KR20230172062A - 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

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KR20230172062A
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Abstract

유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템이 개시되어 있다. 썸네일 이미지 자동 생성 방법은, 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하고, 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하고, 각각의 제 1 썸네일 이미지와 각각의 이미지 간의 유사도를 산출하고, 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출할 수 있다. 따라서, 썸네일 이미지를 제작하기 위한 인적 및 시간적 리소스를 대폭 절감할 수 있다.

Description

유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템 {Method, Apparatus and System for Thumbnail Image Based On Similarity}
본 발명은 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는 쇼핑몰의 상품 판매를 위한 상품 판매용 웹페이지에 대응하는 썸네일 이미지를 자동 생성하기 위한 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 정보통신 기술의 발전과 함께, 온라인을 통한 전자 상거래 역시 빠른 속도로 발전해왔다. 온라인을 통한 전자 상거래에서는 종래 전통적인 마켓에서 존재하던 영업 방식은 물론 다양한 추가적인 영업 및 홍보 방식이 채용되고 있다.
전자 상거래 방식에서의 프로모션에 있어 상품의 썸네일 이미지 (Thumbnail Image) 의 생성은 필수적이다. 예를 들어, 포털 사이트, 쇼핑몰 검색 사이트, 상품 검색 사이트 등의 웹 기반 검색 툴에서 사용자가 특정 키워드를 입력하면 그 키워드에 대응하는 리스트가 표시되는데, 리스트의 일측에는 각각의 상품에 대응하는 썸네일 이미지가 포함될 수 있다.
썸네일 이미지는 사용자로 하여금 대응되는 상품을 대략적으로 파악할 수 있는 정보로 사용되며, 사용자를 해당 상품을 구매할 수 있는 상품 판매용 웹 페이지로 유입할 수 있는 수단이 되게 되므로, 적절한 썸네일 이미지를 표시하는 것은 판매 촉진에 있어서 매우 중요한 요소라 할 수 있다.
종래에는 이러한 썸네일 이미지를 쇼핑몰 측의 관리자 또는 쇼핑몰로부터 의뢰 받은 이미지 디자인 업체의 관리자가, 각각의 상품에 대하여, 쇼핑몰 또는 상품 판매용 웹 페이지의 이미지로부터 상품과 연관된 이미지들을 전달받아 일일이 제작하였다. 따라서, 종래에는 썸네일 이미지의 제작에 인적 및 시간적 리소스가 과다하게 소모되는 문제점이 있다.
등록특허 제1315452호
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 쇼핑몰의 상품 판매를 위한 상품 판매용 웹 페이지와 연관되는 썸네일 이미지를 자동 생성할 수 있는 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법, 장치 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일 측면(Aspect)에서 썸네일 이미지 자동 생성 방법을 제공한다. 상기 썸네일 이미지 자동 생성 방법은 복수 개의 쇼핑몰과 연동하는 서버에 의하여 수행되는 방법으로서, 상기 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 단계; 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하는 단계; 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하는 단계-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-; 및 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 단계를 포함한다.
상기 썸네일 이미지 자동 생성 방법은, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
상기 편집하는 단계는, 이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하는 단계; 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치는 단계; 및 겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 썸네일 이미지 자동 생성 방법은, 적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시키는 단계를 더 포함할 수도 있다. 상기 썸네일 이미지 자동 생성 방법은, 적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
상기 유사도를 산출하는 단계는, 비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하는 단계; 및 상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 객체는 이미지 내의 모델이며, 상기 유사도를 산출하는 단계는, 비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
기 객체는 이미지 내의 상품이며, 상기 유사도를 산출하는 단계는, 비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 다른 측면에서 썸네일 이미지 자동 생성 장치를 제공한다. 상기 썸네일 이미지 자동 생성 장치는, 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 제 1 처리부; 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하고, 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하고-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-. 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 제 2 처리부를 포함할 수 있다.
상기 제 2 처리부는, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집할 수 있다. 상기 제 2 처리부는, 이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하고, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치고, 겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭할 수 있다.
상기 제 2 처리부는, 적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시킬 수 있다. 상기 제 2 처리부는, 적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시할 수도 있다.
상기 제 2 처리부는, 비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하고, 상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
상기 객체는 이미지 내의 모델이며, 상기 제 2 처리부는, 비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
상기 객체는 이미지 내의 상품이며, 상기 제 2 처리부는, 비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 썸네일 이미지 자동 생성 시스템을 제공한다. 상기 썸네일 자동 생성 시스템은, 데이터베이스; 및 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하고, 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하고-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-. 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 서버를 포함할 수 있다.
상기 서버는, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집할 수도 있다. 상기 서버는, 이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하고, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치고, 겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭할 수도 있다.
