KR20230163818A - 3d 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 생성하여 부여하되, 사용자로부터 의류 피팅 요청 시, 선택된 의류의 의류정보(사이즈, 재질 및 신축성 등)를 기반으로 제작된 3D모델인 3D아이템을 3D아바타에 피팅(Fitting) 시켜 가상-핏을 제공하며, 선택된 의류에 대한 3D아이템이 아직 구축되지 않은 경우, 기 설정된 카테고리(색상, 디자인, 무늬, 패턴, 재질 등)별로 기 구축된 3D아이템들 중 가장 유사한 3D아이템을 추출하여, 추출된 3D아이템을 3D아바타에 피팅시켜 가상-핏을 제공하도록 구성됨으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 현실에 유통되는 모든 의류에 대한 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있으며, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템을 제공하기 위한 것이다.

Description

3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템{Clothes fitting and recommendation System for using 3D avatar}

본 발명은 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 생성하여 부여하되, 사용자로부터 의류 피팅 요청 시, 선택된 의류의 의류정보(사이즈, 재질 및 신축성 등)를 기반으로 제작된 3D모델인 3D아이템을 3D아바타에 피팅(Fitting) 시켜 가상-핏을 제공하며, 선택된 의류에 대한 3D아이템이 아직 구축되지 않은 경우, 기 설정된 카테고리(색상, 디자인, 무늬, 패턴, 재질 등)별로 기 구축된 3D아이템들 중 가장 유사한 3D아이템을 추출하여, 추출된 3D아이템을 3D아바타에 피팅시켜 가상-핏을 제공하도록 구성됨으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 현실에 유통되는 모든 의류에 대한 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있으며, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템에 관한 것이다.

최근 들어, 삶의 질이 개선되고 외모에 대한 관심이 급증함에 따라 옷, 신발, 모자 및 액세서리 등의 의류가 단순히 의복 용도를 넘어서 스타일이나 멋을 내기 위한 용도로 급격하게 변하고 있다.

통상적으로 의류를 구매하는 방법으로는, 1)구매자가 실제 쇼핑몰이나 의류 판매점을 방문하여, 판매하는 의류를 실제로 입어본 후, 의류를 구매하는 오프라인 쇼핑방식과, 2)전자상거래를 이용하여 전자상거래 서버에서 제공하는 사진 등의 의류에 대한 정보를 참조하여, 의류를 구매하는 온라인 쇼핑방식이 가장 흔하게 사용되고 있다.

그러나 종래의 오프라인 쇼핑방식은 구매자가 쇼핑몰을 직접 방문한 후, 일일이 의류를 직접 입어보고 구매여부를 결정해야하기 때문에 불필요한 시간 소모 및 구매자의 피로도가 증가하는 단점을 갖고, 종래의 온라인 쇼핑방식은 구매자가 직접 피팅을 해보지 못한 상태에서, 전자상거래 서버에서 제공하는 제한된 정보만을 참조하여 구매여부를 결정하기 때문에 실제 자신에게 어울리지 않는 의류를 구매하는 일이 빈번하게 발생하는 단점을 갖는다.

한편, 최근 들어, 인터넷 인프라가 확장되고 컴퓨터 그래픽 기술이 고도화됨에 따라, 디지털 콘텐츠 패러다임의 변화가 PC에서 스마트폰, VR HMD 등으로 변하고 있을 뿐만 아니라 3차원 가상현실(VR, Virtual Reality) 및 증강현실(AR, Artificial Reality) 기술이 많은 사람들의 이목을 이끌고 있으며, 차세대 중요한 산업으로 각광받고 있다.

이러한 VR/AR은 아바타를 기반으로 살아가는 디지털 세상을 의미하는데, 그 중요한 특성 중에는 ‘아바타’라는 현실세계의 자신을 대변하는 가상의 캐릭터를 통하여 활동을 수행함으로써 익명성을 통한 심리적인 자유를 얻을 수 있고 사생활의 노출이나 신분 노출에 대한 걱정 없이 자유롭게 활동이 가능하다는 장점을 갖는다.

이에 따라 근래에는 종래의 온라인/오프라인 쇼핑 방식의 문제점을 해결하기 위하여, 3D아바타를 이용하여 피팅 서비스를 제공하기 위한 피팅 서비스 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

도 1은 국내등록특허 제10-1775327호(발명의 명칭 : 가상현실에서의 의류 피팅방법 및 피팅 프로그램)에 개시된 의류 피팅방법을 나타내는 순서도이다.

도 1의 의류 피팅방법(이하 종래기술이라고 함)(900)은 컴퓨터가 사용자의 신체정보를 반영한 3차원 아바타데이터를 획득하는 단계(S910)와, 특정한 의류의 치수정보를 반영한 3차원 의류데이터를 획득하는 단계(S920)와, 의류에 포함된 하나 이상의 제1정점과 아바타에 포함된 하나 이상의 제2정점을 근접하도록 배치하되, 제1정점 및 제2정점은 아바타의 의류 착용 시에 상호 대응되는 지점인, 의류배치단계(S930)와, 아바타의 체형에 부합하도록 의류를 변형하는 단계(S940)와, 의류와 아바타의 접촉 또는 충돌 정도를 산출하는 단계(S950)로 이루어진다.

의류를 변형하는 단계(S940)는 의류가 착용될 아바타의 특정한 신체부위에 대응하도록 의류에 포함된 하나 이상의 제1 정점을 의류에 수직한 방향으로 전체적으로 팽창하되, 의류가 착용될 아바타의 특정한 신체부위 전체를 포함할 수 있는 상태까지 팽창시키는 단계와, 아바타와 의류 사이의 물리적 충돌 기능을 활성화하는 단계와, 의류의 재질에 대한 물리적 특성에 기초하여 팽창된 의류를 복원하는 단계를 더 포함한다.

이와 같이 구성되는 종래기술(S900)은 의류 판매업체별로 차이가 나는 치수에 영향을 받지 않고 온라인상에서 3D아바타를 통해 직접 사이즈를 확인한 후 의류를 구입할 수 있는 장점을 갖는다.

통상적으로, 의류는 트렌드 흐름과 계절, 유행 등에 민감하기 때문에 하루에도 수많은 종류 및 양이 제작 및 유통되는 특성을 갖는다.

그러나 종래기술(S900)은 이러한 의류의 특성을 전혀 감안하지 않은 것으로서, 피팅 서비스를 제공하기 위해서는, 선택된 의류에 대한 3차원 의류데이터를 사전에 미리 획득해야만 하고, 이러한 3차원 의류데이터를 제작하기 위해서는, 360° 전방위 이미지(또는 영상), 도면 등과 같은 구축데이터를 사용자가 미리 준비한 후, 컴퓨터로 입력해야 함과 동시에 컴퓨터가 입력된 구축데이터를 가공 및 활용하여 3차원 의류데이터를 생성해야하기 때문에 쇼핑몰 등의 현장에서 판매하는 의류들에 대한 실시간 피팅 서비스가 실질적으로 불가능한 단점을 갖는다.

즉 종래기술(S900)은 3차원 의류데이터에 대한 구축데이터를 사용자가 미리 준비한 상태이거나 또는 이미 3차원 의류데이터가 생성된 상태인 경우에만, 피팅 서비스 제공이 가능하기 때문에 서비스 편의성 및 접근성이 현저히 떨어질 뿐만 아니라 일방향 서비스만을 제공하는 구조적 한계를 갖는다.

일반적으로, 사용자에게 어울리는 의류를 선택하는 경우에는, 신체구조도 매우 중요하나, 헤어스타일, 얼굴형, 피부-톤 등의 사안에 따라 사람마다 어울리는 의상이 달라지는 특성을 가진다.

그러나 종래기술(S900)은 사용자의 신체정보만을 활용하여 아바타를 생성한 후, 3차원 의류데이터를 피팅 하도록 구성되었기 때문에, 가상공간상의 피팅 결과와, 현실상의 피팅 결과 사이의 괴리감이 높은 단점을 갖는다.

또한 종래기술(S900)은 사용자에게 어울리는 의류를 추천하기 위한 기술 및 방법이 전혀 기재되어 있지 않기 때문에, 사용자가 원하는 스타일의 의류를 직접 일일이 아바타에 피팅시켜야 하는 번거로움이 발생한다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 기반으로, 사용자에 의해 선택된 의류에 대한 가상-핏 서비스를 제공함으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 가상공간상의 피팅과 실제 피팅 사이의 차이를 현저히 절감시켜, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 피팅-서비스 통합관리서버가 사용자로부터 의류 이미지를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 이미지를 분석하여 기 설정된 카테고리별로 특징정보를 검출한 후, 검출된 특징정보를 기반으로 기 등록된 3D아이템들 중, 가장 유사한 3D아이템을 선별하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 별도의 3D아이템을 준비하지 않더라도, 온라인/오프라인으로 현재 유통되는 모든 의류에 대한 실시간 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있는 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 사용자로부터 신체정보를 획득하는 어플리케이션이 설치되는 적어도 하나 이상의 사용자 단말기; 온라인 쇼핑몰을 통해 판매하는 의류에 대한 3D모델링 데이터를 생성한 후, 외부로 송출하여 3D모델링 데이터의 등록을 요청하는 적어도 하나 이상의 제휴서버; 상기 제휴서버로부터 3D모델링 데이터인 3D아이템의 등록을 요청받으면, 전송받은 3D아이템의 식별정보를 부여한 후, 부여된 식별정보 및 3D아이템을 매칭시킨 3D아이템 등록정보를 데이터베이스부에 저장하며, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로부터 회원 가입 요청 시, 전송받은 신체정보를 기반으로 아바타를 생성한 후, 생성된 아바타를 해당 사용자 계정으로 할당한 후, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하며, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로부터 특정 아이템에 대한 피팅-서비스를 요청받으면, 기 등록된 3D아이템 등록정보를 탐색하여 요청받은 3D아이템을 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하는 통합관리서버를 포함하고, 상기 어플리케이션은 상기 통합관리서버로부터 3D아이템을 전송받으면, 자신의 아바타에 3D아이템을 피팅(Fitting) 시킨 후, 상기 사용자 단말기의 모니터에 노출시키는 것이다.

