KR20220169663A

KR20220169663A - 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20220169663A
Application number: KR1020210080010A
Authority: KR
Inventors: 이준호
Original assignee: (주)눈사람이노베이션
Priority date: 2021-06-21
Filing date: 2021-06-21
Publication date: 2022-12-28

Abstract

본 발명의 일 실시예는, 서버, 제1 단말 및 제2 단말의 통신 연결을 통한 제품 추천 방법에 있어서, 상기 서버가 상기 제1 단말로부터 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 상기 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 입력 받고, 상기 제품 정보를 기초로 상기 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하며, 상기 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하는 단계, 상기 서버가 상기 제2 단말로부터 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 입력 받아, 상기 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 상기 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하는 단계, 그리고, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 제품 추천 방법을 개시한다.

Description

인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR OPERATING A SERVICE PLATFORM THAT RECOMMENDS FASHION COORDINATION BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 인공지능 기술을 이용하여 사용자의 사이즈와 선호도를 고려한 인기도가 높은 코디를 사용자에게 추천하도록 구성되는 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 방법에 관한 것이다.

소비자가 온라인을 통해 의류를 구매하고자 하는 경우, 소비자는 의류 판매 사이트에 접속하여 자신의 취향에 맞는 의류를 선택하고 결제하는 과정을 거치게 된다. 의류 판매 사이트에는 적어도 수백개의 패션 의류 아이템들이 나열되어 있으므로, 자신에게 어울리는 옷을 구매하는데 어려움을 겪는 소비자들이 상당수 존재한다. 이에 따라, 최근 의류 판매 사이트에서는 최근에는 소비자에게 의류를 추천해 주는 서비스를 함께 제공하고 있다.

그러나, 종래의 의류 추천 서비스는 사용자의 신체 사이즈나 선호도를 제대로 반영하지 못하고 있으며, 또한, 현재의 대중적인 트렌드에 알맞은 의류를 추천하지 못하는 문제를 갖고 있다. 따라서, 소비자의 신체 사이즈, 선호 스타일, 현재 인기 제품의 트렌드 등을 종합적으로 고려하여 소비자에게 최적의 패션 코디 추천 서비스를 제공하는 플랫폼과 이의 운영 방법의 필요성이 대두된다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 인공지능 기술을 이용하여 사용자의 사이즈와 선호도를 고려한 인기도가 높은 코디를 사용자에게 추천하도록 구성되는 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 방법을 제공하는 것을 일 기술적 과제로 한다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 이하의 설명으로부터 본 발명의 또 다른 기술적 과제들이 도출될 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제1 측면에 따른 실시예는, 서버, 제1 단말 및 제2 단말의 통신 연결을 통한 제품 추천 방법을 제공한다. 본 방법은, 상기 서버가 상기 제1 단말로부터 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 상기 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 입력 받고, 상기 제품 정보를 기초로 상기 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하며, 상기 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하는 단계, 상기 서버가 상기 제2 단말로부터 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 입력 받아, 상기 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 상기 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하는 단계, 그리고, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 실시예는, 제1 단말 및 제2 단말과의 통신 연결을 통한 제품 추천 시스템을 제공한다. 본 시스템은, 상기 제1 단말 및 상기 제2 단말과의 정보 송수신을 수행하는 통신 모듈, 패션 추천 프로그램을 저장하는 메모리, 상기 메모리에 저장된 패션 추천 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여, 상기 통신 모듈이 상기 제1 단말로부터 수신한 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 상기 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 전송 받고, 상기 제품 정보를 기초로 상기 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하고, 상기 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하고, 상기 통신 모듈이 상기 제2 단말로부터 수신한 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 전송 받아, 상기 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 상기 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하고, 그리고, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 것을 수행하도록 구성된다.

