KR20230111365A - 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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김석훈
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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템은, 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 회원 가입부; 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 검색부; 상기 검색부에서 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 오차 산출부; 상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 추천부; 및 상기 추천 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 학습부를 포함하되, 상기 추천부는 상기 학습부에서 학습된 제품 구매 정보를 바탕으로 사용자 단말에 사용자 사이즈에 해당하는 스타일링 추천 리스트를 제공하는 점에 그 특징이 있다.

Description

사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법{Clothing recommendation system of user preference size and the method thereof}
본 발명은 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 원하는 특정 사이즈에 대한 제품군을 크롤링 및 필터링하여 추천함으로써 제품 검색의 불편함을 해소할 수 있는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근에는 대부분의 소비자들이 온라인 쇼핑몰(online shopping mall)을 통한 제품 구매로 인해 시간 및 비용을 절약할 수 있게 되었다. 온라인 쇼핑몰은 전통 시장과 같은 시간적, 공간적 제약이 없고 국경이 없다는 특성을 지니고 있다. 즉, 소비자들은 인터넷에 개설된 세계 각국의 가상 상점에서 언제 어디서나 원하는 시간에 비교적 저렴한 가격으로 상품을 구입할 수 있다. 운영자의 입장에서는 운영비가 거의 들지 않고 상권의 제약을 받지 않으며 소비자의 취향에 맞는 상품 정보를 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한, 컴퓨터 및 통신 기술의 발달과 함께 온라인 쇼핑몰 시장은 지속적으로 확대되고 있다.
온라인 쇼핑몰에는 다양한 상품이 전시될 수 있는데, 소비자가 원하는 상품을 쉽게 검색하여 제공하기 위하여 카테고리별 상품 검색 등 다양한 검색 방법이 개발되었다. 그러나 이와 같은 검색 방법은 선택한 카테고리에 해당하는 모든 상품을 나열하기 때문에 많은 상품을 검토하기 위해서는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 또한, 검색 결과를 검토하여 상품 정보를 확인하고 구매하고자 하였는데, 소비자에게 맞는 사이즈가 없어 구매를 하지 못하는 경우도 있으며, 특히 세일 상품 등의 경우 이와 같은 상황이 빈번하게 발생한다. 따라서 소비자는 시간과 노력을 낭비하게 되고, 판매자는 상품을 판매하지 못하게 되는 한계가 있다.
즉, 온라인 쇼핑몰들은 의류 상품 가격과 평점 순으로 필터링을 제공하지만 소비자가 원하는 사이즈의 검색 및 필터링이 제공되지 않아 각 쇼핑몰에 상세 페이지를 접근하여 소비자가 원하는 사이즈를 선택하여 재고를 파악하는 불편함이 존재하였다.
한편, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매할 경우에는, 상품을 육안으로 확인하거나 만져보고 구매할 수 없고, 의류나 잡화 등의 경우에는 상품을 착용해 볼 수도 없다. 따라서 일반적으로 온라인 쇼핑몰에서는 상품의 상세 사이즈를 기재하고 있으며, 특히 의류 등 패션 상품 구매 시에는 마네킹이나 모델이 착용하고 있는 상태를 참고하게 된다. 그러나 사람마다 체형이 다르고 상세 사이즈를 세심하게 확인하지 못하는 소비자도 있기 때문에, 의류나 잡화 등의 경우에는 몸에 맞지 않아 반품을 하는 경우도 많다. 이와 같은 경우 소비자는 시간과 노력을 낭비하게 되고, 왕복 택배비를 지불해야 할 수도 있으며, 판매자와 소비자 간 분쟁이 야기될 수 있다. 또한, 판매자는 포장 및 발송 등에 소요되는 인력과 시간을 낭비하게 되고, 상품을 판매하지 못하는 불이익이 발생할 수 있는 문제가 있다.