상기 서버는, 적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시킬 수도 있다. 상기 서버는, 적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시할 수 있다.
상기 서버는, 비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하고, 상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
상기 객체는 이미지 내의 모델이며, 상기 서버는, 비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
상기 객체는 이미지 내의 상품이며, 상기 서버는, 비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서, 컴퓨터에, 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 단계; 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하는 단계; 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하는 단계-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임; 및 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 단계를 실행하기 위하여 저장매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공할 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 포털 사이트나 쇼핑몰의 검색 시에 자주 노출되는 썸네일 이미지를 수집하여 빅데이터를 구축해 놓고, 상품 판매용 웹 페이지에서 이미지들을 추출한 후 기 구축된 빅데이터와 비교하는 것을 기반으로 하여 현재 자주 노출되는 이미지와 유사한 형태의 이미지를 자동 선택하고 편집함으로써, 상기 상품 판매용 웹페이지에 적합한 트렌디한 썸네일 이미지를 자동으로 생성할 수 있다. 따라서, 썸네일 이미지를 제작하기 위한 시간적 및 인적 리소스 소모를 대폭 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 썸네일 이미지 자동 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버의 동작을 설명하기 위한 블록도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 썸네일 이미지 자동 생성 방법의 흐름을 설명하고 있다.
도 3은 제 1 처리부가 제 1 썸네일 이미지의 분석 데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 모델컷, 상품컷, 디테일컷 등으로 분류된 썸네일 이미지들을 예시적으로 나타내고 있다.
도 5는 모델컷으로 분류되는 이미지의 주요 포인트들을 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 6은 제 2 처리부에 의하여 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지가 추출되는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 제 2 처리부에 의하여 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 다른 실시예로서, 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 8에 도시되어 있는 서버의 동작을 설명하기 위한 블록도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법의 흐름을 설명하고 있다.
도 10은 제 4 처리부에 의하여 제 1 썸네일 이미지 및 제 2 썸네일 이미지의 두 이미지 간의 유사도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 제 4 처리부에 의하여 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 제 2 썸네일 이미지를 썸네일 이미지에 적합하도록 크롭하는 것을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 13은 서버에 의하여 표시되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수임을 명시하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 썸네일 이미지 자동 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 통신망을 통하여 복수 개의 쇼핑몰(10) 및 데이터베이스(20)와 연동할 수 있다. 상기 쇼핑몰(10)은 상품을 검색할 수 있는 검색 수단을 상품을 구매하고자 하는 사용자 단말기로 제공할 수 있다. 이러한 검색 수단에 키워드가 입력될 때 복수 개의 상품들의 정보를 포함하는 상품 리스트가 사용자 단말기의 화면에 노출될 수 있다. 또는 각각의 상기 쇼핑몰(10)은 웹 상에 상품 리스트를 카테고리 방식이나 배너 방식 등을 통하여 사용자 단말기의 화면에 노출시킬 수도 있다. 또는 네이버 등과 같은 포털 사이트의 검색 수단, 포털 사이트에서 제공하는 상품 카테고리 및 배너 등을 통해서도 복수 개의 쇼핑몰(10)에서 판매하는 상품들의 리스트가 노출될 수도 있다. 즉, 본 발명에서의 쇼핑몰(10)은 개별 쇼핑몰, 포털 사이트, 오픈 마켓 등과 같이 상품의 검색이나 구매가 가능한 링크를 제공할 수 있는 모든 형태의 전자상거래 가능 시스템을 포함하는 개념이다.
이와 같이, 적어도 하나의 상품 정보를 포함하는 리스트가 다양한 방식으로 노출될 경우 상품 정보의 적어도 일측에는 상품을 사용자가 용이하게 파악할 수 있도록 하기 위한 썸네일 이미지가 표시될 수 있다. 상기 썸네일 이미지는 시각적으로는 상품 사진이나 홍보 문구, 프로모션 문구 등 다양한 정보를 포함할 수 있으며, 상품 판매용 웹 페이지로의 링크 정보 등도 포함할 수 있다. 특히, 썸네일 이미지는 상품의 용이한 파악을 위하여 상품을 표시하는 사진이 표시된다.
