KR20230033041A - Method, server and program that providing user-customized interior information based on artificial intelligence - Google Patents

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KR20230033041A
KR20230033041A KR1020210112907A KR20210112907A KR20230033041A KR 20230033041 A KR20230033041 A KR 20230033041A KR 1020210112907 A KR1020210112907 A KR 1020210112907A KR 20210112907 A KR20210112907 A KR 20210112907A KR 20230033041 A KR20230033041 A KR 20230033041A
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이종혁
이예슬
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(주)사맛디
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Abstract

The present invention relates to a user-customized interior information provision method based on artificial intelligence, in which interior product recommendation information which matches the type of space recognized for an input image, the attribute information and emotion information determined for a space element is derived, and a user-customized interior space image is created and provided by applying analysis result data for the input image to the user space.

Description

인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법, 서버 및 프로그램 {Method, server and program that providing user-customized interior information based on artificial intelligence}Method, server and program that providing user-customized interior information based on artificial intelligence {Method, server and program that providing user-customized interior information based on artificial intelligence}

본 발명은 인공지능 기반으로 사용자 맞춤형 인테리어 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.

최근 들어, 개인이 인테리어 제품을 직접 선택하여 구매하고, 집을 꾸미는 케이스가 급격하게 증가하고 있다.Recently, cases in which individuals directly select and purchase interior products and decorate their homes are rapidly increasing.

특히, 글로벌 인테리어 시장은 매년 평균 4.9%씩 증가하여 2025년까지 약 7,926억 달러의 시장 규모로 성장할 것으로 예측되고 있다.In particular, the global interior market is expected to grow at an average annual rate of 4.9%, growing to a market size of about 792.6 billion dollars by 2025.

하지만, 일반인이 본인의 취향에 맞춰 직접 인테리어하는 것은 생각보다 어려운 일이다.However, it is more difficult than expected for ordinary people to decorate the interior according to their own taste.

이는, 하나의 공간 내에는 생각보다 많은 인테리어 요소들이 존재하며 이들을 조화롭게 구성하면서 본인의 취향까지 고려하는 것은 일반인에게 너무 난이도가 높기 때문이다.This is because there are more interior elements than expected in one space, and it is too difficult for the general public to consider the personal taste while composing them harmoniously.

이러한 문제점 때문에, 셀프 인테리어를 하는 사람들은 인테리어 추천 기술을 이용하고 있다.Because of these problems, people who do self-interior use interior recommendation technology.

하지만, 현재까지 공개된 인테리어 추천 기술들은 많은 사람들이 구매하는 통계적 접근 방식을 이용하여 인테리어 제품을 추천해주고 있기 때문에 개인의 취향을 세세하게 반영하는 서비스는 전혀 제공되지 않고 있다.However, since the interior recommendation technologies disclosed so far recommend interior products using a statistical approach that many people purchase, a service that reflects individual tastes in detail is not provided at all.

이러한 서비스를 제공하기 위해서는 특정 공간이 촬영된 이미지에 있는 다양한 인테리어 요소들의 속성에 대한 태깅, 분석이 필요하지만, 현재로서는 이러한 기술이 공개되어 있지 않은 실정이다.In order to provide such a service, tagging and analysis of attributes of various interior elements in a photographed image of a specific space are required, but such a technology has not been disclosed at present.

대한민국 공개특허공보 제10-2021-0037203호, (2021.04.06)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2021-0037203, (2021.04.06)

상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 입력 영상에 포함된 공간의 종류를 인식하고, 인식된 공간에 포함된 공간 요소를 판단하고 각 공간 요소의 속성 정보를 선택한 후에 이를 기반으로 공간에 대한 감성 정보를 생성하고자 한다.The present invention for solving the above-mentioned problems recognizes the type of space included in the input image, determines the space element included in the recognized space, selects the attribute information of each space element, and then determines the information about the space based on this. We want to generate emotional information.

또한, 본 발명은 입력 영상에 대하여 인식된 공간의 종류, 공간 요소에 대하여 판단된 속성 정보 및 감성 정보와 매칭되는 인테리어 제품 추천 정보를 도출하여 사용자에게 제공하고자 한다.In addition, the present invention intends to derive and provide interior product recommendation information matching the type of space recognized with respect to an input image, attribute information and emotion information determined with respect to space elements, and provided to the user.

또한, 본 발명은 사용자가 인테리어 하고자 하는 공간의 이미지를 입력하면, 사용자 공간에 입력 영상에 대한 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하여 제공하고자 한다.In addition, the present invention intends to generate and provide a user-customized interior space image by applying analysis result data for the input image to the user space when the user inputs an image of a space to be decorated.

또한, 본 발명은 사용자가 특정 인테리어 제품에 대한 구매 요청을 입력하면 이를 사용자의 행동 패턴 데이터로 저장하고, 실제 구매로 이어지는 경우에는 사용자의 구매 패턴 데이터로 저장함으로써, 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 이용하는 사용자들의 인테리어 취향에 대한 빅데이터를 수집하고자 한다.In addition, according to the present invention, when a user inputs a purchase request for a specific interior product, it is stored as the user's behavior pattern data, and when it leads to an actual purchase, it is stored as the user's purchase pattern data, so that the user using the customized interior information providing service We want to collect big data on interior taste of people.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법으로, 입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 상기 인식된 공간의 종류를 판단하는 단계; 상기 인식된 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 인식하고, 인식된 각 공간 요소의 종류를 판단하는 단계; 상기 판단된 각 공간 요소의 속성 정보를 판단하는 단계; 상기 인식된 공간의 종류 및 상기 판단된 공간 요소 각각에 대하여 선택된 속성을 기반으로 상기 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성하는 단계; 및 상기 인식된 공간의 종류, 상기 판단된 속성 정보 및 상기 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.An artificial intelligence-based method for providing user-customized interior information according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is an artificial intelligence-based method for providing user-customized interior information performed by a computer. Recognizing a space and determining the type of the recognized space; recognizing at least one space element included in the recognized space and determining the type of each recognized space element; determining attribute information of each of the determined spatial elements; generating emotion information about the recognized space based on the type of the recognized space and attributes selected for each of the determined space elements; and generating analysis result data including at least one piece of interior product recommendation information matching the type of the recognized space, the determined attribute information, and the generated emotion information.

또한, 상기 분석 결과 데이터는, 상기 인테리어 제품 추천 정보를 시공하기 위한 시공법 및 시공 도구를 더 포함할 수 있다.In addition, the analysis result data may further include a construction method and a construction tool for constructing the interior product recommendation information.

또한, 사용자의 단말로부터 사용자의 공간 이미지를 포함하는 사용자 공간 정보를 수신하는 단계; 상기 사용자 공간 정보를 기반으로, 상기 사용자 공간 분석 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 사용자 공간 분석 데이터를 기반으로, 상기 사용자 공간에 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, receiving user space information including a user's spatial image from the user's terminal; generating the user space analysis data based on the user space information; and generating a user-customized interior space image by applying the analysis result data to the user space based on the user space analysis data.

또한, 상기 사용자 공간 분석 데이터를 생성하는 단계는, 상기 사용자 공간 정보를 분석하여, 상기 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고, 상기 판단된 적어도 하나의 공간 요소의 좌표 및 치수를 산출하고, 상기 공간 영상을 생성하는 단계는, 상기 산출된 좌표 및 치수에 매칭되도록 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.In addition, the generating of the user space analysis data may include analyzing the user space information, determining at least one spatial element included in the user space, and calculating coordinates and dimensions of the determined at least one spatial element. In the generating of the space image, the user-customized interior space image may be generated by applying the analysis result data to match the calculated coordinates and dimensions.

또한, 상기 컴퓨터는, 상기 사용자 공간 정보를 분석하여, 상기 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고, 상기 사용자의 단말로 입력된 인테리어 적용 대상 공간 요소에 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하고, 비대상 공간 요소는 상기 사용자 공간 정보의 상태를 유지하거나, 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외할 수 있다.In addition, the computer analyzes the user space information, determines at least one space element included in the user space, and applies the analysis result data to the space element to be applied to the interior input to the user's terminal. A customized interior space image may be generated, and non-target space elements may maintain the state of the user space information or may be excluded from the user customized interior space image.

또한, 상기 속성 정보는, 인테리어 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴 중 적어도 하나에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 컴퓨터는, 상기 인식된 각 공간 요소의 개별외형특성을 판단하고, 상기 판단된 개별외형특성 각각에 대하여 설정된 감성특성 점수를 기반으로 상기 인식된 각 공간 요소의 개별감성특성을 산출하고, 상기 인식된 공간 내 존재하는 공간 요소에 대하여 산출된 개별감성특성을 종합하여 상기 감성 정보를 생성할 수 있다.In addition, the attribute information is selected from among individual emotional characteristics calculated according to individual external characteristics that mean characteristics of at least one of interior materials, colors, external shapes, and external patterns, and individual external characteristics determined for each space element. and at least one, wherein the computer determines individual external appearance characteristics of each of the recognized spatial elements, and determines individual emotional characteristics of each of the recognized spatial elements based on emotional characteristic scores set for each of the determined individual external appearance characteristics. , and the emotional information may be generated by integrating individual emotional characteristics calculated for spatial elements existing in the recognized space.

또한, 상기 속성 정보는, 인테리어 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴 중 적어도 하나에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 컴퓨터는, 상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 내 특정 공간 요소에 대한 변경 요청 신호가 수신되면, 상기 변경 요청 신호에 포함된 변경 요청 속성 정보에 매칭되는 인테리어 제품을 선택하여 상기 특정 공간 요소에 반영함으로써, 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 수정할 수 있다.In addition, the attribute information is selected from among individual emotional characteristics calculated according to individual external characteristics that mean characteristics of at least one of interior materials, colors, external shapes, and external patterns, and individual external characteristics determined for each space element. and, when a change request signal for a specific space element in the user-customized interior space image is received from the user's terminal, the computer matches the change request attribute information included in the change request signal. The image of the user-customized interior space may be modified by selecting and reflecting it to the specific space element.