한국등록특허 제10-1094204호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 원하는 특정 사이즈에 대한 제품군을 크롤링 및 필터링하여 추천함으로써 제품 검색의 불편함을 해소할 수 있는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 사용자와 유사한 사이즈의 제품들을 구매하는 구매자들의 구입 제품을 학습하여 트랜드에 대응하는 스타일링을 추천할 수 있는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템은, 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 회원 가입부; 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 검색부; 상기 검색부에서 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 오차 산출부; 상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 추천부; 및 상기 추천 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 학습부를 포함하되, 상기 추천부는 상기 학습부에서 학습된 제품 구매 정보를 바탕으로 사용자 단말에 사용자 사이즈에 해당하는 스타일링 추천 리스트를 제공하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 회원 가입부는 상기 사용자 단말을 통해 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 사용자의 키, 몸무게, 가슴둘레, 엉덩이둘레, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레, 어깨길이, 팔길이 및 발사이즈를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 회원 가입부는 상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 검색부는 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 오차 산출부는 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위를 벗어나면 크롤링 된 제품 리스트에서 제외하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법은, 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 단계; 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 단계; 상기 크롤링 된 제품 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 단계; 상기 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 단계; 를 포함하되, 상기 학습된 제품 구매 정보를 바탕으로 사용자 단말에 사용자 사이즈에 해당하는 스타일링 추천 리스트를 제공하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 회원 가입 인증을 수행하는 단계에서 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 상기 사용자 단말을 통해 사용자의 키, 몸무게, 가슴둘레, 엉덩이둘레, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레, 어깨길이, 팔길이 및 발사이즈를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 검색부는 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 오차 산출부는 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위를 벗어나면 크롤링 된 제품 리스트에서 제외하는 점에 그 특징이 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 원하는 특정 사이즈에 대한 제품군을 크롤링 및 필터링하여 추천함으로써 제품 검색의 불편함을 해소할 수 있다.
또한, 사용자와 유사한 사이즈의 제품들을 구매하는 구매자들의 구입 제품을 학습하여 트랜드에 대응하는 스타일링을 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템과 연동된 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 사용자 기기에 사용자 정보를 입력하는 예를 개략적으로 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 선호 사이즈 의류 추천 시스템에서 제공하는 추천 리스트의 예를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법에 대한 순서를 개략적으로 도시한 도면.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 본 발명을 명확하게 설명하기 위해 도면에서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한, 도면을 참고하여 설명하면서, 같은 명칭으로 나타낸 구성일지라도 도면에 따라 도면 번호가 달라질 수 있고, 도면 번호는 설명의 편의를 위해 기재된 것에 불과하고 해당 도면 번호에 의해 각 구성의 개념, 특징, 기능 또는 효과가 제한 해석되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)' 또는 '모듈'이란, 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함하며, 하나의 유닛이 둘 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 둘 이상의 유닛이 하나의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템과 연동된 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 사용자 기기에 사용자 정보를 입력하는 예를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 선호 사이즈 의류 추천 시스템에서 제공하는 추천 리스트의 예를 도시한 도면이다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템(200)은, 유무선 통신망을 통해 사용자 단말(100) 및 쇼핑몰 서버(300)와 연결되는 구성을 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 다양한 웹사이트에서 의류 제품 등의 정보를 조회하여 비교, 분석하고자 하는 사용자의 단말로서, 예를 들어 스마트폰, 스마트워치, 스마트패드, 태블릿 PC, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), 데스크탑 컴퓨터 등의 단말기일 수 있으나, 본 발명이 적용 가능한 단말기는 상술한 종류에 한정되지 않고, 외부 장치와 통신이 가능한 단말기를 모두 포함할 수 있음은 당연하다.
유무선 통신망은 의류 추천 시스템(200)과 사용자 단말(100) 및 쇼핑몰 서버(300)간에 무선 통신 또는 유선 통신을 제공한다. 이러한 유무선 통신망이 무선 통신망으로 구현되는 경우, 기지국(BTS;Base Transceiver Station), 이동교 환국(MSC;Mobile Switching Center), 및 홈 위치 등록기(HLR;Home Location Register) 으로 이루어진 무선 이 동통신망을 이용하여 데이터 통신을 할 수 있다. 또한 유무선 통신망이 유선 통신망으로 구현되는 경우, 네트워크 통신망으로 구현될 수 있는데 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 등의 인터넷 프로토콜에 따라서 데이터 통신이 이루어질 수 있다.