서버(100)는 복수 개의 쇼핑몰(10)로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 썸네일 이미지를 수집하여 분석함으로써 기존의 인기 썸네일 이미지 관련 빅데이터를 구축하고, 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지를 생성하기 위하여, 상품 판매용 웹 페이지에 포함되는 다양한 이미지들을 추출한 후, 빅데이터를 기반으로 하여, 이들 중 상기 상품 판매를 위한 썸네일 이미지로 사용하기 위한 최적의 이미지를 검출한 후 편집하여 썸네일 이미지를 자동 생성할 수 있다. 이러한 서버(100)는 제 1 처리부(110) 및 제 2 처리부(120)를 포함할 수 있다. 상기 각부는 상호 연동할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버(100)의 동작을 설명하기 위한 블록도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 썸네일 이미지 자동 생성 방법의 흐름을 설명하고 있다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 서버(100)의 제 1 처리부(110)는 복수 개의 쇼핑몰(10)로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 복수 개의 제 1 썸네일 이미지를 수집할 수 있다(단계:S1). 여기서 제 1 썸네일 이미지는 이미 웹 상에서 자주 노출되고 있는 이미 만들어진 썸네일 이미지를 의미할 수 있다.
앞서도 언급한 바와 같이, 쇼핑몰(10)은 포털 사이트, 오픈 마켓, 개별 쇼핑몰 등 적어도 하나의 전자상거래 업을 운영하거나 연동하는 쇼핑몰 시스템을 의미할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 적어도 하나의 포털 사이트나 통합 쇼핑몰, 오픈 마켓 등으로부터 복수 개 쇼핑몰의 제 1 썸네일 이미지들을 수집할 수도 있고, 복수 개의 개별 쇼핑몰들로부터 제 1 썸네일 이미지들을 수집할 수도 있다.
제 1 썸네일 이미지가 빅데이터 구축이 가능할 만큼 정해진 개수 이상 수집되면, 제 1 처리부(110)는, 수집된 상기 복수 개의 제 1 썸네일 이미지를 분석하여 상기 복수 개의 제 1 썸네일 이미지에 대응하는 복수 개의 제 1 분석 데이터를 생성할 수 있다(단계:S2). 그리고, 제 1 처리부(110)는 상기 복수 개의 제 1 분석 데이터를 포함하는 제 1 분석 정보를 데이터베이스(20)에 저장할 수 있다(단계:S3).
도 3은 제 1 처리부(110)가 제 1 썸네일 이미지의 분석 데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 제 1 처리부(110)는, 수집된 각각의 제 1 썸네일 이미지에 대하여, 제 1 썸네일 이미지에 포함된 객체의 주요 포인트들의 좌표 값을 검출할 수 있다(단계:S11). 주요 포인트들 간의 좌표 값이 검출되면, 제 1 처리부(110)는 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값을 검출할 수 있다(단계:S12).
다음으로, 제 1 처리부(110)는 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 주요 포인트들 간의 각도 값을 포함하는 분석 데이터를 생성하고, 대응하는 제 1 썸네일 이미지와 연관시켜 데이터베이스(20)에 저장할 수 있다(단계:S13).
제 1 썸네일 이미지에 포함된 객체는, 이미지 내에서 주된 객체 즉, 주 피사체를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내의 객체는 상품을 착용하고 있는 모델, 상품 등일 수 있다.
상기 제 1 처리부(110)는, 상기 복수 개의 제 1 썸네일 이미지를 모델컷, 상품컷, 디테일컷으로 분류할 수 있다. 도 4는 모델컷, 상품컷, 디테일컷 등으로 분류된 썸네일 이미지들을 예시적으로 나타내고 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 모델컷은 모델을 주 객체로 포함하는 이미지일 수 있다. 예컨대 모델컷은 모델이 대상 상품, 예들 들어 의류, 신발, 가방 등을 착용하고 있는 상태를 촬영한 사진인 모델 착용샷일 수 있다.
도 5는 모델컷으로 분류되는 이미지의 주요 포인트들을 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 모델컷에서 객체란 상품을 착용하고 있는 모델을 의미할 수 있다. 제 1 처리부(110)는 모델컷으로 분류된 제 1 썸네일 이미지에 대해서는, 이미지 내에 포함된 모델의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 모델의 주요 포인들 간의 각도 값을 검출할 수 있다.
모델컷에서의 상기 주요 포인트는 모델의 자세나 위치를 나타낼 수 있는 관절 포인트일 수 있다. 따라서, 제 1 처리부(110)는 모델컷으로 분류된 이미지는 모델의 주요 관절 포인트와, 관절 포인트 간의 거리, 관절 포인트 간의 각도 값을 검출하고, 이러한 정보들을 포함하는 분석 데이터는 모델의 자세, 이미지 내에서 모델의 위치 등을 나타내는 정보일 수 있다.
같은 개념으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 상품컷은 상품 자체를 촬영한 사진일 수 있으며, 디테일컷은 상품의 적어도 일부분을 근접 촬영한 사진일 수 있다. 제 1 처리부(110)는, 상품컷이나 디테일컷으로 분류된 이미지에 대해서는, 이미지 내에 포함된 상품의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 모델의 주요 포인들 간의 각도 값을 검출할 수 있다.
