KR20230143184A - 자외선 이미징 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지를 캡처하기 위한 자외선 시스템 및 방법이 설명된다. 예시적인 시스템은, 이미지를 캡처하도록 구성되는, 단색 카메라 센서를 포함하는 카메라; UVR 파장대역을 출력하도록 구성되는 방사선원; UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성되는 필터 컴포넌트; 및 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성되는 편광기 컴포넌트를 포함한다. 추가로, 카메라는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된다.

Description

자외선 이미징 시스템 및 방법

본 발명은 대체적으로 자외선 이미징 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는, 자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스(remittance)를 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된 자외선 이미징 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 말하면, 수십억 명의 사람들이 매일 태양으로부터의 UVR에 노출되고, 점점 더 많은 수의 사람들이 레크리에이션, 산업, 및 상업에 사용되는 인공 소스에 노출된다. 인간의 피부는 UVR에 대한 노출에 기인하는 손상에 매우 취약하지만, 적절한 자외선 차단 지수(sun protection factor, SPF)를 갖는 자외선 차단제(sunscreen)의 적절한 적용이 이들 영향을 완화시킬 수 있다. 문제는, 많은 사람들이 UVR에 빈번하게 노출되는 그들의 피부의 영역에 자외선 차단제를 규칙적으로 적용하지 않는다는 것이다. 그리고, 사람이 자외선 차단제를 적용할 때, 대부분의 종래의 자외선 차단제 제품이 투명하기 때문에, 자외선 차단제 제품이 적절하게 적용되었는지 여부를 확인하기 어려울 수 있다. (예컨대, 스마트폰 카메라 등과 함께 "앱"을 사용하여) 사람이 자외선 차단제 제품을 적절하게 적용하였는지 여부를 평가하는 디지털 방법도, 예를 들어 경면 반사에 기인하는 불량한 이미지 품질로 인해 적절한 자외선 차단제 적용의 적합한 표시를 제공하지 못할 수 있다.

그 결과, 많은 사람들은 그들의 자외선 차단제 적용의 효능을 평가하는 것을 소홀히 할 수 있고, 전반적인 이해 부족으로 인해 자외선 차단제를 적용하는 것을 아예 소홀히 할 수 있다. 이러한 문제는, 적절한 자외선 차단제 적용을 소홀히 한 결과로서 발생할 수 있는 수많은 피부 상태, 및 이용가능한 연관된 수많은 자외선 차단제 제품을 고려할 때, 심각하게 두드러진다. 그러한 기존의 자외선 차단제 제품은, 또한, 사용자가 그들의 피부에 제품을 가장 잘 이용하는 방법을 결정하는 데 도움을 주기 위한 피드백 또는 안내를 거의 또는 전혀 제공하지 못할 수 있다. 따라서, 많은 사람들은, 그들이 적절한 적용 기법 및 얼마나 많은 자외선 차단제가 적절한 보호를 위해 요구되는지를 알지 못하기 때문에, 자외선 차단제 제품을 부정확하게 적용할 수 있다.

따라서, UVR의 흡수 및/또는 리미턴스의 이미지를 캡처하여, 그에 의해, 사용자가 그들이 자외선 차단제 제품을 적절하게 적용하였는지를 결정할 수 있게 하는 개선된 UVR 이미징 시스템에 대한 필요성이 존재한다.

자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된 UVR 이미징 시스템으로서, 단색 카메라 센서를 포함하는 카메라; UVR 파장대역(waveband)을 출력하도록 구성되는 방사선원; UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성되는 필터 컴포넌트; 및 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성되는 편광기 컴포넌트 - 카메라는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성됨 - 를 포함하는, UVR 이미징 시스템이 본 명세서에 개시된다. UVR 이미징 시스템을 사용하는 방법이 또한 본 명세서에서 설명된다.

도 1a 및 도 1b는 UVR 이미징 시스템의 예를 예시한다.
도 2a, 도 2b 및 도 2c는 예시적인 이미지 및 관련 픽셀 데이터를 예시한다.
도 3은 도 1a 및 도 1b의 UVR 이미징 시스템의 예시적인 흐름도이다.
도 4는 예시적인 UVR 이미징 방법의 다이어그램이다.
도 5는 사용자 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 스크린 상에 렌더링된 바와 같은 예시적인 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 6은 예시적인 자외선 방사선(UVR) 이미징 시스템 환경을 예시한다.

본 명세서의 이미징 시스템 및 방법은 UVR 이미징 시스템 및 피부 관리의 분야에 개선을 도입한다. 예를 들어, 본 발명의 UVR 이미징 시스템은 사용자가 신속하고 편리하게 이미지(예컨대, 사용자의 얼굴 또는 목표 피부 표면의 이미지)를 캡처할 수 있게 그리고 제품(예컨대, 자외선 차단제 제품)이 적용된 영역 및/또는 제품의 추가 적용이 필요할 수 있는 영역의 표시를 수신할 수 있게 한다. 예를 들어, 제품 적용의 표시는 사용자의 모바일 디바이스의 디스플레이 상에 제공될 수 있다. 본 UVR 이미징 시스템의 훈련된 UVR 이미징 모델 알고리즘은 표면(예컨대, 사용자의 피부 표면)의 캡처된 이미지에 포함된 사용자 특정 픽셀 데이터를 처리(addressing)하기 위한 출력을 출력하기 위해 사용자 특정 이미지의 디지털 및/또는 인공 지능 기반 분석으로 UVR 이미징 시스템의 분야를 개선한다.

본 UVR 이미징 시스템은 종래의 UVR 이미징 시스템에 비해 몇몇 특정 개선을 제공한다. 예를 들어, 종래의 UVR 이미징 시스템은 표면 상에 적용된 제품 필름 모폴로지(morphology)의 분석을 허용하지 않는 저해상도 이미지로 인해 어려움을 겪는다. 종래의 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 예시적인 이미지는, 예를 들어, 대략 680 픽셀 x 대략 512 픽셀의 해상도를 특징으로 할 수 있다. 그 결과, 종래의 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 이미지는, 제품이 목표 피부 표면(예컨대, 모폴로지) 상에 필름을 얼마나 잘 형성하는지의 표시 없이, 이미징된 표면의 "평균 UV 흡광도"만을 제공할 수 있다. 대조적으로, 본 UVR 이미징 시스템 및 방법은 표면의 고해상도 이미지를 제공하는 카메라를 이용하여, 그에 의해, 효과적인 제품 필름 모폴로지 분석을 허용한다. 본 발명의 UVR 이미징 시스템에 사용되는 카메라의 가장 바람직한 센서 크기는 25 메가픽셀 초과이며, 이때 바람직한 센서 크기는 10 메가픽셀 초과이다. 따라서, 본 발명의 UVR 이미징 시스템은 종래의 UVR 이미징 시스템보다 대략 100배 더 큰 해상도로 이미지를 캡처한다. 따라서, 본 발명의 UVR 이미징 시스템은 종래의 UVR 이미징 시스템/기법으로는 이전에 달성할 수 없었던 UVR 파장대역에 걸친 제품 필름 모폴로지의 효과적인 이미징 및 분석을 가능하게 한다. 구체적으로, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은 종래의 UVR 이미징 시스템에 비해 이미징된 객체의 해상도의 10배 증가를 달성한다. 예를 들어, UVR 이미징 시스템 및 방법은, 예를 들어 이미징 시스템의 당업자에게 알려져 있는 변조 전달 함수(이미징 시스템의 기본 공간 해상도 성능을 평가하는 수단)에 의해 측정된 바와 같이, 피부 표면에 적용된 제품 필름 모폴로지의 세밀한 상세 이미징을 가능하게 한다.

다른 예로서, 종래의 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 이미지는, 대체적으로, 초점의 결여로 인해 어려움을 겪는다. 즉, 종래의 UVR 이미징 시스템은 수차보정(apochromaticity)의 결여로 인해 어려움을 겪으며, 따라서 특정 이미지 캡처에 대해 소수의 파장에서만 충분한 초점을 달성할 수 있다. 그 결과, 종래의 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 이미지는 다수의 파장에서의 초점의 결여에 기인하는 색 수차 및 구면 수차를 특징으로 한다. 대조적으로, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 캡처된 이미지로부터 색 수차 및 구면 수차를 감소시키거나 제거하는 수차보정 렌즈를 포함할 수 있다. 따라서, 수차보정 렌즈는 종래의 UVR 이미징 시스템/기법으로는 이전에 달성할 수 없었던 충분한 초점을 단일 이미지에서 다수의 파장(예컨대, UVA 및 UVB)에서 제공한다. 본 발명의 수차보정 렌즈는, 종래의 UVR 이미징 시스템과는 달리, 각각의 UVR 파장에서 재포커싱할 필요 없이, 모든 요구되는 UVR 파장을 이미징할 수 있다. 그 결과, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 이미지 캡처들 사이에서 다수의 렌즈를 적용 및 조정/포커싱할 필요성을 제거함으로써 잠재적인 오류를 최소화하는 현저히 더 빠른 캡처 프로세스를 제공한다.

또 다른 예로서, 종래의 UVR 이미징 시스템은 밝기 캘리브레이션의 결여로 인해 어려움을 겪는다. 캘리브레이션이 없으면, 획득된 이미지에서 UVR 흡광도/리미턴스의 양을 정량화할 수 없어, 상대적인 비교만을 허용한다. 대조적으로, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 각각의 이미지가 유사한 조명 하에서 캡처되는 것을 보장하기 위해, 이미지 캡처 프로세스에 대한 캘리브레이션 표준을 제공한다. 그 결과, 캘리브레이션 표준은 이미징된 표면(예컨대, 인간의 피부, 제품 필름)에 의한 UVR 흡광도/리미턴스의 절대적인 결정을 허용하여, 그에 의해, 예를 들어 종래의 UVR 이미징 시스템으로는 이전에 달성할 수 없었던 피부 컴포넌트 및/또는 자외선 차단제 농도의 정량화를 가능하게 한다.

또 다른 예로서, 종래의 UVR 이미징 시스템은 다양한 원치 않는 파장의 방사선을 제공하는 방사선원을 이용하는 것으로 인해 어려움을 겪는다. 보상하기 위해, 종래의 UVR 이미징 시스템은, 전형적으로, 원치 않는 파장을 제거하기 위해 방사선원의 전방에 배치된 필터 휠을 포함한다. 대조적으로, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은 관심 있는 특정 파장(예컨대, 313 nm 및 365 nm)에서 강한 UVA 및 UVB 방사선을 방출하는 방사선원을 포함한다. 그에 의해, 본 발명의 방사선원은 종래의 UVR 이미징 시스템/기법에 존재하는 추가 필터에 대한 필요성을 제거한다. 추가로, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법의 소정 태양은 UVR 이미징 시스템의 튜닝가능한 이미지 캡처 기간 동안 UVR을 연속적으로 방출하는 연속 방출 UVR 방사선원(예컨대, 크세논 전구, 수은 크세논 전구)을 포함한다. 그 결과, 본 발명의 연속 방출 UVR 방사선원은 증가된 노출 시간을 허용하고, 이에 상응하여, 종래의 UVR 방사선원에 의존하는 종래의 UVR 이미징 시스템/기법에 비해 더 높은 품질의 이미지 캡처를 가능하게 한다.

또 다른 예로서, 종래의 UVR 이미징 시스템은, 대체적으로, 과다 노출, 즉 카메라 센서에 대한 신호가 동적 응답 범위를 초과하여, 이미지 정보의 현저한 손실을 초래하는 경우로 인해 어려움을 겪는다. 전형적으로, 이러한 과다 노출은 관심 있는 UVR 파장에서의 비효율적인 편광의 결과이며, 이는 캡처된 이미지에서 경면 반사(또는 "샤인(shine)")를 야기한다. 경면 반사는 이미징된 기재(예컨대, 피부 표면, 제품, 또는 다른 재료)의 표면으로부터 리미팅(remitting)된 광자에 의해 야기되는 원치 않는 아티팩트(artefact)이며, 이는 이미징된 기재 내에서의 산란 또는 흡수와 관련된 어떠한 정보도 카메라 센서로 반환되지 않음을 의미한다. 그 결과, 경면 반사는 이미징된 시야(FOV)에서 피부 또는 자외선 차단제 컴포넌트를 이해하거나 정량화하는 것을 불가능하게 한다. 대조적으로, 본 명세서의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 그렇지 않을 경우 종래의 UVR 이미징 시스템/기법을 사용할 때 존재하는 경면 반사를 UVR 조명원을 사용하여 캡처된 이미지에서 제거하도록 구성되는 UVR 편광 필터를 포함한다. 따라서, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 종래의 UVR 이미징 시스템으로는 이전에 달성할 수 없었던 방식으로, 이미징된 FOV 내의 피부 또는 자외선 차단제 컴포넌트를 정확하고 일관되게 식별하고 정량화할 수 있다.

또 다른 예로서, 종래의 UVR 이미징 시스템은, 대체적으로, 예를 들어, 전형적인 방사선원이 이들 UVR 파장대역 내의 파장을 방출할 수 없고, 필터가 전형적으로 특정 UVR 파장대역을 격리시키는 데 사용되지 않기 때문에, 특정 UVR 파장대역들을 구별하는 데 있어서의 감도의 결여로 인해 어려움을 겪는다. 대조적으로, 본 명세서의 UVR 이미징 시스템 및 방법은 지상 UVR 스펙트럼(290 내지 400 nm)에 걸쳐 방사선을 방출하는 방사선원을 포함하고, 관심 있는 특정 파장대역(예컨대, UVA 파장대역 및 UVB 파장대역) 내의 파장을 특별히 방출하여, 그에 의해, 종래의 UVR 이미징 시스템에 비해 증가된 UVR 감도를 제공할 수 있다. 게다가, 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법은, 또한, 종래의 UVR 이미징 시스템에 비해 UVR 감도를 추가로 증가시키기 위해 지상 UVR 스펙트럼의 특정 영역(예컨대, UVB 파장대역 및 UVA 파장대역에 중심설정된 좁은 파장대역)을 격리시키는 협대역 통과 필터를 포함한다.

더욱이, 본 발명은, 당해 분야에서 잘 이해되는, 일상적인, 종래의 활동 이외의 특정 특징부, 또는 청구범위를 특정한 유용한 응용으로 국한시키는 비전통적인 단계를 추가하는 것, 예컨대 표면 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 표면 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 표면의 이미지를 캡처하도록 구성된 UVR 이미징 시스템을 사용하여 분석을 위한 이미지를 캡처하는 것을 포함한다.