사용자 단말(100)은 의류 추천 시스템 서버(200)에 접속하여 사용자로부터 회원 정보, 신체 사이즈 및 제품 키워드를 입력받아 전송하게 된다. 이때, 사용자 신체 사이즈 이외에도, 신체 부위 중에서 우선적으로 고려되어야 하는 신체 부위인 최우선 판단 부위에 대한 정보를 쇼핑몰 서버(300)로 전송한다.
쇼핑몰 서버(300)는, 의류를 인터넷상에 판매하는 의류 판매상이 운영하는 서버로서, 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버와 동일한 구성을 가지며, 소프트웨어적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등과 같은 다양한 형태의 언어를 통해 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈을 포함한다.
쇼핑몰 서버(300)에서는 의류 제품에 대한 사이즈 데이터, 제품 이미지, 가격 등의 정보를 제공하게 된다.
의류 추천 시스템(200)은 상기 사용자 단말(100)로부터 전송받은 사용자 신체 사이즈 정보를 저장하고, 저장된 사용자 신체 사이즈와 가장 유사한 의류 사이즈를 쇼핑몰 서버(300)에서 제공하는 의류 제품 사이즈 데이터를 크롤링하여 필터링 후 추천하게 된다.
보다 구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 의류 추천 시스템(200)은, 회원 가입부(210), 검색부(220), 오차 산출부(230), 추천부(240), 학습부(250) 및 데이터베이스(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 이밖에 통신 모듈 등의 기존의 다양한 모듈이 있을 수 있으나, 본 발명 이외의 부가적인 내용이라 설명을 생략한다.
먼저, 도 3에 도시된 바와 같이, 회원가입부(210)는 회원 아이디 및 패스워드를 이용한 회원 인증 로그인 처리, 홍채 및 지문 등을 이용한 생체 정보 로그인 처리 등을 수행할 수 있다.
또한, 상기 회원 가입부(210)는 상기 사용자 단말(100)을 통해 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 사용자의 키, 몸무게, 발 사이즈, 다리 길이, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레 및 팔길이를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받게 된다. 추가적으로, 상기 회원 가입부(210)는 상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받을 수 있다.
검색부(220)는 각 쇼핑몰 서버 웹 페이지 상의 이미지 및 문자를 크롤링하여 식별하고, 제품정보를 추출할 수 있다. 예컨대, 브랜드 종류, 성별, 제품의 대, 중, 소 분류(제품 종류, 세부제품명, 상세 모델명), 상세 사이즈 정보, 가격, 배송지 위치, 예상 배송기간, 판매자 정보, 결제 시 화폐 또는 카드 등의 수단 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 제품정보를 크롤링할 수 있다.
보다 구체적으로, 검색부(220)는 크롤링 된 제품정보에서 상세 사이즈 정보를 추출할 수 있다. 다시 말해, 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보 또는 사용자 검색 키워드를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하게 된다. 즉, 상기 검색부는 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공할 수 있다. 이때, 사용자의 사이즈 정보는 사용자가 기 저장된 사용자 사이즈 정보에서 검색하고자 하는 제품에 필요한 사이즈 정보를 선택하여 검색할 수 있다. 일 예로, 사용자가 바지 제품에 대해 검색을 원할 경우 바지 사이즈에 필요한 허리 둘레, 다리 길이, 허벅지 둘레, 엉덩이 둘레 등의 사이즈 정보만을 선택하여 검색할 수 있으며, 상의 제품에 대해 검색을 원할 경우 가슴둘레, 어깨넓이, 팔길이 등의 사이즈 정보만을 선택하여 검색할 수 있다.
또한, 사용자가 신체 사이즈 정보 선택을 특정하지 않더라도 검색 키워드에 바지 또는 상의를 입력하게 되면 이에 해당하는 신체 사이즈 정보를 반영하여 크롤링 할 수 있다.