상품컷에서의 상기 주요 포인트는 상품의 형태나 이미지 내에서의 위치를 나타낼 수 있는 모서리, 색상 변환점 등의 포인트일 수 있다. 따라서 제 1 처리부(110)는 상품컷으로 분류된 이미지는 상품의 주요 포인트와, 주요 포인트 간의 거리, 주요 포인트 간의 각도 값을 검출하고, 이러한 정보들을 포함하는 분석 데이터는 상품의 형태, 이미지 내에서 상품 위치 등을 나타내는 정보일 수 있다.
한편, 도 2를 다시 참조하면, 서버(100)의 제 2 처리부(120)는 상품 판매용 웹 페이지로부터 복수 개의 이미지, 즉 상품 관련 이미지를 검출할 수 있다(단계:S4). 예를 들어, 제 2 처리부(120)는 상품을 판매하기 위한 상품 판매용 웹 페이지에 포함되거나 포함될 상품 관련 이미지들을 검출할 수 있다. 이러한 이미지들은, 해당 상품에 관계된 것으로, 웹 상에 로딩되어 있는 상품 판매용 웹 페이지로부터 이미지 인식을 통하여 자동 추출할 수도 있고, 또는 해당 쇼핑몰(10) 서버(100)로부터 수신 또는 획득할 수 있다.
제 2 처리부(120)는 검출된 상기 복수 개의 이미지를 분석하여 데이터베이스(20)에 저장되어 있는 상기 제 1 분석 정보와 비교하는 것을 기반으로 하여 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출할 수 있다(단계:S5).
도 6은 제 2 처리부(120)에 의하여 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지가 추출되는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 제 2 처리부(120)는 복수 개의 상품 관련 이미지들에 대응하는 복수 개의 제 2 분석 데이터를 생성할 수 있다(단계:S21). 예를 들어, 제 2 처리부(120)는 검출된 각각의 상품 관련 이미지에서 객체의 주요 포인트의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 주요 포인트들 간의 각도 값 등을 검출하여 각각의 상품 관련 이미지에 대응하는 제 2 분석 데이터를 생성할 수 있다.
다음으로, 제 2 처리부(120)는 생성된 복수 개의 제 2 분석 데이터와 데이터베이스(20)에 저장되어 있는 복수 개의 제 1 분석 데이터를 비교하여(단계:S22), 적어도 하나의 제 1 분석 데이터와 가장 일치하는 제 2 분석 데이터에 해당하는 적어도 하나의 상품 관련 이미지를 제 2 썸네일 이미지로서 추출할 수 있다(단계:S23). 앞서도 언급한 바 있듯이, 분석 데이터란 객체인 모델의 자세나 위치, 상품의 형태, 위치 등을 나타내는 정보이므로, 분석 데이터가 가장 일치한다는 의미는 검출된 상품 관련 이미지 중에서 모델의 자세나 위치, 상품의 형태, 위치 등이 데이터베이스(20)에 저장되어 있는 제 1 썸네일 이미지 중의 어느 것과 객체의 자세나 위치에 대한 유사도가 가장 높다는 의미일 수 있다.
상기 유사도는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 주요 포인트들 간의 각도 값 등 중 적어도 하나가 근접할수록 높은 값을 가질 수 있는 알고리즘이며, 두 이미지 간의 좌표 값의 근접 여부, 두 이미지 간의 거리 값의 근접 여부, 두 이미지 간의 각도 값의 근접 여부가 적어도 하나 이상 고려되며, 좌표 값, 거리 값, 각도 값 중 특정 값의 근접에 더 높은 유사도가 부여되도록 우선 순위나, 웨이트가 부여될 수 있다. 이러한 유사도는, 두 이미지간의 유사도가 높을수록 객체의 자세나 위치, 형상 등이 유사하도록 프로그래밍될 수 있다.
다음으로, 제 2 처리부(120)는, 추출된 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 상기 제 1 분석 정보를 기반으로 하여 편집할 수 있다(단계:S6). 도 7은 제 2 처리부(120)에 의하여 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7에 도시된 바와 같이. 제 2 처리부(120)는, 추출된 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 1 분석 데이터에 대응하는 제 1 썸네일 이미지 중 적어도 하나의 셀 스케일(즉, 해상도) 또는 사이즈를 조정할 수 있다(단계:S31).
상기 추출된 제 2 썸네일 이미지와 그와 유사도가 높은 제 1 썸네일 이미지(즉, 추출된 제 2 썸네일 이미지는 복수 개의 상품 관련 이미지 중에서 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높아 추출되었음)는 분석 데이터 상으로는 거의 일치하지만 셀스케일이나 이미지 사이즈는 두 이미지가 크게 다를 수 있으므로, 제 2 처리부(120)는 객체 기준으로 두 이미지의 해상도나 크기가 거의 동일해지도록 조정하는 작업을 수행하는 것이다. 예를들어, 제 2 처리부(120)는 두 썸네일 이미지 내의 객체가 겹쳐질 수 있는 크기로 적어도 하나의 이미지의 크기를 변환할 수 있다.
