KR20230141142A - Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality - Google Patents

Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality Download PDF

Info

Publication number
KR20230141142A
KR20230141142A KR1020220040300A KR20220040300A KR20230141142A KR 20230141142 A KR20230141142 A KR 20230141142A KR 1020220040300 A KR1020220040300 A KR 1020220040300A KR 20220040300 A KR20220040300 A KR 20220040300A KR 20230141142 A KR20230141142 A KR 20230141142A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
scalp
tattoo
augmented
simulation
face information
Prior art date
Application number
KR1020220040300A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
정윤서
Original Assignee
정윤서
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 정윤서 filed Critical 정윤서
Priority to KR1020220040300A priority Critical patent/KR20230141142A/en
Publication of KR20230141142A publication Critical patent/KR20230141142A/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641Shopping interfaces
    • G06Q30/0643Graphical representation of items or shoppers
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/003Navigation within 3D models or images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/006Mixed reality
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196Human being; Person
    • G06T2207/30201Face

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

유저의 페이스 정보를 분석하여 증강 또는 가상현실을 기반으로 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 자동으로 추천하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법을 제공한다. 상기 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법은 유저 단말기가 메인 서버에 페이스 정보를 업로드하는 단계; 상기 메인 서버가 페이스 정보를 처리한 다음, 상기 유저 단말기에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.It provides a method of operating a scalp tattoo simulation platform that analyzes the user's face information and automatically recommends a list of scalp tattoo simulations based on augmented or virtual reality. The operating method of the scalp tattoo simulation platform includes the steps of a user terminal uploading face information to the main server; It may be characterized by including the step of the main server processing the face information and then providing a list of scalp tattoos made of augmented or virtual reality to the user terminal.

Description

유저의 페이스 정보를 분석하여 증강 또는 가상현실을 기반으로 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 자동으로 추천하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법{OPERATING METHOD OF SCALP TATTOO SIMULATION PLATFORM THAT ANALYZES USER'S FACE INFORMATION AND AUTOMATICALLY RECOMMENDS SCALP TATTOO SIMULATION LIST BASED ON AUGMENTED OR VIRTUAL REALITY}Operating method of a scalp tattoo simulation platform that analyzes the user's face information and automatically recommends a scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality BASED ON AUGMENTED OR VIRTUAL REALITY}

본 발명은 유저의 페이스 정보를 분석하여 증강 또는 가상현실을 기반으로 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 자동으로 추천하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of operating a scalp tattoo simulation platform that automatically recommends a scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality by analyzing the user's face information.

최근 플랫폼 비즈니스가 활발하게 이뤄지고 있다. 일 예로, 상품을 판매하는 셀러와 상품을 구매하려는 소비자(유저)를 매칭시키는 오픈마켓 플랫폼 등뿐만 아니라, 다양한 분야에서 디지털 기술을 적용한 플랫폼이 증가하고 있는 실정이다.Platform business has been active recently. For example, in addition to open market platforms that match sellers selling products with consumers (users) who want to purchase products, platforms applying digital technology are increasing in various fields.

한편, 증강현실(Augmented reality, AR)은 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 기술이며, 가상현실(Virtual reality, VR)은 객체와 배경 및 환경 모두 가상의 이미지를 이용하여 보여주는 기술로서, 체험자에게 실제현실과 다름없는 생생한 체험을 선사할 수 있다.Meanwhile, augmented reality (AR) is a technology that displays a 3D virtual image on a real image or background as a single image, and virtual reality (VR) is a technology that displays virtual images of all objects, backgrounds, and environments. As a technology that is used and demonstrated, it can provide the experiencer with a vivid experience that is no different from reality.

한편, 두피 타투이스트는 의뢰인의 페이스 정보 즉, 두상, 두피, 탈모 영역과 탈모 진행 정도 등을 취합한 다음, 이에 매칭되는 두피 타투 시뮬레이션을 기획하여 의뢰인에게 두피 타투 시술을 제공하는 서비스를 담당하고 있다. Meanwhile, the scalp tattooist is in charge of providing scalp tattoo treatment to the client by collecting the client's face information, such as the head, scalp, hair loss area, and hair loss progress level, and then planning a scalp tattoo simulation that matches the information.

한편, 기존에는 타투이스트가 단순하게 자신의 경험칙 또는 모델의 사진만을 가지고 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 생성하고, 의뢰인이 리스트 중에서 특정 두피 타투를 선택한 다음, 이에 맞추어 시술이 진행되는 방식으로 두피 타투 시술이 운영되었다.Meanwhile, in the past, scalp tattoo procedures were operated in such a way that the tattoo artist simply created a scalp tattoo simulation list using only his or her experience or a photo of the model, the client selected a specific scalp tattoo from the list, and then the procedure was performed accordingly. .