본 발명에 따르면, 인공지능 기술을 이용하여 소비자의 신체 사이즈, 스타일 선호도 및 현재 인기 제품의 트렌드를 반영한 추천 제품을 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 판매자로부터 실제 제품의 실측 사이즈 및 착용 모델의 신체 사이즈를 획득하고, 구매자로부터 구매자의 신체 사이즈 정보를 입력받거나 직접 구매자의 신체 사이즈 측정을 수행하여 구매자의 사이즈 정보를 획득함으로써, 추천 제품에 대한 사이즈 정보를 정확하게 제공하고, 구매자에게 최적화된 사이즈를 갖는 제품을 추천할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 추천 제품 단품뿐만 아니라, 추천 제품과 어울리는 다수의 제품들 및 이에 대한 추천 코디를 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 사용자에게 추천 제품에 대한 이미지 제공뿐만 아니라 가상 피팅 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 효과들은 상술한 효과들로 제한되지 않으며, 이하의 기재로부터 이해되는 모든 효과들을 포함한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템 및 이와 통신하는 단말기들을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템의 세부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템이 제공하는 코디 그룹의 예시들을 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템에 적용되는 신체 사이즈의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템에 적용되는 제품의 인기도별 추천 시점을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6 내지 도 8은 도 1에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템이 제공하는 인터페이스의 예시들을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법의 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 10 내지 도 12는 도 9에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법의 세부 단계들을 나타낸 흐름도들이다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다. 다만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시예들로 한정되는 것은 아니다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에 나타난 각 구성요소의 크기, 형태, 형상은 다양하게 변형될 수 있다. 명세서 전체에 대하여 동일/유사한 부분에 대해서는 동일/유사한 도면 부호를 붙였다.

이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 “부” 등은 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여 되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결 (접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(구비 또는 마련)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 "포함(구비 또는 마련)"할 수 있다는 것을 의미한다.

본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 나타내는 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 구성 요소들의 순서나 관계를 제한하지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소도 제1구성 요소로 명명될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300) 및 이와 통신하는 단말기들(100, 200)을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)은 제1 단말(100) 및 제2 단말(200)과의 통신 연결을 통해 소비자에게 인공지능 기반의 패션 코디를 추천 및 제공할 수 있다. 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)은 제1 단말(100) 및 제2 단말(200)과 유사한 형태의 장치로 형성될 수 있으며, SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) 또는 IaaS (Infrastructure as a Service)와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델에서 동작 할 수도 있다. 또한, 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)은 사설(private) 클라우드, 공용(public) 클라우드 또는 하이브리드(hybrid) 클라우드 시스템과 같은 형태로 구축될 수도 있다. 단말기들(100, 200) 각각은 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 의미할 수 있다. 또한, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다. 이하에서 설명의 편의를 위해 제1 단말(100)은 판매자 단말기로 제2 단말(200)은 소비자 단말기로 설정하여 설명하도록 한다.

도 2는 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)의 세부 구성을 나타낸 블록도이다. 도 2를 참조하면, 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)은 통신 모듈(310), 메모리(320) 및 프로세서(330)를 포함한다.

통신 모듈(310)은 판매자 단말기(100) 및 소비자 단말기(200)와의 정보 송수신을 수행한다. 통신 모듈(310)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치를 포함할 수 있다.

메모리(320)는 패션 추천 프로그램을 저장한다. 패션 추천 프로그램의 명칭은 설명의 편의를 위해 설정된 것으로, 명칭 그 자체로 프로그램의 기능을 제한하는 것은 아니다. 메모리(320)는 통신 모듈(310)로 입력되는 데이터, 프로세서(330)에 의해 수행되는 기능에 필요한 데이터 및 프로세서(330)의 실행에 따라 생성된 데이터 중 적어도 어느 하나를 저장할 수 있다. 메모리(320)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력을 필요로 하는 휘발성 저장장치를 통칭하는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 메모리(320)는 프로세서(330)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 메모리(320)는 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치 외에 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(330)는 메모리(320)에 저장된 패션 추천 프로그램을 실행하도록 구성된다. 프로세서(330)는 데이터를 제어 및 처리하는 다양한 종류의 장치들을 포함할 수 있다. 프로세서(330)는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 일 예에서, 프로세서(330)는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 형태로 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(330)는 패션 추천 프로그램을 실행하여 다음과 같은 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(330)는 통신 모듈(310)이 판매자 단말기(100)로부터 수신한 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 전송 받고, 제품 정보를 기초로 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하고, 착용품들 각각을 N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류할 수 있다.