또한, 상기 변경 요청 신호는, 상기 특정 공간 요소의 속성 정보에 대한 변경 요청 또는 상기 특정 공간 요소의 인테리어 제품의 가격대 변경 요청 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Also, the change request signal may include at least one of a change request for attribute information of the specific spatial element and a request for changing a price range of an interior product of the specific spatial element.

또한, 상기 컴퓨터는, 상기 사용자의 단말로 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 중에서 특정 인테리어 제품에 대한 구매 요청 신호가 수신되면, 상기 사용자의 단말로 상기 특정 인테리어 제품에 대한 구매 페이지를 제공하고, 상기 특정 인테리어 제품의 속성 정보를 상기 사용자의 행동 패턴 데이터로 저장하고, 상기 특정 인테리어 제품에 대한 실구매가 진행되면, 상기 특정 인테리어 제품의 속성 정보를 상기 사용자의 구매 패턴 데이터로 저장하는 것을 특징으로 한다.In addition, when the user's terminal receives a purchase request signal for a specific interior product from the user-customized interior space image, the computer provides a purchase page for the specific interior product to the user's terminal, and the specific interior product Characterized in that the product attribute information is stored as the user's behavior pattern data, and when the actual purchase of the specific interior product proceeds, the attribute information of the specific interior product is stored as the user's purchase pattern data.

또한, 상기 컴퓨터는, 사용자의 단말로 상기 판단된 공간 요소 중에서 분석 결과 데이터를 생성할 분석 대상 공간 요소의 선택을 요청하고, 상기 사용자의 단말로부터 선택된 분석 대상 공간 요소에 대한 분석 결과 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the computer requests the user's terminal to select an analysis target spatial element to generate analysis result data from among the determined spatial elements, and generates analysis result data for the analysis target spatial element selected from the user's terminal. characterized by

또한, 상기 입력 영상은, 상기 컴퓨터의 메모리에 저장된 샘플 영상 중에서 적어도 하나가 사용자의 인테리어 취향으로 선택된 것이거나, 또는 사용자의 단말로부터 업로드 된 영상인 것을 특징으로 한다.In addition, the input image is characterized in that at least one of the sample images stored in the memory of the computer is selected according to the user's interior taste, or is an image uploaded from the user's terminal.

또한, 상기 컴퓨터는, 적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델을 포함하고, 상기 인테리어 이미지는, 상기 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간에 대한 공간 종류가 태그되어 있고, 상기 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간 요소의 종류가 태그되어 있고, 상기 적어도 하나의 공간 요소 각각에 대한 속성 정보가 태그되어 있고, 상기 인테리어 이미지에 매칭되는 적어도 하나의 감성 정보가 태그되어 있다.In addition, the computer includes an artificial intelligence model learned through an interior image including at least one space element, and the interior image is tagged with a space type for at least one space included in the interior image, , The type of at least one spatial element included in the interior image is tagged, attribute information for each of the at least one spatial element is tagged, and at least one emotion information matching the interior image is tagged. .

또한, 상기 컴퓨터는, 상기 공간 종류 인식 단계 다음으로, 상기 입력 영상에 포함된 공간이 복수 개인 경우, 대상 공간 지정을 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.Further, the computer may further include requesting designation of a target space when there are a plurality of spaces included in the input image, following the step of recognizing the type of space.

또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치는, 통신부; 적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델이 저장된 메모리; 및 상기 인공지능 모델을 이용하여, 입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 상기 인식된 공간의 종류를 인식하고, 상기 인식된 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고, 상기 판단된 각 공간 요소의 속성 정보를 선택하고, 상기 인식된 공간의 종류 및 상기 판단된 공간 요소 각각에 대하여 선택된 속성을 기반으로 상기 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성하고, 상기 인식된 공간의 종류, 상기 판단된 속성 정보 및 상기 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성하는 프로세서를 포함한다.In addition, an artificial intelligence-based user-customized interior information providing device according to an embodiment of the present invention for solving the above problems includes a communication unit; a memory in which an artificial intelligence model learned through an interior image including at least one spatial element is stored; and recognizing a space included in the input image by using the artificial intelligence model, recognizing a type of the recognized space, determining at least one spatial element included in the recognized space, and determining each of the determined spaces. Select attribute information of an element, generate emotion information for the recognized space based on the type of the recognized space and the attribute selected for each of the determined spatial elements, and determine the type of the recognized space, the determined and a processor generating analysis result data including attribute information and at least one interior product recommendation information matching the generated emotion information.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer readable recording medium recording a computer program for executing the method may be further provided.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 입력 영상에 포함된 공간의 종류를 인식하고, 인식된 공간에 포함된 공간 요소를 판단하고 각 공간 요소의 속성 정보를 선택한 후에 이를 기반으로 공간에 대한 감성 정보를 생성하는 효과가 있다.According to the present invention as described above, after recognizing the type of space included in the input image, determining the space elements included in the recognized space, and selecting the attribute information of each space element, emotional information about the space is generated based on this. has the effect of

또한, 본 발명은 입력 영상에 대하여 인식된 공간의 종류, 공간 요소에 대하여 판단된 속성 정보 및 감성 정보와 매칭되는 인테리어 제품 추천 정보를 도출하여 사용자에게 제공하는 효과를 발휘한다.In addition, the present invention exerts an effect of deriving and providing interior product recommendation information matching the type of space recognized with respect to an input image, attribute information and emotion information determined with respect to space elements, and providing the information to the user.

또한, 본 발명은 사용자가 인테리어 하고자 하는 공간의 이미지를 입력하면, 사용자 공간에 입력 영상에 대한 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하여 제공함으로써, 사용자가 본인의 공간에 맞춤형 인테리어 제품들이 적용된 것을 시각적으로 확인할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, when a user inputs an image of a space to be decorated, the analysis result data for the input image is applied to the user space to generate and provide a user-customized interior space image, so that the user can create a customized interior product for his or her own space. applied can be visually confirmed.

또한, 본 발명은 사용자가 특정 인테리어 제품에 대한 구매 요청을 입력하면 이를 사용자의 행동 패턴 데이터로 저장하고, 실제 구매로 이어지는 경우에는 사용자의 구매 패턴 데이터로 저장함으로써, 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 이용하는 사용자들의 인테리어 취향에 대한 빅데이터를 수집할 수 있다.In addition, according to the present invention, when a user inputs a purchase request for a specific interior product, it is stored as the user's behavior pattern data, and when it leads to an actual purchase, it is stored as the user's purchase pattern data, so that the user using the customized interior information providing service It is possible to collect big data on people's interior taste.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치의 블록도이다.
도 2는 학습용 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키는 것과 메모리에 저장된 각종 모델들을 예시한 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 5는 입력 영상에서 분석 결과 데이터를 생성하는 것을 예시한 도면이다.
도 6은 사용자 공간 정보와 분석 결과 데이터를 이용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하는 것을 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 공간의 종류를 예시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 공간 요소의 종류를 예시한 도면이다.
도 9는 공간 요소 판단모델이 입력 영상 내 각 공간 요소의 종류를 판단한 것을 예시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에서 사용될 수 있는 감성 정보의 종류를 예시한 도면이다.
도 11은 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 대한 사용자의 행동 패턴 데이터와 구매 패턴 데이터에 대한 빅데이터를 구축하는 것을 예시한 도면이다.
1 is a block diagram of an artificial intelligence-based user-customized interior information providing device according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating learning of an artificial intelligence model using learning data and various models stored in a memory.
3 and 4 are flowcharts of a method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating generating analysis result data from an input image.
6 is a diagram illustrating the generation of a user-customized interior space image using user space information and analysis result data.
7 is a diagram illustrating types of spaces according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating types of space elements according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating that a spatial element determination model determines the type of each spatial element in an input image.
10 is a diagram illustrating types of emotion information that can be used in an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating construction of big data for user behavior pattern data and purchase pattern data for a user-customized interior space image.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, only these embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and are common in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.Terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other elements other than the recited elements. Like reference numerals throughout the specification refer to like elements, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first element mentioned below may also be the second element within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)의 블록도이다.1 is a block diagram of an artificial intelligence-based user-customized interior information providing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 2는 학습용 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키는 것과 메모리(130)에 저장된 각종 모델들을 예시한 도면이다.2 is a diagram illustrating learning of an artificial intelligence model using training data and various models stored in the memory 130 .

도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법의 흐름도이다.3 and 4 are flowcharts of a method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

도 5 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100), 방법을 설명하기 위한 각종 예시 도면이다.5 to 9 are various exemplary views for explaining an artificial intelligence-based user-customized interior information providing apparatus 100 and method according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 프로세서(110), 통신부(120) 및 메모리(130)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , an artificial intelligence-based user-customized interior information providing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a processor 110, a communication unit 120, and a memory 130.

본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 정보처리수단, 컴퓨터, 컴퓨팅 장치와 같은 수단으로 구현되며, 사용자 단말(50)과 통신하여 사용자에게 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 제공하기 위해서 서버의 형태로 구현될 수 있다.The artificial intelligence-based user-customized interior information providing device 100 according to an embodiment of the present invention is implemented by means such as information processing means, computers, and computing devices, and communicates with the user terminal 50 to provide the user with artificial intelligence-based interior information. It may be implemented in the form of a server to provide a user-customized interior information providing service.

인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서버로 구현되는 경우, 서버는 웹을 통해서 서비스를 제공할 수도 있고, 자체적으로 개발된 서비스 애플리케이션을 이용하여 사용자들에게 서비스를 제공할 수도 있다.When implemented as an artificial intelligence-based user-customized interior information providing server, the server may provide services through the web or may provide services to users using a service application developed by itself.

이러한 경우, 사용자는 단말(50)을 이용하여 웹에 접속함으로써 서비스를 이용할 수도 있고, 단말(50)에 서비스 애플리케이션을 설치하여 서비스를 이용할 수도 있다.In this case, the user may use the service by accessing the web using the terminal 50 or may use the service by installing a service application in the terminal 50 .

다만, 몇몇 실시예에서 서버는 도 1에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.However, in some embodiments, the server may include fewer or more components than those shown in FIG. 1 .