또한 본 발명에서 상기 어플리케이션은 신체정보 등록모듈을 포함하고, 상기 신체정보 등록모듈은 상기 사용자 단말기의 카메라를 활성화시키는 카메라 활성화모듈; 사용자(User)가 상기 카메라 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라의 촬영을 통해, 자신의 신체 이미지들을 획득하는 신체 이미지 획득모듈; 사용자가 상기 카메라 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라의 촬영을 통해, 자신의 안면 이미지들을 획득하는 신체 이미지 획득모듈; 사용자로부터 신체 치수 정보를 입력받는 신체 치수 입력모듈; 상기 신체 이미지 획득모듈에 의해 획득된 신체 이미지들과, 상기 안면 이미지 획득모듈에 의해 획득된 안면 이미지들과, 상기 신체 치수 입력모듈을 통해 입력된 신체 치수 정보를 매칭시켜 신체정보를 생성하는 신체정보 생성모듈; 상기 신체정보 생성모듈에 의해 생성된 신체정보를 상기 통합관리서버로 전송하여 신체정보 등록을 요청하는 제어모듈을 포함하고, 상기 통합관리서버는 상기 어플리케이션으로부터 신체정보 등록을 요청받을 때 실행되는 사용자 외형특징정보 등록부와, 아바타 생성/할당부를 포함하고, 상기 사용자 외형특징정보 등록부는 상기 어플리케이션으로부터 전송받은 신체정보를 입력받는 입력모듈; 기 설계된 영상분석 알고리즘을 이용하여, 상기 입력모듈을 통해 입력된 신체정보의 신체이미지들 각각을 분석하는 신체이미지 분석모듈; 상기 신체이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 각 신체부위별 치수를 검출하는 사용자 신체부위별 치수 검출모듈; 상기 신체이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 신체부위별 특징을 검출하는 신체 특징정보 검출모듈; 상기 영상분석 알고리즘을 이용하여, 상기 신체정보 입력모듈을 통해 입력된 신체정보의 안면이미지들을 분석하는 안면이미지 분석모듈; 상기 안면이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 사용자의 안면부위별 치수를 검출하는 안면치수 검출모듈; 상기 안면이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 안면 특징을 검출하는 안면 특징정보 검출모듈; 상기 사용자 신체부위별 치수 검출모듈에 의해 검출된 사용자 신체부위별 치수정보와, 상기 신체 특징정보 검출모듈에 의해 검출된 신체 특징정보와, 상기 안면치수 검출모듈에 의해 검출된 안면부위별 치수정보와, 상기 안면특징정보 검출모듈에 의해 검출된 안면특징정보와, 해당 사용자 식별정보를 매칭시켜 사용자 외형특징정보를 생성한 후, 상기 데이터베이스부에 저장하는 사용자 외형특징정보 생성모듈을 포함하고, 상기 아바타 생성/할당부는 상기 사용자 외형특징정보 등록부에 의해 생성된 사용자 외형특징정보를 기반으로 해당 사용자의 아바타를 생성하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 통합관리서버는 상기 제휴서버의 3D아이템 등록 요청에 따라, 3D아이템의 식별정보가 생성되면, 생성된 식별정보를 상기 제휴서버로 전송하고, 상기 제휴서버는 상기 통합관리서버로부터 식별정보를 전송받으면, 의류를 판매하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)인 이커머스 인터페이스 제작 시, 해당 의류의 썸네일 사진 및 식별정보가 노출되도록 이커머스 인터페이스를 제작하고, 상기 어플리케이션은 사용자의 요청에 따라 실행되는 피팅-서비스 요청모듈을 더 포함하고, 상기 피팅-서비스 요청모듈은 상기 이커머스 인터페이스를 포함하는 온라인상에 노출된 의류 이미지에 대한 피팅-서비스를 사용자로부터 요청받을 때 실행되며, 사용자의 제어에 따라, 상기 이커머스 인터페이스를 포함하는 온라인상에 노출된 의류 이미지를 다운로딩(Downloading) 또는 캡처(Capture)하는 이미지 로딩모듈; 상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 이미지에 포함된 식별정보를 판독하는 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈; 상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈에 의해 판독된 식별정보를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 생성한 후, 생성된 3D아이템 요청데이터를 상기 통합관리서버로 전송하는 3D아이템 요청모듈을 포함하고, 상기 통합관리서버는 상기 어플리케이션으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받을 때 실행되는 3D아이템 요청/선별부를 포함하고, 상기 3D아이템 요청/선별부는 상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에, 식별정보가 포함되는지 여부를 판단하는 식별정보 유무 판단모듈; 상기 식별정보 유무 판단모듈에서, 식별정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 상기 데이터베이스부에 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 식별정보를 갖는 3D아이템 등록정보를 추출하는 탐색 및 추출모듈; 상기 탐색 및 추출모듈에 의해 추출된 3D아이템 등록정보의 3D아이템을, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하는 3D아이템 결정모듈을 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 피팅-서비스 요청모듈은 상기 사용자 단말기의 카메라 및 GPS모듈을 활성화시키는 카메라/GPS 활성화모듈; 상기 카메라/GPS 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라를 이용하여, 오프라인상의 의류를 촬영하는 촬영모듈; 상기 카메라/GPS 활성화모듈에 의해 활성화된 GPS모듈에 의해 검출된 GPS위치정보를 획득하는 위치정보 획득모듈; 상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 다운로딩 된 이미지에 식별정보가 포함되는지 여부를 판별하며, 식별정보가 포함되었다고 판단될 때 상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈을 실행시키는 식별정보 검출여부 판별모듈; 상기 식별정보 검출여부 판별모듈에서 다운로딩 한 이미지에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 사용자로부터 다운로딩 한 이미지가 전시되는 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 입력받는 URL주소 입력모듈; 상기 위치정보 획득모듈 또는 상기 URL주소 입력모듈 이후에 실행되며, 1)상기 위치정보 획득모듈 이후에 실행될 때, 상기 촬영모듈의 촬영을 통해 획득된 이미지를 수집하거나 또는 2)상기 URL주소 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 수집하는 이미지 수집모듈; 사용자로부터 피팅-서비스 대상인 의류에 대한, 가슴둘레, 몸통 길이, 소매 길이, 소매 둘레, 어깨 길이, 재질 및 신축성 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물리적 특성 정보를 입력받는 물리적 특성 정보 입력모듈을 더 포함하고, 상기 3D아이템 요청모듈은 상기 물리적 특성 정보 입력모듈 또는 상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈 이후에 실행되며, 1)상기 위치정보 획득모듈을 경유하여, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 수집모듈에 의해 수집된 이미지와, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, 상기 위치정보 획득모듈에 의해 획득된 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성하며, 2)상기 URL주소 입력모듈을 경유하여, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 수집모듈에 의해 수집된 이미지와, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, 상기 URL주소 입력모듈을 통해 입력된 URL 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성하고, 상기 통합관리서버의 상기 데이터베이스부에는 상기 3D아이템의 특징을 분류하기 위한 기 설정된 카테고리별 정보들과, 3D모델링 데이터 및 물리적 특정 정보를 입력값으로 하여, 상기 카테고리별로 특징 정보를 출력하는 알고리즘인 특징 검출 알고리즘이 저장되고, 상기 카테고리별 정보들 각각은, 3D아이템 선별 시, 동일 여부를 기준으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리인 ‘동일-카테고리’ 또는 유사도를 기반으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리인 ‘유사-카테고리’로 설정되고, 상기 통합관리서버의 상기 3D아이템 요청/선별부는 상기 식별정보 유무 판단모듈에서 전송받은 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 기 설계된 특징 검출 알고리즘을 이용하여, 전송받은 3D아이템 요청데이터의 이미지 및 물리적 특성 정보를 분석하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력하는 AI기반 데이터 분석모듈; 상기 AI기반 데이터 분석모듈에 의해 출력된 데이터들을 매칭시켜 각 카테고리별 특징 정보를 생성하는 각 카테고리별 특징정보 생성모듈; 상기 각 카테고리별 특징정보 생성모듈에 의해 생성된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하며, 기 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보를, 기 등록된 3D아이템 등록정보에 포함된 고정-카테고리별 특징정보들과 비교한 후, 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보와 동일한 특징정보를 갖는 3D아이템 등록정보들을 선별하는 제1 선별모듈; 상기 제1 선별모듈에 의해 3D아이템들이 선별될 때 실행되며, 전송받은 3D아이템 요청데이터인 요청아이템의 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한 후, 상기 제1 선별모듈에 의해 선별된 3D아이템 등록정보들인 선별아이템들 각각에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하며, 기 제작된 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 상기 요청아이템의 특징정보들 및 각 선별아이템의 특징정보들을 비교하여, 요청아이템과 각 선별아이템의 유사도를 검출하는 AI기반 유사도 산출모듈; 상기 유사도 검출모듈에 의해 산출된 유사도를 높은 순서에서 낮은 순서에 따라, 선별아이템들을 정렬하는 선별아이템 정렬모듈; 상기 선별아이템 정렬모듈에 의해 정렬된 선별아이템들 중, 첫 번째에 배치된 선별아이템인 유사아이템을, 해당 3D아이템 요청데이터와 가장 유사한 3D아이템 등록정보라고 결정하는 유사아이템 결정모듈을 포함하고, 상기 3D아이템 결정모듈은 상기 유사아이템 결정모듈에 의해 결정된 유사아이템의 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템을 추출하여 상기 어플리케이션으로 전송하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 통합관리서버는 상기 3D아이템 요청/선별부에서 상기 유사도기반 최종 선별모듈에 의해 3D아이템이 결정될 때 실행되는 아이템내역정보 생성부를 더 포함하고, 상기 아이템내역정보 생성부는 상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는 3D아이템 요청데이터 입력모듈; 상기 유사아이템 결정모듈에 의해 유사아이템으로 결정된 3D아이템의 식별정보를 추출하는 유사아이템 식별정보 추출모듈; 상기 3D아이템 요청데이터 입력모듈을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에, 위치정보 또는 URL주소정보가 포함되는지 여부를 판단하며, 만약 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보 및 URL주소정보가 모두 포함되지 않는다고 판단되면, 상기 아이템내역정보 생성부의 동작을 종료시키는 위치/URL 여부 판별모듈; 상기 위치/URL 여부 판별모듈에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 위치정보를 추출하는 위치정보 추출모듈; 상기 위치/URL 여부 판별모듈에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 URL주소정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 URL주소정보를 추출하는 URL주소정보 추출모듈; 상기 3D아이템 요청데이터 입력모듈을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터의 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하는 특징정보 추출모듈; 상기 유사도 산출모듈에 의해 산출된, 유사아이템과 3D아이템 요청데이터의 유사도 데이터를 추출하는 유사도 추출모듈; 1)상기 유사아이템 식별정보 추출모듈에 의해 추출된 유사아이템의 식별정보와, 2)상기 위치정보 추출모듈 또는 상기 URL주소정보 추출모듈에 의해 추출된 위치정보 또는 URL주소정보와, 3)상기 특징정보 추출모듈에 의해 추출된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과, 4)상기 유사도 추출모듈에 의해 추출된 유사도 데이터를 매칭시켜 아이템내역정보를 생성한 후, 상기 데이터베이스부에 저장하는 아이템내역정보 생성모듈을 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 3D아이템 요청/선별부는 상기 식별정보 유무 판단모듈에서, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 기 등록된 아이템내역정보를 활용하여 유사아이템을 결정하는 아이템내역 기반 선별모듈; 상기 아이템내역 기반 선별모듈에 의해 유사아이템이 선별되었는지 여부를 판단하며, 만약 유사아이템이 선별되었다고 판단되면, 상기 3D아이템 결정모듈을 실행시키되, 만약 유사아이템이 선별되지 않았다고 판단되면, 상기 AI기반 데이터 분석모듈을 실행시키는 선별여부 판단모듈을 더 포함하고, 상기 3D아이템 결정모듈은 상기 선별여부 판단모듈에서 유사아이템이 선별되었다고 판단될 때, 상기 아이템내역 기반 선별모듈에 의해 선별된 유사아이템의 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템을 추출한 후, 추출된 3D아이템을 상기 어플리케이션으로 전송하고, 상기 아이템내역 기반 선별모듈은 상기 데이터베이스부에 저장된 아이템내역정보들을 추출하는 아이템내역정보 추출모듈; 상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 위치정보 또는 URL주소정보를 추출하는 위치/URL주소 추출모듈; 1)상기 위치/URL주소 추출모듈에 의해 추출된 데이터가 위치정보일 때, 상기 아이템내역정보 추출모듈에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 추출된 위치정보와 임계범위 이내의 위치를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별하거나 또는 2)상기 위치/URL주소 추출모듈에 의해 추출된 데이터가 URL주소정보일 때, 상기 아이템내역정보 추출모듈에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 동일한 URL주소정보를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별하는 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈; 상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한 후, 추출된 특징정보들을, 상기 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈에 의해 1차 선별된 아이템내역정보들에 포함된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과 비교하여, 3D아이템 요청데이터의 각 고정-카테고리별 특징정보들과 동일한 데이터를 갖는 아이템내역정보들을 2차 선별하는 동일-카테고리 기반 필터링모듈; 상기 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 3D아이템 요청데이터에 포함된 특징정보들 및 각 2차 선별된 아이템내역정보의 특징정보들을 비교하여, 3D아이템 요청데이터와 2차 선별된 아이템내역정보들 각각의 유사도를 산출하는 제2 유사도 산출모듈; 상기 제2 유사도 산출모듈에 의해 산출된 유사도와, 2차 선별된 각 아이템내역정보에 포함된 유사도의 차이값을 산출한 후, 산출된 차이값이 임계치 미만인 아이템내역정보를 선별하는 유사도 기반 최종 필터링모듈; 상기 유사도 기반 최종 필터링모듈에 의해 최종 선별된 아이템내역정보들 중, 차이값이 가장 작은 아이템내역정보를 검출한 후, 검출된 아이템내역정보에 포함된 유사아이템을, 3D아이템 요청데이터에 대응하는 3D아이템으로 최종 결정하는 아이템내역 기반 최종결정모듈을 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 사용자 외형특징정보 등록부에 의해 생성되는 사용자 외형특징정보는, 각 신체부위별 치수, 거북목, 등의 휜 정도, 다리 곧은 정도, 얼굴형, 안면 단면적, 머리 둘레, 이마 넓이, 눈썹 방향 및 길이, 헤어스타일, 피부-톤, 쌍꺼풀 유무 및 귀 형태 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 기반으로, 사용자에 의해 선택된 의류에 대한 가상-핏 서비스를 제공함으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 가상공간상의 피팅과 실제 피팅 사이의 차이를 현저히 절감시켜, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 피팅-서비스 통합관리서버가 사용자로부터 의류 이미지를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 이미지를 분석하여 기 설정된 카테고리별로 특징정보를 검출한 후, 검출된 특징정보를 기반으로 기 등록된 3D아이템들 중, 가장 유사한 3D아이템을 선별하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 별도의 3D아이템을 준비하지 않더라도, 온라인/오프라인으로 현재 유통되는 모든 의류에 대한 실시간 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있다.

도 1은 국내등록특허 제10-1775327호(발명의 명칭 : 가상현실에서의 의류 피팅방법 및 피팅 프로그램)에 개시된 의류 피팅방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 본 발명의 일실시예인 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 3은 도 2의 사용자 단말기를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 2의 온라인 쇼핑몰 제휴서버들이 피팅-서비스 통합관리서버로 3D모델링 데이터를 등록하는 과정을 나타내는 플로차트이다.
도 5는 도 2의 피팅-서비스 어플리케이션을 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 5의 인터페이스 운영모듈에 의해 제공되는 GUI들을 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 도 6의 VR의상-룸 인터페이스를 나타내는 예시도이다.
도 8은 도 5의 신체정보 등록모듈을 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 5의 피팅-서비스 요청모듈을 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 5의 VR의상-룸 관리모듈을 나타내는 블록도이다.
도 11은 도 5의 의류 추천모듈을 나타내는 블록도이다.
도 12는 도 5의 유사아바타 추천모듈을 나타내는 블록도이다.
도 13은 도 2의 피팅-서비스 통합관리서버를 나타내는 블록도이다.
도 14는 도 13의 3D아이템 등록부를 나타내는 블록도이다.
도 15는 도 13의 사용자 외형특징정보 등록부를 나타내는 블록도이다.
도 16은 도 13의 3D아이템 요청/선별부를 나타내는 블록도이다.
도 17은 도 16의 제1 선별모듈을 나타내는 블록도이다.
도 18은 도 16의 AI기반 유사도 산출모듈을 나타내는 블록도이다.
도 19는 도 13의 아이템내역정보 생성부를 나타내는 블록도이다.
도 20은 도 16의 3D아이템 요청/선별부의 제2 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 21은 도 20의 아이템내역 기반 선별모듈을 나타내는 블록도이다.
도 22는 도 13의 유사아바타 추천 서비스부를 나타내는 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.

도 2는 본 발명의 일실시예인 본 발명의 일실시예인 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템을 나타내는 구성도이다.

본 발명의 일실시예인 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템(1)은 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 생성하여 부여하되, 사용자로부터 의류 피팅 요청 시, 선택된 의류의 의류정보(사이즈, 재질 및 신축성 등)를 기반으로 제작된 3D모델인 3D아이템을 3D아바타에 피팅(Fitting) 시켜 가상-핏을 제공하며, 선택된 의류에 대한 3D아이템이 아직 구축되지 않은 경우, 기 설정된 카테고리(색상, 디자인, 무늬, 패턴, 재질 등)별로 기 구축된 3D아이템들 중 가장 유사한 3D아이템을 추출하여, 추출된 3D아이템을 3D아바타에 피팅시켜 가상-핏을 제공하도록 구성됨으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 현실에 유통되는 모든 의류에 대한 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있으며, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시키기 위한 것이다.

또한 본 발명의 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템(1)은 도 2에 도시된 바와 같이, 접속된 사용자(User)의 계정으로 아바타를 생성 및 부여함과 동시에 접속된 사용자의 요청에 따라, 사용자에게 피팅 플랫폼 서비스를 제공하는 피팅-서비스 통합관리서버(3)와, 사용자가 소지한 디지털 디바이스인 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들과, 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들 각각에 설치되어 피팅-서비스 통합관리서버(3)와 연동하여, 사용자에게 피팅-서비스를 제공하는 피팅-서비스 어플리케이션(7)들과, 온라인상으로 의류를 판매함과 동시에 판매대상인 의류의 3D모델을 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 등록하는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들과, 피팅-서비스 통합관리서버(3), 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들 및 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(10)으로 이루어진다.