특징 정보는 착용품들 각각의 종류(상의, 하의, 신발 등), 가격, 재질, 사이즈, 선호 나이대(20대, 30대 등), 판매량, 착용 성별 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 이외에도, 특징 정보는 착용품들 간에 구분이 되는 기준 요소들과 관련된 다양한 정보들을 더 포함할 수 있다. 제품 정보는, 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 품목 정보, 실측 사이즈 정보, 브랜드 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보, 착용 모델 이미지 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 착용 모델 사이즈 정보는, 착용 모델의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는, 착용 모델의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 코디 그룹의 예시들(301, 302, 303, 304)을 나타낸 도 3을 참조하면, 코디 그룹은 상의, 하의, 신발, 가방, 액세사리와 같은 제품들의 집합으로 형성될 수 있다. 코디 그룹에 대한 정보는 코디 그룹을 구성하는 제품들의 이미지, 사이즈, 추천인 정보 등을 포함할 수 있다.

프로세서(330)는 통신 모듈(310)이 소비자 단말기(200)로부터 수신한 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 전송 받아, 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류할 수 있다.

사용자의 신체 사이즈의 예시를 나타낸 도 4를 참조하면, 사용자의 신체 사이즈 정보는, 사용자의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는, 사용자의 목 둘레(401) 정보, 어깨너비(402) 정보, 가슴둘레(403) 정보, 소매둘레(404) 정보, 소매길이(405) 정보, 상의길이(406) 정보, 허리둘레(407) 정보, 엉덩이둘레(408) 정보, 허벅지둘레(409) 정보, 바지길이(410) 정보, 총길이(411) 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 상술한 착용 모델 사이즈 정보의 경우에도 사용자의 신체 사이즈 정보에 포함된 정보들과 실질적으로 동일한 정보들을 포함할 수 있다.

프로세서(330)는 사용자의 개인 정보, 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 소비자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 추천 제품 정보는, N개의 코디 그룹들 중 추천 제품 정보에 포함된 코디 그룹이 포함하는 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보 및 착용 모델 이미지 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

제품의 인기도별 추천 시점을 설명하기 위해 나타낸 도 5의 그래프를 참조하면, 프로세서(330)는 A제품의 인기도(503), B제품의 인기도(504) 및 제1 코디 그룹에 대한 사용자들이 선호도(505) 등을 기간별로 나타내어 그래프화할 수 있다. 인기도와 선호도는 사용자들의 구매 이력, SNS상 제품의 키워드 관련 메타 데이터 수집, 웹사이트에서 제공하는 트렌드 점수 등을 반영하여 설정할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(330)는 특정 사용자에게 추천할 제품으로 A제품 및 B제품을 선정한 경우, 기간별 인기 및 선호도를 고려하여 추천 시점1(501)에서는 사용자에게 A제품을 추천하고, 추천 시점2(502)에서는 사용자에게 B제품을 추천할 수 있다.

프로세서(330)는 패션 추천 프로그램을 실행하여, 착용품들 각각에 대한 제품 정보에 포함된 품목 정보 및 사이즈 정보의 특징 정보를 추출하고, 착용품들 중 적어도 두 개 이상의 착용품들을 포함하는 코디 그룹을 생성할 수 있다. 여기서, 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 품목 정보의 특징 정보는 서로 상이하고, 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 사이즈 정보의 특징 정보는 동일하게 설정될 수 있다. 프로세서(330)는 패션 추천 프로그램을 실행하여, 통신 모듈(310)이 소비자 단말기(200)로부터 수신한 사용자의 신체 이미지를 전송 받고, 신체 이미지로부터 사용자의 신체 사이즈 정보를 추출하는 것을 더 수행할 수 있다.

