KR20220151488A - Network server and method to provide data associated with fashion trend - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 네트워크 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하기 위한 네트워크 서버 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a network system, and more particularly to a network server and method for providing data related to fashion trends.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 목적하는 결과를 도출하거나 목적하는 동작을 수행하는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있다.An artificial intelligence (AI) system is a computer system that implements human-level intelligence, and unlike existing rule-based smart systems, a machine learns and judges itself and derives a desired result or performs a desired action. The more AI systems are used, the higher the recognition rate and the more accurate understanding of user preferences.
인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다. 기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.Artificial intelligence technology consists of machine learning (deep learning) and element technologies using machine learning. Machine learning is an algorithm technology that classifies/learns the characteristics of input data by itself, and consists of technical fields such as linguistic understanding, visual understanding, reasoning/prediction, knowledge expression, and motion control by utilizing machine learning algorithms such as deep learning. do.
인공지능 기술은 다양한 방면들에서 활발히 연구되고 있다. 예를 들면, 인공지능 기술을 구현하기 위한 요소 기술들은, 인간의 언어/문자를 인식하는 언어적 이해 기술, 사물을 인간의 시각처럼 인식하는 시각적 이해 기술, 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 추론/예측 기술, 인간의 경험 정보를 지식데이터로 처리하는 지식 표현 기술 및 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 동작 제어 기술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Artificial intelligence technology is being actively researched in various fields. For example, element technologies for implementing artificial intelligence technology include linguistic understanding technology for recognizing human language/characters, visual understanding technology for recognizing objects as human eyes, and logical reasoning and prediction by judging information. It may include at least one of inference/prediction technology, knowledge expression technology that processes human experience information into knowledge data, and motion control technology that controls autonomous vehicle driving and robot movement.
위 기재된 내용은 오직 본 발명의 기술적 사상들에 대한 배경 기술의 이해를 돕기 위한 것이며, 따라서 그것은 본 발명의 기술 분야의 당업자에게 알려진 선행 기술에 해당하는 내용으로 이해될 수 없다.The above description is only intended to help understand the background of the technical ideas of the present invention, and therefore, it cannot be understood as the prior art known to those skilled in the art.
본 발명의 실시 예들은 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하여 사용자로 하여금 상품 혹은 디자인이 언제 어디서 유행했는지 쉽게 파악하게 할 수 있게 하는 네트워크 서버 및 방법을 제공하기 위한 것이다.Embodiments of the present invention are intended to provide a network server and method that enable a user to easily grasp when and where a product or design is popular by providing data related to a fashion trend.
본 발명의 실시 예에 따른 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하는 방법은, 타겟 이미지들을 상기 데이터베이스에 저장하는 단계; 이미지를 입력하면 상기 이미지에 대응하는 시간이 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 시간들을 결정하는 단계; 상기 타겟 이미지들을 각각 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성하는 단계; 및 상기 패션 속성 데이터 세트들 및 상기 결정된 시간들과 연관된 정보를 네트워크를 통해 클라이언트 단말기에 전송하는 단계를 포함한다.A method for providing data related to fashion trends according to an embodiment of the present invention includes storing target images in the database; determining times corresponding to the target images by using an artificial intelligence model learned to output times corresponding to the images when an image is input; generating fashion attribute data sets by processing each of the target images; and transmitting information associated with the fashion attribute data sets and the determined times to a client terminal via a network.
상기 방법은 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나에 매핑하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.The method may further include mapping each of the fashion attribute data sets to one of the determined times, and the associated information may include at least a portion of the mapped fashion attribute data sets.
상기 인공지능 모델은 상기 이미지를 입력하면 상기 시간에 더하여 상기 이미지에 대응하는 위치가 출력되도록 학습될 수 있으며, 상기 시간들을 결정하는 단계는 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 시간들에 더하여 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 위치들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The artificial intelligence model may be trained to output a position corresponding to the image in addition to the time when the image is input, and the step of determining the times may include using the artificial intelligence model in addition to the times to output the target image. It may include determining positions respectively corresponding to the .
상기 방법은 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나 및 상기 결정된 위치들 중 하나에 매핑하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.The method may further include mapping each of the fashion attribute data sets to one of the determined times and to one of the determined locations, wherein the associated information is at least part of the mapped fashion attribute data sets. can include
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각은 해당 타겟 이미지 내 오브젝트와 연관된 속성값들을 포함할 수 있다.Each of the fashion attribute data sets may include attribute values associated with an object in a corresponding target image.
상기 방법은 상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것들을 추출하는 단계; 및 상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들에 대한 추세를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 연관된 정보는 상기 추세를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.The method includes extracting those having the same attribute value among the fashion attribute data sets; and analyzing a trend of times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times. In this case, the related information may include information indicating the trend.
상기 방법은 상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것들을 추출하는 단계; 및 상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 사이의 적어도 하나의 주기를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 연관된 정보는 상기 주기를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.The method includes extracting those having the same attribute value among the fashion attribute data sets; and detecting at least one period between times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times, and the associated information may include information indicating the period. .
본 발명의 다른 일면은 네트워크를 통해 클라이언트 단말기와 통신하기 위한 네트워크 서버에 관한 것이다. 상기 네트워크 서버는, 상기 네트워크에 연결되는 통신기; 및 상기 통신기를 통해 상기 클라이언트 단말기와 통신하도록 구성되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 타겟 이미지들을 저장하는 데이터베이스에 액세스하고, 이미지를 입력하면 상기 이미지에 대응하는 시간이 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 시간들을 결정하고; 상기 타겟 이미지들을 각각 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성하고, 상기 패션 속성 데이터 세트들 및 상기 결정된 시간들과 연관된 정보를 상기 통신기를 통해 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성된다.Another aspect of the present invention relates to a network server for communicating with a client terminal over a network. The network server may include a communicator connected to the network; and a processor configured to communicate with the client terminal through the communicator, wherein the processor accesses a database storing target images, and when an image is input, an artificial intelligence model learned to output a time corresponding to the image. determining times respectively corresponding to the target images by using ; and processing the target images respectively to generate fashion attribute data sets, and transmitting information associated with the fashion attribute data sets and the determined times to the client terminal through the communicator.
상기 프로세서는 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나에 매핑하도록 구성될 수 있으며, 상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.The processor may be configured to map each of the fashion attribute data sets to one of the determined times, and the associated information may include at least some of the mapped fashion attribute data sets.