다음으로, 제 2 처리부(120)는, 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지와 상기 적어도 하나의 분석 데이터에 대응하는 제 1 썸네일 이미지를 객체가 각각 겹치도록 오버레이하여(단계:S32), 오버레이된 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지의 크기에 부합하도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭할 수 있다(단계:S33).
다시 도 2를 참조하면, 서버(100)는 편집된 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹페이지와 연관시킬 수 있다(단계:S7). 이에 의하여 검색 수단이나, 카테고리 방식, 배너 등에 의하여 상품이 검색되면 그 상품 판매용 웹 페이지와 연관된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지가 웹 상에 노출되게 된다.
한편, 서버(100)는 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지와 상품 판매용 웹 페이지를 연관시키기 전에, 서버(100)에 의하여 자동 생성된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 원본 상품 관련 이미지와 함께 상품 판매용 웹 페이지를 관리하는 쇼핑몰 관리자나 웹 관리자의 단말기에 사용자 인터페이스를 통하여 표시할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 제 2 썸네일 이미지가 복수 개일 경우 특정 제 2 썸네일 이미지를 선택할 수 있도록 하는 기능을 포함할 수도 있다.
도 8은 본 발명의 바람직한 다른 실시예로서, 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 서버(200)는 통신망을 통하여 복수 개의 쇼핑몰(30) 및 데이터베이스(40)와 연동할 수 있다. 앞선 실시예에서와 같이, 상기 쇼핑몰(30)은 상품을 검색할 수 있는 검색 수단을 상품을 구매하고자 하는 사용자 단말기로 제공할 수 있다. 이러한 검색 수단에 키워드가 입력될 때 복수 개의 상품들의 정보를 포함하는 상품 리스트가 사용자 단말기의 화면에 노출될 수 있다. 또는 각각의 상기 쇼핑몰(30)은 웹 상에 상품 리스트를 카테고리 방식이나 배너 방식 등을 통하여 사용자 단말기의 화면에 노출시킬 수도 있다. 또는 네이버 등과 같은 포털 사이트의 검색 수단, 포털 사이트에서 제공하는 상품 카테고리 및 배너 등을 통해서도 복수 개의 쇼핑몰(30)에서 판매하는 상품들의 리스트가 노출될 수도 있다. 즉, 본 발명에서의 쇼핑몰(30)은 개별 쇼핑몰, 포털 사이트, 오픈 마켓 등과 같이 상품의 검색이나 구매가 가능한 링크를 제공할 수 있는 모든 형태의 전자상거래 가능 시스템을 포함하는 개념이다.
이와 같이, 적어도 하나의 상품 정보를 포함하는 리스트가 다양한 방식으로 노출될 경우 상품 정보의 적어도 일측에는 상품을 사용자가 용이하게 파악할 수 있도록 하기 위한 썸네일 이미지가 표시될 수 있다. 상기 썸네일 이미지는 시각적으로는 상품 사진이나 홍보 문구, 프로모션 문구 등 다양한 정보를 포함할 수 있으며, 상품 판매용 웹 페이지로의 링크 정보 등도 포함할 수 있다. 특히, 썸네일 이미지는 상품의 용이한 파악을 위하여 상품을 표시하는 사진이 표시된다.
서버(200)는 복수 개의 쇼핑몰(30)로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 썸네일 이미지를 수집하여 빅데이터를 구축하고, 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지를 생성하기 위하여, 상품 판매용 웹 페이지에 포함되는 다양한 이미지들을 추출한 후, 빅데이터를 기반으로 하여, 이들 중 상기 상품 판매를 위한 썸네일 이미지로 사용하기 위한 최적의 이미지를 검출한 후 편집하여 썸네일 이미지를 자동 생성할 수 있다. 이러한 서버(200)는 제 3 처리부(120) 및 제 4 처리부(220)를 포함할 수 있다. 상기 각부는 상호 연동할 수 있다.
도 9는 도 8에 도시되어 있는 서버(200)의 동작을 설명하기 위한 블록도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 유사도 기반의 썸네일 이미지 자동 생성 방법의 흐름을 설명하고 있다.
도 8 내지 도 9를 참조하면, 서버(200)의 제 3 처리부(120)는 복수 개의 쇼핑몰(30)로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 복수 개의 제 1 썸네일 이미지를 수집할 수 있다(단계:S41). 여기서 제 1 썸네일 이미지는 이미 웹 상에서 자주 노출되고 있는 이미 만들어진 썸네일 이미지를 의미할 수 있다.