유사한 이유로, 본 발명은, 적어도 본 발명이, 예컨대, 사용자 컴퓨팅 디바이스, 이미징 서버, 또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 지능 또는 예측 능력이 훈련된 UVR 이미징 모델 알고리즘에 의해 향상되는 경우에 사용자 컴퓨팅 디바이스, 이미징 서버, 또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 개선된다고 설명하기 때문에, 컴퓨터 기능의 개선 또는 다른 기술에 대한 개선을 포함한다. 사용자 컴퓨팅 디바이스 또는 이미징 서버 상에서 실행되는 UVR 이미징 모델 알고리즘은, 이미징된 표면의 픽셀 데이터에 기초하여, 표면에 대한 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 정확하게 결정할 수 있다. 다양한 태양에서, UVR 이미징 모델 알고리즘은, 또한, 이미징된 표면의 픽셀 데이터 내에서 식별가능한 적용의 하나 이상의 속성을 처리하도록 설계된 (예컨대, 제조된 제품, 적용 기법, 치료(medical attention) 등에 대한) 출력을 생성할 수 있다.

즉, 본 발명은, 사용자 컴퓨팅 디바이스 또는 이미징 서버가 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 정확하게 결정하기 위해 그리고 새로 제공된 사용자 이미지와 같은 사용자 특정 이미지(들)의 픽셀 데이터를 정확하게 검출, 식별 및/또는 달리 분석하기 위해 복수의 훈련 이미지(예컨대, 10,000개의 훈련 이미지 및 관련 픽셀 데이터)로 향상되기 때문에, "임의의 다른 기술 또는 기술 분야" 또는 컴퓨터 자체의 기능의 개선을 설명한다. 이는, 적어도 기존 시스템이 그러한 실시간 생성 또는 분류 기능이 결여되어 있고, 단순히, 사용자 특정 이미지를 정확하게 분석하여 사용자 특정 결과를 출력하여서 이미징된 표면의 픽셀 데이터 내에서 식별가능한 적용의 하나 이상의 속성을 처리할 수 없기 때문에, 종래 기술에 비해 개선된다.

도 1a는 본 명세서에 개시된 다양한 태양에 따른, UVR의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a)을 예시한다. 도 1a의 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a)은 UVR의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 단색 이미지를 캡처하도록 구성되는 디지털 카메라를 포함한다. 예를 들어, 카메라는 컬러 필터를 제거함으로써 단색 이미지를 캡처하도록 변환되는 스톡 카메라(stock camera)일 수 있다.

UVR 이미징 시스템(200a)은 사용하기 쉽고, 휴대용이며, 고해상도 및 향상된 UVR(및 특히 UVB) 감도로 이미지를 캡처할 수 있다. 고해상도 이미지는 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a)이 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해), 예를 들어 피부 표면에 대한 자외선 차단제 필름의 적용에 포함된 스트리크(streak) 및/또는 다른 표면 수차를 분석하고 디스플레이하도록 허용할 수 있고, 그에 의해 피부 표면 상의 자외선 차단제 필름의 유효성/품질을 결정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a)은 본 명세서에서 설명되는 액션들 중 하나 이상을 수행할 때 하나 이상의 머신 비전 태스크를 구현하도록 구성된 머신 비전 카메라일 수 있다.

도 1a에 예시된 UVR 이미징 시스템(200a)은 이미지 캡처 동안 UVR 이미징 시스템(200a)에 대해 UVR을 포커싱하도록 구성될 수 있는 렌즈(202)를 포함한다. 일부 태양에서, 렌즈(202)는 수차보정 렌즈일 수 있다. 예를 들어, 렌즈(202)는, 관심 있는 UVR 파장에서 선명하고 포커싱된 이미지를 제공하기 위해, UVR 이미징 시스템(200a)을 재포커싱하지 않고서, 대략 313 나노미터(nm) 및 대략 365 nm의 파장에서 UVR을 포커싱하도록 구성될 수 있다. 물론, 렌즈(202)는 관심 있는 임의의 적합한 파장(들)의 UVR을 포커싱하도록 구성될 수 있다는 것이 인식될 것이다.

UVR 이미징 시스템(200a)은 방사선원(204)을 포함한다. 대체적으로, 방사선원(204)은 UVR 파장대역에서 방사선을 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 방사선원(204)은 290 nm 내지 400 nm를 포함하는 파장 범위에서 방사선을 출력할 수 있다. 일부 태양에서, 방사선원(204)은 출력 피크가 약 290 nm 내지 400 nm인 상태로 불연속적일 수 있고, 대략 313 nm에서(예컨대, 대략 UVB 방사선 파장대역의 중심에서) 그리고 대략 365 nm에서(예컨대, 대략 UVA 방사선 파장대역의 중심에서) UVR의 강한 이산 대역을 포함할 수 있다. 방사선원(204)은, 또한, 연속 방사선원(즉, UVR의 강한 이산 대역이 없음)일 수 있고, (예컨대, 직경이 대략 50 mm 미만인) 작은 직경의 편광기/필터의 사용을 허용하기에 충분한 출력 직경을 가질 수 있다. 예를 들어, 방사선원(204)은, 하나 이상의 크세논 전구, 하나 이상의 수은 크세논 전구, 하나 이상의 발광 다이오드(LED) 소스, 및/또는 임의의 다른 적합한 UVR 방사선원 또는 이들의 조합 중 임의의 것일 수 있다. 물론, 방사선원(204)은 플래시(flash) 방사선원일 수 있고, 예를 들어 UVA, UVB, 및/또는 UVC 파장대역 내의 임의의 파장을 포함한 임의의 적합한 UV 파장 범위에서 방사선을 출력할 수 있다는 것이 인식될 것이다. 게다가, 소정 태양에서, 방사선원(204)은 UVR 이미징 시스템(200a)에 표현된 카메라의 (예컨대, 물리적으로 분리된/별개의) 비통합 컴포넌트일 수 있다는 것이 인식될 것이다. 예를 들어, 이들 태양에서, 방사선원(204)은 UVR 이미징 시스템(200a)에 표현된 스톡 카메라의 이미지 캡처와 관련하여 특정 관심 파장의(예컨대, UVA 및 UVB 파장대역 내의) UVR을 생성하도록 구성된 독립형 수은 램프일 수 있다.

도 1a 및 도 1b에 예시된 UVR 이미징 시스템(200a)은, 방사선원(204)으로부터의 UVR을 교차 편광시켜, 그에 의해, 캡처된 이미지에서의 경면 반사를 감소시키는 2개의 UVR 편광 필터(206a, 206b)를 포함한다. UVR 편광 필터(206a)는 이미징될 표면과 방사선원(204) 사이에 배치될 수 있고, UVR 편광 필터(206b)는 필터(206b)를 렌즈(202)의 전방에 부착함으로써 UVR 이미징 시스템(200a)에 탈착가능하게 결합될 수 있다. 소정 태양에서, UVR 편광 필터(206a)는 방사선원(204)에 제거가능하게 또는 영구적으로 부착될 수 있다. 방사선원(204)에 의해 방출된 UVR을 교차 편광시키기 위해, UVR 편광 필터(206b)는 UVR 편광 필터(206a)에 대해 대략 90도만큼 회전될 수 있다.

일부 태양에서, UVR 편광 필터(206a, 206b)는 220 nm 내지 400 nm의 파장을 갖는 UVR 파장대역의 방사선을 편광시킬 수 있다. 예를 들어, UVR 편광 필터(206, 206b)는 UVB 및 UVA 파장대역에서의 이미징 감도를 증가시키기 위해 대략 313 nm 및 대략 365 nm의 파장을 갖는 UVR을 편광시키도록 구성될 수 있다. 일부 태양에서, UVR 편광 필터(206a, 206b)는 직경이 약 5 mm 내지 약 50 mm일 수 있다. 물론, UVR 편광 필터(206a, 206b)는 임의의 적합한 직경을 가질 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 방사선원(204)이 스튜디오 플래시 소스(studio flash source)인 경우, UVR 편광기(206a, 206b)는 200 mm 이상의 직경을 가질 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 방사선원(204)이 LED인 경우, UVR 편광기(206a, 206b)는 5 mm 이하의 직경을 가질 수 있다.

UVR 이미징 시스템(200a)은 또한 UVR 대역통과 필터(208)를 포함할 수 있다. 대체적으로, UVR 대역통과 필터(208)는 필터(208)를 렌즈(202)의 전방에 부착함으로써 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a)에 탈착가능하게 결합될 수 있다. UVR 대역통과 필터(208)는, 대체적으로, 좁은 파장 범위의 UVR을 투과시켜, 그에 의해, 캡처된 이미지 내의 색 수차를 최소화할 수 있다. 그 결과, UVR 대역통과 필터(208)는, 관심 있는 UVR 파장대역(예컨대, UVA 및 UVB)의 영역을 격리시키고 구별함으로써, 캡처된 이미지의 초점을 증가시킬 수 있다.

일반적으로, UVR 대역통과 필터(208)는 UVR 파장대역을 필터링하도록 구성된 임의의 적합한 필터일 수 있다. 예를 들어, 일부 태양에서, UVR 대역통과 필터(208)는 이색성 코팅 필터일 수 있고/있거나 그를 포함할 수 있으며, 이는 UVR 파장대역 외측의 파장에 대응하는 고도의 여과를 제공할 수 있다. 일부 태양에서, UVR 대역통과 필터(208)는 다수의 UVR 대역통과 필터를 포함할 수 있다. 다수의 UVR 대역통과 필터는, 예를 들어, 10 nm의 반치전폭(full width half maximum, FWHM)을 갖는 313 nm 협대역 통과 필터, 및 10 nm의 FWHM을 갖는 365 nm 협대역 통과 필터를 포함할 수 있다. 이 예에서, 10 nm의 FWHM을 갖는 313 nm 협대역 통과 필터는, 예를 들어 UVB 대역폭(290 내지 320 nm; 이때 FWHM 범위는 308 내지 318 nm에 걸쳐 있음)을 완전히 그리고 전적으로 구별할 것이고, 10 nm의 FWHM을 갖는 365 nm 협대역 통과 필터는, 예를 들어 UVA 대역폭(320 내지 400 nm; 이때 FWHM 범위는 360 내지 370 nm에 걸쳐 있음)을 완전히 그리고 전적으로 구별할 것이다. 이러한 방식으로, UVR 대역통과 필터(208)는 종래의 UVR 이미징 시스템에 비해 본 발명의 UVR 이미징 시스템 및 방법의 UVR 감도를 실질적으로 증가시킬 수 있다. 일부 태양에서, UVR 대역통과 필터(208)는, 캡처된 이미지에 묘사된 바와 같이, UVR 파장대역의 다른 방사선의 적어도 일부분을 필터링하도록 구성될 수 있다. 물론, UVR 파장대역 내의 임의의 적합한 파장(들)을 필터링하도록 구성된 대역통과 필터가 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

도 1b는 스마트폰 또는 태블릿과 같은 모바일 디바이스(212)에 탈착가능하게 또는 영구적으로 결합된 UVR 이미징 부착물(210)을 포함하는 UVR 이미징 시스템(200b)의 다른 예를 예시한다. UVR 이미징 부착물(210)은, 대체적으로, UVR 광원(216)에 의해 조명되는 표면의 이미지를 캡처하기 위해, 예를 들어 모바일 디바이스(212)의 카메라(214)로 관심 있는 UVR 파장대역을 투과시키도록 구성되는 이미징 컴포넌트를 포함할 수 있다. 카메라(214) 및 UVR 광원(216)은 모바일 디바이스(212)의 통합 컴포넌트일 수 있고, UVR 광원(216)은 관심 있는 파장(들)(예컨대, UVA 및 UVB)에서 UVR을 방출하도록 구성될 수 있다. 카메라(214) 및 UVR 광원(216)은 임의의 적합한 연결(예컨대, USB, 블루투스, WiFi 등)을 통해 모바일 디바이스(212)에 부착되는 추가 외부 컴포넌트일 수 있다는 것이 인식될 것이다.

추가로, UVR 이미징 부착물(210)은 렌즈(218), UVR 편광 필터(206a, 206b), 및 UVR 대역통과 필터(208)를 포함할 수 있다. 렌즈(218)는 이미지 캡처 동안 예시적인 UVR 이미징 시스템(200b)에 대해 UVR을 포커싱하도록 구성될 수 있다. 렌즈(218)는 수차보정 렌즈, 및/또는 관심 있는 UVR 파장(들)에서 선명하고 포커싱된 이미지를 제공하도록 구성된 임의의 다른 적합한 렌즈일 수 있다. UVR 편광 필터(206a, 206b)는, 방사선원(204)에 의해 방출된/그로부터 수신된 UVR을 교차 편광시켜, 그에 의해, 캡처된 이미지에서의 경면 반사를 감소시키도록 구성될 수 있다. UVR 대역통과 필터(208)는, 대체적으로, 좁은 파장 범위의 UVR을 투과시켜, 그에 의해, 캡처된 이미지 내의 색 수차를 최소화할 수 있다. 렌즈(218), UVR 편광 필터(206a, 206b), 및 UVR 대역통과 필터(208) 각각은 모바일 디바이스(212)에 그리고/또는 서로 탈착가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, UVR 편광 필터(206b) 및 UVR 대역통과 필터(208)는 필터(206b, 208)를 렌즈(218)의 전방에 부착함으로써 UVR 이미징 부착물(210)에 탈착가능하게 결합될 수 있고, UVR 편광 필터(206a)는 UVR 광원(216)에 탈착가능하게 결합될 수 있다.

일부 태양에서, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 하나 이상의 디지털 프로세서, 하나 이상의 프로세서에 통신가능하게 결합되는 하나 이상의 디지털 메모리 저장 디바이스, 디지털 이미징 모델, 및 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능하고 하나 이상의 메모리 상에 저장되는 컴퓨팅 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 이미징 모델은, 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 각각 묘사하는 복수의 이미지(예컨대, 100개, 1,000개, 또는 심지어 10,000개 이상의 이미지)로 훈련될 수 있다. 이미징 모델은, 예를 들어, 제품(예컨대, 자외선 차단제)의 적용의 하나 이상의 각자의 속성을 결정하기 위해 훈련될 수 있다.

추가로, 이들 태양에서, 컴퓨팅 명령어는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되어, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 캡처된 이미지를 이미징 모델로 분석하여 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 결정하게 할 수 있다. 이미지에 묘사된 표면 영역은 사용자의 피부의 영역을 포함할 수 있고, 하나 이상의 결정된 속성은 사용자의 피부에 특정될 수 있다.