그러나 기존 방식은 의뢰인은 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 선택하는 과정에서 단순하게 타투이스트의 경험칙과 자신과는 다른 모델의 이미지만을 제공받기 때문에, 정확하게 두피 타투 결과를 예측할 수 없었고, 이에 따라, 실제 현실에서 시술이 진행된 후에는 두피 타투가 의뢰인의 마음에 들지 않아 의뢰인이 컨플레인을 제기하는 등의 다양한 문제점이 제기되어 왔다.However, in the existing method, in the process of selecting the scalp tattoo simulation list, the client is simply provided with the tattooist's experience rules and images of models different from the client, so it was not possible to accurately predict the scalp tattoo results, and as a result, the procedure was not performed in reality. After the process was completed, various problems were raised, such as the client raising a complaint because he or she was not satisfied with the scalp tattoo.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 유저의 페이스 정보를 분석하여 증강 또는 가상현실을 기반으로 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 자동으로 추천하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a method of operating a scalp tattoo simulation platform that analyzes the user's face information and automatically recommends a list of scalp tattoo simulations based on augmented or virtual reality.

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 can be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에서는 유저 단말기가 메인 서버에 페이스 정보를 업로드하는 단계; 상기 메인 서버가 페이스 정보를 처리한 다음, 상기 유저 단말기에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention to solve the above-described problems includes the steps of a user terminal uploading face information to the main server; It may be characterized by including the step of the main server processing the face information and then providing a list of scalp tattoos made of augmented or virtual reality to the user terminal.

상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계; 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트 중 하나를 선택하여 전송하고 계약 프로세스를 진행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The user terminal transmitting satisfaction index information about the scalp tattoo list made of augmented or virtual reality to the main server; It may further include the step of the user terminal selecting and transmitting one of the augmented or virtual reality scalp tattoo lists to the main server and proceeding with the contract process.

상기 메인 서버는 가상의 데이터로 학습한 제1인공지능을 이용하여 페이스 정보를 처리함으로써 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트를 생성하고, 상기 메인 서버가 페이스 정보와 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트와 만족도 지수 정보를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The main server generates a list of scalp tattoos made of augmented or virtual reality by processing face information using first artificial intelligence learned from virtual data, and the main server creates a list of scalp tattoos made of face information and augmented or virtual reality. It may further include generating a second artificial intelligence by processing the list and satisfaction index information, and updating the first artificial intelligence using the second artificial intelligence.

본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에서는 의뢰인의 페이스 정보에 맞추어 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 증강 또는 가상현실 기반의 3차원 이미지와 영상으로 제공하여, 의뢰인은 실제 두피 타투가 진행된 다음 자신의 얼굴에 대한 윤곽과 분위기 등을 미리 직관적으로 실제 현실과 같이 생생하게 체험함으로써, 실제 두피 타투 시술의 진행 시 만족도를 높일 수 있는 장점이 있다.In the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, a list of scalp tattoo simulations is provided as augmented or virtual reality-based 3D images and videos in accordance with the client's face information, so that the client can use the scalp tattoo on his or her face after the actual scalp tattoo has been performed. There is an advantage in increasing satisfaction during the actual scalp tattoo procedure by intuitively experiencing the outline and atmosphere in advance as vividly as in reality.

아울러 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에서는 인공지능을 이용하여 의뢰인에게 만족도 지수가 높은 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 예측하기 때문에, 의뢰인 맞춤형 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention uses artificial intelligence to predict a scalp tattoo simulation list with a high satisfaction index to the client, so it has the advantage of providing a customized scalp tattoo simulation list to the client.

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 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법의 프로세스를 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에 이용되는 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에 이용되는 인공지능을 설명한 개념도이다.
1 is a flowchart showing the process of operating the scalp tattoo simulation platform of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing the system used in the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention.
Figure 3 is a conceptual diagram explaining artificial intelligence used in the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention.