통신망(10)은 피팅-서비스 통합관리서버(3), 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들 및 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들 사이의 데이터 통신을 지원하는 망이며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), LAN(local area network)망, VAN(Value Added Network)망, 유선통신망 등으로 구현될 수 있다.

도 3은 도 2의 사용자 단말기를 나타내는 블록도이다.

도 3의 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들은 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 회원 가입한 사용자(User)가 소지 또는 휴대한 디지털 디바이스이며, 상세하게로는 데스크톱-PC(Desk-top PC), 노트북(Notebook), 스마트폰(Smart-phone), 태블릿PC(Tablet PC) 등으로 구성될 수 있다.

또한 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들에는 피팅-서비스 어플리케이션(7)이 설치된다.

또한 사용자 단말기(6)는 도 3에 도시된 바와 같이, 통신망(10)에 접속된 서버 또는 노드들과 데이터를 송수신하는 통신모듈(61)과, 피팅-서비스 어플리케이션(7)이 설치되는 메모리(62)와, 사용자(User)로부터 명령을 입력받는 키패드(63)와, 피팅-서비스 어플리케이션(7)에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)들이 전시되는 모니터(64)와, 피팅-서비스 어플리케이션(6)과 연동하는 어플리케이션 관리모듈(65)과, 사용자 단말기(6)의 O.S(Operating System)인 제어모듈(66)과, 피사체를 촬영하여 영상 또는 이미지를 획득하는 카메라(67)와, GPS위성과 연동하여 GPS위치를 획득하는 GPS모듈(68)로 이루어진다.

온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들은 기 설계된 온라인 쇼핑몰을 통해 의류를 판매함과 동시에 판매대상인 의류에 대한 3D모델링 데이터와, 해당 의류의 물리적 특성(신체별 치수, 재질, 신축성 등) 정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 등록하는 이커머스(E-commerce) 서버이다.

즉 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들은 통상의 온라인 쇼핑몰 서버를 의미하되, 판매대상인 의류에 대한 3D모델링 데이터를 생성한 후, 생성된 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 등록한다.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들이 3D모델링 데이터를 설계 및 생성한 후, 생성된 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송하여 등록하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들은 3D모델링 데이터를 구축하는데 필요한 구축데이터를 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송하고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)가 자체 구축된 전용엔진이나 또는 공지된 유니티(Unity), 언리얼(Unreal) 등의 VR엔진을 활용하여, 구축데이터를 기반으로 3D모델링 데이터를 생성하는 것으로 구성될 수 있다.

도 4는 도 2의 온라인 쇼핑몰 제휴서버들이 피팅-서비스 통합관리서버로 3D모델링 데이터를 등록하는 과정을 나타내는 플로차트이다.

3D모델링 데이터 등록단계(S10)는 도 4에 도시된 바와 같이, 판매대상 결정단계(S11)와, 3D모델링 생성단계(S12)와, 물리적 특성 정보 생성단계(S13), 등록요청단계(S14), 식별정보 부여단계(S15), 등록단계(S16), 이커머스 인터페이스 제작단계(S17)로 이루어진다.

판매대상 결정단계(S11)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 온라인 쇼핑몰을 통해 판매하고자 하는 의류를 결정하는 단계이다.

3D모델링 생성단계(S12)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 판매대상 결정단계(S11)에 의해 판매대상으로 결정된 의류에 대한 3D모델링 데이터를 생성하는 단계이다.

물리적 특성 정보 생성단계(S13)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 판매대상 결정단계(S11)에 의해 판매대상으로 결정된 의류에 대한 물리적 특성 정보를 관리자로부터 입력받으며, 입력된 데이터들을 매칭시켜 물리적 특성 정보를 생성하는 단계이다.

이때 물리적 특성 정보는 신체별 치수(가슴둘레, 몸통 길이, 소매 길이, 소매 둘레, 어깨 길이 등), 재질, 신축성 등을 포함한다.

등록요청단계(S14)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 3D모델링 생성단계(S12)에 의해 생성된 3D모델링 데이터와, 물리적 특성 정보 생성단계(S13)에 의해 생성된 물리적 특성 정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송하는 단계이다.

식별정보 부여단계(S15)는 피팅-서비스 통합관리서버(3)가 등록 요청된 3D모델링 데이터에 대한 식별정보를 부여하는 단계이다.

등록단계(S16)는 피팅-서비스 통합관리서버(3)가 등록요청단계(S14)를 통해 수신 받은 3D모델링 데이터와, 물리적 특성 정보, 식별정보, 해당 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 매칭시켜 등록데이터를 생성한 후, 생성된 등록데이터를 데이터베이스부에 저장하는 단계이다.

이커머스 인터페이스 제작단계(S17)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 3D모델링 데이터를 등록한 의류를 판매하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)인 이커머스 인터페이스를 제작하는 단계이다.

이때 이커머스 인터페이스에는, 판매대상인 의류에 대한 사진(썸네일)들, 판매가, 기능, 재질, 상세정보 등이 노출되고, 각 사진의 일측에는 식별정보 부여단계(S15)에 의해 부여된 식별정보가 워터마킹(Watermarking), 홀로그램(Hologram), 텍스트(Text) 등의 방식으로 표시된다.

도 5는 도 2의 피팅-서비스 어플리케이션을 나타내는 블록도이다.

도 5의 피팅-서비스 어플리케이션(7)은 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들 각각에 설치되어, 피팅-서비스 통합관리서버(3)와 연동하여 사용자(User)에게 피팅-서비스를 제공하기 위한 응용프로그램, 소프트웨어 또는 어플리케이션이다.

또한 피팅-서비스 어플리케이션(7)은 도 5에 도시된 바와 같이, 제어모듈(70)과, 데이터 저장모듈(71), 서버연동모듈(72), 인터페이스 운영모듈(73), 회원가입모듈(74), 신체정보 등록모듈(75), 피팅-서비스 요청모듈(76), 아바타 피팅 모듈(77), VR의상-룸 관리모듈(78), 의류 추천모듈(79), 유사아바타 추천모듈(80)로 이루어진다.

제어모듈(70)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)의 동작을 관리 및 제어한다.

데이터 저장모듈(71)은 사용자 단말기(9)의 메모리(62)에 데이터를 저장 및 추출한다.

서버연동모듈(72)은 사용자 단말기(9)의 통신모듈(61)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)와 데이터를 송수신한다.

인터페이스 운영모듈(73)은 기 제작된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)들을 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 함과 동시에 사용자로부터 데이터를 입력받아 입력된 데이터에 대응하는 프로세서를 실행시킨 후, 응답데이터가 노출되는 인터페이스를 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

도 6은 도 5의 인터페이스 운영모듈에 의해 제공되는 GUI들을 설명하기 위한 블록도이다.

인터페이스 운영모듈(73)은 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자의 요청에 따라, 기 제작된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용자 단말기(6)의 모니터(62)에 디스플레이 하고, 기 제작된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 회원가입 인터페이스(731)와, 신체정보 등록 인터페이스(732), VR의상룸 인터페이스(733), 피팅-서비스 요청 인터페이스(734), 추천의류 리스트 인터페이스(735), 유사아바타 리스트 인터페이스(736)를 포함한다.

이때 회원가입 인터페이스(731)는 사용자(User)로부터 회원 가입을 요청받을 때 제공되며 사용자로부터 회원가입정보를 입력받기 위한 GUI이고, 신체정보 등록 인터페이스(732)는 사용자로부터 신체정보 등록을 요청받을 때 제공되며 사용자의 신체정보를 획득하기 위한 GUI이고, 피팅-서비스 요청 인터페이스(734)는 사용자로부터 특정 의류에 대한 아바타 피팅을 요청받을 때 실행되며 피팅하고자 하는 의류에 대한 정보를 수집하기 위한 GUI이고, 추천의류 리스트 인터페이스(735)는 사용자로부터 추천의류를 요청받을 때 실행되며 의류 추천모듈(79)에 의해 추천된 의류 리스트들을 전시하는 GUI이고, 유사아바타 리스트 인터페이스(736)는 사용자로부터 유사아바타 리스트를 요청받을 때 실행되며 유사아바타 추천모듈(80)에 의해 추천된 유사아바타의 리스트들이 전시되는 GUI이다.

또한 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 인터페이스 운영모듈(73)에서 활용되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 도 6에 도시된 바와 같이, 회원가입 인터페이스(731)와, 신체정보 등록 인터페이스(732), VR의상룸 인터페이스(733), 피팅-서비스 요청 인터페이스(734), 추천의류 리스트 인터페이스(735), 유사아바타 리스트 인터페이스(736)인 것으로 예를 들어 설명하였으나, 그래픽 사용자 인터페이스의 종류는 이에 한정되지 않으며, 사용자 및 피팅-서비스 플랫폼 사이를 인터페이스 할 수 있는 다양한 기능 및 종류로 제작될 수 있음은 당연하다.

도 7은 도 6의 VR의상-룸 인터페이스를 나타내는 예시도이다.

인터페이스 운영모듈(73)은 사용자(User)로부터 VR의상-룸의 방문을 요청받으면, 도 7의 VR의상-룸 인터페이스(733)를 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

이때 VR의상-룸 인터페이스(733)는 해당 사용자의 계정으로 생성된 아바타(A)가 노출되는 아바타 노출란(7331)과, 해당 사용자의 VR의상-룸에 보관된 3D모델링 데이터들이 속하는 제품군들 각각의 아이콘들이 전시되는 제품군 전시란(7332)과, 제품군 전시란(7332)의 아이콘들 중 사용자에 의해 터치(클릭) 된 아이콘의 제품군에 포함되는 3D모델링 데이터들이 노출되는 3D모델링 데이터 전시란(7333)으로 이루어진다.

이러한 VR의상-룸 인터페이스(733)는 후술되는 VR-의상룸 관리모듈(78)에 활용된다.

다시 도 5로 돌아가서 회원가입모듈(74)을 살펴보면, 회원가입모듈(74)은 사용자(User)로부터 피팅-서비스 통합관리서버(3)의 회원 가입을 요청받을 때 실행된다.

또한 회원가입모듈(74)은 인터페이스 운영모듈(73)에 의해 사용자에게 제공되는 회원가입 인터페이스(731)를 통해 사용자로부터 아이디, 비밀번호, 이메일주소, 연락처, 개인정보 등을 입력받는다.

또한 회원가입모듈(74)은 회원가입 인터페이스(731)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터들을 매칭시킨 회원가입정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송하여 해당 사용자의 회원 가입을 요청한다.

도 8은 도 5의 신체정보 등록모듈을 나타내는 블록도이다.

도 8의 신체정보 등록모듈(75)은 사용자의 요청에 따라 실행되며, 전술하였던 도 6의 신체정보 등록 인터페이스(732)를 제공하여 사용자로부터 신체 정보를 획득한다.

또한 신체정보 등록모듈(75)은 도 8에 도시된 바와 같이, 카메라 활성화모듈(751)과, 신체 이미지 획득모듈(752), 안면 이미지 획득모듈(753), 신체 치수 입력모듈(754), 신체정보 생성모듈(755)로 이루어진다.

카메라 활성화모듈(751)은 신체정보 등록모듈(75)이 실행되면, 사용자 단말기(6)의 카메라(67)를 활성화시킨다.

신체 이미지 획득모듈(752)은 사용자(User)가 카메라 활성화모듈(751)에 의해 활성화된 카메라(67)의 촬영을 통해 자신의 신체 이미지를 획득한다.

이때 사용자는 이미지 분석을 통해, 자신의 신체 사이즈 측정이 분석이 가능하도록, 정면, 배면, 좌측면, 우측면에서 촬영을 수행하거나 팔을 벌리거나 또는 상체 및 하체를 촬영할 수 있다.

안면 이미지 획득모듈(753)은 사용자가 카메라 활성화모듈(751)에 의해 활성화된 카메라(67)의 촬영을 통해 자신의 안면 이미지를 획득한다.

이때 사용자는 이미지 분석을 통해, 자신의 얼굴형, 안면부위별 치수, 피부-톤, 헤어스타일 등의 인식이 가능하도록, 다양한 각도에서 촬영을 수행할 수 있다.

신체 치수 입력모듈(754)은 사용자의 선택에 따라 실행되며, 신체정보 등록 인터페이스(732)를 통해 사용자로부터, 사용자가 전문병원 등을 방문하여 획득한 신체 치수 정보를 사용자로부터 입력받는다.

이때 신체 치수 정보는 신장, 몸무게, 허리둘레, 골반둘레, 가슴둘레, 팔-길이, 다리길이, 어깨너비, 인바디 정보 등의 신체부위별 치수와, 안면크기, 이마넓이, 눈-코-입 비율, 머리둘레 등의 안면부위별 치수를 포함한다.

신체정보 생성모듈(755)은 신체 이미지 획득모듈(752)에 의해 획득된 신체 이미지들과, 안면 이미지 획득모듈(753)에 의해 획득된 안면 이미지들을 매칭시켜 신체정보를 생성한다.

이때 신체정보 생성모듈(755)은 사용자의 선택에 따라, 신체 치수 입력모듈(754)을 통해 신체 치수 정보가 입력되면, 입력된 신체 치수 정보를 신체정보에 추가시킨다.

또한 신체정보 생성모듈(755)에 의해 생성된 신체 치수 정보는 제어모듈(70)의 제어에 따라 서버 연동모듈(72)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송되고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 회원가입모듈(74)을 통해 회원 가입된 사용자의 계정으로 아바타 및 VR의상-룸을 생성하여 부여하되, 아바타 생성 시, 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 신체정보를 기반으로 아바타를 생성함으로써 사용자와 유사한 신체 치수, 헤어스타일, 피부-톤, 얼굴형을 갖는 아바타를 생성할 수 있게 되고, 이에 따라 가상공간상의 피팅과 실제 피팅 사이의 차이를 현저히 절감시켜, 서비스 편의성 및 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있게 된다.

도 9는 도 5의 피팅-서비스 요청모듈을 나타내는 블록도이다.