일부 태양에서, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)에 의해 캡처된 이미지를 수신/디스플레이하도록 구성될 수 있는 디스플레이 스크린을 추가로 포함할 수 있다. 디스플레이 스크린은 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)의 통합 컴포넌트(예컨대, 모바일 디바이스(212)의 디스플레이 스크린)일 수 있고/있거나, 디스플레이 스크린은 임의의 적합한 연결(예컨대, USB, 블루투스, WiFi 등)을 통해 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)에 연결되는 외부 컴포넌트일 수 있다. 게다가, 디스플레이 스크린은 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)에 의한 이미지의 캡처 시에 또는 그 후에 실시간 또는 거의 실시간으로 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)에 의해 캡처된 이미지를 렌더링하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 스크린은 이미지를 이미지가 캡처됨에 따라 실시간으로 그리고/또는 이미지 캡처 후 대략 1 내지 2초 내에 렌더링할 수 있다.

일부 태양에서, 카메라(예컨대, 카메라(214)), 방사선원(예컨대, 방사선원(204), UVR 광원(216)), 필터 컴포넌트(예컨대, UVR 대역통과 필터(208)), 및/또는 편광기 컴포넌트(예컨대, UVR 편광 필터(206a), UVR 편광 필터(206b))는 UVR 이미징 디바이스의 일체형 컴포넌트일 수 있다. 이들 태양에서, UV 이미징 디바이스는, 모바일 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스(212))에 부착되거나 그와 통합되도록 구성될 수 있다. 추가로, 이들 태양에서, UVR 이미징 디바이스는 모바일 디바이스 상에서 동작하도록 구성되는 모바일 애플리케이션(앱)을 포함할 수 있고, UVR 이미징 디바이스에 통신가능하게 결합될 수 있다. 모바일 앱은 모바일 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨팅 명령어를 포함할 수 있으며, 이는 모바일 디바이스의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있다. 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, 이미지를 렌더링하게 할 수 있고, 이미지에 묘사된 바와 같이, UVA 양 또는 UVB 양을 텍스트로 설명하거나 그래프로 예시하는 출력을 추가로 렌더링할 수 있다. 게다가, 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, 사용자의 피부에 대한 제품(예컨대, 자외선 차단제)의 적용 품질 또는 사용자의 피부에 대한 일정량의 제품의 적용 중 적어도 하나를 사용자에게 알리는 출력을 렌더링하게 할 수 있다.

도 2a, 도 2b 및 도 2c는 이미징된 표면(예컨대, 사용자의 피부)에 적용된 제품의 적용의 속성(들)을 결정하기 위해, 예를 들어 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)에 의해 캡처된 예시적인 이미지(130a, 130b, 130c)를 예시한다. 이들 이미지들(130a, 130b, 130c) 각각은 UVR 이미징 모델 알고리즘(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))에 의해 분석될 수 있고/있거나 그를 훈련시키는 데 사용될 수 있다. 일부 태양에서, 캡처된 이미지는 이미징 서버(들)(102)에서 집계될 수 있고, UVR 이미징 모델 알고리즘(예컨대, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은, 기계 학습 이미징 모델과 같은 AI 모델)에 의해 분석될 수 있고/있거나 그를 훈련시키는 데 사용될 수 있다.

각각의 예시적인 이미지(130a, 130b, 130c)는, 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및/또는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양에 대응하고 UVR 데이터를 표현하는 픽셀 데이터(302ap, 302bp, 302cp)(예컨대, 그레이스케일/단색 데이터 및/또는 RGB 데이터)를 포함한다. 대체적으로, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 픽셀 데이터(302ap, 302bp, 302cp)는 이미지 내의 데이터의 포인트 또는 정사각형을 포함하며, 여기에서 각각의 포인트 또는 정사각형은 이미지 내의 단일 픽셀(예컨대, 픽셀(302ap1, 302ap2, 302bp1, 302bp2, 302cp1, 302cp2))을 표현한다. 각각의 픽셀은 이미지 내의 특정 위치일 수 있고, 각각의 픽셀은 특정 색상(또는 그의 결여)을 가질 수 있다. 컬러 픽셀이 사용될 때, 픽셀 색상은 주어진 픽셀과 연관된 알려진 컬러 포맷(예컨대, 24 비트 RGB 컬러 포맷) 및 관련 채널 데이터를 사용하여 결정될 수 있다. 본 명세서에서 사용될 수 있는 컬러 포맷의 일부 비제한적인 예는 미국 특허 제3,971,065호 및 미국 특허 제7,679,782호에서 설명된다.

RGB 컬러 포맷 컴포넌트를 표현하는 채널 데이터는, 예를 들어 이미징 디바이스(예컨대, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b))에 의한 후처리에서 조합되어, 각각의 픽셀에 대응하는 단색 값을 달성할 수 있다. 이들 단색 값은 이미지 내의 픽셀에 의해 표현된 객체/표면으로부터 반사된, 이미징 디바이스에 의해 수신된 조명의 인지된 밝기/세기를 표현할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 이미징 디바이스는, 예를 들어 이미지 내의 픽셀에 의해 표현된 객체/표면으로부터 반사된, 이미징 디바이스에 의해 수신된 조명의 밝기/세기를 표현하는 흑색의 다양한 음영일 수 있는 단색 이미지 데이터를 캡처하도록 구성될 수 있다.

전체적으로, 그리드 패턴으로 함께 위치된 다양한 픽셀은 디지털 이미지(예컨대, 이미지(130a, 130b, 및/또는 130c))를 형성한다. 단일 디지털 이미지는 수천 또는 수백만 개의 픽셀을 포함할 수 있다. 이미지는 JPEG, TIFF, PNG 및 GIF와 같은 다수의 포맷으로 캡처, 생성, 저장, 및/또는 전송될 수 있다. 이들 포맷은 픽셀을 사용하여 이미지를 저장하고 표현한다.

도 2a는 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 이미지(130a) 및 그의 관련 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302ap))의 예를 예시한다. 예시적인 이미지(130a)는 사용자가 제품(예컨대, 자외선 차단제)을 사용자의 얼굴 피부에 적용하는 것을 묘사하는 단색 이미지이다. 사용자가, 예를 들어 얼굴, 겨드랑이, 가슴, 등, 다리, 팔, 손, 발, 및 이들의 조합을 포함한, 제품(예컨대, 자외선 차단제와 같은 피부 관리 제품)이 적용되는 신체의 임의의 부분의 이미지를 캡처할 수 있도록 UVR 이미징 시스템을 구성하는 것이 바람직할 수 있다.

예시적인 이미지(130a)는, 예를 들어 픽셀(302ap1, 302ap2)을 포함하는 픽셀 데이터(302ap)를 포함한다. 픽셀(302ap1)은, 예를 들어 부적절한 제품 적용 기법 또는 용량으로 인해 사용자가 픽셀(302ap1)에 의해 표현된 위치에서 비교적 낮은 정도의 제품 적용을 갖는 것에 기인하는, 예시적인 이미지(130a) 내에 위치된 비교적 밝은 픽셀(예컨대, 높은 R, G 및 B 값 및/또는 높은 그레이스케일/단색 값을 갖는 픽셀)일 수 있다. 픽셀(302ap2)은 사용자가 픽셀(302ap2)에 의해 표현된 위치에서 비교적 높은 정도의 제품 적용을 갖는 것에 기인하는, 예시적인 이미지(130a) 내에 위치된 상대적으로 더 어두운 픽셀(예컨대, 낮은 R, G 및 B 값 및/또는 낮은 그레이스케일/단색 값을 갖는 픽셀)일 수 있다.

UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 예시적인 이미지(130a)를 캡처하는 데 그리고 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302ap))에 의해 표현된 특성을 분석하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 픽셀(302ap1)에 의해 표현된 비교적 밝은 픽셀 및 픽셀(302ap2)에 의해 표현된 상대적으로 더 어두운 픽셀을 분석할 수 있고, 사용자가 불충분한 양의 제품(예컨대, 자외선 차단제)을 사용자의 피부에 적용하였다고 결정할 수 있다. 즉, 그리고 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 사용자의 인식된 얼굴 영역에 대한 픽셀(302ap1, 302ap2)의 위치와 조합하여 픽셀(302ap1, 302ap2)의 색상 값이 사용자가 사용자의 얼굴 영역의 민감한 위치를 손상을 주는 UVR로부터 적절하게 보호하기에 충분한 양의 자외선 차단제 제품을 사용자의 얼굴 영역에 적용하지 않았음을 나타낸다고 결정할 수 있다.

도 2b는 이미지(130b) 및 그의 관련 픽셀 데이터(302bp)의 추가 예를 예시한다. 예시적인 이미지(130b)는 제품을 그들의 얼굴의 일부분에 적용한 사용자를 예시한다. 예시적인 이미지(130b)는, 예를 들어, 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 사용자가 그들의 얼굴에 대한 자외선 차단제의 적절한 적용을 결정하려고 시도하는 것을 표현할 수 있다.

예시적인 이미지(130b)는 복수의 픽셀(예컨대, 픽셀들(302bp1, 302bp2))을 포함하는 픽셀 데이터(302bp)를 포함한다. 이 예에서, 픽셀(302bp1)은 사용자가 픽셀(302bp1)에 의해 표현된 위치에서 비교적 낮은 정도의 제품 적용을 갖는 것에 기인하는 비교적 밝은 픽셀(예컨대, 높은 R, G 및 B 값 및/또는 높은 그레이스케일/단색 값을 갖는 픽셀)이다. 이 예에서, 픽셀(302bp2)은 사용자가 픽셀(302bp2)에 의해 표현된 위치에서 비교적 높은 정도의 제품 적용을 갖는 것에 기인하는, 예시적인 이미지(130b) 내에 위치된 상대적으로 더 어두운 픽셀(예컨대, 낮은 R, G 및 B 값 및/또는 낮은 그레이스케일/단색 값을 갖는 픽셀)이다.

UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 예시적인 이미지(130b)를 캡처하는 데 그리고 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302bp))에 의해 표현된 특성을 분석하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 픽셀(302bp1)에 의해 표현된 비교적 밝은 픽셀 및 픽셀(302bp2)에 의해 표현된 상대적으로 더 어두운 픽셀을 분석할 수 있고, 사용자가 제품(예컨대, 자외선 차단제)을 사용자의 피부에 잘못 적용하였다고 결정할 수 있다. 즉, 그리고 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 사용자의 인식된 얼굴 영역에 대한 픽셀(302bp1, 302bp2)의 위치와 조합하여 픽셀(302bp1, 302bp2)의 색상 값이 사용자가 사용자의 얼굴 영역의 민감한 위치를 손상을 주는 UVR로부터 적절하게 보호하기 위해 사용자의 얼굴 영역에 적절히 자외선 차단제 제품을 적용하지 않았음(예컨대, 정확한 자외선 차단제 적용 기법을 사용하지 않았음)을 나타낸다고 결정할 수 있다.

도 2c는 추가의 예시적인 이미지(130c) 및 그의 관련 픽셀 데이터(예컨대, 302cp)를 예시한다. 예시적인 이미지(130c)는 상이한 UVA 및 UVB 흡수/리미턴스 특성을 갖는 다수의 자외선 차단제 제품이 적용된 상태의 사용자의 팔뚝을 묘사한다. 도 2c에서 볼 수 있는 바와 같이, UVR 이미징 시스템은, 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 사용자가 어느 자외선 차단제 제품이 UVA 및/또는 UVB에서 우수한 흡수/리미턴스 특성을 갖는지를 결정할 수 있게 한다.

이미지(130c)의 픽셀 데이터(302cp)는 픽셀(302cp1, 302cp2)을 포함하는 복수의 픽셀을 포함한다. 일례로서, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은, 주로 (예컨대, 방사선원(204)으로부터의) UVB 방사선으로 이루어진 조명 하에서 예시적인 이미지(130c)를 캡처하였다고 가정한다. 이 예에서, 픽셀(302cp1)은 비교적 어두운 픽셀이고, 픽셀(302cp2)은 비교적 밝은 픽셀이다.

UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은, 예시적인 이미지(130c)를 캡처하고/하거나 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302cp))에 의해 표현된 특성을 분석하고/하거나 분석의 결과로서 제품 추천을 제공하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 픽셀(302cp1)에 의해 표현된 비교적 어두운 픽셀 및 픽셀(302cp2)에 의해 표현된 상대적으로 더 밝은 픽셀을 분석할 수 있고, 픽셀(302cp1)에 의해 표현된 제품이 픽셀(302cp2)에 의해 표현된 제품과 비교할 때 우수한 UVB 흡수 특성을 갖는다고 결정할 수 있다. 즉, 그리고 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 조명(예컨대, UVB 방사선을 방출하는 방사선원(204))의 알려진 파장(들)과 조합하여 픽셀(302cp1, 302cp2)의 색상 값이 사용자가 유해한 UVB 방사선에 대해 사용자의 피부를 더 잘 보호하기 위해 픽셀(302cp1)에 의해 표현된 제품을 적용하여야 함을 나타낸다고 결정할 수 있다.

픽셀 데이터(302ap, 302bp, 302cp) 각각은 다양한 밝기/어두움 값 및 색상 값을 특징으로 하는 사용자의 피부 표면 영역의 잔여 부분을 포함하는 다양한 잔여 픽셀을 포함한다. 픽셀 데이터(302ap, 302bp, 302cp) 각각은 사용자의 피부 표면의 해부학적 특징부로 인한 사용자의 피부의 기복 및 도 2a, 도 2b 및 도 2c에 도시된 바와 같은 다른 특징부를 포함하는 추가 특징부를 표현하는 픽셀을 추가로 포함한다.

도 2a, 도 2b 및 도 2c에 표현된 이미지들 각각은 실시간 및/또는 거의 실시간으로, 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이, UVR 이미징 모델 알고리즘(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))에 따라 도달하여 프로세싱될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 피부에 대한 둘 모두의 제품의 적용 직후에 예시적인 이미지(130c)를 캡처할 수 있고, UVR 이미징 모델 알고리즘은 실시간 또는 거의 실시간으로 피드백, 추천, 및/또는 다른 코멘트를 제공할 수 있다. 그러나, 일부 태양에서, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)은 도 2a, 도 2b 및 도 2c에 표현된 이미지들 각각을 캡처할 수 있고, (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통한) 추가 프로세싱 및/또는 피드백, 추천, 및/또는 다른 코멘트 없이 사용자에 의한 관찰을 위해 디스플레이 스크린 상에 원시 이미지(raw image)를 디스플레이할 수 있다.