오차 산출부(230)는 상기 검색부(220)에서 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하게 된다.
보다 구체적으로, 상기 오차 산출부(230)는 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위 내의 제품들에 대해 판단하게 된다.
예컨대, 사용자의 신체 사이즈 중에서 특정 부위의 사이즈가 크거나 작은 경우에 해당하는 오차 범위를 설정할 수 있다. 다시 말해, 제품 사이즈와 사용자 신체 사이즈를 각 부위별로 각각의 오차를 산출하게 된다. 만약, 사용자 신체 사이즈 중에서 허벅지 둘레가 크다면, 사용자는 본인 허벅지 둘레에 대한 오차 범위를 크거나 작게 설정할 수 있다. 이에 따라, 크롤링 된 제품 사이즈와 기 설정된 오차 범위에 대해 비교하여 오차 값을 산출하고, 오차 범위 내에 해당되는 제품들에 대해 제품 리스트를 제공하게 된다.
한편, 상기 오차 산출부(230)는 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위를 벗어나면 크롤링 된 제품 리스트에서 제외시킬 수 있다.
추천부(240)는 상기 오차 산출부(230)에서 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하게 된다.
보다 구체적으로, 추천부(240)는 상기 오차 산출부에서 오차 범위 내의 제품 리스트를 추천하게 된다. 즉, 사용자 사이즈 맞춤 제품들에 대해서만 크롤링 된 제품 리스트를 제공할 수 있게 된다.
따라서, 각 쇼핑몰의 상세 페이지의 사이즈 정보를 확인하지 않고도 편리하게 제품 정보를 제공받을 수 있다.
또한, 추천부(240)에서 제공하는 추천 리스트를 구매하는 구매자들에 대한 제품 구매 정보들을 바탕으로 학습부(250)에서 이들에 대한 트렌드를 학습한 후 이를 반영하여 사용자 단말(100)에 스타일링을 추천할 수 있다.
학습부(250)는 상기 추천부(240)에서 추천 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하게 된다.
보다 구체적으로, 학습부(250)는 기계학습 모델이 적용될 수 있으며, 인공 신경망을 포함할 수 있으며, 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN), 오토 인코더(auto encoder), 피드포워드 신경망(feedforward neural network), 방사 신경망(radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 신경망(RNN:recurrent neural network) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 쇼핑 인터페이스 생성 소프트웨어는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 포함하여, 쇼핑몰 웹 페이지 상의 제품 주제를 식별하고, 분류할 수도 있다. 예를 들어, 특정 브랜드의 신발을 판매하는 쇼핑몰 웹 페이지 상의 주요 제품이 남성 신발, 여성 신발인지, 테니스화, 골프화, 런닝화, 축구화, 농구화 등 종류에 대해 식별할 수 있다. 쇼핑 인터페이스 생성 소프트웨어는 이미지 식별 및 문자 식별 기능을 적절히 활용함으로써, 해당 페이지가 특정 브랜드의 남성 농구화에 대한 모델을 디스플레이하는 경우, 브랜드 명, 성별 남성, 제품의 종류 운동화, 세부 제품 농구화, 상세 모델명, 사이즈, 가격 등의 정보를 식별할 수 있다.
또한, 사용자 사이즈에 대한 제품을 구매하는 구매자들의 트랜드를 학습하여 유행하는 스타일 정보를 알 수 있다. 즉, 신체 사이즈에 따라 반영되는 트렌드를 분석할 수 있으며, 사용자의 선호도를 파악할 수 있어 스타일링을 추천할 수 있게 된다.
데이터베이스(260)는 가입된 회원들의 로그인 회원 정보 및 신체 사이즈 정보를 각 회원의 아이디별로 저장한다. 여기서, 저장된 회원 신체 사이즈 정보는 사용자의 정보 변경이 없는 경우 저장된 정보로 추후 의류 추천 시에 사용될 수 있다.