상기 인공지능 모델은 상기 이미지를 입력하면 상기 시간에 더하여 상기 이미지에 대응하는 위치가 출력되도록 학습될 수 있으며, 상기 프로세서는 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 시간들에 더하여 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 위치들을 더 결정하도록 구성될 수 있다.The artificial intelligence model may be trained to output a position corresponding to the image in addition to the time when the image is input, and the processor may correspond to the target images in addition to the times using the artificial intelligence model. It may be configured to further determine the positions of
상기 프로세서는 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나 및 상기 결정된 위치들 중 하나에 매핑하도록 구성될 수 있으며, 상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.The processor may be configured to map each of the fashion attribute data sets to one of the determined times and to one of the determined locations, and the associated information may include at least some of the mapped fashion attribute data sets. can
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각은 해당 타겟 이미지 내 오브젝트와 연관된 속성값들을 포함할 수 있다.Each of the fashion attribute data sets may include attribute values associated with an object in a corresponding target image.
상기 프로세서는, 상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것을 추출하고, 상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들에 대한 추세를 분석하고, 상기 추세를 나타내는 정보를 상기 연관된 정보로서 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성될 수 있다.The processor extracts one of the fashion attribute data sets having the same attribute value, analyzes a trend for times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times, and information representing the trend. may be configured to transmit to the client terminal as the associated information.
상기 프로세서는, 상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것을 추출하고, 상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 사이의 적어도 하나의 주기를 감지하고, 상기 적어도 하나의 주기를 나타내는 정보를 상기 연관된 정보로서 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성될 수 있다.The processor extracts one of the fashion attribute data sets having the same attribute value, detects at least one cycle between times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times, It may be configured to transmit information indicating one period to the client terminal as the associated information.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하여 사용자로 하여금 상품 혹은 디자인이 언제 어디서 유행했는지 쉽게 파악하게 할 수 있게 하는 네트워크 서버 및 방법이 제공된다. 예를 들면, 네트워크 서버 및 방법은 이미지를 입력하면 이미지에 대응하는 시간이 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여 이미지들에 대응하는 시간들을 결정하고, 이에 기반하여 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공할 수 있다. 사용자는 패션 트랜드와 연관된 데이터를 참조함으로써 기억에만 전적으로 의존하는 경우보다 해당 상품 혹은 디자인의 추세를 효과적으로 파악할 수 있다.According to embodiments of the present invention, a network server and method are provided that enable users to easily identify when and where a product or design is popular by providing data related to fashion trends. For example, the network server and method determine times corresponding to images using an artificial intelligence model learned so that times corresponding to images are output when images are input, and based thereon, provide data related to fashion trends. can By referring to the data related to the fashion trend, the user can grasp the trend of the corresponding product or design more effectively than in the case of solely relying on memory.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 2는 도 1의 정보 제공 서버의 실시 예를 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2의 메타 데이터 생성부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 도 2의 패션 속성 검출부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 도 2의 패션 트랜드 데이터 생성부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 도 2의 메타 데이터 생성부의 실시 예를 보여주는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하는 방법을 보여주는 순서도이다.
도 8은 도 7의 S150단계의 실시 예를 보여주는 순서도이다.
도 9는 도 7의 S150단계의 다른 실시 예를 보여주는 순서도이다.
도 10은 도 1의 정보 제공 서버의 다른 실시 예를 보여주는 블록도이다.1 is a block diagram showing a network system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing an embodiment of the information providing server of Figure 1;
FIG. 3 is a diagram conceptually showing data generated by the meta data generating unit of FIG. 2 .
FIG. 4 is a diagram conceptually showing data generated by the fashion attribute detection unit of FIG. 2 .
FIG. 5 is a diagram conceptually showing data generated by the fashion trend data generation unit of FIG. 2 .
6 is a block diagram showing an embodiment of the meta data generation unit of FIG. 2 .
7 is a flowchart illustrating a method of providing data related to fashion trends according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart showing an embodiment of step S150 of FIG. 7 .
9 is a flowchart showing another embodiment of step S150 of FIG. 7 .
10 is a block diagram showing another embodiment of the information providing server of FIG. 1 .
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 모호하지 않도록 하기 위해 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다. 또한 본 발명은 여기에서 설명되는 실시 예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 여기에서 설명되는 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. It should be noted that in the following description, only parts necessary for understanding the operation according to the present invention are described, and descriptions of other parts will be omitted in order not to obscure the subject matter of the present invention. In addition, the present invention may be embodied in other forms without being limited to the embodiments described herein. However, the embodiments described herein are provided to explain in detail enough to easily implement the technical idea of the present invention to those skilled in the art to which the present invention belongs.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 여기에서 사용된 용어는 특정한 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. "X, Y, 및 Z 중 적어도 어느 하나", 그리고 "X, Y, 및 Z로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 어느 하나"는 X 하나, Y 하나, Z 하나, 또는 X, Y, 및 Z 중 둘 또는 그 이상의 어떤 조합 (예를 들면, XYZ, XYY, YZ, ZZ) 으로 해석될 수 있다. 여기에서, "및/또는"은 해당 구성들 중 하나 또는 그 이상의 모든 조합을 포함한다.Throughout the specification, when a part is said to be "connected" to another part, this includes not only the case where it is "directly connected" but also the case where it is "indirectly connected" with another element interposed therebetween. . Terminology used herein is for describing specific embodiments and is not intended to limit the present invention. Throughout the specification, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated. "At least one of X, Y, and Z" and "at least one selected from the group consisting of X, Y, and Z" means one X, one Y, one Z, or two or more of X, Y, and Z It can be interpreted as any combination of more (e.g., XYZ, XYY, YZ, ZZ). Here, "and/or" includes any combination of one or more of the elements.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크 시스템을 보여주는 블록도이다.1 is a block diagram showing a network system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 네트워크 시스템(100)은 네트워크(50), 클라이언트 단말기(110), 정보 제공 서버(120), 및 데이터베이스 서버(130)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a
네트워크 시스템(100)은 여기에 설명된 본 발명의 실시 예들에 따른 다양한 방법들을 수행하도록 동작하는 복수의 장치들, 서버들, 및/또는 소프트웨어 구성들을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 장치들 및/또는 서버들은 다른 방식들로 구성될 수 있으며, 장치들 및/또는 서버들에 의해 제공되는 동작들 및 서비스들은 여기에 설명된 실시 예들을 위해 결합되거나 분리될 수 있으며, 더 많은 수 혹은 더 적은 수의 장치들 및/또는 서버들에 의해 수행될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 장치들 및/또는 서버들은 동일 혹은 상이한 기업체들에 의해 구동 및/또는 유지될 수 있다.