도 9의 피팅-서비스 요청모듈(76)은 사용자로부터 온라인/오프라인상의 의류에 대한 피팅-서비스를 요청받을 때 실행된다. 이때 온라인상의 의류라고 함은, 사용자가 온라인 쇼핑몰 쇼핑 시, 피팅-서비스를 받고자 하는 의류를 의미하고, 오프라인상의 의류라고 함은, 사용자가 오프라인 쇼핑 시, 피팅-서비스를 받고자 하는 의류 실물을 의미한다.

또한 피팅-서비스 요청모듈(76)은 도 9에 도시된 바와 같이, 카메라/GPS 활성화모듈(761)과, 촬영모듈(762), 위치정보 획득모듈(763), 이미지 로딩모듈(764), 식별정보 검출여부 판별모듈(765), URL주소 입력모듈(766), 이미지 수집모듈(767), 물리적 특성 정보 입력모듈(768), 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769), 3D아이템 요청모듈(770)로 이루어진다.

카메라/GPS 활성화모듈(761)은 사용자가 오프라인상의 의류에 대한 피팅-서비스를 요청할 때 실행되며, 전술하였던 도 3의 사용자 단말기(6)의 카메라(67) 및 GPS모듈(68)을 활성화시킨다.

촬영모듈(762)은 카메라/GPS 활성화모듈(761)에 의해 활성화된 카메라(67)를 이용하여, 오프라인상의 의류를 촬영한다.

위치정보 획득모듈(763)은 카메라/GPS 활성화모듈(761)에 의해 활성화된 GPS모듈(68)에 의해 검출된 GPS위치정보를 획득한다.

이미지 로딩모듈(764)은 사용자가 온라인상의 의류에 대한 피팅-서비스를 요청할 때 실행되며, 사용자의 제어에 따라, 온라인상에 노출된 의류 이미지를 다운로딩(Downloading) 또는 캡처(Capture)한다.

식별정보 검출여부 판별모듈(765)은 이미지 로딩모듈(764)에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 다운로딩 된 이미지에 식별정보가 포함되는지 여부를 판별한다.

이때 본 발명에서는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 의류 판매 시, 3D아이템을 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 등록함과 동시에 이커머스 인터페이스 제작 시, 해당 의류에게 부여된 식별정보를 사진과 함께 노출시키도록 구성되었기 때문에 사용자가 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)에서 제공한 이커머스 인터페이스를 통해 이미지를 다운로드 하는 경우, 해당 이미지에는 식별정보가 포함되게 되고, 사용자가 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 아닌 온라인 쇼핑몰을 통해 이미지를 다운로드 하는 경우, 해당 이미지에는 식별정보가 포함하지 않게 된다.

즉 식별정보 검출여부 판별모듈(765)은 이미지 로딩모듈(764)을 통해 다운로딩 된 이미지에 식별정보가 포함되는지 여부를 판별함으로써 피팅-서비스 통합관리서버(3)에 해당 이미지에 대한 3D아이템이 등록된 상태인지를 판단할 수 있게 된다.

이때 제어모듈(70)은 식별정보 검출여부 판별모듈(765)에서 만약 다운로딩 한 이미지에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단되면, 다음 프로세서로 URL주소 입력모듈(766)을 실행시키고, 만약 다운로딩 한 이미지에 식별정보가 포함된다고 판단되면, 다음 프로세서로 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769)을 실행시킨다.

URL주소 입력모듈(766)은 식별정보 검출여부 판별모듈(765)에서 다운로딩 한 이미지에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 사용자로부터 다운로딩 한 이미지가 전시되는 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 입력받는다.

이미지 수집모듈(767)은 위치정보 획득모듈(763) 또는 URL주소 입력모듈(766) 이후에 실행된다.

또한 이미지 수집모듈(767)은 1)위치정보 획득모듈(763) 이후에 실행될 때, 촬영모듈(762)의 촬영을 통해 획득된 이미지를 수집하거나 또는 2)URL주소 입력모듈(766) 이후에 실행될 때, 이미지 로딩모듈(764)에 의해 다운로딩 된 이미지를 수집한다.

물리적 특성 정보 입력모듈(768)은 사용자로부터 피팅-서비스 대상인 의류에 대한 물리적 특성 정보를 입력받는다.

이때 물리적 특성 정보는 해당 의류의 신체별 치수(가슴둘레, 몸통 길이, 소매 길이, 소매 둘레, 어깨 길이 등), 재질, 신축성 등을 포함한다.

이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769)은 식별정보 검출여부 판별모듈(764)에서 다운로딩 된 이미지에 식별정보가 포함되었다고 판단될 때 실행된다.

또한 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769)은 이미지 로딩모듈(764)에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 이미지에 포함된 식별정보를 판독한다.

이때 이미지를 분석하여 워터마킹, 홀로그램, 텍스트 등의 식별정보를 판독하는 기술 및 방법은 공지된 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

3D아이템 요청모듈(770)은 1)물리적 특성 정보 입력모듈(768) 또는 2)이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769) 이후에 실행된다.

또한 3D아이템 요청모듈(770)은 1)위치정보 획득모듈(763)을 경유하여, 물리적 특성 정보 입력모듈(768) 이후에 실행될 때, 이미지 수집모듈(766)에 의해 수집된 이미지와, 물리적 특성 정보 입력모듈(768)에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, 위치정보 획득모듈(763)에 의해 획득된 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성한다.

또한 3D아이템 요청모듈(770)은 2)URL주소 입력모듈(766)을 경유하여, 물리적 특성 정보 입력모듈(768) 이후에 실행될 때, 이미지 수집모듈(766)에 의해 수집된 이미지와, 물리적 특성 정보 입력모듈(768)에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, URL주소 입력모듈(766)을 통해 입력된 URL 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성한다.

이때 3D아이템 요청모듈(770)에 의해 생성된 3D아이템 요청데이터는 제어모듈(70)의 제어에 따라 서버연동모듈(72)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송되고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 이미지, 물리적 특성 및 위치정보(또는 URL주소정보)를 기 설정된 카테고리별로 분석하여, 기 등록된 3D아이템들 중 해당 의류와 가장 유사한 3D아이템을 선별한 후, 선별된 3D아이템 데이터를 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

또한 3D아이템 요청모듈(770)은 3)이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769) 이후에 실행될 때, 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈(769)에 의해 판독된 식별정보를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 생성한다.

이때 3D아이템 요청모듈(770)에 의해 생성된 3D아이템 요청데이터는 제어모듈(70)의 제어에 따라 통합관리서버(3)로 전송되고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 식별정보를 기반으로, 해당 의류의 3D아이템을 추출한 후, 추출된 3D아이템 데이터를 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

아바타 피팅모듈(77)은 기 설계된 피팅 엔진을 이용하여, 전술하였던 도 9의 피팅-서비스 요청모듈(76)의 요청에 따라 피팅-서비스 통합관리서버(3)로부터 전송받은 3D아이템을, 해당 사용자에게 부여된 아바타에게 피팅 시킨다.

이때 피팅 엔진은 입력된 3D아이템을 사용자의 아바타의 바디에 착용시키는 시뮬레이션을 수행하며, 물리적 성질을 부여하여 삼각폴리곤으로 모델링된 3D아이템을 특정 기준점을 기준으로 위치 데이터에 맞춰 위치시킨다.

또한 본 발명의 아바타 피팅모듈(77)의 피팅 엔진의 구성 및 기술은 이미 공지된 기술이기 때문에 본 발명의 피팅 엔진으로는 공지된 다양한 기술 또는 차후 개발될 기술이 적용될 수 있음은 당연하다.

또한 아바타 피팅모듈(77)은 3D아이템이 피팅된 아바타를 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

또한 아바타 피팅모듈(77)은 3D아이템이 피팅된 아바타가 전시되면, 사용자로부터 해당 3D아이템을 VR의상-룸에 보관할지 여부를 사용자로부터 선택받는다.

이때 제어모듈(70)은 아바타 피팅모듈(77)에서, 1)사용자에 의해 현재 피팅된 3D아이템의 VR의상-룸 보관이 선택되지 않으면, 별도의 동작을 수행하지 않고, 2)사용자에 의해 현재 피팅된 3D아이템의 VR의상-룸 보관이 선택되면, VR의상-룸 관리모듈(78)을 실행시킨다.

도 10은 도 5의 VR의상-룸 관리모듈을 나타내는 블록도이다.

도 10의 VR의상-룸 관리모듈(78)은 아바타 피팅모듈(77)에서 신규 3D아이템의 보관을 요청받거나 또는 사용자로부터 VR의상-룸의 편집을 요청받을 때 실행되며, 전술하였던 도 6과 7의 VR의상-룸 인터페이스(733)를 통해 사용자와 인터페이스한다.

또한 VR의상-룸 관리모듈(78)은 도 10에 도시된 바와 같이, 등록리스트 전시모듈(781)과, 신규 3D아이템 등록모듈(782), 기존 3D아이템 삭제모듈(783), VR의상-룸 보관정보 갱신모듈(784), 3D아이템 선택모듈(785), 아바타 피팅 모듈(786), 전시모듈(787)로 이루어진다.

등록리스트 전시모듈(781)은 해당 사용자에게 부여된 아바타와, VR의상-룸에 보관된 3D아이템들이 노출되는 VR의상-룸 인터페이스(733)를 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

신규 3D아이템 등록모듈(782)은 사용자의 요청에 따라 실행되며, 사용자가 신규 보관하고자 하는 3D아이템, 즉 전술하였던 도 9의 3D아이템 입력모듈(769)을 통해 입력된 3D아이템을 해당 아바타의 VR의상-룸에 보관대상으로 등록한다.

3D아이템 삭제모듈(783)은 사용자의 요청에 따라, VR의상-룸에 기 등록된 3D아이템들 중, 사용자에 의해 선택된 3D아이템을 보관대상에서 삭제한다.

VR의상-룸 보관정보 갱신모듈(784)은 신규 3D아이템 등록모듈(782)에 의해 등록된 3D아이템이 등록리스트에 포함되도록, 기존 VR의상-룸 보관정보를 갱신하여 사용자 단말기(6)의 메모리(62)에 저장한다.

또한 VR의상-룸 보관정보 갱신모듈(784)은 3D아이템 삭제모듈(783)에 의해 삭제된 3D아이템이 등록리스트에서 삭제되도록, 기존 VR의상-룸 보관정보를 갱신하여 사용자 단말기(6)의 메모리(62)에 저장한다.

3D아이템 선택모듈(785)은 사용자로부터 VR의상-룸에 보관된 3D아이템들 중 어느 하나에 대한 피팅-서비스를 요청받을 때 실행되며, 사용자로부터 피팅-서비스를 받을 3D아이템을 선택받는다.

아바타 피팅모듈(786)은 기 설계된 피팅 엔진을 이용하여, 3D아이템 선택모듈(785)에 의해 선택된 3D아이템을, 아바타에게 피팅 시킨다.

전시모듈(787)은 아바타 피팅모듈(786)에 의해 3D아이템이 피팅된 아바타를 VR의상-룸 인터페이스(733)를 통해 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

도 11은 도 5의 의류 추천모듈을 나타내는 블록도이다.

도 11의 의류 추천모듈(79)은 사용자로부터 의류 추천을 요청받을 때 실행된다.

또한 의류 추천모듈(79)은 도 11에 도시된 바와 같이, 제1, ..., n 추천-카테고리 정보 입력모듈(791-1), ..., (791-n)들과, 추천요청데이터 생성모듈(792), 추천아이템 입력모듈(793), 추천아이템 선택모듈(794), 아바타 피팅모듈(795), 전시모듈(796)로 이루어진다.

제1, ..., n 추천-카테고리 정보 입력모듈(791-1), ..., (791-n)들은 사용자로부터 기 설정된 추천-카테고리들 각각에 대한 정보를 입력받는다.

이때 추천-카테고리라고 함은, 추천대상인 의류를 선별하기 위한 기준 정보를 의미하고, 일례로 ‘성별’, ‘제품군(상의, 하의, 치마, 청바지 등)’, ‘색상’, ‘계절’, ‘목적(행사, 바캉스, 출퇴근 등)’, ‘재질’ 등으로 구성될 수 있다.

추천요청데이터 생성모듈(792)은 제1, ..., n 추천-카테고리 정보 입력모듈(791-1), ..., (791-n)들을 통해 사용자로부터 입력된 제1, ..., n 추천-카테고리 정보들을 들은 매칭시켜 추천요청데이터를 생성한다.

이때 추천요청데이터 생성모듈(792)에 의해 생성된 추천요청데이터는 제어모듈(70)의 제어에 따라, 서버연동모듈(72)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송되고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 추천요청데이터를 전송받으면, 전송받은 추천요청데이터에 포함된 추천-카테고리 정보들을 기반으로 3D아이템들을 1차적으로 선별한 후, 1차 선별된 3D아이템들 중, 구매횟수가 높은 순서에 따라 상위 3D아이템들을 최종 추출하며, 추출된 추천 3D아이템 리스트 및 추천 3D아이템 데이터들을 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

추천아이템 입력모듈(793)은 피팅-서비스 통합관리서버(3)로부터 전송받은 추천 3D아이템 리스트 및 추천 3D아이템 데이터들을 입력받으며, 입력된 추천 3D아이템 리스트를 사용자에게 제공한다.

추천아이템 선택모듈(794)은 사용자로부터 추천 3D아이템 리스트 중 어느 하나를 선택받는다.

아바타 피팅모듈(795)은 기 설계된 피팅 엔진을 이용하여, 추천아이템 선택모듈(794)에 의해 선택된 3D아이템을, 아바타에게 피팅 시킨다.

전시모듈(796)은 아바타 피팅모듈(795)에 의해 3D아이템이 피팅된 아바타를 GUI를 통해 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

도 12는 도 5의 유사아바타 추천모듈을 나타내는 블록도이다.

도 12의 유사아바타 추천모듈(80)은 해당 아바타와 유사한 신체정보를 갖는 유사아바타들에 대한 리스트를 요청받을 때 실행된다.

또한 유사아바타 추천모듈(80)은 유사아바타 추천요청데이터 생성모듈(801)과, 유사아바타 리스트 입력/전시모듈(802), 유사아바타 선택모듈(803), 선택 유사아바타 VR의상-룸 전시모듈(804), 3D아이템 선택모듈(805), 아바타 피팅모듈(806), 전시모듈(807)로 이루어진다.