또한, 학습부에서 학습된 신체 사이즈, 트렌드, 스타일링 등을 반영한 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 데이터베이스는, 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive), SSD 드라이브(Solid State Drive), 플래시메모리(Flash Memory), CF카드(Compact Flash Card), SD카드(Secure Digital Card), SM카드(Smart Media Card), MMC 카드(Multi-Media Card) 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 모듈로서 장치의 내부에 구비되어 있을 수도 있고, 별도의 장치에 구비되어 있을 수 있다. 이때, 크롤링 된 제품 사이즈에 대해 의류 제품의 입고에 따라서 주기적으로 업데이트 관리될 수 있다.
또한, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법에 대한 순서를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 선호 사이즈 의류 추천 방법은, 먼저 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 단계가 수행된다(S510). 여기서, 상기 사용자 단말(100)을 통해 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 사용자의 키, 몸무게, 발 사이즈, 다리 길이, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레 및 팔길이를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받게 된다. 추가적으로, 상기 회원 가입부(210)는 상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받을 수 있다.
그 다음, 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 단계가 수행된다(S520).
보다 구체적으로, 각 쇼핑몰 서버 웹 페이지 상의 이미지 및 문자를 크롤링하여 식별하고, 제품정보를 추출할 수 있다. 예컨대, 브랜드 종류, 성별, 제품의 대, 중, 소 분류(제품 종류, 세부제품명, 상세 모델명), 상세 사이즈 정보, 가격, 배송지 위치, 예상 배송기간, 판매자 정보, 결제 시 화폐 또는 카드 등의 수단 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 제품정보를 크롤링할 수 있다.
보다 구체적으로, 검색부(220)는 크롤링 된 제품정보에서 상세 사이즈 정보를 추출할 수 있다. 다시 말해, 상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보 또는 사용자 검색 키워드를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하게 된다. 즉, 상기 검색부는 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공할 수 있다. 이때, 사용자의 사이즈 정보는 사용자가 기 저장된 사용자 사이즈 정보에서 검색하고자 하는 제품에 필요한 사이즈 정보를 선택하여 검색할 수 있다. 일 예로, 사용자가 바지 제품에 대해 검색을 원할 경우 바지 사이즈에 필요한 허리 둘레, 다리 길이, 허벅지 둘레, 엉덩이 둘레 등의 사이즈 정보만을 선택하여 검색할 수 있으며, 상의 제품에 대해 검색을 원할 경우 가슴둘레, 어깨넓이, 팔길이 등의 사이즈 정보만을 선택하여 검색할 수 있다.
또한, 사용자가 신체 사이즈 정보 선택을 특정하지 않더라도 검색 키워드에 바지 또는 상의를 입력하게 되면 이에 해당하는 신체 사이즈 정보를 반영하여 크롤링 할 수 있다.
이어서, 상기 크롤링 된 제품 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 단계가 수행된다(S530). 여기서, 크롤링된 제품 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하게 된다.
또한, 사용자 사이즈에 대한 제품을 구매하는 구매자들의 트랜드를 학습하여 유행하는 스타일 정보를 알 수 있다. 즉, 신체 사이즈에 따라 반영되는 트렌드를 분석할 수 있으며, 사용자의 선호도를 파악할 수 있어 스타일링을 추천할 수 있게 된다.
그리고, 상기 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 단계가 수행된다(S540). 즉, 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위 내의 제품들에 대해 판단하게 된다.
예컨대, 사용자의 신체 사이즈 중에서 특정 부위의 사이즈가 크거나 작은 경우에 해당하는 오차 범위를 설정할 수 있다. 다시 말해, 제품 사이즈와 사용자 신체 사이즈를 각 부위별로 각각의 오차를 산출하게 된다. 만약, 사용자 신체 사이즈 중에서 허벅지 둘레가 크다면, 사용자는 본인 허벅지 둘레에 대한 오차 범위를 크거나 작게 설정할 수 있다. 이에 따라, 크롤링 된 제품 사이즈와 기 설정된 오차 범위에 대해 비교하여 오차 값을 산출하고, 오차 범위 내에 해당되는 제품들에 대해 제품 리스트를 제공하게 된다.