네트워크(50)는 클라이언트 단말기(110), 정보 제공 서버(120), 및 데이터베이스 서버(130)와 같은 네트워크 시스템(100) 내 구성 요소들을 연결한다. 네트워크(50)는 공용 네트워크, 적어도 하나의 사설 네트워크, 유선 네트워크, 무선 네트워크, 다른 적절한 타입의 네트워크, 및 그것들의 조합들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크 시스템(100) 내 구성 요소들 각각은 유선 통신 기능 및 무선 통신 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 그에 따라 네트워크(50)를 통해 상호 간 통신할 수 있다.The
클라이언트 단말기(110)는 네트워크(50)를 통해 정보 제공 서버(120)와 통신하도록 구성된다. 클라이언트 단말기(110)는 정보 제공 서버(120)로부터 네트워크(50)를 통해 패션 트랜드 데이터(FTD) 및/또는 그와 연관된 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 디스플레이 장치에 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 클라이언트 단말기(110)는 도 5에 예시된 패션 트랜드 데이터(FTD)의 적어도 일부를 수신하고, 수신된 데이터를 디스플레이 장치에 시각화할 수 있다. 다른 예로서, 클라이언트 단말기(110)는 패션 트랜드 데이터(FTD)에 기반하여 분석된 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 디스플레이 장치에 시각화할 수 있다.The
실시 예들에서, 클라이언트 단말기(110)는 위와 같은 동작들을 수행하기에 적합한 하드웨어들, 소프트웨어들, 및/또는 펌웨어들을 포함할 수 있다. 실시 예들에서, 클라이언트 단말기(110)는 컴퓨터 장치, UMPC (Ultra Mobile PC), 워크스테이션, 넷북(net-book), PDA (Personal Digital Assistants), 포터블(portable) 컴퓨터, 웹 타블렛(web tablet), 무선 전화기(wireless phone), 모바일 폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), e-북(e-book), PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기 등과 같은 정보를 유선 및/또는 무선 환경에서 송수신할 수 있는 장치 등을 포함할 수 있다.In embodiments, the
정보 제공 서버(120)는 네트워크(50)를 통해 클라이언트 단말기(110) 및 데이터베이스 서버(130)와 통신하도록 구성되는 네트워크 서버일 수 있다. 정보 제공 서버(120)는 적어도 하나의 데이터베이스 서버(130)에 액세스하여 복수의 이미지들을 획득할 수 있다. 데이터베이스 서버(130)는 다양한 종류들의 네트워크 서버들 중 적어도 하나, 예를 들면 웹 페이지들을 통해 복수의 이미지들을 제공하는 포털 서버를 포함할 수 있다.The
정보 제공 서버(120)는 획득된 이미지들에 각각 대응하는 패션 속성 데이터 세트들을 생성하는 한편, 획득된 이미지들에 각각 대응하는 메타 데이터 세트들을 생성할 수 있다. 메타 데이터 세트들 각각은 해당 이미지가 발행(혹은 생성)된 시간과 위치를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 정보 제공 서버(120)는 패션 속성 데이터 세트들 및 메타 데이터 세트들로부터 패션 트랜드 데이터(FTD)를 생성하고, 생성된 패션 트랜드 데이터(FTD)를 그것의 데이터베이스(DB)에 저장할 수 있다. 이후, 정보 제공 서버(120)는 패션 트랜드 데이터(FTD)의 적어도 일부를 데이터베이스(DB)로부터 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다. 또한, 정보 제공 서버(120)는 클라이언트 단말기(110)로부터의 요청에 따라 패션 트랜드 데이터(FTD)를 분석하고, 분석된 데이터를 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다.The
도 2는 도 1의 정보 제공 서버의 실시 예를 보여주는 블록도이다. 도 3은 도 2의 메타 데이터 생성부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다. 도 4는 도 2의 패션 속성 검출부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다. 도 5는 도 2의 패션 트랜드 데이터 생성부에 의해 생성되는 데이터를 개념적으로 보여주는 도면이다.Figure 2 is a block diagram showing an embodiment of the information providing server of Figure 1; FIG. 3 is a diagram conceptually showing data generated by the meta data generating unit of FIG. 2 . FIG. 4 is a diagram conceptually showing data generated by the fashion attribute detection unit of FIG. 2 . FIG. 5 is a diagram conceptually showing data generated by the fashion trend data generation unit of FIG. 2 .
도 2를 참조하면, 정보 제공 서버(200)는 트랜드 정보 제공 장치(201), 그리고 제 1 및 제 2 데이터베이스들(DB1, DB2)을 포함할 수 있다. 도 2에서, 정보 제공 서버(200)가 2개의 데이터베이스들(DB1, DB2)을 포함하는 것으로 도시된다. 그러나 본 발명의 실시 예들은 여기에 한정되지 않는다. 예를 들면, 제 1 및 제 2 데이터베이스들(DB1, DB2)은 정보 제공 서버(200)의 외부에 배치될 수 있으며, 정보 제공 서버(200)는 네트워크(50)를 통해 제 1 및 제 2 데이터베이스들(DB1, DB2)에 액세스하여 데이터를 읽거나 쓸수 있다. 제 1 및 제 2 데이터베이스들(DB1, DB2)은 도 1의 데이터베이스(DB)에 포함될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
트랜드 정보 제공 장치(201)는 타겟 이미지들(TIMD)을 수집하여 제 1 데이터베이스(DB1)에 저장하는 한편, 타겟 이미지들(TIMD)에 기반하여 패션 트랜드 데이터(FTD)를 생성하고 생성된 패션 트랜드 데이터(FTD)를 제 2 데이터베이스(DB2)에 저장하도록 구성된다. 트랜드 정보 제공 장치(201)는 데이터베이스 서버 인터페이스(210), 클라이언트 단말 인터페이스(220), 및 트랜드 정보 생성기(230)를 포함할 수 있다.The trend
데이터베이스 서버 인터페이스(210)는 네트워크(50, 도 1 참조)를 통해 데이터베이스 서버(130, 도 1 참조)와 인터렉션할 수 있다. 데이터베이스 서버 인터페이스(210)는 데이터베이스 서버(130)에 대한 인터페이스를 트랜드 정보 생성기(230)의 구성 요소들에 제공할 수 있다. 클라이언트 단말 인터페이스(220)는 네트워크(50)를 통해 클라이언트 단말기(110)와 인터렉션할 수 있다. 클라이언트 단말 인터페이스(220)는 클라이언트 단말기(110)에 대한 인터페이스를 트랜드 정보 생성기(230)의 구성 요소들에 제공할 수 있다.