몇몇 실시예에서, 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 각종 제어 신호를 입력 받고 결과를 출력하는 입출력부(140)를 더 포함할 수도 있다.In some embodiments, the artificial intelligence-based user-customized interior information providing device 100 may further include an input/output unit 140 that receives various control signals and outputs results.

통신부(120)는 서버에 접속한 사용자 단말(50)과 통신할 수 있다.The communication unit 120 may communicate with the user terminal 50 connected to the server.

구체적으로, 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서버, 장치(100)는 통신부(120)를 통해 사용자 단말(50)로부터 각종 제어신호, 이미지 등을 수신할 수 있고, 분석 결과 데이터, 공간 영상 등을 사용자 단말(50)로 전송할 수 있다.Specifically, the user-customized interior information providing server and device 100 may receive various control signals, images, etc. from the user terminal 50 through the communication unit 120, and may transmit analysis result data, space images, etc. to the user terminal ( 50) can be transmitted.

메모리(130)는 적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델이 저장되어 있다.The memory 130 stores an artificial intelligence model learned through an interior image including at least one spatial element.

또한, 메모리(130)는 복수/다수의 공간 종류, 공간 요소, 속성 정보 및 감성 정보가 각각 코드화되어 저장되어 있다.In addition, the memory 130 stores a plurality of space types, space elements, attribute information, and emotion information encoded and stored.

일 실시예로, 프로세서(110)는 수/다수의 공간 종류, 공간 요소, 속성 정보 및 감성 정보를 코드화 모듈(150)에 입력하여 각각을 코드화하고, 생성된 코드를 각각의 정보와 함께 저장할 수 있다.In one embodiment, the processor 110 may input several/plural space types, space elements, attribute information, and emotion information to the coding module 150, encode each of them, and store the generated code together with the respective information. there is.

도 2를 참조하면, 학습용 데이터는 다수 개의 인테리어 이미지를 포함하고 있다.Referring to FIG. 2 , data for learning includes a plurality of interior images.

이때, 인테리어 이미지는 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간에 대한 공간의 종류가 태그되어 있고, 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간 요소의 종류가 태그되어 있다.At this time, in the interior image, a space type of at least one space included in the interior image is tagged, and a type of at least one space element included in the interior image is tagged.

그리고, 인테리어 이미지는 적어도 하나의 공간 요소 각각에 대한 속성 정보가 태그되어 있고, 각각의 인테리어 이미지에 매칭되는 적어도 하나의 감성 정보가 태그되어 있다.In addition, the interior image is tagged with attribute information for each of at least one space element, and at least one emotion information matched with each interior image is tagged.

각각의 공간 요소의 속성 정보마다 복수의 서로 다른 감성 종류에 따라 점수가 설정되어 있고, 인공지능 모델이 이를 학습함으로써, 입력 영상 내에 존재하는 공간 요소들에 대한 감성 종류에 따라 점수를 산출하고, 이를 종합하여 입력 영상에 대한 감성 정보를 생성할 수 있다.Scores are set according to a plurality of different emotion types for each attribute information of each spatial element, and by learning this, the artificial intelligence model calculates a score according to the emotion type for the spatial elements existing in the input image, Sentiment information on the input image may be generated by synthesizing the information.

이러한 다수 개의 인테리어 이미지가 학습용 데이터로 입력되어 인공지능 모델이 학습되며, 인공지능 모델은 도 2와 같이 다양한 모델을 포함할 수 있다.An artificial intelligence model is learned by inputting such a plurality of interior images as learning data, and the artificial intelligence model may include various models as shown in FIG. 2 .

상세하게는, 인공지능 모델은 공간 인식 모델, 공간 종류 판단모델, 공간 요소 판단모델, 속성 정보 판단모델, 감성 정보 인식 모델, 분석 결과 생성 모델을 포함할 수 있다.In detail, the artificial intelligence model may include a spatial recognition model, a space type determination model, a spatial element determination model, an attribute information determination model, an emotion information recognition model, and an analysis result generation model.

또한, 메모리(130)는 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법을 위한 각종 명령어, 알고리즘 등이 저장되어 있다.In addition, the memory 130 stores various commands, algorithms, and the like for a method of providing user-customized interior information based on artificial intelligence.

프로세서(110)는 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100) 내 모든 구성들의 제어를 담당하며, 메모리(130)에 저장되어 있는 명령어, 알고리즘 등을 실행하여 각 프로세스를 수행할 수 있다.The processor 110 is in charge of controlling all components in the artificial intelligence-based user-customized interior information providing device 100, and can perform each process by executing commands and algorithms stored in the memory 130.

본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 코드화 모듈(150)을 더 포함할 수 있다.The apparatus 100 for providing user-customized interior information based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention may further include a coding module 150 .

코드화 모듈(150)은 프로세서(110)의 동작에 의해 생성되는 각종 데이터, 정보를 코드화하여 메모리(130)에 저장할 수 있다.The coding module 150 may code various data and information generated by the operation of the processor 110 and store them in the memory 130 .

아래에서 도 3 및 도 4를 참조하여, 프로세서(110)의 동작에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.Referring to FIGS. 3 and 4 below, the operation of the processor 110 will be described in detail.

도 5는 입력 영상에서 분석 결과 데이터를 생성하는 것을 예시한 도면이고, 도 6은 사용자 공간 정보와 분석 결과 데이터를 이용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하는 것을 예시한 도면이다.5 is a diagram illustrating generating analysis result data from an input image, and FIG. 6 is a diagram illustrating generating a user-customized interior space image using user space information and analysis result data.

먼저, 장치(100)가 통신부(120)를 통해 사용자 단말(50)로부터 입력 영상을 수신한다. (S110)First, the device 100 receives an input image from the user terminal 50 through the communication unit 120 . (S110)

본 발명의 실시예에서 입력 영상은 장치(100)의 메모리(130)에 저장된 샘플 영상 중에서 적어도 하나가 사용자의 인테리어 취향으로 선택된 것이거나, 또는 사용자의 단말(50)로부터 업로드 된 영상일 수 있다.In an embodiment of the present invention, the input image may be at least one selected from among sample images stored in the memory 130 of the device 100 as a user's interior preference, or an image uploaded from the user's terminal 50 .

상세하게는, 사용자로부터 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스가 요청되면, 프로세서(110)는 메모리(130)에 저장된 다수의 샘플 영상 중에서 복수 개의 샘플 영상을 사용자 단말(50)로 출력하고, 사용자의 인테리어 취향에 해당되는 샘플 영상을 입력 영상으로 선택하도록 요청할 수 있다.In detail, when an AI-based user-customized interior information providing service is requested from a user, the processor 110 outputs a plurality of sample images from among a plurality of sample images stored in the memory 130 to the user terminal 50, A request may be made to select a sample image corresponding to the user's interior taste as an input image.

또는, 사용자로부터 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스가 요청되면, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로 사용자가 촬영하였거나 보유하고 있는 특정 영상을 입력 영상으로 전송하도록 요청할 수 있다.Alternatively, when a user requests a service for providing user-customized interior information based on artificial intelligence, the processor 110 may request the user terminal 50 to transmit a specific image captured or possessed by the user as an input image.

이와 같이, 사용자 단말(50)로부터 입력 영상을 선택받거나 수신하는 것은 다양한 케이스가 적용이 가능하므로, 발명의 실시자가 용이하게 선택하도록 한다.In this way, since various cases can be applied to receiving or receiving an input image from the user terminal 50, the practitioner of the present invention can easily select it.

프로세서(110)가 입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 인식된 공간의 종류를 판단한다. (S120)The processor 110 recognizes a space included in the input image and determines the type of the recognized space. (S120)

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 공간의 종류를 예시한 도면이다.7 is a diagram illustrating types of spaces according to an embodiment of the present invention.

보다 상세하게는, 프로세서(110)는 학습으로 구축된 공간 인식 모델을 이용하여 입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 인식된 공간의 종류를 판단한다.More specifically, the processor 110 recognizes a space included in an input image using a space recognition model built through learning, and determines the type of the recognized space.

일 실시예로, 프로세서(110)는 인식된 공간의 코드를 인식하고, 인식된 코드를 메모리(130) 내 코드 리스트와 비교함으로써, 인식된 공간의 종류를 판단할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may determine the type of the recognized space by recognizing a code of the recognized space and comparing the recognized code with a code list in the memory 130 .

입력 영상에 하나의 공간이 포함되도록 하는 것이 상세한 분석을 진행할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니므로 입력 영상에는 2개 이상의 공간이 함께 존재할 수도 있다.A detailed analysis can be performed by including one space in the input image, but is not limited thereto, so two or more spaces may coexist in the input image.

일 실시예로, 프로세서(110)는 S120에서 입력 영상에 포함된 공간이 복수 개인 경우 사용자 단말(50)로 분석 대상 공간 지정을 요청할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may request the user terminal 50 to designate a space to be analyzed when there are a plurality of spaces included in the input image in S120.

일 실시예로, 프로세서(110)는 S120에서 입력 영상에 포함된 공간이 복수 개인 경우, 복수 개의 공간 각각에 대한 분석을 진행할 수 있다.As an embodiment, if there are a plurality of spaces included in the input image in S120, the processor 110 may perform analysis on each of the plurality of spaces.

일 실시예로, 프로세서(110)는 S120에서 입력 영상에 포함된 공간이 복수 개인 경우, 특정 공간의 입력 영상 내 비중이 기 설정된 기준 비중 이상인 경우 해당 공간에 대한 분석을 진행하고, 그 외 부분에 대해서는 생략할 수 있다.In one embodiment, if there are a plurality of spaces included in the input image in S120, the processor 110 analyzes the space when the proportion of the specific space in the input image is greater than or equal to a preset reference proportion, and in other parts can be omitted.

예를 들어, 입력 영상 내에서 부엌의 비중이 80%이고, 거실의 비중이 20%인 경우, 프로세서(110)는 거실은 부엌을 촬영하면서 함께 촬영된 것으로 판단하고 거실 부분은 제외하고 부엌에 대한 분석을 진행할 수 있다.For example, if the portion of the kitchen is 80% and the portion of the living room is 20% in the input image, the processor 110 determines that the living room was captured while filming the kitchen, and excludes the living room portion for the kitchen. analysis can proceed.

