유사도를 판단하는 기준은 원단 데이터의 질감 유사도 및 색상 유사도가 될 수 있다.The far-end identification unit 140 includes a far-end identification model for learning a plurality of far-end data input in advance through the manager terminal, and the far-end identification model is stored in the database 110 when far-end data captured through the manager terminal is input. far-end data having a similarity greater than or equal to a predetermined value with the corresponding far-end data is automatically identified. Here, the criterion for determining the similarity may be a texture similarity and a color similarity of the fabric data.

또한, 일 실시예에서 원단 식별부(140)는 구매자 단말로부터 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 재고 상태를 확인한 결과 재고가 없는 것으로 판단되는 경우, 구매 요청에 상응하는 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 추출 후 구매자 단말에게 추천할 수도 있다.In addition, in an embodiment, when it is determined that there is no stock as a result of checking the stock status of the far-end data corresponding to the purchase request from the purchaser terminal, the far-end identification unit 140 determines the similarity of the far-end data corresponding to the purchase request to the far-end data by a predetermined value or more. After extracting the far-end data, it may be recommended to the purchaser terminal.

도 2는 도 1에 도시된 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템(100)을 이용하여 유사 원단 데이터를 추출 및 추천하는 과정을 순서대로 도시한 순서도이다.FIG. 2 is a flowchart sequentially illustrating a process of extracting and recommending similar far-end data using the far-end data search system 100 using artificial intelligence shown in FIG. 1 .

도 2를 살펴보면, 데이터베이스(110) 내에는 다수의 원단 데이터가 저장되고(S201), 하나 이상의 구매자 단말이 데이터베이스(110) 접속하여 원단 데이터를 열람 및 조회하게 된다(S202). 이때, 원단 식별부(140)는 구매자 단말을 통해 입력되는 희망 원단 정보에 근거하여 해당 희망 원단 정보에 가장 유사한 원단 데이터를 자동으로 식별 후 구매자 단말에 제공하게 되고(S203), 결제 진행부(130)에서는 이를 토대로 발주 양식 데이터를 구매자 단말에 전송 및 결제가 진행되도록 한다(S204).Referring to FIG. 2 , a plurality of far-end data is stored in the database 110 (S201), and one or more purchaser terminals access the database 110 to view and inquire the far-end data (S202). In this case, the far-end identification unit 140 automatically identifies far-end data most similar to the desired far-end information based on the desired far-end information input through the purchaser terminal and provides it to the purchaser terminal (S203), and the payment processing unit 130 ) transmits the order form data to the purchaser terminal based on this and allows the payment to proceed (S204).

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to the preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. You will understand that you can.

100: 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템
110: 데이터베이스
120: 연결부
130: 결제 진행부
140: 원단 식별부100: Fabric data search system using artificial intelligence
110: database
120: connection part
130: payment processing unit
140: fabric identification unit

Claims (3)

하나 이상의 원단 데이터가 저장된 데이터베이스(110);
하나 이상의 구매자 단말과 연결되며, 상기 하나 이상의 구매자 단말을 통해 상기 데이터베이스(110) 내에 저장된 하나 이상의 원단 데이터가 열람 및 조회되도록 하는 연결부(120); 및
구매자 단말로부터 특정 원단 데이터에 대한 구매 요청이 수신되는 경우, 해당 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 발주 양식 데이터를 해당 구매자 단말에 전송하고, 해당 구매자 단말로부터 발주 양식 데이터에 대한 피드백을 획득한 후 상기 구매 요청에 대한 결제가 진행되도록 하는 결제 진행부(130);를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템.
a database 110 storing one or more far-end data;
a connection unit 120 connected to one or more purchaser terminals and configured to view and inquire one or more far-end data stored in the database 110 through the one or more purchaser terminals; and
When a purchase request for specific far-end data is received from the purchaser terminal, the order form data of the far-end data corresponding to the purchase request is transmitted to the purchaser terminal, and after obtaining feedback on the order form data from the purchaser terminal, the A far-end data retrieval system using artificial intelligence, comprising: a payment processing unit 130 for allowing a payment for a purchase request to proceed.
 제1항에 있어서,
관리자 단말을 통해 입력되는 다수의 원단 데이터를 학습하는 원단 식별 모델을 통해, 관리자 단말을 통해 촬영된 원단 데이터가 입력되는 경우 상기 데이터베이스(110) 내에서 해당 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 자동으로 식별하는 원단 식별부(140);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템.
According to claim 1,
When far-end data photographed through the manager terminal is input through a far-end identification model that learns a plurality of far-end data input through the manager terminal, far-end data having a similarity greater than or equal to a predetermined value with the corresponding far-end data in the database 110 . Far-end identification unit 140 for automatically identifying
 제2항에 있어서,
상기 원단 식별부(140)는,
구매자 단말로부터 수신되는 구매 요청에 상응하는 원단 데이터의 재고 상태를 확인한 결과, 재고가 없는 것으로 판단되는 경우 상기 구매 요청에 상응하는 원단 데이터와 일정값 이상의 유사도를 가지는 원단 데이터를 추출 후 해당 구매자 단말에 추천하는 것을 특징으로 하는, 인공 지능을 이용한 원단 데이터 검색 시스템.3. The method of claim 2,
The far-end identification unit 140,
As a result of checking the stock status of the far-end data corresponding to the purchase request received from the purchaser terminal, if it is determined that there is no stock, the far-end data corresponding to the purchase request and the far-end data having a similarity greater than or equal to a certain value are extracted and sent to the purchaser terminal A fabric data retrieval system using artificial intelligence, characterized in that it is recommended.
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