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.The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to provide a general understanding of the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the skilled person of the scope of the present invention, and the present 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.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the mentioned elements. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the referenced elements. Although “first”, “second”, etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may also be a second component 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 pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)을 설명한다. 도 1은 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법의 프로세스를 나타낸 순서도이고, 도 2는 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에 이용되는 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법에 이용되는 인공지능을 설명한 개념도이다.Hereinafter, the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention will be described with reference to the drawings. Figure 1 is a flowchart showing the process of the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, Figure 2 is a block diagram showing the system used in the operating method of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, and Figure 3 is the scalp tattoo simulation platform of the present invention. This is a conceptual diagram explaining the artificial intelligence used in the operation method of the tattoo simulation platform.

본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)은 유저 단말기(10)와 네트워크(20)와 메인 서버(30)를 포함하는 시스템 내에서 수행될 수 있다.The operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention can be performed within a system including the user terminal 10, the network 20, and the main server 30.

유저 단말기(10)는 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지(앱 리스트), 프로그램 또는 애플리케이션이 제공되는 단말일 수 있다.The user terminal 10 may be a terminal that provides a web page, app page (app list), program, or application related to the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention.

이 경우, 유저 단말기(10)는 네트워크(20)를 통해 원격지의 메인 서버(30)에 접속 및 연결될 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.In this case, the user terminal 10 may be implemented as a computer that can access and connect to the main server 30 at a remote location through the network 20.

상세하게, 유저 단말기(10)는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 일반적인 데스크탑 PC(Desk-top PC) 등 유선 통신 장치를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.In detail, the user terminal 10 is a wireless communication device, including navigation, personal communication system (PCS), global system for mobile communications (GSM), personal digital cellular (PDC), personal handyphone system (PHS), and personal digital communication system (PDA). Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminal, smartphone, smart pad It may include, but is not limited to, all types of handheld-based wireless communication devices such as smartpads and tablet PCs, and wired communication devices such as general desktop PCs.

네트워크(20)는 유저 단말기(10)와 메인 서버(30)와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The network 20 refers to a connection structure that allows information exchange between nodes such as the user terminal 10 and the main server 30. Examples of such networks include RF and 3rd Generation Partnership Project (3GPP) networks. , LTE (Long Term Evolution) network, 5GPP (5th Generation Partnership Project) network, WIMAX (World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), Bluetooth network, NFC network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, etc., but are not limited thereto.

메인 서버(30)는 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다.The main server 30 may be a server that provides a web page, app page, program, or application related to the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention.

본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)은 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)에 페이스 정보를 업로드하는 단계(100); 메인 서버(30)가 제1인공지능을 이용하여 페이스 정보를 처리한 다음, 유저 단말기(10)에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 제공하는 단계(200); 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계(300); 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트 중 하나를 선택하여 전송하고 계약 프로세스를 진행하는 단계(400); 메인 서버(30)가 페이스 정보와 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트와 만족도 지수 정보를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계(500);를 포함할 수 있다.The operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention includes the steps 100 of the user terminal 10 uploading face information to the main server 30; The main server 30 processes face information using first artificial intelligence and then provides a list of scalp tattoo simulations made of augmented or virtual reality to the user terminal 10 (200); A step (300) of the user terminal (10) transmitting satisfaction index information for a list of augmented or virtual reality scalp tattoo simulations to the main server (30); The user terminal 10 selects and transmits one of the augmented or virtual reality scalp tattoo simulation lists to the main server 30 and proceeds with the contract process (400); The main server 30 generates a second artificial intelligence by processing the scalp tattoo simulation list and satisfaction index information consisting of face information, augmented or virtual reality, and updating the first artificial intelligence using the second artificial intelligence ( 500); may include.

유저 단말기(10)가 메인 서버(30)에 페이스 정보를 업로드하는 단계(100) 는 유저(의뢰인)가 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼 프로그램을 다운받아 회원 가입한 다음, 자신의 정보 즉, 두상의 형태, 두피의 상태(건성, 지성 등), 탈모 영역과 탈모 진행 정도 등을 포함하는 페이스 정보를 입력하여 메인 서버(30)에 전송하는 단계일 수 있다. In the step 100 of the user terminal 10 uploading face information to the main server 30, the user (client) downloads the scalp tattoo simulation platform program, registers as a member, and then uploads his/her information, such as the shape of the head and scalp. This may be a step in which face information including the condition (dry, oily, etc.), hair loss area, and hair loss progress level is input and transmitted to the main server 30.

메인 서버(30)가 제1인공지능을 이용하여 페이스 정보를 처리한 다음, 유저 단말기(10)에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 제공하는 단계(200) 는 메인 서버(40)에서 제1인공지능을 이용하여 페이스 정보를 처리함으로써 다양한 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 선별하여 유저에게 증강 또는 가상현실로 제공하는 단계일 수 있다. The main server 30 processes the face information using first artificial intelligence, and then provides a list of scalp tattoo simulations made of augmented or virtual reality to the user terminal 10 (step 200) in the main server 40. This may be a step where face information is processed using first artificial intelligence to select a list of various scalp tattoo simulations and provide augmented or virtual reality to the user.