위와 같이, 입력 영상 내 복수의 공간이 존재하는 경우 다양한 실시예가 적용될 수 있으므로, 상황에 따라서 적합한 실시예가 적용되어 사용자가 편리함을 느끼도록 발명의 실시자가 용이하게 선택하도록 한다.As described above, since various embodiments can be applied when a plurality of spaces exist in the input image, the embodiment suitable for the situation is applied so that the user can easily select the space so that the user feels convenient.

프로세서(110)가 이용하여 S120에서 인식된 공간에 포함된 공간 요소를 인식하고, 인식된 각 공간 요소의 종류를 판단한다. (S130)The processor 110 recognizes space elements included in the space recognized in S120 and determines the type of each recognized space element. (S130)

상세하게는, 프로세서(110)는 학습으로 구축된 공간 요소 판단모델을 이용하여, 입력 영상 내 인식된 공간에 포함된 모든 공간 요소를 인식하고, 인식된 각 공간 요소의 종류를 판단한다.In detail, the processor 110 recognizes all spatial elements included in the recognized space in the input image by using the spatial element determination model built through learning, and determines the type of each recognized spatial element.

일 실시예로, 프로세서(110)는 인식된 각 공간 요소의 코드를 인식하고, 이를 메모리 내 코드 리스트와 매칭함으로써, 각 공간 요소의 종류를 판단할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may determine the type of each spatial element by recognizing the code of each recognized spatial element and matching it with a code list in memory.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 공간 요소의 종류를 예시한 도면이다.8 is a diagram illustrating types of space elements according to an embodiment of the present invention.

공간 요소 판단모델은 입력 영상 내에서 인식된 공간에 포함되어 있는 모든 공간 요소를 인식하게 되고, 각 공간 요소의 종류를 판단하게 되는데, 이러한 공간 요소의 종류는 도 8에 예시되어 있으며, 코드화되어 저장되어 있다.The spatial element determination model recognizes all spatial elements included in the recognized space in the input image and determines the type of each spatial element. The type of such spatial element is illustrated in FIG. 8 and is coded and stored. has been

공간 요소 판단모델은 입력 영상 내 인식된 각 공간 요소의 이미지를 분석하여 공간 요소를 판단하며, 이때 기본적으로 해당 공간의 종류를 기반으로 인식된 공간 요소의 종류를 판단하게 된다.The spatial element determination model analyzes the image of each spatial element recognized in the input image to determine the spatial element, and basically determines the type of the recognized spatial element based on the type of the corresponding space.

예를 들어, 해당 공간의 종류가 부엌인 경우 공간 요소 판단모델은 공간 요소가 부엌에 해당하는 것을 위주로 판단하게 된다.For example, when the type of the corresponding space is a kitchen, the space element judgment model mainly determines that the space element corresponds to a kitchen.

상세하게는, 공간 요소 판단모델은 입력 영상 내 인식된 각 공간 요소의 이미지를 분석하여 공간 요소를 판단하며, 이때 기본적으로 해당 공간의 종류를 기반으로 인식된 공간 요소의 코드를 인식하고, 프로세서(110)는 인식된 코드를 메모리 내 코드와 매칭하여 인식된 공간 요소의 종류를 판단할 수 있다.In detail, the spatial element determination model analyzes the image of each recognized spatial element in the input image to determine the spatial element, and basically recognizes the code of the recognized spatial element based on the type of the corresponding space, and the processor ( 110) may determine the type of the recognized spatial element by matching the recognized code with a code in the memory.

따라서, 부엌에 올 수 없는 공간 요소가 인식되는 오류를 제거할 수 있기 때문에, 공간 요소 판단모델의 판단 정확도는 비약적으로 상승하게 된다.Therefore, since it is possible to eliminate errors in recognizing spatial elements that cannot come to the kitchen, the judgment accuracy of the spatial element judgment model is dramatically increased.

또한, 본 발명의 실시예에서 학습 데이터는 다수의 인테리어 이미지에 포함된 각각의 공간 요소의 경계면, 경계선이 강조되어 있으며, 공간 요소 판단 모델은 이를 학습함으로써 입력 영상 내 포함된 서로 다른 공간 요소 간의 경계면을 정확하게 파악할 수 있다.In addition, in the embodiment of the present invention, the learning data emphasizes the boundary and boundary of each spatial element included in a plurality of interior images, and the spatial element determination model learns the boundary between different spatial elements included in the input image. can be accurately identified.

몇몇 실시예에서, 인테리어 정보 제공 장치는 입력된 영상에서 서로 다른 공간 간의 경계, 서로 다른 공간 요소 간의 경계를 명확하게 구분하고, 분리할 수 있도록 경계(Boundary) 판단 모델을 학습하여 메모리(130)에 저장할 수 있다.In some embodiments, the interior information providing device learns a boundary determination model to clearly distinguish and separate the boundaries between different spaces and between different spatial elements in the input image, and stores the information in the memory 130. can be saved

경계 판단 모델은 입력된 영상에서 소정 영역의 픽셀에 대한 코드를 추출할 수 있고, 픽셀값에 대한 변화가 기 설정된 수준 이상일 경우 해당 영역을 경계로 판단할 수 있다.The boundary determination model may extract a code for a pixel of a predetermined region from an input image, and may determine the region as a boundary when a change in a pixel value is greater than or equal to a predetermined level.

하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 경계 판단 모델은 공간 종류에 따른 경계 특징, 공간 종류에 따라 해당 공간 내 배치될 수 있는 공간 요소의 종류에 따른 경계 특징과 같은 특징들을 미리 학습하여, 입력된 영상을 상세하게 분석할 수 있다.However, it is not limited thereto, and the boundary determination model learns features such as boundary characteristics according to the type of space and boundary characteristics according to the type of spatial elements that can be arranged in the corresponding space according to the type of space, and converts the input image to can be analyzed in detail.

공간 요소 판단 모델은 이와 같은 공간 요소간의 경계면 판단 기능을 사용자 공간 정보를 분석할 때에도 동일하게 적용함으로써, 사용자 공간 정보에 포함된 사용자 공간 영상 내 공간 요소들의 경계면을 정확하게 판단할 수 있는 효과가 있다.The spatial element determination model has an effect of accurately determining the boundary of spatial elements in the user space image included in the user space information by applying the same boundary surface determination function between spatial elements when analyzing user space information.

도 9는 공간 요소 판단모델이 입력 영상 내 각 공간 요소의 종류를 판단한 것을 예시한 도면이다.9 is a diagram illustrating that a spatial element determination model determines the type of each spatial element in an input image.

공간 요소 판단모델은 도 9와 같이 입력 영상 내에 존재하는 공간 요소를 인식하고 각 공간 요소의 종류를 판단하게 되며, 도 9에서 태그 된 숫자는 도 8의 공간 요소 테이블과 같다.The spatial element determination model recognizes spatial elements existing in the input image as shown in FIG. 9 and determines the type of each spatial element, and the tagged numbers in FIG. 9 are the same as the spatial element table in FIG. 8 .

상세하게는, 공간 요소 판단모델은 입력 영상 내에 존재하는 공간 요소의 코드를 인식하고, 인식된 코드를 메모리(130) 내 코드 리스트에 매칭함으로써, 각 공간 요소의 종류를 판단하게 된다.In detail, the spatial element determination model determines the type of each spatial element by recognizing a code of a spatial element existing in an input image and matching the recognized code to a code list in the memory 130 .

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로 S130에서 판단된 공간 요소 중에서 분석 대상 공간 요소의 선택을 요청할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may request the user terminal 50 to select a spatial element to be analyzed from among spatial elements determined in S130 .

예를 들어, 사용자가 입력 영상에 포함된 모든 공간 요소에 대하여 분석을 진행하여 분석 결과 데이터를 획득하고 싶을 수도 있지만, 입력 영상에 포함된 특정 공간 요소가 마음에 들어서 이에 대한 분석을 진행하여 분석 결과 데이터를 획득하고 싶을 수도 있다.For example, the user may want to obtain analysis result data by performing analysis on all spatial elements included in the input image, but he likes a specific spatial element included in the input image and proceeds with the analysis to obtain the analysis result. You may want to acquire data.

이러한 경우를 위해서, 프로세서(110)는 S130을 진행하여 입력 영상 내 존재하는 공간 요소들이 판단되면, 판단된 공간 요소들 중에서 어떠한 공간 요소들에 대하여 분석을 진행할 것인지 사용자 단말(50)로 입력을 요청할 수 있다.For this case, if the processor 110 proceeds to step S130 and determines the spatial elements existing in the input image, it requests an input to the user terminal 50 regarding which spatial elements among the determined spatial elements to be analyzed. can

전술한 구성을 통해서, 사용자는 입력 영상을 전체적으로 분석하여 분석 결과 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 확인할 수도 있다.Through the configuration described above, the user may analyze the input image as a whole to generate analysis result data, and use this to check the user-customized interior space image.

그리고, 상술한 구성을 통해서 사용자는 입력 영상 내에서 본인의 인테리어 취향에 맞는 공간 요소만을 분석 대상으로 선택하여 분석 결과 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 확인할 수 있으므로, 입력 영상을 전체적으로 분석하여 분석 결과 데이터를 획득할 수도 있고, 입력 영상 내 포함된 공간 요소 중에서 본인이 디자인하고 싶은 공간 요소를 선택하여 이에 대한 분석 결과 데이터를 획득할 수 있는 효과가 있다.In addition, through the above-described configuration, the user selects only the spatial elements that suit his or her interior taste as analysis targets in the input image, generates analysis result data, and uses this to confirm the user-customized interior space image. Analysis result data may be acquired by overall analysis, or analysis result data may be obtained by selecting a spatial element that the user wants to design among spatial elements included in the input image.