앞서도 언급한 바와 같이, 쇼핑몰(30)은 포털 사이트, 오픈 마켓, 개별 쇼핑몰 등 적어도 하나의 전자상거래 업을 운영하거나 연동하는 쇼핑몰 시스템을 의미할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 적어도 하나의 포털 사이트나 통합 쇼핑몰, 오픈 마켓 등으로부터 복수 개 쇼핑몰(30)의 제 1 썸네일 이미지들을 수집할 수도 있고, 복수 개의 개별 쇼핑몰들로부터 제 1 썸네일 이미지들을 수집할 수도 있다.
한편, 서버(200)의 제 4 처리부(220)는, 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지, 즉 상품 관련 이미지를 검출할 수 있다(단계:S42). 예를 들어, 제 4 처리부(220)는 상품을 판매하기 위한 상품 판매용 웹 페이지에 포함되거나 포함될 상품 관련 이미지들을 검출할 수 있다. 이러한 이미지들은, 해당 상품에 관계된 것으로, 웹 상에 로딩되어 있는 상품 판매용 웹 페이지로부터 이미지 인식을 통하여 자동 추출할 수도 있고, 또는 해당 쇼핑몰 서버(200)로부터 수신 또는 획득할 수 있다.
다음으로, 제 4 처리부(220)는, 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 상품 관련 이미지 간의 유사도를 산출할 수 있다(단계:S43). 상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표일 수 있다.
상기 유사도는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 주요 포인트들 간의 각도 값 등 중 적어도 하나가 근접할수록 높은 값을 가질 수 있는 알고리즘이며, 두 이미지 간의 좌표 값의 근접 여부, 두 이미지 간의 거리 값의 근접 여부, 두 이미지 간의 각도 값의 근접 여부가 적어도 하나 이상 고려되며, 좌표 값, 거리 값, 각도 값 중 특정 값의 근접에 더 높은 유사도가 부여되도록 우선 순위나, 웨이트가 부여될 수 있다. 이러한 유사도는, 두 이미지간의 유사도가 높을수록 객체의 자세나 위치, 형상 등이 유사하도록 프로그래밍될 수 있다.
도 10은 제 4 처리부(220)에 의하여 제 1 썸네일 이미지 및 제 2 썸네일 이미지의 두 이미지 간의 유사도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 제 4 처리부(220)는 비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값을 각각 검출할 수 있다(단계:S51). 제 4 처리부(220)는 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하고(단계:S52), 상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교할 수 있다(단계:S53).
앞서도 언급한 바 있듯이, 상기 객체는 이미지 내에서 주된 객체 즉, 주 피사체를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내의 객체는 상품을 착용하고 있는 모델, 상품 등일 수 있다. 상기 이미지는 모델컷, 상품컷, 디테일컷 등으로 분류될 수 있다.
모델컷에서 객체란 상품을 착용하고 있는 모델을 의미할 수 있다. 제 4 처리부(220)는 모델컷으로 분류된 이미지에 대해서는, 이미지 내에 포함된 모델의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 모델의 주요 포인들 간의 각도 값을 검출할 수 있다.
모델컷에서의 상기 주요 포인트는 모델의 자세나 위치를 나타낼 수 있는 관절 포인트일 수 있다. 따라서, 제 4 처리부(220)는 모델컷으로 분류된 이미지는 모델의 주요 관절 포인트와, 관절 포인트 간의 거리, 관절 포인트 간의 각도 값을 검출하고, 이러한 정보들은 자세, 이미지 내에서 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 악세사리 등을 나타내는 정보일 수 있다.
이와 같이, 상기 객체가 이미지 내의 모델인 경우, 제 4 처리부(220)는 비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교함에 의하여 두 이미지 간의 유사도를 산출할 수 있다.
상품컷은 상품 자체를 촬영한 사진일 수 있으며, 디테일컷은 상품의 적어도 일부분을 근접 촬영한 사진일 수 있다. 제 4 처리부(220)는, 상품컷이나 디테일컷으로 분류된 이미지에 대해서는, 이미지 내에 포함된 상품의 주요 포인트들의 좌표 값, 주요 포인트들 간의 거리 값, 모델의 주요 포인들 간의 각도 값을 검출할 수 있다.
상품컷에서의 상기 주요 포인트는 상품의 형태나 이미지 내에서의 위치를 나타낼 수 있는 모서리, 색상 변환점 등의 포인트일 수 있다. 따라서 제 4 처리부(220)는 상품컷으로 분류된 이미지는 상품의 주요 포인트와, 주요 포인트 간의 거리, 주요 포인트 간의 각도 값을 검출하고, 검출된 값은 상품의 형태, 이미지 내에서 상품 위치 등을 나타내는 정보일 수 있다.