트랜드 정보 생성기(230)는 이미지 수집부(231), 메타 데이터 생성부(232), 패션 속성 검출부(233), 및 패션 트랜드 데이터 생성부(234)를 포함할 수 있다. 이미지 수집부(231)는 데이터베이스 서버 인터페이스(210)를 통해 데이터베이스 서버(130)에 액세스하여 타겟 이미지들(TIMG)을 수집하고, 수집되는 타겟 이미지들(TIMG)을 제 1 데이터베이스(DB1)에 저장하도록 구성된다.The
메타 데이터 생성부(232)는 이미지를 입력하면 이미지에 대응하는 메타 데이터 세트가 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 포함하며, 그러한 인공지능 모델을 이용하여 타겟 이미지들(TIMG)에 각각 대응하는 메타 데이터 세트들을 생성하도록 구성된다. 도 3을 참조하면, 메타 데이터 생성부(232)에 포함된 인공지능 모델(AI)은 제 1 내지 제 m 타겟 이미지들(TIMG1~TIMGm)로부터 제 1 내지 제 m 메타 데이터 세트들(MDS1~MDSm)을 각각 생성할 수 있다. 이때, 제 1 내지 제 m 메타 데이터 세트들(MDS1~MDSm) 각각은 해당 이미지가 발행된 시간(DT)을 포함할 수 있다. 제 1 내지 제 m 메타 데이터 세트들(MDS1~MDSm) 각각은 해당 이미지가 발행된(혹은 연관된) 위치(LC)를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 내지 제 m 메타 데이터 세트들(MDS1~MDSm) 각각은 해당 이미지가 발행된 년도, 년월, 혹은 일자, 그리고 지역(예를 들면 국가)를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.The meta
다시 도 2를 참조하면, 패션 속성 검출부(233)는 타겟 이미지들(TIMG)을 각각 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성하도록 구성된다. 도 4를 참조하면, 패션 속성 검출부(233)는 제 1 내지 제 m 타겟 이미지들(TIMG1~TIMGm)로부터 제 1 내지 제 m 패션 속성 데이터 세트들(FP1~FPm)을 각각 생성할 수 있다. 패션 속성 검출부(233)는 타겟 이미지에 포함된 의류(예를 들면 코트, 원피스 등), 잡화(예를 들면 신발, 머리끈) 등과 같은 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트로부터 패션 속성 데이터 세트를 생성할 수 있다. 제 1 내지 제 m 패션 속성 데이터 세트들(FP1~FPm) 각각은 검출된 오브젝트와 연관된 다양한 타입들의 속성값들(TP1, TP2, ... , TPn)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 속성값(TP1)은 “원피스”, “코트” 등과 같은 오브젝트의 카테고리를 나타내며, 제 2 속성값(TP2)은 “연분홍”, “레드”, “베이지” 등과 같은 오브젝트의 컬러를 나타내며, 제 3 속성값(TP3)은 “면”, “울” 등과 같은 오브젝트의 재질을 나타낼 수 있다. 각 패션 속성 데이터 세트는 오브젝트의 카테고리와 연관된 추가적인 디자인 속성을 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 4 속성값(TP4)은 제 1 속성값(TP1)이 “원피스”를 나타낼 때 “롱소매”를 나타낼 수 있으며, 제 1 속성값(TP1)이 “코트”일 때 “더플코트”를 나타낼 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the
실시 예들에서, 패션 속성 검출부(233)는 이미지를 입력하면 이미지에 대응하는 패션 속성 데이터 세트가 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 포함할 수 있으며, 패션 속성 검출부(233)는 그러한 인공지능 모델을 이용하여 각 타겟 이미지에 대응하는 패션 속성 데이터 세트를 생성할 수 있다.In embodiments, the
다시 도 2를 참조하면, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 각 패션 속성 데이터 세트를 해당 메타 데이터 세트에 의해 정의되는 시간 및/또는 위치에 매핑하여 패션 트랜드 데이터(FTD)를 생성하도록 구성된다. 패션 트랜드 데이터(FTD)는 데이터베이스(DB2)에 저장될 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the fashion trend
도 5를 참조하면, 시간(DT)을 가로축으로, 위치(LC)를 세로축으로 갖는 벡터 공간 내에서, 패션 속성 데이터 세트들(FP) 각각은 특정 좌표에 매핑된다. 매핑된 좌표는 해당 메타 데이터 세트의 시간과 위치에 의해 결정된다. 도 2의 패션 트랜드 데이터(FTD)는 위와 같이 벡터 공간 내 매핑된 패션 속성 데이터 세트들로서 제공되며, 이에 따라 패션 트랜드 데이터(FTD)는 서로 연관된 패션 속성 데이터 세트들(예를 들면 동일한 속성값들을 갖는 패션 속성 데이터 세트들)의 추세에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 위치(LC)가 한국인 패션 속성 데이터 세트들 중 카테고리가 “코트”이고 디자인이 “더플코트”인 패션 속성 데이터 세트들은 2006년도와 2016년도에 상대적으로 빈번하게 나타날 수 있다. 예를 들면, 위치(LC)가 미국인 패션 속성 데이터 세트들 중 카테코리가 “원피스”이고 디자인이 “롱소매”인 패션 속성 데이터 세트들이 1987년도, 2002년도, 및 2017년도에 상대적으로 빈번하게 나타날 수 있다.Referring to FIG. 5 , each of the fashion attribute data sets FP is mapped to a specific coordinate in a vector space having time DT as the horizontal axis and position LC as the vertical axis. The mapped coordinates are determined by the time and location of the corresponding metadata set. The fashion trend data FTD of FIG. 2 is provided as fashion attribute data sets mapped in a vector space as described above, and accordingly, the fashion trend data FTD are fashion attribute data sets associated with each other (eg, having the same attribute values). fashion attribute data sets) may include information on trends. For example, fashion attribute data sets in which the category is “coat” and the design is “duffle coat” among fashion attribute data sets in which the location (LC) is Korean may appear relatively frequently in 2006 and 2016. For example, among fashion attribute data sets in which the location (LC) is American, fashion attribute data sets in which the category is “one piece” and the design is “long sleeve” appear relatively frequently in 1987, 2002, and 2017. have.