프로세서(110)가 속성 정보 판단모델을 이용하여 S120에서 인식된 각 공간 요소의 속성 정보를 판단한다. (S140)The processor 110 determines the attribute information of each spatial element recognized in S120 using the attribute information determination model. (S140)

프로세서(110)가 감성 정보 인식 모델을 이용하여 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성한다. (S150)The processor 110 generates emotion information about the recognized space using the emotion information recognition model. (S150)

일 실시예로, 속성 정보 판단모델은 입력 영상 내에 존재하는 공간 요소의 속성에 대한 코드를 인식하고, 인식된 코드를 메모리(130) 내 코드 리스트에 매칭함으로써, 각 공간 요소의 속성 정보를 판단할 수 있다.As an embodiment, the attribute information determination model determines the attribute information of each spatial element by recognizing the code for the attribute of the spatial element existing in the input image and matching the recognized code to the code list in the memory 130. can

도 10은 본 발명의 실시예에서 사용될 수 있는 감성 정보의 종류를 예시한 도면이다.10 is a diagram illustrating types of emotion information that can be used in an embodiment of the present invention.

이때, 속성 정보는 인테리어 재료, 색상 및 외형 패턴 등에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함한다.At this time, the attribute information includes at least one of individual external characteristics, which means characteristics of interior materials, colors, external patterns, etc., and individual emotional characteristics calculated according to the individual external characteristics determined for each space element.

따라서, 개별외형특성이란 공간 요소가 어떠한 인테리어 재료가 사용되었고, 사용된 색상, 외형 형상 및 외형 패턴은 어떠한지를 표현하는 구체적인 정보를 의미한다.Therefore, the individual appearance characteristics refer to specific information expressing what kind of interior materials were used for space elements, and what colors, external shapes, and external patterns were used.

또한, 개별감성특성이란 개별외형특성에 따라 예상되는 해당 공간 요소의 감성적인 특성을 의미한다.In addition, the individual emotional characteristics refer to the emotional characteristics of the space element expected according to the individual external appearance characteristics.

인테리어에서 사용되는 공간 요소는 재질, 색상, 외형적인 형상과 외형적으로 노출되는 패턴에 따라서 특정한 감성적인 특성을 가질 수 있으며, 이는 도 10에 예시된 것과 같은 감성적인 특성이 적용될 수 있다.Spatial elements used in interiors may have specific emotional characteristics according to material, color, external shape, and externally exposed pattern, and emotional characteristics as illustrated in FIG. 10 may be applied.

일 실시예로, 프로세서(110)는 입력 영상에서 공간 요소가 인식되고, 각 공간 요소의 종류가 판단되면, 속성 정보 판단모델을 이용하여 각 공간 요소의 개별외형특성을 판단하고, 판단된 개별외형특성을 기반으로 해당 공간 요소에 대한 개별감성특성을 산출할 수 있다.As an embodiment, when spatial elements are recognized in the input image and the type of each spatial element is determined, the processor 110 determines the individual appearance characteristics of each spatial element using an attribute information determination model, and determines the determined individual appearance. Based on the characteristics, individual emotional characteristics for the corresponding spatial element can be calculated.

이를 위해서, 장치(100)의 메모리(130)에는 각각의 개별외형특성에 대하여 서로 다른 복수의 감성특성에 대한 점수가 코드화되어 저장되어 있다.To this end, scores for a plurality of different emotional characteristics are coded and stored for each individual appearance characteristic in the memory 130 of the device 100 .

그리고, 속성 정보 판단모델은 특정 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성의 감성특성 점수를 종합하여, 해당 공간 요소에 대한 개별감성특성을 산출할 수 있다.In addition, the attribute information determination model may calculate individual emotional characteristics for a corresponding spatial element by integrating emotional characteristic scores of individual external appearance characteristics determined for a specific spatial element.

이를 기반으로 좀 더 구체적인 예를 들도록 한다.Based on this, let's give a more specific example.

입력 영상 내 방(Room)이 공간 종류로 판단되었고, 방 내에 공간 요소 중에 옷장이 있다고 가정한다.It is assumed that a room in the input image is determined as a type of space, and there is a closet among spatial elements in the room.

프로세서(110)는 속성 정보 판단모델을 이용하여 옷장의 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴에 대한 코드를 인식하고, 이를 기반으로 개별외형특성을 판단한다.The processor 110 recognizes codes for the material, color, external shape, and external pattern of the closet using the attribute information determination model, and determines individual external characteristics based on this.

다음으로, 프로세서(110)는 메모리(130)에서 옷장의 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴 각각에 대한 감성특성 점수를 로딩한다.Next, the processor 110 loads emotional characteristic scores for each material, color, external shape, and external pattern of the closet in the memory 130 .

그리고, 프로세서(110)는 로딩된 감성특성 점수를 종합하여 옷장에 대한 개별감성특성을 산출한다.Then, the processor 110 calculates the individual emotional characteristics of the closet by integrating the loaded emotional characteristic scores.

예를 들어, 개별감성특성 각각에 대한 감성특성 점수를 총합하였을 때, 미니멀(Minimal)이 82점, 클래식(Classic)이 40점, 캐쥬얼(Casual)이 25점인 경우, 프로세서(110)는 옷장은 미니멀의 개별감성특성을 갖고 있는 것으로 판단하게 된다.For example, when the emotional characteristic scores for each individual emotional characteristic are summed up, if Minimal is 82 points, Classic is 40 points, and Casual is 25 points, the processor 110 determines the wardrobe It is judged to have the individual emotional characteristics of minimalism.

최종적으로, 프로세서(110)는 인식된 공간 내 존재하는 공간 요소 각각에 대하여 산출된 개별감성특성을 종합하여, 입력 영상에서 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성한다.Finally, the processor 110 synthesizes the individual emotional characteristics calculated for each spatial element existing in the recognized space and generates emotional information about the space recognized in the input image.

프로세서(110)가 인식된 공간의 종류, 각 공간 요소에 대하여 판단된 속성 정보 및 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성한다. (S160)The processor 110 generates analysis result data including at least one interior product recommendation information matched with the recognized type of space, attribute information determined for each space element, and generated emotion information. (S160)

보다 상세하게는, 프로세서(110)는 분석 결과 생성 모델을 이용하여, 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성 및 상기 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성한다.In more detail, the processor 110 uses an analysis result generation model to analyze individual appearance characteristics determined for each space element and analysis result data including at least one interior product recommendation information matched with the generated emotion information. generate

일 실시예로, 분석 결과 데이터는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보만으로 이루어질 수도 있다.As an embodiment, the analysis result data may consist of only at least one piece of interior product recommendation information.

일 실시예로, 분석 결과 데이터는 인테리어 제품 추천 정보를 시공하기 위한 시공법 및 시공 도구를 더 포함할 수 있다.As an embodiment, the analysis result data may further include construction methods and construction tools for constructing interior product recommendation information.

이와 같이, 시공법 및 시공 도구에 대한 정보가 더 제공되기 때문에, 사용자는 분석 결과 데이터를 기반으로 인테리어 제품을 구매하고 셀프 인테리어를 진행할 수 있게 된다.As such, since information on construction methods and construction tools is further provided, the user can purchase interior products based on the analysis result data and proceed with self-interior.

일 실시예로, 분석 결과 데이터는 인테리어 제품 추천 정보를 적용하여 생성된 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 포함할 수 있으며, 아래에서 이에 대한 상세하게 설명하도록 한다.As an embodiment, the analysis result data may include a user-customized interior space image generated by applying interior product recommendation information, which will be described in detail below.

프로세서(110)가 사용자의 단말(50)로부터 사용자의 공간 이미지를 포함하는 사용자 공간 정보를 수신한다. (S170)The processor 110 receives user space information including a user space image from the user terminal 50 . (S170)

프로세서(110)가 사용자의 공간 정보를 기반으로, 사용자 공간 분석 데이터를 생성한다. (S180)The processor 110 generates user space analysis data based on user space information. (S180)

프로세서(110)가 사용자 공간 분석 데이터를 기반으로, 사용자 공간에 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성한다. (S190)The processor 110 generates a user-customized interior space image by applying the analysis result data to the user space based on the user space analysis data. (S190)

인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 S110 내지 S160을 통해서 생성된 분석 결과 데이터를 사용자의 공간에 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 제공할 수 있다.The artificial intelligence-based user-customized interior information providing device 100 may provide a user-customized interior space image by applying the analysis result data generated through S110 to S160 to the user's space.

프로세서(110)는 사용자 단말(50)로 사용자가 인테리어를 하고자 하는 사용자 공간을 촬영하도록 요청하고, 사용자는 단말(50)을 통해 본인의 공간을 촬영하고 영상을 장치(100)로 업로드하게 된다.The processor 110 requests the user terminal 50 to photograph the user space where the user intends to decorate the interior, and the user photographs his/her own space through the terminal 50 and uploads the image to the device 100 .

이때, 사용자 공간 정보는 사용자의 공간 이미지 이외에도 사용자 공간의 크기, 사용자 공간의 종류, 사용자 공간에 포함된 공간 요소들의 종류 등을 더 포함할 수 있다.In this case, the user space information may further include the size of the user space, the type of the user space, the types of spatial elements included in the user space, and the like, in addition to the user space image.

이와 같이, 사용자 공간 정보에 사용자가 직접 다양한 정보를 입력하는 경우에는 인공지능 모델이 사용자 공간에 대한 더 정확한 분석 결과를 생성할 수 있게 된다.As such, when the user directly inputs various information into the user space information, the artificial intelligence model can generate a more accurate analysis result for the user space.

프로세서(110)는 사용자 공간을 분석할 때(S180), 사용자 공간 정보를 분석하여, 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고, 판단된 적어도 하나의 공간 요소의 좌표 및 치수를 산출한다.When analyzing the user space (S180), the processor 110 analyzes the user space information, determines at least one spatial element included in the user space, and calculates coordinates and dimensions of the determined at least one spatial element. .

상세하게는, 프로세서(110)는 사용자 공간 정보를 분석하여, 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소의 코드를 인식하고, 인식된 코드를 메모리(130) 내 코드 리스트와 매칭하여 각 공간 요소의 종류를 판단할 수 있다.그리고, 프로세서(110)는 공간 영상을 생성할 때(S190), S180에서 산출된 좌표 및 치수에 매칭되도록 S160의 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성한다.In detail, the processor 110 analyzes the user space information, recognizes a code of at least one spatial element included in the user space, and matches the recognized code with a code list in the memory 130 to determine each spatial element's code. When generating the space image (S190), the processor 110 generates a user-customized interior space image by applying the analysis result data of S160 to match the coordinates and dimensions calculated in S180. .