또한, 프로세서(330)는 패션 추천 프로그램을 실행하여, 사용자의 개인 정보, 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 두 개 이상의 코디 그룹들에 대한 정보를 포함하는 코디 목록 인터페이스를 생성하여 소비자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 코디 목록 인터페이스의 예시를 도시한 도 6을 참조하면, 코디 목록 인터페이스의 일 예(601)는 소비자의 선호도, 신체 사이즈 및 현재 대중적인 트렌드의 인기도를 고려하여 프로세서(330)가 생성한 소비자에게 추천할 복수개의 모던룩 코디 정보들을 포함할 수 있다.

프로세서(330)는 통신 모듈(310)이 코디 목록 인터페이스를 통해 소비자 단말기(200)로부터 수신한 두 개 이상의 코디 그룹들 중 특정 코디 그룹에 대한 선택 입력을 전송 받고, 선택된 코디 그룹이 포함하는 착용품들에 대한 착용 모델 이미지를 포함하는 코디 이미지 인터페이스를 생성하여 소비자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 코디 이미지 인터페이스의 예시를 도시한 도 7을 참조하면, 코디 이미지 인터페이스의 일 예(701)는 착용 모델 이미지, 모델이 착용한 제품의 정보, 모델이 착용한 제품과 어울리는 제품의 이미지 등을 포함할 수 있다.

프로세서(330)는 통신 모듈(310)이 코디 이미지 인터페이스를 통해 소비자 단말기(200)로부터 수신한 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역에 대한 변경 입력을 전송 받고, 전송 받은 변경 입력에 따라 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역을 사용자의 얼굴 이미지로 변경하여 완성한 가상 피팅 이미지를 포함하는 가상 피팅 인터페이스를 생성하여 소비자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 가상 피팅 인터페이스의 예시를 도시한 도 8을 참조하면, 가상 피팅 인터페이스의 일 예(801)는 착용 모델의 신체 이미지에 소비자의 얼굴을 합성한 이미지를 포함할 수 있다.

상술한 프로세서(330)의 착용품들의 특징 정보 추출, 코디 그룹 분류, 소비자 그룹 분류 및 추천 제품 정보 생성 등의 절차는 딥러닝 또는 머신러닝 기반의 인공지능 기술을 이용하여 수행될 수 있다. 다시 말해, 사용자들 각각의 선호도, 신체 사이즈, SNS 데이터, 구매 데이터 등의 각종 사용자 정보와 착용품들 각각의 판매량, 착용 모델 사이즈, 선호도 등의 제품 정보들을 학습하여 특정 사용자에게 가장 적합한 제품을 추천하도록 생성되는 인공지능 모델을 이용하여 상술한 절차들을 수행할 수 있다.

나아가, 프로세서(330)는 사용자에게 추천 제품, 추천 코디 등을 제공한 이후 사용자의 구매로 이어지는 경우, 이러한 사용자의 유저 행동을 분석하여 다음 추천 데이터에 반영할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(330)는 이전 사용자들의 유저 행동 데이터 분석을 계속적으로 시스템에 반영하여 시간이 지남에 따라 다음 사용자들에 대한 제품 추천, 코디 그룹 분류, 소비자 그룹 분류 등을 수행함으로써, 사용자에게 최적화된 맞춤형 추천 제품 정보를 제공할 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법의 순서를 나타낸 흐름도이고, 도 10 내지 도 12는 도 9에 도시된 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법의 세부 단계들을 나타낸 흐름도들이다. 이하에서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법을 상세히 설명하도록 한다. 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법은 앞서 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(300)과 단말기들(100, 200) 간의 통신 연결을 통해 이루어질 수 있다. 다시 말해, 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 본 발명의 일 실시예에 대한 내용은 이하에서 설명될 본 발명의 실시예에도 동일하게 적용될 수 있다. 따라서, 상술한 설명과 중복되는 내용은 이하에서 생략하도록 한다.