도 3은 UVR 이미징 시스템(110)(예컨대, UVR 이미징 시스템(200a, 200b))이 입력 이미지(402)를 캡처하여, 이미징된 표면의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVR의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 예시적인 이미지(130a)를 생성하는 것의 예시적인 흐름도를 예시한다. 대체적으로, 그리고 이전에 언급된 바와 같이, UVR 이미징 시스템(110)은 UVR 이미징 컴포넌트(예컨대, 렌즈(202), 방사선원(204), UVR 편광 필터(206a, 206b), UVR 대역통과 필터(208))를 이용하여 이미지(402)를 캡처하며, 여기에서 예시적인 이미지(130a)의 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302ap))에 표시된 캡처된 방사선은 픽셀 데이터에 대응하는 표면 영역과 연관된 UVR 반사/흡수의 양을 나타낸다. 일부 태양에서, 예시적인 이미지(130a)는 사용자가 제품을 사용자의 피부 표면에 얼마나 잘 적용하였는지를 관찰/결정하도록 허용하기 위해 사용자(예컨대, 예시적인 이미지(130a)에 디스플레이된 사용자)에게 디스플레이될 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, UVR 이미징 시스템(110)은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 이용하여 예시적인 이미지(130a)의 픽셀 값을 분석하여서 사용자의 피부 표면 상에의 제품의 적용의 속성을 결정할 수 있다. 예를 들어, UVR 이미징 시스템(110)은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 예시적인 이미지(130a)에 적용할 수 있고, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)이 스트리킹(streaking) 및/또는 부적절한 양의 제품 적용을 나타내는 사용자의 피부 상의 제품의 다른 물리적 특성을 검출하는 경우에, 사용자가 불충분한 양의 제품을 그들의 우측 체크 영역에 적용하였다고 결정할 수 있다. 다른 예로서, UVR 이미징 시스템(110)은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 예시적인 이미지(130a)에 적용할 수 있고, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)이 일관성 없는 적용(예컨대, 집중 영역에서의 UVR 흡수/리미턴스 특성의 높은 분산) 및/또는 부정확한 제품 적용 기법을 나타내는 사용자의 피부 상의 제품의 다른 물리적 특성을 검출하는 경우에, 사용자가 제품을 그들의 이마 영역에 부정확하게 적용하였다고 결정할 수 있다.

다양한 태양에서, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은 적어도 하나의 AI 알고리즘으로 훈련된 인공 지능(AI) 기반 모델이다. UVR 이미징 모델 알고리즘(108)의 훈련은 미래의 이미지를 예측 및/또는 분류하는 데 사용되는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)의 가중치를 구성하기 위한 훈련 이미지의 이미지 분석을 수반한다. 예를 들어, 본 명세서의 다양한 태양에서, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)의 생성은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 복수의 훈련 이미지로 훈련시키는 것을 수반하며, 여기에서 훈련 이미지들 각각은 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 묘사하는 픽셀 데이터를 포함한다. 이전에 언급된 바와 같이, 각자의 표면 영역은, 예를 들어, 인간의 피부, 가요성 중합체 기재(예컨대, 바이오스킨(Bioskin)), 강성 중합체 기재(예컨대, 폴리메틸 메타크릴레이트(PMMA) 플레이트), 다른 피부 표면(예컨대, 돼지의 피부 표면 등), 및/또는 임의의 다른 적합한 표면 또는 이들의 조합일 수 있다. 일부 태양에서, 서버 또는 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼(예컨대, 이미징 서버(들)(102))의 하나 이상의 프로세서는 컴퓨터 네트워크(예컨대, 컴퓨터 네트워크(120))를 통해 복수의 훈련 이미지를 수신할 수 있다. 그러한 태양에서, 서버 및/또는 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 복수의 훈련 이미지의 픽셀 데이터로 훈련시킬 수 있다.

다양한 태양에서, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 기계 학습 이미징 모델(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))은 지도(supervised) 또는 비지도(unsupervised) 기계 학습 프로그램 또는 알고리즘을 사용하여 훈련될 수 있다. 기계 학습 프로그램 또는 알고리즘은, 콘볼루션 신경망(convolutional neural network), 딥 러닝 신경망(deep learning neural network), 또는 관심 있는 특정 영역에서 2개 이상의 특징부 또는 특징부 데이터세트(예컨대, 픽셀 데이터)에서 학습하는 조합 학습 모듈 또는 프로그램일 수 있는 신경망을 채용할 수 있다. 기계 학습 프로그램 또는 알고리즘은, 또한, 자연어 처리, 의미 분석, 자동 추론, 회귀 분석, 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM) 분석, 결정 트리 분석(decision tree analysis), 랜덤 포레스트 분석(random forest analysis), K-최근접 이웃 분석(K-Nearest neighbor analysis), 나이브 베이즈 분석(naㅿve Bayes analysis), 클러스터링, 강화 학습, 및/또는 다른 기계 학습 알고리즘 및/또는 기법을 포함할 수 있다. 일부 태양에서, 인공 지능 및/또는 기계 학습 기반 알고리즘은 이미징 서버(들)(102) 상에서 실행되는 라이브러리 또는 패키지로서 포함될 수 있다. 예를 들어, 라이브러리는 TENSORFLOW 기반 라이브러리, PYTORCH 라이브러리, 및/또는 SCIKIT-LEARN Python 라이브러리를 포함할 수 있다.

기계 학습은 후속 데이터에 대한 예측 또는 식별을 수행하는 것(예를 들어, 새로운 표면 이미지의 새로운 픽셀 데이터 상의 모델을 사용하여, 새로운 표면 이미지에 묘사된 표면 영역 상에의 제품의 적용의 속성을 결정하는 것)을 용이하게 하기 위해 기존 데이터에서 패턴을 식별하고 인식하는 것(예를 들어, 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 묘사하는 픽셀 데이터를 갖는 이미지 내의 픽셀 데이터에 기초하여 모델을 훈련시키는 것)을 수반할 수 있다.

일부 태양에 대해 본 명세서에서 설명되는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)과 같은 기계 학습 모델(들)은 테스트 레벨 또는 생산 레벨 데이터 또는 입력과 같은 새로운 입력에 대한 유효하고 신뢰성 있는 예측을 수행하기 위해 예시적인 데이터(예컨대, "훈련 데이터" 및 관련 픽셀 데이터) 입력 또는 데이터(이는 "특징부" 및 "라벨"로 지칭될 수 있음)에 기초하여 생성 및 훈련될 수 있다. 지도 기계 학습에서, 서버, 컴퓨팅 디바이스, 또는 다른 프로세서(들) 상에서 동작하는 기계 학습 프로그램에는, 예를 들어 그의 다양한 특징부 카테고리에 걸쳐 모델에 가중치 또는 다른 메트릭을 결정 및/또는 할당함으로써, 기계 학습 프로그램 또는 알고리즘이 그러한 입력(예컨대, "특징부")을 출력(예컨대, 라벨)에 맵핑하는 규칙, 관계, 패턴, 또는 다른 기계 학습 "모델"을 결정하거나 발견하기 위해, 예시적인 입력(예컨대, "특징부") 및 그들의 연관되거나 관찰된 출력(예컨대, "라벨")이 제공될 수 있다. 이어서, 그러한 규칙, 관계, 또는 다른 모델은, 서버, 컴퓨팅 디바이스, 또는 다른 프로세서(들) 상에서 실행되는 모델이, 발견된 규칙, 관계, 또는 모델에 기초하여, 예상 출력을 예측하기 위해, 후속 입력을 제공받을 수 있다.

비지도 기계 학습에서, 서버, 컴퓨팅 디바이스, 또는 다른 프로세서(들)는 라벨링되지 않은 예시적인 입력에서 자체 구조를 찾도록 요구될 수 있으며, 여기에서, 예를 들어, 만족스러운 모델, 예컨대 테스트 레벨 또는 생산 레벨 데이터 또는 입력이 주어질 때 충분한 예측 정확도를 제공하는 모델이 생성될 때까지, 다수의 훈련 반복이 서버, 컴퓨팅 디바이스, 또는 다른 프로세서(들)에 의해 실행되어 다수의 세대의 모델을 훈련시킨다. 본 명세서의 개시내용은 그러한 지도 또는 비지도 기계 학습 기법들 중 하나 또는 둘 모두를 사용할 수 있다.

표면 이미지 분석은 하나 이상의 예시적인 표면의 이미지의 픽셀 데이터 상에서 기계 학습 기반 알고리즘(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))을 훈련시키는 것을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 표면 이미지 분석은, 이전에 훈련된 바와 같은 기계 학습 이미징 모델을 사용하여, 하나 이상의 예시적인 표면의 하나 이상의 이미지의 픽셀 데이터(예컨대, 그들의 RGB 값, 단색 값, 그레이스케일 값 등을 포함함)에 기초하여, 이미지에 묘사된 표면 영역 상에의 제품의 적용의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 모델의 가중치는 하나 이상의 훈련 이미지의 표면 영역 픽셀의 다양한 RGB 값의 분석을 통해 훈련될 수 있다. 예를 들어, 어두운 또는 낮은 단색 값을 생성하는 어두운 또는 낮은 RGB 값(예컨대, 값이 R=25, G=28, B=31인 픽셀)은 표면 영역 상에의 비교적 높은 정도의 제품 적용을 나타낼 수 있다. 더 밝은 단색 값을 생성하는 더 밝은 RGB 값(예컨대, R=181, G=170, B=191인 픽셀)은 표면 영역 상에의 비교적 낮은 정도의 제품 적용을 나타낼 수 있다. 이러한 방식으로, 10,000개의 훈련 이미지의 픽셀 데이터(예컨대, 표면 영역 상에의 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 상세히 묘사함)는, 기계 학습 이미징 알고리즘을 훈련시키거나 사용하여, 이미지에 묘사된 표면 영역 상에의 제품의 적용의 속성을 결정하는 데 사용될 수 있다.

도 4는, 예를 들어 본 명세서에서 설명되는 UVR 이미징 시스템들 중 하나 이상을 사용하여, UVR의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지(예컨대, 이미지(130a, 130b, 및/또는 130c)를 캡처하기 위한 UVR 이미징 방법(500)의 다이어그램을 예시한다. 이미지는, 대체적으로, 디지털 카메라(예컨대, 카메라(214))에 의해 캡처된 바와 같은 픽셀 이미지이다. 일부 태양에서, 이미지는 디지털 비디오 카메라를 사용하여 수집된 바와 같은 복수의 이미지(예컨대, 프레임)를 포함하거나 지칭할 수 있다. 프레임은, 예를 들어 영화, 비디오 등에서, 모션을 정의하는 연속 이미지이다.

블록(502)에서, 본 방법(500)은 UVR 파장대역을 출력하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 적합한 방사선원(예컨대, 방사선원(204), UVR 광원(216))이 하나 이상의 UVR 파장대역에서 방사선을 출력할 수 있다. 방사선원은 UVR 이미징 시스템과 통신가능하게 결합되고/되거나 그의 일부로서 통합될 수 있고, 방사선원은 UVR 이미징 시스템으로부터 트리거를 수신하는 것에 응답하여 하나 이상의 UVR 파장대역을 출력할 수 있다. 트리거는, 예를 들어, UVR 이미징 시스템이 방사선원에 의해 출력된 UVR 파장대역을 이용하여 이미지를 캡처할 것임을 나타낼 수 있다.

블록(504)에서, 본 방법(500)은, 카메라에 의해, 표면 영역(예컨대, 피부 표면) 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및/또는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하는 단계를 포함한다. UVR 파장대역은 UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성된 필터 컴포넌트(예컨대, UVR 대역통과 필터(208))를 통과할 수 있고, UVR 파장대역은 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성된 편광기 컴포넌트(예컨대, UVR 편광 필터(206a, 206b))를 추가로 통과할 수 있다.

일부 태양에서, 이미지는 표면 영역에 대한 제품의 적용 동안 또는 그 후에 캡처된다. 추가로, UVA 양 및/또는 UVB 양은 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 이미지의 분석의 일부로서 측정 및/또는 기록될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 피부의 일부분에 자외선 차단제를 적용할 수 있고, 그 후에, 사용자는 UVR 이미징 시스템을 이용하여, 사용자가 자외선 차단제를 적용한 사용자의 피부의 일부분의 이미지(들)를 캡처할 수 있다. 다른 예로서, 사용자는 제1 양의 자외선 차단제를 사용자의 피부의 일부분에 적용할 수 있고, 이어서, 사용자가 자외선 차단제를 적용한 사용자의 피부의 일부분의 이미지(들)를 캡처할 수 있다. 이어서, 사용자는 추가 자외선 차단제를 사용자의 피부의 일부분에 적용한 다음에, 사용자의 피부의 일부분의 후속 이미지를 캡처하여, 적용 양/범위 등의 차이를 분석할 수 있다.

또 다른 예로서, 사용자는 본 UVR 이미징 시스템을 이용하여, 사용자가 사용자의 피부에 자외선 차단제를 적용하는 것의 비디오 시퀀스를 캡처할 수 있다. UVR 이미징 시스템은 사용자가 자외선 차단제를 적용하는 것의 비디오 시퀀스를 캡처할 수 있고, 비디오 시퀀스 동안(예컨대, 비디오 시퀀스의 각각의 프레임, 비디오 시퀀스의 매 두 번째 프레임 등에서) 사용자의 피부 상에의 제품 적용의 양을 측정할 수 있다. 추가로, 위의 예들 각각에서, UVR 이미징 시스템은 사용자의 피부에 적용된 제품의 양을 저장/기록할 수 있고, 또한, 시간 경과에 따른(예컨대, 비디오 시퀀스 동안, 이미지 전/후 등의) 적용된 제품의 양을 메모리에 저장할 수 있다.

선택적인 블록(506)에서, 본 방법(500)은 표면 영역에 적용된 제품의 적용의 속성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 대체적으로, 적용의 속성은 적용의 하나 이상의 속성을 포함할 수 있고, 속성(들)은, 예를 들어, 표면 영역에 적용된 제품의 양, 표면 영역에 적용된 제품의 적용 품질, 및/또는 임의의 다른 적합한 속성(들) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. UVR 이미징 시스템은, 결정된 속성(들)을 프로세싱 및 수신하기 위해 이미지 데이터를 원격 프로세싱 플랫폼(예컨대, 서버(들)(102))으로 전송함으로써, 그리고/또는 저장된 UVR 이미징 모델 알고리즘(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))을 캡처된 이미지에 로컬로 그리고/또는 원격으로 적용함으로써, 로컬 메모리에 저장된 규칙 기반 분석 접근법을 사용하여 적용의 속성을 결정할 수 있다.