일 실시예로, 프로세서(110)는 분석 결과 데이터 내 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보에서 입력 영상과 매칭도가 가장 높은 인테리어 제품을 선택하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may generate a user-customized interior space image by selecting an interior product having the highest matching degree with the input image from at least one piece of interior product recommendation information in the analysis result data.

일 실시예로, 프로세서(110)는 S180에서 사용자 공간에 대하여 산출된 좌표 및 치수로 인하여 사용자 공간에 적용이 불가능할 것으로 판단되는 인테리어 제품은 인테리어 추천 정보에서 제외하고 다른 인테리어 제품을 선택하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.In one embodiment, the processor 110 excludes an interior product that is determined to be inapplicable to the user space due to the coordinates and dimensions calculated for the user space in S180 from the interior recommendation information and selects another interior product to provide a user-customized interior. You can create spatial images.

이러한 구성을 통해서, 프로세서(110)는 사용자 공간에는 적용이 불가능할 것으로 판단되는 인테리어 제품을 제외하고 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하기 때문에, 사용자에게 적용이 불가능한 인테리어 제품이 추천되는 오류를 사전에 방지할 수 있게 되는 효과가 있다.Through this configuration, since the processor 110 generates a user-customized interior space image excluding interior products that are determined not to be applicable to the user space, an error in which interior products that are not applicable to the user are recommended can be prevented in advance. There is an effect that can be done.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 공간 정보를 분석하여, 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단한다.In one embodiment, the processor 110 analyzes the user space information and determines at least one spatial element included in the user space.

구체적으로, 프로세서(110)는 공간 인식 모델을 이용하여 사용자 공간 정보에 포함된 공간을 인식하고, 공간 종류 판단 모델을 이용하여 인식된 공간의 종류를 판단하고, 공간 요소 판단 모델을 이용하여 사용자 공간에 포함된 공간 요소들을 판단할 수 있다.Specifically, the processor 110 recognizes a space included in the user space information using a space recognition model, determines the type of the recognized space using a space type determination model, and uses a space element determination model to determine the user space. It is possible to determine the spatial elements included in .

그리고, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로 사용자 공간에 대하여 인식된 공간 요소들 중에서 어떠한 공간 요소에 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 것인지 인테리어 적용 대상 공간 요소 선택을 요청할 수 있다.In addition, the processor 110 requests the user terminal 50 to select a spatial element to which interior is to be applied from among the spatial elements recognized for the user space to which spatial element to apply the analysis result data to generate a user-customized interior space image. can

따라서, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로 입력된 인테리어 적용 대상 공간 요소에 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성한다.Accordingly, the processor 110 generates a user-customized interior space image by applying the analysis result data to the interior application target space element input through the user terminal 50 .

이때, 프로세서(110)는 비대상 공간 요소는 사용자 공간 정보의 상태를 유지하거나, 또는 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외할 수 있다.In this case, the processor 110 may maintain the user space information state of the non-target space element or may exclude it from the user-customized interior space image.

예를 들어, 사용자 단말(50)로부터 특정 비대상 공간 요소는 현재 사용자 공간 정보의 상태를 유지하도록 요청받게 되면, 프로세서(110)는 지칭된 비대상 공간 요소는 사용자 공간 정보의 상태를 유지하도록 하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.For example, when a specific non-target spatial element is requested from the user terminal 50 to maintain the state of user space information, the processor 110 causes the designated non-target spatial element to maintain the state of user space information, A user-customized interior space image may be created.

또한, 사용자 단말(50)로부터 특정 비대상 공간 요소는 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외하도록 요청받는 경우, 프로세서(110)는 해당 공간 요소를 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외하는 이미지 처리를 수행할 수 있다.In addition, when a specific non-target spatial element is requested to be excluded from the user-customized interior space image from the user terminal 50, the processor 110 may perform image processing to exclude the corresponding spatial element from the user-customized interior space image. .

따라서, 사용자는 현재 사용자 공간에 포함된 공간 요소 중에서 현재 상태를 유지하고자 하는 공간 요소는 유지시킨 상태에서 다른 공간 요소에 분석 결과 데이터를 반영하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.Accordingly, the user can create a user-customized interior space image by reflecting the analysis result data on other spatial elements while maintaining the spatial elements included in the current user space to maintain the current state.

또는, 사용자는 현재 사용자 공간에 포함된 공간 요소 중에서 제외시키고 싶은 공간 요소는 제외시킨 상태에서 다른 공간 요소에 분석 결과 데이터를 반영하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성할 수 있다.Alternatively, the user may generate a user-customized interior space image by excluding spatial elements included in the current user space and reflecting analysis result data on other spatial elements while excluding spatial elements to be excluded.

이러한 구성을 통해서, 사용자는 현재 사용자 공간에 있는 공간 요소들에 전부 맞춤형 인테리어 제품을 적용할 수도 있고, 특정 공간 요소에만 적용할 수도 있는 것은 물론, 특정 공간 요소를 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외시킬 수도 있게 되므로, 다양한 맞춤형 정보를 획득할 수 있게 된다.Through this configuration, the user can apply a customized interior product to all spatial elements in the current user space, apply it only to specific spatial elements, or exclude specific spatial elements from the user-customized interior space image. Therefore, it is possible to obtain various customized information.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 내 특정 공간 요소에 대한 변경 요청 신호가 수신되면, 변경 요청 신호에 포함된 변경 요청 속성 정보에 매칭되는 인테리어 제품을 선택하여 해당 공간 요소에 반영하여, 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 수정할 수 있다.As an embodiment, when a change request signal for a specific spatial element within a user-customized interior space image is received from the user terminal 50, the processor 110 selects an interior product that matches the change request attribute information included in the change request signal. By selecting and reflecting on the corresponding space element, the user-customized interior space image can be modified.

예를 들어, 프로세서(110)가 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하여 사용자 단말(50)로 제공하였지만, 사용자는 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 보고 변경하고 싶은 공간 요소가 있을 수 있다.For example, although the processor 110 generates a user-customized interior space image and provides it to the user terminal 50, the user may have a spatial element desired to change after viewing the user-customized interior space image.

이러한 경우, 사용자는 단말(50)을 통해 변경하고 싶은 특정 공간 요소에 대한 속성 정보를 포함하는 변경 요청 신호를 입력하여, 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 대한 수정을 요청할 수 있다.In this case, the user may request modification of the user-customized interior space image by inputting a change request signal including attribute information on a specific spatial element to be changed through the terminal 50 .

이때, 사용자가 변경 요청할 수 있는 속성 정보는 앞에서 언급한 바와 같이, 인테리어 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴에 대한 변경 요청, 공간 요소에 대한 개별감성특성에 대한 변경 요청이 적용 가능하다.At this time, as mentioned above, the change request for the attribute information that the user can request for change is applicable to the change request for the interior material, color, external shape and external pattern, and the change request for the individual emotional characteristics of the space element.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자의 변경 요청사항을 코드화하고, 코드화된 변경 요청사항을 기반으로 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 대한 수정을 진행할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may code the user's change request and modify the user-customized interior space image based on the coded change request.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 포함된 인테리어 제품의 가격 정보를 사용자 단말(50)로 제공할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may provide price information of interior products included in the user-customized interior space image to the user terminal 50 .

이때, 인테리어 제품의 단가 이외에도 사용자 공간의 면적 등도 가격에 영향을 미칠 수 있다.In this case, in addition to the unit price of the interior product, the area of the user's space may also affect the price.

따라서, 프로세서(110)는 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 포함된 인테리어 제품의 단가 및 사용자의 공간과 공간 요소의 면적을 고려하여 가격 정보를 산출할 수 있다.Accordingly, the processor 110 may calculate price information by considering the unit price of the interior product included in the image of the user-customized interior space, the user's space, and the area of the space element.

그리고, 변경 요청 신호는 특정 공간 요소의 속성 정보에 변경 요청 뿐 아니라, 특정 공간 요소의 인테리어 제품의 가격대 변경 요청도 포함할 수 있다.Further, the change request signal may include a change request for attribute information of a specific spatial element as well as a request for changing a price range of an interior product of a specific spatial element.

따라서, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 특정 공간 요소의 가격대 변경 요청이 수신되면, 변경 요청된 가격대를 기반으로 분석 결과 데이터 내에서 다른 인테리어 제품을 도출하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 수정할 수 있다.Accordingly, when a request to change the price range of a specific space element is received from the user terminal 50, the processor 110 may modify the user-customized interior space image by deriving other interior products from the analysis result data based on the requested price range. there is.

예를 들어, 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상이 사용자의 인테리어 취향에 적합하도록 생성되었지만, 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 포함된 적어도 하나의 인테리어 제품이 사용자가 원하는 가격대보다 너무 높을 수 있다.For example, although a user-customized interior space image is generated to suit the user's interior taste, at least one interior product included in the user-customized interior space image may be too expensive than the user's desired price range.

이러한 경우, 사용자는 인테리어 제품의 가격대 변경을 요청할 수 있고, 프로세서(110)는 변경 요청 사항과 분석 결과 데이터를 기반으로 적합한 인테리어 제품을 선택하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 수정할 수 있게 된다.In this case, the user may request a change in the price range of the interior product, and the processor 110 may select an appropriate interior product based on the request for change and analysis result data to modify the image of the user-customized interior space.

이러한 구성을 통해서, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치(100)는 개별외형특성, 개별감성특성에 대한 수정은 물론 인테리어 제품의 가격대까지 수정할 수 있는 효과를 발휘하게 된다.Through this configuration, the artificial intelligence-based user-customized interior information providing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention has an effect of modifying not only individual appearance characteristics and individual emotional characteristics, but also the price range of interior products. do.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법, 장치(100)는 사용자가 공간별로 인테리어를 선택하기 ‹š문에, 각 공간 종류별로 적용이 가능하며, 각 공간 내 공간 요소(예: 바닥, 천정, 벽, 문 등)들이 분리되어 인식되므로, 각각의 공간 요소별로 분석하여 사용자 공간에 적용할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, the method and apparatus 100 for providing customized interior information according to an embodiment of the present invention can be applied to each space type because the user selects the interior for each space, and the space elements within each space (eg: floors, ceilings, walls, doors, etc.) are recognized separately, so there is an effect of being able to analyze each space element and apply it to the user space.