즉, 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서 유저는 자신의 페이스 정보를 입력하면, 메인 서버(30)에서는 유저의 두상의 형태와 두피의 상태와 탈모 영역과 탈모 진행 정도 등에 맞추어, 다양한 조건(타투 영역, 타투 밀도, 모발 스타일 등)으로 구현된 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 증강 또는 가상현실 기반의 3차원 이미지나 영상을 의뢰인에게 제공할 수 있으며, 이에 따라, 의뢰인은 실제 두피 타투가 진행된 다음 자신의 얼굴에 대한 윤곽과 분위기 등을 미리 직관적으로 실제 현실과 같이 생생하게 체험함으로써, 실제 두피 타투 시술의 진행 시 만족도를 높일 수 있는 장점이 있다.That is, in the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, when the user inputs his/her face information, the main server 30 provides information according to the user's head shape, scalp condition, hair loss area, and hair loss progress level. , A list of scalp tattoo simulations implemented under various conditions (tattoo area, tattoo density, hair style, etc.) can be provided to the client as an augmented or virtual reality-based 3D image or video. Accordingly, the client can see the actual scalp tattoo. There is an advantage in increasing satisfaction during the actual scalp tattoo procedure by intuitively experiencing the outline and atmosphere of one's face in advance as vividly as in reality.

아울러 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 제1인공지능을 이용하여 의뢰인에게 만족도 지수가 높은 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 예측하기 때문에, 의뢰인 맞춤형 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 제공할 수 있는 장점이 있다. 한편, 플랫폼의 운영초기에는 플랫폼에서 얻을 수 있는 데이터가 한정적이기 때문에 제1인공지능을 학습시키는 데이터셋을 충분히 확보하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 가상의 데이터로 인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 생성할 수 있다. 상술한 제1인공지능 알고리즘을 생성시키는 자세한 설명은 후술하도록 한다.In addition, the operation method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention uses first artificial intelligence to predict a scalp tattoo simulation list with a high satisfaction index to the client, so there is an advantage of providing a customized scalp tattoo simulation list to the client. there is. Meanwhile, in the early stages of platform operation, the data available from the platform is limited, so there may be a problem of not securing enough datasets to train the first artificial intelligence. Accordingly, in the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, a scalp tattoo simulation list can be generated by generating an artificial intelligence prediction algorithm with virtual data. A detailed explanation of generating the above-described first artificial intelligence algorithm will be described later.

유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계(300) 는 유저가 메인 서버(30)에서 추천한 두피 타투 시뮬레이션 리스트에 대한 만족도를 평가하는 단계일 수 있다. 이 경우, 만족도 지수 정보는 메인 서버(40)로부터 제공된 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 절대평가하는 자연수값일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 한편, 유저가 제공한 만족도 지수 정보는 후술하는 제1인공지능을 업데이트하는 제2인공지능을 학습시키는 데이터로 이용될 수 있다. The step 300 of transmitting the satisfaction index information about the scalp tattoo simulation list made of augmented or virtual reality from the user terminal 10 to the main server 30 is the step 300 of transmitting satisfaction index information about the scalp tattoo simulation list made up of augmented or virtual reality by the user to the main server 30. This may be a step to evaluate satisfaction. In this case, the satisfaction index information may be a natural number that absolutely evaluates the scalp tattoo simulation list provided from the main server 40, but is not limited to this. Meanwhile, the satisfaction index information provided by the user can be used as data to train the second artificial intelligence that updates the first artificial intelligence, which will be described later.

유저 단말기(10)가 메인 서버(30)에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트 중 하나를 선택하여 전송하고 계약 프로세스를 진행하는 단계(400) 는 유저가 메인 서버(40)에서 제공한 두피 타투 시뮬레이션 리스트 중에서 특정 두피 타투를 선택하고 이에 대한 시술서비스를 제공받는 계약을 진행하는 단계일 수 있다. The step 400 in which the user terminal 10 selects and transmits one of the augmented or virtual reality scalp tattoo simulation lists to the main server 30 and proceeds with the contract process is the scalp tattoo provided by the user from the main server 40. This may be the step of selecting a specific scalp tattoo from the tattoo simulation list and entering into a contract to receive treatment services for it.