유사아바타 추천요청데이터 생성모듈(801)은 사용자의 요청에 따라 실행되어, 해당 사용자와 유사한 신체정보를 갖는 유사아바타에 대한 리스트를 요청하기 위한 유사아바타 추천요청데이터를 생성한다.

이때 유사아바타 추천요청데이터 생성모듈(801)에 의해 생성된 유사아바타 추천요청데이터는 제어모듈(70)의 제어에 따라 서버연동모듈(72)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송되고, 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 유사아바타 추천요청데이터를 전송받으면, 해당 사용자의 신체정보를 기반으로, 해당 사용자와 유사한 신체정보를 갖는 유사아바타들을 선별한 후, 선별된 유사아바타들의 리스트인 유사아바타 리스트 정보를 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

유사아바타 리스트 입력/전시모듈(802)은 피팅-서비스 통합관리서버(3)로부터 전송받은 유사아바타 리스트를 입력받으며, 입력된 유사아바타 리스트를 GUI를 통해 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

유사아바타 선택모듈(803)은 사용자로부터 전시 중인 유사아바타 리스트 중 어느 하나를 선택받는다.

또한 유사아바타 선택모듈(803)은 선택된 유사아바타의 VR-의상룸에 보관 중인 3D아이템들을 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 요청한다. 이때 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 기 저장된 VR의상-룸 등록정보를 탐색하여, 해당 유사아바타가 보관 중인 3D아이템 리스트 및 3D아이템 데이터들을 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

선택 유사아바타 VR의상-룸 전시모듈(804)은 사용자 자신의 아바타와, 유사아바타 선택모듈(803)을 통해 피팅-서비스 통합관리서버(3)로부터 전송받은 3D아이템 리스트 및 3D아이템들이 노출되도록 VR-의상룸을 생성한 후, 생성된 VR-의상룸을 GUI를 통해 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

3D아이템 선택모듈(805)은 선택 유사아바타 VR의상-룸 전시모듈(804)을 통해 전시되는 유사아바타의 3D아이템들 중 어느 하나를 사용자로부터 선택받는다.

아바타 피팅모듈(806)은 기 설계된 피팅 엔진을 이용하여, 3D아이템 선택모듈(805)에 의해 선택된 3D아이템을 아바타에게 피팅 시킨다.

전시모듈(807)은 아바타 피팅모듈(806)에 의해 3D아이템이 피팅된 아바타를 GUI를 통해 사용자 단말기(6)의 모니터(64)에 디스플레이 한다.

이와 같이 구성되는 도 5 내지 12의 피팅-서비스 어플리케이션(7)은 사용자의 신체정보와 가장 유사한 아바타를 생성항 부여함과 동시에 의류 선택 시, 해당 아바타에게 선택된 의류의 3D아이템을 피팅시켜 전시하며, 온라인 또는 오프라인상의 의류에 대해서도 즉각적인 피팅-서비스가 가능하며, 사용자에게 사용자의 신체정보(나이, 성별, 각 신체별 사이즈 등)와 유사한 유사아바타들을 추천할 뿐만 아니라 각 유사아바타가 보관 중인 3D아이템들에 대한 피팅-서비스를 제공하도록 구성됨으로써 플랫폼 접근성을 낮춰 사용자 참여도 및 흥미를 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 현실에 유통되는 모든 의류에 대한 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있으며, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있게 된다.

도 13은 도 2의 피팅-서비스 통합관리서버를 나타내는 블록도이다.

도 13의 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 접속된 클라이언트들에게 피팅-서비스 플랫폼을 제공함과 동시에 피팅-서비스 어플리케이션(7)의 동작을 관리 및 제어하는 서버이다.

또한 피팅-서비스 통합관리서버(3)는 도 13에 도시된 바와 같이, 제어부(30)와, 데이터베이스부(31), 데이터송수신부(32), 어플리케이션 관리부(33), 온라인 제휴서버 등록부(34), 3D아이템 등록부(35), 회원가입 처리부(36), 사용자 외형특징정보 등록부(37), 아바타 생성/할당부(38), VR-의상룸 생성/할당부(39), 3D아이템 요청/선별부(40), 아이템내역정보 생성부(41), VR의상-룸 보관정보 등록/갱신부(42), 의류 추천 서비스부(43), 유사아바타 추천 서비스부(44)로 이루어진다.

제어부(30)는 피팅-서비스 통합관리서버(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(31), (32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41), (42), (43), (44)들의 동작을 관리 및 제어한다.

또한 제어부(30)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들로부터 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 수신 받아, 온라인 제휴서버의 등록을 요청받으면, 온라인 제휴서버 등록부(34) 및 3D아이템 등록부(35)를 실행시킨다.

또한 제어부(30)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 회원 가입을 요청받으면, 회원가입 처리부(36)를 실행시킨다.

또한 제어부(30)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 신체정보를 전송받으면, 전송받은 신체정보를 사용자 외형특징정보 등록부(37)로 입력하며, 사용자 외형특징정보 등록부(37)에 의해 사용자 외형특징정보가 등록되면, 아바타 생성/할당부(38) 및 VR의상-룸 생성/할당부(39)를 실행시킨다.

또한 제어부(30)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터를 3D아이템 요청/선별부(40)로 입력하여, 3D아이템 요청/선별부(40)를 실행시키며, 3D아이템 요청/선별부(40)에 의해 3D아이템이 선별되면, 아이템내역정보 생성부(41)를 실행시킴과 동시에 선별된 3D아이템이 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송되도록 데이터송수신부(32)를 제어한다.

또한 제어부(30)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 VR의상-룸 보관정보를 전송받으면, 전송받은 VR의상-룸 보관정보를 VR의상-룸 보관정보 등록/갱신부(42)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 추천요청데이터를 전송받으면, 의류 추천 서비스부(43)를 실행시키며, 유사아바타 추천요청데이터를 전송받으면, 유사아바타 추천 서비스부(44)를 실행시킨다.

데이터송수신부(32)는 사용자 단말기(6-1), ..., (6-N)들 및 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들과 데이터를 송수신한다.

데이터베이스부(31)에는 회원 가입된 사용자의 회원정보와, 온라인 쇼핑몰 제휴서버들의 가맹점정보가 저장된다.

또한 데이터베이스부(31)에는 각 사용자의 외형특징정보, 아바타 정보, VR의상-룸 보관정보가 저장된다.

또한 데이터베이스부(31)에는 3D아이템 등록부(35)에 의해 등록된 3D아이템 등록정보가 저장된다.

또한 데이터베이스부(31)에는 아이템내역정보 생성부(41)에 의해 생성된 아이템내역정보가 저장된다.

온라인 제휴서버 등록부(34)는 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9-1), ..., (9-N)들로부터 제휴를 요청받을 때 실행된다.

또한 온라인 제휴서버 등록부(34)는 제휴를 요청한 온라인 쇼핑몰의 식별정보, 판매처정보(URL주소 등), 판매리스트 정보를 수신 받아, 이를 매칭시켜 온라인 쇼핑몰 정보를 생성한 후, 생성된 온라인 쇼핑몰 정보를 데이터베이스부(31)에 등록한다.

도 14는 도 13의 3D아이템 등록부를 나타내는 블록도이다.

도 14의 3D아이템 등록부(35)는 제휴된 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)로부터 3D아이템 등록을 요청받을 때 실행된다.

또한 3D아이템 등록부(35)는 도 14에 도시된 바와 같이, 데이터 입력모듈(351)과, 식별정보 부여모듈(352), AI기반 입력데이터 분석모듈(353), 각 카테고리별 특징정보 생성모듈(354), URL주소 추출모듈(355), 3D아이템 등록정보 생성모듈(356)로 이루어진다.

데이터 입력모듈(351)은 해당 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)로부터 전송받은 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 입력받는다.

식별정보 부여모듈(353)은 등록대상인 3D아이템에 대한 식별정보를 부여한다.

이때 제어부(30)는 식별정보 부여모듈(353)에 의해 식별정보가 부여되면, 부여된 식별정보가 해당 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)로 전송되도록 데이터송수신부(32)를 제어한다.

AI기반 입력데이터 분석모듈(353)은 기 학습된 머신러닝 알고리즘인 특징 검출 알고리즘을 이용하여, 데이터 입력모듈(351)을 통해 입력된 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 분석하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력한다.

이때 카테고리는, 성별, 제품군, 색상, 각 사이즈의 신체부위별 사이즈, 디자인, 무늬, 패턴, 재질, 신축성 등으로 이루어지고, 특징 검출 알고리즘은 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 입력값으로 하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력하는 머신러닝 알고리즘이다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)가 중앙에 별표 모양의 남성 반팔티에 대한 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 피팅-서비스 통합관리서버(3)로 전송하여 3D아이템 등록을 요청하는 경우, 피팅-서비스 통합관리서버(3)의 3D아이템 등록부(35)의 AI기반 입력데이터 분석모듈(353)은 기 학습된 특징 검출 알고리즘을 이용하여, 해당 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)로부터 전송받은 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 분석하여, ‘성별-카테고리’, ‘제품군-카테고리’, ‘색상-카테고리’, ‘디자인-카테고리‘, ’무늬-카테고리‘, ’재질-카테고리‘의 특성정보인 ’남성‘, ’반팔티‘, ’흰색‘, ’가슴주머니‘, ’별표 특징값‘, ’면80%, 나일론 20%‘를 출력할 수 있다.

다시 말하면, AI기반 입력데이터 분석모듈(353)은 온라인 쇼핑몰 제휴서버(9)로부터 제휴를 요청받을 때 수신 받은 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보를 분석하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력한다.

각 카테고리별 특징 정보 생성모듈(354)은 AI기반 입력데이터 분석모듈(353)에 의해 출력된 데이터들을 매칭시켜 각 카테고리별 특징 정보를 생성한다.

URL주소 추출모듈(355)은 해당 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 추출한다.

3D아이템 등록정보 생성모듈(356)은 1)데이터 입력모듈(351)을 통해 입력된 3D모델링 데이터 및 물리적 특성 정보와, 2)식별정보 부여모듈(352)에 의해 부여된 식별정보와, 3)각 카테고리별 특징 정보 생성모듈(354)에 의해 생성된 각 카테고리별 특징 정보와, 4)URL주소 추출모듈(355)에 의해 추출된 해당 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 매칭시켜 3D아이템 등록정보를 생성한다.

즉 3D아이템 등록정보는 3D모델링 데이터, 물리적 특성 정보, 식별정보, 각 카테고리별 특징 정보 및 URL주소 정보를 포함한다.

이때 3D아이템 등록정보 생성모듈(355)에 의해 생성된 3D아이템 등록정보는 제어부(30)의 제어에 따라 데이터베이스부(31)에 저장된다.

회원가입 처리부(36)는 사용자 단말기(6)로부터 아이디, 비밀번호, 이메일주소, 연락처, 개인정보 등을 포함하는 회원가입정보를 전송받아, 회원 가입을 요청받을 때 실행된다.

또한 회원가입 처리부(36)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 회원가입정보를 데이터베이스부(31)에 등록한다.

도 15는 도 13의 사용자 외형특징정보 등록부를 나타내는 블록도이다.

도 15의 사용자 외형특징정보 등록부(37)는 회원가입 처리부(36)에 의해 회원 가입을 요청한 사용자의 회원가입이 처리될 때 실행된다.

또한 사용자 외형특징정보 등록부(37)는 도 15에 도시된 바와 같이, 신체정보 입력모듈(371)과, 신체이미지 분석모듈(372), 사용자 신체부위별 치수 검출모듈(373), 신체 특징정보 검출모듈(374), 안면이미지 분석모듈(375), 안면치수 검출모듈(376), 안면 특징정보 검출모듈(377), 사용자 외형특징정보 생성모듈(378)로 이루어진다.

신체정보 입력모듈(371)은 회원 가입을 요청한 사용자의 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 신체정보를 입력받는다.

신체이미지 분석모듈(372)은 기 설계된 영상분석 알고리즘을 이용하여, 신체정보 입력모듈(371)을 통해 입력된 신체정보의 신체이미지들 각각을 분석한다.

사용자 신체부위별 치수 검출모듈(373)은 신체이미지 분석모듈(372)에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 각 신체부위별 치수를 검출한다.

신체 특징정보 검출모듈(374)은 신체이미지 분석모듈(372)에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 신체부위별 특징을 검출한다. 이때 특징이라고 함은, 거북목, 등이 휜 정도, 다리의 곧은 정도 등을 포함할 수 있다.

안면이미지 분석모듈(375)은 기 설계된 영상분석 알고리즘을 이용하여, 신체정보 입력모듈(371)을 통해 입력된 신체정보의 안면이미지들을 분석한다.

안면치수 검출모듈(376)은 안면이미지 분석모듈(375)에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 안면부위별 치수를 검출한다. 이때 안면부위별 치수라고 함은, 얼굴형, 안면 단면적, 머리 둘레, 이마 넓이, 눈썹 방향 및 길이 등을 포함한다.

안면 특징정보 검출모듈(377)은 안면이미지 분석모듈(375)에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 안면 특징을 검출한다. 이때 특징이라고 함은, 헤어스타일, 피부-톤, 쌍꺼풀 유무, 귀 형태 등을 포함한다.

사용자 외형특징정보 생성모듈(378)은 사용자 신체부위별 치수 검출모듈(373)에 의해 검출된 사용자 신체부위별 치수정보와, 신체 특징정보 검출모듈(374)에 의해 검출된 신체 특징정보와, 안면치수 검출모듈(376)에 의해 검출된 안면부위별 치수정보와, 안면특징정보 검출모듈(377)에 의해 검출된 안면특징정보와, 해당 사용자 식별정보를 매칭시켜 사용자 외형특징정보를 생성한다.

즉 사용자 외형특징정보는 사용자 신체부위별 치수정보와, 신체 특징정보, 안면부위별 치수정보, 안면특징정보를 포함한다.

이때 사용자 외형특징정보 생성모듈(378)에 의해 생성된 사용자 외형특징정보는 데이터베이스부(31)에 저장됨과 동시에 아바타 생성/할당부(38)로 입력된다.