UVR 이미징 시스템은 복수의 이미지로 훈련된 이미징 모델(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))을 포함할 수 있으며, 각각의 이미지는 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 묘사한다. 이미징 모델은 UVR 이미징 시스템의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨팅 명령어를 포함하는 UVR 이미징 시스템의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있다. 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 이미지를 이미징 모델로 분석하여 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 결정하게 할 수 있다. 하나 이상의 속성은, 예를 들어, 표면 영역에 대한 제품의 적용의 균질성, 표면 영역에 대한 제품의 적용과 연관된 스트리킹의 양, 및/또는 임의의 다른 적합한 속성(들) 또는 이들의 조합과 관련된 이미징 모델로부터의 예측일 수 있다. 추가로, 하나 이상의 속성은 이미지에 묘사된 사용자의 사용자 피부에 특정될 수 있다.

UVR 이미징 시스템은 확산 반사율 표준에 의해 표면 영역 상에 투사되는 UVA 양 또는 UVB 양을 조정할 수 있다. 대체적으로, UVA 양 및/또는 UVB 양을 조정하는 것은 표면 상에서의 UVA 방사선 및 UVB 방사선의 흡수/리미턴스 레벨의 차이를 고려하기 위해 이미지의 밝기를 조정하는 것을 포함한다. 확산 반사율 표준은 이미지에 표현된 표면에 기초하여 대략 1%의 반사율 내지 대략 20%의 반사율과 같은 임의의 적합한 값일 수 있다. 예를 들어, 인간의 피부는 피부 내의 멜라닌의 영향으로 인해 UVA 방사선보다 더 많은 UVB 방사선을 흡수할 수 있고, 확산 반사율 표준은 이러한 영향을 보상하기 위해 대략 10%의 반사율(예컨대, 스펙트럼 확산 반사율 표준)일 수 있다.

선택적인 블록(508)에서, 본 방법(500)은 사용자에게 가시적인 디스플레이 스크린 상에 이미지를 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다. 대체적으로, 렌더링된 이미지는 이미징된 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및/또는 이미징된 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 디스플레이할 수 있다. 일부 태양에서, 표면 영역은 인간의(예컨대, 사용자의) 피부일 수 있고, 이미지는 인간의 피부 상의 하나 이상의 제품 적용 패턴을 묘사할 수 있다. 예를 들어, 제품은 자외선 차단제일 수 있고, 하나 이상의 제품 적용 패턴은 태양광(예컨대, UVR)으로부터의 보호를 나타낼 수 있다.

선택적인 블록(510)에서, 본 방법(500)은 UVA 양 또는 UVB 양을 텍스트로 설명하거나 그래프로 예시하는 출력을 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다. 대체적으로, 출력은 표면 영역에 대한 제품의 적용 유효성(예컨대, 적용 품질, 적용량 등)을 나타낼 수 있다. 일부 태양에서, UVR 이미징 시스템은 모바일 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스(212))의 디스플레이 스크린 상에 출력을 디스플레이하여, 사용자의 피부에 대한 제품의 적용 품질 또는 사용자의 피부에 대한 제품의 적용량 중 적어도 하나를 사용자에게 알릴 수 있다. 예를 들어, 적용 품질은 사용자의 피부 상에서의 제품의 분포의 균질성의 표시일 수 있고, UVR 이미징 시스템은 사용자의 피부 상에서의 제품의 분포의 균질성을 개선하기 위한 적용 기법을 추천하는 텍스트 지시사항/그래픽 표시를 사용자에게 추가로 제공할 수 있다. 다른 예로서, 적용량은 사용자의 피부 상에의 제품의 투여량의 표시일 수 있고, UVR 이미징 시스템은 사용자가 제품을 최적으로 이용하기 위해 사용자의 피부 표면에 적용/그로부터 제거하여야 하는 제품의 양을 추천하는 텍스트 지시사항/그래픽 표시를 사용자에게 추가로 제공할 수 있다.

이미징 모델(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))은 표면에 대한 제품의 적용의 이미지를 분석함으로써 출력을 생성하도록 훈련될 수 있다. UVR 이미징 시스템 상에 저장된 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 이미지를 이미징 모델로 분석하여 제품의 적용의 속성(들)에 기초하여 출력을 생성하게 할 수 있다. 예를 들어, 출력은 사용자의 피부 표면에 적용된 자외선 차단제 제품의 유효성의 결정이고/이거나 그를 포함할 수 있고, 사용자가 UVR을 효과적으로 차단할 수 있는 방식으로 사용자의 피부 표면에 자외선 차단제 제품을 적용하였는지 여부 및/또는 자외선 차단제 제품의 사용자의 적용이 UVR로부터 사용자의 피부 표면을 효과적으로 보호할 수 있는 예측 시간 길이를 사용자에게 나타낼 수 있다. 추가로, 이 예에서, 이미징 모델은, 사용자의 피부 표면의 특정 표면 영역 단위에 걸쳐 픽셀 색조/어두움/세기를 분석하여 특정 표면 영역 단위 상에의 자외선 차단제의 특정 투여량을 결정함으로써, 자외선 차단제 제품의 유효성을 결정할 수 있다. 픽셀 색조/어두움/세기가 양 임계치를 만족시키지 않는 경우, 이미징 모델은 사용자가 사용자의 피부 표면의 특정 표면 영역 단위 상에 충분한 양의 자외선 차단제를 적용하지 않았다고 결정할 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, UVR 이미징 시스템은 이미지를 수신하도록 그리고 UVR 이미징 시스템에 의한 이미지의 캡처 시에 또는 그 후에 실시간 또는 거의 실시간으로 이미지(선택적인 블록(508)) 및 출력을 렌더링하도록 구성되는 디스플레이 스크린을 포함할 수 있다.

출력은 UVR 이미징 시스템에 의해 결정된 적용의 속성을 처리하도록 설계될 수 있는 제조된 제품에 대한 사용자 특정 제품 추천일 수 있다. 예를 들어, 출력은 사용자가 더 높은 SPF의 자외선 차단제 및/또는 UVR의 상이한 파장대역을 차단하도록 구성된 자외선 차단제(예컨대, UVB 자외선 차단제 대 UVA 자외선 차단제)와 같은 상이한/추가의 제품을 표면 영역에 적용할 것을 추천할 수 있다.

게다가, 일부 태양에서, UVR 이미징 시스템은 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 제1 이미지를 제2 이미지와 비교하여 출력을 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 초기에 제1 양의 자외선 차단제를 포함하는 표면 영역(예컨대, 사용자의 피부 표면)의 제1 이미지를 캡처할 수 있다. 사용자가 더 많은 자외선 차단제를 적용한 후에, 사용자는 제2 양의 자외선 차단제를 포함하는 사용자의 피부 표면의 제2 이미지를 캡처할 수 있고, UVR 이미징 시스템은 제1 이미지 내의 제1 양을 제2 이미지 내의 제2 양과 비교함으로써 적용 품질 및/또는 적용량의 차이를 계산할 수 있다.

다른 예로서, 사용자는 첫째 날의 시작 시에 목표 피부 표면에 자외선 차단제를 적용할 수 있고, 사용자는 첫째 날의 시작 시에 UVR 이미징 시스템을 사용하여 목표 피부 표면의 제1 이미지를 캡처할 수 있다. 이어서, 사용자는 첫째 날에 더 늦게 목표 피부 표면의 제2 이미지를 캡처할 수 있고, UVR 이미징 시스템은, 예를 들어 첫째 날 전체에 걸쳐 피부 표면으로부터 닳아 없어진, 사용자에 의해 초기에 적용된 자외선 차단제의 양을 나타내는, 첫째 날에 걸친 자외선 차단제의 마모 효과(wear effect)를 계산/결정할 수 있다. UVR 이미징 시스템은, 추가적으로, 사용자의 피부 표면에 적용된 일정량의 자외선 차단제가 UVR로부터 사용자의 피부 표면을 보호할 수 있는 시간의 길이를 첫째 날의 시작 시에 사용자에게 나타낼 수 있는, 마모 효과와 관련된 유효 차단 지수(effective protection factor, EPF)를 결정할 수 있다. UVR 이미징 시스템은, 또한, 사용자의 알려진 활동 레벨에 기초하여 EPF를 결정할 수 있다. 예를 들어, 운동 선수 같은 사용자는 하루 동안 장기간 실내에 머무르는 앉아 있는 사용자보다 자외선 차단제의 유사한 적용에 대해 더 낮은 EPF를 가질 수 있다. UVR 이미징 시스템에 의해 결정된 EPF는, 예를 들어 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에서, 사용자에게 통신될 수 있다.

도 5는 모바일 디바이스(212)의 디스플레이 스크린(600) 상에 렌더링된 사용자 인터페이스(602)를 포함하는 그래픽 디스플레이의 예를 예시한다. 사용자 인터페이스(602)는 모바일 디바이스(212) 상에서 실행되는 네이티브(native) 또는 웹 기반 애플리케이션(앱)을 통해 구현되거나 렌더링될 수 있다. 물론, 디스플레이 스크린(600)은 임의의 적합한 UVR 이미징 시스템(예컨대, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)) 상의 디스플레이 스크린을 나타낼 수 있다.

도 5에 예시된 바와 같이, 모바일 디바이스(212)는 도 1b 및 도 6에 대해 설명된 바와 같은 사용자 컴퓨팅 디바이스이며, 예컨대, 여기에서 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1) 및 모바일 디바이스(212)는 APPLE iOS 운영 체제를 구현하는 APPLE iPhone으로서 예시되고, 모바일 디바이스(212)는 디스플레이 스크린(600)을 갖는다. 모바일 디바이스(212)는 그의 운영 체제 상에서 하나 이상의 네이티브 애플리케이션(앱)을 실행할 수 있다. 그러한 네이티브 앱은 모바일 디바이스(212)의 프로세서에 의해 사용자 컴퓨팅 디바이스 운영 체제(예컨대, APPLE iOS)에 의해 실행가능한 컴퓨팅 언어(예컨대, SWIFT)로 (예컨대, 컴퓨팅 명령어로서) 구현되거나 코딩될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 인터페이스(602)는 웹 인터페이스를 통해, 예를 들어 웹 브라우저 애플리케이션, 예컨대 Safari 및/또는 Google Chrome 앱(들), 또는 다른 그러한 웹 브라우저 등을 통해 구현되거나 렌더링될 수 있다.

도 5의 예에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스(602)는 사용자의 피부의 그래픽 표현(예컨대, 예시적인 이미지(130a))을 포함한다. 그래픽 표현은, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, UVR 이미징 시스템(예컨대, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b))에 의해 캡처된 바와 같은 사용자의 피부 표면의 예시적인 이미지(130a)일 수 있다. 도 5의 예에서, 사용자의 피부 표면의 예시적인 이미지(130a)는 예시적인 이미지(130a) 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 사용자의 피부 표면의 예시적인 이미지(130a) 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양에 대응하는 하나 이상의 그래픽(예컨대, 픽셀 데이터(302ap)의 영역), 텍스트 렌더링, 및/또는 임의의 다른 적합한 렌더링 또는 이들의 조합으로 주석이 달릴 수 있다. 다른 그래픽/텍스트 렌더링 유형 또는 값이 본 명세서에서 고려되며, 여기에서 텍스트 렌더링 유형 또는 값은, 예를 들어 피부의 표시된 부분 상에의(예컨대, 픽셀(302ap1, 302ap2)에서의) 제품의 적용의 속성(들) 등으로서 렌더링될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 색상 값이 사용자 인터페이스(602) 상에 표시된 그래픽 표현(예컨대, 예시적인 이미지(130a)) 상에 사용 및/또는 오버레이되어, 사용자의 피부 표면 상에의 제품의 적용의 속성(들)(예컨대, 제품 적용 기법/양이 불충분한 영역을 상세히 묘사하는 히트 맵핑)을 나타낼 수 있다.

다른 그래픽 오버레이는, 예를 들어, 히트 맵을 포함할 수 있으며, 여기에서 예시적인 이미지(130a) 상에 오버레이된 특정 컬러 스킴(color scheme)은 사용자가 최적의 제품 적용을 달성하기 위해 따라야 하는 제품 적용의 크기 또는 방향을 나타낸다. 예시적인 이미지(130a)는, 또한, 화살표(들) 및/또는 다른 그래픽 오버레이(들)에 의해 표시된 상대 크기 및/또는 방향에 주석을 달도록 구성되는 텍스트 오버레이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예시적인 이미지(130a)는, 화살표 및/또는 다른 그래픽 표현에 의해 표시된 속성(들)을 설명하기 위해 "Apply More Product", "Use Circular Motions" 등과 같은 텍스트를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 예시적인 이미지(130a)는, 화살표 및/또는 다른 그래픽 표시자를 보완하기 위해 백분율 스케일 또는 다른 수치 표시자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예시적인 이미지(130a)는 0% 내지 100%의 제품 적용 속성(들) 값을 포함할 수 있으며, 여기에서 0%는 특정 피부 표면 부분에 대한 제품 적용의 최소 최적량을 나타내고, 100%는 특정 피부 표면 부분에 대한 제품 적용의 최적량을 나타낸다. 값은 범위가 이러한 맵에 걸쳐 있을 수 있으며, 여기에서 67%의 제품 적용량 값은 (동일하거나 상이한 사용자 및/또는 피부의 일부분의) 동일한 예시적인 이미지(130a) 또는 상이한 예시적인 이미지 내의 하나 이상의 상이한 픽셀에 대해 검출된 바와 같은 10%의 제품 적용량 값보다 더 높은 제품 적용량 값을 갖는, 예시적인 이미지(130a) 내에서 검출된 하나 이상의 픽셀을 나타낸다. 게다가, 백분율 스케일 또는 다른 수치 표시자는 (예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) UVR 이미징 시스템이 그래픽 표시자, 텍스트 표시자, 및/또는 다른 표시자 또는 이들의 조합의 크기 및/또는 방향을 결정할 때 내부적으로 사용될 수 있다.