다시 도 2를 참조하면, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 패션 트랜드 데이터(FTD)의 적어도 일부를 클라이언트 단말 인터페이스(220)를 통해 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다. 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 도 5에 도시된 바와 같이 벡터 공간에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 클라이언트 단말기(110)에 제공하며, 클라이언트 단말기(110)는 그러한 벡터 공간 내 패션 속성 데이터 세트들을 디스플레이 장치를 통해 시각화할 수 있다. 예를 들면, 벡터 공간에 매핑된, 카테고리가 “코트”이고 디자인이 “더플코트”인 패션 속성 데이터 세트들이 클라이언트 단말기(110)에 제공될 수 있다. 실시 예들에서, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 클라이언트 단말기(110)의 사용자에 의해 선택된 속성값을 갖는 패션 속성 데이터 세트들을 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다. 이와 같이 패션 트랜드 데이터(FTD)를 생성하고 이를 클라이언트 단말기(110)에 제공함으로써, 클라이언트 단말기(110)의 사용자는 특정 상품 혹은 디자인이 언제 어디서 유행했는지 쉽게 파악할 수 있으며, 그 상품 혹은 디자인의 추세를 파악할 수 있으며, 그에 따라 그 상품 혹은 디자인이 앞으로 언제 유행할지 효과적으로 예측할 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the fashion trend
실시 예들에서, 패션 트랜드 데이터(FTD)와 연관된 데이터가 클라이언트 단말기(110)에 제공될 수 있다. 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 사용자에 의해 선택된 속성값을 갖는 패션 속성 데이터 세트들을 추출하고, 추출된 패션 속성 데이터 세트들이 벡터 공간에서 나타나는 추세를 분석하고, 분석된 추세를 나타내는 데이터를 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 추세 분석을 위해 학습된 인공지능 모델을 포함할 수 있으며, 인공지능 모델을 이용하여 추세를 분석할 수 있다. 실시 예들에서, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들(DT) 사이의 적어도 하나의 주기를 감지하고, 감지된 주기를 나타내는 데이터를 클라이언트 단말기(110)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 5와 같이 벡터 공간에서 카테고리 “원피스” 및 디자인 “롱소매”를 갖는 패션 속성 데이터 세트들이 미국에서 1987년도, 2002년도, 및 2017년도에 상대적으로 빈번하게 나타난다면, 해당 패션 속성 데이터 세트들은 미국에서 대략 15년의 주기로 나타나는 추세를 가질 수 있으며, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 해당 상품 혹은 디자인이 미국에서 대략 15년의 주기로 나타남을 나타내는 데이터를 클라이언트 단말기(110)에 전송할 수 있다. 또한, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 2017년으로부터 15년의 주기에 대응하는 2032년, 2047년 등에 해당 상품 혹은 디자인이 유행할 수 있음을 나타내는 데이터를 클라이언트 단말기(110)에 더 전송할 수 있다. 이와 같이, 패션 트랜드 데이터 생성부(234)는 클라이언트 단말기(110)에 상품 혹은 디자인이 언제 어디서 유행했는지를 나타내는 정보를 제공하며, 나아가 그 상품 혹은 디자인이 앞으로 언제 유행할지 나타내는 정보도 제공할 수 있다.In embodiments, data associated with the fashion trend data (FTD) may be provided to the
실시 예들에서, 이미지 수집부(231), 메타 데이터 생성부(232), 패션 속성 검출부(233), 및 패션 트랜드 데이터 생성부(234) 각각은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 및 그것들의 조합 중 적어도 하나를 통해 구현될 수 있다. 실시 예들에서, 이미지 수집부(231), 메타 데이터 생성부(232), 패션 속성 검출부(233), 및 패션 트랜드 데이터 생성부(234) 중 적어도 일부는 통합될 수 있으며, 더 많은 구성들로 분리될 수 있다.In embodiments, each of the
도 6은 도 2의 메타 데이터 생성부의 실시 예를 보여주는 블록도이다.6 is a block diagram showing an embodiment of the meta data generation unit of FIG. 2 .
도 6을 참조하면, 메타 데이터 생성부(300)는 인공지능 모델(310) 및 인공지능 프로세서(320)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the
인공지능 모델(310)은 도 2의 타겟 이미지(TIMG)와 같은 이미지(IMG)를 입력하면 시간(DT)과 위치(LC)를 출력하도록 사전에 학습될 수 있다. 실시 예들에서, 인공지능 모델(310)은 하나 또는 그 이상의 뉴럴 네트워크들(L1, L2, ... , L_k-1, L_k)을 포함할 수 있으며, 그것들은 이미지(IMG)를 입력하면 시간(DT)과 위치(LC)를 출력하도록 학습될 수 있다. 예를 들면, 뉴럴 네트워크들(L1, L2, ... , L_k-1, L_k)은 입력된 이미지(IMG)로부터 특징 정보를 나타내는 벡터를 출력하기 위한 인코더에 해당하는 뉴럴 네트워크들, 그리고 특징 정보를 나타내는 벡터를 시간(DT)과 위치(LC)로 변환하기 위한 디코더에 해당하는 뉴럴 네트워크들을 포함할 수 있다.The
인공지능 프로세서(320)는 인공지능 모델(310)을 제어하도록 구성된다. 인공지능 프로세서(320)는 데이터 학습부(321) 및 데이터 처리부(322)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(321)는 이미지 및 그에 대응하는 시간과 위치를 포함하는 학습 데이터를 이용하여, 이미지(IMG)가 인공지능 모델(310)에 입력되면 시간(DT)과 위치(LC)가 출력되도록 인공지능 모델(310)을 학습시킬 수 있다. 그러한 학습을 위한 데이터 또한 네트워크(50, 도 1 참조) 상의 적어도 하나의 데이터베이스 서버(130)로부터 획득될 수 있다.The
데이터 처리부(322)는 학습된 인공지능 모델(310)에 이미지(IMG)로서 도 2의 타겟 이미지(TIMG)를 입력함으로써 결과값으로서 시간(DT)과 위치(LC)를 획득할 수 있다. 획득된 시간(DT)과 위치(LC)는 도 3을 참조하여 설명된 바와 같이 타겟 이미지(TIMG)에 대응하는 메타 데이터 세트를 형성할 수 있다.The
실시 예들에서, 인공지능 모델(310) 및 인공지능 프로세서(320)는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. 프로세서는 싱글 코어, 듀얼 코어, 쿼드 코어 등과 같이 하나 또는 그 이상의 코어들을 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램 및/또는 명령어들을 메모리에 로드하고, 로드된 프로그램 및/또는 명령어들을 실행함으로써 인공지능 모델(310) 및 인공지능 프로세서(320) 각각을 제공할 수 있다.In embodiments, the