도 9를 참조하면, 본 실시예에 따른 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 방법은 서버, 제1 단말 및 제2 단말의 통신 연결을 통한 제품 추천 방법으로서, 코디 그룹 분류 단계(S110), 소비자 그룹 분류 단계(S120) 및 추천 제품 정보 생성 단계(S130)를 포함할 수 있다. 제1 단말은 앞서 도 1을 참조하여 설명한 판매자 단말기(도 1의 100)이고, 제2 단말은 소비자 단말기(도 1의 200)이며, 서버는 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(도 1의 300)일 수 있다. 이하에서 설명될 각 단계들은 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템(도 1의 300)의 프로세서(도 2의 330)의 프로그램 실행에 따라 수행될 수 있다.

코디 그룹 분류 단계(S110)는 서버가 제1 단말로부터 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 입력 받고, 제품 정보를 기초로 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하며, 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하는 단계이다. 소비자 그룹 분류 단계(S120)는 서버가 제2 단말로부터 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 입력 받아, 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하는 단계이다. 추천 제품 정보 생성 단계(S130)는사용자의 개인 정보, 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 제2 단말로 전송하는 단계이다.

본 실시예에서, 제품 정보는, 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 품목 정보, 실측 사이즈 정보, 브랜드 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보, 착용 모델 이미지 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 착용 모델 사이즈 정보는, 착용 모델의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는, 착용 모델의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성될 수 있다. 사용자의 신체 사이즈 정보는, 사용자의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는, 사용자의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성될 수 있다. 추천 제품 정보는, N개의 코디 그룹들 중 추천 제품 정보에 포함된 코디 그룹이 포함하는 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보 및 착용 모델 이미지 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

도 10을 참조하면, 코디 그룹 분류 단계(S110)는 착용품들 각각에 대한 제품 정보에 포함된 품목 정보 및 사이즈 정보의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출 단계(S111) 및 착용품들 중 적어도 두 개 이상의 착용품들을 포함하는 코디 그룹을 생성하는 코디 그룹 생성 단계(S112)를 포함할 수 있다. 이 때, 특징 정보 추출 단계(S111)에 의해 추출된 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 품목 정보의 특징 정보는 서로 상이하고, 특징 정보 추출 단계(S111)에 의해 추출된 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 사이즈 정보의 특징 정보는 동일할 수 있다.

도 11을 참조하면, 소비자 그룹 분류 단계(S120)는 서버가 제2 단말로부터 사용자의 신체 이미지를 입력 받는 신체 이미지 입력 단계(S121) 및 신체 이미지로부터 사용자의 신체 사이즈 정보를 추출하는 신체 사이즈 추출 단계(S122)를 포함할 수 있다.

도 12를 참조하면, 추천 제품 정보 생성 단계(S130)는 코디 목록 인터페이스 생성 단계(S131), 코디 그룹 선택 입력 수신 단계(S132), 코디 이미지 인터페이스 생성 단계(S133), 변경 입력 수신 단계(S134) 및 가상 피팅 인터페이스 생성 단계(135)를 포함할 수 있다.

코디 목록 인터페이스 생성 단계(S131)는 서버가, 사용자의 개인 정보, 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 두 개 이상의 코디 그룹들에 대한 정보를 포함하는 코디 목록 인터페이스를 생성하여 제2 단말로 전송하는 단계이다. 코디 그룹 선택 입력 수신 단계(S132)는 서버가 코디 목록 인터페이스를 통해 제2 단말로부터, 두 개 이상의 코디 그룹들 중 특정 코디 그룹에 대한 선택 입력을 수신하는 단계이다. 코디 이미지 인터페이스 생성 단계(S133)는 서버가, 선택된 상기 코디 그룹이 포함하는 착용품들에 대한 착용 모델 이미지를 포함하는 코디 이미지 인터페이스를 생성하여 제2 단말로 전송하는 단계이다. 변경 입력 수신 단계(S134)는 서버가 코디 이미지 인터페이스를 통해 제2 단말로부터, 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역에 대한 변경 입력을 수신하는 단계이다. 가상 피팅 인터페이스 생성 단계(135)는 서버가 수신된 변경 입력에 따라 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역을 사용자의 얼굴 이미지로 변경하여 완성한 가상 피팅 이미지를 포함하는 가상 피팅 인터페이스를 생성하여 제2 단말로 전송하는 단계이다. 상술한 코디 목록 인터페이스, 코디 이미지 인터페이스 및 가상 피팅 인터페이스는 앞서 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명하였으므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이상에서 설명한 제품 추천 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술한 설명을 기초로 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해되어야만 한다. 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다