픽셀 데이터(302ap)의 영역은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)에 의해 픽셀 데이터(예컨대, 특징부 데이터 및/또는 원시 픽셀 데이터) 내에서 식별된 영역 또는 속성(들)을 강조하기 위해 예시적인 이미지(130a) 위에 주석이 달리거나 오버레이될 수 있다. 도 5의 예에서, 픽셀 데이터(302ap)의 영역 내에서 식별된 속성(들)은, (예컨대, 픽셀(302ap1)에서의) 표면 영역에 대한 제품의 적용의 균질성, (예컨대, 픽셀(302ap2)에서의) 표면 영역에 대한 제품의 적용과 연관된 스트리킹의 양, 및/또는 픽셀 데이터(302ap)의 영역에 표시된 임의의 다른 적합한 속성(들) 또는 이들의 조합과 관련된 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)으로부터의 예측을 포함할 수 있다. 다양한 태양에서, 픽셀 데이터(302ap) 내의 특정 속성(들)으로서 식별된 픽셀(예컨대, 픽셀(302ap1) 및 픽셀(302ap2))은 렌더링될 때 강조되거나 달리 주석이 달릴 수 있다.

사용자 인터페이스(602)는, 또한, 출력(612)을 포함하거나 렌더링할 수 있다. 도 5의 태양에서, 출력(612)은 사용자의 피부 표면의 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302ap)) 내에서 식별가능한 속성을 처리하도록 설계된, 사용자에 대한 메시지(612m)를 포함하는 사용자 특정 추천이다. 도 5의 예에 도시된 바와 같이, 메시지(612m)는, 사용자가 UVR에 대한 유해한 노출로부터 사용자의 이마와 좌측 뺨을 적절하게 보호하기에 충분한 양의 자외선 차단제를 그들 영역에 적용하지 않았음을 나타내는, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)에 의해 수행된 분석에 기초하여, 사용자가 사용자의 이마와 좌측 뺨에 자외선 차단제 제품을 적용하기 위한 제품 추천을 포함한다. 제품 추천은 픽셀 데이터 내의 식별된 속성(들)(예컨대, UVR에 대한 노출을 완화시키기 위한 높은 SPF의 자외선 차단제)과 상관될 수 있고, 모바일 디바이스(212)는 속성(예컨대, 불충분한 제품 적용 양/기법 등)이 식별될 때 제품 추천을 출력하도록 지시받을 수 있다.

사용자 인터페이스(602)는, 또한, 제조된 제품(624r)(예컨대, 위에서 설명된 바와 같은 자외선 차단제)에 대한 제품 추천(622)을 위한 섹션을 포함하거나 렌더링할 수 있다. 제품 추천(622)은, 위에서 설명된 바와 같이, 대체적으로 출력(612)에 대응한다. 예를 들어, 도 5의 예에서, 출력(612)은, 사용자의 피부 표면의 픽셀 데이터(예컨대, 픽셀 데이터(302ap))에서 식별가능한 적용의 제조된 제품(제조된 제품(624r)(예컨대, 자외선 차단제))의 속성(예컨대, 픽셀(302ap1, 302ap2)에서의 불충분한 제품 적용량)과 함께, 처리를 위한 지시사항(예컨대, 메시지(612m))과 함께 모바일 디바이스(212)의 디스플레이 스크린(600) 상에 디스플레이될 수 있다.

도 5의 예에서, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 사용한 이미지(들)(예컨대, 예시적인 이미지(130a))의 출력 또는 분석은 대응하는 제품(들)에 대한 추천을 생성 또는 식별하는 데 사용될 수 있다. 그러한 추천은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)에 의해 픽셀 데이터 내에서 검출된 속성(들)을 처리하기 위한, 수분/보습 로션, 각질 제거제, 자외선 차단제, 클렌저, 면도용 겔 등과 같은 제품을 포함할 수 있다. 도 5의 예에서, 사용자 인터페이스(602)는, UVR 이미징 모델 알고리즘(108) 및 예시적인 이미지(130a)와 그의 픽셀 데이터 및 다양한 특징부의 그의 관련 이미지 분석에 의해 결정된 바와 같은 추천 제품(예컨대, 제조된 제품(624r))을 렌더링하거나 제공한다. 도 5의 예에서, 이는 사용자 인터페이스(602) 상에 표시되고 주석이 달린다(624p).

사용자 인터페이스(602)는, 사용자가 대응하는 제품(예컨대, 제조된 제품(624r))을 구매 또는 발송하기 위해 선택하도록 허용하기 위한 선택가능 UI 버튼(624s)을 추가로 포함할 수 있다. 일부 태양에서, 선택가능 UI 버튼(624s)의 선택은 추천 제품(들)이 사용자에게 발송되게 할 수 있고/있거나, 사용자가 제품(들)에 관심이 있다는 것을 제3자에게 통지할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(212) 및/또는 이미징 서버(들)(102) 중 어느 하나는, 출력(612)에 기초하여, 제조된 제품(624r)(예컨대, 자외선 차단제)을 사용자에게 발송하도록 개시할 수 있다. 그러한 태양에서, 제품은 패키징되어 사용자에게 발송될 수 있다.

다양한 태양에서, 그래픽 주석(예컨대, 픽셀 데이터(302ap)의 영역)을 갖는 그래픽 표현(예컨대, 예시적인 이미지(130a)) 및 출력(612)은, 디스플레이 스크린(600) 상에 렌더링하기 위해, (예컨대, 이미징 서버(102) 및/또는 하나 이상의 프로세서로부터) 컴퓨터 네트워크를 통해 모바일 디바이스(212)로 전송될 수 있다. 다른 태양에서, 사용자의 특정 이미지의 이미징 서버(들)(102)로의 전송은 발생하지 않으며, 여기에서 출력(및/또는 제품 특정 추천)은, 대신에, UVR 이미징 시스템(예컨대, 예시적인 UVR 이미징 시스템(200a, 200b)) 상에서 실행 및/또는 구현되는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)에 의해 로컬로 생성될 수 있고, UVR 이미징 시스템의 프로세서에 의해, (예컨대, 모바일 디바이스(212)를 통해) UVR 이미징 시스템의 디스플레이 스크린(600) 상에 렌더링될 수 있다.

일부 태양에서, 도 5의 예에 도시된 바와 같이, 사용자는 새로운 이미지를 (예컨대, UVR 이미징 시스템에서 로컬로 또는 이미징 서버(들)(102)에서 원격으로) 재분석하기 위해 선택가능 버튼(612i)을 선택할 수 있다. 선택가능 버튼(612i)은, 사용자 인터페이스(602)로 하여금, UVR 이미징 시스템을 사용자의 피부 표면 위에 위치시켜 새로운 이미지를 캡처하고/하거나 사용자가 업로드를 위해 새로운 이미지를 선택하도록 촉구하게 할 수 있다. UVR 이미징 시스템 및/또는 이미징 서버(들)(102)는 출력(612)에 제시된 제품 적용 옵션들/제안들 중 일부 또는 전부를 수행하기 전에, 그 동안에, 및/또는 그 후에 사용자의 새로운 이미지를 수신할 수 있다. (예컨대, 예시적인 이미지(130a)와 마찬가지로) 새로운 이미지는 사용자의 피부 표면의 픽셀 데이터를 포함할 수 있다. UVR 이미징 시스템의 메모리 상에서 실행되는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은 UVR 이미징 시스템에 의해 캡처된 새로운 이미지를 분석하여, 새로운 이미지에 묘사된 사용자의 피부 표면의 하나 이상의 속성(들)을 결정할 수 있다. UVR 이미징 시스템은, 새로운 이미지에 묘사된 사용자의 피부 표면의 하나 이상의 속성(들)에 기초하여, 새로운 이미지의 픽셀 데이터 내에서 식별가능한 하나 이상의 속성(들)에 관한 새로운 출력 또는 코멘트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 새로운 출력은, 그래픽 및/또는 텍스트를 포함하는 새로운 그래픽 표현을 포함할 수 있다. 새로운 출력은 추가의 추천, 예컨대, 사용자가 특정 방식으로(예컨대, 원 운동 등을 이용하여) 추천 제품을 사용자의 피부 표면에 적용하여야 한다는 것, 사용자가 추천 제품을 특정 양으로 사용자의 피부 표면에 적용하여야 한다는 것 등을 포함할 수 있다. 코멘트는, 또한, 사용자가 픽셀 데이터 내에서 식별가능한 속성(들)을 수정하였다는 것(예컨대, 사용자가 사용자의 피부 표면에 충분한 양의 자외선 차단제를 적용하였다는 것, 사용자가 더 많은 UVB 흡수 특성을 갖는 자외선 차단제를 적용하였다는 것 등)을 포함할 수 있다.

일부 태양에서, 새로운 출력 또는 코멘트는 디스플레이 스크린(예컨대, 디스플레이 스크린(600)) 상에 렌더링하기 위해 컴퓨터 네트워크를 통해 사용자의 UVR 이미징 시스템으로 전송될 수 있다. 다른 태양에서, 사용자의 새로운 이미지의 이미징 서버(들)(102)로의 전송은 발생하지 않으며, 여기에서 새로운 출력(및/또는 제품 특정 추천)은, 대신에, UVR 이미징 시스템에 의해(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 통해) 로컬로 생성될 수 있고, UVR 이미징 시스템의 프로세서에 의해, UVR 이미징 시스템의 디스플레이 스크린(예컨대, 디스플레이 스크린(600)) 상에 렌더링될 수 있다.

도 6은 본 명세서에 개시된 다양한 태양에 따른, UVR의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하기 위한 표면의 이미지(예컨대, 이미지(들)(130a, 130b, 및/또는 130c))의 픽셀 데이터의 분석을 용이하게 하도록 구성된 예시적인 UVR 이미징 시스템 환경(100)을 예시한다. 본 명세서에서 언급된 바와 같이, "표면"은, 몸통, 허리, 얼굴, 머리, 팔, 다리, 또는 그의 사용자의 신체의 다른 부속물 또는 일부분 또는 일부를 포함하는 인체의 임의의 부분, 가요성 중합체 기재(예컨대, 바이오스킨), 강성 중합체 기재(예컨대, 폴리메틸 메타크릴레이트(PMMA) 플레이트), 다른 피부 표면(예컨대, 돼지의 피부 표면 등), 및/또는 임의의 다른 적합한 표면 또는 이들의 조합을 지칭할 수 있다. 도 6의 예시적인 태양에서, UVR 이미징 시스템 환경(100)은 하나 이상의 컴퓨터 서버를 포함할 수 있는 이미징 서버(들)(102)(본 명세서에서 "서버(들)"로도 언급됨)를 포함한다. 다양한 태양에서, 이미징 서버(들)(102)는 다수의 서버를 포함하며, 이는 서버 팜(server farm)의 일부로서 다중, 중복 또는 복제 서버를 포함할 수 있다. 또 다른 태양에서, 이미징 서버(들)(102)는 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 같은 클라우드 기반 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(들)(102)는 MICROSOFT AZURE, AMAZON AWS 등과 같은 임의의 하나 이상의 클라우드 기반 플랫폼(들)일 수 있다. 서버(들)(102)는 하나 이상의 프로세서(들)(104)뿐만 아니라 하나 이상의 컴퓨터 메모리들(106)dmf 포함할 수 있다.

메모리(106)는, 판독 전용 메모리(ROM), 전자 프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 소거가능 전자 프로그램가능 판독 전용 메모리(EEPROM), 및/또는 다른 하드 드라이브, 플래시 메모리, MicroSD 카드 등과 같은, 하나 이상의 프로세서와 전자 통신하는 하나 이상의 형태의 휘발성 및/또는 비휘발성, 고정식 및/또는 이동식 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(106)는 본 명세서에서 논의된 바와 같은 기능, 앱, 방법, 또는 다른 소프트웨어를 용이하게 할 수 있는 운영 체제(OS)(예컨대, Microsoft Windows, Linux, Unix 등)를 저장할 수 있다. 메모리(106)는, 또한, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 다양한 이미지(예컨대, 이미지(들)(130a, 130b, 및/또는 130c))에 대해 훈련된 기계 학습 모델과 같은 인공 지능 기반 모델일 수 있는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 저장할 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은, 또한, 이미징 서버(들)(102)에 액세스가능하거나 달리 통신가능하게 결합된 데이터베이스(105)에, 그리고/또는 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1 내지 112c3)의 메모리에 저장될 수 있다. 메모리(106)는, 또한, 다양한 흐름도, 예시, 다이어그램, 도면, 및/또는 본 명세서의 다른 개시내용에 대해 예시, 묘사 또는 설명된 바와 같이, 임의의 방법, 프로세스, 요소 또는 제한과 같은, 특징부, 기능, 또는 본 명세서에서 설명된 다른 개시내용을 용이하게 하거나 수행하도록 구현될 수 있는, 하나 이상의 애플리케이션(들), 하나 이상의 소프트웨어 컴포넌트(들), 및/또는 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 중 임의의 것을 포함한 기계 판독가능 명령어를 저장할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션들, 소프트웨어 컴포넌트들, 또는 API들 중 적어도 일부는 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)과 같은 이미징 기반 기계 학습 모델 또는 컴포넌트이거나 그를 포함하거나 달리 그의 일부일 수 있으며, 여기에서 각각은 본 명세서에서 논의된 그들의 다양한 기능을 용이하게 하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 다른 애플리케이션이 구상될 수 있고 프로세서(들)(104)에 의해 실행된다는 것이 인식되어야 한다.

프로세서(들)(104)는, 다양한 흐름도, 예시, 다이어그램, 도면, 및/또는 본 명세서의 다른 개시내용에 대해 예시, 묘사 또는 설명된 바와 같이, 기계 판독가능 명령어, 방법, 프로세스, 요소 또는 제한을 구현하거나 수행하기 위해, 전자 데이터, 데이터 패킷, 또는 다른 전자 신호를 프로세서(들)(104) 및 메모리(106)로 그리고 그로부터 전송하는 것을 담당하는 컴퓨터 버스를 통해 메모리(106)에 연결될 수 있다.