아바타 생성/할당부(38)는 회원 가입된 사용자에게 부여되는 아바타를 생성하되, 사용자 외형특징정보 등록부(37)에 의해 생성된 사용자 외형특징정보를 기반으로 아바타를 생성함으로써 실제 사용자의 신체부위별 치수, 안면부위별 치수, 신체특징, 안면특징과 유사한 아바타를 생성할 수 있고, 이에 따라 3D아이템을 아바타에 피팅 시킬 때, 실제 사용자가 해당 의류를 피팅하였을 때와 가장 유사한 가상-핏을 제공할 수 있게 된다.

VR의상-룸 생성/할당부(39)는 회원 가입된 사용자에게 부여되는 VR의상-룸을 생성한다.

이때 VR의상-룸은 해당 사용자가 보관을 요청한 아이템(3D모델링 데이터)이 보관되는 가상공간을 의미하며, 최초 생성 시에는 보관 중인 아이템이 없기 때문에 공란으로 형성된다.

도 16은 도 13의 3D아이템 요청/선별부를 나타내는 블록도이다.

도 16의 3D아이템 요청/선별부(40)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받아, 피팅-서비스를 요청받을 때, 제어부(30)의 제어에 따라 실행된다.

또한 3D아이템 요청/선별부(40)는 도 16에 도시된 바와 같이, 3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)과, 식별정보 유무 판단모듈(402), AI기반 데이터 분석모듈(403), 각 카테고리별 특징정보 생성모듈(404), 제1 선별모듈(405), AI기반 유사도 산출모듈(406), 유사도기반 최종 선별모듈(407), 탐색 및 추출모듈(408), 3D아이템 결정모듈(409)로 이루어진다.

3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는다.

이때 3D아이템 요청데이터는 1)이미지, 물리적 특성 정보 및 위치정보를 포함하거나 2)이미지, 물리적 특성 정보 및 URL주소를 포함하거나 또는 3)식별정보를 포함한다.

식별정보 유무 판단모듈(402)은 3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에, 식별정보가 포함되는지 여부를 판단한다.

이때 제어부(30)는 식별정보 유무 판단모듈(402)에서, 식별정보가 포함된다고 판단되면, 탐색 및 추출모듈(408)을 실행시키되, 식별정보가 포함되지 않는다고 판단되면, AI기반 데이터 분석모듈(403)을 실행시킨다.

AI기반 데이터 분석모듈(403)은 식별정보 유무 판단모듈(402)에서 입력된 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행된다.

또한 AI기반 데이터 분석모듈(403)은 전술하였던 특징 검출 알고리즘을 이용하여, 3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터의 이미지 및 물리적 특성 정보를 분석하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력한다.

각 카테고리별 특징정보 생성모듈(404)은 AI기반 데이터 분석모듈(403)에 의해 출력된 데이터들을 매칭시켜 각 카테고리별 특징 정보를 생성한다.

이때 본 발명에 적용되는 카테고리들은, ‘동일-카테고리’ 및 ‘유사-카테고리’로 분류되고, ‘동일-카테고리’는 3D아이템 선별 시, 동일한지 여부를 기준으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리를 의미하고, ‘유사-카테고리’는 3D아이템 선별 시, 유사도를 기반으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리를 의미한다.

예를 들어, 카테고리들이 ‘성별-카테고리’, ‘제품군-카테고리’, ‘색상-카테고리’, ‘디자인-카테고리‘, ’무늬-카테고리‘, ’재질-카테고리‘라고 가정할 때, ‘성별-카테고리’, ‘제품군-카테고리’, ‘색상-카테고리’는 ‘고정-카테고리’로 분류될 수 있고, ‘디자인-카테고리‘, ’무늬-카테고리‘, ’재질-카테고리‘는 ’유사-카테고리‘로 분류될 수 있다.

도 17은 도 16의 제1 선별모듈을 나타내는 블록도이다.

제1 선별모듈(405)은 도 17에 도시된 바와 같이, 각 카테고리별 특징정보 입력모듈(451)과, 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452), 탐색 및 비교모듈(453), 데이터 선별모듈(454)로 이루어진다.

각 카테고리별 특징정보 입력모듈(451)은 각 카테고리별 특징정보 생성모듈(404)에 의해 생성된 각 카테고리별 특징정보를 입력받는다.

고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)은 각 카테고리별 특징정보 입력모듈(451)을 통해 입력된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한다.

즉 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)은 입력된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 필터링 한다.

탐색 및 비교모듈(453)은 데이터베이스부(31)에 기 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)에 의해 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보를, 기 등록된 3D아이템 등록정보에 포함된 고정-카테고리별 특징정보들과 비교한다.

데이터 선별모듈(454)은 탐색 및 비교모듈(453)을 통해, 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)에 의해 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보와 동일한 특징정보를 갖는 3D아이템 등록정보들을 선별한다.

도 18은 도 16의 AI기반 유사도 산출모듈을 나타내는 블록도이다.

도 18의 AI기반 유사도 산출모듈(406)은 전술하였던 도 17의 제1 선별모듈(405)에 의해 선별된 3D아이템 등록정보들이 추출될 때, 제어부(30)의 제어에 따라 실행된다.

또한 AI기반 유사도 산출모듈(406)은 제1 데이터 입력모듈(461)과, 제2 데이터 입력모듈(462), 유사-카테고리 특징정보 추출모듈(463), 유사도 검출모듈(464), 선별아이템 정렬모듈(465), 유사아이템 결정모듈(466)로 이루어진다.

제1 데이터 입력모듈(461)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는다.

제2 데이터 입력모듈(462)은 전술하였던 도 17의 데이터 선별모듈(457)에 의해 선별된 3D아이템 등록정보들을 입력받는다.

유사-카테고리 특징정보 추출모듈(463)은 제1 데이터 입력모듈을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터(이하 요청아이템이라고 함)에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한 후, 제2 데이터 입력모듈(462)을 통해 입력된 선별된 3D아이템 등록정보(이하 선별아이템이라고 함)들 각각에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한다.

유사도 검출모듈(464)은 기 제작된 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 요청아이템의 특징정보들 및 각 선별아이템의 특징정보들을 비교하여, 요청아이템과 각 선별아이템의 유사도를 검출한다.

이때 유사도 진단 알고리즘은 객체 추적, 학습 알고리즘, 분석 시스템 등에서 이미 널리 공지된 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 하고, 일례로 유사도 진단 알고리즘은 동일 유사-카테고리별로 요청아이템의 특징정보와 선별아이템의 특징정보의 유사도를 산출한 후, 이들의 평균값을 유사도로 산출할 수 있다.

선별아이템 정렬모듈(465)은 유사도 검출모듈(464)에 의해 산출된 유사도를 높은 순서에서 낮은 순서에 따라, 선별아이템들을 정렬한다.

유사아이템 결정모듈(466)은 선별아이템 정렬모듈(465)에 의해 정렬된 선별아이템들 중, 첫 번째에 배치된 선별아이템인 유사아이템을, 해당 3D아이템 요청데이터와 가장 유사한 3D아이템 등록정보라고 결정한다.

다시 도 16으로 돌아가서, 탐색 및 추출모듈(408)은 식별정보 유무 판단모듈(402)에서, 식별정보가 포함된다고 판단될 때 실행된다.

또한 탐색 및 추출모듈(408)은 데이터베이스부(31)에 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 3D아이템 요청데이터에 포함된 식별정보를 갖는 3D아이템 등록정보를 추출한다.

3D아이템 결정모듈(409)은 1)전술하였던 도 18의 유사도기반 최종 선별모듈(466)에 의해 최종 유사아이템으로 결정될 때, 해당 유사아이템의 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템(3D모델링 데이터)을 추출하며, 2)탐색 및 추출모듈(408)에 의해 3D아이템 등록정보가 추출될 때, 추출된 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템을 추출한다.

이때 제어부(30)는 3D아이템 결정모듈(409)에 의해 추출된 3D아이템을, 3D아이템 요청데이터를 전송한 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송한다.

도 19는 도 13의 아이템내역정보 생성부를 나타내는 블록도이다.

도 19의 아이템내역정보 생성부(41)는 전술하였던 도 18의 3D아이템 요청/선별부(40)에서 유사도기반 최종 선별모듈(407)에 의해 3D아이템이 결정될 때, 제어부(30)의 제어에 따라 실행된다.

또한 아이템내역정보 생성부(41)는 도 19에 도시된 바와 같이, 3D아이템 요청데이터 입력모듈(411)과, 유사아이템 식별정보 추출모듈(412), 위치/URL 여부 판별모듈(413), 위치정보 추출모듈(414), URL주소정보 추출모듈(415), 특징정보 추출모듈(416), 유사도 추출모듈(417), 아이템내역정보 생성모듈(418)로 이루어진다.

3D아이템 요청데이터 입력모듈(411)은 3D아이템을 요청한 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는다.

유사아이템 식별정보 추출모듈(412)은 전술하였던 도 18의 유사아이템 결정모듈(466)에 의해 유사아이템으로 결정된 3D아이템의 식별정보를 입력받는다.

위치/URL 여부 판별모듈(413)은 3D아이템 요청데이터 입력모듈(411)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에, 위치정보 또는 URL주소정보가 포함되는지 여부를 판단한다.

이때 제어부(30)는 위치/URL 여부 판별모듈(413)에서, 1)만약 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보 및 URL주소정보가 모두 포함되지 않는다고 판단되면, 아이템내역정보 생성부(41)의 동작을 종료시키되, 2)만약 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보가 포함된다고 판단되면, 위치정보 추출모듈(414)을 실행시키며, 3)만약 입력된 3D아이템 요청데이터에 URL주소정보가 포함된다고 판단되면, URL주소정보 추출모듈(415)을 실행시킨다.

위치정보 추출모듈(414)은 위치/URL 여부 판별모듈(413)에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 위치정보를 추출한다.

URL주소정보 추출모듈(415)은 위치/URL 여부 판별모듈(413)에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 URL주소정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 URL주소정보를 추출한다.

특징정보 추출모듈(416)은 3D아이템 요청데이터 입력모듈(411)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터의 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한다.

유사도 추출모듈(417)은 전술하였던 도 18의 유사도 산출모듈(406)에 의해 산출된, 유사아이템과 3D아이템 요청데이터의 유사도 데이터를 추출한다.

아이템내역정보 생성모듈(418)은 1)유사아이템 식별정보 추출모듈(412)에 의해 추출된 유사아이템의 식별정보와, 2)위치정보 추출모듈(414) 또는 URL주소정보 추출모듈(415)에 의해 추출된 위치정보 또는 URL주소정보와, 3)특징정보 추출모듈(416)에 의해 추출된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과, 4)유사도 추출모듈(417)에 의해 추출된 유사도 데이터를 매칭시켜 아이템내역정보를 생성한다.

이때 아이템내역정보 생성모듈(418)에 의해 생성된 아이템내역정보는 제어부(30)의 제어에 따라 데이터베이스부(31)에 저장되며, 전술하였던 도 13의 3D아이템 요청/선별부(40)의 3D아이템 선별 작업에 활용된다.

도 20은 도 16의 3D아이템 요청/선별부의 제2 실시예를 나타내는 블록도이다.

도 20의 제2 3D아이템 요청/선별부(24)는 전술하였던 도 16의 3D아이템 요청/선별부(40)의 제2 실시예이다.

또한 제2 3D아이템 요청/선별부(24)는 전술하였던 도 16의 3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)과, 식별정보 유무 판단모듈(402), 각 카테고리별 특징정보 생성모듈(404), 제1 선별모듈(405), AI기반 유사도 산출모듈(406), 유사도기반 최종 선별모듈(407), 탐색 및 추출모듈(408)을 포함한다.

또한 제2 3D아이템 요청/선별부(24)는 아이템내역 기반 선별모듈(241)과, 선별여부 판단모듈(242), 제2 AI기반 데이터 분석모듈(243), 제2 3D아이템 결정모듈(249)을 더 포함한다.

3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는다.

이때 3D아이템 요청데이터는 1)이미지, 물리적 특성 정보 및 위치정보를 포함하거나 2)이미지, 물리적 특성 정보 및 URL주소를 포함하거나 또는 3)식별정보를 포함한다.

식별정보 유무 판단모듈(402)은 3D아이템 요청데이터 입력모듈(401)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에, 식별정보가 포함되는지 여부를 판단한다.

이때 제어부(30)는 식별정보 유무 판단모듈(402)에서, 식별정보가 포함된다고 판단되면, 탐색 및 추출모듈(408)을 실행시키되, 식별정보가 포함되지 않는다고 판단되면, 아이템내역 기반 선별모듈(241)을 실행시킨다.

도 21은 도 20의 아이템내역 기반 선별모듈을 나타내는 블록도이다.

도 21의 아이템내역 기반 선별모듈(241)은 식별정보 유무 판단모듈(402)에서 입력된 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행된다.

또한 아이템내역 기반 선별모듈(241)은 도 21에 도시된 바와 같이, 아이템내역정보 추출모듈(2411), 3D아이템 요청데이터 입력모듈(2412), 위치/URL주소 추출모듈(2413), 위치/URL주소 기반 1차 필터링모듈(2414), 동일-카테고리 기반 2차 필터링모듈(2415), 제2 유사도 산출모듈(2416), 유사도 기반 최종 필터링모듈(2417), 아이템내역 기반 최종결정모듈(2418)로 이루어진다.

아이템내역정보 추출모듈(2411)은 전술하였던 도 19의 아이템내역정보 생성부(41)에 의해 생성되어 데이터베이스부(31)에 저장된 아이템내역정보들을 추출한다.

3D아이템 요청데이터 입력모듈(2412)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는다.

위치/URL주소 추출모듈(2413)은 3D아이템 요청데이터 입력모듈(2412)을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에 포함된 위치정보 또는 URL주소정보를 추출한다.

위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈(2414)은 1)위치/URL주소 추출모듈(2413)에 의해 추출된 데이터가 위치정보일 때, 아이템내역정보 추출모듈(2411)에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 위치정보를 갖되, 추출된 위치정보와 임계범위 이내의 위치를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별한다.

또한 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈(2414)은 2)위치/URL주소 추출모듈(2413)에 의해 추출된 데이터가 URL주소정보일 때, 아이템내역정보 추출모듈(2411)에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 동일한 URL주소정보를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별한다.