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

100: 판매자 단말기
200: 소비자 단말기
300: 인공지능 기반 패션 코디 추천 서비스 플랫폼의 운영 시스템
310: 통신 모듈
320: 메모리
330: 프로세서

Claims

서버, 제1 단말 및 제2 단말의 통신 연결을 통한 제품 추천 방법에 있어서,
a) 상기 서버가 상기 제1 단말로부터 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 상기 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 입력 받고, 상기 제품 정보를 기초로 상기 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하며, 상기 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하는 단계;
b) 상기 서버가 상기 제2 단말로부터 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 입력 받아, 상기 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 상기 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하는 단계; 및
c) 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 단계를 포함하는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 제품 정보는,
상기 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 품목 정보, 실측 사이즈 정보, 브랜드 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보, 착용 모델 이미지 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 착용 모델 사이즈 정보는,
상기 착용 모델의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는,
상기 착용 모델의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성되는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 a) 단계는,
a-1) 상기 착용품들 각각에 대한 상기 제품 정보에 포함된 품목 정보 및 사이즈 정보의 특징 정보를 추출하는 단계; 및
a-2) 상기 착용품들 중 적어도 두 개 이상의 착용품들을 포함하는 코디 그룹을 생성하는 단계를 포함하되,
상기 a-1) 단계에 의해 추출된 상기 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 품목 정보의 특징 정보는 서로 상이하고, 상기 a-1) 단계에 의해 추출된 상기 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 사이즈 정보의 특징 정보는 동일한, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자의 신체 사이즈 정보는,
상기 사용자의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는,
상기 사용자의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성되는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 b) 단계는,
b-1) 상기 서버가 상기 제2 단말로부터 사용자의 신체 이미지를 입력 받는 단계; 및
b-2) 상기 신체 이미지로부터 상기 사용자의 신체 사이즈 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 추천 제품 정보는,
상기 N개의 코디 그룹들 중 상기 추천 제품 정보에 포함된 코디 그룹이 포함하는 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보 및 착용 모델 이미지 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는, 제품 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 c) 단계는,
c-1) 상기 서버가, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 두 개 이상의 코디 그룹들에 대한 정보를 포함하는 코디 목록 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 단계;
c-2) 상기 서버가 상기 코디 목록 인터페이스를 통해 상기 제2 단말로부터, 상기 두 개 이상의 코디 그룹들 중 특정 코디 그룹에 대한 선택 입력을 수신하는 단계; 및
c-3) 상기 서버가, 선택된 상기 코디 그룹이 포함하는 착용품들에 대한 착용 모델 이미지를 포함하는 코디 이미지 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 단계를 포함하는, 제품 추천 방법.
제8항에 있어서,
c-4) 상기 서버가 상기 코디 이미지 인터페이스를 통해 상기 제2 단말로부터, 상기 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역에 대한 변경 입력을 수신하는 단계;
c-5) 상기 서버가 수신된 변경 입력에 따라 상기 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역을 상기 사용자의 얼굴 이미지로 변경하여 완성한 가상 피팅 이미지를 포함하는 가상 피팅 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 단계를 포함하는, 제품 추천 방법.
제1 단말 및 제2 단말과의 통신 연결을 통한 제품 추천 시스템에 있어서,