메인 서버(30)가 페이스 정보와 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 시뮬레이션 리스트와 만족도 지수 정보를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계(500) 는 메인 서버(40)에서 페이스 정보와 두피 타투 시뮬레이션 리스트에 대한 유저의 만족도 지수 정보에 의해 학습된 제2인공지능으로 제1인공지능을 업데이트하는 단계일 수 있다. The main server 30 generates a second artificial intelligence by processing the scalp tattoo simulation list and satisfaction index information consisting of face information, augmented or virtual reality, and updating the first artificial intelligence using the second artificial intelligence ( 500) may be a step of updating the first artificial intelligence with the second artificial intelligence learned by the main server 40 based on the face information and the user's satisfaction index information for the scalp tattoo simulation list.

즉, 플랫폼의 운영이 안정화되는 단계에서는 플랫폼에서 자체적으로 얻은 페이스 정보와 두피 타투 시뮬레이션 리스트와 만족도 지수 정보를 데이터셋으로 설정하여 상술한 제1인공지능 알고리즘을 실시간으로 업데이트하는 새로운 인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 업데이트된 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 지속적으로 생성할 수 있다. 상술한 제2인공지능 알고리즘을 생성시키는 자세한 설명은 후술하도록 한다.In other words, at the stage when the operation of the platform is stabilized, a new artificial intelligence prediction algorithm is used to update the above-described first artificial intelligence algorithm in real time by setting the face information, scalp tattoo simulation list, and satisfaction index information obtained by the platform itself as datasets. You can continuously create an updated list of scalp tattoo simulations. A detailed explanation of generating the above-described second artificial intelligence algorithm will be described later.

이하, 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서 이용되는 인공지능에 대해 자세히 설명한다. 인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 특히, 인공지능 중 가장 많은 분야에서 활용되는 지도학습(Supervised learning)은 정답(Label)을 포함하는 트레이닝 데이터를 이용하여 미래 값을 예측하는 방법이다.Hereinafter, the artificial intelligence used in the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention will be described in detail. Artificial Intelligence (AI) is a field of computer engineering and information technology that realizes human learning ability, reasoning ability, perception ability, and natural language understanding ability through computer programs. In particular, supervised learning, which is used in the most fields of artificial intelligence, is a method of predicting future values using training data containing the correct answer (Label).

참고로, 기계학습은 명시적으로 프로그램되지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 능력을 부여하는 방법론으로 정의될 수 있으며, 이는 데이터를 기반으로 프로그램이 스스로 데이터의 패턴을 학습하도록 하는 방식이다. 기계학습은 학습에 필요한 데이터에 정답의 명시 여부에 따라 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 구되고, 사용 목적에 따라 데이터를 유한개의 카테고리로 나누는 분류(Classification), 연속적인 값으로 맵핑하는 리그레션(Regression), 유사한 데이터를 묶는 군집화(Clustering), 다차원의 데이터를 대표성 있는 낮은 차원으로 사상하는 차원축소(Dimension Reduction) 방법론으로 구분된다.For reference, machine learning can be defined as a methodology that gives computers the ability to learn on their own without being explicitly programmed. This is a method that allows a program to learn data patterns on its own based on data. Machine learning is divided into supervised learning and unsupervised learning, depending on whether the correct answer is specified in the data required for learning. Classification divides the data into a finite number of categories depending on the purpose of use, and continuous learning. It is divided into Regression, which maps to values, Clustering, which groups similar data, and Dimension Reduction, which maps multi-dimensional data into representative lower dimensions.