그 다음으로, 상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 단계가 수행된다(S550). 여기서, 오차 산출부(230)에서 오차 범위 내의 제품 리스트를 추천하게 된다. 사용자 사이즈 맞춤 제품들에 대해서만 크롤링 된 제품 리스트를 제공할 수 있게 된다.
따라서, 각 쇼핑몰의 상세 페이지의 사이즈 정보를 확인하지 않고도 편리하게 제품 정보를 제공받을 수 있다.
또한, 추천부(240)에서 제공하는 추천 리스트를 구매하는 구매자들에 대한 제품 구매 정보들을 바탕으로 학습부(250)에서 이들에 대한 트렌드를 학습한 후 이를 반영하여 사용자 단말(100)에 스타일링을 추천할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의하면, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 원하는 특정 사이즈에 대한 제품군을 크롤링 및 필터링하여 추천함으로써 제품 검색의 불편함을 해소할 수 있다.
또한, 사용자와 유사한 사이즈의 제품들을 구매하는 구매자들의 구입 제품을 학습하여 트랜드에 대응하는 스타일링을 추천할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 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 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 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.
100: 사용자 단말
210: 회원가입부
220: 검색부
230: 오차 산출부
240: 추천부
250: 학습부
260: 데이터베이스
300: 쇼핑몰 서버

Claims (10)

  1. 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 회원 가입부;
    상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 검색부;
    상기 검색부에서 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 오차 산출부; 및
    상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 추천부; 및
    상기 추천 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 학습부를 포함하되,
    상기 추천부는 상기 학습부에서 학습된 제품 구매 정보를 바탕으로 사용자 단말에 사용자 사이즈에 해당하는 스타일링 추천 리스트를 제공하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 회원 가입부는 상기 사용자 단말을 통해 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 사용자의 키, 몸무게, 가슴둘레, 엉덩이둘레, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레, 어깨길이, 팔길이 및 발사이즈를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 회원 가입부는 상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검색부는 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 오차 산출부는 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위를 벗어나면 크롤링 된 제품 리스트에서 제외하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 시스템.
  6. 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받아 회원 가입 인증을 수행하는 단계;
    상기 회원 인증된 사용자의 사이즈 정보를 입력받아 각 쇼핑몰 서버에 접속하여 사용자 사이즈에 해당하는 제품 사이즈 데이터를 크롤링하는 단계;
    상기 크롤링 된 제품 리스트에 해당하는 각 제품들을 구매하는 사용자들의 제품 구매 정보를 학습하는 단계;
    상기 크롤링 된 제품 사이즈 데이터와 입력된 사용자 사이즈 정보를 비교하여 오차 값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 오차 값의 범위가 기 설정된 오차 범위 내로 판단되면 해당 제품들의 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 단계; 를 포함하되,
    상기 학습된 제품 구매 정보를 바탕으로 사용자 단말에 사용자 사이즈에 해당하는 스타일링 추천 리스트를 제공하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 회원 가입 인증을 수행하는 단계에서 회원 아이디 및 비밀번호를 입력받아 인증하고, 상기 사용자 단말을 통해 사용자의 키, 몸무게, 가슴둘레, 엉덩이둘레, 허리둘레, 밑위길이, 허벅지 둘레, 목둘레, 어깨길이, 팔길이 및 발사이즈를 포함하는 신체 사이즈 정보를 입력 받는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 입력된 각 신체 사이즈 정보에 대한 사용자 설정 오차 범위를 입력 받는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 추천 리스트를 사용자 단말에 제공하는 단계에서 각 쇼핑몰 서버의 상세 페이지에 접근 후 제품 사이즈 데이터를 크롤링한 후 필터링하여 해당 사이즈 제품 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 오차 값을 산출하는 단계에서 사용자 설정 오차 범위와 크롤링 된 제품 사이즈 데이터를 비교하여 오차 범위를 벗어나면 크롤링 된 제품 리스트에서 제외하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 사이즈 의류 추천 방법.
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