동일-카테고리 기반 필터링모듈(2415)은 3D아이템 요청데이터에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한다.

또한 동일-카테고리 기반 필터링모듈(2415)은 추출된 특징정보들을, 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈(2414)에 의해 1차 선별된 아이템내역정보들에 포함된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과 비교하여, 3D아이템 요청데이터의 각 고정-카테고리별 특징정보들과 동일한 데이터를 갖는 아이템내역정보들을 2차 선별한다.

제2 유사도 산출모듈(2416)은 기 제작된 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 3D아이템 요청데이터에 포함된 특징정보들 및 각 2차 선별된 아이템내역정보의 특징정보들을 비교하여, 3D아이템 요청데이터와 2차 선별된 아이템내역정보들 각각의 유사도를 산출한다.

유사도 기반 최종 필터링모듈(2417)은 제2 유사도 산출모듈(2416)에 의해 산출된 유사도와, 해당 아이템내역정보에 포함된 유사도의 차이값을 산출한 후, 산출된 차이값이 임계치 미만인 아이템내역정보를 선별한다.

아이템내역 기반 최종결정모듈(2418)은 유사도 기반 최종 필터링모듈(2417)에 의해 최종 선별된 아이템내역정보들 중, 차이값이 가장 작은 아이템내역정보를 검출한 후, 검출된 아이템내역정보에 포함된 유사아이템을, 3D아이템 요청데이터에 대응하는 3D아이템으로 최종 결정한다.

다시 도 20으로 돌아가서 선별여부 판단모듈(242)을 살펴보면, 선별여부 판단모듈(242)은 아이템내역 기반 선별모듈(241)에 의해 3D아이템이 결정되었는지 여부를 판단한다.

이때 제어부(30)는 선별여부 판단모듈(242)에서, 1)아이템내역 기반 선별모듈(241)에 의해 3D아이템이 결정되었다고 판단되면, 3D아이템 결정모듈(249)을 실행시키고, 2)아이템내역 기반 선별모듈(241)에 의해 3D아이템이 결정되지 않았다고 판단되면, 제2 AI기반 데이터 분석모듈(243)을 실행시킨다.

제2 AI기반 데이터 분석모듈(243)은 선별여부 판단모듈(242)에서 아직 3D아이템이 결정되지 않았다고 판단될 때 실행되며, 전술하였던 도 16의 AI기반 데이터 분석모듈(403)과 동일한 동작을 수행한다.

제2 3D아이템 결정모듈(249)은 전술하였던 도 16의 3D아이템 결정모듈(409)과 동일한 동작을 수행하되, 선별여부 판단모듈(242)에서 3D아이템이 결정되었다고 판단되어 실행되는 경우, 아이템내역 기반 선별모듈(241)에 의해 결정된 3D아이템을 3D아이템 요청데이터에 대응하는 3D아이템으로 최종 결정한다.

고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)은 각 카테고리별 특징정보 입력모듈(451)을 통해 입력된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한다.

즉 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)은 입력된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 필터링 한다.

탐색 및 비교모듈(453)은 데이터베이스부(31)에 기 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)에 의해 추출된 각 카테고리별 특징정보를 기 등록된 3D아이템들 각각의 특징정보와 비교한다.

데이터 선별모듈(454)은 탐색 및 비교모듈(453)을 통해, 고정-카테고리 특징정보 추출모듈(452)에 의해 추출된 각 카테고리별 특징정보와 동일한 특징정보를 갖는 3D아이템(이하 선별아이템이라고 함)들을 선별한다.

다시 도 13으로 돌아가서 VR의상-룸 보관정보 등록/갱신부(42)를 살펴보면, VR의상-룸 보관정보 등록/갱신부(42)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 VR의상-룸 보관정보를 전송받을 때 실행되며, 데이터베이스부(31)에 저장된 해당 VR의상-룸의 보관정보를 제거한 후, 전송받은 데이터로 대체하여 데이터베이스부(31)에 저장한다.

다시 도 13으로 돌아가 의류 추천 서비스부(43)를 살펴보면, 의류 추천 서비스부(43)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 추천요청데이터를 전송받을 때 실행되며, 전송받은 추천요청데이터를 입력받는다.

이때 추천요청데이터에는, 제1, ..., n 추천-카테고리 정보들을 포함하고, 추천-카테고리는 ‘의상 제품군(상의, 하의, 치마, 청바지 등)’, ‘색상’, ‘계절’, ‘목적(행사, 바캉스, 출퇴근 등)’, ‘재질’ 등으로 이루어진다.

또한 의류 추천 서비스부(43)는 추천요청데이터가 입력되면, 데이터베이스부(31)에 저장된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 입력된 추천요청데이터의 제1, ..., n 추천-카테고리 정보들에 매칭되는 3D아이템들을 선별하며, 선별된 3D아이템들을 전시횟수가 높은 순서에 따라 정렬시킨 후, 상위 순서의 3D아이템들을 최종 추출하며, 최종 추출된 3D아이템들의 리스트인 추천리스트 및 3D아이템들을 추출한다.

이때 제어부(30)는 의류 추천 서비스부(43)에 의해 추출된 추천리스트 및 3D아이템 데이터들이 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송되도록 데이터송수신부(32)를 제어한다.

도 22는 도 13의 유사아바타 추천 서비스부를 나타내는 블록도이다.

도 22의 유사아바타 추천 서비스부(44)는 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 유사아바타 추천요청데이터를 전송받을 때, 제어부(30)의 제어에 따라 실행된다.

또한 유사아바타 추천 서비스부(44)는 도 22에 도시된 바와 같이, 유사아바타 추천요청데이터 입력모듈(441)과, 사용자 외형특징정보 추출모듈(442), 성별/나이/신장/체중 기반 1차 선별모듈(443), AI기반 외형특징 유사도 산출모듈(444), 정렬모듈(445), 유사아바타 선정모듈(446), 유사아바타 리스트 생성모듈(447)로 이루어진다.

유사아바타 추천요청데이터 입력모듈(441)은 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로부터 전송받은 유사아바타 추천요청데이터를 입력받는다.

이때 유사아바타 추천요청데이터는 사용자 식별정보를 포함한다.

사용자 외형특징정보 추출모듈(442)은 유사아바타 추천요청데이터 입력모듈(441)을 통해 입력된 유사아바타 추천요청데이터의 사용자 식별정보를 참조하여, 데이터베이스부(31)에 등록된 해당 사용자(이하 요청아바타라고 함)의 외형특징정보를 탐색 및 추출한다.

성별/나이/신장/체중 기반 1차 선별모듈(443)은 데이터베이스부(31)에 등록된 사용자 외형특징정보들을 탐색하여, 유사아바타를 요청한 요청아바타의 성별, 나이대, 신장대 및 체중대를 기준으로 동일한 성별, 나이대, 신장대 및 체중대를 갖는 아바타들을 1차적으로 선별하며, 1차 선별된 아바타들의 외형특징정보들을 추출한다.

AI기반 외형특징 유사도 산출모듈(444)은 기 제작된 제2 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, 요청아타바의 외형특징정보 및 1차 선별된 각 아바타의 외형특징정보를 분석하여, 요청아바타 및 1차 선별된 아타바들 각각에 대한 외형특징의 유사도를 산출한다.

이때 제2 유사도 진단 알고리즘은 객체 추적, 학습 알고리즘, 분석 시스템 등에서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 하고, 일례로 제2 유사도 진단 알고리즘은 사용자 외형특징정보를 구성하는 카테고리별로 요청아바타 및 1차 선별된 아바타의 유사도를 산출한 후, 이들의 평균값 또는 합산값을 유사도로 산출할 수 있다.

정렬모듈(445)은 AI기반 외형특징 유사도 산출모듈(444)에 의해 산출된 유사도 데이터를 활용하여, 유사도가 높은 순서에서 낮은 순서에 따라, 1차 선별된 아바타들을 정렬시킨다.

유사아바타 선정모듈(446)은 정렬모듈(445)에 의해 정렬된 아바타들 중, 상위 m’개의 아바타들을 유사아바타들로 선정한다.

유사아바타 리스트 생성모듈(447)은 유사아바타 선정모듈(446)에 의해 선정된 유사아바타들의 리스트(유사아바타 리스트)를 생성한다.

이때 제어부(30)는 유사아바타 리스트 생성모듈(447)에 의해 유사아바타 리스트가 생성되면, 생성된 유사아타바 리스트가 해당 피팅-서비스 어플리케이션(7)으로 전송되도록 데이터송수신부(31)를 제어한다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템(1)은 사용자(User)의 신체정보(신체치수, 신체특징, 안면치수, 안면특징 등)를 기반으로 3D아바타를 기반으로, 사용자에 의해 선택된 의류에 대한 가상-핏 서비스를 제공함으로써 실제 사용자가 피팅한 모습과 유사한 가상-핏의 제공이 가능하여 의류 쇼핑의 편의성 및 접근성을 획기적으로 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 가상공간상의 피팅과 실제 피팅 사이의 차이를 현저히 절감시켜, 의류 쇼핑으로 인한 시간소모를 현저히 절감시킬 수 있다.

또한 본 발명의 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템(1)은 피팅-서비스 통합관리서버가 사용자로부터 의류 이미지를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 이미지를 분석하여 기 설정된 카테고리별로 특징정보를 검출한 후, 검출된 특징정보를 기반으로 기 등록된 3D아이템들 중, 가장 유사한 3D아이템을 선별하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 별도의 3D아이템을 준비하지 않더라도, 온라인/오프라인으로 현재 유통되는 모든 의류에 대한 실시간 가상-핏 제공이 가능하여 서비스 신뢰도 및 효율성을 극대화시킬 수 있다.

1:3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템
3:피팅-서비스 통합관리서버 6:사용자 단말기
7:피팅-서비스 어플리케이션 9:온라인 쇼핑몰 제휴서버
10:통신망 30:제어부
31:데이터베이스부 32:데이터송수신부
33:어플리케이션 관리부 34:온라인 제휴서버 등록부
35:3D아이템 등록부 36:회원가입 처리부
37:사용자 외형특징정보 등록부 38:아바타 생성/할당부
39:VR-의상룸 생성/할당부 40:3D아이템 요청/선별부
41:아이템내역정보 생성부 42:VR의상-룸 보관정보 등록/갱신부
43:의류 추천 서비스부 44:유사아바타 추천 서비스부
70:제어모듈 71:데이터 저장모듈
72:서버연동모듈 73:인터페이스 운영모듈
74:회원가입모듈 75:신체정보 등록모듈
76:피팅-서비스 요청모듈 77:아바타 피팅 모듈
78:VR의상-룸 관리모듈 79:의류 추천모듈
80:유사아바타 추천모듈

Claims (7)