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 패션 트랜드와 연관된 데이터를 제공하는 방법을 보여주는 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method of providing data related to fashion trends according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, S110단계에서, 정보 제공 서버(120, 도 1 참조)는 데이터베이스 서버(130)에 액세스하여 타겟 이미지들(TIMD)을 수집한다.Referring to FIG. 7 , in step S110, the information providing server 120 (see FIG. 1) accesses the
S120단계에서, 정보 제공 서버(120)는 이미지를 입력하면 이미지에 대응하는 메타 데이터 세트가 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 타겟 이미지들 각각에 대응하는 시간 및 위치를 결정한다. 예를 들면, 시간은 해당 타겟 이미지가 발행된 년도, 계절, 월, 및 일자 중 적어도 하나를 나타낼 수 있고, 위치는 국가, 도시 등과 같은 특정 지역을 나타낼 수 있다.In step S120, the
S130단계에서, 정보 제공 서버(120)는 타겟 이미지들을 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성한다. 각 타겟 이미지에 대응하는 패션 속성 데이터 세트는 해당 타겟 이미지 내 오브젝트(예를 들면, 코트, 원피스 등)와 연관된 다양한 타입들의 속성값들을 포함할 수 있다. 정보 제공 서버(120)는 타겟 이미지에 포함된 의류, 잡화 등과 같은 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트로부터 패션 속성 데이터 세트를 생성할 수 있다. 이 분야에 알려진 다양한 알고리즘들 중 적어도 하나를 이용하여 각 타겟 이미지를 프로세싱함으로써 속성값들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 패션 속성 데이터 세트는 “원피스”, “코트” 등과 같은 오브젝트의 카테고리를 나타내는 속성값, “연분홍”, “레드”, “베이지” 등과 같은 오브젝트의 컬러를 나타내는 속성값, “면”, “울” 등과 같은 오브젝트의 재질을 나타내는 속성값, 그리고 오브젝트의 카테고리와 연관된 추가적인 디자인적 속성을 나타내는 속성값을 포함할 수 있다.In step S130, the
실시 예들에 따라, S130단계는 S120단계보다 먼저 수행되거나, S120단계보다 나중에 수행되거나, S120단계와 병렬적으로 수행될 수 있다.According to embodiments, step S130 may be performed before step S120, performed later than step S120, or performed in parallel with step S120.
S140단계에서, 정보 제공 서버(120)는 패션 속성 데이터 세트들 각각을 해당 타겟 이미지의 시간 및 위치에 매핑한다. 패션 속성 데이터 세트들 각각은 시간과 위치에 의해 정해지는 벡터 공간 내에 매핑되며, 벡터 공간 내에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들은 패션 트랜드 데이터(FTD)로서 데이터베이스(DB, 도 1 참조)에 저장될 수 있다.In step S140, the
S150단계에서, 정보 제공 서버(120)는 각각 시간과 위치에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들에 기반하여 클라이언트 단말기(110, 도 1 참조)에 정보를 전송한다. 실시 예들에서, 정보 제공 서버(120)는 시간과 위치에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들의 적어도 일부를 클라이언트 단말기(110)에 전송할 수 있다.In step S150, the
도 8은 도 7의 S150단계의 실시 예를 보여주는 순서도이다.8 is a flowchart showing an embodiment of step S150 of FIG. 7 .
도 8을 참조하면, S210단계에서, 정보 제공 서버(130, 도 1 참조)는 각각 시간과 위치에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것들을 추출한다. 실시 예들에서, 사용자는 “더플 코트”와 같은 특정 속성값을 선택할 수 있으며, 정보 제공 서버(130)는 사용자에 의해 선택된 속성값을 갖는 패션 속성 데이터 세트들을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 8 , in step S210, the information providing server (130, see FIG. 1) extracts fashion attribute data sets having the same attribute value among fashion attribute data sets mapped to time and location. In embodiments, a user may select a specific attribute value such as “duffel coat”, and the
S220단계에서, 정보 제공 서버(130)는 추출된 패션 속성 데이터 세트들의 추세를 분석한다. 정보 제공 서버(130)는 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 및 위치들에 대한 추세를 분석할 수 있다.In step S220, the
S230단계에서, 정보 제공 서버(130)는 분석된 추세를 나타내는 정보를 클라이언트 단말기(110, 도 1 참조)에 전송할 수 있다. 나아가, 정보 제공 서버(130)는 분석된 추세를 토대로 동일한 속성값을 갖는 패션 속성 데이터 세트가 나타날 시간과 위치를 추정할 수 있으며, 추정된 정보 또한 클라이언트 단말기(110)에 전송할 수 있다.In step S230, the
도 9는 도 7의 S150단계의 다른 실시 예를 보여주는 순서도이다.9 is a flowchart showing another embodiment of step S150 of FIG. 7 .
도 9를 참조하면, S310단계에서, 정보 제공 서버(130, 도 1 참조)는 각각 시간과 위치에 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 선택된 속성값을 갖는 것들을 추출한다.Referring to FIG. 9 , in step S310, the information providing server (130, see FIG. 1) extracts items having selected attribute values from fashion attribute data sets mapped to time and location.
S320단계에서, 정보 제공 서버(130)는 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 사이에서 적어도 하나의 주기가 감지되는지 여부를 판별한다. 만약 그렇다면, S330단계가 수행된다. 만약 그렇지 않다면, S340단계가 수행된다.In step S320, the
S330단계에서, 정보 제공 서버(130)는 감지된 주기를 나타내는 정보를 클라이언트 단말기(110, 도 1 참조)에 전송할 수 있다. S340단계에서, 정보 제공 서버(130)는 선택된 속성값과 연관된 추세가 없음을 나타내는 메시지를 클라이언트 단말기(110)에 전송할 수 있다.In step S330, the
도 10은 도 1의 정보 제공 서버의 다른 실시 예를 보여주는 블록도이다.10 is a block diagram showing another embodiment of the information providing server of FIG. 1 .