이러한 구성들은 프로세서(110)가 코드화 모듈(150)을 통해 각각을 코드화하여 메모리(130)에 저장해놓는 것은 물론, 입력 영상을 인식하여 각각을 코드화함으로써, 정확한 인식이 가능함은 물론, 각 코드별로 사용자가 커스터마이징이 가능하게 된다.In these configurations, the processor 110 codes each through the coding module 150 and stores them in the memory 130, recognizes the input image and codes each, thereby enabling accurate recognition and user becomes customizable.

예를 들어, 사용자 공간 내에서 다른 공간 요소들은 본인의 마음에 들지만, 바닥이 마음이 들지 않는 경우, 바닥을 다른 속성으로 바꿀 수 있게 된다.For example, if you like other space elements in your space but don't like the floor, you can change the floor to another attribute.

상술한 실시예에 따르면, 사용자는 본인의 집을 디자인, 인테리어하면서 각각의 공간 요소에 대하여 실제 인테리어 제품을 검색해서 적용할 수 있게 된다.According to the above-described embodiment, the user can search for and apply actual interior products for each spatial element while designing and interiorizing his/her own house.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법, 장치(100)는 사용자 공간 정보를 분석하여, 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하는 것은 물론, 각 공간 요소의 면적, 치수까지 정확하게 산출하기 때문에 분석 결과 데이터를 정확하게 적용하여 사용자에게 제공할 수 있게 된다.In addition, the method and apparatus 100 for providing user-customized interior information according to an embodiment of the present invention analyzes user space information to determine at least one space element included in the user space, as well as to determine the area of each space element, Since even the dimensions are accurately calculated, the analysis result data can be accurately applied and provided to the user.

도 11은 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에 대한 사용자의 행동 패턴 데이터와 구매 패턴 데이터에 대한 빅데이터를 구축하는 것을 예시한 도면이다.11 is a diagram illustrating construction of big data for user behavior pattern data and purchase pattern data for a user-customized interior space image.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 중에서 특정 인테리어 제품에 대한 구매 요청 신호가 수신되면, 사용자 단말(50)로 해당 인테리어 제품에 대한 구매 페이지를 제공한다.As an embodiment, the processor 110 provides a purchase page for the corresponding interior product to the user terminal 50 when a purchase request signal for a specific interior product is received from the user terminal 50 in the interior space image customized for the user. .

그리고, 프로세서(110)는 해당 인테리어 제품의 속성 정보를 사용자의 행동 패턴 데이터로 저장함으로써, 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 이용하는 사용자들의 행동 패턴에 대한 빅데이터를 구축할 수 있다.Further, the processor 110 may build big data on behavior patterns of users who use the artificial intelligence-based user-customized interior information providing service by storing attribute information of the corresponding interior product as user behavior pattern data.

또한, 프로세서(110)는 특정 인테리어 제품에 대한 실구매가 진행되면, 해당 인테리어 제품의 속성 정보를 사용자의 구매 패턴 데이터로 저장함으로써, 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 이용하는 사용자들의 구매 패턴에 대한 빅데이터를 구축할 수 있다.In addition, when actual purchase of a specific interior product is made, the processor 110 stores attribute information of the corresponding interior product as the user's purchase pattern data, thereby determining the purchase pattern of users using the artificial intelligence-based user-customized interior information providing service. It is possible to build big data for

이외에도, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 수신되는 특정 공간 요소의 속성 정보에 대한 변경 요청을 저장하여, 서비스를 이용하는 사용자들이 주로 변경 요청하는 것이 무엇인지, 주로 변경을 요청하는 공간 요소가 무엇인지에 대한 빅데이터를 수집할 수 있다.In addition, the processor 110 stores a change request for attribute information of a specific spatial element received from the user terminal 50 to determine what users using the service mainly request for change, and which spatial element to request change You can collect big data about what it is.

또한, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 수신되는 특정 인테리어 추천 제품에 대한 가격대 변경 요청을 저장하여, 서비스를 이용하여 사용자들이 각 공간 요소의 인테리어 제품마다 주로 선호하는 가격대, 비선호하는 가격대에 대한 빅데이터를 수집할 수 있다.In addition, the processor 110 stores a price range change request for a specific interior recommended product received from the user terminal 50, and by using the service, the user can change the preferred price range or non-preferred price range for each interior product of each space element. Big data can be collected on

또한, 프로세서(110)는 사용자 단말(50)로부터 수신되는 인테리어 적용 대상 공간 요소, 인테리어 적용 비대상 공간 요소에 대한 정보를 저장하여, 사용자가 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성에 반영하고자 하는 공간 요소, 반영하지 않고자 하는 공간 요소에 대한 빅데이터를 수집할 수 있다.In addition, the processor 110 stores information on spatial elements to be applied to interior and spatial elements to which interior is not applied, which are received from the user terminal 50, so that the user can generate a user-customized interior space image. It is possible to collect big data on spatial elements that you do not want to reflect.

이러한 빅데이터를 수집하고 이를 분석함으로써, 프로세서(110)는 사용자들이 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 서비스를 이용하여 인테리어 제품을 추천받고자 하는 선호 순위와 선호/비선호 이유를 파악할 수 있게 되는 효과가 있다.By collecting and analyzing such big data, the processor 110 has an effect of being able to determine the preference order and reason for preference/non-preference for recommending interior products by using the user-customized interior information providing service.

전술하였던 인공지능 모델의 학습에 대하여 다시 설명하면, 장치(100)는 적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델을 포함한다.Referring again to the above-described learning of the artificial intelligence model, the device 100 includes an artificial intelligence model learned through an interior image including at least one spatial element.

이때, 학습용 데이터로 이용되는 인테리어 이미지는 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간에 대한 공간 종류가 태그되어 있다.At this time, the interior image used as learning data is tagged with a space type for at least one space included in the interior image.

또한, 학습용 데이터로 이용되는 인테리어 이미지는, 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간 요소의 종류가 태그되어 있다.In addition, the interior image used as learning data is tagged with at least one type of spatial element included in the interior image.

또한, 학습용 데이터로 이용되는 인테리어 이미지는, 적어도 하나의 공간 요소 각각에 대한 속성 정보가 태그되어 있다.In addition, the interior image used as learning data is tagged with attribute information for each of at least one spatial element.

또한, 학습용 데이터로 이용되는 인테리어 이미지는 인테리어 이미지에 매칭되는 적어도 하나의 감성 정보가 태그되어 있다.In addition, the interior image used as learning data is tagged with at least one emotional information matching the interior image.

보다 상세하게는, 학습용 데이터로 이용되는 인테리어 이미지에 포함된 각 공간 요소는 속성 정보가 태그되어 있으며, 속성 정보는 인테리어 재료, 색상, 외형 형상 및 외형 패턴에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함한다.More specifically, each space element included in the interior image used as learning data is tagged with attribute information, and the attribute information includes individual appearance characteristics and each It includes at least one of the individual emotional characteristics calculated according to the individual appearance characteristics determined with respect to the spatial element.

그리고, 장치(100)의 메모리(130)에는 공간 요소의 속성 정보마다 복수의 서로 다른 감성 종류에 따라 점수가 설정되어 있고, 인공지능 모델이 이를 학습하기 때문에 입력 영상이 수신되었을 때 입력 영상 내 존재하는 공간 요소들에 대한 감성 종류에 따라 점수를 산출하고, 이를 종합하여 입력 영상에 대한 감성 정보를 생성할 수 있게 된다.In addition, in the memory 130 of the device 100, scores are set according to a plurality of different emotion types for each attribute information of a spatial element, and since the artificial intelligence model learns this, it exists in the input image when the input image is received. Scores are calculated according to the type of emotion for spatial elements that are played, and emotion information for the input image can be generated by synthesizing the scores.

일 실시예로, 장치(100)는 공간 인식 모델, 공간 종류 판단 모델, 공간 요소 판단 모델, 속성 정보 판단 모델, 감성 정보 인식 모델 및 분석 결과 생성 모델을 각각 별개로 학습을 진행하여 독립적인 모델들을 구축할 수 있다.In an embodiment, the apparatus 100 separately learns a space recognition model, a space type determination model, a space element determination model, an attribute information determination model, an emotion information recognition model, and an analysis result generation model to generate independent models. can be built

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The method according to an embodiment of the present invention described above may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a server, which is hardware, and stored in a medium.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.The aforementioned program is C, C++, JAVA, machine language, etc. It may include a code coded in a computer language of. These codes may include functional codes related to functions defining necessary functions for executing the methods, and include control codes related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. can do. In addition, these codes may further include memory reference related code for determining where (address address) of the computer's internal or external memory the additional information or media required for the computer's processor to execute the functions should be referenced. there is. In addition, when the processor of the computer needs to communicate with any other remote computer or server in order to execute the functions, the code uses the communication module of the computer to determine how to communicate with any other remote computer or server. It may further include communication-related codes for whether to communicate, what kind of information or media to transmit/receive during communication, and the like.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The storage medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, or memory, but a medium that stores data semi-permanently and is readable by a device. Specifically, examples of the storage medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc., but are not limited thereto. That is, the program may be stored in various recording media on various servers accessible by the computer or various recording media on the user's computer. In addition, the medium may be distributed to computer systems connected by a network, and computer readable codes may be stored in a distributed manner.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.Steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

50: 사용자 단말
100: 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치
110: 프로세서
120: 통신부
130: 메모리
140: 입출력부
150: 코드화 모듈
50: user terminal
100: AI-based user-customized interior information providing device
110: processor
120: communication department
130: memory
140: input/output unit
150: coding module

Claims (15)