상기 제1 단말 및 상기 제2 단말과의 정보 송수신을 수행하는 통신 모듈;
패션 추천 프로그램을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 패션 추천 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여,
상기 통신 모듈이 상기 제1 단말로부터 수신한 복수개의 착용품들 각각의 착용 모델 사이즈 정보를 포함한 상기 착용품들 각각에 대한 제품 정보를 전송 받고, 상기 제품 정보를 기초로 상기 착용품들 각각의 특징 정보를 추출하고, 상기 착용품들 각각을, N개의 코디 그룹들 중 추출된 특징 정보에 대응되는 코디 그룹으로 분류하고,
상기 통신 모듈이 상기 제2 단말로부터 수신한 사용자의 신체 사이즈 정보 및 선호 스타일 정보를 포함한 개인 정보를 전송 받아, 상기 사용자를 M개의 소비자 그룹들 중 상기 개인 정보에 대응되는 소비자 그룹으로 분류하고, 그리고,
상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 코디 그룹에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자에 대한 추천 제품 정보를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 것을 수행하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 제품 정보는,
상기 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 품목 정보, 실측 사이즈 정보, 브랜드 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보, 착용 모델 이미지 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 착용 모델 사이즈 정보는,
상기 착용 모델의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는,
상기 착용 모델의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여,
상기 착용품들 각각에 대한 상기 제품 정보에 포함된 품목 정보 및 사이즈 정보의 특징 정보를 추출하고, 상기 착용품들 중 적어도 두 개 이상의 착용품들을 포함하는 코디 그룹을 생성하되,
상기 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 품목 정보의 특징 정보는 서로 상이하고, 상기 코디 그룹으로 분류된 착용품들 각각의 사이즈 정보의 특징 정보는 동일한, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 사용자의 신체 사이즈 정보는,
상기 사용자의 키 정보, 가슴너비 정보, 소매길이 정보, 허리너비 정보 및 하체길이 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하거나, 또는,
상기 사용자의 목 둘레 정보, 어깨너비 정보, 가슴둘레 정보, 소매둘레 정보, 소매길이 정보, 상의길이 정보, 허리둘레 정보, 엉덩이둘레 정보, 허벅지둘레 정보, 바지길이 정보, 총길이 정보 및 키 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여,
상기 통신 모듈이 상기 제2 단말로부터 수신한 상기 사용자의 신체 이미지를 전송 받고, 상기 신체 이미지로부터 상기 사용자의 신체 사이즈 정보를 추출하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 추천 제품 정보는,
상기 N개의 코디 그룹들 중 상기 추천 제품 정보에 포함된 코디 그룹이 포함하는 착용품들 각각에 대한 상품명 정보, 가격 정보, 상품 이미지 정보 및 착용 모델 이미지 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는, 제품 추천 시스템.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여,
상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 분류된 소비자 그룹에 대한 정보 및 기설정된 상기 착용품들 각각의 트렌드 정보를 기초로 상기 N개의 코디 그룹들 중 적어도 하나의 두 개 이상의 코디 그룹들에 대한 정보를 포함하는 코디 목록 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하고, 상기 통신 모듈이 상기 코디 목록 인터페이스를 통해 상기 제2 단말로부터 수신한 상기 두 개 이상의 코디 그룹들 중 특정 코디 그룹에 대한 선택 입력을 전송 받고, 선택된 상기 코디 그룹이 포함하는 착용품들에 대한 착용 모델 이미지를 포함하는 코디 이미지 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제17항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 패션 추천 프로그램을 실행하여,
상기 통신 모듈이 상기 코디 이미지 인터페이스를 통해 상기 제2 단말로부터 수신한 상기 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역에 대한 변경 입력을 전송 받고, 전송 받은 변경 입력에 따라 상기 착용 모델 이미지 중 얼굴 영역을 상기 사용자의 얼굴 이미지로 변경하여 완성한 가상 피팅 이미지를 포함하는 가상 피팅 인터페이스를 생성하여 상기 제2 단말로 전송하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 제품 추천 시스템.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 제품 추천 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.