도 10을 참조하면, 정보 제공 서버(1000)는 버스(1100), 적어도 하나의 프로세서(1200), 시스템 메모리(1300), 스토리지 인터페이스(I/F)(1400), 통신 인터페이스(1500), 저장 매체(1600), 및 통신기(1700)를 포함한다.Referring to FIG. 10, the
버스(1100)는 정보 제공 서버(1000)의 다양한 구성 요소들에 연결되어 데이터, 신호, 및 정보를 전달한다. 프로세서(1200)는 범용 혹은 전용 프로세서 중 어느 하나일 수 있으며, 정보 제공 서버(1000)의 제반 동작들을 제어할 수 있다.The
프로세서(1200)는 실행될 때 다양한 기능들을 제공하는 프로그램 코드들 및 명령어들을 시스템 메모리(1300)에 로딩하고, 로딩된 프로그램 코드들 및 명령어들을 처리하도록 구성된다. 시스템 메모리(1300)는 프로세서(1200)의 워킹 메모리로서 제공될 수 있다. 실시 예로서, 시스템 메모리(1300)는 램(Random Access Memory, RAM), 롬(Read Only Memory, ROM), 및 다른 타입의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 매체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The
프로세서(1200)는 프로세서(1200)에 의해 실행될 때 도 2의 트랜드 정보 제공 장치(201)의 기능들을 제공하는 트랜드 정보 생성 모듈(1310)을 시스템 메모리(1300)에 로딩할 수 있다. 그러한 프로그램 코드들 및/또는 명령어들은 프로세서(1200)에 의해 실행되어 도 2를 참조하여 설명된 트랜드 정보 제공 장치(201)의 기능들 및/또는 동작들을 수행할 수 있다. 그러한 기능들 및/또는 동작들을 수행하기 위해, 프로세서(1200)에 의해 실행되는 트랜드 정보 생성 모듈(1310)은 스토리지 인터페이스(1400) 및 통신 인터페이스(1500)와 같은 정보 제공 서버(1000)의 구성 요소들을 이용할 수 있다.The
프로그램 코드들 및/또는 명령어들은 별도의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기록 매체인 저장 매체(1600)로부터 시스템 메모리(1300)에 로딩될 수 있다. 또는, 프로그램 코드들 및/또는 명령어들은 정보 제공 서버(1000)의 외부로부터 통신기(1700)을 통해 시스템 메모리(1300)에 로딩될 수도 있다. 이 밖에도, 시스템 메모리(1300)는 컨텐츠 디자인 추천 모듈(1310)를 위한 버퍼 메모리로서 기능할 수 있다.Program codes and/or instructions may be loaded into the
도 10에서, 시스템 메모리(1300)는 프로세서(1200)와 구분된 구성으로 도시되어 있으나, 시스템 메모리(1300)의 적어도 일부는 프로세서(1200)에 포함될 수도 있다. 시스템 메모리(1300)는 실시 예들에 따라 물리적 및/또는 논리적으로 서로 분리된 복수의 메모리들로서 제공될 수 있다.In FIG. 10 , the
스토리지 인터페이스(1400)는 저장 매체(1600)에 연결된다. 스토리지 인터페이스(1400)는 버스(1100)에 연결된 프로세서(1200) 및 시스템 메모리(1300)와 같은 구성 요소들과 저장 매체(1600) 사이를 인터페이싱할 수 있다. 통신 인터페이스(1500)는 통신기(1700)에 연결된다. 통신 인터페이스(1500)는 버스(1100)에 연결된 구성 요소들과 통신기(1700) 사이를 인터페이싱할 수 있다.The
실시 예들에서, 버스(1100), 프로세서(1200), 및 시스템 메모리(1300)는 하나의 보드(1050)에 통합될 수 있다. 예를 들면, 버스(1100), 프로세서(1200), 및 시스템 메모리(1300)는 하나의 반도체 칩에 실장될 수 있다. 실시 예들에서, 보드(1050)는 스토리지 인터페이스(1400) 및 통신 인터페이스(1500)를 더 포함할 수 있다.In embodiments, the
저장 매체(1600)는 전원이 차단되더라도 저장된 데이터를 유지하는 다양한 타입들의 불휘발성 저장 매체들, 예를 들면 플래시 메모리(flash memory), 하드 디스크(hard disk) 등을 포함할 수 있다. 저장 매체(1600)는 도 2의 제 1 및 제 2 데이터베이스들(DB1, DB2)의 적어도 일부로서 제공될 수 있다.The
통신기(1700, 혹은 트랜시버)는 네트워크(105)를 통해 정보 제공 서버(1000)와 네트워크 시스템(100, 도 1 참조) 내 다른 장치들 및/또는 서버들 사이의 신호들을 송수신할 수 있다.The communicator 1700 (or transceiver) may transmit/receive signals between the
비록 특정 실시 예들 및 적용 례들이 여기에 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정들 및 변형들이 가능하다.Although specific embodiments and application examples have been described herein, they are only provided to help a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments, and those of ordinary skill in the field to which the present invention belongs Numerous modifications and variations are possible from this description when grown.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and it will be said that not only the claims to be described later, but also all modifications equivalent or equivalent to these claims belong to the scope of the present invention. .
110: 클라이언트 단말기
120, 200: 정보 제공 서버
130: 데이터베이스 서버
201: 트랜드 정보 제공 장치
210: 이미지 서버 인터페이스
220: 클라이언트 서버 인터페이스
230: 트랜드 정보 생성기110: client terminal
120, 200: information providing server
130: database server
201: trend information providing device
210: image server interface
220: client server interface
230: trend information generator
Claims (14)
타겟 이미지들을 상기 데이터베이스에 저장하는 단계;
이미지를 입력하면 상기 이미지에 대응하는 시간이 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 시간들을 결정하는 단계;
상기 타겟 이미지들을 각각 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성하는 단계; 및
상기 패션 속성 데이터 세트들 및 상기 결정된 시간들과 연관된 정보를 네트워크를 통해 클라이언트 단말기에 전송하는 단계를 포함하는 방법.A method for providing data associated with fashion trends:
storing target images in the database;
determining times corresponding to the target images by using an artificial intelligence model learned to output times corresponding to the images when an image is input;
generating fashion attribute data sets by processing each of the target images; and
and transmitting information associated with the fashion attribute data sets and the determined times to a client terminal via a network.
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나에 매핑하는 단계를 더 포함하며,
상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함하는 방법.According to claim 1,
Further comprising mapping each of the fashion attribute data sets to one of the determined times,
wherein the associated information includes at least some of the mapped fashion attribute data sets.