제 4 처리부(220)는 상기 객체가 이미지 내의 상품인 경우, 비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교함에 의하여 두 이미지 간의 유사도를 산출할 수 있다.
다시 도 9를 참조하면, 제 4 처리부(220)는 두 이미지 간의 유사도를 산출하는 것을 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출할 수 있다(단계:S44).
다음으로, 제 4 처리부(220)는, 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집할 수 있다(단계:S45). 도 11은 제 4 처리부(220)에 의하여 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11에 도시된 바와 같이. 제 4 처리부(220)는, 이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정할 수 있다(단계:S61).
상기 추출된 제 2 썸네일 이미지와 그와 유사도가 높은 제 1 썸네일 이미지(즉, 추출된 제 2 썸네일 이미지는 복수 개의 상품 관련 이미지 중에서 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높아 추출되었음)는 분석 데이터 상으로는 거의 일치하지만 셀스케일이나 이미지 사이즈는 두 이미지가 크게 다를 수 있으므로, 제 4 처리부(220)는 객체 기준으로 두 이미지의 해상도나 크기가 거의 동일해지도록 조정하는 작업을 수행하는 것이다. 예를들어, 제 4 처리부(220)는 두 썸네일 이미지 내의 객체가 겹쳐질 수 있는 크기로 적어도 하나의 이미지의 크기를 변환할 수 있다.
다음으로, 제 4 처리부(220)는, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 객체가 서로 겹치도록 오버레이하여(단계:S62), 오버레이된 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지의 크기에 부합하도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭할 수 있다(단계:S63).
도 12는 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 제 2 썸네일 이미지를 썸네일 이미지에 적합하도록 크롭하는 것을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 제 1 썸네일 이미지(TI1)은 웹 상에서 썸네일 이미지로 사용되는 이미지이고, 제 2 썸네일 이미지(TI2)는 이미지 속의 객체가 제 1 썸네일 이미지(TI1)의 객체와 가장 유사도가 높아 추출된 이미지라고 가정한다. 여기서 도 12의 도시에 있어서는 두 이미지(TI1, TI2)의 객체가 동일한 것으로 표현되었으나 이는 이해의 편의를 위한 것이고 실제로는 두 객체가 상당히 유사하기는 하나 다소 차이가 있다고 가정하기로 한다.
도 12에 도시된 바와 같이, 제 4 처리부(220)는 제 1 썸네일 이미지(TI1)와 제 2 썸네일 이미지(TI2)를 객체가 겹치도록 오버레이한 후, 제 2 썸네일 이미지(TI2)의 빨간 실선 사각형 부분 이외의 부분은 크롭함으로써 제 1 썸네일 이미지(TI1)와 동일한 크기가 되도록 할 수 있다. 따라서 크롭된 제 2 썸네일 이미지(TI2)는 제 1 썸네일 이미지(TI1)와 객체인 모델의 자세가 거의 유사할 뿐만 아니라(즉 이는 유사도 산출에 의하여 이미 유사한 것으로 판단되어 추출된 것이므로), 이미지 내에서의 모델의 위치, 크기 등도 거의 동일해진다.
다시 도 9를 참조하면, 서버(200)는 편집된 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 상품 판매용 웹페이지와 연관시킬 수 있다(단계:S46). 이에 의하여 검색 수단이나, 카테고리 방식, 배너 등에 의하여 상품이 검색되면 그 상품 판매용 웹 페이지와 연관된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지가 웹 상에 노출되게 된다.
한편, 서버(200)는 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지와 상품 판매용 웹 페이지를 연관시키기 전에, 서버(200)에 의하여 자동 생성된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 원본 상품 관련 이미지와 함께 상품 판매용 웹 페이지를 관리하는 쇼핑몰 관리자나 웹 관리자의 단말기에 사용자 인터페이스를 통하여 표시할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 제 2 썸네일 이미지가 복수 개일 경우 특정 제 2 썸네일 이미지를 선택할 수 있도록 하는 기능을 포함할 수도 있다.