1. 사용자로부터 신체정보를 획득하는 어플리케이션이 설치되는 적어도 하나 이상의 사용자 단말기;
   온라인 쇼핑몰을 통해 판매하는 의류에 대한 3D모델링 데이터를 생성한 후, 외부로 송출하여 3D모델링 데이터의 등록을 요청하는 적어도 하나 이상의 제휴서버;
   상기 제휴서버로부터 3D모델링 데이터인 3D아이템의 등록을 요청받으면, 전송받은 3D아이템의 식별정보를 부여한 후, 부여된 식별정보 및 3D아이템을 매칭시킨 3D아이템 등록정보를 데이터베이스부에 저장하며, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로부터 회원 가입 요청 시, 전송받은 신체정보를 기반으로 아바타를 생성한 후, 생성된 아바타를 해당 사용자 계정으로 할당한 후, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하며, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로부터 특정 아이템에 대한 피팅-서비스를 요청받으면, 기 등록된 3D아이템 등록정보를 탐색하여 요청받은 3D아이템을 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하는 통합관리서버를 포함하고,
   상기 어플리케이션은
   상기 통합관리서버로부터 3D아이템을 전송받으면, 자신의 아바타에 3D아이템을 피팅(Fitting) 시킨 후, 상기 사용자 단말기의 모니터에 노출시키는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 어플리케이션은 신체정보 등록모듈을 포함하고,
   상기 신체정보 등록모듈은
   상기 사용자 단말기의 카메라를 활성화시키는 카메라 활성화모듈;
   사용자(User)가 상기 카메라 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라의 촬영을 통해, 자신의 신체 이미지들을 획득하는 신체 이미지 획득모듈;
   사용자가 상기 카메라 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라의 촬영을 통해, 자신의 안면 이미지들을 획득하는 신체 이미지 획득모듈;
   사용자로부터 신체 치수 정보를 입력받는 신체 치수 입력모듈;
   상기 신체 이미지 획득모듈에 의해 획득된 신체 이미지들과, 상기 안면 이미지 획득모듈에 의해 획득된 안면 이미지들과, 상기 신체 치수 입력모듈을 통해 입력된 신체 치수 정보를 매칭시켜 신체정보를 생성하는 신체정보 생성모듈;
   상기 신체정보 생성모듈에 의해 생성된 신체정보를 상기 통합관리서버로 전송하여 신체정보 등록을 요청하는 제어모듈을 포함하고,
   상기 통합관리서버는
   상기 어플리케이션으로부터 신체정보 등록을 요청받을 때 실행되는 사용자 외형특징정보 등록부와, 아바타 생성/할당부를 포함하고,
   상기 사용자 외형특징정보 등록부는
   상기 어플리케이션으로부터 전송받은 신체정보를 입력받는 입력모듈;
   기 설계된 영상분석 알고리즘을 이용하여, 상기 입력모듈을 통해 입력된 신체정보의 신체이미지들 각각을 분석하는 신체이미지 분석모듈;
   상기 신체이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 각 신체부위별 치수를 검출하는 사용자 신체부위별 치수 검출모듈;
   상기 신체이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 신체부위별 특징을 검출하는 신체 특징정보 검출모듈;
   상기 영상분석 알고리즘을 이용하여, 상기 신체정보 입력모듈을 통해 입력된 신체정보의 안면이미지들을 분석하는 안면이미지 분석모듈;
   상기 안면이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 사용자의 안면부위별 치수를 검출하는 안면치수 검출모듈;
   상기 안면이미지 분석모듈에 의해 검출된 분석데이터를 참조하여, 해당 사용자의 안면 특징을 검출하는 안면 특징정보 검출모듈;
   상기 사용자 신체부위별 치수 검출모듈에 의해 검출된 사용자 신체부위별 치수정보와, 상기 신체 특징정보 검출모듈에 의해 검출된 신체 특징정보와, 상기 안면치수 검출모듈에 의해 검출된 안면부위별 치수정보와, 상기 안면특징정보 검출모듈에 의해 검출된 안면특징정보와, 해당 사용자 식별정보를 매칭시켜 사용자 외형특징정보를 생성한 후, 상기 데이터베이스부에 저장하는 사용자 외형특징정보 생성모듈을 포함하고,
   상기 아바타 생성/할당부는
   상기 사용자 외형특징정보 등록부에 의해 생성된 사용자 외형특징정보를 기반으로 해당 사용자의 아바타를 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.
3. 제1항 또는 제2항에서, 상기 통합관리서버는
   상기 제휴서버의 3D아이템 등록 요청에 따라, 3D아이템의 식별정보가 생성되면, 생성된 식별정보를 상기 제휴서버로 전송하고,
   상기 제휴서버는
   상기 통합관리서버로부터 식별정보를 전송받으면, 의류를 판매하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)인 이커머스 인터페이스 제작 시, 해당 의류의 썸네일 사진 및 식별정보가 노출되도록 이커머스 인터페이스를 제작하고,
   상기 어플리케이션은
   사용자의 요청에 따라 실행되는 피팅-서비스 요청모듈을 더 포함하고,
   상기 피팅-서비스 요청모듈은
   상기 이커머스 인터페이스를 포함하는 온라인상에 노출된 의류 이미지에 대한 피팅-서비스를 사용자로부터 요청받을 때 실행되며, 사용자의 제어에 따라, 상기 이커머스 인터페이스를 포함하는 온라인상에 노출된 의류 이미지를 다운로딩(Downloading) 또는 캡처(Capture)하는 이미지 로딩모듈;
   상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 이미지에 포함된 식별정보를 판독하는 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈;
   상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈에 의해 판독된 식별정보를 포함하는 3D아이템 요청데이터를 생성한 후, 생성된 3D아이템 요청데이터를 상기 통합관리서버로 전송하는 3D아이템 요청모듈을 포함하고,
   상기 통합관리서버는
   상기 어플리케이션으로부터 3D아이템 요청데이터를 전송받을 때 실행되는 3D아이템 요청/선별부를 포함하고,
   상기 3D아이템 요청/선별부는
   상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에, 식별정보가 포함되는지 여부를 판단하는 식별정보 유무 판단모듈;
   상기 식별정보 유무 판단모듈에서, 식별정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 상기 데이터베이스부에 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 식별정보를 갖는 3D아이템 등록정보를 추출하는 탐색 및 추출모듈;
   상기 탐색 및 추출모듈에 의해 추출된 3D아이템 등록정보의 3D아이템을, 상기 피팅-서비스 어플리케이션으로 전송하는 3D아이템 결정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.
4. 제3항에 있어서, 상기 피팅-서비스 요청모듈은
   상기 사용자 단말기의 카메라 및 GPS모듈을 활성화시키는 카메라/GPS 활성화모듈;
   상기 카메라/GPS 활성화모듈에 의해 활성화된 카메라를 이용하여, 오프라인상의 의류를 촬영하는 촬영모듈;
   상기 카메라/GPS 활성화모듈에 의해 활성화된 GPS모듈에 의해 검출된 GPS위치정보를 획득하는 위치정보 획득모듈;
   상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 분석하여, 다운로딩 된 이미지에 식별정보가 포함되는지 여부를 판별하며, 식별정보가 포함되었다고 판단될 때 상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈을 실행시키는 식별정보 검출여부 판별모듈;
   상기 식별정보 검출여부 판별모듈에서 다운로딩 한 이미지에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 사용자로부터 다운로딩 한 이미지가 전시되는 온라인 쇼핑몰의 URL주소를 입력받는 URL주소 입력모듈;
   상기 위치정보 획득모듈 또는 상기 URL주소 입력모듈 이후에 실행되며, 1)상기 위치정보 획득모듈 이후에 실행될 때, 상기 촬영모듈의 촬영을 통해 획득된 이미지를 수집하거나 또는 2)상기 URL주소 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 로딩모듈에 의해 다운로딩 된 이미지를 수집하는 이미지 수집모듈;
   사용자로부터 피팅-서비스 대상인 의류에 대한, 가슴둘레, 몸통 길이, 소매 길이, 소매 둘레, 어깨 길이, 재질 및 신축성 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물리적 특성 정보를 입력받는 물리적 특성 정보 입력모듈을 더 포함하고,
   상기 3D아이템 요청모듈은
   상기 물리적 특성 정보 입력모듈 또는 상기 이미지 획득 및 식별정보 판독모듈 이후에 실행되며, 1)상기 위치정보 획득모듈을 경유하여, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 수집모듈에 의해 수집된 이미지와, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, 상기 위치정보 획득모듈에 의해 획득된 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성하며, 2)상기 URL주소 입력모듈을 경유하여, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈 이후에 실행될 때, 상기 이미지 수집모듈에 의해 수집된 이미지와, 상기 물리적 특성 정보 입력모듈에 의해 입력된 물리적 특성 정보와, 상기 URL주소 입력모듈을 통해 입력된 URL 위치정보를 매칭시켜 3아이템 요청데이터를 생성하고,
   상기 통합관리서버의 상기 데이터베이스부에는
   상기 3D아이템의 특징을 분류하기 위한 기 설정된 카테고리별 정보들과, 3D모델링 데이터 및 물리적 특정 정보를 입력값으로 하여, 상기 카테고리별로 특징 정보를 출력하는 알고리즘인 특징 검출 알고리즘이 저장되고,
   상기 카테고리별 정보들 각각은, 3D아이템 선별 시, 동일 여부를 기준으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리인 ‘동일-카테고리’ 또는 유사도를 기반으로 선별 작업이 이루어지는 카테고리인 ‘유사-카테고리’로 설정되고,
   상기 통합관리서버의 상기 3D아이템 요청/선별부는
   상기 식별정보 유무 판단모듈에서 전송받은 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 기 설계된 특징 검출 알고리즘을 이용하여, 전송받은 3D아이템 요청데이터의 이미지 및 물리적 특성 정보를 분석하여, 기 설정된 카테고리별로 특징 정보를 출력하는 AI기반 데이터 분석모듈;
   상기 AI기반 데이터 분석모듈에 의해 출력된 데이터들을 매칭시켜 각 카테고리별 특징 정보를 생성하는 각 카테고리별 특징정보 생성모듈;
   상기 각 카테고리별 특징정보 생성모듈에 의해 생성된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하며, 기 등록된 3D아이템 등록정보들을 탐색하여, 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보를, 기 등록된 3D아이템 등록정보에 포함된 고정-카테고리별 특징정보들과 비교한 후, 추출된 각 고정-카테고리별 특징정보와 동일한 특징정보를 갖는 3D아이템 등록정보들을 선별하는 제1 선별모듈;
   상기 제1 선별모듈에 의해 3D아이템들이 선별될 때 실행되며, 전송받은 3D아이템 요청데이터인 요청아이템의 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한 후, 상기 제1 선별모듈에 의해 선별된 3D아이템 등록정보들인 선별아이템들 각각에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘유사-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하며, 기 제작된 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 상기 요청아이템의 특징정보들 및 각 선별아이템의 특징정보들을 비교하여, 요청아이템과 각 선별아이템의 유사도를 검출하는 AI기반 유사도 산출모듈;
   상기 유사도 검출모듈에 의해 산출된 유사도를 높은 순서에서 낮은 순서에 따라, 선별아이템들을 정렬하는 선별아이템 정렬모듈;
   상기 선별아이템 정렬모듈에 의해 정렬된 선별아이템들 중, 첫 번째에 배치된 선별아이템인 유사아이템을, 해당 3D아이템 요청데이터와 가장 유사한 3D아이템 등록정보라고 결정하는 유사아이템 결정모듈을 포함하고,
   상기 3D아이템 결정모듈은
   상기 유사아이템 결정모듈에 의해 결정된 유사아이템의 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템을 추출하여 상기 어플리케이션으로 전송하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템
5. 제4항에 있어서, 상기 통합관리서버는
   상기 3D아이템 요청/선별부에서 상기 유사도기반 최종 선별모듈에 의해 3D아이템이 결정될 때 실행되는 아이템내역정보 생성부를 더 포함하고,
   상기 아이템내역정보 생성부는
   상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터를 입력받는 3D아이템 요청데이터 입력모듈;
   상기 유사아이템 결정모듈에 의해 유사아이템으로 결정된 3D아이템의 식별정보를 추출하는 유사아이템 식별정보 추출모듈;
   상기 3D아이템 요청데이터 입력모듈을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터에, 위치정보 또는 URL주소정보가 포함되는지 여부를 판단하며, 만약 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보 및 URL주소정보가 모두 포함되지 않는다고 판단되면, 상기 아이템내역정보 생성부의 동작을 종료시키는 위치/URL 여부 판별모듈;
   상기 위치/URL 여부 판별모듈에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 위치정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 위치정보를 추출하는 위치정보 추출모듈;
   상기 위치/URL 여부 판별모듈에서, 입력된 3D아이템 요청데이터에 URL주소정보가 포함된다고 판단될 때 실행되며, 입력된 3D아이템 요청데이터로부터 URL주소정보를 추출하는 URL주소정보 추출모듈;
   상기 3D아이템 요청데이터 입력모듈을 통해 입력된 3D아이템 요청데이터의 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출하는 특징정보 추출모듈;
   상기 유사도 산출모듈에 의해 산출된, 유사아이템과 3D아이템 요청데이터의 유사도 데이터를 추출하는 유사도 추출모듈;
   1)상기 유사아이템 식별정보 추출모듈에 의해 추출된 유사아이템의 식별정보와, 2)상기 위치정보 추출모듈 또는 상기 URL주소정보 추출모듈에 의해 추출된 위치정보 또는 URL주소정보와, 3)상기 특징정보 추출모듈에 의해 추출된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과, 4)상기 유사도 추출모듈에 의해 추출된 유사도 데이터를 매칭시켜 아이템내역정보를 생성한 후, 상기 데이터베이스부에 저장하는 아이템내역정보 생성모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.
6. 제5항에 있어서, 상기 3D아이템 요청/선별부는
   상기 식별정보 유무 판단모듈에서, 전송받은 3D아이템 요청데이터에 식별정보가 포함되지 않는다고 판단될 때 실행되며, 기 등록된 아이템내역정보를 활용하여 유사아이템을 결정하는 아이템내역 기반 선별모듈;
   상기 아이템내역 기반 선별모듈에 의해 유사아이템이 선별되었는지 여부를 판단하며, 만약 유사아이템이 선별되었다고 판단되면, 상기 3D아이템 결정모듈을 실행시키되, 만약 유사아이템이 선별되지 않았다고 판단되면, 상기 AI기반 데이터 분석모듈을 실행시키는 선별여부 판단모듈을 더 포함하고,
   상기 3D아이템 결정모듈은
   상기 선별여부 판단모듈에서 유사아이템이 선별되었다고 판단될 때, 상기 아이템내역 기반 선별모듈에 의해 선별된 유사아이템의 3D아이템 등록정보로부터 3D아이템을 추출한 후, 추출된 3D아이템을 상기 어플리케이션으로 전송하고,
   상기 아이템내역 기반 선별모듈은
   상기 데이터베이스부에 저장된 아이템내역정보들을 추출하는 아이템내역정보 추출모듈;
   상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 위치정보 또는 URL주소정보를 추출하는 위치/URL주소 추출모듈;
   1)상기 위치/URL주소 추출모듈에 의해 추출된 데이터가 위치정보일 때, 상기 아이템내역정보 추출모듈에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 추출된 위치정보와 임계범위 이내의 위치를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별하거나 또는 2)상기 위치/URL주소 추출모듈에 의해 추출된 데이터가 URL주소정보일 때, 상기 아이템내역정보 추출모듈에 의해 추출된 아이템내역정보들 중, 동일한 URL주소정보를 갖는 아이템내역정보들을 1차로 선별하는 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈;
   상기 어플리케이션으로부터 전송받은 3D아이템 요청데이터에 포함된 각 카테고리별 특징정보들 중, ‘고정-카테고리’에 속하는 특징정보들을 추출한 후, 추출된 특징정보들을, 상기 위치/URL주소 기반 1차 필터링 모듈에 의해 1차 선별된 아이템내역정보들에 포함된 ‘동일-카테고리’에 속하는 특징정보들과 비교하여, 3D아이템 요청데이터의 각 고정-카테고리별 특징정보들과 동일한 데이터를 갖는 아이템내역정보들을 2차 선별하는 동일-카테고리 기반 필터링모듈;
   상기 유사도 진단 알고리즘을 이용하여, ‘유사-카테고리’에 대하여, 3D아이템 요청데이터에 포함된 특징정보들 및 각 2차 선별된 아이템내역정보의 특징정보들을 비교하여, 3D아이템 요청데이터와 2차 선별된 아이템내역정보들 각각의 유사도를 산출하는 제2 유사도 산출모듈;
   상기 제2 유사도 산출모듈에 의해 산출된 유사도와, 2차 선별된 각 아이템내역정보에 포함된 유사도의 차이값을 산출한 후, 산출된 차이값이 임계치 미만인 아이템내역정보를 선별하는 유사도 기반 최종 필터링모듈;
   상기 유사도 기반 최종 필터링모듈에 의해 최종 선별된 아이템내역정보들 중, 차이값이 가장 작은 아이템내역정보를 검출한 후, 검출된 아이템내역정보에 포함된 유사아이템을, 3D아이템 요청데이터에 대응하는 3D아이템으로 최종 결정하는 아이템내역 기반 최종결정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.
7. 제6항에 있어서, 상기 사용자 외형특징정보 등록부에 의해 생성되는 사용자 외형특징정보는, 각 신체부위별 치수, 거북목, 등의 휜 정도, 다리 곧은 정도, 얼굴형, 안면 단면적, 머리 둘레, 이마 넓이, 눈썹 방향 및 길이, 헤어스타일, 피부-톤, 쌍꺼풀 유무 및 귀 형태 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템.