딥러닝은 기계학습 기법 중 하나로 한동안 정체되었던 기계학습의 성능을 획기적으로 향상시켰는데, 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 시냅스의 중첩을 흉내 낸 인공신경망(ANN; Artificial Neural Network) 알고리즘에 기반한 방법론이며, 딥러닝 구조로는 입력 계층(Input Layer)과 출력 계층(Output Layer) 사이에 복수의 은닉 계층(Hidden Layer)이 존재하는 심층신경망(DNN; Deep Neural Network), 은닉계층 앞에 요인 추출에 필요한 필터를 두고 필터를 함께 학습하는 나선형신경망(CNN; Convolutional Neural Network), 각 시간의 인공신경망을 적층해 시계열 데이터 처리가 가능한 재귀신경망(RNN; Recurrent Neural Network)을 포함할 수 있다. 여기서, 딥러닝 모델의 높은 성능은 두 가지로 설명되는데, 첫째, 인경신경망은 각 계층에 있는 함수들의 가중합의 중첩으로 모든 종류의 함수가 근사 가능한 범용근사법(Universal Approximator)으로 충분히 일반적인 데이터가 주어 진다면 높은 정확도로 데이터를 모사할 수 있다. 둘째, 데이터를 잘 구분하기 위해서는 데이터를 대표하는 요인을 적절하게 추출하는 것이 중요한데 나선형신경망을 이용하여 필터 학습을 통해 최적의 요인을 추출할 수 있다는 것이다. 또한, 딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 최근의 딥러닝 모형은 내부계층이 많아져서 노드(node)를 연결하는 가중치(weight, 연결강도를 의미함)의 수가 최대 수십억 개가 되기도 한다.Deep learning is one of the machine learning techniques that has dramatically improved the performance of machine learning, which had been stagnant for a while. Deep learning is a methodology based on the Artificial Neural Network (ANN) algorithm that mimics the overlap of synapses in the human brain structure. , The deep learning structure is a deep neural network (DNN) with multiple hidden layers between the input layer and the output layer, and a filter required for factor extraction in front of the hidden layer. It can include a convolutional neural network (CNN) that learns filters together, and a recurrent neural network (RNN) that can process time series data by stacking artificial neural networks at each time. Here, the high performance of the deep learning model is explained in two ways. First, the Inkyung Neural Network is a universal approximator that can approximate all types of functions by overlapping the weighted sum of the functions in each layer, if sufficiently general data is given. Data can be simulated with high accuracy. Second, in order to properly classify data, it is important to properly extract factors representing the data, and optimal factors can be extracted through filter learning using a convolutional neural network. In addition, deep learning is a developed form of a model in the field of artificial intelligence called a neural network, and the internal layer (hidden layer) of the hierarchical artificial neural network is composed of several stages. Recent deep learning models have increased internal layers, so the number of weights (meaning connection strength) connecting nodes can reach up to billions.

본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 플랫폼의 운영초기에는 인공지능을 학습시킬 데이터가 부족하므로, 메인 서버(30)가 가상의 페이스 정보를 레이블값으로 관리자에 의해 분류된 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 제1인공지능을 이용하여, 실제 유저 단말기(10)에 의해 입력된 페이스 정보를 입력하면 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 생성할 수 있다.In the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, there is insufficient data to learn artificial intelligence at the beginning of the operation of the platform, so the main server 30 uses virtual face information as a label value to classify virtual face information by the administrator. Using the first artificial intelligence that learned the dataset with the scalp tattoo simulation list set as the feature value, the scalp tattoo simulation list can be generated by inputting the face information input by the actual user terminal 10.

이 경우, 가상의 페이스 정보는 가상의 두상의 형태, 두피의 상태(건성, 지성 등), 탈모 영역과 탈모 진행 정도 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트는 가상의 유저의 두상의 형태와 두피의 상태와 탈모 영역과 탈모 진행 정도 등에 맞추어, 다양한 조건(타투 영역, 타투 밀도, 모발 스타일 등)으로 구현된 증강 또는 가상현실 기반의 3차원 이미지나 영상에 대한 정보를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.In this case, the virtual face information may include, but is not limited to, the shape of the virtual head, the condition of the scalp (dry, oily, etc.), the hair loss area, and the degree of hair loss progress. The virtual scalp tattoo simulation list is an augmented or virtual reality-based tattoo implemented under various conditions (tattoo area, tattoo density, hair style, etc.) in accordance with the virtual user's head shape, scalp condition, hair loss area, and hair loss progress level. It may include information about 3D images or videos, but is not limited to this.

이에 따라, 메인 서버(30)는 가상의 페이스 정보(레이블값)와 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트(피쳐값)로 인공지능을 학습시켜, 실제 유저가 행사 정보를 입력하면 이에 매칭되는 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 출력하는 제1인공지능 예측 알고리즘을 생성할 수 있다.Accordingly, the main server 30 trains artificial intelligence with virtual face information (label value) and a virtual scalp tattoo simulation list (feature value), and when an actual user inputs event information, a scalp tattoo simulation list is matched. The first artificial intelligence prediction algorithm that outputs can be created.

나아가 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 플랫폼의 운영이 안정화되면 플랫폼 자체 내에서 생성된 데이터로 인공지능을 학습시켜 상술한 제1인공지능 알고리즘에 피드백을 제공하는 제2인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 제1인공지능 알고리즘을 실시간으로 업데이트할 수 있다.Furthermore, in the operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform of the present invention, when the operation of the platform is stabilized, the second artificial intelligence learns artificial intelligence with data generated within the platform itself and provides feedback to the above-described first artificial intelligence algorithm. By creating a prediction algorithm, the first artificial intelligence algorithm can be updated in real time.