도 13은 서버(200)에 의하여 표시되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 13을 참조하면, 사용자 인터페이스는 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지 원본과 크롭된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 표시할 수 있다. 도 13에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스는 복수 개의 제 2 썸네일 이미지가 표시되는 경우 사용자가 이미지를 클릭하는 것과 같은 방식을 통하여 원하는 제 2 썸네일 이미지를 선택할 수 있도록 하는 기능을 제공할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예들에 따르면 포털 사이트나 쇼핑몰의 검색 시에 자주 노출되는 썸네일 이미지를 수집하여 빅데이터를 구축해 놓고, 상품 판매용 웹 페이지에서 이미지들을 추출한 후 기 구축된 빅데이터와 비교하는 것을 기반으로 하여 현재 자주 노출되는 이미지와 유사한 형태의 이미지를 자동 선택하고 편집함으로써, 상기 상품 판매용 웹페이지에 적합한 트렌디한 썸네일 이미지를 자동으로 생성할 수 있다. 따라서, 썸네일 이미지를 제작하기 위한 시간적 및 인적 리소스 소모를 대폭 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
이상 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 예시하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 기술적 사항 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
10, 30 : 쇼핑몰
20, 40 : 데이터베이스
100, 200 : 서버
110 : 제 1 처리부
120 : 제 2 처리부
210 : 제 3 처리부
220 : 제 4 처리부

Claims (25)

  1. 복수 개의 쇼핑몰과 연동하는 서버에 의하여 수행되는 방법으로서,
    상기 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 단계;
    상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하는 단계;
    각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하는 단계-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-; 및
    산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 편집하는 단계는,
    이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치는 단계; 및
    겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 유사도를 산출하는 단계는,
    비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하는 단계; 및
    상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 생성 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 모델이며,
    상기 유사도를 산출하는 단계는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  8. 제 6 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 상품이며,
    상기 유사도를 산출하는 단계는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 방법.
  9. 복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 제 1 처리부;
    상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하고, 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하고-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-. 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 제 2 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 제 2 처리부는,
    상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 제 2 처리부는,
    이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하고,
    상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치고,
    겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 제 2 처리부는,
    적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시키는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 제 2 처리부는,
    적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 제 2 처리부는,
    비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하고,
    상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 생성 장치.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 모델이며,
    상기 제 2 처리부는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  16. 제 14 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 상품이며,
    상기 제 2 처리부는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 장치.
  17. 데이터베이스; 및
    복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하고, 각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하고-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임-. 산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지를 기반으로 하여 상기 추출된 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 편집하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 서버는,
    이미지 내의 객체 크기를 기반으로 하여, 상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및/또는 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지의 크기 및/또는 해상도를 조정하고,
    상기 적어도 하나의 제 1 썸네일 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 겹치고,
    겹쳐진 제 1 썸네일 이미지에 부합되도록 상기 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 크롭하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  20. 제 17 항에 있어서, 상기 서버는,
    적어도 하나의 상기 제 2 썸네일 이미지를 상기 상품 판매용 웹 페이지와 연관시키는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  21. 제 20 항에 있어서, 상기 서버는,
    적어도 하나의 상기 썸네일 이미지를 대응하는 원본 이미지와 함께 표시하고, 사용자에 의하여 상기 상품 판매용 웹 페이지에 대응하는 썸네일 이미지로서 선택할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 클라이언트 단말기에 표시하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  22. 제 17 항에 있어서, 상기 서버는,
    비교 대상인 두 이미지 내에 각각 포함되는 객체의 주요 포인트들의 좌표 값, 상기 주요 포인트들 간의 거리 값, 상기 주요 포인트들 간의 각도 값 중 적어도 하나를 검출하고,
    상기 두 이미지 내에 대응하는 각각의 상기 좌표 값, 상기 거리 값 및 상기 각도 값 중 적어도 하나를 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 생성 시스템.
  23. 제 22 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 모델이며,
    상기 서버는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 모델의 자세, 모델의 위치, 모델이 착용한 의상 또는 액세서리 중 적어도 하나를 상기 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  24. 제 22 항에 있어서, 상기 객체는 이미지 내의 상품이며,
    상기 서버는,
    비교 대상인 두 이미지 내의 상품의 형태, 상품의 배치 구도, 상품의 위치를 상기 두 이미지 간에 비교하는 것을 특징으로 하는 썸네일 이미지 자동 생성 시스템.
  25. 컴퓨터에,
    복수 개의 쇼핑몰로부터 정해진 횟수 이상 노출되는 제 1 썸네일 이미지를 수집하는 단계;
    상품 판매용 웹 페이지로부터 상품과 연관되는 복수 개의 이미지를 검출하는 단계;
    각각의 상기 제 1 썸네일 이미지와 각각의 상기 이미지 간의 유사도를 산출하는 단계-상기 유사도는 비교 대상인 두 이미지 내 객체의 배치, 위치, 방향, 자세 중 적어도 어느 하나의 유사 정도를 나타내는 지표임; 및
    산출된 상기 유사도를 기반으로 하여, 적어도 하나의 상기 제 1 썸네일 이미지와 유사도가 가장 높은 및/또는 정해진 값보다 높은 적어도 하나의 제 2 썸네일 이미지를 추출하는 단계를 실행하기 위하여 저장매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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