프로세서(들)(104)는 운영 체제(OS)를 실행하기 위해 컴퓨터 버스를 통해 메모리(106)와 인터페이스할 수 있다. 프로세서(들)(104)는, 또한, 메모리(106) 및/또는 데이터베이스(104)(예컨대, Oracle, DB2, MySQL과 같은 관계형 데이터베이스, 또는 MongoDB와 같은 NoSQL 기반 데이터베이스)에 저장된 데이터를 생성, 판독, 업데이트, 삭제, 또는 달리 그에 액세스하거나 그와 상호작용하기 위해 컴퓨터 버스를 통해 메모리(106)와 인터페이스할 수 있다. 메모리(106) 및/또는 데이터베이스(105)에 저장된 데이터는, 예를 들어 훈련 이미지 및/또는 사용자 이미지(예컨대, 이들 중 어느 하나는 임의의 이미지(들)(130a, 130b, 및/또는 130c)를 포함함) 또는 인구통계, 연령, 인종, 피부 유형 등을 포함한 사용자의 다른 정보를 포함하여, 본 명세서에서 설명되는 데이터 또는 정보 중 임의의 것의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

이미징 서버(들)(102)는 하나 이상의 외부/네트워크 포트(들)를 통해 본 명세서에서 설명되는 컴퓨터 네트워크(120) 및/또는 (렌더링 또는 시각화를 위한) 단말기(109)와 같은 하나 이상의 네트워크 또는 로컬 단말기로 데이터를 통신(예컨대, 송신 및 수신)하도록 구성되는 통신 컴포넌트를 추가로 포함할 수 있다. 일부 태양에서, 이미징 서버(들)(102)는, 전자 요청을 수신하고 그에 응답하기 위해 응답하는, ASP.NET, Java J2EE, Ruby on Rails, Node.js, 웹 서비스 또는 온라인 API와 같은 클라이언트-서버 플랫폼 기술을 포함할 수 있다. 이미징 서버(들)(102)는, 다양한 흐름도, 예시, 다이어그램, 도면, 및/또는 본 명세서의 다른 개시내용에 대해 예시, 묘사 또는 설명된 바와 같이, 기계 판독가능 명령어, 방법, 프로세스, 요소 또는 제한을 구현하거나 수행하기 위해, 컴퓨터 버스를 통해, 메모리(들)(106)(내부에 저장된 애플리케이션(들), 컴포넌트(들), API(들), 데이터 등을 포함함) 및/또는 데이터베이스(105)와 상호작용할 수 있는 클라이언트-서버 플랫폼 기술을 구현할 수 있다. 일부 태양에 따르면, 이미징 서버(들)(102)는, IEEE 표준, 3GPP 표준, 또는 다른 표준에 따라 기능하고, 컴퓨터 네트워크(120)에 연결된 외부/네트워크 포트를 통해 데이터의 수신 및 송신에 사용될 수 있는 하나 이상의 송수신기(예컨대, WWAN, WLAN, 및/또는 WPAN 송수신기)를 포함하거나 그와 상호작용할 수 있다. 일부 태양에서, 컴퓨터 네트워크(120)는 사설 네트워크 또는 근거리 통신망(LAN)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 컴퓨터 네트워크(120)는 인터넷과 같은 공용 네트워크를 포함할 수 있다.

이미징 서버(들)(102)는 관리자 또는 운영자에게 정보를 제시하도록 그리고/또는 관리자 또는 운영자로부터 입력을 수신하도록 구성되는 운영자 인터페이스를 추가로 포함하거나 구현할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 운영자 인터페이스는 (예컨대, 단말기(109)를 통해) 디스플레이 스크린을 제공할 수 있다. 이미징 서버(들)(102)는, 또한, I/O 컴포넌트(예컨대, 포트, 용량성 또는 저항성 터치 감응형 입력 패널, 키, 버튼, 조명, LED)를 제공할 수 있으며, 이는 직접적으로 이미징 서버(들)(102)를 통해 액세스가능하거나 그에 부착될 수 있거나, 또는 간접적으로 단말기(109)를 통해 액세스가능하거나 그에 부착될 수 있다. 일부 태양에 따르면, 관리자 또는 운영자는 단말기(109)를 통해 서버(102)에 액세스하여, 정보를 검토하고/하거나 변경을 수행하고/하거나 훈련 데이터 또는 이미지를 입력하고/하거나 다른 기능을 수행할 수 있다.

본 명세서에서 위에서 설명된 바와 같이, 일부 태양에서, 이미징 서버(들)(102)는 "클라우드" 네트워크의 일부로서 본 명세서에서 논의된 바와 같은 기능을 수행할 수 있거나, 또는 달리 클라우드 내의 다른 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트와 통신하여 본 명세서에서 설명되는 데이터 또는 정보를 전송, 검색, 또는 달리 분석할 수 있다.

일반적으로, 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 기반 제품, 애플리케이션, 또는 코드(예컨대, AI 모델과 같은 모델(들), 또는 본 명세서에서 설명되는 다른 컴퓨팅 명령어)가 그러한 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드 또는 컴퓨터 명령어가 내부에 구현된 유형의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체(예컨대, 표준 랜덤 액세스 메모리(RAM), 광 디스크, 범용 직렬 버스(USB) 드라이브 등) 또는 컴퓨터 사용가능 저장 매체 상에 저장될 수 있으며, 여기에서 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드 또는 컴퓨터 명령어는, 다양한 흐름도, 예시, 다이어그램, 도면, 및/또는 본 명세서의 다른 개시내용에 대해 예시, 묘사 또는 설명된 바와 같이, 기계 판독가능 명령어, 방법, 프로세스, 요소 또는 제한을 용이하게 하거나 구현하거나 수행하기 위해, 프로세서(들)(104)(예컨대, 메모리(106) 내의 각자의 운영 체제와 관련하여 작동함) 상에 설치되거나 달리 그에 의해 실행되도록 적응될 수 있다. 이와 관련하여, 프로그램 코드는 임의의 원하는 프로그램 언어로 구현될 수 있고, (예컨대, Golang, Python, C, C++, C#, Objective-C, Java, Scala, ActionScript, JavaScript, HTML, CSS, XML 등을 통해) 기계어 코드, 어셈블리 코드, 바이트 코드, 해석가능 소스 코드 등으로서 구현될 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 이미징 서버(들)(102)는 기지국(111b, 112b)을 통해 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)에 컴퓨터 네트워크(120)를 통해 통신가능하게 연결된다. 일부 태양에서, 기지국(111b, 112b)은, NMT, GSM, CDMA, UMMTS, LTE, 5G 등을 포함한 다양한 모바일 폰 표준들 중 임의의 하나 이상에 기초하여 무선 통신(121)을 통해 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)과 통신하는, 셀 타워와 같은 셀룰러 기지국을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 기지국(111b, 112b)은, 비제한적인 예로서 IEEE 802.11a/b/c/g (WIFI), 블루투스 표준 등을 포함한 다양한 무선 표준들 중 임의의 하나 이상에 기초하여 무선 통신(122)을 통해 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)과 통신하는 라우터, 무선 스위치, 또는 다른 그러한 무선 연결 포인트를 포함할 수 있다.

하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110) 중 임의의 것은, 이미징 서버(들)(102)에 액세스하고/하거나 그와 통신하기 위한 모바일 디바이스 및/또는 클라이언트 디바이스를 포함할 수 있다. 다양한 태양에서, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은, 비제한적인 예로서 APPLE iPhone 또는 iPad 디바이스 또는 GOOGLE ANDROID 기반 모바일 폰 또는 태블릿을 포함한, 셀룰러 폰, 모바일 폰, 태블릿 디바이스, 개인용 데이터 어시스턴스(PDA) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 태양에서, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은, 비제한적인 예로서 GOOGLE HOME 디바이스, AMAZON ALEXA 디바이스, ECHO SHOW 디바이스 등을 포함한, 예컨대 디스플레이 스크린을 갖는 홈 어시스턴트 디바이스 및/또는 개인용 어시스턴트 디바이스를 포함할 수 있다.

추가로, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은, 예컨대 본 명세서에서 설명되는 바와 동일하거나 유사한 방식으로 구성되는 소매점용(retail) 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 소매점용 컴퓨팅 디바이스(들)는, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 구현하거나 (예컨대, 서버(들)(102)를 통해) 그와 통신하기 위한 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 그러나, 소매점용 컴퓨팅 디바이스는 소매점 환경의 사용자 및/또는 고객이 소매점 환경 내의 현장에서 UVR 이미징 시스템 및 방법을 이용하게 허용하도록 소매점 환경 내에 위치, 설치, 또는 달리 배치될 수 있다. 예를 들어, 소매점용 컴퓨팅 디바이스는 사용자에 의한 액세스를 위해 키오스크(kiosk) 내에 설치될 수 있다. 이어서, 사용자는 이미지를 (예컨대, 사용자 모바일 디바이스로부터) 키오스크로 업로드 또는 전달하여, 본 명세서에서 설명되는 UVR 이미징 시스템 및 방법을 구현할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 키오스크에는 사용자가 업로드 및 분석을 위해 자신의 새로운 이미지를 (예컨대, 보증되는 경우 사적인 방식으로) 촬영하도록 허용하기 위해 카메라가 구성될 수 있다. 그러한 태양에서, 사용자 또는 소비자 자신은, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 소매점용 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 사용자의 피부의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 사용자의 피부의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양의 묘사를 수신하고/하거나 그를 소매점용 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 스크린 상에 렌더링할 수 있을 것이다.

추가적으로 또는 대안적으로, 소매점용 컴퓨팅 디바이스는 현장에서 사용자 또는 소비자와 상호작용하기 위해 소매점 환경의 직원 또는 다른 인원이 휴대하는 바와 같은 (본 명세서에서 설명되는 바와 같은) 모바일 디바이스일 수 있다. 그러한 태양에서, 사용자 또는 소비자는 소매점용 컴퓨팅 디바이스를 통해(예컨대, 사용자의 모바일 디바이스로부터 소매점용 컴퓨팅 디바이스로 이미지를 전달함으로써 또는 소매점용 컴퓨팅 디바이스의 카메라에 의해 새로운 이미지를 캡처함으로써) 소매점 환경의 직원 또는 다른 인원과 상호작용하여, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용자의 피부의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 사용자의 피부의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양의 묘사를 수신하고/하거나 그를 소매점용 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 스크린 상에 렌더링할 수 있다.

게다가, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은 Apple의 iOS 및/또는 Google의 Android 운영 체제와 같은 운영 체제(OS) 또는 모바일 플랫폼을 구현하거나 실행할 수 있다. 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110) 중 임의의 것은, 본 명세서의 다양한 태양에서 설명되는 바와 같이, 본 발명의 기능들 중 일부 또는 전부를 수행하도록 구성되는, 컴퓨팅 명령어 또는 코드, 예컨대 모바일 애플리케이션 또는 홈 또는 개인용 어시스턴트 애플리케이션을 저장, 구현, 또는 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)은 사용자 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1))의 메모리 상에 로컬로 저장될 수 있다. 추가로, 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1, 112c2) 상에 저장된 모바일 애플리케이션은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 이용하여 본 발명의 기능들 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. UVR 이미징 시스템(110)은 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 로컬로 저장할 수 있고, 본 발명의 기능들 중 일부 또는 전부를 유사하게 수행할 수 있다.

게다가, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은, 디지털 이미지 및/또는 프레임(예컨대, 이는 이미지(들)(130a, 130b, 및/또는 130c)일 수 있음)을 캡처하거나 촬영하기 위한 디지털 카메라 및/또는 디지털 비디오 카메라를 포함할 수 있다. 각각의 디지털 이미지는, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 인공 지능(AI), 기계 학습 모델, 및/또는 규칙 기반 알고리즘과 같은 모델(들)(예컨대, UVR 이미징 모델 알고리즘(108))을 훈련시키거나 구현하기 위한 픽셀 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예컨대 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110) 중 임의의 것의 디지털 카메라 및/또는 디지털 비디오 카메라는 디지털 이미지를 촬영, 캡처, 또는 달리 생성하도록 구성될 수 있고, 적어도 일부 태양에서, 그러한 이미지를 각자의 디바이스의 메모리에 저장할 수 있다. 일부 태양에서, 사용자는, 또한, UVR 이미징 시스템(110)을 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1, 112c2)에 부착하여, 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1, 112c2)가, UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 사용하여, 캡처된 이미지를 로컬로 프로세싱하기에 충분한 이미지를 캡처하는 것을 용이하게 할 수 있다.

더 나아가, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110) 각각은 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 그래픽, 이미지, 텍스트, 제품 추천, 데이터, 픽셀, 특징부, 및/또는 다른 그러한 시각화 또는 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 스크린을 포함할 수 있다. 이들 그래픽, 이미지, 텍스트, 제품 추천, 데이터, 픽셀, 특징부, 및/또는 다른 그러한 시각화 또는 정보는, 예를 들어, 각자의 디바이스(들)의 카메라에 의해 캡처된 이미지를 이용하여 UVR 이미징 모델 알고리즘(108)을 구현한 결과(UVR 이미징 시스템(110) 및/또는 UVR 이미징 시스템(110)을 이용한 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및/또는 112c1, 112c2))로서 각자의 디바이스(들)에 의해 생성될 수 있다. 다양한 태양에서, 그래픽, 이미지, 텍스트, 제품 추천, 데이터, 픽셀, 특징부, 및/또는 다른 그러한 시각화 또는 정보는 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2), UVR 이미징 시스템(110), 및/또는 단말기(109) 중 임의의 하나 이상의 것의 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하기 위해 서버(들)(102)에 의해 수신될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은, 적어도 부분적으로, 그의 디스플레이 스크린 상에 텍스트 및/또는 이미지를 디스플레이하기 위한 인터페이스 또는 안내 사용자 인터페이스(guided user interface, GUI)를 포함하거나 구현하거나 그에 액세스하거나 렌더링하거나 또는 달리 노출시킬 수 있다.

하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스(111c1 내지 111c3 및 112c1, 112c2) 및 UVR 이미징 시스템(110)은 무선 통신(121 및/또는 122)을 기지국(111b 및/또는 112b)으로 그리고 그로부터 수신 및 송신하기 위한 무선 송수신기를 포함할 수 있다. 픽셀 기반 이미지(예컨대, 이미지(들)(130a, 130b, 및/또는 130c))는 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 모델(들)의 훈련 및/또는 이미징 분석을 위해 컴퓨터 네트워크(120)를 통해 이미징 서버(들)(102)로 전송될 수 있다.

예/조합

A. 자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된 UVR 이미징 시스템으로서, 단색 카메라 센서를 포함하는 카메라 - 카메라는 이미지를 캡처하도록 구성됨 -; UVR 파장대역을 출력하도록 구성되는 방사선원; UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성되는 필터 컴포넌트; 및 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성되는 편광기 컴포넌트 - 카메라는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성됨 - 를 포함하는, 시스템.