컴퓨터에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법으로,
입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 상기 인식된 공간의 종류를 판단하는 단계;
상기 인식된 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 인식하고, 인식된 각 공간 요소의 종류를 판단하는 단계;
상기 판단된 각 공간 요소의 속성 정보를 판단하는 단계;
상기 인식된 공간의 종류 및 상기 판단된 공간 요소 각각에 대하여 선택된 속성을 기반으로 상기 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성하는 단계; 및
상기 인식된 공간의 종류, 상기 판단된 속성 정보 및 상기 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
As an artificial intelligence-based user-customized interior information providing method performed by a computer,
Recognizing a space included in an input image and determining a type of the recognized space;
recognizing at least one space element included in the recognized space and determining the type of each recognized space element;
determining attribute information of each of the determined spatial elements;
generating emotion information about the recognized space based on the type of the recognized space and attributes selected for each of the determined space elements; and
Generating analysis result data including at least one interior product recommendation information matching the type of the recognized space, the determined attribute information, and the generated emotion information,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 분석 결과 데이터는,
상기 인테리어 제품 추천 정보를 시공하기 위한 시공법 및 시공 도구를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
The analysis result data,
Characterized in that it further comprises a construction method and a construction tool for constructing the interior product recommendation information,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
사용자의 단말로부터 사용자의 공간 이미지를 포함하는 사용자 공간 정보를 수신하는 단계;
상기 사용자 공간 정보를 기반으로, 상기 사용자 공간 분석 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 사용자 공간 분석 데이터를 기반으로, 상기 사용자 공간에 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
receiving user space information including a user space image from a user terminal;
generating the user space analysis data based on the user space information; and
Based on the user space analysis data, generating a user-customized interior space image by applying the analysis result data to the user space,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제3항에 있어서,
상기 사용자 공간 분석 데이터를 생성하는 단계는,
상기 사용자 공간 정보를 분석하여, 상기 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고, 상기 판단된 적어도 하나의 공간 요소의 좌표 및 치수를 산출하고,
상기 공간 영상을 생성하는 단계는,
상기 산출된 좌표 및 치수에 매칭되도록 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 3,
The step of generating the user space analysis data,
Analyzing the user space information, determining at least one spatial element included in the user space, and calculating coordinates and dimensions of the determined at least one spatial element;
Generating the spatial image,
Characterized in that the user-customized interior space image is generated by applying the analysis result data to match the calculated coordinates and dimensions,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터는,
상기 사용자 공간 정보를 분석하여, 상기 사용자 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고,
상기 사용자의 단말로 입력된 인테리어 적용 대상 공간 요소에 상기 분석 결과 데이터를 적용하여 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 생성하고,
비대상 공간 요소는 상기 사용자 공간 정보의 상태를 유지하거나, 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상에서 제외하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 3,
the computer,
Analyzing the user space information to determine at least one spatial element included in the user space;
Creating a user-customized interior space image by applying the analysis result data to the interior application target space element input to the user's terminal;
Characterized in that the non-target space element maintains the state of the user space information or is excluded from the user-customized interior space image.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제3항에 있어서,
상기 속성 정보는,
인테리어 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴 중 적어도 하나에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 컴퓨터는,
상기 인식된 각 공간 요소의 개별외형특성을 판단하고, 상기 판단된 개별외형특성 각각에 대하여 설정된 감성특성 점수를 기반으로 상기 인식된 각 공간 요소의 개별감성특성을 산출하고,
상기 인식된 공간 내 존재하는 공간 요소에 대하여 산출된 개별감성특성을 종합하여 상기 감성 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 3,
The attribute information is
Including at least one of individual emotional characteristics calculated according to individual external characteristics determined for each space element and individual external characteristics that mean characteristics of at least one of interior materials, colors, external shapes and external patterns,
the computer,
Determining individual external appearance characteristics of each of the recognized spatial elements, calculating individual emotional characteristics of each of the recognized spatial elements based on emotional characteristic scores set for each of the determined individual external external characteristics,
Characterized in that the emotional information is generated by synthesizing individual emotional characteristics calculated for spatial elements existing in the recognized space,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 속성 정보는,
인테리어 재료, 색상, 외형적 형상 및 외형적 패턴 중 적어도 하나에 대한 특성을 의미하는 개별외형특성 및 각 공간 요소에 대하여 판단된 개별외형특성에 따라 산출되는 개별감성특성 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 컴퓨터는,
상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 내 특정 공간 요소에 대한 변경 요청 신호가 수신되면,
상기 변경 요청 신호에 포함된 변경 요청 속성 정보에 매칭되는 인테리어 제품을 선택하여 상기 특정 공간 요소에 반영함으로써, 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상을 수정하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
The attribute information is
Including at least one of individual emotional characteristics calculated according to individual external characteristics determined for each space element and individual external characteristics that mean characteristics of at least one of interior materials, colors, external shapes and external patterns,
the computer,
When a change request signal for a specific spatial element in the user-customized interior space image is received from the user's terminal,
Characterized in that the user-customized interior space image is modified by selecting an interior product matching the change request attribute information included in the change request signal and reflecting it to the specific space element.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제7항에 있어서,
상기 변경 요청 신호는,
상기 특정 공간 요소의 속성 정보에 대한 변경 요청 또는 상기 특정 공간 요소의 인테리어 제품의 가격대 변경 요청 중 적어도 하나를 포함하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 7,
The change request signal,
Including at least one of a change request for attribute information of the specific spatial element or a price change request for an interior product of the specific spatial element,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제3항에 있어서,
상기 컴퓨터는,
상기 사용자의 단말로 상기 사용자 맞춤형 인테리어 공간 영상 중에서 특정 인테리어 제품에 대한 구매 요청 신호가 수신되면, 상기 사용자의 단말로 상기 특정 인테리어 제품에 대한 구매 페이지를 제공하고,
상기 특정 인테리어 제품의 속성 정보를 상기 사용자의 행동 패턴 데이터로 저장하고,
상기 특정 인테리어 제품에 대한 실구매가 진행되면, 상기 특정 인테리어 제품의 속성 정보를 상기 사용자의 구매 패턴 데이터로 저장하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 3,
the computer,
When a purchase request signal for a specific interior product is received from the user's terminal from the user-customized interior space image, a purchase page for the specific interior product is provided to the user's terminal;
Store the attribute information of the specific interior product as the user's behavior pattern data,
Characterized in that, when the actual purchase of the specific interior product proceeds, attribute information of the specific interior product is stored as purchase pattern data of the user.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨터는,
사용자의 단말로 상기 판단된 공간 요소 중에서 분석 결과 데이터를 생성할 분석 대상 공간 요소의 선택을 요청하고,
상기 사용자의 단말로부터 선택된 분석 대상 공간 요소에 대한 분석 결과 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
the computer,
Requesting the user's terminal to select a spatial element to be analyzed to generate analysis result data from among the determined spatial elements;
Characterized in that the analysis result data for the spatial element to be analyzed selected from the user's terminal is generated.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 입력 영상은,
상기 컴퓨터의 메모리에 저장된 샘플 영상 중에서 적어도 하나가 사용자의 인테리어 취향으로 선택된 것이거나, 또는 사용자의 단말로부터 업로드된 영상인,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
The input image,
At least one of the sample images stored in the memory of the computer is selected as the user's interior taste, or is an image uploaded from the user's terminal.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨터는,
적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델을 포함하고,
상기 인테리어 이미지는,
상기 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간에 대한 공간 종류가 태그되어 있고,
상기 인테리어 이미지에 포함된 적어도 하나의 공간 요소의 종류가 태그되어 있고,
상기 적어도 하나의 공간 요소 각각에 대한 속성 정보가 태그되어 있고,
상기 인테리어 이미지에 매칭되는 적어도 하나의 감성 정보가 태그되어 있는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
the computer,
It includes an artificial intelligence model learned through an interior image containing at least one spatial element,
The interior image,
A space type for at least one space included in the interior image is tagged,
The type of at least one spatial element included in the interior image is tagged,
Attribute information for each of the at least one spatial element is tagged,
At least one emotion information matching the interior image is tagged,
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨터는,
상기 공간 종류 인식 단계 다음으로,
상기 입력 영상에 포함된 공간이 복수 개인 경우, 대상 공간 지정을 요청하는 단계를 더 포함하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 방법.
According to claim 1,
the computer,
Following the spatial type recognition step,
Further comprising the step of requesting designation of a target space when there are a plurality of spaces included in the input image.
A method for providing user-customized interior information based on artificial intelligence.
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium in which a program for executing the method of any one of claims 1 to 13 is stored in combination with a computer, which is hardware.
통신부;
적어도 하나의 공간 요소가 포함된 인테리어 이미지를 통해 학습된 인공지능 모델이 저장된 메모리; 및
상기 인공지능 모델을 이용하여,
입력 영상에 포함된 공간을 인식하고, 상기 인식된 공간의 종류를 인식하고,
상기 인식된 공간에 포함된 적어도 하나의 공간 요소를 판단하고,
상기 판단된 각 공간 요소의 속성 정보를 선택하고,
상기 인식된 공간의 종류 및 상기 판단된 공간 요소 각각에 대하여 선택된 속성을 기반으로 상기 인식된 공간에 대한 감성 정보를 생성하고,
상기 인식된 공간의 종류, 상기 판단된 속성 정보 및 상기 생성된 감성 정보와 매칭되는 적어도 하나의 인테리어 제품 추천 정보를 포함하는 분석 결과 데이터를 생성하는 프로세서를 포함하는,
인공지능 기반의 사용자 맞춤형 인테리어 정보 제공 장치.
communications department;
a memory in which an artificial intelligence model learned through an interior image including at least one spatial element is stored; and
Using the artificial intelligence model,
Recognizing a space included in an input image, recognizing a type of the recognized space,
determining at least one spatial element included in the recognized space;
Selecting attribute information of each of the determined spatial elements;
Generating emotion information for the recognized space based on the type of the recognized space and attributes selected for each of the determined space elements;
A processor generating analysis result data including at least one interior product recommendation information matching the type of the recognized space, the determined attribute information, and the generated emotion information,
AI-based user-customized interior information provision device.
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