상세하게, 메인 서버(30)가 실제 복수의 유저에 의해 축적된 페이스 정보와 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 레이블값으로 만족도 지수 정보를 피쳐값으로 학습한 제2인공지능을 이용하여 특정 페이스 정보로 의뢰한 유저에게 특정 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 추천하였을 때 유저가 느끼는 만족도 지수를 예측할 수 있다. 이에 따라, 메인 서버(30)는 제1인공지능을 학습시키기 위해 기존의 관리자에 의해 설정된 가상의 페이스 정보와 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 레이블값으로 제2인공지능에 입력하면 이에 대한 유저의 만족도 지수 정보를 예측할 수 있다. 그 다음, 메인 서버(30)는 제1인공지능을 학습시키기 위해 관리자에 의해 세팅된 가상의 페이스 정보와 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트에 대한 복수의 데이터셋 중 제2인공지능에 입력하여 도출된 만족도 지수 정보의 값이 기설정된 만족도 지수의 평균값(복수의 실제 유저에 의해 평가된 만족도 지수의 평균값) 이하인 데이터셋을 제1인공지능을 학습시키는 데이터셋에서 제외시킴으로써 제1인공지능을 실시간으로 업데이트할 수 있다. 이 경우, 제1인공지능은 새롭게 관리자에 의해 설정된 가상의 페이스 정보와 가상의 두피 타투 시뮬레이션 리스트를 계속적으로 공급받아 학습하므로, 학습데이터의 부재는 발생하지 않으며 유저에게 맞추어 진화할 수 있다.In detail, the main server 30 requests specific face information using a second artificial intelligence that learned the face information accumulated by multiple users and the scalp tattoo simulation list as a label value and the satisfaction index information as a feature value. When recommending a specific scalp tattoo simulation list to a user, the satisfaction index felt by the user can be predicted. Accordingly, in order to train the first artificial intelligence, the main server 30 inputs the virtual face information and the virtual scalp tattoo simulation list set by the existing administrator as label values to the second artificial intelligence, and the user's satisfaction with this is evaluated. Index information can be predicted. Next, the main server 30 inputs satisfaction derived from a plurality of datasets about the virtual face information and the virtual scalp tattoo simulation list set by the administrator to train the first artificial intelligence to the second artificial intelligence. The first artificial intelligence can be updated in real time by excluding datasets whose index information value is less than the average value of the preset satisfaction index (average value of the satisfaction index evaluated by multiple actual users) from the dataset for training the first artificial intelligence. You can. In this case, the first artificial intelligence continuously receives and learns virtual face information and a virtual scalp tattoo simulation list newly set by the administrator, so there is no absence of learning data and it can evolve to suit the user.

이상에서 전술한 본 발명의 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법(1000)은 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위한 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The operating method 1000 of the scalp tattoo simulation platform 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 실행시키는 데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는 데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조 관련 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 above-mentioned program is C, C++, JAVA, machine language, etc. that can be read by the processor (CPU) of the computer through the device interface of the computer in order for the computer to read the program and execute the methods implemented in the program. It may include code coded in a computer language. These codes may include functional codes related to functions that define the necessary functions for executing the methods, and control codes related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the functions according to predetermined procedures. It can be included. In addition, this code may further include a memory reference-related code that determines from which location (address address) in the computer's internal or external memory additional information or media required for the computer's processor to execute the above functions should be referenced. You can. In addition, if the computer's processor needs to communicate with any other remote computer or server in order to execute the above functions, the code uses the computer's communication module to determine how to communicate with any other remote computer or server. It may further include communication-related codes regarding whether communication should be performed and what information or media should be transmitted and received during communication.

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 기록 매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록 매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The storage medium refers to a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short period of time, such as a register, cache, or memory. 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 that the computer can access or in various recording media on the user's computer. Additionally, the medium may be distributed to computer systems connected to a network, and computer-readable code may be stored in a distributed manner.