B. 단락 A에 있어서, 표면 영역은 인간의 피부의 영역을 포함하는, 시스템.

C. 단락 B에 있어서, 이미지는 인간의 피부의 영역 상의 하나 이상의 제품 적용 패턴을 묘사하고, 하나 이상의 제품 적용 패턴은 태양광으로부터의 보호를 나타내는, 시스템.

D. 단락 A 내지 단락 C 중 어느 한 단락에 있어서, UVA 양 또는 UVB 양은 확산 반사율 표준에 의해 조정되는, 시스템.

E. 단락 A 내지 단락 D 중 어느 한 단락에 있어서, 방사선원은 출력 피크가 약 290 nm 내지 400 nm인, 시스템.

F. 단락 A 내지 단락 E 중 어느 한 단락에 있어서, 필터 컴포넌트는 이색성 코팅 필터를 포함하는, 시스템.

G. 단락 A 내지 단락 F 중 어느 한 단락에 있어서, 필터 컴포넌트는 10 nm의 반치전폭을 갖는 313 nm 협대역 통과 필터, 및 10 nm의 반치전폭을 갖는 365 nm 협대역 통과 필터를 포함하는, 시스템.

H. 단락 A 내지 단락 G 중 어느 한 단락에 있어서, UVR 파장대역의 다른 방사선의 적어도 일부분은 이미지 내에 묘사된 바와 같이 필터링되는, 시스템.

I. 단락 A 내지 단락 H 중 어느 한 단락에 있어서, 편광기 컴포넌트는 220 nm 내지 400 nm의 파장을 갖는 UVR 파장대역의 전자기 방사선(electromagnetic radiation, EMR)을 편광시키는, 시스템.

J. 단락 A 내지 단락 I 중 어느 한 단락에 있어서, 편광기 컴포넌트는 직경이 약 10 mm 내지 약 50 mm인, 시스템.

K. 단락 A 내지 단락 J 중 어느 한 단락에 있어서, 방사선원은 작은 직경의 편광기의 사용을 허용하는 출력 직경을 갖는, 시스템.

L. 단락 A 내지 단락 K 중 어느 한 단락에 있어서, 방사선원은 연속 방사선원인, 시스템.

M. 단락 A 내지 단락 L 중 어느 한 단락에 있어서, 방사선원은 하나 이상의 크세논 전구, 하나 이상의 수은 크세논 전구, 또는 하나 이상의 발광 다이오드(LED) 소스 중 적어도 하나로부터 선택되는, 시스템.

N. 단락 A 내지 단락 M 중 어느 한 단락에 있어서, 카메라, 방사선원, 필터 컴포넌트, 및 편광기 컴포넌트는 UVR 이미징 디바이스의 적어도 일부분을 포함하고, UVR 이미징 디바이스는, 모바일 디바이스에 부착되거나 그와 통합되도록 구성되는, 시스템.

O. 단락 N에 있어서, 모바일 디바이스 상에서 동작하도록 구성되고 UVR 이미징 디바이스에 통신가능하게 결합되는 모바일 애플리케이션(앱)을 추가로 포함하고, 모바일 앱은, 모바일 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능하고 모바일 디바이스의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장되는 컴퓨팅 명령어를 포함하고, 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에 이미지를 렌더링하게 하는, 시스템.

P. 단락 O에 있어서, 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, UVA 양 또는 UVB 양을 텍스트로 설명하거나 그래프로 예시하는 출력을 렌더링하게 하는, 시스템.

Q. 단락 P에 있어서, 컴퓨팅 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, 사용자의 피부에 대한 제품의 적용 품질 또는 사용자의 피부에 대한 일정량의 제품의 적용 중 적어도 하나를 사용자에게 알리는 출력을 렌더링하게 하는, 시스템.

R. 단락 A 내지 단락 Q 중 어느 한 단락에 있어서, 카메라는 수차보정 렌즈를 추가로 포함하는, 시스템.

S. 단락 A 내지 단락 R 중 어느 한 단락에 있어서, 프로세서; 프로세서에 통신가능하게 결합되는 메모리; 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 각각 묘사하는 복수의 이미지로 훈련되는 이미징 모델 - 모델은 제품의 적용의 하나 이상의 각자의 속성을 결정하도록 훈련됨 -; 및 프로세서에 의해 실행가능하고 메모리 상에 저장되는 컴퓨팅 명령어 - 컴퓨팅 명령어는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 이미지를 이미징 모델로 분석하여 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 결정하게 하고, 하나 이상의 속성은 이미지에 묘사된 바와 같은 사용자의 피부에 특정되며, 표면 영역은 피부를 포함함 - 를 추가로 포함하는, 시스템.

T. 단락 A 내지 단락 S 중 어느 한 단락에 있어서, 이미지를 수신하도록 구성되는 디스플레이 스크린을 추가로 포함하고, 디스플레이 스크린은 카메라에 의한 이미지의 캡처 시에 또는 그 후에 실시간 또는 거의 실시간으로 이미지를 렌더링하도록 구성되는, 시스템.

U. 단락 A 내지 단락 T 중 어느 한 단락에 있어서, 이미지는 표면 영역에 대한 제품의 적용 동안 또는 그 후에 캡처되고, UVA 양 또는 UVB 양은 측정되거나 기록되는, 시스템.

V. 피부 상의 자외선 차단제의 유효성을 결정하는 방법으로서, (a) 피부에 자외선 차단제를 적용하는 단계; 및 (b) 단락 A 내지 단락 U 중 어느 한 단락의 시스템으로 자외선 차단제의 유효성을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.

W. 사용자에게 자외선 차단제 사용과 관련된 메시지를 제공하는 방법으로서, (a) 피부에 자외선 차단제를 적용하는 단계; (b) 단락 A 내지 단락 U 중 어느 한 단락의 시스템을 사용하여 자외선 차단제의 특성을 결정하는 단계; 및 (c) (b)에서의 속성에 기초하여 소비자에게 자외선 차단제 사용과 관련된 메시지를 통신하는 단계를 포함하는, 방법.

자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스를 묘사하는 이미지를 캡처하기 위한 UVR 이미징 방법으로서, UVR 이미징 방법은, 방사선원에 의해 UVR 파장대역을 출력하는 단계; 및 카메라에 의해, 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하는 단계를 포함하며, 여기에서 카메라는 단색 카메라 센서를 포함하고, UVR 파장대역은 UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성된 필터 컴포넌트를 통과하며, UVR 파장대역은 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성된 편광기 컴포넌트를 통과한다.

본 명세서 내에서 "실시 형태(들)" 등에 대한 언급은 그 실시 형태와 관련하여 기재된 특정 재료, 특징부, 구조 및/또는 특징이 적어도 하나의 실시 형태, 선택적으로 다수의 실시 형태에 포함된다는 것을 의미하지만, 그것은 모든 실시 형태가 기재된 재료, 특징부, 구조, 및/또는 특징을 포함한다는 것을 의미하지는 않는다. 또한, 재료, 특징, 구조 및/또는 특성은 상이한 실시예에 걸쳐 임의의 적합한 방식으로 조합될 수 있고, 재료, 특징, 구조 및/또는 특성은 기술된 것으로부터 생략되거나 대체될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 기술된 실시예 및 태양은, 달리 언급되지 않거나 불상용성이 언급되지 않는 한, 조합에서 명백히 예시되어 있지 않음에도 불구하고 다른 실시예 및/또는 태양의 요소 또는 구성요소를 포함하거나 그와 조합가능할 수 있다.

모든 실시예에서, 모든 범위는 포괄적이고 조합가능하다. 유효 숫자의 개수는 지시된 양을 한정하는 것도 아니고 측정의 정확도를 한정하는 것도 아니다. 달리 구체적으로 지시되어 있지 않는 한, 모든 수치량은 "약"이라는 단어로 수식됨이 이해된다. 본 명세서에서 설명되는 시스템 및 방법은 본 명세서에 기재된 필수 컴포넌트뿐만 아니라 선택 성분을 포함하거나, 이들로 본질적으로 이루어지거나, 이들로 이루어질 수 있다. 본 명세서에 사용되는 바와 같이, "본질적으로 이루어지는"이라는 것은 조성물 또는 성분이 추가 성분을 포함할 수 있지만, 이러한 추가 성분이 청구된 조성물 또는 방법의 기본적이고 신규한 특성을 실질적으로 변경시키지는 않는 경우만을 의미한다. 본 명세서 및 첨부된 청구범위에 사용되는 바와 같이, 단수 형태("a", "an", 및 "the")는 문맥에 달리 명확하게 나타내지 않는 한 복수 형태를 또한 포함하는 것으로 의도된다.

본 명세서에서 개시된 치수들 및 값들은 언급된 정확한 수치 값들로 엄격하게 제한되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 대신에, 달리 명시되지 않는 한, 이와 같은 각 치수는 언급된 값과 그 값을 둘러싸는 기능적으로 등가인 범위 둘 모두를 의미하도록 의도된다. 예를 들어, "40 mm"로 개시된 치수는 "약 40 mm"를 의미하도록 의도된다.

임의의 상호 참조되거나 관련된 특허 또는 출원, 및 이러한 출원이 우선권을 주장하거나 그의 이익을 청구하는 임의의 특허 출원 또는 특허를 포함하는, 본 명세서에 인용된 모든 문헌은 그로써 명확히 배제되거나 달리 제한되지 않는 한 전체적으로 본 명세서에 참고로 포함된다. 임의의 문헌의 인용은 그것이 본 명세서에 개시된 또는 청구된 임의의 발명에 대한 종래 기술인 것으로, 또는 그것이 단독으로 또는 임의의 다른 참고 문헌 또는 참고 문헌들과의 임의의 조합으로 임의의 그러한 발명을 교시하거나 제안하거나 개시하는 것으로 인정하는 것은 아니다. 또한, 본 문헌에서의 용어의 임의의 의미 또는 정의가, 참고로 포함된 문헌에서의 동일한 용어의 임의의 의미 또는 정의와 상충되는 경우, 본 문헌에서 그 용어에 부여된 의미 또는 정의가 우선할 것이다.

본 발명의 특정 실시 형태가 예시되고 기술되었지만, 다양한 다른 변경 및 수정이 본 발명의 사상 및 범주로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있는 것이 당업자에게 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 범주 내에 있는 모든 그러한 변경 및 수정을 첨부된 청구범위에 포함하도록 의도된다.

Claims (15)

1. 자외선 방사선(UVR)의 흡수 또는 리미턴스(remittance)를 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성된 UVR 이미징 시스템으로서,
   단색 카메라 센서를 포함하는 카메라 - 상기 카메라는 이미지를 캡처하도록 구성됨 -;
   UVR 파장대역(waveband)을 출력하도록 구성되는 방사선원;
   상기 UVR 파장대역의 UVA 파장대역 및 UVB 파장대역 중 적어도 하나를 구별하도록 구성되는 필터 컴포넌트; 및
   상기 UVA 파장대역 및 상기 UVB 파장대역 각각을 교차 편광시키도록 구성되는 편광기 컴포넌트 - 상기 카메라는 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 UVA 양 및 상기 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 UVB 양을 묘사하는 이미지를 캡처하도록 구성됨 - 를 포함하는, 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 표면 영역은 인간의 피부의 영역을 포함하고, 상기 이미지는 상기 인간의 피부의 영역 상의 하나 이상의 제품 적용 패턴을 묘사하는, 시스템.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 UVA 양 또는 상기 UVB 양은 확산 반사율 표준에 의해 조정되는, 시스템.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방사선원은 출력 피크가 약 290 nm 내지 400 nm인, 시스템.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필터 컴포넌트는 이색성 코팅 필터를 포함하는, 시스템.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필터 컴포넌트는 10 nm의 반치전폭(full width half maximum)을 갖는 313 nm 협대역 통과 필터, 및 10 nm의 반치전폭을 갖는 365 nm 협대역 통과 필터를 포함하는, 시스템.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 편광기 컴포넌트는 220 nm 내지 400 nm의 파장을 갖는 상기 UVR 파장대역의 전자기 방사선(electromagnetic radiation, EMR)을 편광시키는, 시스템.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방사선원은 작은 직경의 편광기의 사용을 허용하는 출력 직경을 갖고, 상기 편광기 컴포넌트는 직경이 약 10 mm 내지 약 50 mm인, 시스템.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라, 상기 방사선원, 상기 필터 컴포넌트, 및 상기 편광기 컴포넌트는 UVR 이미징 디바이스의 적어도 일부분을 포함하고, 상기 UVR 이미징 디바이스는, 모바일 디바이스에 부착되거나 그와 통합되도록 구성되는, 시스템.
10. 제9항에 있어서, 상기 모바일 디바이스 상에서 동작하도록 구성되고 상기 UVR 이미징 디바이스에 통신가능하게 결합되는 애플리케이션(앱)을 추가로 포함하고, 상기 모바일 앱은 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨팅 명령어를 포함하고 상기 모바일 디바이스의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장되며, 상기 컴퓨팅 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에 상기 이미지를 렌더링하게 하는, 시스템.
11. 제10항에 있어서, 상기 컴퓨팅 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, 상기 UVA 양 또는 상기 UVB 양을 텍스트로 설명하거나 그래프로 예시하는 출력을 렌더링하게 하는, 시스템.
12. 제10항에 있어서, 상기 컴퓨팅 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린 상에, 사용자의 피부에 대한 제품의 적용 품질 또는 상기 사용자의 피부에 대한 일정량의 상기 제품의 적용 중 적어도 하나를 상기 사용자에게 알리는 출력을 렌더링하게 하는, 시스템.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라는 수차보정 렌즈(apochromatic lens)를 추가로 포함하는, 시스템.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 프로세서; 상기 프로세서에 통신가능하게 결합되는 메모리; 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVA 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVA 양 및 상기 각자의 표면 영역 상에 투사된 바와 같은 UVB 흡수 또는 리미턴스의 각자의 UVB 양을 각각 묘사하는 복수의 이미지로 훈련되는 이미징 모델 - 상기 모델은 제품의 적용의 하나 이상의 각자의 속성을 결정하도록 훈련됨 -; 및 상기 프로세서에 의해 실행가능하고 상기 메모리 상에 저장되는 컴퓨팅 명령어 - 상기 컴퓨팅 명령어는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 이미지를 상기 이미징 모델로 분석하여 상기 제품의 적용의 하나 이상의 속성을 결정하게 하고, 상기 하나 이상의 속성은 상기 이미지에 묘사된 바와 같은 사용자의 피부에 특정되며, 상기 표면 영역은 피부를 포함함 - 를 추가로 포함하는, 시스템.
15. 피부 상의 자외선 차단제(sunscreen)의 유효성을 결정하는 방법으로서, (a) 피부에 자외선 차단제를 적용하는 단계; 및 (b) 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 시스템으로 상기 자외선 차단제의 유효성을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.