상기 인공지능 모델은 상기 이미지를 입력하면 상기 시간에 더하여 상기 이미지에 대응하는 위치가 출력되도록 학습되며,
상기 시간들을 결정하는 단계는 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 시간들에 더하여 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 위치들을 결정하는 단계를 포함하는 방법.According to claim 1,
The artificial intelligence model learns to output a position corresponding to the image in addition to the time when the image is input,
The step of determining the times includes determining positions respectively corresponding to the target images in addition to the times using the artificial intelligence model.
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나 및 상기 결정된 위치들 중 하나에 매핑하는 단계를 더 포함하며,
상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함하는 방법.According to claim 3,
further comprising mapping each of the fashion attribute data sets to one of the determined times and one of the determined locations;
wherein the associated information includes at least some of the mapped fashion attribute data sets.
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각은 해당 타겟 이미지 내 오브젝트와 연관된 속성값들을 포함하는 방법.According to claim 1,
Each of the fashion attribute data sets includes attribute values associated with an object in a corresponding target image.
상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것들을 추출하는 단계; 및
상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들에 대한 추세를 분석하는 단계를 더 포함하고,
상기 연관된 정보는 상기 추세를 나타내는 정보를 포함하는 방법.According to claim 5,
extracting those having the same attribute value from among the fashion attribute data sets; and
Further comprising analyzing trends for times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times,
The method of claim 1, wherein the associated information includes information indicating the trend.
상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것들을 추출하는 단계; 및
상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 사이의 적어도 하나의 주기를 감지하는 단계를 더 포함하고,
상기 연관된 정보는 상기 주기를 나타내는 정보를 포함하는 방법.According to claim 5,
extracting those having the same attribute value from among the fashion attribute data sets; and
Further comprising detecting at least one cycle between times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times,
The method of claim 1, wherein the associated information includes information indicating the period.
상기 네트워크에 연결되는 통신기; 및
상기 통신기를 통해 상기 클라이언트 단말기와 통신하도록 구성되는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
타겟 이미지들을 저장하는 데이터베이스에 액세스하고,
이미지를 입력하면 상기 이미지에 대응하는 시간이 출력되도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 시간들을 결정하고;
상기 타겟 이미지들을 각각 프로세싱하여 패션 속성 데이터 세트들을 생성하고,
상기 패션 속성 데이터 세트들 및 상기 결정된 시간들과 연관된 정보를 상기 통신기를 통해 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성되는 네트워크 서버.In a network server for communicating with a client terminal through a network:
a communicator connected to the network; and
A processor configured to communicate with the client terminal through the communicator;
the processor,
accessing a database storing target images;
determining times corresponding to the target images, respectively, by using an artificial intelligence model learned so that times corresponding to the images are output when an image is input;
processing each of the target images to generate fashion attribute data sets;
A network server configured to transmit information associated with the fashion attribute data sets and the determined times to the client terminal via the communicator.
상기 프로세서는 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나에 매핑하도록 구성되며,
상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함하는 네트워크 서버.According to claim 8,
the processor is configured to map each of the fashion attribute data sets to one of the determined times;
The network server of claim 1 , wherein the associated information includes at least some of the mapped fashion attribute data sets.
상기 인공지능 모델은 상기 이미지를 입력하면 상기 시간에 더하여 상기 이미지에 대응하는 위치가 출력되도록 학습되며,
상기 프로세서는 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 시간들에 더하여 상기 타겟 이미지들에 각각 대응하는 위치들을 더 결정하도록 구성되는 네트워크 서버.According to claim 8,
The artificial intelligence model learns to output a position corresponding to the image in addition to the time when the image is input,
wherein the processor is configured to further determine locations respectively corresponding to the target images in addition to the times using the artificial intelligence model.
상기 프로세서는 상기 패션 속성 데이터 세트들 각각을 상기 결정된 시간들 중 하나 및 상기 결정된 위치들 중 하나에 매핑하도록 구성되며,
상기 연관된 정보는 상기 매핑된 패션 속성 데이터 세트들 중 적어도 일부를 포함하는 네트워크 서버.According to claim 10,
the processor is configured to map each of the fashion attribute data sets to one of the determined times and one of the determined locations;
The network server of claim 1 , wherein the associated information includes at least some of the mapped fashion attribute data sets.
상기 패션 속성 데이터 세트들 각각은 해당 타겟 이미지 내 오브젝트와 연관된 속성값들을 포함하는 네트워크 서버.According to claim 8,
Each of the fashion attribute data sets includes attribute values associated with an object in a corresponding target image.
상기 프로세서는,
상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것을 추출하고,
상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들에 대한 추세를 분석하고,
상기 추세를 나타내는 정보를 상기 연관된 정보로서 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성되는 네트워크 서버.According to claim 12,
the processor,
Extracting those having the same attribute value among the fashion attribute data sets;
Analyzing a trend for times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times;
A network server configured to transmit the information indicating the trend to the client terminal as the associated information.
상기 프로세서는,
상기 패션 속성 데이터 세트들 중 동일한 속성값을 갖는 것을 추출하고,
상기 결정된 시간들 중 상기 추출된 패션 속성 데이터 세트들에 대응하는 시간들 사이의 적어도 하나의 주기를 감지하고,
상기 적어도 하나의 주기를 나타내는 정보를 상기 연관된 정보로서 상기 클라이언트 단말기에 전송하도록 구성되는 네트워크 서버.
According to claim 12,
the processor,
Extracting those having the same attribute value among the fashion attribute data sets;
detecting at least one cycle between times corresponding to the extracted fashion attribute data sets among the determined times;
The network server configured to transmit information indicating the at least one period to the client terminal as the associated information.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210058792A KR20220151488A (en) | 2021-05-06 | 2021-05-06 | Network server and method to provide data associated with fashion trend |
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---|---|---|---|
KR1020210058792A KR20220151488A (en) | 2021-05-06 | 2021-05-06 | Network server and method to provide data associated with fashion trend |
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KR1020210058792A KR20220151488A (en) | 2021-05-06 | 2021-05-06 | Network server and method to provide data associated with fashion trend |
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KR (1) | KR20220151488A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102626945B1 (en) * | 2023-07-05 | 2024-01-18 | 주식회사 니그나스 | Method and apparatus for converting 3d clothing data based on artificial intelligence model |
-
2021
- 2021-05-06 KR KR1020210058792A patent/KR20220151488A/en not_active Application Discontinuation
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