본 발명의 실시 예와 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 판독 가능 기록 매체에 상주할 수도 있다.The steps of the method or algorithm described in connection with the embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented as a software module executed by hardware, or a combination thereof. The software module may be RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), 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 실시 예를 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 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Above, embodiments of the present invention have been described with reference to the attached drawings, but those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. You will be able to understand it. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

Claims (3)

유저 단말기가 메인 서버에 페이스 정보를 업로드하는 단계; 및
상기 메인 서버가 페이스 정보를 처리한 다음, 상기 유저 단말기에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법.
Uploading face information from the user terminal to the main server; and
A method of operating a scalp tattoo simulation platform comprising the step of the main server processing face information and then providing a list of augmented or virtual reality scalp tattoos to the user terminal.
제1항에 있어서,
상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계; 및
상기 유저 단말기가 상기 메인 서버에 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트 중 하나를 선택하여 전송하고 계약 프로세스를 진행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법.
According to paragraph 1,
The user terminal transmitting satisfaction index information about the scalp tattoo list made of augmented or virtual reality to the main server; and
A method of operating a scalp tattoo simulation platform further comprising the step of the user terminal selecting and transmitting one of the augmented or virtual reality scalp tattoo lists to the main server and proceeding with a contract process.
제2항에 있어서,
상기 메인 서버는 가상의 데이터로 학습한 제1인공지능을 이용하여 페이스 정보를 처리함으로써 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트를 생성하고,
상기 메인 서버가 페이스 정보와 증강 또는 가상현실로 이뤄진 두피 타투 리스트와 만족도 지수 정보를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 타투 시뮬레이션 플랫폼의 운영방법.
According to paragraph 2,
The main server processes face information using first artificial intelligence learned from virtual data to generate a list of scalp tattoos in augmented or virtual reality,
The main server generates a second artificial intelligence by processing the scalp tattoo list and satisfaction index information consisting of face information and augmented or virtual reality, and further includes the step of updating the first artificial intelligence using the second artificial intelligence. A method of operating a scalp tattoo simulation platform, characterized in that:
KR1020220040300A 2022-03-31 2022-03-31 Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality KR20230141142A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220040300A KR20230141142A (en) 2022-03-31 2022-03-31 Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220040300A KR20230141142A (en) 2022-03-31 2022-03-31 Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230141142A true KR20230141142A (en) 2023-10-10

Family

ID=88292216

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220040300A KR20230141142A (en) 2022-03-31 2022-03-31 Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230141142A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102223296B1 (en) Structure learning in convolutional neural networks
CN111489412B (en) Semantic image synthesis for generating substantially realistic images using neural networks
CN109376844A (en) The automatic training method of neural network and device recommended based on cloud platform and model
KR102384860B1 (en) Operating method of open market platform with improved product upload convenience by providing templates
CN111651671B (en) User object recommendation method, device, computer equipment and storage medium
US11501215B2 (en) Hierarchical clustered reinforcement machine learning
US20190258933A1 (en) Deep Forecasted Human Behavior from Digital Content
CN113240778A (en) Virtual image generation method and device, electronic equipment and storage medium
US20190228297A1 (en) Artificial Intelligence Modelling Engine
CN110472798A (en) Prediction technique, device and the computer readable storage medium of time series data
US20230351655A1 (en) Automatic design-creating artificial neural network device and method, using ux-bits
CN117726884B (en) Training method of object class identification model, object class identification method and device
KR20230141142A (en) Operating method of scalp tattoo simulation platform that analyzes user's face information and automatically recommends scalp tattoo simulation list based on augmented or virtual reality
CN113762648B (en) Method, device, equipment and medium for predicting male Wei Heitian goose event
CN115222773A (en) Single-point motion learning method and device
Chen et al. A wireless network based technical and tactical analysis of volleyball game based on data mining techniques
KR20230140814A (en) Method of operating party plan platform that analyzes event information and automatically recommends party plan list based on augmented or virtual reality
KR102464356B1 (en) Method of operating open market platform that matches users with sellers who automatically recommend products to users based on artificial intelligence
KR102441837B1 (en) Operating method of a platform that manages inventory and settles commissions by connecting big data-based agencies and customers in real time
KR102266151B1 (en) Artificial intelligence-based method of providing consumer preference through voting platform
KR102498592B1 (en) Operating method of intelligent money pattern service platform that psychologically analyzes user's money pattern by automatically generating knowledge-learning-based question and answer
KR102432552B1 (en) Method of operating real estate trading platform that automatically recommends properties to buyers based on artificial intelligence
KR102425118B1 (en) Operating method scalp care total solution subscription platform that regularly provides customized nutritional supplements to users
KR102650574B1 (en) Method, apparatus and system for planning and creating company-related media reports and promotional materials based on trend and issue data collection and analysis
KR102515436B1 (en) Method, device and system for processing face makeup based on artificial intelligence

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal